Waarom historische data je beschermt tegen slechte productkeuzes

Seizoenspatronen herkennen

Het meest voor de hand liggende voorbeeld: seizoensgebondenheid. Sommige producten verkopen het hele jaar door. Andere pieken in een specifieke periode en dalen daarna sterk.

Een product als een tuinslang verkoopt goed van april tot augustus en bijna niet in de winter. Dat is voorspelbaar. Maar veel seizoenspatronen zijn minder voor de hand liggend. Een computerbril kan een piek hebben rondom de terug-naar-kantoor-periode in september. Een specifiek type opbergsysteem verkoopt beter in januari, wanneer mensen hun huis opruimen na de feestdagen. Een wildcamera piekt in het jachtseizoen.

Die patronen zie je alleen als je verkoopdata hebt die meerdere jaren teruggaat. Als je alleen data hebt van de afgelopen drie maanden, en die drie maanden zijn toevallig de piekperiode, trek je de verkeerde conclusie over het jaarlijkse potentieel van het product.

In MarktMentor kun je verkoopdata per product bekijken over meerdere jaren, ingesteld per week, maand of kwartaal. Je ziet direct of een product evergreen is (stabiel het hele jaar) of seizoensgebonden, en hoe sterk de seizoenspieken zijn. In de zoekwoordanalyse zie je hetzelfde patroon vanuit het zoekgedrag van consumenten: wanneer zoeken mensen naar dit type product, en hoe verschilt dat per jaar?

Groeitrends versus incidentele pieken

Een product dat vorige maand 200 keer verkocht werd, is dat een groeiend product of een product dat een eenmalige piek had? Misschien is er een TikTok-video geweest die het product tijdelijk populair maakte. Of misschien is het een concurrent die tijdelijk uit voorraad was, waardoor de verkopen verschoven.

Met historische data die ver genoeg teruggaat kun je onderscheid maken tussen structurele groei en incidentele pieken. Als een product de afgelopen twee jaar elk kwartaal meer verkoopt dan het vorige, is dat een groeitrend. Als het twee jaar lang stabiel is en ineens een maand omhoogschiet, is dat een piek die je nader moet onderzoeken voordat je er voorraad op inkoopt.

Zonder die context neem je beslissingen op een momentopname. Met die context neem je beslissingen op een patroon.

Prijsontwikkeling en concurrentiedynamiek

Verkoopprijzen op bol veranderen continu. Concurrenten passen hun prijzen aan, nieuwe aanbieders komen erbij, anderen stoppen. De prijs die je vandaag ziet is niet noodzakelijk de prijs die je over drie maanden kunt verwachten.

Historische prijsdata laat je zien hoe de prijs zich over langere tijd heeft ontwikkeld. Daalt de gemiddelde verkoopprijs structureel? Dan is er waarschijnlijk toenemende concurrentie op prijs en wordt je marge kleiner. Is de prijs stabiel over meerdere jaren? Dan is de markt volwassen en voorspelbaar. Schommelt de prijs sterk per seizoen? Dan moet je je inkoop en pricing daarop afstemmen.

Hetzelfde geldt voor het aantal aanbieders. Als er een jaar geleden 5 verkopers op een product actief waren en nu 15, zegt dat iets over hoe competitief de markt wordt.

Het platform dat je nu kiest bepaalt welke data je over een jaar hebt

Dit is een punt dat vaak over het hoofd wordt gezien bij het kiezen van een tool. Historische data over je eigen prestaties, je positie-ontwikkeling per zoekwoord, je marktaandeel per categorie, dat bouw je op vanaf het moment dat je start met een platform. Die data kun je niet achteraf toevoegen.

Als je over een jaar wilt weten hoe je marktaandeel zich heeft ontwikkeld, hoe je organische posities zijn verschoven, en welke producten structureel groeien versus stilstaan, dan moet je daar nu mee beginnen. Overstappen naar een ander platform betekent dat je die opgebouwde historie achterlaat.

Dat is geen reden om nooit over te stappen. Maar het is een reden om je eerste keuze bewust te maken.

Wanneer historische data onbetrouwbaar wordt

Historische data is waardevol, maar alleen als die data op een consistente methode is gebaseerd. Als de methode waarmee verkoopschattingen worden berekend halverwege verandert, kun je de data van voor en na die wijziging niet meer betrouwbaar vergelijken.

Een voorbeeld: je bekijkt een product en ziet dat het in maart vorig jaar 120 keer verkocht werd en dit jaar 80 keer. Het lijkt alsof het product minder populair is geworden. Maar als de tool in de tussentijd van methode is veranderd, kan het verschil net zo goed het gevolg zijn van een andere meetmethode. Je weet het niet, en je kunt het niet achterhalen.

Dit is een concreet punt om op te letten bij het kiezen van een tool. Vraag niet alleen hoeveel historische data beschikbaar is, maar ook hoe lang de huidige methode al wordt gebruikt. Data die op dezelfde methode is verzameld over langere tijd is betrouwbaarder dan meer data die op wisselende methodes is gebaseerd.

MarktMentor werkt al jaren met dezelfde datamethode. De data van vandaag is verzameld op dezelfde basis als de data van jaren geleden. Die consistentie maakt het mogelijk om vergelijkingen over langere tijd te maken met vertrouwen in de uitkomst.

In de praktijk

Historische data is geen luxe voor gevorderde verkopers. Het is de basis voor elke serieuze productkeuze. Of je nu een product voor het eerst onderzoekt of je bestaande assortiment evalueert, de vraag is steeds dezelfde: is wat ik nu zie representatief voor wat ik kan verwachten?

Die vraag kun je alleen beantwoorden met data die ver genoeg teruggaat, op een consistente methode is verzameld, en die je in staat stelt om patronen te herkennen die je in een momentopname zou missen.

Meer lezen:

• MarktMentor vs Rylee: de volledige vergelijking
• Waarom de winkelwagenmethode niet meer werkt
• Hoe kies je een product research tool voor bol?

Zelf aan de slag? Start een gratis proefperiode van 14 dagen of bekijk eerst de gratis YouTube-serie over marktonderzoek op bol.