Какие гипотезы можно проверить для увеличения среднего чека?

Для увеличения среднего чека я проверял следующие гипотезы на основе A/B-тестов и анализа исторических данных:

1. Влияние порога бесплатной доставки: Гипотеза: установка порога (например, 1500 руб.) для бесплатной доставки побуждает пользователей добавлять в корзину больше товаров. Мы сравнивали поведение контрольной группы (старые условия) и тестовой (новый порог).
2. Эффективность рекомендаций «с этим покупают»: Гипотеза: показ блоков с сопутствующими товарами на странице корзины увеличивает количество товаров в заказе. Мы измеряли конверсию в добавление рекомендованного товара и итоговый средний чек.
3. Оптимизация скидочной политики: Гипотеза: прогрессивная скидка (например, 5% при сумме от 1000 руб., 10% от 2000 руб.) эффективнее для роста чека, чем фиксированная скидка. Мы анализировали распределение сумм заказов до и после изменения.
4. Внедрение «товаров-апселлов»: Гипотеза: предложение премиум-версии товара на странице оформления заказа увеличивает среднюю стоимость позиции.

Пример SQL для анализа гипотезы о пороге доставки:

-- Сравнение среднего чека до и после введения порога для тестовой группы
SELECT 
    test_group,
    AVG(order_total) AS avg_order_amount,
    COUNT(order_id) AS orders_count
FROM orders
WHERE order_date BETWEEN '2023-11-01' AND '2023-12-01'
GROUP BY test_group; -- test_group: 'control' / 'variant_with_threshold'