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ESTUDIO DE CASOS

GlassesUSA.com despliega un algoritmo de aprendizaje profundo para adaptar sus recomendaciones a cada comprador

Este estudio de caso está relacionado con el producto Dynamic Yield.

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Datos &. Servicios

Instituto de Economía

3 minutos de lectura · 2024

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Alcanzar el siguiente nivel de personalización con Dynamic Yield para profundizar las relaciones con los clientes y aumentar las ventas

Introducción

Hace doce años, los fundadores de GlassesUSA.com se propusieron ofrecer anteojos graduados de alta calidad a un precio más razonable que otros en el mercado. Una década después, la compañía es ahora el minorista de anteojos en línea más grande del mundo, que ofrece una variedad de anteojos de sol, lentes de contacto y más. Con la mayor selección de estilos y marcas que se ofrecen en línea, con ofertas de Ray Ban, Oakley y más, y la posibilidad de probar todo en línea usando el espejo virtual y disfrutar de envío gratis y devolución del 100% del dinero garantizado, GlassesUSA.com es su ventanilla única para todas sus necesidades de visión.

Pero luego de años de optimizar sus experiencias digitales, el equipo de comercio electrónico estaba listo para ir más allá de recomendar productos adicionales de interés a aquellos que se prevé que impulsen el compromiso. Y luego de realizar una prueba con sus recomendaciones tradicionales basadas en el aprendizaje automático en la página de inicio, GlassesUSA.com descubrió que el sofisticado algoritmo de aprendizaje profundo de Dynamic Yield pudo generar un aumento del 68% en las compras y un aumento del 88% en los ingresos, todo desde un solo widget.

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Encabezado

Examine y compare la composición, el tamaño y la frecuencia de la cesta en función de paquetes personalizables y ofertas de valor.

Identifique los surtidos que más benefician a la compañía para respaldar la optimización del producto

Encuentre combinaciones de artículos que aparecen con mayor frecuencia en las cestas para facilitar las estrategias de nuevas promociones y exhibiciones en la tienda

Explora el comportamiento de compra posterior y la lealtad cuando se compran ciertos artículos desencadenantes

Descubra los productos más vendidos y los archivos adjuntos y las combinaciones frecuentes de artículos en un reporte automatizado

"Con las recomendaciones de Dynamic Yield, ya no tenemos que elegir manualmente una estrategia de recomendación para nuestras recomendaciones de la página de inicio. Su algoritmo de aprendizaje profundo determina automáticamente el subconjunto correcto de parámetros para cada usuario en función de su comportamiento, dónde se encuentra en el recorrido del cliente, así como las tendencias observadas en todo el sitio, lo que lo hace superior a cualquier otra estrategia disponible, no solo en términos de producción, sino también de tiempo ahorrado".

Nadav Yekutiel, Head of Data, GlassesUSA.com
anteojos en una estadística de porcentaje

Un aumento del 68% en las compras y un aumento del 88% en los ingresos, todo desde un solo widget

El desafío

Hogar de marcas privadas, así como de más de 60 nombres de diseñadores, GlassesUSA.com comprende la dificultad de encontrar el par perfecto de anteojos entre miles de estilos disponibles en su catálogo. Priorizando la facilidad de descubrimiento, las recomendaciones son un componente importante de su sitio de comercio electrónico, que se ejecuta en varias páginas para facilitar mejor el proceso de compra, incluida la página de inicio, que representa el punto de entrada inicial para la mayoría de los compradores en línea. Buscando maximizar el rendimiento de sus recomendaciones de productos allí, el equipo necesitaba una solución que pudiera:

  • Capacite rápidamente para recomendar los artículos más precisos en función de su extenso catálogo de productos, así como de las tendencias observadas en todo el sitio

  • Tenga en cuenta no solo el comportamiento histórico, sino también la actividad dentro de la sesión para mostrar los artículos con los que es más probable que los compradores interactúen o compren

  • Continúe aprendiendo con cada bit de datos nuevos ingeridos en el modelo para garantizar que los resultados de las recomendaciones se optimicen continuamente a lo largo del tiempo

Fue entonces cuando el equipo comenzó a ejecutar recomendaciones de aprendizaje profundo con Dynamic Yield.

Ejecución

Se prevé que los productos recomendados dinámicamente impulsen la acción por individuo con un algoritmo avanzado de aprendizaje profundo.

Representando la parte superior del embudo en el recorrido del cliente, GlassesUSA.com decidió volver a visitar un área justo debajo del pliegue donde históricamente mostró un widget de recomendación que mostraba hasta seis productos diferentes. Con la esperanza de extraer el mayor valor de esta ubicación al frente y al centro, el equipo de comercio electrónico planteó la hipótesis de que si pudiera proporcionar recomendaciones más adaptadas al individuo al ingresar a esta página, no solo podría mejorar las tasas de adición al carrito, sino también aumentar las compras y los ingresos en general. Luego de todo, una estrategia tradicional de filtrado colaborativo que muestra elementos de interés en función de lo que otros usuarios similares interactuaron puede ser muy efectiva, pero las recomendaciones no son realmente personalizadas.

 

  1. Capacite rápidamente para recomendar los artículos más precisos en función de su extenso catálogo de productos, así como de las tendencias observadas en todo el sitio
    

  2. Tenga en cuenta no solo el comportamiento histórico, sino también la actividad dentro de la sesión para mostrar los artículos con los que es más probable que los compradores interactúen o compren

  3. Continúe aprendiendo con cada bit de datos nuevos ingeridos en el modelo para garantizar que los resultados de las recomendaciones se optimicen continuamente a lo largo del tiempo

Una pantalla de inicio de productos muy adaptados a los atractivos individuales agregar al carrito

seis pares de monturas de anteojos con precio

Imagen cortesía de glassesusa.com

La conclusión clave

En su misión de emparejar a los clientes con los mejores anteojos posibles a precios asequibles, GlassesUSA.com reconoció que tenía que ir más allá de servir artículos similares o complementarios a aquellos que son verdaderamente personalizados para el usuario. La voluntad de la compañía de ampliar los límites de la entrega de la experiencia del cliente los llevó a experimentar con la tecnología de recomendación de aprendizaje profundo de Dynamic Yield para anticipar mejor las necesidades de los clientes y predecir automáticamente los productos con los que es más probable que cada individuo interactúe, incluso en la parte superior del embudo. Los resultados de sus pruebas iniciales de la página de inicio, tanto en computadoras de escritorio como en dispositivos móviles, ya demostraron un impacto significativo en la capacidad del equipo para impulsar acciones significativas, con el algoritmo avanzado generando un aumento del 68% en las compras y un aumento del 88% en los ingresos.

Colaboradores: Einat Haftel, directora de productos; Ori Bauer, director ejecutivo de Dynamic Yield; Susan Grossman, vicepresidenta ejecutiva de servicios de marketing

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