Digitale Märkte

Theaterlytics

Öffentlich geförderte Kultureinrichtungen, wie beispielsweise öffentliche Theaterbetriebe, müssen täglich zahlreiche Entscheidungen im Bereich des Kulturmanagements mit zum Teil erheblichen Auswirkungen auf die Besucherzufriedenheit und die betriebswirtschaftliche Situation insgesamt treffen. Dazu zählen unter anderem Auslastungsprognosen für Aufführungen, Veranstaltungsterminierung, Saalplatzmanagement und Preisgestaltung. Diese Entscheidungen werden heute weitgehend nicht datenbasiert, sondern auf Basis persönlicher Erfahrungswerte getroffen. Dadurch werden substanzielle Potenziale in einem schwierigen Wettbewerbsumfeld mit einem harten (Verdrängungs-)Wettbewerb u.a. mit kommerziellen Privatanbietern und stagnierenden oder sogar sinkenden Zuwendungen nicht gehoben.

 

Zielsetzung 

In dem Projekt soll erstmals ein Entscheidungsunterstützungssystem (EUS) für das datenbasierte Erlösmanagement und die Angebotsgestaltung von Kulturveranstaltungen konzipiert und prototypisch in Software umgesetzt werden. Dazu wird eine fundierte Datenbasis zur Wirkweise von Angebotsänderungen auf das Besuchsverhalten geschaffen, indem Besucher und Nichtbesucher befragt werden. Auf dieser Datenbasis werden dann Methoden und Modelle zur Auslastungsprognose von Kulturveranstaltungen entwickelt, mit dem Ziel eine bessere Grundlage für die Planung der Ressourcen und Kapazitäten von öffentlichen Kulturbetrieben zu erzielen. Dazu werden unter anderem Verfahren des maschinellen Lernens eingesetzt, welche auf die Charakteristika der Kulturbranche angepasst werden. Weiterhin werden Planungsmethoden und -modelle zur Unterstützung bei der Veranstaltungsterminierung, dem Saalplatzmanagement und der Preisgestaltung entwickelt.

Projektkonsortium:

  • Software Innovation Campus  Paderborn
  • Theater Paderborn – Westfälische Kammerspiele GmbH
  • OPTANO GmbH
  • Technische Universität Berlin
    • Prof. Dr. Nancy Wünderlich (Wirtschaftswissenschaften)
  • Universität Paderborn
    • Prof. Dr. Dennis Kundisch (Wirtschaftsinformatik)

 

Projektlaufzeit: 2019 – 2022
Gefördert durch: MWIDE
Förderkennzeichen:34.03.09-002/2019-001