十二年前，GlassesUSA.com 的創辦人致力於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，該公司現已成為全球最大的網上眼鏡零售商，提供各種太陽眼鏡、隱形眼鏡等產品。GlassesUSA.com 提供網上最齊全的款式和品牌選擇，包括 Ray Ban、Oakley 等，並可使用虛擬試戴功能網上試戴所有產品，同時享有免費送貨和 100% 退款保證，是您滿足所有視力需求的一站式商店。
但在經過多年優化其數碼體驗之後，電子商務團隊已準備好超越以往的做法，不再只是向那些預計能提高參與度的用戶推薦更多感興趣的產品。GlassesUSA.com 在針對其首頁上傳統的機器學習推薦系統進行測試後發現，Dynamic Yield 精密的深度學習演算法能夠帶來購買量提升 68%，收入增加 88%，所有這些都來自單一的小工具。
根據可自訂的捆綁銷售及超值優惠，檢視並比較購物籃構成、大小及頻率。
識別對業務最有利的貨品種類，以支持產品優化。
找出購物籃中最常見的商品組合，以制定新的促銷策略和店內陳列方式。
探索購買特定觸發商品後的後續購買行為和忠誠度
在自動化報告中揭示暢銷商品、附件和常見的商品組合
GlassesUSA.com 匯集自有品牌以及超過 60 個設計師品牌，深明在產品目錄中數以千計的款式中要找到完美眼鏡的難度。以方便使用者探索為優先，推薦是其電子商務網站的重要組成部分，遍佈於各個頁面，以更好地促進購物過程，包括作為大多數網上購物者主要進入點的主頁。為了最大限度地提升產品推薦的效能，該團隊需要一種解決方案，可以：
就在那時，團隊開始利用 Dynamic Yield 運行深度學習推薦。
利用先進的深度學習演算法，動態推薦預計能針對個別使用者推動行動的產品。
GlassesUSA.com 意識到其在客戶旅程中代表著最頂層的漏斗，於是決定重新審視一個位於頁面首屏下方、過去曾展示最多六款不同產品推薦小工具的區域。為了從這個醒目的位置發揮最大價值，電子商務團隊假設，如果能在用戶進入此頁面時提供更貼近個人需求的推薦，不僅能提高加入購物車的比例，還能整體增加購買量和收入。畢竟，一種經典的協同過濾策略，即根據其他類似用戶的互動情況來展示感興趣的商品，可能非常有效，但這些推薦並非真正個人化。
圖片由 glassesusa.com 提供
在以實惠價格為客戶提供最佳眼鏡的使命中，GlassesUSA.com 意識到必須超越提供類似或互補商品的做法，轉向真正為用戶個人化推薦。該公司勇於挑戰客戶體驗交付的界限，促使他們嘗試 Dynamic Yield 的深度學習推薦技術，以更好地預測客戶需求，並自動預測每個個體最有可能互動的產品，即使在漏斗的最頂層亦然。其初步首頁測試（包括桌面版和手機版）的結果已證明對團隊推動有意義行動的能力產生了顯著影響，其中先進的演算法使購買量提升了 68%，收入增長了 88%。
貢獻者：Einat Haftel，產品總監；Ori Bauer，Dynamic Yield 行政總裁；Susan Grossman，執行副總裁，市場服務
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