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願景
創新推動
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。GlassesUSA.com 在線上提供 Ray Ban、Oakley 等品牌最多元的款式和品牌選擇，並能夠使用虛擬試戴功能線上試戴所有商品，享受免費送貨和 100% 退款保證，是您滿足所有視力需求的一站式商店。
但經過多年優化數位體驗後，電子商務團隊已準備好向那些預測會推動參與度的人推薦更多他們感興趣的產品。在首頁對傳統機器學習推薦進行測試後，GlassesUSA.com 發現 Dynamic Yield 先進的深度學習演算法能透過單一小工具帶來 68% 的購買量提升與 88% 的營收成長。
根據可客製化組合及優惠方案，檢視及比較購物籃組成、大小及頻率。
識別最能為業務帶來益處的商品組合，以支援產品優化
找出購物籃中最常出現的商品搭配，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。
透過自動化報告，找出熱門銷售商品、附件以及常見商品組合。
集結了自有品牌以及超過 60 個設計師品牌，GlassesUSA.com 了解要從其目錄中提供的數千種款式裡找到完美眼鏡的困難。為了優先考慮易於發現，推薦是其電子商務網站的一個主要組成部分，跨多個頁面運行，以更好地促進購買流程，包括作為大多數線上購物者初始進入點的首頁。為了最大限度地提高其產品推薦的效能，該團隊需要一種能夠：
團隊就是從那時起開始利用 Dynamic Yield 運行深度學習推薦。
運用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。
GlassesUSA.com 代表顧客旅程的最頂端，決定重新審視頁面首屏下方的一個區域，該區域過去曾顯示一個推薦小工具，展示多達六種不同的產品。為了從這個醒目的位置中獲取最大價值，電子商務團隊假設，如果能在用戶進入此頁面時提供更個人化的推薦，不僅可以提高加入購物車的比率，還能整體增加購買量和營收。畢竟，根據其他類似用戶的互動內容來展示感興趣商品的經典協同過濾策略可能非常有效，但這些推薦內容並非真正個人化。
圖片由 glassesusa.com 提供
GlassesUSA.com 的任務是為客戶提供最物美價廉的眼鏡，因此他們意識到必須超越僅提供類似或互補商品的做法，轉而提供真正個人化的商品。該公司勇於突破客戶體驗交付界限的意願，促使他們嘗試萬事達卡個人化推薦平台 (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有可能參與的產品，即使是在銷售漏斗的最頂端。其在桌面版和行動版上進行的首次首頁測試結果，已證明對團隊推動有效行動的能力產生了重大影響，先進演算法帶來 68% 的購買量提升和 88% 的營收成長。
貢獻者：Einat Haftel，產品長；Ori Bauer，Dynamic Yield 執行長；Susan Grossman，行銷服務執行副總裁
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