Dynamic Ticket Pricing - mogelijk gemaakt door AI

Dynamic Ticket Pricing - mogelijk gemaakt door AI

Ons systeem introduceert dynamische prijsstelling om ticketverkoop te optimaliseren, waarbij prijzen worden aangepast op basis van het “moment van bezoek”. Deze aanpak maakt verschillende basisprijzen mogelijk, bijvoorbeeld voor volwassenen en kinderen, terwijl ticketprijzen per bezoeker dynamisch worden aangepast op basis van uiteenlopende beïnvloedende factoren.

Factoren die de prijs beïnvloeden

1. Parkdata:

We analyseren belangrijke datapunten van jouw locatie om prijzen dynamisch aan te passen:

• Historische data: Voorspel verkoop op basis van voorgaande jaren, maanden, en weken.
• Bezettingsgraden: Prijzen blijven stabiel of stijgen wanneer de bezetting een bepaalde drempel overschrijdt, zoals 90%.
• Verkoopinterval: Langere intervallen tussen boekingen duiden op lage vraag en kunnen aanleiding geven tot een prijsverlaging, terwijl kortere intervallen wijzen op hoge vraag en ruimte geven voor een prijsverhoging.
• Piekdata: Pas prijzen aan voor vakanties en speciale evenementen.
• Weersverwachtingen: Stem prijzen af op de verwachte weersomstandigheden.
• Prijsgrenzen: Waarborgen zorgen ervoor dat prijzen binnen vooraf bepaalde minimum-, maximum- en mediane niveaus blijven.
• Handmatige aanpassingen:Behoud de controle door handmatig prijzen in te stellen voor specifieke tijdsloten.
• Feestdagen: Houd automatisch rekening met nationale feestdagen die het meest relevant zijn voor jouw leisurelocatie.

2. Profileringsdata:

Dynamische prijsstelling houdt ook rekening met individueel gebruikersgedrag en boekingspatronen:

• Boekingstiming: Stimuleer last-minute kopers met kortingen of pas prijzen aan voor vroege planners die waarschijnlijk zullen boeken.
• Gebruikers-IP-data: Volg frequente bezoeken in de tijd om interesse te meten en prijzen daarop aan te passen.
• Aankoopgeschiedenis: Beloon loyale klanten met een hoge bestedingsgeschiedenis via op maat gemaakte kortingen en bouw zo een trouwe fanbase op.

De kracht van Booqi.me-data

Bij Booqi benutten we uitgebreide anonieme data van aankopen van klanten op ons platform om ons AI-gestuurde model voor dynamische prijsstelling te versterken. Deze data omvat details zoals verkoopdatum en -tijd, bezoekschema’s, totale aankoopbedragen, typen leisurelocaties en groepsgroottes. Door deze informatie over alle Booqi-klanten heen te bundelen en te analyseren, met strikte waarborging van de privacy van gebruikers, verkrijgen we waardevolle inzichten waar iedereen in het netwerk van profiteert.

Zo gebruiken we deze data in ons model voor dynamische prijsstelling:

• Trends in ticketverkoop: Signaleer schommelingen in ticketverkoop voor specifieke dagen binnen ons klantenbestand.
• Websiteverkeerspatronen: Detecteer veranderingen in bezoekersverkeer naar websites van klanten.
• Historische trends: Speel in op historische trends uit voorgaande jaren, nog voordat ze zich voordoen.

Bijvoorbeeld: als er voor een specifieke datum of zelfs een bepaald tijdslot een opvallend groot aantal boekingen plaatsvindt, kunnen we ticketprijzen dynamisch aanpassen aan de toegenomen vraag. Deze gebundelde anonieme data verhoogt de nauwkeurigheid van onze prijsberekeningen aanzienlijk en laat de collectieve kracht van Booqi.me zien.

Wanneer prijzen veranderen

Aanpassingen in dynamische prijsstelling kunnen op verschillende intervallen plaatsvinden:

• Elk uur.
• Na elke nieuwe bestelling.
• Een vastgesteld aantal keren per dag.

Een effectieve dynamische prijsstrategie ontwikkelen

Onze data scientists werken nauw samen met jouw team om een strategie voor dynamische prijsstelling te ontwerpen die aansluit op jouw doelgroep en locatie. We starten met het analyseren van alle beschikbare parameters om vast te stellen welke het meest relevant zijn voor jouw organisatie. Vervolgens prioriteren we deze parameters op basis van hun impact. Zo kan regenachtig weer bijvoorbeeld een ander effect hebben op een outdoor leisurepark dan op een indoor locatie.

1. Prijspunten bepalen

Na het prioriteren van de parameters stellen we drie belangrijke prijspunten vast: de mediaan en de standaardafwijking voor jouw organisatie. Prijspunten worden gebaseerd op een normale verdeling, zoals die in de meeste statistische analyses wordt gebruikt. Als je reguliere doordeweekse prijs bijvoorbeeld €10 is en in vakanties stijgt naar €12,50, dan kan het dynamische bereik het maximum op €12,50 zetten, het minimum op €8,50 en de normale prijs op €10.

2. Een praktijkvoorbeeld: een kunstmuseum

Laten we een kunstmuseum als voorbeeld nemen. Na analyse stelt het museum vast dat de volgende parameters het meest relevant zijn, gerangschikt op belangrijkheid:

1. Vakanties: Musea zien doorgaans een duidelijke stijging in bezoekers tijdens vakanties.
2. Weersverwachting: Regenachtig weer leidt vaak tot meer bezoekers van indoor activiteiten, terwijl zonnig weer de opkomst kan verlagen.
3. Verkoopintervallen: Het volgen van verkoopintervallen helpt bij het voorspellen van bezoekerstrends en het optimaliseren van prijzen.

3. Gebruikmaken van collectieve data

Naast deze parameters benut ons systeem ook inzichten uit trends binnen ons collectieve netwerk. Deze uitgebreide data-analyse zorgt ervoor dat prijzen automatisch worden aangepast binnen de vooraf ingestelde bandbreedte — minimum, normaal en maximum — op basis van realtime omstandigheden.

Deze naadloze combinatie van datagedreven inzichten en geautomatiseerde prijsstelling is de ware kracht van onze software. Zo optimaliseer je omzet en speel je tegelijk in op de behoeften van jouw doelgroep.