. Мы можем манипулировать очередностью отображения товаров в листинге, чтобы пользователи нашли для себя много «новых».

. Мы можем использовать статистические данные и поведенческие паттерны пользователей, похожих друг на друга, чтобы советовать «лучшие покупки» ().

. Мы можем создать категорию товаров «с лучшим соотношением цена-качество». Например «самые качественные товары за $9.99».

. Мы можем стимулировать скорость выбора товара/услуг, добавив предложение-пустышку на те страницы, где пользователи задерживаются (думают) дольше всего.

. Мы можем создать предложения-развилки, где есть возможность получить какой-то товар с хорошей скидкой «прямо сейчас». Либо мы можем позволить им принять участие в получении бОльшей скидки на товар некоторое время спустя.

. Мы можем апеллировать к новизне какого-то предложения, с целью показать что оно «лучше, чем все что было до этого».

. Мы можем эксперементировать с оберткой товара – описанием, смысловой нагрузкой, акцентами и т.п. Чем меньше у нас услуг/товаров – тем важнее безупречность обертки.

. Мы можем создать новую категорию товаров, для которой пользователи будут готовы заплатить дополнительные деньги. Это может быть специальное сезонное предложение, либо что-то типа «Limited time offers of July». Идея в том, чтобы человек рассматривал свои траты на нашем проекте не как что-то целое, а разбивал их на категории. Пример: «Я потратил 190$ на покупки в Amazon, и всего лишь 29.50$ на спец-предложения месяца».

. Мы можем подтолкнуть пользователей к увеличению затрат времени и сил в какую-то конкретную часть продукта, с последующим увеличением стоимости этой части. Многие компании руководствуются этой логикой переводя наиболее популярные компоненты продукта в более высокие сервисные планы.

Если мы оперируем множеством ценников, и/или разными продуктами, мы можем эффективно использовать .