十二年前，GlassesUSA.com 的創辦人致力於以比市場上其他產品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。GlassesUSA.com 擁有網上最齊全的款式和品牌選擇，包括 Ray Ban、Oakley 等，並可使用虛擬試戴鏡在網上試戴所有產品，更可享免費送貨和 100% 退款保證，是滿足您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 68% 的購買量增長，以及 88% 的收入提升——而這一切都來自單一個小工具。
根據可自訂的捆綁銷售和優惠方案，檢視並比較購物籃構成、大小及頻率。
識別最能讓業務受益的產品組合，以支持產品優化
尋找在購物籃中最常見的商品搭配，以制定新促銷和店內陳列的策略
探索購買某些觸發商品後的後續購買行為和忠誠度
在自動化報告中發掘熱門暢銷產品、附加產品以及常見的商品組合。
GlassesUSA.com 匯聚自有品牌和 60 多個設計師品牌，深知要從產品目錄中數千種款式中找到完美眼鏡的難度。優先考慮便利的探索體驗，推薦是其電商網站的重要組成部分，貫穿不同頁面以更好地促進購物流程，其中包括作為大多數網上購物者主要入口點的主頁。為了最大限度地提升其產品推薦的表現，該團隊需要一個能夠：的解決方案。
那時，團隊開始與 Dynamic Yield 合作運行深度學習推薦。
透過先進的深度學習演算法，動態推薦預計能根據個人情況推動行動的產品。
GlassesUSA.com 代表客戶旅程中漏斗的最頂端，因此決定重新審視頁面首屏以下的一個區域，該區域歷史上曾展示一個推薦小工具，其中包含最多六種不同的產品。電子商務團隊希望從這項重點配置中獲取最大價值，因此假設如果能在用戶進入此頁面時提供更個人化的推薦，不僅能提高加入購物車的比率，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，根據其他類似用戶的互動情況來展示感興趣的項目，可能非常有效，但推薦內容並非真正個人化。
圖片由 glassesusa.com 提供
GlassesUSA.com 旨在以實惠的價格為客戶配對最佳眼鏡，因此意識到必須超越提供相似或互補商品，轉而提供真正為用戶量身定制的商品。該公司樂於拓展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，並自動預測每個人最有可能參與的產品，即使是在漏斗的最頂端。其初次在桌面版和手機版主頁的測試結果，已經證明對團隊推動有意義的行動產生了顯著影響，其中先進的演算法使購買量提升 68%，收入增加 88%。
貢獻者：Einat Haftel，首席產品總監；Ori Bauer，Dynamic Yield 行政總裁；Susan Grossman，執行副總裁，市場推廣服務
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