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。
陈耀浏览了一阵子，问道“明晚发布有问题吗？”