Skip to main content

NGHIÊN CỨU TÌNH HUỐNG

GlassesUSA.com triển khai thuật toán học sâu để điều chỉnh các đề xuất của mình cho từng người mua sắm.

Nghiên cứu điển hình này liên quan đến sản phẩm Dynamic Yield.

Data &. Services profile photo

Data &. Services

Economic institute

Đọc 3 phút · 2024

logo của Google
Logo của Microsoft
logo của pinterest
Logo Wikipedia
Logo của Amazon

Đạt được mức độ cá nhân hóa tiếp theo với Dynamic Yield để làm sâu sắc thêm mối quan hệ khách hàng và tăng doanh số bán hàng

Giới thiệu

Mười hai năm trước, những người sáng lập GlassesUSA.com đã đặt mục tiêu cung cấp kính thuốc chất lượng cao với mức giá hợp lý hơn so với các đối thủ khác trên thị trường. Một thập kỷ sau, công ty hiện là nhà bán lẻ kính mắt trực tuyến lớn nhất thế giới, cung cấp nhiều loại kính râm, kính áp tròng, v.v. Với sự lựa chọn lớn nhất về kiểu dáng và thương hiệu được cung cấp trực tuyến, bao gồm các sản phẩm từ Ray Ban, Oakley và nhiều hơn nữa, cùng với khả năng thử mọi thứ trực tuyến bằng gương ảo và tận hưởng giao hàng miễn phí và đảm bảo hoàn tiền 100%, GlassesUSA.com là cửa hàng lý tưởng cho mọi nhu cầu về thị lực của bạn.

Nhưng sau nhiều năm tối ưu hóa trải nghiệm kỹ thuật số, đội ngũ thương mại điện tử đã sẵn sàng vượt ra ngoài việc đề xuất các sản phẩm bổ sung để tập trung vào những sản phẩm được dự đoán sẽ thúc đẩy tương tác. Và sau khi chạy thử nghiệm so với các đề xuất dựa trên máy học truyền thống trên trang chủ, GlassesUSA.com đã phát hiện ra rằng thuật toán học sâu tinh vi của Dynamic Yield có thể mang lại mức **tăng 68% số lượt mua hàng và tăng 88% doanh thu, tất cả chỉ từ một tiện ích duy nhất**.

Thanh bên

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt

Đọc thêm

Tiêu đề

Kiểm tra và so sánh thành phần, kích thước và tần suất giỏ hàng dựa trên các gói tùy chỉnh và ưu đãi giá trị.

Xác định các loại mặt hàng mang lại lợi ích lớn nhất cho doanh nghiệp để hỗ trợ tối ưu hóa sản phẩm

Tìm các cặp sản phẩm xuất hiện phổ biến nhất trong giỏ hàng để tạo điều kiện thuận lợi cho các chiến lược khuyến mãi mới và trưng bày tại cửa hàng

Khám phá hành vi mua hàng và lòng trung thành tiếp theo khi một số mặt hàng kích hoạt được mua

Khám phá các sản phẩm bán chạy nhất, tệp đính kèm và các kết hợp mặt hàng thường xuyên trong một báo cáo tự động

"Với các đề xuất của Dynamic Yield, chúng tôi không còn phải tự chọn chiến lược đề xuất cho các đề xuất trên Trang chủ của mình nữa. Thuật toán học sâu của nó tự động xác định tập hợp các tham số phù hợp cho mỗi người dùng dựa trên hành vi của họ, vị trí của họ trong hành trình khách hàng, cũng như các xu hướng được thấy trên toàn trang web, làm cho nó vượt trội hơn bất kỳ chiến lược nào khác hiện có – không chỉ về đầu ra mà còn về thời gian tiết kiệm được".

Nadav Yekutiel, Head of Data, GlassesUSA.com
kính trên số liệu thống kê phần trăm

Mức tăng 68% về số lượt mua hàng và tăng 88% doanh thu, tất cả chỉ từ một tiện ích.

Thử thách

Là nơi quy tụ các thương hiệu nhãn riêng cũng như hơn 60 tên tuổi nhà thiết kế, GlassesUSA.com hiểu rõ khó khăn trong việc tìm kiếm một cặp kính hoàn hảo trong số hàng nghìn kiểu dáng có sẵn trong danh mục của mình. Ưu tiên sự dễ dàng khám phá, các đề xuất là một thành phần chính của trang web thương mại điện tử này, chạy trên nhiều trang khác nhau để tạo điều kiện thuận lợi hơn cho quá trình mua hàng, bao gồm cả trang chủ, nơi đại diện cho điểm truy cập ban đầu của hầu hết người mua sắm trực tuyến. Để tối đa hóa hiệu suất của các đề xuất sản phẩm tại đó, nhóm đã yêu cầu một giải pháp có thể:

  • Tự học nhanh chóng để đề xuất các mặt hàng chính xác nhất dựa trên danh mục sản phẩm phong phú của nó cũng như các xu hướng được thấy trên toàn trang web

  • Hãy xem xét không chỉ hành vi trong quá khứ mà còn cả hoạt động trong phiên truy cập để hiển thị các mặt hàng mà người mua hàng có nhiều khả năng tương tác hoặc mua nhất

  • Tiếp tục học hỏi với từng chút dữ liệu mới được đưa vào mô hình để đảm bảo kết quả đề xuất được tối ưu hóa liên tục theo thời gian

Đó là lúc nhóm bắt đầu triển khai các đề xuất học sâu với Dynamic Yield.

Thực thi

Các sản phẩm được đề xuất động được dự đoán sẽ thúc đẩy hành động theo từng cá nhân với thuật toán học sâu tiên tiến.

Đại diện cho phần đầu phễu trong hành trình khách hàng, GlassesUSA.com đã quyết định xem xét lại một khu vực ngay bên dưới tầm nhìn ban đầu, nơi trước đây đã hiển thị một tiện ích đề xuất giới thiệu tối đa sáu sản phẩm khác nhau. Với hy vọng khai thác tối đa giá trị từ vị trí nổi bật này, nhóm Thương mại điện tử đã đưa ra giả thuyết rằng nếu họ có thể cung cấp các đề xuất được tùy chỉnh nhiều hơn cho từng cá nhân khi truy cập trang này, thì nó không chỉ có thể cải thiện tỷ lệ thêm vào giỏ hàng mà còn tăng tổng số lượt mua hàng và doanh thu. Rốt cuộc, một chiến lược lọc cộng tác cổ điển trưng bày các mục yêu thích dựa trên những gì người dùng tương tự khác đã tương tác có thể rất hiệu quả, nhưng các đề xuất không thực sự được cá nhân hóa.

 

  1. Tự đào tạo nhanh chóng để đề xuất các mặt hàng chính xác nhất dựa trên danh mục sản phẩm phong phú của mình cũng như xu hướng được thấy trên toàn bộ trang web
    

  2. Hãy xem xét không chỉ hành vi trong quá khứ mà còn cả hoạt động trong phiên truy cập để hiển thị các mặt hàng mà người mua hàng có nhiều khả năng tương tác hoặc mua nhất

  3. Tiếp tục học hỏi với từng chút dữ liệu mới được đưa vào mô hình để đảm bảo kết quả đề xuất liên tục được tối ưu hóa theo thời gian.

Màn hình trang chủ hiển thị các sản phẩm được điều chỉnh riêng cho từng cá nhân sẽ khuyến khích thêm vào giỏ hàng

sáu cặp gọng kính có giá

Hình ảnh do glassesusa.comcung cấp

Điểm mấu chốt

Với sứ mệnh mang đến cho khách hàng những sản phẩm kính mắt tốt nhất có thể với giá cả phải chăng, GlassesUSA.com nhận ra rằng họ phải vượt ra ngoài việc cung cấp các mặt hàng tương tự hoặc bổ sung để phục vụ những sản phẩm thực sự được cá nhân hóa cho người dùng. Sự sẵn lòng của công ty trong việc vượt qua các giới hạn của việc mang lại trải nghiệm khách hàng đã khiến họ thử nghiệm công nghệ đề xuất học sâu của Dynamic Yield để dự đoán tốt hơn nhu cầu của khách hàng và tự động dự đoán các sản phẩm mà mỗi cá nhân có nhiều khả năng tương tác nhất, ngay cả ở phần đầu của phễu. Kết quả của các thử nghiệm trang chủ ban đầu, cả trên máy tính để bàn và di động, đã chứng minh tác động đáng kể đến khả năng của đội ngũ trong việc thúc đẩy hành động có ý nghĩa, với thuật toán nâng cao tạo ra mức tăng 68% trong số lượt mua hàng và tăng 88% doanh thu.

Người đóng góp: Einat Haftel, Giám đốc Sản phẩm; Ori Bauer, Giám đốc điều hành, Dynamic Yield; Susan Grossman, Phó Chủ tịch Điều hành, Dịch vụ Tiếp thị

[1] “Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur” adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua sed do eiusmod tempor incididunt consectetur adipiscing elit sed.

[2] Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore.

Khuyến mãi

Hãy liên hệ với đội ngũ của chúng tôi để tìm hiểu cách Mastercard có thể cải thiện hoạt động kinh doanh của bạn thông qua các sản phẩm và dịch vụ của chúng tôi.

Đặt bản demo