Om te begrijpen hoe veranderingen in de prijs van het product de uitkomsten van je exploratieve data-analyse beïnvloeden, kun je de volgende aspecten overwegen: 1. Correlatie tussen prijs en verkoopvolume: - Analyseer de mate van lineaire relatie tussen de productprijs en de verkoophoeveelheid. - Een negatieve correlatie kan wijzen op prijsgevoeligheid (elasticiteit). 2. Prijselasticiteit van de vraag: - Bepaal hoe de vraag reageert op prijsveranderingen door bijvoorbeeld een regressiemodel op te zetten. - Dit helpt te voorspellen hoe wijzigingen in de prijs de verkoopcijfers kunnen beïnvloeden. 3. Segmentatie op basis van prijsniveaus: - Onderzoek of verschillende prijssegmenten verschillende koopgedrag vertonen. - Dit kan leiden tot inzichten over welke prijsniveaus optimaal zijn voor maximale omzet of winst. 4. Invloed op omzet: - Combineer prijs en verkoopvolume om de totale omzet te berekenen. - Analyseer hoe variaties in prijs de omzet beïnvloeden, niet alleen de verkochte hoeveelheid. 5. Sensitiviteitsanalyse: - Voer scenario-analyses uit door de prijs variabel te maken en te kijken naar de verwachte uitkomsten. - Dit geeft inzicht in de robuustheid van je conclusies onder verschillende prijssituaties. 6. Impact op andere variabelen: - Onderzoek of prijsveranderingen samenhangen met veranderingen in andere variabelen zoals klantsegmenten, regio’s of tijdsperioden. 7. Visualisaties: - Gebruik scatterplots, lijngrafieken en boxplots om visueel de relatie tussen prijs en andere variabelen te onderzoeken. 8. Mogelijke bias of confounding factoren: - Wees alert op externe factoren die de relatie tussen prijs en verkoop beïnvloeden, zoals seizoenstrends, promoties of economische omstandigheden. Door deze aspecten te analyseren, krijg je inzicht in hoe variaties in de productprijs de uitkomsten en conclusies van je data-analyse kunnen beïnvloeden. Dit helpt je om beter geïnformeerde beslissingen te nemen over prijsstrategieën en verwachte verkoopresultaten.

Zeker, ik help je graag om inzicht te krijgen in hoe veranderingen in de **prijs van het product** de uitkomsten van je exploratieve data-analyse (EDA) op je verkoopgegevens uit 2020 kunnen beïnvloeden. Hier zijn de belangrijkste aspecten om op te focussen: ### 1. **Relatie tussen Prijs en Verkoopvolume** - **Invloed op conclusies**: Als de prijs stijgt, kan het verkoopvolume dalen (negatieve correlatie), wat suggereert dat prijsgevoeligheid een rol speelt. Variaties in prijs kunnen je conclusies over vraagelasticiteit versterken of verzwakken. - **Risico's**: Als je outliers of onverwachte prijsschommelingen niet meeneemt, kan dit leiden tot onnauwkeurige voorspellingen van de omzet. ### 2. **Impact op Omzet en Winstmarges** - **Conclusies**: Een prijsverhoging kan de omzet per eenheid verhogen, maar als het verkoopvolume sterk daalt, kan de totale omzet lijden. Je EDA moet de optimale prijs identificeren waarop de winst maximaliseert. - **Gevoeligheid**: Kleine prijswijzigingen kunnen disproportionele effecten hebben, afhankelijk van het producttype (bijv. luxegoederen vs. dagelijkse benodigdheden). ### 3. **Seizoensinvloeden en Prijsvariabiliteit** - **Analyse**: Onderzoek of prijsveranderingen in specifieke periodes (bijv. vakanties) de verkoop beïnvloeden. Conclusies over seizoenspatronen kunnen veranderen als prijzen fluctueren. - **Voorbeeld**: Als prijzen in Q4 stijgen maar de verkoop toch piekt, kan dit wijzen op inelastische vraag tijdens feestdagen. ### 4. **Segmentatie per Product of Klantengroep** - **Differentiële effecten**: Variaties in prijs kunnen per productcategorie of regio anders uitpakken. Je EDA moet subgroepen analyseren om algemene conclusies te vermijden die niet voor alle segmenten gelden. - **Implicatie**: Een prijsverhoging voor premiumproducten heeft mogelijk minder impact dan voor budgetopties. ### 5. **Interactie met Externe Factoren** - **Context**: Prijseffecten kunnen worden versterkt of afgezwakt door factoren zoals concurrentiegedrag of economische omstandigheden in 2020 (bijv. COVID-19). Negeer deze niet, anders riskeer je causale misinterpretaties. ### Aanbevelingen voor je EDA: - Gebruik **gevoeligheidsanalyses** (bijv. scenario's met lage/medium/hoge prijzen) om de robuustheid van je conclusies te testen. - Visualiseer de relatie tussen prijs en verkoop met scatterplots of trendlijnen. - Overweeg **regressieanalyses** om de precieze impact van prijs op verkoop te kwantificeren. Door deze aspecten systematisch te onderzoeken, kun je conclusies trekken die bestand zijn tegen variaties in de prijsinvoer. Laat het weten als je meer specifieke details wilt bespreken!