Moeten we onze prijzen verhogen?
in HealthTech & Digital Health

Het korte antwoord

De vraag is nooit of je at-risk revenue share in het algemeen moet verhogen. Het gaat om welke contracten, met hoeveel, en welke logo-churn je daarvoor terugkrijgt. Voor digital health-bedrijven ligt de vraag anders dan in het algemeen. Risico op outcomes wordt sneller getekend dan het bedrijf kan leren of het dat risico kan dragen — een meetvenster van 12 maanden tegenover een verkoopcyclus van 11 maanden — dus een antwoord dat at-risk revenue share negeert, zit er structureel naast. De analyse moet daarom starten bij engagement rate en gross margin, niet bij revenue.

At-risk revenue share aanpassen is de snelste hefboom in elk digital health-bedrijf. Je hebt geen nieuwe ingeschreven leden nodig, geen extra hires en geen nieuw product, en het staat op de volgende PMPM-factuur. Het is ook de hefboom waar operators het minst graag aan zitten, daarom komt onderprijzen op outcomes-risico vaker voor dan overprijzen.

Een goede prijsanalyse levert geen enkel getal op. Hij levert een segmentatie: welke contracten engagement rates hebben die een hoger at-risk aandeel kunnen dragen, welke al tegen het plafond zitten gegeven de toegerekende outcomes, en waar de verdeling van at-risk aandelen door verkoopgesprekken wordt bepaald in plaats van door beleid.

Het lastige deel is dat een goede aanpassing bewust logo-churn laat toenemen. Als de wijziging je geen contracten kost, was de verhoging van at-risk share te klein.

Hoe je ziet dat dit jouw probleem is

Deze drie samen zijn het kenmerk. Eén op zichzelf wijst meestal ergens anders op.

✓ De meeste contracten sluiten op het aangeboden at-risk aandeel met weinig of geen onderhandeling.
✓ At-risk aandelen verschillen sterk tussen vergelijkbare contracten en worden bepaald in individuele verkoopgesprekken in plaats van door een vaste regel.
✓ At-risk share is onveranderd gebleven terwijl gross margin is gedaald over herhaalde meetvensters van 12 maanden.

De stap die het meestal erger maakt. Een uniforme verhoging van at-risk share over het hele contractenboek, waardoor churn ontstaat bij contracten met lagere engagement en er nog steeds marge wordt laten liggen bij contracten die een hoger aandeel kunnen dragen.

Who this is for — and who it is not

It is for you if you run or finance a digital health company and almost every deal closes, and closes quickly. It is the situation where the numbers are available but nobody has put them in an order that produces a decision.

It is not for you if Percision is the wrong tool if you already know the answer and only need execution capacity, or if the business is pre-revenue — then the constraint is evidence about the market, not analysis of your own figures. Percision is not a lawyer, tax advisor, auditor, licensed appraiser, clinical or regulatory filer, or an AI implementation shop. It does not do HR casework, creative-only brand work, or impersonate a named consulting firm. It is a strategy analysis engine — not a template library. Also wrong if you need facilitation, politics, or someone to sit with a lender or buyer. Those are human jobs.

Percision is not a lawyer, tax advisor, auditor, licensed appraiser, clinical or regulatory filer, or an AI implementation shop. It does not do HR casework, creative-only brand work, or impersonate a named consulting firm. It is a strategy analysis engine — not a template library.

Hoe dit eruitziet als de analyse echt draait

Below is an excerpt from a real run of this analysis on een digital health-bedrijf. It is a sample profile rather than a customer, and it is engine output translated from English — this is the format you get, on your own numbers.

The subject is Vantabridge Health, a sample company profile used for testing rather than a customer — $62M ARR, 340,000 enrolled members.

This is one move out of a full analysis. Read a complete report — every page, no email required.

Wat de engine met deze vraag doet

This question routes to Pricing & Revenue Optimization, one of 29 engagements the platform runs. For digital health-bedrijven it works through at-risk revenue share, engagement rate, gross margin and logo churn, then produces the sequence rather than a list of options — which move first, what it funds, and the observation that would say the sequence is wrong.

You watch the analysis get built before paying anything. Lees hier een volledig rapport if you would rather see the depth first.

Vragen die mensen hierover stellen

Hoeveel kan ik prijzen verhogen zonder klanten te verliezen?

Er is geen algemeen antwoord, de bruikbare analyse is per segment. Wat wel gezegd kan worden: het verlies dat je vreest, zit meestal geconcentreerd in een groep waarvan de economie verbetert als je ze kwijtraakt.

Moet ik prijzen verhogen bij bestaande klanten of alleen bij nieuwe?

Nieuw eerst is veiliger en langzamer; bestaand is waar het geld zit. Een verdedigbare volgorde is eerst de prijzen voor nieuwe klanten aanpassen, een kwartaal de win rate volgen en daarna bestaande klanten bij verlenging verhogen met voorafgaande melding.

Wat als concurrenten goedkoper zijn?

Dan verkoop je op iets anders dan prijs, of je doet dat niet — en dat is de echte vraag. Concurreren op prijs zonder de kostenstructuur die dat kan dragen, is de meest betrouwbare manier om geld te verliezen bij groeiend volume.

Is this different in healthtech & digital health than in other industries?

Materially, yes. Outcomes risk is being signed faster than the company can learn whether it can carry it — a 12-month measurement window against an 11-month sales cycle — which changes both the diagnosis and the order of the fixes. The metrics that decide it here are at-risk revenue share, engagement rate, gross margin, and an answer built on industry-general benchmarks will usually point at the wrong one first.

What data do I need before this analysis is worth running for a digital health company?

Less than most people expect. Your last twelve months of revenue and cost split the way you already split it, plus whatever you hold on at-risk revenue share and engagement rate. The analysis is explicit about what it is assuming where your data stops, which is more useful than waiting for numbers you may never have.

When is Percision the wrong tool?

Percision is the wrong tool if you already know the answer and only need execution capacity, or if the business is pre-revenue — then the constraint is evidence about the market, not analysis of your own figures. Percision is not a lawyer, tax advisor, auditor, licensed appraiser, clinical or regulatory filer, or an AI implementation shop. It does not do HR casework, creative-only brand work, or impersonate a named consulting firm. It is a strategy analysis engine — not a template library. Also wrong if you need facilitation, politics, or someone to sit with a lender or buyer. Those are human jobs.

Does Percision replace a lawyer, tax advisor, auditor, or AI implementation team?

Percision is not a lawyer, tax advisor, auditor, licensed appraiser, clinical or regulatory filer, or an AI implementation shop. It does not do HR casework, creative-only brand work, or impersonate a named consulting firm. It is a strategy analysis engine — not a template library.