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ÉTUDE DE CAS

GlassesUSA.com déploie un algorithme de deep learning pour adapter ses recommandations à chaque acheteur

This case study is related to the Dynamic Yield product.

cercle orange

Data & Services

Institut économique

3 min de lecture · 2024

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Atteindre un niveau supérieur de personnalisation avec Dynamic Yield pour approfondir les relations avec les clients et augmenter les ventes

Introduction

Il y a douze ans, les fondateurs de GlassesUSA.com ont entrepris de proposer des lunettes de vue de haute qualité à un prix plus raisonnable que les autres acteurs du marché. Une décennie plus tard, l’entreprise est désormais le plus grand détaillant de lunettes en ligne au monde, proposant une variété de lunettes de soleil, de lentilles de contact, et bien plus encore. Avec la plus grande sélection de styles et de marques proposée en ligne, incluant des offres de Ray Ban, Oakley et bien d’autres, ainsi que la possibilité de tout essayer en ligne grâce au miroir virtuel, de profiter de la livraison gratuite et d’une garantie de remboursement à 100 %, GlassesUSA.com est votre guichet unique pour tous vos besoins visuels.

Mais après des années d’optimisation de ses expériences numériques, l’équipe e-commerce était prête à aller au-delà de la recommandation de produits supplémentaires pour cibler ceux dont la prédiction favorise l’engagement. Et après avoir effectué un test par rapport à ses recommandations traditionnelles basées sur l'apprentissage automatique sur la page d'accueil, GlassesUSA.com a découvert que l'algorithme d'apprentissage profond sophistiqué de Dynamic Yield était capable de générer une hausse de 68 % des achats et une augmentation de 88 % du chiffre d'affaires, le tout à partir d'un seul widget.

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Examinez et comparez la composition, la taille et la fréquence des paniers en fonction des offres groupées et des offres à valeur ajoutée personnalisables.

Identifiez les assortiments qui bénéficient le plus à l'entreprise pour soutenir l'optimisation des produits

Trouver les associations d'articles qui apparaissent le plus souvent dans les paniers pour faciliter les stratégies relatives aux nouvelles promotions et aux présentations en magasin

Explorez les comportements d'achat ultérieurs et la fidélité lorsque certains articles déclencheurs sont achetés

Découvrez les meilleures ventes, les articles associés ainsi que les combinaisons d'articles fréquentes dans un rapport automatisé

"Grâce aux recommandations de Dynamic Yield, nous n'avons plus besoin de choisir manuellement une stratégie de recommandation pour nos recommandations de page d'accueil. Son algorithme de deep learning détermine automatiquement le bon sous-ensemble de paramètres pour chaque utilisateur en fonction de son comportement, de sa position dans le parcours client, ainsi que des tendances observées sur l'ensemble du site, ce qui le rend supérieur à toute autre stratégie disponible – non seulement en termes de résultats, mais aussi de temps gagné".

Nadav Yekutiel, Head of Data, GlassesUSA.com
lunettes sur une statistique en pourcentage

Une augmentation de 68 % des achats et une hausse de 88 % des revenus, le tout à partir d'un seul widget

Le défi

Proposant des marques de distributeur ainsi que plus de 60 noms de créateurs, GlassesUSA.com comprend la difficulté de trouver la paire de lunettes parfaite parmi des milliers de styles disponibles dans son catalogue. Faisant de la facilité de découverte une priorité, les recommandations constituent un élément majeur de son site de commerce électronique, s'affichant sur différentes pages pour faciliter le processus d'achat, notamment sur la page d'accueil, qui représente le point d'entrée initial pour la plupart des acheteurs en ligne. Souhaitant maximiser les performances de ses recommandations de produits à cet endroit, l'équipe avait besoin d'une solution capable de :

  • Auto-formation rapide pour recommander les articles les plus précis en fonction de son vaste catalogue de produits ainsi que des tendances observées sur l'ensemble du site

  • Prenez en compte non seulement le comportement historique, mais aussi l'activité au cours de la session afin de mettre en valeur les articles avec lesquels les acheteurs sont le plus susceptibles d'interagir ou d'acheter

  • Continuer à apprendre avec chaque élément de nouvelle donnée ingéré dans le modèle afin de garantir que les résultats des recommandations sont continuellement optimisés au fil du temps

C'est alors que l'équipe a commencé à exécuter des recommandations de deep learning avec Dynamic Yield.

Exécution

Produits recommandés de manière dynamique et prédits pour inciter chaque individu à agir grâce à un algorithme avancé de deep learning.

Représentant le tout sommet de l'entonnoir du parcours client, GlassesUSA.com a décidé de réexaminer une zone située juste en dessous de la ligne de flottaison où elle affichait historiquement un widget de recommandation présentant jusqu'à six produits différents. Espérant tirer le maximum de valeur de cet emplacement privilégié, l'équipe e-commerce a émis l'hypothèse qu'en fournissant des recommandations plus fortement personnalisées pour chaque individu dès son arrivée sur cette page, elle pourrait non seulement améliorer les taux d'ajout au panier, mais aussi augmenter les achats et le chiffre d'affaires global. Après tout, une stratégie de filtrage collaboratif classique qui met en valeur des articles d'intérêt en fonction des interactions d'autres utilisateurs similaires peut s'avérer très efficace, mais les recommandations ne sont pas véritablement personnalisées.

 

  1. Entraînez-vous rapidement pour recommander les articles les plus précis en vous basant sur son vaste catalogue de produits ainsi que sur les tendances observées sur l'ensemble du site
    

  2. Prenez en compte non seulement le comportement historique, mais aussi l'activité au cours de la session afin de mettre en valeur les articles avec lesquels les acheteurs sont le plus susceptibles d'interagir ou d'acheter

  3. Continuez à apprendre grâce à chaque nouvelle donnée ingérée dans le modèle pour garantir que les résultats des recommandations sont continuellement optimisés au fil du temps.

Une présentation sur la page d'accueil de produits fortement personnalisés pour l'individu incite à l'ajout au panier

six paires de montures de lunettes à prix

Image avec l'aimable autorisation de glassesusa.com

Le principal point à retenir

Dans le cadre de sa mission visant à proposer aux clients les meilleures lunettes possibles à des prix abordables, GlassesUSA.com a compris qu'elle devait aller au-delà de la simple suggestion d'articles similaires ou complémentaires pour proposer des articles réellement personnalisés pour l'utilisateur. La volonté de l'entreprise de repousser les limites de l'expérience client l'a amenée à expérimenter la technologie de recommandation par apprentissage profond de Dynamic Yield afin de mieux anticiper les besoins des clients et de prédire automatiquement les produits avec lesquels chaque individu est le plus susceptible d'interagir, et ce dès le sommet de l'entonnoir. Les résultats de ses tests initiaux sur la page d'accueil, à la fois sur ordinateur et sur mobile, ont déjà prouvé un impact significatif sur la capacité de l'équipe à générer des actions concrètes, l'algorithme avancé générant une augmentation de 68 % des achats et une hausse de 88 % des revenus.

Contributeurs : Einat Haftel, Chief Product Officer ; Ori Bauer, CEO, Dynamic Yield ; Susan Grossman, EVP, Marketing Services

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