Ценовые эксперименты относительно легко проводить с "лидерами продаж", с товарами, продаваемыми в большом количестве: большие объемы позволяют быстро, буквально за несколько дней оценить результат эксперимента и принять верное решение.
Back Basket - это относительно редко продаваемые товары.
Если у вас небольшой магазин, то это могут быть продажи всего нескольких единиц в месяц. Данный фактор затрудняет анализ: скажем, средние продажи товара 5 штук в месяц. Вы поменяли цену, и за следующий месяц продалось не 5 штук, а семь. Или, наоборот, три. Где гарантия, что это следствие новой цены, а не случайности? Нет гарантии.
Из этого следует два вывода: 1 - Для оценки результата эксперимента с Back Basket нужен
длительный период.
Например, один месяц.
2 - Для оценки результата необходимо опираться не только на данные продаж, но и на
реакцию и поведение покупателей.
Именно за этим нужны данные Гугл Аналитикс: они покажут, например, не увеличилось ли количество отказов из-за выросшей цены. Хорошо дополнить их данными WordStat: как часто этот товар набирали в поиске в соответствующий период. Статистика WordStat поможет определить временные всплески спроса, чтобы учесть их влияние. Пример таких всплесков - в этой публикации:
ЧИТАТЬ ПУБЛИКАЦИЮ. В статье по ссылке описан пример, как спрос на не очень популярные препараты взлетел на короткий период из-за рекомендаций врачей в СМИ, а затем опустился до нормальной величины; подобное регулярно происходит и с другими категориями товаров - например, после постов блогеров, или из-за временных дефицитов на рынке.