このケーススタディは、Dynamic Yield製品に関連しています。
想定読了時間3分・2024年
12年前、GlassesUSA.comの創設者たちは、市場の他社よりもリーズナブルな価格で高品質な度付きアイウェアを提供することを目指しました。10年後、同社は世界最大のオンラインアイウェア小売業者となり、さまざまなサングラスやコンタクトレンズなどを提供しています。オンラインで最大級のスタイルとブランドを取り揃え、Ray-BanやOakleyなどの商品を提供。バーチャルミラーを使ってオンラインで試着でき、送料無料と100％返金保証も付いているGlassesUSA.comは、お客様の視覚に関するあらゆるニーズに応えるワンストップショップです。
しかし、長年にわたりデジタル体験の最適化に取り組んできたeコマースチームは、エンゲージメントの向上が見込まれるユーザーに対して彼らが関心を持ちそうな商品を提案する、という現在の業務を超えた、更なる一歩を踏み出す準備ができていました。また、GlassesUSA.comが、従来型の機械学習ベースの「おすすめ」をホームページ上で提供する場合とDynamic Yieldの高度なディープラーニングアルゴリズムを比較するテストを行った結果、後者はたった1つのウィジェットを使用することで、購入数で68％、収益で88％の増加を達成できることを発見しました。
カスタマイズ可能なバンドルとバリューオファーに基づいて、バスケットの構成、サイズ、頻度を検証および比較します。
製品の最適化を支援するため、ビジネスに最大の利益をもたらす品揃えを特定
バスケット内で最も頻繁に現れる商品の組み合わせを見つけ出し、新しいプロモーションや店頭ディスプレイの戦略を促進します。
特定のトリガーアイテム購入後の購買行動とロイヤルティを調査する
自動レポートで売れ筋商品、セット購入商品、頻繁に組み合わされるアイテムを特定
プライベートブランドや60以上のデザイナーブランドを取り扱うGlassesUSA.comは、カタログにある数千ものスタイルの中から完璧なアイウェアを見つけることの難しさを理解しています。発見のしやすさを優先し、レコメンデーションは同社のeコマースサイトの主要な構成要素となっています。オンラインショッピング利用者の多くが最初に訪れるホームページを含め、さまざまなページで展開され、購入プロセスをより円滑にしています。そこで商品レコメンデーションのパフォーマンスを最大化するために、チームは以下のことが可能なソリューションを必要としていました。
その時、チームはDynamic Yieldを活用したディープラーニングによるレコメンデーションの運用を開始しました。
高度なディープラーニングアルゴリズムを用いて、個人ごとにアクションを促進すると予測される製品を動的に推奨します。
カスタマージャーニーのファネルの最上部に位置するGlassesUSA.comは、これまで最大6つの異なる製品を表示するレコメンデーションウィジェットを配置していた、ファーストビュー直下のエリアを見直すことにしました。この目立つ配置から最大限の価値を引き出すことを目指し、eコマースチームは、このページへのアクセス時に個人に合わせてより最適化されたレコメンデーションを提供できれば、カート追加率が向上するだけでなく、購入数と全体的な収益も増加するはずだと仮説を立てました。結局のところ、他の類似ユーザーが操作した内容に基づいて関心のあるアイテムを表示する従来の協調フィルタリング戦略は非常に効果的ですが、そのレコメンデーションは真にパーソナライズされたものではありません。
画像提供：glassesusa.com
お客様に最適なアイウェアを手頃な価格で提供するという使命を果たす中で、GlassesUSA.comは、類似商品や補完的な商品を提案するだけではなく、ユーザー一人ひとりに真にパーソナライズされた商品を提供する必要があることを認識しました。顧客体験の提供において限界を押し広げようとする同社の意欲が、Dynamic Yieldのディープラーニング推奨技術を試すきっかけとなりました。これにより、顧客のニーズをより的確に予測し、ファネルの最上部であっても、各個人が最も関心を持ちそうな製品を自動的に予測できるようになりました。デスクトップとモバイルの両方で行われた初期のホームページテストの結果は、チームが有意義なアクションを促進する能力に大きな影響を与えることをすでに証明しており、高度なアルゴリズムによって購入数が68％、収益が88％増加しました。
寄稿者：Einat Haftel（最高製品責任者）、Ori Bauer（CEO、Dynamic Yield）、Susan Grossman（EVP、マーケティングサービス）
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