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十二年前，GlassesUSA.com 的創辦人旨在以比市場上其他產品更合理的價格，提供高品質的處方眼鏡。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 提供最多樣的款式和品牌選擇，包括 Ray Ban、Oakley 等品牌，並能夠使用虛擬鏡子線上試用所有商品，享有免運費和 100% 退款保證，是滿足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超越推薦額外感興趣產品的範疇，轉而推薦預計能促進互動的產品。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。
識別對業務最有利的產品組合，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。
在自動化報告中揭示熱銷商品、附加產品和頻繁的商品組合。
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。為了優先考慮方便發現，推薦是其電子商務網站的重要組成部分，遍布各個頁面，以更好地促進購買流程，包括代表大多數線上購物者最初入口點的首頁。為了最大限度地提高其產品推薦的效能，該團隊需要一個能夠實現以下目標的解決方案：
就在那時，團隊開始使用 Dynamic Yield 執行深度學習推薦。
透過進階深度學習演算法，動態推薦預計能針對個別使用者促進行動的產品。
作為客戶旅程中漏斗的最頂端，GlassesUSA.com 決定重新審視首頁可見區塊下方的一個區域，該區域過去曾展示一個推薦小工具，展示多達六種不同的產品。為了從這個醒目的版位中提取最大價值，電子商務團隊假設，如果能在使用者進入此頁面時提供更為個人化的推薦，不僅能提高加入購物車的比率，還能全面增加購買量和營收。畢竟，一種經典的協同篩選策略，即根據其他相似使用者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 為了以實惠的價格為客戶提供最佳眼鏡，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個人化的商品。該公司願意突破客戶體驗提供的界限，這促使他們實驗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，並自動預測每位個人最可能互動的產品，即使在漏斗的最頂端也是如此。其桌面版和行動版的初步首頁測試結果，已證明對團隊推動有意義行動的能力產生重大影響，先進的演算法帶來 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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