Precios dinámicos de las entradas gracias a la IA

Nuestro sistema introduce precios dinámicos para optimizar la venta de entradas, adaptando los precios en función del "momento de la visita". Este planteamiento permite variar los precios base (por ejemplo, para adultos y niños) y ajustar dinámicamente los precios de las entradas para cada visitante utilizando una serie de factores influyentes.

Factores que influyen en la fijación de precios

1. Datos del parque:
Analizamos puntos de datos clave de su ubicación para ajustar dinámicamente los precios:

• Datos históricos: Prediga las ventas basándose en años, meses y semanas anteriores.

• Índices de ocupación: Los precios se mantienen estables o aumentan cuando la ocupación supera un determinado umbral, como el 90%.

• Intervalo de venta: Los intervalos más largos entre reservas sugieren una baja demanda, lo que provoca una disminución del precio, mientras que los intervalos más cortos indican una alta demanda, lo que permite un aumento del precio.

• Fechas punta: Ajusta los precios para días festivos y eventos especiales.

• Previsiones meteorológicas: Adapta la tarificación en función de las condiciones meteorológicas previstas.

• Restricciones de precios: Las salvaguardias garantizan que los precios se mantengan dentro de unos niveles mínimo, máximo y medio predefinidos.

• Ajustes manuales: Conserve el control ajustando manualmente los precios de determinadas franjas horarias.

• Días festivos: Tenga en cuenta automáticamente las fiestas nacionales más relevantes para su lugar de ocio.

2. Datos de perfiles:
La tarificación dinámica también tiene en cuenta el comportamiento individual de los usuarios y sus patrones de reserva:

• Calendario de reservas: Incentive a los compradores de última hora con descuentos o ajuste los precios para los planificadores más madrugadores con probabilidades de comprar.

• Datos IP del usuario: Realice un seguimiento de las visitas frecuentes a lo largo del tiempo para calibrar el interés y ajustar los precios en consecuencia.

• Historial de compras: Recompense a los clientes fieles con un historial de gasto elevado mediante descuentos personalizados, fomentando así una base de seguidores entregados.
  
  

El poder de los datos de Booqi.me

En Booqi, aprovechamos los numerosos datos anónimos de las compras de los clientes en toda nuestra plataforma para mejorar nuestro modelo de precios dinámicos impulsado por IA. Estos datos incluyen detalles como la fecha y hora de las ventas, los horarios de las visitas, los importes totales de las compras, los tipos de lugares de ocio y el tamaño de los grupos. Al agregar y analizar esta información en todos los clientes de Booqi -manteniendo estrictamente la privacidad del usuario- obtenemos información valiosa que beneficia a todos en la red.

Así es como utilizamos estos datos en nuestro modelo de precios dinámicos:

• Tendencias de venta de entradas: Identificar las fluctuaciones en la venta de entradas para días específicos en toda nuestra base de clientes.

• Patrones de tráfico de sitios web: Detecte cambios en el tráfico de visitantes a los sitios web de los clientes.

• Tendencias históricas: Actúe sobre las tendencias históricas de años anteriores, antes de que se produzcan.

Por ejemplo, si se produce un número significativo de reservas para una fecha concreta o incluso una franja horaria determinada, podemos ajustar dinámicamente los precios de las entradas para reflejar el aumento de la demanda. Estos datos anónimos agregados mejoran significativamente la precisión de nuestros cálculos de precios, lo que demuestra la fuerza colectiva de Booqi.me.

Cuándo cambiar los precios

Los cambios de precios dinámicos pueden producirse a distintos intervalos:

• Ajustes por hora.

• Después de cada nuevo pedido.

• Un número determinado de veces al día.

Desarrollar una estrategia eficaz de precios dinámicos

Nuestros científicos de datos trabajan en estrecha colaboración con su equipo para diseñar una estrategia de precios dinámica adaptada a su público y ubicación. Comenzamos analizando todos los parámetros disponibles para identificar cuáles son los más relevantes para su negocio. Una vez identificados, priorizamos estos parámetros en función de su impacto. Por ejemplo, un parque de ocio situado al aire libre puede experimentar diferentes efectos del tiempo lluvioso en comparación con un lugar cubierto.

1. Fijación de precios

Tras priorizar los parámetros, establecemos tres puntos de precio clave: el precio medio y la desviación típica de su empresa. Los puntos de precio se basarán en una distribución normal que se utiliza en la mayoría de los análisis estadísticos. Por ejemplo, si su precio habitual entre semana es de 10 euros y aumenta a 12,50 euros durante las vacaciones, el rango dinámico podría fijar el precio máximo en 12,50 euros, el mínimo en 8,50 euros y el precio normal en 10 euros.

2. Un ejemplo real: Un museo de arte

Consideremos un museo de arte. Tras un análisis, el museo identifica los siguientes parámetros como los más relevantes, ordenados por importancia:

1. Vacaciones: Los museos suelen registrar un aumento significativo de visitantes durante las vacaciones.

2. Previsión meteorológica: El tiempo lluvioso suele provocar un aumento de visitantes a las actividades de interior, mientras que el tiempo soleado puede reducir la asistencia.

3. Intervalos de venta: El seguimiento de los intervalos de venta ayuda a predecir las tendencias de los visitantes y a optimizar los precios en consecuencia.

3. Aprovechar los datos colectivos

Además de estos parámetros, nuestro sistema aprovecha las tendencias de toda nuestra red colectiva. Este análisis exhaustivo de los datos garantiza que los precios se ajusten automáticamente dentro de los márgenes predefinidos (mínimo, normal y máximo) en función de las condiciones en tiempo real.

Esta perfecta integración de información basada en datos y precios automatizados es el verdadero poder de nuestro software, que le ayuda a optimizar los ingresos al tiempo que satisface las necesidades de su audiencia.