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十二年前，GlassesUSA.com 的創辦人著手以比市場上其他同業更合理的價格提供高品質處方眼鏡。十年後，該公司現在是全球最大的線上眼鏡零售商，提供各式太陽眼鏡、隱形眼鏡及更多產品。GlassesUSA.com 提供線上最廣泛的款式和品牌選擇，包括 Ray Ban、Oakley 等品牌，您還可以使用虛擬試戴鏡線上試戴所有商品，並享有免費送貨和 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向那些預測會推動參與度的人推薦更多感興趣的產品。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。
識別最能使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，以制定新促銷和店內陳列策略。
探索購買特定觸發商品後的後續購買行為與忠誠度
在自動化報告中發掘暢銷商品、附加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，了解要在其目錄中數千種款式中找到一副完美的眼鏡有多困難。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：
當時，團隊開始運用 Dynamic Yield 進行深度學習推薦。
動態推薦產品，運用進階深度學習演算法預測可推動個人行動。
位於客戶旅程最上層漏斗的 GlassesUSA.com，決定重新檢視折疊線下方的一個區域，該區域過去會顯示一個推薦小工具，展示最多六種不同產品。為了盡可能發揮這個置於顯眼位置的價值，電子商務團隊假設，若能在使用者進入此頁面時提供更貼近個人的推薦，不僅能提升加入購物車率，還能提高整體購買量與營收。畢竟，經典的協同過濾策略可根據其他相似使用者曾互動過的內容來展示感興趣的項目，雖然非常有效，但這些推薦並不是真正個人化的。
圖片來源：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類似或互補的商品，轉而提供真正為使用者量身打造的商品。該公司樂於拓展客戶體驗服務的界限，促使他們嘗試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，並自動預測每個個人最有可能互動的產品，即使是在行銷漏斗的最頂端。其在電腦版和行動版上的初始首頁測試結果，已證明對團隊推動有意義行動的能力產生重大影響，先進演算法使購買量提升了 68%，營收成長了 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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