Skip to main content

STUDIJA SLUČAJA

GlassesUSA.com koristi algoritam dubokog učenja kako bi prilagodio svoje preporuke svakom kupcu

Ova studija slučaja povezana je s proizvodom Dynamic Yield .

narančasti krug

Podaci i usluge

Ekonomski institut

3 min čitanja · 2024

Googleov logotip
Microsoftov logotip
logotip Pinteresta
logotip Wikipedije
Amazonov logotip

Dosezanje personalizacije na sljedećoj razini s Dynamic Yieldom za produbljivanje odnosa s kupcima i povećanje prodaje

Uvod

Prije dvanaest godina, osnivači GlassesUSA.com- a krenuli su u ponudu visokokvalitetnih dioptrijskih naočala po razumnijoj cijeni od ostalih na tržištu. Desetljeće kasnije, tvrtka je sada najveći svjetski online prodavač naočala, nudeći razne sunčane naočale, kontaktne leće i još mnogo toga. S najvećim izborom stilova i marki koje se nude online, s ponudama Ray-Bana, Oakleyja i drugih, te mogućnošću isprobavanja svega online pomoću virtualnog ogledala i uživanja u besplatnoj dostavi i 100% jamstvu povrata novca, GlassesUSA.com je vaša jedinstvena trgovina za sve vaše potrebe za vidom.

No nakon godina optimizacije digitalnih iskustava, tim za e-trgovinu bio je spreman ići dalje od preporučivanja dodatnih proizvoda od interesa onima za koje se predviđalo da će potaknuti angažman. Nakon što su na početnoj stranici proveli test u odnosu na svoje tradicionalne preporuke temeljene na strojnom učenju, GlassesUSA.com je otkrio da je sofisticirani algoritam dubokog učenja tvrtke Dynamic Yield uspio ostvariti porast kupnji od 68% i povećanje prihoda od 88%, sve iz jednog widgeta.

Bočna traka

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt

Pročitajte više

Naslov

Ispitajte i usporedite sastav, veličinu i učestalost košarice na temelju prilagodljivih paketa i vrijednih ponuda.

Identificirajte asortiman koji najviše koristi poslovanju kako biste podržali optimizaciju proizvoda

Pronađite kombinacije artikala koji se najčešće pojavljuju u košaricama kako biste olakšali strategije za nove promocije i izlaganje u trgovinama

Istražite naknadno ponašanje pri kupnji i lojalnost kada se kupe određeni okidački artikli

Otkrijte najprodavanije artikle, priloge i česte kombinacije artikala u automatiziranom izvješću

"S preporukama dinamičkog prinosa više ne moramo ručno birati strategiju preporuka za naše preporuke na početnoj stranici." Njegov algoritam dubokog učenja automatski određuje pravi podskup parametara za svakog korisnika na temelju njihovog ponašanja, gdje se nalaze u korisničkom putovanju, kao i trendova uočenih na web mjestu, što ga čini superiornijim od bilo koje druge dostupne strategije - ne samo u smislu rezultata, već i ušteđenog vremena.

Nadav Yekutiel, Head of Data, GlassesUSA.com
naočale na temelju postotne statistike

Povećanje kupnji od 68% i povećanje prihoda od 88%, sve iz jednog widgeta

Izazov

Kao dom privatnih robnih marki, kao i preko 60 dizajnerskih imena, GlassesUSA.com razumije teškoću pronalaska savršenog para naočala među tisućama stilova dostupnih u njihovom katalogu. Dajući prioritet jednostavnosti otkrivanja, preporuke su glavna komponenta njihove eCommerce stranice, a prikazuju se na raznim stranicama kako bi se bolje olakšao proces kupnje, uključujući početnu stranicu, koja predstavlja početnu točku ulaska za većinu online kupaca. Želeći maksimizirati učinkovitost svojih preporuka proizvoda tamo, timu je bilo potrebno rješenje koje bi moglo:

  • Brzo se samostalno obučite kako biste preporučili najtočnije artikle na temelju opsežnog kataloga proizvoda, kao i trendova uočenih na web mjestu.

  • Uzmite u obzir ne samo povijesno ponašanje, već i aktivnost unutar sesije kako biste predstavili artikle s kojima će kupci najvjerojatnije komunicirati ili ih kupiti.

  • Nastavite učiti sa svakim novim podatkom unesenim u model kako biste osigurali da se rezultati preporuka kontinuirano optimiziraju tijekom vremena.

Tada je tim počeo provoditi preporuke za duboko učenje s Dynamic Yield-om.

Izvršenje

Dinamički preporučeni proizvodi za koje se predviđa da će potaknuti akciju po pojedincu pomoću naprednog algoritma dubokog učenja.

Predstavljajući sam vrh prodajnog toka u korisničkom putovanju, GlassesUSA.com odlučio je ponovno posjetiti područje odmah ispod preklopa gdje je tradicionalno prikazivao widget za preporuke koji je predstavljao do šest različitih proizvoda. Nadajući se da će izvući što više vrijednosti iz ovog istaknutog položaja, tim za e-trgovinu pretpostavio je da bi, ako bi mogao pružiti preporuke koje su više prilagođene pojedincu prilikom ulaska na ovu stranicu, to moglo ne samo poboljšati stope dodavanja u košaricu, već i povećati kupnje i prihod u cjelini. Uostalom, klasična strategija kolaborativnog filtriranja koja prikazuje zanimljive stavke na temelju onoga s čime su drugi slični korisnici komunicirali može biti vrlo učinkovita, ali preporuke nisu uistinu personalizirane.

 

  1. Brzo se samostalno obučite kako biste preporučili najtočnije artikle na temelju opsežnog kataloga proizvoda, kao i trendova uočenih na web mjestu.
    

  2. Uzmite u obzir ne samo povijesno ponašanje, već i aktivnost unutar sesije kako biste predstavili artikle s kojima će kupci najvjerojatnije komunicirati ili ih kupiti.

  3. Nastavite učiti sa svakim novim podatkom unesenim u model kako biste osigurali da se rezultati preporuka kontinuirano optimiziraju tijekom vremena.

Prikaz proizvoda na početnoj stranici, uvelike prilagođen pojedincu, privlači dodavanje u košaricu

šest pari skupih okvira za naočale

Slika ljubaznošću glassesusa.com

Ključna stvar

U svojoj misiji da kupcima ponudi najbolje moguće naočale po pristupačnim cijenama, GlassesUSA.com je shvatio da mora ići dalje od ponude sličnih ili komplementarnih artikala i početi nuditi one koji su zaista personalizirani za korisnika. Spremnost tvrtke da pomiče granice pružanja korisničkog iskustva navela ih je da eksperimentiraju s tehnologijom preporuka dubokog učenja tvrtke Dynamic Yield kako bi bolje predvidjeli potrebe kupaca i automatski predvidjeli proizvode s kojima će se svaki pojedinac najvjerojatnije povezati, čak i na samom vrhu prodajnog toka. Rezultati početnih testova početne stranice, i na stolnim računalima i na mobilnim uređajima, već su pokazali značajan utjecaj na sposobnost tima da pokrene smislene akcije, pri čemu je napredni algoritam generirao porast kupnji od 68% i povećanje prihoda od 88%.

Suradnici: Einat Haftel, glavna direktorica za proizvode; Ori Bauer, izvršna direktorica, Dynamic Yield; Susan Grossman, izvršna potpredsjednica, marketinške usluge

[1] “Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur” adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua sed do eiusmod tempor incididunt consectetur adipiscing elit sed.

[2] Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore.

Promocija

Posavjetujte se s našim timom kako biste saznali kako Mastercard može unaprijediti vaše poslovanje putem naših proizvoda i usluga.

Demo knjige