Pricing Systeme für Südtiroler Bergbahnen

Präsentation zum Thema: "Pricing Systeme für Südtiroler Bergbahnen"—  Präsentation transkript:

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

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

3 Ausgangslage Arbeitshypothesen
Die heutigen Preisstrategien im Bergbahnsektor haben zu einer Vielzahl von Varianten geführt, welche die Unternehmen selbst nicht mehr überblicken Ausgangslage Arbeitshypothesen 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. 5

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

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

7 Das Durchschnittsalter und die Geschlechterverteilung entsprechen dem durchschnittlichem Skifahrerprofil

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

9 Vor allem Italienische und Deutsche Gäste wurden befragt

10 Die meisten Gäste reisen mit dem Auto an

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

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 Vergleich Tageskartenpreise

14 Vergleich 6-Tageskarten

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

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

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

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

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

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

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

22 Auch einfache Buchungsmöglichkeiten sind nicht sehr wichtig

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

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

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

26 Wir haben vier Attribute und drei Levels verwendet
Attributes Levels Tageskartenpreis in EUR 25 EUR 35 EUR 45 EUR Schneesicherheit in % beschneiter Pisten 0% 50% 100% Pistenkilometer 20 km 120 km 230 km Anzahl Aufstiegsanlagen (Optionenvielfalt) 5 30 55 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 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 26.23% 2 künstl. beschneite Pisten 20.72% 3 Anzahl Aufstiegsanlagen 41.578 2.76% 4 Tageskartenpreis 50.29% 1 Sum 100.00% Das Wahlverhalten von Gästen kann zu 71,3 % durch das Modell bestimmt werden. n = 855

28 Sensitivität der einzelnen Variablen (alle Bahnen)
Beta im Log Beta normal Sensitivity (change) Argument Pistenkilometer 0.55 1.74 0.26 Je weniger Pistenkilometer, desto sensitiver ist die Variabel. 0.39 1.48 künstl. beschneite Pisten -0.53 0.59 0.21 Je mehr beschneite Pisten, desto sensitiver die Variabel. -0.22 0.80 Anzahl Aufstiegsanlagen 0.11 1.11 Je mehr Aufstiegsanlagen, desto weniger relevant ist die Variabel im Modell. -0.04 0.96 -0.16 0.85 -0.07 0.93 Tageskartenpreis -0.93 0.78 Je höher der Preis, desto einflussreicher ist er fürs Modell und desto sensitiver reagiert die Preisvariabel im Modell. -0.36 0.70 0.16 1.18 - + - +

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 119.77 69.23% 1 künstl. beschneite Pisten 5.335 3.08% 4 Anzahl Aufstiegsanlagen 12.93 7.47% 3 Tageskartenpreis 34.976 20.22% 2 Sum 100.00% Das Wahlverhalten von Gästen kann zu 67.7 % durch das Modell bestimmt werden. n = 77

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 70.59% 1 künstl. beschneite Pisten 2.322 1.34% 4 Anzahl Aufstiegsanlagen 8.165 4.72% 3 Tageskartenpreis 40.35 23.35% 2 Sum 100.00% Das Wahlverhalten von Gästen kann zu 69.4 % durch das Modell bestimmt werden. n = 55

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 59.782 39.15% 2 künstl. beschneite Pisten 21.82 14.29% 3 Anzahl Aufstiegsanlagen 5.638 3.69% 4 Tageskartenpreis 65.455 42.87% 1 Sum 100.00% Das Wahlverhalten von Gästen kann zu 73.1 % durch das Modell bestimmt werden. n = 33

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 42.44% 1 künstl. beschneite Pisten 34.939 7.02% 4 Anzahl Aufstiegsanlagen 41.448 8.33% 3 Tageskartenpreis 42.21% 2 Sum 100.00% Das Wahlverhalten von Gästen kann zu 70.1 % durch das Modell bestimmt werden. n = 180

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 62.102 30.00% 2 künstl. beschneite Pisten 54.061 26.11% 3 Anzahl Aufstiegsanlagen 18.779 9.07% 4 Tageskartenpreis 72.082 34.82% 1 Sum 100.00% Das Wahlverhalten von Gästen kann zu 74.1 % durch das Modell bestimmt werden. n = 56

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 7.064 22.30% 3 künstl. beschneite Pisten 12.509 39.49% 1 Anzahl Aufstiegsanlagen 1.905 6.01% 4 Tageskartenpreis 10.197 32.19% 2 Sum 31.675 100.00% Das Wahlverhalten von Gästen kann zu 75.9 % durch das Modell bestimmt werden. n = 6

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 19.40% 3 künstl. beschneite Pisten 28.34% 2 Anzahl Aufstiegsanlagen 18.196 1.68% 4 Tageskartenpreis 546.43 50.57% 1 Sum 100.00% * = Watles, Meran 2000, Speikboden, Reinswald, Schnals, Gitschberg, Plose, Klausberg, Seiseralm Das Wahlverhalten von Gästen kann zu 71.7 % durch das Modell bestimmt werden. n = 341

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

37 Zusammenfassung