Коротко об эффекте: при большом числе опций (choice overload) вероятность покупки и удовлетворённость падают — классический пример: витрина с $24$ видами варенья дала меньше покупок, чем с $6$. Для линейки из $20$ вкусов это значит: показывать всё сразу — риск снижения конверсии и роста неуверенности покупателя.
Решения по ассортименту (практично и реализуемо)
- Ограничить выбор на точке принятия решения: показывайте потребителю одновременно не более $6\text{–}9$ вариантов.
Пример: в магазине — витрина с $8$ «геройскими» вкусами; остальные — онлайн/заказ.
- Структурировать линейку по слоям (tiering): разделите $20$ как $6+6+8$ — «Core» ($6$), «Seasonal» ($6$), «Experimental» ($8$). В точке продажи демонстрируйте только один слой или комбинируйте «Core+Seasonal».
- Готовые коробки/ассорти: предлагайте фиксированные наборы, например коробки по $4$ и $8$ штук. Это снимает нагрузку выбора и повышает средний чек.
- Ограниченный кастомайзинг: «собери сам» с лимитом, например максимум $6$ штук в наборе — сохраняет чувство контроля, но предотвращает перегрузку.
- Рекомендации и дефолты: устанавливайте «рекомендуемый набор» и выделяйте 1–2 хита («hero»); показывайте «лучший выбор для подарка» — дефолты повышают конверсию.
- Категоризация и фильтры: делите по простым категориям (напр., «молочный», «горький», «с фруктами», «с орехами») и ограничивайте количество вариантов внутри категории до $3\text{–}5$.
- Ротация и ограниченные релизы: держите базу стабильной, тестируйте новинки через ограниченные серии (ротируйте $3\text{–}4$ экспериментальных вкуса каждый месяц), это поддерживает интерес без постоянного увеличения выбора.
- Сэмплинг и дегустации: маленькие пробники и дегустации снижают риск «неправильного» выбора и повышают вероятность покупки полноразмерного продукта.
- Ценообразование и упаковка: используйте якорные цены (premium box) и показывайте цену за штуку в наборе, чтобы упростить сравнение; небольшая скидка на набор стимулирует продажу комплектов.
- Онлайн-решения: персональные рекомендации (викторина: «какие вкусы вам нравятся?»), фильтры по предпочтениям и готовые подборки сводят видимый выбор до оптимального числа.
Как тестировать и контролировать
- A/B-тесты витрин: показывать «всё $20$» vs «8 героев» и сравнить конверсию, средний чек и возвраты.
- KPI: конверсия, средний количество штук в заказе, доля повторных покупок, NPS/удовлетворённость.
- Правило Парето для оптимизации SKU: вероятно, топ‑$20\%$ вкусов дадут ~$80\%$ продаж — сначала идентифицируйте топ‑$4$ вкуса и обеспечьте их доступность везде.
Резюме (рекомендация)
- Не убирать все $20$, но управлять видимым выбором: держать в магазине $6\text{–}9$ «героев», предлагать коробки $4$ и $8$, оставлять полный каталог онлайн/подписке и вводить ротацию экспериментальных вкусов. Это минимизирует эффект «чрезмерного выбора», повышает конверсию и даёт площадку для тестирования новых вкусов.