Большинство крупных компаний поддерживают Web-сайты, где клиенты могут просмотреть информацию, запросить данные о товарах и приобрести их. Поскольку каждый клиент имеет личный контакт с компанией через Web-сайт, компании могут персонифицировать работу с ним. Например, сайт может рекомендовать клиенту продукты, услуги или статьи, относящиеся к области его интересов. Одной из первых такие персонифицированные системы начала развертывать компания Amazon.com.
При создании таких Web-систем возникают два важных вопроса: сбор данных и методы персонификации. Анализ данных регистрации, автоматически накапливаемых данных о поведении клиента на Web-сайте, позволяет выявить привычки предпочтения клиентов. Анализ такого рода позволит FSC предложить специальные спортивные носки клиентам, покупающим обувь. Модели добычи данных могут использовать подобную информацию о поведении клиента, особенно, когда она сочетается с данными, которые клиенты вводят при регистрации или оплате, чтобы персонифицировать посещаемые клиентами Web-страницы и снабдить их соответствующей рекламой. Со временем, по мере роста числа пользователей, компания может рекомендовать дополнительные продукты, учитывая схожесть предпочтений клиентов.