Wanneer je analyses zeggen dat je prijs klopt, maar de markt iets anders laat zien

In dit artikel:

Veel organisaties denken dat ze datagedreven prijzen bepalen, maar ze beoordelen vaak alleen klanten — waardoor selectievertekening optreedt: conclusies gebaseerd op een niet-representatieve groep. In de praktijk betekent dat dat feedback en analyses vooral komen van wie al gekocht heeft, terwijl een veel grotere groep die niet kocht, afhaakte of besloot voor een alternatief te gaan, onzichtbaar blijft.

Een concreet voorbeeld uit de tekst: bij een voorstel om een abonnement van €20 naar €24 te verhogen, tonen enquêtes onder bestaande abonnees sterke steun (bijv. 88% vindt €24 redelijk, 84% zegt te blijven, 93% ziet waarde). Deze cijfers lijken de prijsverhoging te rechtvaardigen, maar zeggen niets over bezoekers die op de prijspagina afhaken, potentiële klanten voor wie €20 al te duur was of proefgebruikers die stopten. Omdat die groepen niet in de dataset zitten, meet je niet de echte marktreactie maar alleen het gedrag van degenen die al door je selectieproces zijn gekomen.

De oorzaak is praktisch en technisch: veel systemen — CRM’s, dashboards en analysetools — zijn ingericht rond kopers; niet-kopers laten weinig tot geen sporen achter, en momenten van twijfel of wegklikken worden vaak niet vastgelegd. Daardoor kun je besluiten tot een prijsverhoging nemen die instroom en omzet schaadt, omdat je geen zicht had op de gevraagde prijselasticiteit van de bredere markt.

Om deze valkuil te vermijden is het nodig om ook data over niet-transacties te verzamelen en te testen: log afhaakmomenten, bevragingen van niet-converteerders en ex-gebruikers, A/B-prijstesten, en experimenten met verschillende prijsstructuren of proefvoorwaarden. Zo krijg je een vollediger beeld van wat de markt écht bereid is te betalen en voorkom je dat je alleen de bestaande klanten bevestiging ziet van een mogelijk onjuiste prijsstrategie.