Les tests A/B donnent à GlassesUSA.com plus de clarté

Les lunettes de prescription et les lentilles de contact sont une nécessité que de nombreux acheteurs ont achetée en ligne pour la première fois pendant la pandémie. « [That time period] nous a donné l’opportunité de montrer et d’éduquer davantage de gens sur tous les avantages d’acheter des lunettes en ligne », a déclaré Ben Blanki, directeur des laboratoires de produits chez GlassesUSA.com.

Mais aider les acheteurs à se sentir à l’aise d’acheter des lunettes en ligne les aide à trier le vaste catalogue de milliers de styles de GlassesUSA.com de 60 marques de créateurs et ses propres lunettes de marque privée, dit Blanki. Lorsqu’un acheteur atterrissait sur son site, le détaillant souhaitait que les acheteurs puissent facilement trouver des produits et voir des recommandations de produits pertinentes.

GlassesUSA.com a estimé que s’il pouvait fournir des recommandations mieux adaptées aux acheteurs lorsqu’ils venaient sur le site, cela pourrait améliorer à la fois les taux d’ajout au panier et les revenus globaux, a déclaré Blanki. Mais il devait trouver un fournisseur qui pourrait l’aider à le faire.

Le détaillant de lunettes a commencé à travailler avec le fournisseur de technologie de commerce électronique Dynamic Yield en novembre 2017 et a commencé par ajouter des recommandations sur site.–qui a lancé sur son site vers mai 2018–qui recommande des produits en fonction de ce avec quoi les autres acheteurs ont interagi. Mais depuis lors, GlassesUSA.com était prêt à aller au-delà des recommandations de produits de base et à utiliser la plate-forme plus avancée du fournisseur pour générer des recommandations plus personnalisées. GlassesUSA.com voulait que son moteur de recommandation apprenne au fil du temps à recommander les produits les plus pertinents en fonction des tendances du site et à connaître l’historique de navigation de l’acheteur et l’activité sur le site.

« Nous recherchions un outil pour exécuter des tests A/B rapides, tout en [information] pour créer des recommandations personnelles pour une grande variété de nos clients », explique Blanki.