Los procesos de compra en Amazon Marketplace comienzan en la Buy Box, que representa el proceso de clic de compra a través del cual numerosos vendedores compiten. Este estudio tuvo como objetivo estimar empíricamente las características relevantes de los vendedores que Amazon podría considerar para destacar en la Buy Box. Con ese fin, se estudiaron 22 categorías de productos de la página web de Amazon de Italia durante un período de diez meses, y se analizaron a los vendedores a través de sus productos destacados en la Buy Box. Se propusieron dos experimentos diferentes y los resultados se analizaron utilizando cuatro algoritmos de clasificación (una red neuronal, un bosque aleatorio, una máquina de vectores de soporte y árboles de decisión C5.0) y una clasificación basada en reglas. El primer experimento tuvo como objetivo caracterizar a los vendedores de manera no específica al predecir su cambio en la Buy Box. El segundo tenía como objetivo predecir qué vendedor sería destacado en ella. Ambos experimentos revelaron que la experiencia del cliente y la dinámica de los precios de los vendedores eran características importantes de la Buy Box. Además, propusimos un conjunto de características predeterminadas que Amazon podría considerar cuando no había información disponible sobre los vendedores. También propusimos la posible existencia de una relación o composición entre características importantes que podrían ser utilizadas para que los vendedores fueran destacados en la Buy Box.