在当今数字化的商业环境中，个性化推荐已成为提升用户体验和促进业务增长的重要手段。然而，当面临没有用户历史行为记录的情况时，如何进行有效的推荐成为了一个令许多老板关注的问题。

没有用户历史行为记录并不意味着无法进行推荐。可以从用户的基本信息入手。例如，通过用户注册时提供的年龄、性别、地域等数据，对用户进行初步的分类和画像。针对不同年龄段、性别的用户，推荐与其常见兴趣和需求相关的产品或服务。比如，对于年轻女性，可以推荐时尚服饰、美容护肤品；对于中年男性，可以推荐商务用品或健身器材。

利用热门和趋势数据也是一个可行的方向。关注当前市场上的热门产品、服务或话题，将这些热门元素推荐给新用户。因为热门内容往往具有广泛的吸引力，能够在一定程度上引起用户的兴趣。

还可以进行基于内容的推荐。对产品或服务进行分类和标签化，通过分析用户当前浏览的内容所涉及的类别和标签，推荐与之相关的其他内容。比如，如果用户正在浏览旅游相关的页面，那么可以推荐热门旅游目的地、旅游攻略等。

开展用户调研也是一种补充方法。通过问卷调查、用户访谈等方式，了解用户的兴趣偏好、需求和期望。这些直接获取的用户反馈可以为推荐提供有价值的线索。

与其他有用户数据的平台合作也是一种思路。在合法合规的前提下，获取一些通用的用户行为模式和兴趣偏好数据，以此为基础进行初步的推荐。

在没有用户历史行为记录的情况下做推荐，需要综合运用多种方法和策略，不断尝试和优化。通过逐步积累用户的反馈和行为数据，不断完善推荐系统，从而提高推荐的准确性和效果，为用户提供更好的体验，为企业创造更多的价值。

虽然没有用户历史行为记录增加了推荐的难度，但通过创新的方法和持续的努力，仍然可以为用户提供有价值的推荐，开启与用户良好互动的第一步。