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Eventticketing mit Machine Learning: Nachfrage schätzen, Preise steuern

Ob ein Konzert, eine Messe oder ein Festival ausverkauft ist, hängt an Preisstufen, Kontingenten und dem Moment, in dem sie freigegeben werden. Angesprochen sind Veranstalter sowie Verantwortliche für Ticketing und Revenue, die im vierstündigen KI-Kompaktseminar Verkaufszahlen mit Machine Learning vorhersagen und Preise daraus ableiten wollen. Zwei Übungen tragen den Kurs: eine Nachfrageschätzung aus Vorverkaufsdaten und der Entwurf einer Preisstrategie mit festen Grenzen. Wer teilnimmt, kann anschließend einen ersten Testlauf mit dynamischen Preisen planen und dessen Wirkung belegen.

Für wen

Veranstalter und Verantwortliche für Ticketing und Revenue Management, die Besuchernachfrage vorhersagen und Ticketpreise flexibel steuern wollen.

KI-Kompaktseminar · 4 Stunden

Vorverkauf vorhersagen, Preisstufen mit Leitplanken steuern, Mehrerlös messbar machen

Das nehmen Sie mit

  • Einflussgrößen wie Saison, Wetter und Konkurrenztermine fließen in Ihre Verkaufsprognose ein, und deren Treffsicherheit wird messbar.
  • Eine Preisstrategie für dynamisches Ticketing mit Guardrails, die Fairness und Kannibalisierung berücksichtigt, liegt als Entwurf vor.
  • Kennzahlen und ein Vorher-nachher-Vergleich zeigen, ob dynamische Preise Erlös und Auslastung tatsächlich verbessern.
  • Ein Fahrplan benennt die Veranstaltung, an der Sie das Verfahren zuerst erproben.

Ablauf

  1. Teil 1

    Modul 1 – Marktmechanik: Wie Nachfrage im Eventgeschäft entsteht

    • Auslastung, Ticketpreis und Verkaufszeitpunkt im Zusammenspiel: Frühbucherphase, Hauptverkauf, Abendkasse
    • Aufgaben, die Machine Learning im Ticketing übernimmt: Nachfrage schätzen, Preisstufen vorschlagen, Verlauf beobachten
    • Datenquellen: Verkaufshistorie früherer Veranstaltungen, Vorverkaufskurven, Kalender- und Wetterdaten
    • Live-Demo: Verkaufsverlauf und erwartete Nachfrage für ein bevorstehendes Konzert werden modelliert
    • Bestandsaufnahme: nach welchen Regeln Sie Preisstufen und Kontingente bislang festlegen
  2. Teil 2

    Modul 2 – Prognose: Besucherzahlen und Ticketverkäufe vorhersagen

    • Prognosen für Besucherzahlen und Verkäufe aufbauen, getrennt nach Preiskategorie und Vorverkaufsphase
    • Saisonale Muster, Wetterlage am Veranstaltungstag und Konkurrenzveranstaltungen als Einflussgrößen
    • Übung: Aus den Vorverkaufsdaten eines Open-Air-Festivals die zu erwartende Ticketnachfrage schätzen
    • Prognosegüte bestimmen: Abweichung zwischen geschätztem und tatsächlichem Verkauf beziffern und bewerten
  3. Teil 3

    Modul 3 – Preissteuerung: Dynamisches Ticketing mit festen Grenzen

    • Preisstrategien für dynamisches Ticketing und Guardrails wie Ober- und Untergrenzen je Kategorie
    • Fairness gegenüber dem Stammpublikum und offene Kommunikation, wenn sich Preise ändern
    • Kannibalisierung verhindern: frühe Käufer nicht benachteiligen, Kategorien nicht gegeneinander ausspielen
    • Übung: Eine Preisstrategie mit Stufen, Auslösern und Höchstpreis für eine Veranstaltung entwerfen
    • Mehrerlös erzielen, ohne das Publikum mit sprunghaften Preisen zu verärgern
  4. Teil 4

    Modul 4 – Einführung: Ins Ticketing-System bringen und Wirkung belegen

    • Integration in Ticketing-Systeme: Datenfluss zwischen Prognosemodell, Preisregeln und Verkaufsplattform
    • Kennzahlen festlegen, etwa Auslastung, durchschnittlicher Ticketerlös und Verkaufstempo
    • Fallstudie: Dynamic Pricing bei einer Veranstaltung, von der Preisregel bis zur Nachauswertung
    • Wirkung messen: Erlös und Auslastung mit und ohne dynamische Preise vergleichen
    • Ihr Fahrplan zum smarten Ticketing: welche Veranstaltung den ersten Testlauf bekommt

VoraussetzungenTeilnehmende bringen praktische Erfahrung aus Veranstaltungsorganisation oder Ticketing mit.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

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