Dynamische Ticketpreisgestaltung - unterstützt durch AI

Unser System führt eine dynamische Preisgestaltung ein, um den Ticketverkauf zu optimieren, indem es die Preise an den "Zeitpunkt des Besuchs" anpasst. Dieser Ansatz ermöglicht unterschiedliche Basispreise (z. B. für Erwachsene und Kinder) und eine dynamische Anpassung der Ticketpreise für jeden Besucher unter Berücksichtigung einer Reihe von Einflussfaktoren.

Faktoren, die die Preisgestaltung beeinflussen

1. Parkdaten:
Wir analysieren wichtige Datenpunkte Ihres Standorts, um die Preise dynamisch anzupassen:

• Historische Daten: Prognostizieren Sie den Umsatz auf der Grundlage der vergangenen Jahre, Monate und Wochen.

• Belegungsrate: Die Preise bleiben stabil oder steigen, wenn die Auslastung eine bestimmte Schwelle überschreitet, etwa 90 %.

• Verkaufsintervall: Längere Intervalle zwischen den Buchungen deuten auf eine geringe Nachfrage hin, was eine Preissenkung zur Folge hat, während kürzere Intervalle auf eine hohe Nachfrage hinweisen, was eine Preiserhöhung ermöglicht.

• Spitzentermine: Passen Sie die Preise für Feiertage und besondere Ereignisse an.

• Wettervorhersagen: Passen Sie die Preisgestaltung an die erwarteten Wetterbedingungen an.

• Preisbeschränkungen: Schutzmechanismen sorgen dafür, dass die Preise innerhalb eines vorher festgelegten Mindest-, Höchst- und Mittelwerts bleiben.

• Manuelle Anpassungen: Behalten Sie die Kontrolle, indem Sie die Preise für bestimmte Slots manuell einstellen.

• Feiertage: Berücksichtigen Sie automatisch die nationalen Feiertage, die für Ihren Freizeitort relevant sind.

2. Profiling-Daten:
Die dynamische Preisgestaltung berücksichtigt auch das individuelle Nutzerverhalten und Buchungsmuster:

• Zeitpunkt der Buchung: Geben Sie Last-Minute-Käufern Anreize in Form von Rabatten oder passen Sie die Preise für Frühbucher an, die wahrscheinlich kaufen werden.

• Nutzer-IP-Daten: Verfolgen Sie häufige Besuche im Laufe der Zeit, um das Interesse zu messen und die Preise entsprechend anzupassen.

• Kaufhistorie: Belohnen Sie treue Kunden mit einer hohen Kaufhistorie durch maßgeschneiderte Rabatte und fördern Sie so eine treue Fangemeinde.
  
  

Die Macht der Booqi.me-Daten

Bei Booqi nutzen wir umfangreiche anonyme Daten von Kundenkäufen über unsere Plattform, um unser KI-gestütztes dynamisches Preismodell zu verbessern. Zu diesen Daten gehören Details wie Datum und Uhrzeit der Verkäufe, Besuchspläne, Gesamtkaufbeträge, Arten von Freizeitorten und Gruppengrößen. Durch die Aggregation und Analyse dieser Informationen über alle Booqi-Kunden hinweg - unter strikter Wahrung der Privatsphäre der Nutzer - gewinnen wir wertvolle Erkenntnisse, von denen alle Mitglieder des Netzwerks profitieren.

So verwenden wir diese Daten in unserem dynamischen Preismodell:

• Trends beim Kartenverkauf: Identifizieren Sie Schwankungen im Ticketverkauf für bestimmte Tage in unserem Kundenstamm.

• Website-Verkehrsmuster: Erkennen Sie Veränderungen im Besucherverkehr auf Kunden-Websites.

• Historische Trends: Handeln Sie auf historische Trends der vergangenen Jahre, bevor sie eintreten.

Wenn beispielsweise eine große Anzahl von Buchungen für ein bestimmtes Datum oder sogar ein bestimmtes Zeitfenster auftritt, können wir die Ticketpreise dynamisch anpassen, um die erhöhte Nachfrage widerzuspiegeln. Diese aggregierten anonymen Daten verbessern die Genauigkeit unserer Preisberechnungen erheblich und zeigen die kollektive Stärke von Booqi.me.

Wann sollten Preise geändert werden?

Dynamische Preisänderungen können in verschiedenen Abständen erfolgen:

• Stündliche Anpassungen.

• Nach jeder neuen Bestellung.

• Eine bestimmte Anzahl von Malen pro Tag.

Entwicklung einer wirksamen Strategie für dynamische Preisgestaltung

Unsere Datenwissenschaftler arbeiten eng mit Ihrem Team zusammen, um eine dynamische Preisstrategie 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 wichtigsten sind. Danach priorisieren wir diese Parameter auf der Grundlage ihrer Auswirkungen. Ein Freizeitpark, der sich im Freien befindet, kann zum Beispiel andere Auswirkungen durch Regenwetter erfahren als ein 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, die in den meisten statistischen Analysen verwendet wird. Wenn Ihr regulärer Preis an Werktagen beispielsweise 10 € beträgt und in den Ferien auf 12,50 € ansteigt, könnte der dynamische Bereich den Höchstpreis auf 12,50 €, den Mindestpreis auf 8,50 € und den Normalpreis auf 10 € festlegen.

2. Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Kunstmuseum

Nehmen wir ein Kunstmuseum. Nach der Analyse identifiziert das Museum die folgenden Parameter als die wichtigsten, nach Wichtigkeit geordnet:

1. Feiertage: In der Regel verzeichnen Museen während der Ferienzeit einen deutlichen Anstieg der Besucherzahlen.

2. Wettervorhersage: Regnerisches Wetter führt oft zu einem Anstieg der Besucher von Indoor-Aktivitäten, während sonniges Wetter die Besucherzahlen senken kann.

3. Verkaufsintervalle: Die Verfolgung von Verkaufsintervallen hilft, Besuchertrends vorherzusagen und die Preisgestaltung entsprechend zu optimieren.

3. Nutzung kollektiver Daten

Zusätzlich zu diesen Parametern nutzt unser System die Erkenntnisse aus den Trends in unserem gesamten Netzwerk. Diese umfassende Datenanalyse stellt sicher, dass sich die Preise automatisch innerhalb der vordefinierten Spanne - Minimum, Normal und Maximum - an die Echtzeitbedingungen anpassen.

Diese nahtlose Integration von datengesteuerten Erkenntnissen und automatisierter Preisgestaltung ist die wahre Stärke unserer Software, die Ihnen hilft, Ihren Umsatz zu optimieren und gleichzeitig die Bedürfnisse Ihrer Zielgruppe zu erfüllen.