隨後，拼多多在資料中心後臺增加了電商大資料演算法。
當然，這個演算法不可能一下子就體現出用處，因為它本身需要不斷更新。疊代，也得不斷分析使用者資料。特別是對於資料的分析，需要一定的時間。
不過陳寧倒也不急，目前別說是國內了，就是全球都還沒有能將大資料分析演算法放到電商實戰這一塊的。
甚至，恐怕很多人連想都沒有想過。
當然，哪怕想過，他們想的可能也比較簡單。他們的想法或許會與百度關鍵字演算法一樣，只要出現某些關鍵字，或與這些關鍵字差不多相近的詞語，就會觸發GG推薦。
雖然這也算是大資料分析，但這隻能說這是大資料最為淺顯的分析。
真正的大資料怎麼可能只是那幾個關鍵字？
對於消費者來說，他們有的時候哪怕不輸入關鍵字，滑鼠的操作。對某些商品的停留時間。點選某些商品的次數等等，都能深刻地反映出消費行為。
對這些消費行為進行分析，就能向消費者推薦匹配他們內心需要的商品。
而這樣的推薦一齣。
其效果那就是摧枯拉朽。
陳寧也親自見證了大資料演算法推薦的魅力。
比如陳寧就親自注冊了一個拼多多帳號。一段時間後，大資料分析出陳寧的操作習慣，很快系統就自動給他推薦一系列商品。
這些商品，陳寧只是一看，就有極度購買的衝動。
比如陳寧最近看了某一類書，很想再購買同類型的作品，但因為不知道同類型作品的名字，根本無法搜尋。
但進入拼多多後，他卻發現平臺推薦了內心想要的一眾書籍。
又如陳寧最近看到拼多多某一雙鞋子還可以，但暫時不太滿意，又看了其他鞋子，還是沒找到。
下次進入拼多多時，他發現平臺已經推薦了一雙極為滿意的板鞋。
大資料好像完全能夠明白陳寧的意思一樣，都不需要他說些什麼或者搜尋什麼，就已經推薦了想要的商品。
陳寧如此，其他使用者更是被這一套演算法輕鬆拿捏。
不過對於消費者來說，他們可不知道拼多多用了什麼方法。
像這種大資料演算法，別說是消費者了，就是一些專家都沒有想到，也不知道還有這種東西。
他們只是感覺每天逛一下拼多多，平臺都會有一系列讓他們心動的產品。
有的時候，他們明明是來拼一單或者砍一刀的，可是隨便看上一眼，就能發現那些之前早就想買，但卻一直沒買到的東西。
那麼這個時候買還是不買？
如果買，可明明不是來買東西的呀？是來砍一刀的。
如果不買，可實在是有違道心啊。
至於等這些商品參加拼單或者砍一刀活動再買？
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