本发明提供一种适用于SaaS电商平台的推荐方法、装置及存储介质。通过SaaS电商平台采集用户的行为数据，对用户的行为数据进行ETL处理得到处理后的行为数据；对存储至目标位置处的行为数据进行分析生成用户的兴趣画像和商品的销售画像；基于预设模型以行为数据为训练样本对协同过滤算法持续迭代；基于用户的兴趣画像和协同过滤算法确定目标商品，根据目标商品形成商品池；基于CTR预估的神经网络算法对商品池中的商品排序处理得到排序结果，对用户进行商品推荐。本发明能根据用户画像进行个性化商品推荐，自动更新迭代模型参数，提高点击转化率，并用统一的软件服务为不同SaaS客户提供定制化的商品推荐，使得不同类型的客户具有不同的推荐策略。