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 trên cùng của phễu trong hành trình khách hàng, GlassesUSA.com đã quyết định xem xét lại một khu vực ngay bên dưới nếp gấp, nơi theo truyền thống đã hiển thị một tiện ích đề xuất 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 có thể cung cấp các đề xuất được điều chỉnh kỹ lưỡng hơn cho từng cá nhân khi truy cập trang này, họ không chỉ có thể cải thiện tỷ lệ thêm vào giỏ hàng mà còn tăng tổng số lượt mua và doanh thu. Suy cho cùng, một chiến lược lọc cộng tác cổ điển trưng bày các sản phẩm quan tâm 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 nó cũng như các xu hướng được thấy trên toàn trang web
   

   
2. Không chỉ xét đến hành vi trong quá khứ mà còn cả hoạt động trong phiên để hiển thị các mặt hàng mà người mua sắm có nhiều khả năng tương tác hoặc mua nhất
   
   
3. Tiếp tục học hỏi từ mỗi lượng dữ liệu mới được đưa vào mô hình để đảm bảo kết quả đề xuất được tối ưu hóa liên tục theo thời gian