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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。)手机用户请浏览阅读，更优质的阅读体验。