Hoe u de prijzen van concurrenten kunt bijhouden: 6 methoden, van spreadsheets tot volledige automatisering

Inleiding

Elke prijsbeslissing die u neemt, is een gok op wat uw concurrenten vragen. De meeste retailers baseren die gok op verouderde informatie.

Het probleem is niet dat het bijhouden van prijzen moeilijk is. Het openen van de productpagina van een concurrent kost tien seconden. Het probleem is dat dit niet schaalbaar is.

Een retailer die 50 producten op 10 websites van concurrenten bijhoudt, moet 500 gegevenspunten bijhouden. Bij ongeveer 30 seconden per controle kost één volledige dagelijkse controle meer dan vier uur werk, elke dag, nog voordat iemand daadwerkelijk een prijsbeslissing heeft genomen.

Daarom stort handmatige monitoring stilletjes in zodra de lijst groter wordt dan een kleine shortlist, meestal zonder dat iemand dit meldt. Het spreadsheet wordt gewoon niet meer bijgewerkt.

Deze gids behandelt zes manieren om de prijzen van concurrenten bij te houden, van een spreadsheet die je vanmiddag nog kunt maken tot volledig geautomatiseerde monitoring.

Ze zijn gerangschikt op basis van inspanning en dekking, in plaats van op kwaliteit. De juiste methode hangt af van het aantal producten dat je verkoopt en hoe snel je markt verandert.

Voordat je een methode kiest: bepaal wat je daadwerkelijk bijhoudt

Het overslaan van deze stap is de meest voorkomende reden waarom projecten voor prijsmonitoring mislukken. Vier beslissingen, in volgorde:

Welke concurrenten. Niet iedereen die producten in jouw categorie verkoopt. De drie tot acht retailers waar je klanten daadwerkelijk vergelijken, plus eventuele verkopers op marktplaatsen die verschijnen bij zoekopdrachten naar je eigen merk. Een lijst van 30 concurrenten garandeert dat je geen van hen goed zult volgen.

Welke producten. Je omzet is niet gelijkmatig verdeeld, en dat zou je monitoring ook niet moeten zijn. Begin met de producten die de marge opdrijven, de producten waar klanten het meest de prijzen van vergelijken, en alles waarbij je recentelijk omzet hebt verloren zonder duidelijke reden.

Welke kenmerken. Alleen de prijs is misleidend. Een concurrent die 5% goedkoper is maar niet op voorraad heeft, onderbiedt je niet. Die stuurt je juist klanten toe. Leg in ieder geval de prijs, beschikbaarheid en bezorgkosten vast, want het bedrag dat de aankoop bepaalt, is de totale kosten inclusief bezorging.

Hoe vaak. Dagelijks is voor de meeste catalogi een verstandige standaardinstelling. Elk uur is alleen van belang voor snel verkopende marktplaatsaanbiedingen. Wekelijks is prima voor categorieën met een lagere omloopsnelheid, en eerlijke wekelijkse gegevens zijn beter dan ambitieuze dagelijkse gegevens die niemand verzamelt.

Schrijf deze vier antwoorden op voordat je ook maar één tool evalueert. Ze bepalen welke van de volgende methoden voor jou überhaupt haalbaar is.

Methode 1: Handmatige controles in een gestructureerde spreadsheet

Het uitgangspunt, en echt het juiste antwoord voor kleine catalogi.

Maak één rij per product en één kolom per concurrent, met je eigen prijs in de eerste kolom. Voeg een datumkolom en een voorraadkolom toe, de twee velden die mensen vaak weglaten en later toch graag hadden gehad.

Controleer op een vast tijdstip van de dag. Prijzen veranderen gedurende de dag, en een cijfer van maandagochtend vergeleken met een cijfer van vrijdagavond is helemaal geen vergelijking.

Twee aanpassingen maken handmatige bijhouding aanzienlijk nuttiger:

• Leg het verschil vast, niet alleen de prijs. Een kolom waarin je prijs wordt berekend als percentage van de goedkoopste concurrent, verandert een muur van cijfers in iets dat je kunt sorteren en waarop je kunt reageren.
• Bewaar de geschiedenis. Overschrijf de cijfers van vorige week niet. Kopieer het werkblad of voeg rijen toe. Een enkele momentopname laat zien waar je staat; een reeks laat zien wie korting geeft, hoe groot die korting is en hoe vaak.

Realistisch maximum: ongeveer 20 tot 30 producten verdeeld over drie of vier concurrenten, wekelijks gecontroleerd. Daarboven neemt de bovenstaande berekening het over.

Methode 2: Prijswaarschuwingen en detectie van wijzigingen

In plaats van pagina’s volgens een schema te controleren, kun je iets laten toezien en je laten weten wanneer een getal verandert.

Algemene diensten voor het detecteren van wijzigingen op websites, zoals Visualping, monitoren een URL en geven je een melding wanneer de pagina anders is. Browser-extensies en trackers voor prijsgeschiedenis doen hetzelfde voor grote marktplaatsen. Het instellen duurt slechts enkele minuten en kost vaak niets.

Dit is uitstekend geschikt voor één specifieke taak: het in de gaten houden van een klein aantal cruciale producten waarbij elke beweging van een concurrent een reactie op dezelfde dag vereist.

Voor al het andere is het ongeschikt. Je krijgt meldingen, geen gegevens: geen geschiedenis om te analyseren, geen overzicht van je hele assortiment en geen manier om de vraag “wat is er vorige maand met onze categorie gebeurd?” te beantwoorden.

Als je meer dan een handvol pagina’s in de gaten houdt, treedt er meldingsmoeheid op. Op dat moment begin je de e-mails te negeren en ben je in feite weer terug bij af: helemaal geen monitoring meer.

Gebruik het als: een aanvulling op een andere methode, nooit als je eigen systeem.

Methode 3: De gratis concurrentiegegevens die je al hebt

Deze methode wordt consequent te weinig benut. Als je adverteert of verkoopt op de grote platforms, beschik je al over prijsinformatie van concurrenten die je waarschijnlijk nog nooit hebt bekeken.

Google Merchant Center biedt rapportages over prijsconcurrentievermogen die je prijzen vergelijken met die van andere retailers die voor dezelfde producten adverteren, op basis van de productfeed die je al indient.

Dashboards voor verkopers op marktplaatsen tonen vergelijkbare signalen: concurrentievermogen in de ‘buy-box’, prijzen van uitgelichte aanbiedingen en geautomatiseerde prijsregels die reageren op concurrerende aanbiedingen in dezelfde advertentie.

Wees je er echter wel van bewust wat dit precies is, want het is gemakkelijk om dit te verwarren met een complete oplossing.

Het is een thermometer, geen diagnose. Het vertelt je dat je temperatuur aan de hoge kant is. Het kan je niet vertellen waarom, of wat je eraan moet doen.

Concreet kunnen deze gegevens je het volgende niet bieden:

• Details per concurrent. Je komt erachter dat je 8% boven een benchmark zit, niet welke retailer je op welk product onderbiedt.
• Dekking van onafhankelijke webwinkels. Het ziet alleen het platform waarop je actief bent, terwijl veel van je echte concurrenten elders verkopen.
• Dekking van producten die je daar niet aanbiedt. Alles buiten dat kanaal is onzichtbaar.
• Bruikbare geschiedenis, waarschuwingen of context over voorraad en levering.
• Geen enkel inzicht in de MAP, als je een merk bent in plaats van een retailer.

Gebruik ze als: een gratis realiteitscheck wanneer je nog geen monitoring hebt. Het is duidelijk beter dan niets, en vaak de snelste manier om intern aan te tonen dat het probleem echt bestaat.

Wat het niet kan, is de gedetailleerdheid vervangen van een tool die speciaal voor dit doel is ontwikkeld: prijzen per concurrent voor de specifieke producten die voor jou van belang zijn, zowel bij onafhankelijke webwinkels als op marktplaatsen, inclusief geschiedenis, voorraad en waarschuwingen.

Platformrapporten laten je zien dat er iets mis is. Een gespecialiseerde tool zoals Altosight vertelt je wat, waar en in welke mate.

Begin hier als je nog niets hebt, maar verwar de benchmark niet met het volledige beeld.

Methode 4: Semi-geautomatiseerde spreadsheets

De logische volgende stap voor iedereen die vertrouwd is met Sheets, is om de spreadsheet zelf de prijzen te laten ophalen.

Google Sheets kan gegevens van een pagina ophalen met IMPORTXML, waarbij een XPath-expressie wordt gebruikt om het prijselement te selecteren:

=IMPORTXML(“https://competitor.com/product-page”, “//span[@class=‘price’]”)

Wees realistisch voordat je hier een hele dag in investeert: op moderne e-commerce-sites zal dit vaker mislukken dan dat het lukt.

De meeste huidige webwinkels geven de prijzen pas weer in de browser nadat de pagina is geladen, en IMPORTXML ziet alleen de ruwe HTML die als eerste binnenkomt, waardoor de cel leeg blijft.

Test het op tien URL’s van je daadwerkelijke concurrenten voordat je er iets op bouwt. Als er bij drie daarvan een prijs wordt weergegeven, is dat een normaal resultaat.

De andere manieren waarop het kan misgaan zijn net zo belangrijk:

• Herontwerpen van de site verstoren elke formule in stilte. Een gewijzigde CSS-klasse zorgt ervoor dat je prijskolom fouten vertoont, of erger nog, een verouderd getal achterlaat dat niemand opmerkt.
• Er is geen bescherming tegen bots. Herhaalde geautomatiseerde verzoeken vanuit één bron worden beperkt of geblokkeerd, vaak met tussenpozen, wat hiaten veroorzaakt in plaats van duidelijke storingen.
• Niets geeft aan dat het niet meer werkt. Een handmatig bijgehouden overzicht dat niet meer wordt bijgewerkt, is zichtbaar verlaten; een geautomatiseerd overzicht dat stilletjes stopt met bijwerken, ziet er nog steeds betrouwbaar uit, en mensen baseren hun prijzen erop.

Realistische bovengrens: een bescheiden aantal eenvoudige, statische productpagina’s, met iemand die bereid is formules te repareren wanneer ze niet meer werken. Nuttig als experiment, kwetsbaar als infrastructuur.

Methode 5: Je eigen scraper bouwen

Met technische middelen kun je precies bouwen wat je wilt: een script dat volgens een schema pagina's van concurrenten ophaalt, de prijs en voorraad eruit haalt en deze naar je eigen database schrijft.

Voor statische pagina’s is dit echt eenvoudig, misschien een paar dozijn regels Python. De moeilijkheid zit hem in alles eromheen:

• Pagina’s weergeven waarvan de inhoud in de browser wordt opgebouwd
• Omgaan met geografische targeting, valuta- en landinstellingen, zodat je de juiste markt vergelijkt
• Verzoeken op verantwoorde wijze afwisselen en anti-botmaatregelen omzeilen
• Fouten opnieuw proberen en onderscheid maken tussen ‘de prijs is niet beschikbaar’ en ‘onze scraper is kapot’
• Planning, opslag, waarschuwingen en rapportage op basis van de ruwe gegevens

Op zichzelf is geen van deze zaken moeilijk. Samen vormen ze een product, geen script.

De echte kosten zitten niet in het bouwen, maar in het onderhoud. Elke herontwerp van een concurrent zorgt ervoor dat een parser niet meer werkt, en parsers gaan stilletjes kapot. Teams onderschatten dit stelselmatig met een orde van grootte.

Verstandig wanneer: je technische capaciteit over hebt, ongebruikelijke gegevensbronnen hebt die geen enkele leverancier dekt, of een strikte eis hebt om ruwe gegevens binnen je eigen systemen te houden.

Methode 6: Een speciaal platform voor prijsmonitoring

Vanaf een bepaalde catalogusomvang is de vraag niet langer „hoe halen we deze prijzen op”, maar „hoe houden we duizenden vergelijkingen nauwkeurig zonder iemand in te huren om erop te letten”. Dat is waar speciale software zijn kosten terugverdient.

Waar je voor betaalt, is niet het scrapen zelf. Het gaat om de crawl-infrastructuur, het matchen van producten, de normalisatie, de prijsgeschiedenis, de waarschuwingen en de koppeling naar wat je vervolgens doet: een herprijsregel, een handhavingsworkflow of een rapport voor je inkoopteam.

Begin met één vraag: levert u de URL’s aan, of zoekt de tool de producten zelf op?

Dit is het eerste wat je moet vragen en wordt het vaakst overgeslagen.

Monitoring op basis van URL’s betekent dat je voor elke gewenste vergelijking de URL van een concurrerend product moet invoeren. Dat is nauwkeurig, maar het instelwerk is aan jou, en het werkt niet meer als een concurrent zijn URL’s wijzigt.

Kanaalgebaseerde monitoring houdt in dat je een website of marktplaats van een concurrent selecteert en dat het platform daar je producten op vindt en koppelt. Dat is de enige aanpak die beheersbaar blijft bij een grote catalogus.

Hybride opstellingen combineren beide, en de betere platforms ondersteunen elk model, waardoor je exacte URL’s kunt vastleggen waar precisie belangrijk is en het zoeken overal elders aan het platform kunt overlaten.

Welke tool je ook op je shortlist zet voor het monitoren van concurrentieprijzen, vraag voordat je een proefperiode start welk van de drie modellen deze hanteert. Het antwoord bepaalt hoeveel van het doorlopende instelwerk bij jouw team terechtkomt in plaats van bij de leverancier.

Werk vervolgens de rest af

• Kan het elke website volgen, of alleen marktplaatsen? Veel tools kunnen de grote marktplaatsen goed aan, maar onafhankelijke webwinkels slecht. Tot uw concurrenten behoren waarschijnlijk beide.
• Hoe worden producten zonder identificatiegegevens gematcht? Zie de volgende paragraaf. Dit is veruit de belangrijkste vraag en degene die het vaakst over het hoofd wordt gezien.
• Welke landen en valuta’s? Als je grensoverschrijdend verkoopt, is monitoring die uitgaat van één markt geen echte monitoring.
• Kun je je gegevens eruit halen? Een API en schone exportbestanden bepalen of de tool integreert met je prijsbepalingsproces of een nieuw dashboard wordt dat niemand opent.
• Ondersteunt het wat je daadwerkelijk met de gegevens doet? Geautomatiseerde prijsaanpassing met strikte margeminima als je een detailhandelaar bent; detectie en documentatie van overtredingen als je een merk bent dat MAP handhaaft.

Het onderdeel dat iedereen onderschat: productmatching

Bij elke bovenstaande methode wordt ervan uitgegaan dat je al weet welke pagina van een concurrent overeenkomt met welk product van jou. In de praktijk is die aanname juist de plek waar prijsmonitoring misgaat.

Hetzelfde product verschijnt bij verschillende retailers onder verschillende titels, in verschillende bundels en met verschillende variantenstructuren. Identificatiecodes ontbreken, zijn onjuist of worden hergebruikt.

De ene retailer verkoopt het product per stuk, een andere verkoopt een tweepack, weer een derde bundelt er een accessoire bij. Zonder betrouwbare identificatiecodes moet een aanzienlijk deel van de aanbiedingen eerst worden verduidelijkt voordat de prijzen überhaupt met elkaar kunnen worden vergeleken.

Daarom is het misleidend om het werk te omschrijven als “een spreadsheet met 500 URL’s”. Het ophalen van 500 prijzen is het makkelijke deel.

Weten of die 500 prijzen inderdaad betrekking hebben op de producten die je denkt dat ze betreffen, en ervoor zorgen dat dit zo blijft terwijl concurrenten hun catalogi herstructureren, is het deel dat de meeste tijd kost.

Het is ook de reden waarom de nauwkeurigheid van de koppeling, en de manier waarop deze wordt geverifieerd, centraal moet staan in je evaluatie van elke geautomatiseerde aanpak.

Hoe vaak moet je dit eigenlijk controleren?

Dagelijkse monitoring is geschikt voor de meeste catalogi. Verhoog de frequentie voor snel veranderende marktplaatsvermeldingen, waar concurrerende aanbiedingen meerdere keren per dag kunnen veranderen, en voor de kleine groep producten waarbij een fout duur uitpakt.

Maak een apart plan voor het hoogseizoen. Welke frequentie in de zomer ook comfortabel aanvoelt, zal tijdens de Black Friday-week traag aanvoelen, wanneer concurrenten hun prijzen binnen één dag aanpassen en een eenmaal per dag gemaakte momentopname deze veranderingen volledig mist.

Als je je monitoring maar één keer per jaar bijwerkt, doe dat dan in oktober.

Wat je wel en niet moet doen met de gegevens

De duurste fout bij het volgen van concurrentenprijzen is het beschouwen van de laagste waargenomen prijs als een richtlijn.

Een aanzienlijk deel van de prijsdalingen bij concurrenten is het gevolg van uitverkoopacties, fouten in de prijsfeeds of gewone vergissingen. Bij geautomatiseerde, blinde prijsaanpassing worden die fouten binnen enkele uren over de hele markt verspreid, en de marges van iedereen vangen de kosten op van de typefout van één winkelier.

Elke geautomatiseerde reactie heeft vangrails nodig: harde prijsbodems, margeregels en een plausibiliteitscontrole die onwaarschijnlijke prijsdalingen negeert in plaats van ze na te jagen.

Het is ook de moeite waard om de aanname te toetsen dat je altijd de goedkoopste moet zijn. Beschikbaarheid, leveringssnelheid en vertrouwen wegen vaak zwaarder dan een klein prijsverschil, en ‘te allen prijze de goedkoopste zijn’ is een strategie voor pure basisproducten in plaats van een standaardinstelling.

Goede monitoring moet drie vragen beantwoorden:

• Waar word ik uit de markt geprijsd?
• Waar laat ik marge liggen?
• Wat is er deze week veranderd waar ik van op de hoogte moet zijn?

Als je systeem deze drie vragen niet kan beantwoorden, zullen meer gegevens niet helpen.

Welke methode past bij u?

Situatie	Begin met
Minder dan 30 producten, weinig concurrenten	Gestructureerde spreadsheet (Methode 1)
Een handvol cruciale producten om in de gaten te houden	Waarschuwingen bij wijzigingen (Methode 2)
Adverteert of verkoopt al op grote platforms	Gratis platformrapporten (Methode 3)
Een paar eenvoudige productpagina's, geen budget	Semi-geautomatiseerde Sheets (Methode 4)
Ongebruikelijke bronnen en beschikbare technische capaciteit	Aangepaste scraper (Methode 5)
Honderden producten, of koppelen zonder identificatiegegevens	Speciaal platform (methode 6)

De meeste retailers doorlopen deze lijst in volgorde, en daar is niets mis mee.

De fout zit hem niet in het te klein beginnen. De fout zit hem in het vasthouden aan een methode lang nadat deze geen betrouwbare cijfers meer oplevert, en het blijven baseren van je prijsstelling daarop.