DigiC #14 | Prijsgevoeligheid als goudmijn
De komende 4 weken duiken we in het meest ROI-rijke — en meest over het hoofd geziene — kanaal in e-commerce: e-mail.
Elke week vertalen we één wetenschappelijke studie naar een toepasbare strategie. Dit kun je verwachten:
Prijsgevoelige segmentatie: hoe kortingen in e-mail écht converteren
Gen Z op je lijst: waarom ze wel openen, maar zelden kopen
De grenzen van personalisatie: wanneer het averechts werkt
De onderwerpregel: je krachtigste conversiehefboom
Vier edities. Vier strategische deep-dives. Eén doel: structureel je e-mailomzet vergroten.
Prijsgevoelige segmentatie
Je stuurt een kortingsmail naar je hele lijst.
Sommigen klikken. De meesten niet.
De aanbieding was sterk, de copy scherp, de timing goed.
En toch... blijft de conversie achter.
Het probleem?
Je praat met de verkeerde mensen — op het verkeerde moment.
Niet iedereen reageert hetzelfde op prijsdalingen.
Niet iedereen koopt om dezelfde redenen.
Maar: wie dit goed inzet, kan 25% meer omzet realiseren — met exact dezelfde korting.
Dat concludeert een studie uit 2024 van Anirudh Reddy Pathe, die cohort-based e-mailmarketing en prijsgevoeligheid onderzocht.
👉 De data laat zien: koppelen van prijsvariatie aan segmentatie leidde tot:
+35% hogere click-through rate
+25% meer conversies
Significant hogere omzet per e-mail
Waarom dit belangrijk is voor je webshop
E-mail blijft het kanaal met de hoogste ROI —
maar alleen als je weet wie je mailt, wanneer, en waarom.
De psychologie achter prijsgevoelige e-mailcampagnes
1. Prijs = urgentietrigger
Wanneer een product goedkoper wordt dan voorheen, stijgt koopintentie. Niet door de korting zelf, maar door de perceptie van urgentie: “Nu is het moment.”
2. Relevantie = responsvermenigvuldiger
Alleen sommige klanten zijn prijsgevoelig. Maar voor die groep werkt een relevante, goed getimede korting als een sterke koopprikkel.
👉 Combineer prijsdata met gedragsdata om e-mails te sturen die “toevallig” lijken — maar 100% strategisch zijn.
Wat dit oplevert
Campagnes die prijsvariatie koppelen aan segmentatie zorgen voor:
+35% CTR
+25% conversieratio
+18% omzet per mail
+40% open rate
💡 Alles met bestaande kortingen — geen extra prijsverlagingen nodig.
Voor wie dit het beste werkt
Klanten die meestal alleen kopen met korting
Shoppers met lager inkomen (demografisch segment)
Gebruikers die vaak salespagina’s browsen
Klanten die dure items wishlisten of in hun winkelmand achterlaten
Zo implementeer je dit in je eigen shop
1. Bouw prijsgevoelige segmenten in je ESP of CDP
Indicatoren:
Klikken op sale-items
Dure producten op wishlist
Verlaten winkelmandjes boven €75
Eerdere aankopen met korting
2. Trigger e-mails op basis van prijsdalingen
Voorbeeld:
Wishlist-item gaat in prijs omlaag
Verlaten mandje-item wordt afgeprijsd
Hele categorie in de aanbieding
3. Tijd e-mails op basis van gedrag
“Deal trackers” klikken ’s ochtends vaker
Impulse buyers converteren ’s avonds beter
Prijsgevoelige shoppers reageren sterker in het weekend
4. Combineer prijsdata met persona’s
“Budget-bewuste moeders” → kidswear sale
“Designliefhebbers” → 15% off your favorites
“Value shoppers” → Alles onder €50
5. A/B-test timing & targeting
Voorbeelden:
Groep A: prijsdrop-mail vs. Groep B: generieke promo
Groep A: 10% korting naar prijsgevoelige gebruikers vs. volledige lijst
Groep A: verzenden op piekmoment vs. standaardmoment
Veelgemaakte fouten
Real-time sync is cruciaal — prijsdata moet actueel zijn
Respecteer privacy — gebruik alleen data met toestemming
Over-segmentatie vermijden — te klein = geen statistische kracht
Niet blind op prijs focussen — sommige klanten kopen op merk, stijl of status
Wat je morgen al kunt testen
Een “Wishlist price drop”-flow inrichten
De 10% meest prijsgevoelige klanten identificeren en targeten
Starten met segment “sale clickers” voor je volgende campagne
Samenvatting
Wanneer je de juiste boodschap naar de juiste prijsgevoelige klanten op het juiste moment stuurt, kun je je e-mailconversie met tot 25% verhogen — zonder extra korting.
Het draait niet om méér e-mail. Het draait om slimmere e-mail.
Bron
Pathe, A. R. (2024). Optimizing Email Campaigns Based on Pricing Variability. Journal of Mathematical & Computer Applications, 3(6), 1–5. https://doi.org/10.47363/JMCA/2024(3)E154