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閱讀 3 分鐘 · 2024 年
十二年前，GlassesUSA.com 的創辦人致力於提供比市場上其他產品更實惠的高品質處方眼鏡。十年後，該公司現已成為全球最大的線上眼鏡零售商，提供各式太陽眼鏡、隱形眼鏡等。GlassesUSA.com 提供線上款式與品牌最齊全的商品，包括 Ray Ban、Oakley 等更多品牌，您還可以透過虛擬試戴功能線上試戴所有商品，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價值優惠，檢查並比較購物籃的組成、大小和頻率。
識別最能為業務帶來益處的產品組合，以支持產品優化
找出購物籃中最常見的商品配對，以利於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
透過自動化報告揭露暢銷商品、搭配商品及常見商品組合
GlassesUSA.com 擁有自有品牌以及超過 60 個設計師品牌，深知從其目錄中數千種款式中找到完美眼鏡的困難。優先考慮易於發現，推薦是其電子商務網站的一個主要組成部分，遍佈各個頁面，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。為求最大化其產品推薦的表現，該團隊需要一種解決方案，該解決方案必須能夠：
就在那時，團隊開始透過 Dynamic Yield 執行深度學習推薦。
透過進階深度學習演算法，動態推薦預計能促成個人行動的產品。
GlassesUSA.com 意識到其在客戶旅程的漏斗頂端表現，決定重新審視首頁下方的一個區域，該區域歷來顯示一個推薦小工具，展示多達六種不同的產品。為了充分利用這個顯眼位置的價值，電商團隊推測，若能在使用者進入此頁面時，提供更為個人化的推薦，不僅能提升加入購物車率，還能全面增加購買量及營收。畢竟，一種經典的協同過濾策略，根據其他類似用戶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。
圖片由 glassesusa.com 提供
GlassesUSA.com 的任務是為客戶提供最物美價廉的眼鏡，因此他們意識到必須超越僅提供類似或互補商品的做法，轉而提供真正個人化的商品。該公司勇於突破客戶體驗交付界限的意願，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，並自動預測每個人最有可能參與的產品，即使是在銷售漏斗的最頂端。其在桌面版和行動版上進行的首次首頁測試結果，已證明對團隊推動有效行動的能力產生了重大影響，先進演算法帶來 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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