1. 收集数据：收集小店随心推的历史数据，包括每日推荐的商品、推荐时间、推荐位置、商品销售情况等数据。
2. 分析数据：对收集到的数据进行分析，可以使用数据分析工具，如Excel或Python等，对数据进行可视化分析，比如绘制折线图、柱状图、散点图等，以便更好地理解数据。
3. 识别趋势：通过分析数据，识别出趋势，比如哪些商品的销售额增长最快，哪些时间段的推荐效果最好等。
4. 总结经验：根据分析结果，总结经验，比如推荐哪些类型的商品更容易被消费者接受，哪些推荐位置更容易吸引消费者等，以便在以后的推荐中更好地运用这些经验。
5. 调整策略：根据经验总结，对小店随心推的策略进行调整，以提高推荐效果。