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1.0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。

陈耀浏览了一阵子，问道：“明晚发布有问题吗？”