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PROGRAMA DE MAYORISTAS DE MASTERCARD

GlassesUSA.com implementa 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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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 gafas graduadas de alta calidad a un precio más razonable que otros en el mercado. Una década después, la empresa es ahora el minorista de gafas en línea más grande del mundo y ofrece una variedad de gafas de sol, lentes de contacto y más. Con la mayor selección de estilos y marcas ofrecidas en línea, con ofertas de Ray Ban, Oakley y más, y la posibilidad de probar todo en línea usando el espejo virtual y disfrutar del envío gratuito y la devolución del dinero 100 % garantizada, GlassesUSA.com es su ventanilla única para todas sus necesidades de visión.

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

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Título

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"Con las recomendaciones de Dynamic Yield, ya no tenemos que elegir manualmente una estrategia de recomendación para nuestras recomendaciones de 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 el sitio, lo que lo hace superior a cualquier otra estrategia disponible, no solo en términos de resultados, sino también en tiempo ahorrado".

Nadav Yekutiel, Head of Data, GlassesUSA.com
gafas en una estadística porcentual

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 y más de 60 nombres de diseñadores, GlassesUSA.com comprende la dificultad de encontrar el par de gafas perfecto entre miles de estilos disponibles en su catálogo. Al priorizar la facilidad de descubrimiento, las recomendaciones son un componente importante de su sitio de comercio electrónico y se ejecutan 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:

  • Capacítese rápidamente para recomendar los artículos más precisos según su amplio catálogo de productos, así como las tendencias observadas en 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 los compradores tienen más probabilidades de interactuar o comprar.

  • Continúe aprendiendo con cada bit de datos nuevos incorporados al modelo para garantizar que los resultados de las recomendaciones se optimicen continuamente con el tiempo.

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

Ejecución

Productos recomendados dinámicamente que se prevé que impulsen la acción por persona mediante 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 había mostrado un widget de recomendación que mostraba hasta seis productos diferentes. Con la esperanza de extraer el máximo valor de esta ubicación central, el equipo de comercio electrónico planteó la hipótesis de que si pudiera brindar recomendaciones más adaptadas a cada individuo al ingresar a esta página, no solo podría mejorar las tasas de agregar al carrito, sino también aumentar las compras y los ingresos en general. Después de todo, una estrategia clásica de filtrado colaborativo que muestra elementos de interés según la interacción de otros usuarios similares puede ser muy eficaz, pero las recomendaciones no son verdaderamente personalizadas.

 

  1. Capacítese rápidamente para recomendar los artículos más precisos según su amplio catálogo de productos, así como las tendencias observadas en 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 los compradores tienen más probabilidades de interactuar o comprar.

  3. Continúe aprendiendo con cada bit de datos nuevos incorporados al modelo para garantizar que los resultados de las recomendaciones se optimicen continuamente con el tiempo.

Una página de inicio con una presentación de productos muy personalizada para cada individuo incita a añadirlos al carrito.

Seis pares de monturas de gafas con precio

Imagen cortesía de glassesusa.com

La conclusión clave

En su misión de encontrar las mejores gafas posibles para los clientes a precios asequibles, GlassesUSA.com reconoció que tenía que ir más allá de ofrecer artículos similares o complementarios a aquellos que realmente fueran personalizados para el usuario. La voluntad de la empresa de ampliar los límites 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 del cliente y predecir automáticamente los productos con los que es más probable que interactúe cada individuo, incluso en la parte superior del embudo. Los resultados de sus pruebas iniciales de página de inicio, tanto en computadoras de escritorio como en dispositivos móviles, ya han demostrado un impacto significativo en la capacidad del equipo para generar acciones significativas, y el algoritmo avanzado generó 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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