Dynamische ticketprijzen - aangestuurd door AI

Ons systeem introduceert dynamische prijzen om de kaartverkoop te optimaliseren, waarbij de prijzen worden aangepast op basis van het "tijdstip van bezoek". Deze aanpak maakt gevarieerde basisprijzen mogelijk (bijvoorbeeld voor volwassenen en kinderen) terwijl de ticketprijzen dynamisch worden aangepast voor elke bezoeker op basis van een reeks beïnvloedende factoren.

Factoren die de prijs beïnvloeden

1. Parkgegevens:
We analyseren belangrijke gegevenspunten van je locatie om de prijzen dynamisch aan te passen:

• Historische gegevens: Voorspel verkopen op basis van voorgaande jaren, maanden en weken.

• Bezettingsgraad: Prijzen blijven stabiel of stijgen wanneer de bezettingsgraad een bepaalde drempel overschrijdt, zoals 90%.

• Verkoopinterval: Langere intervallen tussen boekingen duiden op een lage vraag, waardoor de prijs kan dalen, terwijl kortere intervallen duiden op een hoge vraag, waardoor de prijs kan stijgen.

• Piekdata: Pas de prijzen aan voor feestdagen en speciale evenementen.

• Weersvoorspellingen: Pas prijzen aan op basis van verwachte weersomstandigheden.

• Prijsbeperkingen: Garanties zorgen ervoor dat de prijzen binnen vooraf gedefinieerde minimum-, maximum- en mediaanniveaus blijven.

• Handmatige aanpassingen: Behoud de controle door handmatig prijzen in te stellen voor specifieke slots.

• Feestdagen: Houd automatisch rekening met nationale feestdagen die het meest relevant zijn voor je vrijetijdslocatie.

2. Profileringsgegevens:
Dynamische prijzen houden ook rekening met individueel gebruikersgedrag en boekingspatronen:

• Boekingstijdstip: Stimuleer last-minute kopers met kortingen of pas de prijzen aan voor vroege planners die waarschijnlijk zullen kopen.

• IP-gegevens van gebruiker: Volg frequente bezoeken in de loop van de tijd om de interesse te peilen en de prijzen dienovereenkomstig aan te passen.

• Aankoopgeschiedenis: Beloon trouwe klanten met een hoge bestedingsgeschiedenis met kortingen op maat, zodat ze een toegewijde fanbase krijgen.
  
  

De kracht van Booqi.me-gegevens

Bij Booqi maken we gebruik van uitgebreide anonieme gegevens van klantaankopen op ons platform om ons dynamische prijsmodel op basis van AI te verbeteren. Deze gegevens omvatten details zoals de datum en tijd van de verkoop, bezoekschema's, totale aankoopbedragen, soorten vrijetijdslocaties en groepsgroottes. Door deze informatie van alle Booqi-klanten samen te voegen en te analyseren - met strikte inachtneming van de privacy van de gebruiker - krijgen we waardevolle inzichten waar iedereen in het netwerk van kan profiteren.

Zo gebruiken we deze gegevens in ons dynamische prijsmodel:

• Trends in kaartverkoop: Identificeer schommelingen in de kaartverkoop voor specifieke dagen in ons klantenbestand.

• Website verkeerspatronen: Veranderingen in het bezoekersverkeer naar websites van klanten detecteren.

• Historische trends: Reageer op historische trends uit voorgaande jaren voordat ze zich voordoen.

Als er bijvoorbeeld een groot aantal boekingen is voor een bepaalde datum of zelfs een bepaald tijdslot, kunnen we de ticketprijzen dynamisch aanpassen aan de toegenomen vraag. Deze geaggregeerde anonieme gegevens verbeteren de precisie van onze prijsberekeningen aanzienlijk, wat de collectieve kracht van Booqi.me aantoont.

Wanneer prijzen wijzigen

Dynamische prijswijzigingen kunnen op verschillende intervallen plaatsvinden:

• Uuraanpassingen.

• Na elke nieuwe bestelling.

• Een bepaald aantal keer per dag.

Een effectieve dynamische prijsstrategie ontwikkelen

Onze datawetenschappers werken nauw samen met jouw team om een dynamische prijsstrategie te ontwerpen die is afgestemd op jouw doelgroep en locatie. We beginnen met het analyseren van alle beschikbare parameters om te bepalen welke het meest relevant zijn voor jouw bedrijf. Zodra we deze hebben geïdentificeerd, prioriteren we deze parameters op basis van hun impact. Een recreatiepark dat buiten ligt, kan bijvoorbeeld andere effecten ondervinden van regenachtig weer dan een locatie binnen.

1. Prijspunten instellen

Na het prioriteren van de parameters stellen we drie belangrijke prijspunten vast: de mediaanprijs en de standaardafwijking voor jouw bedrijf. De prijspunten worden gebaseerd op een normale verdeling die in de meeste statistische analyses wordt gebruikt. Als je normale weekprijs bijvoorbeeld €10 is en tijdens vakanties stijgt naar €12,50, dan zou de dynamische reeks de maximumprijs op €12,50 kunnen zetten, de minimumprijs op €8,50 en de normale prijs op €10.

2. Een voorbeeld uit de praktijk: Een kunstmuseum

Laten we eens kijken naar een kunstmuseum. Na analyse identificeert het museum de volgende parameters als de meest relevante, gerangschikt naar belangrijkheid:

1. Vakantie: Musea zien meestal een aanzienlijke stijging in bezoekers tijdens vakanties.

2. Weersvoorspelling: Regenachtig weer leidt vaak tot meer bezoekers voor binnenactiviteiten, terwijl zonnig weer de bezoekersaantallen kan verlagen.

3. Verkoopintervallen: Het bijhouden van verkoopintervallen helpt bij het voorspellen van bezoekerstrends en het dienovereenkomstig optimaliseren van prijzen.

3. Gebruikmaken van collectieve gegevens

Naast deze parameters maakt ons systeem gebruik van inzichten uit trends in ons gezamenlijke netwerk. Deze uitgebreide gegevensanalyse zorgt ervoor dat prijzen automatisch worden aangepast binnen het vooraf gedefinieerde bereik - minimaal, normaal en maximaal - op basis van real-time omstandigheden.

Deze naadloze integratie van datagestuurde inzichten en geautomatiseerde prijsbepaling is de ware kracht van onze software, die je helpt inkomsten te optimaliseren terwijl je tegemoet komt aan de behoeften van je publiek.