根据可定制的捆绑产品和超值优惠，检查并比较购物篮的组成、大小和频率。
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创新者
12 年前，GlassesUSA.com的创始人开始以比市场上其他公司更合理的价格提供高品质的处方眼镜。十年后的今天，该公司已成为全球最大的在线眼镜零售商，提供各种太阳镜、隐形眼镜等产品。GlassesUSA.com 提供最多的在线款式和品牌选择，包括雷朋（Ray Ban）、奥克利（Oakley）等品牌的产品，您还可以使用虚拟镜子在线试用所有产品，享受免费送货和 100% 退款保证，GlassesUSA.com 是满足您所有视力需求的一站式商店。
但经过多年的数字体验优化，该电子商务团队已准备好向预测的用户推荐更多感兴趣的产品，以提高参与度。GlassesUSA.com 在对其主页上基于机器学习的传统推荐进行测试后发现，Dynamic Yield 复杂的深度学习算法能够提高购买量 68% ，增加收入 88% ，而这一切都来自于一个小工具。
根据可定制的捆绑产品和超值优惠，检查并比较购物篮的组成、大小和频率。
确定对业务最有利的品种，以支持产品优化
找到最常出现在购物篮中的商品配对，以便于制定新的促销和店内陈列策略
探索购买某些触发项目时的后续购买行为和忠诚度
在自动报告中发现最畅销的产品和附件以及经常出现的产品组合
GlassesUSA.com 拥有自有品牌和 60 多个设计师品牌，它深知要从目录中成千上万种款式中找到一副完美眼镜的难度。为了便于发现，推荐是其电子商务网站的一个重要组成部分，贯穿于各个页面，以更好地促进购买过程，包括主页，因为主页是大多数网上购物者的初始入口。该团队希望最大限度地提高其产品推荐的性能，因此需要一种能够实现这一目标的解决方案：
就在那时，团队开始使用Dynamic Yield进行深度学习推荐。
通过先进的深度学习算法，动态推荐产品，预测每个人的行动。
GlassesUSA.com 代表着客户旅程中漏斗的最顶端，它决定重新审视折叠下方的一个区域，该区域过去一直显示一个推荐小工具，展示多达六种不同的产品。该电子商务团队希望从这一前沿和中心位置获取尽可能多的价值，他们假设，如果能在进入该页面时提供更多针对个人的推荐，不仅能提高添加到购物车的比率，还能增加购买量和整体收入。毕竟，根据其他类似用户的互动情况来展示感兴趣的项目的经典协同过滤策略可以非常有效，但这种推荐并不是真正的个性化推荐。
图片来源：glassesusa.com
GlassesUSA.com 的使命是以实惠的价格为顾客挑选最好的眼镜，因此它认识到，必须从提供类似或互补的商品转向真正为用户个性化定制的商品。该公司勇于挑战客户体验交付的极限，因此尝试使用 Dynamic Yield 的深度学习推荐技术，以更好地预测客户需求，并自动预测每个人最有可能接触的产品，甚至是漏斗顶端的产品。在台式机和移动设备上进行的初步主页测试结果已经证明，先进的算法对团队推动有意义行动的能力产生了重大影响，购买量提升了 68% ，收入增加了 88% 。
撰稿人：Einat Haftel，首席产品官；Ori Bauer，Dynamic Yield 首席执行官；Susan Grossman，营销服务执行副总裁
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