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線上眼鏡零售商，提供各式各樣的太陽眼鏡、隱形眼鏡等產品。GlassesUSA.com 擁有網上最齊全的款式和品牌選擇，包括 Ray Ban、Oakley 等，並提供虛擬試戴、免費送貨和 100% 退款保證，是你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 在其首頁上針對傳統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帶來68% 的購買量提升和 88% 的收入增長，所有這些都來自單一小工具。
根據可自訂的捆綁組合及超值優惠，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。
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 60 多個設計師品牌，深知從其目錄中成千上萬種款式中尋找完美眼鏡的難度。為優先考慮發現的便利性，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流程，包括作為大多數網上購物者初始入口點的首頁。為了最大限度地提高其產品推薦的表現，團隊需要一個能夠實現以下目標的解決方案：
這就是該團隊開始使用 Dynamic Yield 執行深度學習推薦的時候。
採用先進深度學習演算法的動態推薦產品，預計能推動個人行動。
作為客戶旅程中最頂層的環節，GlassesUSA.com 決定重新審視一個位於首頁內容以下、過往曾顯示推薦小工具的區域，該小工具曾展示多達六種不同產品。電子商務團隊希望從這個顯眼位置提取最大價值，他們假設，如果能在用戶進入此頁面時提供更個人化的推薦，不僅可以提高加入購物車的比率，還可以全面增加購買量和收益。畢竟，一種經典的協同過濾策略，根據其他類似用戶的互動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
其旨在以實惠的價格為客戶配搭最佳眼鏡的使命下，GlassesUSA.com 意識到必須超越提供相似或互補商品的做法，轉向真正為用戶個人化定製的商品。該公司願意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，並自動預測每個人最可能感興趣的產品，即使在漏斗的最頂端。其首次主頁測試（包括桌面版和流動版）的結果，已證明對團隊推動有意義行動的能力產生重大影響，先進的演算法帶來了 68% 的購買量增長和 88% 的收入增長。
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