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面对着摄像头,陈耀发表了简单的致词,成了欧洲大型快递巨头的老板,怎么也要说两句。
他手握着红色粉笔,转身在身后的地图上画了两个圈。
右边显示的是东半球,左边显示的是西半球,两个大圆圈,将两个半球给圈住。
陈耀清了清嗓子道:“我们的目标不只是欧洲,也不只是华夏,而是国际!
让我们的快递网络,像是经纬线一样,覆盖全球……”
他的演讲很简单,只是短短的几句话,让全欧洲的蓝天快递公司员工都认识这位新老板。
视频会议结束,他回到自己的办公室坐下来,同一时间,蔡菲菲、孙振南两人走了进来。
传奇轨迹做电商,万事俱备只欠东风,如今东风已经有了,app也可以如期在明晚发布。
软件已经开发完成,自营商品全都会用蓝天速运配送。
孙振南将测试版《芝麻开门》软件,发送到陈耀手机。
他接收,安装完成直接打开,国际版的芝麻开门,默认是英语,软件会根据系统语言进行切换。
因为是10版本,功能不是很多,看起来很简洁美观,重点突出了是商品搜索、推介,浏览商品详情,到最后下单这几个页面。
考虑到每个国家的文化不同,推荐算法也是不一样的,例如一个法国佬要是买一包尿布,系统还会给他推荐一箱啤酒。
购物软件不同实体店,实体店有销售员,app想要提高销量,靠的是推荐算法。
推荐算法这种东西,说白了不复杂,各大购物app都是差不多的。
一般有这么几种。
第一,是根据用户的浏览记录。
搜索过什么商品,打开过哪些商品,会留下浏览记录,根据这些记录,app就会推送同类的商品。
这些商品是消费者曾经看过的,或许是很想买的,但因为一些原因暂时没买,系统就可以推一推。
第二种,就是周边产品。
例如一个消费者购买了一台手机,那么系统猜测,它应该还需要一款耳机,也或者是贴膜,app就会推送该类商品。
第三种,就是根据购买频率来计算。
尤其是日常用品,牙膏、沐浴露、洗发水之类的,根据消费者的购买频率,猜测你即将要用完了,系统也会做这类商品的推荐。
这些推荐方式,都是一些常规的招数,还有一些比较高级的,会根据购买力判断。
系统会根据消费者购买过的商品,判断消费者的购买水平,推荐相关的商品,给予响应的优惠。
还有一种更加高级的,就是归类法。
假如,a用户购买了一本奥特曼的漫画书,然后,它又购买了一双卡通图案的拖鞋。
当b用户购买了同样的漫画书,推荐系统算出了b用户和a用户的购买习惯高度相似,就会划分成同一类人,当a购买了同样的东西之后,也会给b推荐一双同款拖鞋。
推荐算法五花八门,但常规的是这些,说起来简单,想要做到精准推送,贴近消费者的真实需求也是很不容易的。>>
传奇轨迹拥有强大的ai引擎,推荐会更加的精准。