運用進階深度學習演算法，動態推薦預測能推動個人行動的產品。

GlassesUSA.com 代表著客戶旅程中最頂層的銷售漏斗，決定重新審視首頁摺疊線下方的一個區域，該區域過去曾顯示推薦小工具，展示最多六種不同產品。為充分利用這個顯眼的版位，電子商務團隊假設，如果能在進入此頁面時，提供更為個人化的推薦，不僅能提高加入購物車的轉換率，還能全面提升購買量和總收入。畢竟，展示根據其他類似使用者互動過的內容所選出之感興趣商品的經典協同過濾策略可能非常有效，但這些推薦並非真正個人化。

1. 快速自我訓練，以根據其豐富的產品目錄以及網站上觀察到的趨勢來推薦最準確的商品。
   

   
2. 不僅要考慮歷史行為，還要考慮工作階段內的活動，以展示購物者最有可能互動或購買的商品
   
   
3. 持續學習每個輸入模型的新資料點，以確保推薦結果隨著時間持續優化。