周巖在word文件上寫設計草桉，周婉在旁邊越看越覺得有些不對勁。
周婉忍不住問道：“周巖，你真的是在設計app下載中心嗎？為什麼我覺得這個快用app，更像是一個內容推送app？”
“婉姐我們需要轉換一下思維，如果我們把一個app看做一款商品的話，是不是該考慮如何把這款商品推銷出去，如果是單純按照91那種按照下載次數排名的模式，也不是不可以，畢竟代表了絕大多數的使用者群體，但同樣，那些下載次數太低的app將會一直沉底。”
周巖解釋道。
周婉若有所思，突然看向周巖問道：“所以你就打算設計一個app推送功能，根據使用者畫像推送相關app？”
“沒錯。”周巖點點頭，看向周婉：“婉姐你聽說過大資料嗎？”
“你真當婉姐是白痴啊？”周婉白了周巖一眼：“婉姐我就是學計算機的，而大資料則是國內網際網路公司的主要研究方向，我怎麼可能沒聽說過大資料，我倒是看不出來，你小子對大資料還有點研究，寫的還有模有樣的。”
周巖笑了笑，他這個問題確實有些多餘。
在上世紀80年代，沃爾瑪就提出了大資料系統，透過研究使用者的購買習慣，然後控制超市內貨品的拜訪位置，結果資料發現，透過合理資料的推算擺放各種物品，很多商品的成交額上漲了50。
這還只是應用在超市，而且因為超市的侷限性，統計使用者的使用成本較高，而到了網際網路時代，大資料的應用包括廣告投放、商品投放、資訊投放。
無數網民在網上衝浪、購物、瀏覽資訊以後的使用痕跡被伺服器記錄了下來，然後隱藏在背後的網際網路公司們則可以利用這些資料，分析出使用者的消費能力、資訊接受偏好、使用習慣、當前需求等，從而達到精準投放廣告、商品乃至資訊的目的。
大資料做的最極致的，就是字節跳動公司的titok，透過記錄使用者的使用習慣，來實現精準的短影片推送，從而完全佔據使用者的碎片化時間，有的時候，你刷了一個小時的短影片，都不會注意到你刷的其實一直都是重複內容，這就是大資料的可怕之處，用一個詞來解釋，就是上頭。
而現在，周巖就是把大資料的思路用在了這個快用app上面，作為計算機專業的學霸，周婉應該看出了點門道。
“我設計的這個功能其實類似於貼吧的內容推送，相當於根據你的使用者相關app使用情況來推送適合使用者使用的app，婉姐這個應該不難做到吧？”周巖一邊碼字，一邊說道。
周婉點點頭，說道：“這個可以透過統計使用者下載每一個app的次數來分析實現，不難做到。”
“不過是不是有些多此一舉，畢竟根據下載次數排名，使用者就能知道哪一款app較為好用。”周婉又問道。
“婉姐，我之所以想要這一款快用app，其實是想孵化出類似於懸賞平臺的新生app，或者說手機遊戲，這些才是我們這款快用app真正能流量變現的地方。”
周婉聽到周巖這麼說，又聯絡他之前講的，終於有些明白了周巖做這一款app的目的，她喃喃自語：“也就是說，並不是單純為使用者提供便利，而是用來孵化出我們自己的app。”
“而且不僅僅是我們自己的app，如果我們擁有足夠的流量，完全可以和其他的app開發者合作，幫助他們引流，然後我們獲得引流費用。”周婉想了想，又說道。
周巖點點頭：“沒錯，所以我說91並不完善，91這種按照下載量排行的模式，是可以逐漸實現使用者積累，但是沒有足夠的流量支撐，變現會十分艱難，而我們做這款app下載中心的真正目的，在於孵化。”
“孵化我們想要孵化的app。”周巖看著周婉，認真地說道。
“91的開發者如果想到你這一步，應該能讓平臺的流量再翻一翻。”
周婉笑著搖搖頭。
“可惜他們只想做一個類似於軟體園的分享app。”周巖聳聳肩膀。
周婉有些疑惑：“周巖，你是怎麼想到這些的？”
“其實是看我家旁邊的小賣部得來的靈感。”周巖胡扯道：“小賣部知道我們學生喜歡吃辣條，特意把辣條放在比較顯眼的地方，然後大家都會到那個地方購買辣條，然後那個地方就是我們光顧辣條的地方，之後商家到貨了新的款式的辣條，也會直接放在那裡，因為知道我們會在那裡購買辣條。”
“然後放到這個app裡也是一樣，我們知道這個使用者喜歡什麼，喜歡瀏覽什麼地方，就專門在他喜歡的地方，推送他喜歡的app，這就是分類的意義，把一堆偏好app放在一起，讓他選擇。”
“再舉個例子，小賣部的老闆娘認識我，知道我喜歡吃辣條，她是不是可以直接跟我說，今天到了新辣條，可以來試吃一下，轉變一下思路，就是我們知道使用者喜歡什麼型別的app，我們是不是可以推送，告訴他，新到了一款相同型別的，可能你會使用的app，然後可以讓他試用一下？”
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