Het labyrint van de verloren marge: Deconstructie van de uitvoeringskloof

Het commerciële beleidsmoeras: watervallen van kortingen en promotiemysteries

Een aanzienlijk margeverlies ontstaat binnen de eigen commerciële kaders van een organisatie. Dit wordt vaak het best begrepen aan de hand van het concept van de Prijswaterval - de keten van opeenvolgende parameters die de catalogusprijs van een product verbinden met de uiteindelijke "zakprijs" die de organisatie behoudt. Om tot een gewenste uitverkoopprijs te komen, moet een complexe reeks berekeningen worden beheerd waarbij meerdere belastingen, verkoopprijzen, marges van distributeurs en detailhandelaren en verschillende commerciële prikkels een rol spelen.³ Het beheren van deze complexiteit via meerdere spreadsheets is niet alleen inefficiënt, maar ook een primaire bron van fouten die de winstgevendheid stilletjes uithollen. Deze ingewikkelde, vaak landspecifieke, financiële logica is precies waar generieke, kant-en-klare software vaak faalt, niet in staat om de volledige nuance vast te leggen die nodig is voor een nauwkeurige prijsbepaling.

Voor veel bedrijven in consumentengoederen zijn de promotionele uitgaven de op één na grootste post na de inkoopkosten, maar de zichtbaarheid van de effectiviteit ervan is alarmerend slecht. De meeste organisaties worstelen om te bepalen welke promoties echt incrementele groei genereren, hoe ze uitgaven effectief kunnen toewijzen en of nieuwe services bestaande verkopen kannibaliseren.⁴ Zonder een duidelijk inzicht in de ROI blijft deze enorme investering een gok met een hoog risico.

De blinde vlek van het portfolio: De verborgen dynamiek van de klantvraag

Een belangrijke, maar vaak over het hoofd geziene bron van margeverlies ligt in de complexe interacties tussen producten op het verkooppunt. Het vastleggen van deze cross-SKU dynamiek is cruciaal om kannibalisatie te minimaliseren en ervoor te zorgen dat complementaire producten gezamenlijk beschikbaar zijn.² Hoewel moderne software dit probeert op te lossen, gaan hun 'one-size-fits-all' kannibalisatiemodellen vaak voorbij aan de unieke substitutiepatronen van een specifieke merkenportefeuille, wat leidt tot gebrekkige aanbevelingen die een op maat gemaakt model zou vermijden.Traditioneel werd deze complexiteit overgelaten aan de ervaring van categoriemanagers - een handmatige aanpak die slecht is toegerust voor de enorme productcatalogi van vandaag.² Deze blinde vlek heeft een directe financiële impact; schattingen suggereren dat ongeveer 30% van de omzetstijging van een gepromoot artikel afkomstig is van gekannibaliseerde verkopen van andere volgeprijsde producten.⁵

De kanaalarbitrageval: wanneer marges chaos creëren

Het weglekken van marges is vaak een onbedoeld gevolg van een complex kanaallandschap, waardoor het een uitdaging is om de prijsstelling evenwichtig te verdelen over verkooppunten en regio's.⁴ De streefmarge van een fabrikant is een kanaalgemiddelde, met aanzienlijke variatie op accountniveau.³ Deze noodzakelijke differentiatie creëert de arbitrageval, waarbij "megarekeningen" grotere kortingen krijgen, wat leidt tot grote prijsvariaties voor hetzelfde product op de markt.³ Zonder een robuust bestuurskader heeft deze variatie vaak geen rationele basis, wat leidt tot kanaalconflicten en de uitholling van de marge die de prijsstrategie juist moest beschermen.¹

Een gedisciplineerd kader voor het dichten van de implementatiekloof

Om door het doolhof te navigeren is een gedisciplineerd, analytisch aangedreven uitvoeringsraamwerk nodig. Dit raamwerk bestaat uit vier geïntegreerde stappen die een plan op hoog niveau omzetten in een winstgevende realiteit.

Stap 1: De strategische prijsarchitectuur definiëren

De basis van de uitvoering is een duidelijke strategische architectuur. Deze fase gaat verder dan één enkel prijspunt om kernprincipes voor waardevastheid vast te stellen, waarbij de prijspositionering en -structuur voor verschillende segmenten, regio's en kanalen worden gedefinieerd. Een cruciaal onderdeel is het in kaart brengen van de margeverdeling binnen de waardeketen (D2C, B2B, B2B2C). Deze architectuur biedt de basis en de eerste hypotheses die in de volgende fasen kunnen worden verfijnd.

Stap 2: Verfijnde strategie met geavanceerde vraagdecompositie

Als de architectuur eenmaal staat, is de volgende stap om deze te verrijken met een diepgaand, analytisch begrip van klantgedrag. Cruciaal hierbij is dat het niet alleen gaat om het bouwen van een standalone elasticiteitsmodel. Een echt effectieve prijsoptimalisator moet strak gebonden zijn aan de bedrijfsregels, positionering en architecturale beperkingen die in stap 1 zijn gedefinieerd. Dit wordt bereikt door middel van geavanceerde vraagdecompositie, waarmee belangrijke verkoopfactoren zoals basisvraag, prijselasticiteit en halo-effecten worden geïsoleerd. In complexe retailomgevingen kunnen geavanceerde neurale netwerkmodellen zelfs verborgen substitutiepatronen blootleggen uit miljoenen aankoopbonnen.² Deze door data gestuurde verfijning transformeert de initiële architectuur in een genuanceerd, op bewijs gebaseerd plan.

Een goed voorbeeld is een prijsproject voor een grote detailhandelaar in voedingsmiddelen. Door een elasticiteitsmodel en een optimalisatie-engine in te zetten, identificeerde Artefact een potentiële winst van meer dan 20 miljoen BRL in winstmarge met minimale prijsaanpassingen. De sleutel was het nauwkeurig ontleden van de vraag - het isoleren van de basisverkoop van promotionele verhogingen en seizoensinvloeden - om onderscheid te maken tussen promotionele elasticiteit op korte termijn en de langetermijninvloed van prijselasticiteit op de basisvraag.

Stap 3: Simulatie en prijsbepaling op maat bouwen

Hier wordt de "maken of kopen" beslissing een weerspiegeling van de strategische maturiteit. Voor bedrijven waar prijsstelling een kerncompetentie is, is de enige haalbare weg op lange termijn "maken" - een op maat gemaakte, gecentraliseerde prijsbepalingscapaciteit opbouwen.

Een kant-en-klare oplossing "kopen" lijkt misschien sneller, maar brengt aanzienlijke risico's met zich mee. Ten eerste zijn deze platforms vaak moeilijk te integreren met de unieke commerciële processen en kernsystemen (zoals ERP) van een organisatie, wat vaak resulteert in een gefragmenteerd ecosysteem dat kostbare en broze aanpassingen vereist. Ten tweede, en dat is nog belangrijker, vertrouwen ze op generieke "vanilla" AI . Dergelijke black-box-modellen zijn niet in staat om het unieke DNA van een bedrijf vast te leggen - de nuances van lokale belastingstructuren, specifieke kruiselingse kannibalisatie-effecten of regionale vraagpatronen - wat leidt tot onnauwkeurige en mogelijk onjuiste aanbevelingen.

Het bouwen van een op maat gemaakte pricing engine daarentegen verandert deze mogelijkheid van een operationele uitgave in intellectueel eigendom. Het maakt de ontwikkeling mogelijk van op maat gemaakte algoritmen die leren van de eigen data van organisatie, waardoor volledige procesintegratie wordt gegarandeerd en een veel grotere nauwkeurigheid wordt bereikt. Deze engine, met een krachtige simulator, wordt de enige bron van waarheid, waardoor leiders de P&L-impact van elke beslissing kunnen modelleren voordat deze de markt bereikt en waardoor prijsstelling een echt strategisch wapen wordt.

Stap 4: De uitvoering regelen met beleid, stimulansen en controle

De laatste fase is het bepalen van de prijs, die evolueert van een statische set regels naar een dynamisch, op intelligentie gebaseerd raamwerk. Dit systeem zorgt ervoor dat de prijsstrategie niet alleen correct wordt uitgevoerd, maar ook effectief blijft in een veranderende markt.

Intern vereist dit een voortdurende bewaking en update van alle prijswatervalattributen, van marges per klantsegment en commerciële voorwaarden tot marktbelastingen. Dit zorgt ervoor dat de logica van de pricing engine altijd actueel is, wat op zijn beurt commerciële ondersteuningstools in staat stelt om verkopers de accurate, real-time P&L gevolgen van elke voorgestelde korting te laten zien.

Extern verbindt een robuuste Business Intelligence (BI) "controletoren" deze interne data met marktinformatie van bronnen zoals Nielsen of Neogrid - een niveau van diepgaande integratie met zowel bestaande als externe systemen waarvoor meestal een op maat gemaakte oplossing nodig is. Dit biedt leidinggevenden een duidelijk, geautomatiseerd beeld van de werkelijke prestaties van de strategie, waarbij afwijkingen tussen de geplande prijs en de prijs in het schap worden gesignaleerd. Het sluit de kringloop door de effectiviteit van de strategie ten opzichte van concurrenten te beoordelen, wat de cruciale feedback oplevert die nodig is om de strategie in de loop van de tijd te verfijnen en aan te passen.

De zakelijke impact: Van strategische theorie naar financiële realiteit

Meetbare financiële winst

De toepassing van dit gedisciplineerde raamwerk levert duidelijk financieel rendement op. In verschillende bedrijfstakken leiden initiatieven om de prijsstelling te verbeteren tot een stijging van de Return on Sales (RoS) met 2 tot 7 procentpunten.¹ Een organisatie die haar prijzen opnieuw instelde met behulp van een nieuw analytisch proces zag haar RoS met 3-5 procentpunten stijgen zonder significante volumeverandering.¹ Dit vermogen creëert een blijvend voordeel, waarbij zelfverzekerde bedrijven een winstmargepremie van 3 procentpunten realiseren ten opzichte van hun branchegenoten.²

Verbeterde strategische wendbaarheid en beslissingsondersteuning

Een op maat gemaakt intelligentieraamwerk transformeert de besluitvorming zelf en biedt categoriemanagers wetenschappelijk onderbouwde hulpmiddelen voor assortiments- en promotieplanning.² De flexibiliteit die hierdoor ontstaat, zit niet in de mogelijkheid om prijzen vaak te wijzigen, maar in de mogelijkheid om inzicht te krijgen in prestaties, de juiste prijs af te dwingen en het onderliggende beleid strategisch aan te passen wanneer dat nodig is. Deze data basis stelt bedrijven in staat om prognoses te verbeteren, verrassingen te beperken en met chirurgische precisie te reageren op de dynamiek van de markt.⁸

Dit niveau van strategische flexibiliteit is een direct voordeel van het in eigen beheer hebben van de technologiestapel. In tegenstelling tot gebonden zijn aan de ontwikkel roadmap en release cycli van een leverancier, kan een in-house capability in real-time worden aangepast en geëvolueerd naarmate bedrijfsprioriteiten verschuiven.

Conclusie: Los je op voor prijs of voor winst?

Zoals Warren Buffett opmerkte, is prijszettingsvermogen de ultieme test voor een "zeer goed bedrijf."¹ In de huidige markt is dat vermogen geen theoretisch concept, maar een tastbaar resultaat, gesmeed in de realiteit van de uitvoering. De cruciale uitdaging voor leiders is in te zien dat een perfecte prijs op papier waardeloos is als de waarde ervan erodeert in de laatste fase van het klanttraject. De vraag is niet langer simpelweg "Wat is de juiste prijs?", maar "Hebben we het gedisciplineerde kader, de op maat gemaakte capaciteiten en het bestuur om die prijs - en de beoogde marge - winstgevend en consistent aan onze klanten te leveren?".

Referenties - NL

  1. McKinsey & organisatie. De verborgen kracht van prijsstelling: Hoe B2B-bedrijven winst kunnen ontsluiten. New York: McKinsey on Marketing & Sales; 2014.
  2. Désir J, Auriau V, Možina M, Malherbe E. Better Capturing Interactions between Products in Retail: Revisited Negative Sampling for Basket Choice Modeling. [Academic Paper, publicatie en jaar niet beschikbaar].
  3. Qureshi J. A comprehensive guide to Pricing and Trade Promotion Management for Consumer Packaged Goods using a shelf-back approach. actionableinsights.online [Internet]; 2017. Beschikbaar op: https://actionableinsights.online/?p=83
  4. Bedford Consulting. 3 tactieken om het beheer van handelsbevordering te optimaliseren. Bedford Consulting Blog [Internet]; [datum onbekend]. Beschikbaar op: https://bedfordconsulting.com/3-tactics-to-optimise-trade-promotion-management/
  5. Herrala O. Evaluating cannibalization between items in retail promotions [Bachelor's thesis]. Espoo: Aalto University School of Science; 2018.
  6. Vertex, Inc. Wereldwijde belastingimplicaties voor schaalvergrotende bedrijven [Internet]; 2024. Beschikbaar op: https://www.vertexinc.com/resources/resource-library/global-tax-implications-scaling-businesses
  7. Fielitz C, Khanna M, et al. De kunst van het prijzen van software: Groei ontketenen met data inzichten. McKinsey & organisatie [Internet]; 2023. Beschikbaar op: https:data
  8. Sinha A, Izaret JM. Vijf trends bepalen de toekomst van de prijszetting. Boston Consulting Group [Internet]; 2025. Beschikbaar op: https://www.bcg.com/publications/2025/five-trends-define-future-pricing
  9. Symson. Wat is een prijsmotor? De ultieme gids. Symson Blog [Internet]; [datum onbekend]. Beschikbaar op: https://www.symson.com/blog/what-is-a-price-engine
  10. Cortado Group. Why Pricing Governance is a Powerful Asset to Maximize Valuation. Cortado Group [Internet]; [datum onbekend]. Beschikbaar op: https://cortadogroup.com/insights/maximize-valuation-with-pricing-governance/
  11. tgndata.com. Prijsstrategie: Van buikgevoel naar Data beslissingen [internet]; [datum onbekend]. Beschikbaar op: https:data

Referenties - PT

  1. MCKINSEY & organisatie. De verborgen kracht van prijsstelling: Hoe B2B-bedrijven winst kunnen ontsluiten. New York: McKinsey on Marketing & Sales, 2014.
  2. DÉSIR, Jules et al. Het beter vastleggen van interacties tussen producten in de detailhandel: Revisited Negative Sampling for Basket Choice Modeling. [S. l.: s. n., z. d.].
  3. QURESHI, Junaid. A comprehensive guide to Pricing and Trade Promotion Management for Consumer Packaged Goods using a shelf-back approach. actionableinsights.online, 8 jan. 2017. Disponível em: <https://actionableinsights.online/?p=83>. Acesso em: 21 ago. 2025.
  4. BEDFORD CONSULTING. 3 tactics to optimise trade promotion management. Bedford Consulting Blog, [s. d.]. Disponível em: <https://bedfordconsulting.com/3-tactics-to-optimise-trade-promotion-management/>. Acesso em: 21 ago. 2025.
  5. HERRALA, Olli. Kannibalisatie tussen artikelen in winkelpromoties evalueren. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Física e Matemática) - School of Science, Aalto University, Espoo, 2018.
  6. VERTEX, INC. Global tax implications for scaling businesses. Vertex, Inc., 10 dez. 2024. Disponível em: <https://www.vertexinc.com/resources/resource-library/global-tax-implications-scaling-businesses>. Acesso em: 21 ago. 2025.
  7. FIELITZ, Christian et al. The art of software pricing: Unleashing growth with data-driven insights. McKinsey & Company, 2 jun. 2023. Disponível em: <https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/the-art-of-software-pricing-unleashing-growth-with-data-driven-insights>. Acesso em: 21 ago. 2025.
  8. SINHA, Arnab; IZARET, Jean-Manuel. Five Trends Will Define the Future of Pricing. Boston Consulting Group, 2025. Disponível em: <https://www.bcg.com/publications/2025/five-trends-define-future-pricing>. Acesso em: 21 ago. 2025.
  9. SYMSON. What is a Price Engine? The Ultimate Guide. Symson Blog, [s. d.]. Disponível em: <https://www.symson.com/blog/what-is-a-price-engine>. Acesso em: 21 ago. 2025.
  10. CORTADO GROUP. Why Pricing Governance is a Powerful Asset to Maximize Valuation. Cortado Group, [s. d.]. Disponível em: <https://cortadogroup.com/insights/maximize-valuation-with-pricing-governance/>. Acesso em: 21 ago. 2025.
  11. TGNDATA. Pricing Strategy: From Gut Feeling to Data-Driven Decisions. tgndata.com, [s. d.]. Disponível em: <https://tgndata.com/pricing-strategy-from-gut-feeling-to-data-driven-decisions/>. Acesso em: 21 ago. 2025.