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十二年前，GlassesUSA.com 的創辦人著手以比市場上其他產品更合理的價格，提供高品質處方眼鏡。十年後，該公司現在是全球最大的線上眼鏡零售商，提供各式太陽眼鏡、隱形眼鏡及更多產品。GlassesUSA.com 提供線上最多款式的眼鏡品牌，包括 Ray Ban、Oakley 等，您還可以透過虛擬試戴功能線上試戴所有眼鏡，並享有免運費和 100% 退款保證，是您滿足所有視力需求的一站式商店。
但在多年優化其數位體驗後，電子商務團隊已準備好不僅止於推薦額外產品，而是將重點放在推薦預計會提高參與度的產品。在首頁針對其傳統基於機器學習的推薦系統進行測試後，GlassesUSA.com 發現 Dynamic Yield 複雜的深度學習演算法能夠透過單一小工具帶來 68% 的購買量提升和 88% 的營收增長。
根據可自訂的組合和優惠方案，檢查並比較購物籃的組成、規模和頻率。
識別最能讓企業受益的產品組合，以支援產品優化。
找出購物籃中最常見的商品配對，以利於制定新促銷和店內陳列策略
探索購買特定觸發商品後的後續購買行為和忠誠度
在自動化報告中發掘暢銷商品、附加品以及常見商品組合
GlassesUSA.com 匯集自有品牌及 60 多個設計師品牌，深知要從其目錄中數千種款式中找到完美眼鏡的困難。為優先考慮易於發現，推薦是其電子商務網站的重要組成部分，橫跨各種頁面，以更好地促進購買流程，包括對大多數網路購物者來說的初始進入點——首頁。為最大化其產品推薦的效能，該團隊需要一個解決方案，能夠：
屆時，團隊開始利用 Dynamic Yield 執行深度學習推薦。
透過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。
作為客戶旅程銷售漏斗的最前端，GlassesUSA.com 決定重新審視頁面下方的一個區域，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。為充分利用這個顯眼位置的價值，電子商務團隊假設，如果能夠在進入此頁面時提供更個人化的推薦，不僅能提高加入購物車的比例，還能全面提升購買量和營收。畢竟，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。
圖片來源：glassesusa.com
GlassesUSA.com 致力於以實惠的價格為客戶提供最適合的眼鏡，他們意識到必須從提供相似或互補的商品，轉向提供真正為使用者量身訂製的商品。該公司勇於突破客戶體驗交付界限的意願，促使他們嘗試 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個體最可能感興趣的產品，即使是在行銷漏斗的最頂端也是如此。其初始首頁測試的結果，無論是在桌上型電腦還是行動裝置上，都已證明對團隊推動有意義行動的能力產生了顯著影響，先進演算法使購買量提升 68%，收入增加 88%。
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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