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ESTUDIO DE CASO

GlassesUSA.com implementa un algoritmo de aprendizaje profundo para adaptar sus recomendaciones a cada comprador

Este caso de estudio está relacionado con el producto Dynamic Yield.

círculo naranja

Data &. Services

Instituto económico

3 min de lectura · 2024

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Alcanzando un nivel superior de personalización con Dynamic Yield para profundizar las relaciones con los clientes y aumentar las ventas

Introducción

Hace doce años, los fundadores de GlassesUSA.com se propusieron ofrecer gafas graduadas de alta calidad a un precio más razonable que otros en el mercado. Una década después, la empresa es ahora el minorista de gafas en línea más grande del mundo, ofreciendo una variedad de gafas de sol, lentes de contacto y más. Con la mayor selección de estilos y marcas ofrecidas en línea, con ofertas de Ray Ban, Oakley y más, y la posibilidad de probar todo en línea usando el espejo virtual y disfrutar de envío gratuito y garantía de devolución del 100% del dinero, GlassesUSA.com es tu tienda integral para todas tus necesidades de visión.

Pero después de años de optimizar sus experiencias digitales, el equipo de eCommerce estaba listo para ir más allá de recomendar productos adicionales de interés a aquellos que se predice que impulsarán la participación. Y después de realizar una prueba frente a sus recomendaciones tradicionales basadas en aprendizaje automático en la página de inicio, GlassesUSA.com descubrió que el sofisticado algoritmo de aprendizaje profundo de Dynamic Yield fue capaz de generar un aumento del 68% en las compras y un 88% de incremento en los ingresos, todo desde un único widget.

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Encabezado

Examiná y compará la composición, el tamaño y la frecuencia de la cesta basándote en paquetes personalizables y ofertas de valor.

Identificá los surtidos que más benefician al negocio para respaldar la optimización de productos

Encontrá combinaciones de artículos que aparecen más comúnmente en los carritos para facilitar estrategias para nuevas promociones y exhibiciones en tienda

Explorá el comportamiento de compra posterior y la fidelidad cuando se compran ciertos artículos desencadenantes

Descubrí los productos más vendidos, los complementos y las combinaciones frecuentes de artículos en un reporte automatizado

"Con las recomendaciones de Dynamic Yield, ya no tenemos que elegir manualmente una estrategia de recomendación para las recomendaciones de nuestra página de inicio. Su algoritmo de aprendizaje profundo determina automáticamente el subconjunto correcto de parámetros para cada usuario según su comportamiento, en qué parte del recorrido del cliente se encuentra, así como las tendencias observadas en todo el sitio, lo que lo hace superior a cualquier otra estrategia disponible, no solo en términos de resultados, sino también de tiempo ahorrado".

Nadav Yekutiel, Head of Data, GlassesUSA.com
gafas sobre una estadística porcentual

Un aumento del 68 % en las compras y un incremento del 88 % en los ingresos, todo desde un único widget

El desafío

Como hogar de marcas propias y más de 60 nombres de diseñadores, GlassesUSA.com entiende la dificultad de encontrar el par de anteojos perfecto entre los miles de estilos disponibles en su catálogo. Priorizando la facilidad de descubrimiento, las recomendaciones son un componente importante de su sitio de comercio electrónico, que se ejecuta en varias páginas para facilitar mejor el proceso de compra, incluida la página de inicio, que representa el punto de entrada inicial para la mayoría de los compradores en línea. Con el objetivo de maximizar el rendimiento de sus recomendaciones de productos allí, el equipo requería una solución que pudiera:

  • Autoentrenate rápidamente para recomendar los artículos más precisos basados en su extenso catálogo de productos, así como en las tendencias observadas en todo el sitio

  • Tené en cuenta no solo el comportamiento histórico, sino también la actividad dentro de la sesión para mostrar los artículos con los que es más probable que los compradores interactúen o compren

  • Seguí aprendiendo con cada fragmento de datos nuevos incorporados al modelo para asegurar que los resultados de las recomendaciones se optimicen continuamente con el paso del tiempo

Fue entonces cuando el equipo comenzó a ejecutar recomendaciones de aprendizaje profundo con Dynamic Yield.

Ejecución

Productos recomendados dinámicamente que se prevé impulsarán la acción por individuo con un algoritmo avanzado de aprendizaje profundo.

Representando la parte superior del embudo en el recorrido del cliente, GlassesUSA.com decidió revisar un área justo debajo del pliegue donde históricamente había mostrado un widget de recomendaciones que exhibía hasta seis productos diferentes. Con la esperanza de extraer el mayor valor posible de esta ubicación central, el equipo de eCommerce planteó la hipótesis de que si podía ofrecer recomendaciones más adaptadas al individuo al ingresar a esta página, no solo podría mejorar las tasas de agregado al carrito, sino también aumentar las compras y los ingresos en general. Después de todo, una estrategia clásica de filtrado colaborativo que muestra artículos de interés basados en lo que otros usuarios similares han interactuado puede ser altamente efectiva, pero las recomendaciones no son verdaderamente personalizadas.

 

  1. Autoentrenate rápidamente para recomendar los artículos más precisos basados en su extenso catálogo de productos, así como en las tendencias observadas en todo el sitio
    

  2. Tené en cuenta no solo el comportamiento histórico, sino también la actividad dentro de la sesión para mostrar los artículos con los que es más probable que los compradores interactúen o compren

  3. Seguí aprendiendo con cada bit de datos nuevos ingeridos en el modelo para asegurar que los resultados de las recomendaciones se optimicen continuamente con el paso del tiempo

Una visualización de productos en la página de inicio altamente personalizada para el individuo incentiva a añadir al carrito

seis pares de marcos de anteojos con precio

Imagen cortesía de glassesusa.com

La conclusión clave

En su misión de conectar a los clientes con los mejores anteojos posibles a precios asequibles, GlassesUSA.com reconoció que debía ir más allá de ofrecer artículos similares o complementarios a aquellos que están verdaderamente personalizados para el usuario. La disposición de la empresa para superar los límites de la entrega de experiencias al cliente los llevó a experimentar con la tecnología de recomendación de aprendizaje profundo de Dynamic Yield para anticipar mejor las necesidades de los clientes y predecir automáticamente los productos con los que es más probable que cada individuo interactúe, incluso en la parte superior del embudo. Los resultados de sus pruebas iniciales en la página de inicio, tanto en escritorio como en dispositivos móviles, ya han demostrado un impacto significativo en la capacidad del equipo para impulsar acciones significativas, con el algoritmo avanzado generando un aumento del 68 % en las compras y un incremento del 88 % en los ingresos.

Colaboradores: Einat Haftel, Chief Product Officer; Ori Bauer, CEO, Dynamic Yield; Susan Grossman, EVP, Marketing Services

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