Wir haben schon oft darüber gesprochen, wie sehr wir unsere Partner dabei unterstützen, ihre Geschäfte effektiver zu führen, und wie die Nutzung von Datentrends auf dem gesamten Markt uns helfen kann, die Leistung der einzelnen Partner zu verstehen und zu interpretieren, egal ob es sich um Skigebiete oder Sommerattraktionen handelt. Auf dem Skimarkt haben wir zum Beispiel im November unseren North American Ski Market Pulse Report vorgestellt.

Für viele Ticketing-Unternehmen ist jeder Betriebstag, ob im Winter oder im Sommer, entscheidend für die Gesamtleistung. Daher ist die Sicherstellung einer angemessenen Preisgestaltung für jeden Tag zur Maximierung des Umsatzes und der Rendite der Marketingausgaben ein wichtiger Schwerpunkt unseres Teams. Als Teil unseres Full-Service-E-Commerce-Produkts verbringt unser Analyseteam einen Großteil seiner Zeit damit, die Leistungstrends der einzelnen Skigebiete zu untersuchen und herauszufinden, wie jedes einzelne Skigebiet im Vergleich zum großen Netzwerk der Liftopia-Partner abschneidet. Insbesondere widmet das Team einen Großteil seiner Zeit der Anpassung der Preise für bestimmte Tage und Produkte, die sich besser als erwartet entwickeln, um zusätzliche Nachfrage zu erzeugen. In der Vergangenheit haben wir dies als “Optimierung” bezeichnet, aber in Wirklichkeit ist es nur ein grundlegender Teil des kontinuierlichen Verbesserungszyklus, der den Kern des Revenue Management bildet.

Wenn ein Partner seine Preisstrategie und seinen Produktmix einführt, nutzen wir unser globales Partnermodell, 13 Jahre Verbraucherabsichten und Preisdaten, um den optimalen Startpreis und die optimale Startmenge für die Produkte des Partners zu ermitteln, um den Umsatz und die E-Commerce-Leistung zu maximieren. Wenn die Saison beginnt und die Preisstrategie der Verbrauchernachfrage ausgesetzt ist, sammeln wir Millionen von Datenpunkten aus den Interaktionen der Kunden mit diesen Preisen, die uns dabei helfen, zu ermitteln, ob und welche Änderungen an der Strategie vorgenommen werden sollten. Wir haben einen methodischen und datengesteuerten Ansatz entwickelt, um die Preisstrategie für unsere Partner kontinuierlich zu verbessern, und möchten unsere Methode hier näher erläutern.

Bevor wir uns mit unserer Strategie befassen, wie wir unseren Partnern zu mehr Einnahmen verhelfen, wollen wir uns zunächst einige Dinge ansehen, die nicht primär Teil unseres Ansatzes sind:

• Verlassen Sie sich nur auf einen einzigen Datenpunkt, wie z. B. die Leistung im Jahresvergleich. Nicht nur, dass ein einzelner Datenpunkt für sich genommen nicht ausreicht, um zu erkennen, ob eine Preisänderung zu besseren Ergebnissen führt, sondern auch die Jahresdaten können angesichts des Einflusses des Wetters und der Bedingungen auf die Leistung von Jahr zu Jahr irreführend sein. Wir konzentrieren uns mehr darauf, wie gut ein Partner im Verhältnis zu seinem Potenzial abschneidet, als auf den YOY-Umsatz, denn der YOY-Umsatz sollte immer steigen und kann zu einem Problem von “gut bis großartig” führen.
• Die Leistung eines Resorts in einem Silo zu betrachten. Wenn Resort A im Jahresvergleich um 15 % zulegt, mag das ein starkes Ergebnis sein, es sei denn, sein Konkurrent in der Nachbarschaft, Resort B, legt im Jahresvergleich um 40 % zu.
• Preisänderungen, die nur von der Verfügbarkeit des Geländes oder dem Betrieb der Lifte abhängen. Diese Informationen sagen uns nicht, wie die Kunden auf die verfügbaren Preispunkte reagieren.
• Nutzung von Wettervorhersagen für Preisentscheidungen. Siehe vorherigen Punkt.

Wie können wir also feststellen, ob es eine Möglichkeit gibt, neue Einnahmen für unsere Partner zu finden? Der Schlüssel liegt darin, den Datensatz eines Partners zu untersuchen und ihn gleichzeitig mit dem globalen Datensatz zu vergleichen, den wir im Laufe unserer Geschichte und zu genau diesem Zeitpunkt angesammelt haben. Durch die Standardisierung der Art und Weise, wie wir feststellen, ob für ein einzelnes Skigebiet eine Chance besteht, und durch den Vergleich mit dem größeren Netzwerk von Skigebieten auf der Liftopia-Plattform sind wir in der Lage, unser Preismodell neu zu gestalten und Verbesserungen in Echtzeit vorzunehmen, und zwar viel schneller als ein Skigebiet, das die Preisstrategie allein umsetzt.

Eine wichtige Kennzahl, auf die wir uns konzentrieren, ist der Umsatz pro Suche (RPS) – Gesamter E-Commerce-Umsatz / Gesamtsuchvorgänge.  RPS ist ein Indikator für die Umwandlung auf der Ebene des Reisedatums und ermöglicht es uns, die Leistung eines bestimmten Datums in Dollar und Cent besser zu messen. Wenn die Kunden auf die an einem bestimmten Tag verfügbaren Preispunkte reagieren, wird dieser Tag einen hohen RPS aufweisen und *könnte* auf eine Möglichkeit zur Verbesserung der zugrunde liegenden Strategie hinweisen. Aber wir können die RPS einer einzelnen Anlage nicht einfach in einem Vakuum betrachten. Ohne Vergleichsdaten aus anderen Urlaubsorten wäre es schwierig, die Leistung zu interpretieren und zu verstehen, ob ein einzelner Urlaubsort sein Potenzial unter- oder übererfüllt. Durch die Normalisierung eines Preismodells, eines Optimierungsansatzes und des Datensatzes zur Kundenabsicht ist Liftopia in einer einzigartigen Position, um die Leistung einzelner Partner zu bewerten und zu überwachen und die Wahrscheinlichkeit von falsch positiven/negativen Ergebnissen zu verringern.

Mit der Reifung unseres Unternehmens hat sich auch unser Ansatz für die Preisgestaltung weiterentwickelt, und wir hoffen, dass wir in diesem Beitrag einige der Gründe für unsere Methode erläutert haben. Möchten Sie mehr erfahren? Bitte kontaktieren Sie uns unter partners@liftopia.com.