12 年前，GlassesUSA.com的創辦人立志以比市場上其他公司更合理的價格提供高品質的處方眼鏡。十年後的今天，該公司已成為全球最大的線上眼鏡零售商，提供 各式太陽 眼鏡、 隱形眼鏡 等 產品 。GlassesUSA.com 提供最多的線上款式和品牌選擇，包括 Ray Ban、Oakley 等品牌的產品，並可使用虛擬鏡子線上試戴所有產品，享受免費送貨和 100% 保證退款的服務，是滿足您所有視力需求的一站式商店。
但經過多年的最佳化數位體驗後，電子商務團隊已準備好向那些預測會推動參與度的人推薦更多他們感興趣的產品。GlassesUSA.com 在首頁上針對傳統的機器學習推薦進行測試後，發現 Dynamic Yield 精密的深度學習演算法能夠提升 68% 的購買量，並增加 88% 的營收，這一切都來自於單一的小工具。
根據可自訂的捆綁和超值優惠，檢查和比較購物籃的組成、大小和頻率。
找出對業務最有利的產品種類，以支援產品最佳化
尋找最常出現在購物籃中的商品配對，以利於新促銷和店內陳列的策略
探索購買特定觸發項目時的後續購買行為和忠誠度
在自動化報告中發掘最暢銷的商品和附件以及常見的商品組合
GlassesUSA.com 擁有自有品牌以及 60 多個設計師品牌，我們了解要在目錄中數以千計的款式中找到一副完美眼鏡的難度。推薦是其電子商務網站的主要組成部分，貫穿各個頁面以更好地促進購買流程，包括首頁，因為首頁是大多數線上購物者的第一個入口。該團隊希望最大限度地提高其產品推薦的性能，因此需要一個可以實現此目標的解決方案：
就在這個時候，團隊開始運用 Dynamic Yield 進行深度學習推薦。
透過先進的深度學習演算法，動態推薦預測可推動個人行動的產品。
GlassesUSA.com 代表了客戶旅程中漏斗的頂端，它決定重新檢視褶皺下方的區域，該區域過去一直顯示推薦小工具，最多可展示六種不同的產品。電子商務團隊希望從這個最前端和最中心的位置擷取最大的價值，他們假設，如果能在進入這個頁面時提供更適合個人的建議，不僅能提高新增到購物車的比率，還能增加整體購買量和營收。畢竟，經典的協同過濾策略會根據其他類似使用者的互動內容來展示他們感興趣的項目，這種策略可能非常有效，但這些推薦並非真正的個人化。
圖片來源：glassesusa.com
GlassesUSA.com 的使命是以合理的價格為顧客挑選最合適的眼鏡，因此它意識到必須從提供類似或互補的商品，轉變為真正為使用者個人化的商品。該公司願意突破客戶體驗交付的界限，因此他們嘗試使用 Dynamic Yield 的深度學習推薦技術，以更好地預測客戶需求，並自動預測每個人最有可能接觸的產品，即使是在漏斗的最頂端。在桌上型電腦和行動裝置上進行的初步首頁測試結果，已證明對團隊推動有意義行動的能力有顯著的影響，先進演算法所產生的購買量提升了 68% ，營收則增加了 88% 。
貢獻者：Einat Haftel，首席產品官；Ori Bauer，Dynamic Yield 執行長；Susan Grossman，行銷服務執行副總裁
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