“是的。”
“那我们要怎么赚钱？”林淑雯一脸疑惑的问道。
“我给你举个例子你就明白了，假如有一天你在某个购物软件买东西却一直找不到你心仪的商品。
这时候，另一个购物软件却自动把你想要的东西推送给了你了，你会有什么样的感觉？”
林淑雯沉思片刻后回答道：“有两个感觉吧！一个是觉得另一个购物软件很懂我很好用；另一个就是这个购物软件是不是侵犯了我的隐私，不然它为什么会知道我想买什么商品？”
“对，大部分人都会是这两种想法，可你会因为觉得自己隐私被侵犯而卸载另一个购物软件吗？”
林淑雯摇了摇头：“说实话，我是会比较享受这种便利的。”
“事实上大多数人是跟你一样的，如果多几次这样的操作，甚至用户就会对另一款购物软件产生依赖。
在这个基础上，这款购物软件如果突然有一天推送给你你没有那么想要的东西，你点进去的概率也会比一开始提高很多，甚至购买的概率也会提高，人都是习惯动物，习惯成自然，这是人之常情。”
那么问题来了，雯雯，为什么这款购物软件会推送一些和顾客大数据无关的商品？”
林淑雯沉思片刻后有了答案：“我想是因为是购物软件内入驻的商家出钱让购物软件推送，他们才会推送的吧？”
“没错，就是这样，这就是用大数据服务用户后的最主要的赚钱方向——广告费。”
“等等！洛明，购物软件的后台是怎么才能知道用户需要哪一件商品呢？
除非用户搜索过这个商品，不过即便如此，这些搜索信息也都掌握在门户网站那边，我们根本买不到，即使能买到，成本也会非常非常的高。”林淑雯皱着眉头说道。
“不，雯雯你错了，门户网站也很难确定用户的需求，就算搜索过就一定会是用户想要的吗？男人就不会搜索丝袜，高跟鞋吗？
大数据其实根本就不需要通过任何外来软件，我们的数据来源于用户本身，或者说是用户这个id。
还是拿购物软件来说，它是怎么确定确定用户的需求的呢？其实很简单，通过用户的快递信息，快递信息是实时显示在手机上的。
通过快递信息，购物软件就能完成收集到相关数据，得知用户目前买了什么东西，然后再通过用户购物的大数据，预测出用户对什么类型的商品会有需求，最后完成精准推送。”
“那要是初次使用购物软件的用户呢？”
“这个就更简单了，按年龄和性别推送，比如说你，我在确定了你是女生，今年23岁的时候，我给你推送化妆品，偏年轻款式的包包之类能打动女生的产品。”
听到这儿，林淑雯彻底明白了洛明的想法，同时她也为洛明对于大数据的构想和使用而感到震惊。
“当然了，我前面说的只是大概思路，具体操作远没有我说的这么简单，分析的样本数量也是非常庞大的。
所谓大数据只是预测，而预测就永远不可能100%成功，我们能做的就是尽量提升预测的准确性。”
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