本研究では、単一の実験商品セットを1人の顧客に提供するだけで、実験を行わない場合に比べて小売業者の最悪ケースレジット（失われる可能性のある最高収益）を顕著に減らせることが示された。マルチノミアルロジットモデルを用い、製品の収益は既知だが顧客の好みは未知という前提で、1回の観察だけで最適な実験と最終アソートメントを設計した。

研究では、最終アソートメントとして[ p* ]を選択し、購入があった場合はそのまま[ p* ]を残し、購入がなかった場合は[ ℓ* ]を採用するという3つのパラメータ（k*, p*, ℓ*）に基づく政策を提案した。k*は実験アソートメント[ k* ]を示し、p*とℓ*が購入有無に応じた最終選択となる。

実験を行わない場合、最適アソートメントは収益が高い順に並べたプレフィックス[ k ]で、最悪ケースレジットは r_{k+1} と r_1 - r_k のうち大きい方の最小化で決定される。この値がReg⋆0に相当する。

さらに、同一実験セットを無限に多くの顧客に提示しても、レジットはゼロにはならない。少なくとも n-1 の異なる実験セットを用意しなければ、レジットは正の値を保つという限界が示された。

以上の結果は、単一実験が有効な状況と、より多様な実験プログラムが必要なシナリオを明確に示している。