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Fehlentscheidungen durch unzureichende datenbasierte Preissteuerung

3 verified sources

Definition

Professionelle Ticketing-Plattformen für Events empfehlen ausdrücklich den Aufbau einer datenbasierten Grundlage für die Preisgestaltung, inklusive Analyse von Nachfrage-Trends, Buchungszeiten, Auslastungsquoten und Preissensitivität.[2] Dynamische Preissysteme stellen genau diese Kennzahlen bereit, um nicht auf Bauchgefühl angewiesen zu sein, sondern Preise systematisch an Kapazitätsauslastung und Nachfrage zu koppeln.[2][3] Fehlt diese Datengrundlage oder wird sie nicht genutzt, können Preise zu hoch (Nachfrage bricht ein) oder zu niedrig (Schnellverkauf ohne Ausschöpfung der Zahlungsbereitschaft) angesetzt werden, und Rabattaktionen werden zeitlich oder in der Höhe falsch gewählt. In vergleichbaren Entertainment-Bereichen wird Dynamic Pricing explizit eingesetzt, um diese Fehlentscheidungen zu vermeiden und den Umsatz pro Platz zu steigern.[1][2] Ein konservativer, logisch abgeleiteter Fehlmargen-Effekt von 5–10 % erscheint hier realistisch.

Key Findings

  • Financial Impact: Quantified: 5–10 % vermeidbare Margenverluste durch Fehlbepreisung und falsch getimte Rabatte (z. B. bei 1 Mio. € Ticketumsatz = 50.000–100.000 € p.a.)
  • Frequency: Permanent, da jede Saison-/Showplanung mit mehreren Preisentscheidungen verbunden ist
  • Root Cause: Kein strukturiertes Preismanagement, fehlende oder isolierte Datenquellen, keine KPI-getriebene Steuerung, manuelle Excel-Auswertungen ohne Echtzeitbezug.

Why This Matters

This pain point represents a significant opportunity for B2B solutions targeting Circuses and Magic Shows.

Affected Stakeholders

Geschäftsführung, Vertriebs- und Ticketing-Leitung, Controlling, Revenue Manager

Deep Analysis (Premium)

Financial Impact

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Current Workarounds

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Methodology & Sources

Data collected via OSINT from regulatory filings, industry audits, and verified case studies.

Evidence Sources:

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