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十二年前，GlassesUSA.com 的創辦人致力於提供比市場上其他產品價格更合理的高品質處方眼鏡。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、隱形眼鏡等商品。GlassesUSA.com 線上提供 Ray Ban、Oakley 等品牌最多樣化的款式選擇，並能使用虛擬試戴鏡線上試戴所有商品，還可享有免運費和 100% 退款保證，是您所有視力需求的一站式商店。
但經過多年優化其數位體驗後，電子商務團隊已準備好不僅推薦會讓使用者感興趣的額外產品，更能推薦預計會提高互動的產品。在首頁針對其傳統的機器學習推薦運行測試後，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% 的營收成長。
根據可自訂的組合及優惠活動，檢查並比較購物籃的組成、大小及購買頻率。
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搭配，以利制定新的促銷和店內陳列策略
探索特定觸發商品購買後的後續購買行為和忠誠度
在自動化報告中發現熱門賣家、附件以及常見的商品組合
GlassesUSA.com 擁有自有品牌以及超過 60 個設計師品牌，了解在其目錄中數千種款式裡尋找完美眼鏡的難度。為了優先考量易於搜尋，推薦功能是其電子商務網站的重要組成部分，遍佈各個頁面以更好地促進購物流程，其中包括大多數線上購物者的主要入口點 — 首頁。為了最大限度地提升其產品推薦的效能，該團隊需要一個能夠：的解決方案。
當時，團隊開始運行使用 Dynamic Yield 的深度學習推薦。
透過進階深度學習演算法，動態推薦預計能針對個人推動行動的產品。
作為客戶旅程中最頂層的銷售漏斗，GlassesUSA.com 決定重新審視一個位於頁面首屏下方、過去曾展示最多六種不同產品推薦小工具的區域。電子商務團隊希望從這個顯眼位置發揮最大價值，他們假設，如果能在使用者進入此頁面時提供更為個人化的推薦，不僅可以提高加入購物車的比例，還能整體增加購買量和營收。畢竟，展示其他類似使用者互動過的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。
圖片提供：glassesusa.com
GlassesUSA.com 的使命是以實惠的價格為客戶提供最好的眼鏡，因此他們意識到必須超越提供相似或互補商品的範圍，轉而提供真正為用戶量身定制的產品。該公司勇於突破客戶體驗交付的界限，促使他們試驗 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位個人最可能感興趣的產品，即使是在漏斗的最頂端。其初次在桌面和行動裝置上進行的首頁測試結果，已經證明對團隊推動有意義行動的能力產生了顯著影響，該先進演算法帶來了 68% 的購買量提升和 88% 的營收增長。
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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