Il y a plusieurs raisons pour lesquelles les stations de ski et les entreprises d’autres activités, comme les parcs aquatiques et les attractions, se ressemblent. Si, dans un cas, on s’emmitoufle et, dans l’autre, on se couche, les deux types d’entreprises ont une capacité presque illimitée, sont soumises à des conditions météorologiques imprévisibles et connaissent de fortes fluctuations de la demande et de la fréquentation tout au long de la saison.

Dans un article précédent, Evan a expliqué comment déterminer le type de stratégie de tarification qui convient à votre entreprise de billetterie. Sans surprise, les stations de ski, les parcs aquatiques, les parcs d’attractions (ainsi qu’un “concert de Timberlake à 89 ans”) se retrouvent dans le même quadrant en fonction des caractéristiques de l’expérience (voir image ci-dessus).

Ces caractéristiques signifient que les stations de ski et les parcs/attractions aquatiques peuvent bénéficier de stratégies de tarification dynamique pour augmenter les ventes anticipées et accroître la prévisibilité opérationnelle et financière.

Au cours des dernières années, Catalate a élargi son portefeuille d’activités hors ski à plus de 14 partenaires, ce qui nous a donné un ensemble de données suffisamment important pour examiner la performance des partenaires utilisant notre modèle de tarification hors ski, tels que Îles du Golfe ou Baie de Cowabungaà nos partenaires des stations de ski en utilisant le même modèle de tarification sous-jacent.

Qu’avons-nous trouvé ?

En résumé, lorsque nous examinons les principaux indicateurs (recherches par visite, recettes par recherche et recettes par visite) pour les stations de ski et les entreprises non liées au ski, nous constatons que les performances et les résultats de notre modèle de tarification sont extrêmement similaires. Bien que les activités sous-jacentes de ces entreprises soient différentes, cela confirme l’efficacité de notre modèle de tarification pour les entreprises qui vendent un grand volume de billets avec de larges plages horaires.

Examinons cela plus en détail.

L’objectif de notre analyse était d’évaluer les performances de nos partenaires non skieurs par rapport à celles de nos partenaires skieurs sur la base de trois indicateurs principaux, un pour chaque partie de l’entonnoir du commerce électronique.

1. Recherches par visite (SPV), pour mesurer le trafic au sommet de l’entonnoir.
2. Revenu par recherche (RPS), pour mesurer la conversion de ce trafic.
3. Revenu par visite (RPV), pour mesurer la production et les résultats finaux

La première version de cette analyse utilisait le revenu total des billets par date pour calculer le RPS et le RPV, mais étant donné qu’un grand pourcentage du revenu des stations de ski provient des billets de plusieurs jours, inclure ces produits dans la comparaison avec les parcs aquatiques et les attractions n’était pas comparable. Nous avons décidé de n’inclure que les recettes des billets d’un jour aux fins de l’analyse finale.

Nous avons comparé le SPV, le RPS et le RPV de nos partenaires non skieurs de l’été dernier aux 90e, 75e et 50e percentiles des partenaires skieurs de l’hiver 18/19, et à notre grande joie (mais pas à notre surprise !), les résultats sont très comparables. Les indicateurs de nos partenaires non skieurs se situent juste à côté de ceux de notre réseau de partenaires skieurs.

Les graphiques ci-dessus montrent les performances individuelles des partenaires non skieurs (indiquées par des barres bleues) pour trois paramètres principaux par rapport aux 50e, 75e et 90e percentiles des partenaires skieurs (indiqués par des barres orange). Globalement, en normalisant pour le billet d’une journée, ces mesures de réussite se situent dans la même fourchette, quel que soit le secteur du partenaire.