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第145章 蘑菇街

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以及目前当当网、京东网强势的图书、音像制品、IP周边。

    其次,哪怕在服饰化妆这个细分领域内,我们也绝对不接低端价格战店家。我们只引导精品店,做精细用户需求推送。”

    听到这儿,顾莫杰渐渐有了一点兴趣:“说说看你的灵感吧,怎么想到要做这个差异化的。”

    “顾总,这事儿您应该也知道——当年,深度学习算法就是您和多伦多大学的杰夫辛顿教授弄出来的。FACEBOOK用那个算法开发了人脸识别技术,谷歌用那个算法开发了图片搜索引擎,而你用这个技术帮淘宝实现了‘图片找同款’的功能。

    我在淘宝最初那两年,就在周总手下负责‘图片找同款’的技术支持和改良。那些年在淘宝的见闻,让我感触很大。

    那些同质化、标准化严重的产品,价格战太激烈了。一开始淘宝没有销量榜,就全靠价格排序,全国只要有人在同一样东西上,卖得比你便宜一毛钱,你就排在后面,卖不出去。最后大家都降价,杀到卖一台电脑才赚十几块钱毛利,根本就是只赚吆喝不赚钱。

    找同款出现之前,服饰产品的毛利率还算可以。因为搜索不是很透明,用户分流比较随机,打价格战意义也不大。找同款出来之后,其实加剧了透明度,把低端无设计优势的服饰产品也杀成了红海。

    所以,我觉得现在再跑出来做电商,做那些‘标准化’的产品,已经没前途了。淘宝网已经把这一片做尽做绝了。所有‘等用户打关键词主动搜索’的产品,都没前途了。

    我们要做,就要做不能被标准化语言概括的产品,要做没法用语言精确搜索的东西,做有独特设计、网上不容易找到同类的东西。

    所以,我们只能上服饰和化妆品,而且要上中高端正品品牌,上有设计感的东西,而且这东西网上还难以搜到同款便宜货。要上新的个性推送式入口。根据用户的社交、攀比、朋友圈,来‘猜用户喜欢’,分享给她同好者的选择、购买记录。”

    顾莫杰眼眸一闪,掠过一丝精光:“你打算利用‘用户偏好大数据’来推送?”

    “基本上就是这个思路。”

    顾莫杰站起身,声音里透着惋惜:“那你一开始就得从APP做起。面对手机用户,才有可能讲用户行为大数据搜集。面对PC用户,你想通过IP地址去分析,根本是徒劳的。

    一台电脑的用户可能不止一个真人,一个真人也不一定只用一台电脑,他也不一定始终登陆‘蘑菇街’帐号使用电脑。光靠你那点零敲碎打的所谓‘大数据’,两年都不一定能揣摩出用户偏好来。”

    陈棋坦白地说:“这个问题我们也确实有想到,所以一开始就准备花比较大的代价,强推手机APP了。”

    “那你的货源怎么解决?入驻商家去哪里找?”

    “今年刚刚起步,肯定不可能自己去找入驻电商。我准备先挑选一些淘宝上的小资小众品牌、中高端精品店,借用淘宝的接口,为他们做引流。而‘蘑菇街’只作为一个‘帮助用户发掘需求、分享购买记录、协助客户找到她所喜欢风格的产品’的推送索引。

    本质上,今年的蘑菇街只是一个纯粹的数据公司,定位于帮客户发掘购物需求和欲-望。将来做大了,才有可能变成真正的电商公司,自己找入驻商家。而且要做好商品信息保护,尤其是独特设计理念的保护。”

    这家伙有点儿意思。

    淘宝网满足的是大众化、批量化、标准化的需求。

    这个陈棋,知道那块没戏了,就独辟蹊径做非标准化、个性推送的需求。

    不过顾莫杰知道,如今的用户偏好推送算法,还没那么精准高效,陈棋说得轻松,做起来就是另外一回事了。

    或许他提到的“利用物以类聚、人以群分”的社交偏好引导,是一个补足现阶段程序算法和数据量不足的法子。

    就好像小说网站的偏好算法很垃圾的时代,至少还可以用人工圈子推书或者编辑筛选的方式,补足自动算法推荐的不足。

    就不知道这个陈棋能做到哪一步了。

    “目前来看,至少你思路很清晰,对于可能遇到的问题,预见也比较充分。既然我哥都给你投天使轮了,那就好好努力,祝你成功了。

    不过我要提醒你,国内的互联网市场是很透明的,你做这么一个东西,只要稍微有点冒头,启发了别人,跟进竞争的人肯定不会少,有这个心理准备么?”

    对此陈棋倒是早有预料:“我知道,中国哪会缺跟风狗。如果真有后发先至的人,比我更舍得烧钱快冲,到时候我也只有再来求助ABC轮融资了——前提是我证明了自己的价值。”

    顾莫杰笑笑:“融资可不光是为了钱,更是为了资源。”

    “当然,如果我做起来了,肯定把支付接口让给‘初见钱包’,同时,我也有可能需要‘初见圈子’的社交分享大数据支撑。”(未完待续。)
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