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，a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，a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a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，a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，a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。
陈耀浏览了一阵子, 问道“明晚发布有问题吗”
“没问题了。”孙振南说道。
软件通过测试，所有的bug都已经修复。
陈耀说道“明天开一个直播，做一个简单的上线仪式。”
（本章未完，请翻页）