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創新推動
十二年前，GlassesUSA.com 的創辦人致力於以比市場上其他業者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，提供各種太陽眼鏡、隱形眼鏡等商品。GlassesUSA.com 提供線上最豐富的款式和品牌選擇，包括 Ray Ban、Oakley 等，並能透過虛擬試戴鏡功能線上試用所有商品，享受免運費和 100% 退款保證，是您所有視力需求的一站式商店。
但經過多年優化數位體驗後，電子商務團隊已準備好超越推薦額外感興趣的產品，轉而推薦那些預計能推動參與度的產品。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帶來 68% 的購買量提升與 88% 的營收成長，且全部來自單一小工具。
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。
找出最能讓業務受益的產品組合，以支援產品優化。
找出購物籃中最常見的商品組合，以制定新的促銷活動和店內陳列策略。
探索當特定觸發商品被購買時的後續購買行為和忠誠度。
透過自動化報告找出暢銷商品、附件和常見的商品組合。
GlassesUSA.com 擁有自有品牌以及超過 60 個設計師品牌，深知在數千種商品目錄款式中找到一副完美眼鏡的困難。推薦功能是其電子商務網站的主要組成部分，並優先考慮易於探索性，它貫穿於各個頁面，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網站首頁。為了最大限度地提高其產品推薦的績效，團隊需要一個能夠實現以下目標的解決方案：
就在那時，團隊開始透過 Dynamic Yield 執行深度學習推薦。
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。
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 致力於以實惠的價格為顧客提供最佳眼鏡，他們意識到必須超越提供相似或互補商品的方式，轉而提供真正為使用者個人化定制的商品。該公司願意突破客戶體驗交付的界限，這促使他們實驗 Dynamic Yield 的深度學習推薦技術，以便更好地預測客戶需求，並自動預測每個個人最有可能互動的產品，即使在漏斗的最頂端也是如此。其在桌面版和行動裝置上的初始首頁測試結果，已經證明對團隊推動有意義行動的能力產生了顯著影響，先進的演算法使購買量提升 68%，營收增加 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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