Dynamic Ticket Pricing - unterstützt durch KI

Dynamic Ticket Pricing - unterstützt durch KI

Unser System führt dynamische Preisgestaltung ein, um den Ticketverkauf zu optimieren, indem Preise auf Basis des „Besuchszeitpunkts“ angepasst werden. Dieser Ansatz ermöglicht unterschiedliche Grundpreise, zum Beispiel für Erwachsene und Kinder, und passt gleichzeitig die Ticketpreise für jeden Besucher dynamisch anhand verschiedener Einflussfaktoren an.

Faktoren, die die Preisgestaltung beeinflussen

1. Parkdaten:

Wir analysieren wichtige Datenpunkte Ihres Standorts, um Preise dynamisch anzupassen:

• Historische Daten: Prognostizieren Sie Verkäufe auf Basis vergangener Jahre, Monate und Wochen.
• Auslastung: Preise bleiben stabil oder steigen, wenn die Auslastung einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, etwa 90 %.
• Verkaufsintervalle: Längere Intervalle zwischen Buchungen deuten auf geringe Nachfrage hin und können eine Preissenkung auslösen, während kürzere Intervalle auf hohe Nachfrage hindeuten und eine Preiserhöhung ermöglichen.
• Spitzentermine: Passen Sie Preise für Feiertage und Sonderveranstaltungen an.
• Wettervorhersagen: Stimmen Sie Preise auf die erwarteten Wetterbedingungen ab.
• Preisgrenzen: Schutzmechanismen sorgen dafür, dass Preise innerhalb vordefinierter Mindest-, Höchst- und Medianwerte bleiben.
• Manuelle Anpassungen: Behalten Sie die Kontrolle, indem Sie Preise für bestimmte Zeitfenster manuell festlegen.
• Feiertage: Berücksichtigen Sie automatisch nationale Feiertage, die für Ihren Freizeitstandort besonders relevant sind.

2. Profildaten:

Dynamische Preisgestaltung berücksichtigt auch individuelles Nutzerverhalten und Buchungsmuster:

• Buchungszeitpunkt: Motivieren Sie Last-Minute-Käufer mit Rabatten oder passen Sie Preise für Frühbucher an, die voraussichtlich kaufen werden.
• IP-Daten der Nutzer: Erfassen Sie wiederkehrende Besuche im Zeitverlauf, um Interesse zu messen und Preise entsprechend anzupassen.
• Kaufhistorie: Belohnen Sie loyale Kunden mit hoher Ausgabenhistorie durch individuelle Rabatte und fördern Sie so eine treue Fangemeinde.

Die Stärke der Booqi.me-Daten

Bei Booqi nutzen wir umfangreiche anonyme Daten aus Kundenkäufen auf unserer Plattform, um unser KI-gestütztes Modell für dynamische Preisgestaltung zu verbessern. Diese Daten umfassen unter anderem Datum und Uhrzeit der Verkäufe, Besuchszeitpläne, Gesamtumsätze, Arten von Freizeitstandorten und Gruppengrößen. Durch die gebündelte Analyse dieser Informationen über alle Booqi-Kunden hinweg, bei gleichzeitig strengem Schutz der Privatsphäre der Nutzer, gewinnen wir wertvolle Erkenntnisse, von denen das gesamte Netzwerk profitiert.

So verwenden wir diese Daten in unserem Modell für dynamische Preisgestaltung:

• Ticketverkaufstrends: Erkennen Sie Schwankungen im Ticketverkauf für bestimmte Tage über unseren Kundenstamm hinweg.
• Website-Traffic-Muster: Erkennen Sie Veränderungen im Besucherverkehr auf den Websites unserer Kunden.
• Historische Trends: Reagieren Sie auf historische Trends aus früheren Jahren, bevor sie eintreten.

Wenn zum Beispiel für ein bestimmtes Datum oder sogar für ein bestimmtes Zeitfenster besonders viele Buchungen eingehen, können wir die Ticketpreise dynamisch an die gestiegene Nachfrage anpassen. Diese aggregierten anonymen Daten erhöhen die Genauigkeit unserer Preisberechnungen erheblich und zeigen die kollektive Stärke von Booqi.me.

Wann sich Preise ändern

Dynamische Preisänderungen können in verschiedenen Intervallen erfolgen:

• Stündliche Anpassungen
• Nach jeder neuen Bestellung
• Eine festgelegte Anzahl von Malen pro Tag

Entwicklung einer effektiven Strategie für dynamische Preisgestaltung

Unsere Data Scientists arbeiten eng mit Ihrem Team zusammen, um eine Strategie für dynamische Preisgestaltung zu entwickeln, die auf Ihre Zielgruppe und Ihren Standort zugeschnitten ist. Zunächst analysieren wir alle verfügbaren Parameter, um zu ermitteln, welche für Ihr Unternehmen am relevantesten sind. Anschließend priorisieren wir diese Parameter nach ihrer Wirkung. So kann sich regnerisches Wetter auf einen Freizeitpark im Freien anders auswirken als auf einen Indoor-Standort.

1. Festlegung von Preispunkten

Nach der Priorisierung der Parameter legen wir drei wichtige Preispunkte fest: den Medianpreis und die Standardabweichung für Ihr Unternehmen. Die Preispunkte basieren auf einer Normalverteilung, wie sie in den meisten statistischen Analysen verwendet wird. Wenn Ihr regulärer Wochentagspreis beispielsweise bei 10 € liegt und in Ferienzeiten auf 12,50 € steigt, kann die dynamische Spanne den Höchstpreis auf 12,50 €, den Mindestpreis auf 8,50 € und den regulären Preis auf 10 € festlegen.

2. Ein Praxisbeispiel: ein Kunstmuseum

Betrachten wir ein Kunstmuseum. Nach der Analyse stellt das Museum fest, dass die folgenden Parameter am relevantesten sind, geordnet nach ihrer Bedeutung:

1. Ferienzeiten: Museen verzeichnen in Ferienzeiten in der Regel einen deutlichen Besucheranstieg.
2. Wettervorhersage: Regenwetter führt häufig zu mehr Besuchern bei Indoor-Aktivitäten, während sonniges Wetter die Besucherzahlen senken kann.
3. Verkaufsintervalle: Die Beobachtung von Verkaufsintervallen hilft dabei, Besuchstrends vorherzusagen und die Preisgestaltung entsprechend zu optimieren.

3. Nutzung kollektiver Daten

Zusätzlich zu diesen Parametern nutzt unser System Erkenntnisse aus Trends innerhalb unseres gesamten Netzwerks. Diese umfassende Datenanalyse stellt sicher, dass Preise automatisch innerhalb der vordefinierten Spanne — Minimum, regulär und Maximum — auf Basis von Echtzeitbedingungen angepasst werden.

Diese nahtlose Verbindung aus datengestützten Erkenntnissen und automatisierter Preisgestaltung ist die eigentliche Stärke unserer Software. So helfen wir Ihnen, den Umsatz zu optimieren und gleichzeitig die Bedürfnisse Ihrer Zielgruppe zu erfüllen.