Dynamiske billetpriser - drevet af AI

Vores system indfører dynamisk prisfastsættelse for at optimere billetsalget og tilpasse priserne ud fra "besøgstidspunktet". Denne tilgang giver mulighed for varierede basispriser (f.eks. for voksne og børn), mens billetpriserne dynamisk justeres for hver besøgende ved hjælp af en række påvirkningsfaktorer.

Faktorer, der påvirker prissætningen

1. Parkdata:
Vi analyserer vigtige datapunkter fra din placering for at justere priserne dynamisk:

• Historiske data: Forudsig salg baseret på tidligere år, måneder og uger.

• Belægningsgrad: Priserne forbliver stabile eller stiger, når belægningen overstiger en vis grænse, f.eks. 90 %.

• Salgsinterval: Længere intervaller mellem bookinger tyder på lav efterspørgsel, hvilket giver anledning til et prisfald, mens kortere intervaller tyder på høj efterspørgsel, hvilket giver mulighed for en prisstigning.

• Højsæson-datoer: Juster priserne for helligdage og særlige begivenheder.

• Vejrprognoser: Tilpas priser baseret på forventede vejrforhold.

• Prisbegrænsninger: Sikkerhedsforanstaltninger sikrer, at priserne forbliver inden for foruddefinerede minimums-, maksimums- og medianniveauer.

• Manuelle justeringer: Bevar kontrollen ved manuelt at indstille priser for specifikke slots.

• Helligdage: Tag automatisk højde for de nationale helligdage, der er mest relevante for dit fritidssted.

2. Profileringsdata:
Dynamisk prissætning tager også højde for individuel brugeradfærd og bookingmønstre:

• Tidspunkt for booking: Tilskynd købere i sidste øjeblik med rabatter, eller juster priserne for tidlige planlæggere, der sandsynligvis vil købe.

• Brugerens IP-data: Spor hyppige besøg over tid for at måle interessen og justere priserne i overensstemmelse hermed.

• Købshistorik: Beløn loyale kunder med høj forbrugshistorik med skræddersyede rabatter, og skab en dedikeret fanbase.
  
  

Kraften i Booqi.me-data

Hos Booqi udnytter vi omfattende anonyme data fra kundekøb på tværs af vores platform for at forbedre vores AI-drevne dynamiske prismodel. Disse data omfatter detaljer som dato og klokkeslæt for salg, besøgsplaner, samlede købsbeløb, typer af fritidssteder og gruppestørrelser. Ved at samle og analysere disse oplysninger på tværs af alle Booqi-klienter - samtidig med at vi strengt overholder brugernes privatliv - får vi værdifuld indsigt til gavn for alle i netværket.

Sådan bruger vi disse data i vores dynamiske prismodel:

• Tendenser for billetsalg: Identificer udsving i billetsalget for specifikke dage på tværs af vores kundebase.

• Trafikmønstre på hjemmesiden: Opdag ændringer i besøgstrafikken på kundernes hjemmesider.

• Historiske tendenser: Handl på historiske tendenser fra tidligere år, før de sker.

Hvis der f.eks. er et stort antal bookinger på en bestemt dato eller i et bestemt tidsrum, kan vi dynamisk justere billetpriserne, så de afspejler den øgede efterspørgsel. Disse samlede anonyme data forbedrer præcisionen i vores prisberegninger betydeligt og viser Booqi.mes kollektive styrke.

Hvornår skal priserne ændres?

Dynamiske prisændringer kan forekomme med forskellige intervaller:

• Justeringer pr. time.

• Efter hver ny ordre.

• Et bestemt antal gange om dagen.

Udvikling af en effektiv dynamisk prisstrategi

Vores data scientists arbejder tæt sammen med dit team om at designe en dynamisk prisstrategi, der er skræddersyet til din målgruppe og dit sted. Vi starter med at analysere alle tilgængelige parametre for at identificere, hvilke der er mest relevante for din virksomhed. Når de er identificeret, prioriterer vi disse parametre ud fra deres indvirkning. For eksempel kan en fritidspark, der ligger udendørs, opleve forskellige effekter af regnvejr sammenlignet med en indendørs placering.

1. Indstilling af prispunkter

Når vi har prioriteret parametrene, fastlægger vi tre vigtige prispunkter: medianprisen og standardafvigelsen for din virksomhed. Prispunkterne vil være baseret på en normalfordeling, som bruges i de fleste statistiske analyser. Hvis din almindelige hverdagspris f.eks. er €10 og stiger til €12,50 i ferier, kan det dynamiske interval sætte maksimumsprisen til €12,50, minimumsprisen til €8,50 og normalprisen til €10.

2. Et eksempel fra den virkelige verden: Et kunstmuseum

Lad os se på et kunstmuseum. Efter en analyse identificerer museet følgende parametre som de mest relevante, rangeret efter vigtighed:

1. Ferier: Museer oplever typisk en betydelig stigning i antallet af besøgende i ferier.

2. Vejrudsigt: Regnvejr fører ofte til en stigning i antallet af besøgende til indendørs aktiviteter, mens solskinsvejr kan reducere antallet af besøgende.

3. Salgsintervaller: Sporing af salgsintervaller hjælper med at forudsige besøgstendenser og optimere prissætningen i overensstemmelse hermed.

3. Udnyttelse af kollektive data

Ud over disse parametre udnytter vores system indsigter fra tendenser på tværs af vores kollektive netværk. Denne omfattende dataanalyse sikrer, at priserne automatisk justeres inden for det foruddefinerede interval - minimum, normal og maksimum - baseret på forholdene i realtid.

Denne sømløse integration af datadrevet indsigt og automatiseret prisfastsættelse er den sande styrke i vores software, som hjælper dig med at optimere indtægterne og samtidig opfylde dit publikums behov.