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。在針對其首頁上傳統的機器學習推薦系統進行測試後，GlassesUSA.com 發現 Dynamic Yield 精密的深度學習演算法能夠帶來 68% 的購買量增長和 88% 的收入增長，而這一切都來自單一個小工具。
根據可自訂的捆綁銷售和超值優惠，檢查並比較購物籃組成、大小和頻率。
識別對業務最有益的貨品組合以支援產品優化
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熱銷產品、相關附件及常用商品組合
GlassesUSA.com 擁有自有品牌以及超過 60 個設計師品牌，深知從其目錄中數千種款式中找到完美眼鏡的困難。為了優先考慮易於發現，推薦功能是其電子商務網站的重要組成部分，貫穿各個頁面，以更好地促進購買過程，包括作為大多數網上購物者初始入口點的首頁。為了最大化其產品推薦的表現，該團隊需要一個能夠實現以下目標的解決方案：
團隊此時開始運用 Dynamic Yield 進行深度學習推薦。
透過先進的深度學習演算法，動態推薦預計能針對個人推動行動的產品。
代表客戶旅程銷售漏斗的最頂端，GlassesUSA.com 決定重新審視頁面下方的一個區域，該區域歷來展示著一個推薦小工具，最多可展示六款不同產品。為能從這個突出位置發揮最大價值，電子商務團隊假設，如果能在用戶進入此頁面時提供更為個人化的推薦，不僅可以提高加入購物車率，還能整體增加購買量和收入。畢竟，根據其他類似用戶的互動記錄來展示感興趣商品的經典協同過濾策略，可以非常有效，但這些推薦並非真正個人化。
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。該公司勇於突破客戶體驗交付的界限，促使他們試驗 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，即使是在漏斗的最頂端。初步首頁測試的結果（包括桌面版和手機版）已證明，它對團隊推動有效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%，收入增加了 88%。
貢獻者：Einat Haftel，首席產品總監；Ori Bauer，行政總裁，Dynamic Yield；Susan Grossman，市場服務執行副總裁
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