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十二年前，GlassesUSA.com 的創辦人致力於以比市場上其他公司更合理的價格提供高品質處方眼鏡。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。GlassesUSA.com 在線上提供 Ray Ban、Oakley 等品牌最多元的款式和品牌選擇，並能夠使用虛擬試戴功能線上試戴所有商品，享受免費送貨和 100% 退款保證，是您滿足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。
根據可自訂的組合和優惠方案，檢視並比較購物籃組成、大小和購買頻率。
識別最能讓企業受益的商品組合，以支援產品優化。
找出購物籃中最常見的商品組合，以利制定新促銷和店內陳列的策略
探索購買某些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暢銷商品和附加商品以及常見商品組合。
GlassesUSA.com 擁有自有品牌以及超過 60 個設計師品牌，了解在數千種款式中尋找完美眼鏡的困難之處。以易於探索為優先，推薦是其電子商務網站的主要組成部分，遍及各個頁面，以更好地促進購買流程，包括作為大多數線上購物者初始入口點的首頁。為了最大限度地提高其產品推薦的績效，該團隊需要一個能夠：
團隊就是從那時起開始利用 Dynamic Yield 運行深度學習推薦。
運用先進的深度學習演算法，動態推薦預測能推動個人行動的產品。
GlassesUSA.com 代表客戶旅程中漏斗的最頂端，決定重新審視頁面下方的一個區域，該區域歷來顯示一個推薦小工具，展示最多六種不同的產品。為了從這個核心位置盡可能地榨取價值，電子商務團隊假設，如果能夠在使用者進入此頁面時提供更大量身打造的推薦，不僅可以提高加入購物車率，還能全面增加購買量和營收。畢竟，一種經典的協同過濾策略，即根據其他相似使用者互動過的內容來展示感興趣的商品，可能非常有效，但這些推薦並非真正的個人化。
圖片由 glassesusa.com 提供
GlassesUSA.com 肩負著以實惠價格為客戶提供最佳眼鏡的使命，因此它意識到必須超越提供相似或互補商品，轉而提供真正為使用者量身打造的商品。該公司勇於突破客戶體驗交付的界限，促使他們實驗 Dynamic Yield 的深度學習推薦技術，以更好地預測客戶需求，並自動預測每個個人最有可能互動的產品，即使在行銷漏斗的最頂端也是如此。其在桌面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重大影響，其中先進的演算法使購買量提升 68%，營收增加 88%。
撰稿人：Einat Haftel，首席產品長；Ori Bauer，Dynamic Yield 執行長；Susan Grossman，行銷服務執行副總裁
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