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Folie 1 Pricing Systeme für Südtiroler Bergbahnen Team: Maibrit Hofer Marion Obrist Armin Gatterer Andrea Del Frari Francesco Zampini Leitung: Dr. Pietro.

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1 Folie 1 Pricing Systeme für Südtiroler Bergbahnen Team: Maibrit Hofer Marion Obrist Armin Gatterer Andrea Del Frari Francesco Zampini Leitung: Dr. Pietro Beritelli Dr. Andreas Wittmer Präsentation in Bruneck: 7. Mai 2007

2 Folie 2 Inhalt Problemstellung und Methodik Soziodemographische Darstellung der Befragten Qualitative Aussagen Auswertungen der expliziten Befragung Auswertungen der impliziten Befragung Zusammenfassung und Ausblick

3 Konfusion der Konsumenten Die heutigen Preismodelle und Preissysteme von Bergbahnen werden nicht differenziert eingeführt und gestaltet (me-too Verhalten). Was für eine Bergbahn gut ist, muss nicht für die andere gut sein. Bergbahnen haben es erfolgreich, Preisdifferenzierungen nach unten umgesetzt ( Stimulierung schwacher Nachfrage), aber es verpasst, die Zahlungsbereitschaft nach oben abzuschöpfen. IT gestützte Systeme erlauben heute die Ausdifferenzierung von Preissystemen. In verschiedenen Branchen werden Innovationen in der Preisgestaltung realisiert Statusprogramme und Pauschalsysteme werden gezielt eingesetzt um zusätzlich Kaufkraft abzuschöpfen (stärkere Differenzierung, aber auch flat rates) Kundenverhalten passt sich an komplexe Preissysteme an. Man erwartet Rabatte und Preisreduktionen. Aber auch die Bereitschaft, für Premium Produkte mehr zu bezahlen, ist gestiegen. Die heutigen Preisstrategien im Bergbahnsektor haben zu einer Vielzahl von Varianten geführt, welche die Unternehmen selbst nicht mehr überblicken Ausgangslage Arbeitshypothesen

4 Folie 4 Wir haben Südtiroler Bergbahnen sowie eine Kontrollgruppe von ausländischen Bahnen ausgewählt Alta Badia Schöneben/ Skiparadies Reschenpass Schnals Gitschberg Gröden Helm/Skizentrum Hochpustertal Reinswald Speikboden Klausberg Kronplatz Meran2000 Obereggen Seiseralm Watles Plose Kitzbühel Saas Fee Ischgl Davos Sölden Zermatt Zugspitze Cortina D´Ampezzo

5 Folie 5 Datengewinnung durch Qualitative Analyse - Sekundärdaten Qualitative Analyse – Interviews mit Bergbahnbetreibern (14) Quantitative Analyse – Gästebefragungen (sozio- demographisch, Reiseverhalten, explizite Fragen, implizite Befragung) (855)

6 Folie 6 Inhalt Problemstellung und Methodik Soziodemographische Darstellung der Befragten Qualitative Aussagen Auswertungen der expliziten Befragung Auswertungen der impliziten Befragung Zusammenfassung und Ausblick

7 Folie 7 Das Durchschnittsalter und die Geschlechterverteilung entsprechen dem durchschnittlichem Skifahrerprofil

8 Folie 8 Auch Familienstand und Anzahl Kinder sind typisch für den untersuchten Markt

9 Folie 9 Vor allem Italienische und Deutsche Gäste wurden befragt

10 Folie 10 Die meisten Gäste reisen mit dem Auto an

11 Folie 11 Inhalt Problemstellung und Methodik Soziodemographische Darstellung der Befragten Qualitative Aussagen Auswertungen der expliziten Befragung Auswertungen der impliziten Befragung Zusammenfassung und Ausblick

12 Folie 12 Qualitative Auswertung Kleine Skigebiete arbeiten vermehrt mit Hotels zusammen. Die Zusammenarbeit mit sportlichen Einrichtungen ist bei allen Skigebieten schwach ausgeprägt. Das Angebot an Pauschalpaketen ist ebenfalls bei allen Skigebieten schwach ausgeprägt. Sommer-Saisonkarten bzw. ein Sommerbetrieb wird tendenziell bei größeren Skigebieten angeboten

13 Folie 13 Vergleich Tageskartenpreise

14 Folie 14 Vergleich 6-Tageskarten

15 Folie 15 Das Preisniveau der Südtiroler Bergbahnen ist im Vergleich mit den ausländischen Bahnen relativ tief

16 Folie 16 Inhalt Problemstellung und Methodik Soziodemographische Darstellung der Befragten Qualitative Aussagen Auswertungen der expliziten Befragung Auswertungen der impliziten Befragung Zusammenfassung und Ausblick

17 Folie 17 Währenddem die Anzahl Pistenkilometer, die Höhenlage des Skigebietes...

18 Folie 18...und die Anzahl Aufstiegsanlagen weniger wichtig sind, spielt die Schneesicherheit eine grosse Rolle

19 Folie 19 Die Anreisedauer nimmt man eher in Kauf, Wartezeiten aber weniger

20 Folie 20 Der Schwierigkeitsgrad der Pisten und das Après-Ski sind nicht sehr wichtig...

21 Folie 21...genauso wie das Image des Skigebietes und die Events auf dem Berg

22 Folie 22 Auch einfache Buchungsmöglichkeiten sind nicht sehr wichtig

23 Folie 23 Der Preis und die Preisermässigungen hingegen spielen eine match-entscheidende Rolle

24 Folie 24 Inhalt Problemstellung und Methodik Soziodemographische Darstellung der Befragten Qualitative Aussagen Auswertungen der expliziten Befragung Auswertungen der impliziten Befragung Zusammenfassung und Ausblick

25 Folie 25 Wir haben zusätzlich einen Ansatz gewählt, der die wirklich gelebten Präferenzen offenlegt Motive / Präferenzen angegebene offengelegte direkte Fragen (explizit) genannte (hypothetisch) Auswahl (implizit, verborgen, fast offengelegt) Auswahlverfahren (wirkliche Wahl) Wirkliche Daten absichtlich die Unwahrheit genannt unbewusst die Unwahrheit genannt

26 Folie 26 Wir haben vier Attribute und drei Levels verwendet AttributesLevels Tageskartenpreis in EUR 25 EUR 35 EUR 45 EUR Schneesicherheit in % beschneiter Pisten 0% 50% 100% Pistenkilometer20 km 120 km 230 km Anzahl Aufstiegsanlagen (Optionenvielfalt) Kombination der Attribute und Levels 18 Fragen mit je zwei Alternativen binäre logistische Regression 2nd log-likelihood Werte für die Aufspaltung der Abweichung Beta-Werte innerhalb eines Attributes für die Analyse der Sensibilität

27 Folie 27 Varianz-Aufteilung alle Bahnen log-likelihood-Analyse Ausgeschlossene Attribute (Faktoren) - 2nd log likelihood Veränderun g des - 2nd log likelihood Wertes % der Summe der Veränderung des - 2nd log likelihood Wertes Rang (Wichtigkeit) Keine (alle Attribute im Modell) Pistenkilometer %2 künstl. beschneite Pisten %3 Anzahl Aufstiegsanlagen %4 Tageskartenpreis %1 Sum % Das Wahlverhalten von Gästen kann zu 71,3 % durch das Modell bestimmt werden. n = 855

28 Folie 28 Sensitivität der einzelnen Variablen (alle Bahnen) VariableBeta im Log Beta normalSensitivity (change) Argument Pistenkilometer Je weniger Pistenkilometer, desto sensitiver ist die Variabel künstl. beschneite Pisten Je mehr beschneite Pisten, desto sensitiver die Variabel Anzahl Aufstiegsanlagen Je mehr Aufstiegsanlagen, desto weniger relevant ist die Variabel im Modell Tageskartenpreis Je höher der Preis, desto einflussreicher ist er fürs Modell und desto sensitiver reagiert die Preisvariabel im Modell

29 Folie 29 Varianz-Aufteilung Alta Badia (gross) log-likelihood-Analyse Ausgeschlossene Attribute (Faktoren) - 2nd log likelihood Veränderun g des - 2nd log likelihood Wertes % der Summe der Veränderung des - 2nd log likelihood Wertes Rang (Wichtigkeit) Keine (alle Attribute im Modell) Pistenkilometer %1 künstl. beschneite Pisten %4 Anzahl Aufstiegsanlagen %3 Tageskartenpreis %2 Sum % Das Wahlverhalten von Gästen kann zu 67.7 % durch das Modell bestimmt werden. n = 77

30 Folie 30 Varianz-Aufteilung Gröden (gross) log-likelihood-Analyse Ausgeschlossene Attribute (Faktoren) - 2nd log likelihood Veränderun g des - 2nd log likelihood Wertes % der Summe der Veränderung des - 2nd log likelihood Wertes Rang (Wichtigkeit) Keine (alle Attribute im Modell) Pistenkilometer %1 künstl. beschneite Pisten %4 Anzahl Aufstiegsanlagen %3 Tageskartenpreis %2 Sum % Das Wahlverhalten von Gästen kann zu 69.4 % durch das Modell bestimmt werden. n = 55

31 Folie 31 Varianz-Aufteilung Skizentrum Hochpustertal (mittel) log-likelihood-Analyse Ausgeschlossene Attribute (Faktoren) - 2nd log likelihood Veränderun g des - 2nd log likelihood Wertes % der Summe der Veränderung des - 2nd log likelihood Wertes Rang (Wichtigkeit) Keine (alle Attribute im Modell) Pistenkilometer %2 künstl. beschneite Pisten %3 Anzahl Aufstiegsanlagen %4 Tageskartenpreis %1 Sum % Das Wahlverhalten von Gästen kann zu 73.1 % durch das Modell bestimmt werden. n = 33

32 Folie 32 Varianz-Aufteilung Kronplatz (mittel) log-likelihood-Analyse Ausgeschlossene Attribute (Faktoren) - 2nd log likelihood Veränderun g des - 2nd log likelihood Wertes % der Summe der Veränderung des - 2nd log likelihood Wertes Rang (Wichtigkeit) Keine (alle Attribute im Modell) Pistenkilometer %1 künstl. beschneite Pisten %4 Anzahl Aufstiegsanlagen %3 Tageskartenpreis %2 Sum % Das Wahlverhalten von Gästen kann zu 70.1 % durch das Modell bestimmt werden. n = 180

33 Folie 33 Varianz-Aufteilung Obereggen (mittel) log-likelihood-Analyse Ausgeschlossene Attribute (Faktoren) - 2nd log likelihood Veränderun g des - 2nd log likelihood Wertes % der Summe der Veränderung des - 2nd log likelihood Wertes Rang (Wichtigkeit) Keine (alle Attribute im Modell) Pistenkilometer %2 künstl. beschneite Pisten %3 Anzahl Aufstiegsanlagen %4 Tageskartenpreis %1 Sum % Das Wahlverhalten von Gästen kann zu 74.1 % durch das Modell bestimmt werden. n = 56

34 Folie 34 Varianz-Aufteilung Skiparadies Reschenpass (mittel) log-likelihood-Analyse Ausgeschlossene Attribute (Faktoren) - 2nd log likelihood Veränderun g des - 2nd log likelihood Wertes % der Summe der Veränderung des - 2nd log likelihood Wertes Rang (Wichtigkeit) Keine (alle Attribute im Modell) Pistenkilometer %3 künstl. beschneite Pisten %1 Anzahl Aufstiegsanlagen %4 Tageskartenpreis %2 Sum % Das Wahlverhalten von Gästen kann zu 75.9 % durch das Modell bestimmt werden. n = 6

35 Folie 35 Varianz-Aufteilung kleinere Bahnen (*) log-likelihood-Analyse Ausgeschlossene Attribute (Faktoren) - 2nd log likelihood Veränderun g des - 2nd log likelihood Wertes % der Summe der Veränderung des - 2nd log likelihood Wertes Rang (Wichtigkeit) Keine (alle Attribute im Modell) Pistenkilometer %3 künstl. beschneite Pisten %2 Anzahl Aufstiegsanlagen %4 Tageskartenpreis %1 Sum % Das Wahlverhalten von Gästen kann zu 71.7 % durch das Modell bestimmt werden. n = 341 * = Watles, Meran 2000, Speikboden, Reinswald, Schnals, Gitschberg, Plose, Klausberg, Seiseralm

36 Folie 36 Inhalt Problemstellung und Methodik Soziodemographische Darstellung der Befragten Qualitative Aussagen Auswertungen der expliziten Befragung Auswertungen der impliziten Befragung Zusammenfassung und Ausblick

37 Folie 37 Zusammenfassung


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