Vom Datenpunkt zur Entscheidung - Wie Freizeitparks aus Besucherdaten handfeste Erkenntnisse gewinnen
Teil 3 von Besucherströme verstehen - Wie Freizeitparks mit smarter Technologie Erlebnis, Effizienz und Umsatz optimieren
In Teil 1 dieser Serie haben wir uns mit der grundlegenden Bedeutung von Besucherstromanalyse befasst - und warum sie für Freizeitparks ein entscheidender Wettbewerbsfaktor wird. In Teil 2 haben wir gezeigt, wie sich ein solches System mit modernen Kassensystemen und Ticket-Scanning technisch einfach realisieren lässt.
Nun gehen wir einen Schritt weiter: Was passiert eigentlich mit den gesammelten Daten? Welche Informationen lassen sich aus den gescannten Tickets an den Kassen oder Verkaufsstellen gewinnen? Und vor allem: Wie können Freizeitparkbetreiber aus diesen Daten konkrete, betriebsrelevante Entscheidungen ableiten?
Daten allein bringen noch keinen Mehrwert. Der entsteht erst durch Analyse, Interpretation und Umsetzung.
Vom Kassenvorgang zum Verhaltensmuster: Die Grundlage der Besucherstromanalyse
Wenn Besucher ihr Eintrittsticket beim Kauf von Speisen, Getränken oder Souvenirs scannen lassen - etwa um einen Rabatt zu erhalten oder Punkte zu sammeln -, entsteht ein sogenannter Datenpunkt. Dieser besteht aus verschiedenen Komponenten:
- Der exakte Zeitpunkt der Transaktion
- Die Verkaufsstelle (Ort im Park)
- Die gekauften Artikel (inkl. Menge, Preis)
- Die Ticket-ID (anonymisiert)
- Optional: Ticketkategorie (z. B. Kind, Familie, Gruppe, VIP)
- Optional: ergänzende Parameter (z. B. Wetter, Event-Tag, Uhrzeit des Parkeintritts)
Mit jedem weiteren Scan eines Tickets an einem anderen Standort wird die Datenbasis reicher. Über Stunden, Tage, Wochen oder ganze Saisons hinweg entsteht so ein detailliertes Bild der Besucherbewegungen und des Konsumverhaltens.
Welche Erkenntnisse lassen sich aus diesen Daten gewinnen?
Richtig analysiert, eröffnen die gesammelten Informationen zahlreiche Erkenntnisse für strategische und operative Entscheidungen - vom Personaleinsatz über das Sortiment bis hin zur Flächenplanung. Im Folgenden stellen wir die wichtigsten Analysebereiche vor.
1. Besucherfrequenz und Bewegungsmuster
Das grundlegende Ziel der Besucherstromanalyse ist es, zu verstehen, wie sich Besucher durch den Park bewegen. Welche Wege sie wählen, welche Bereiche sie stark frequentieren - und welche eher gemieden werden.
Durch die Auswertung der Zeit- und Ortsdaten lassen sich sogenannte „Heatmaps“ erstellen. Sie zeigen deutlich:
- Welche Bereiche besonders stark besucht sind (Hochfrequenzzonen)
- Welche Attraktionen, Verkaufsstellen oder Wege wenig frequentiert werden (Niedrigfrequenzzonen)
- Ob sich bestimmte Besuchergruppen unterschiedlich im Park verhalten (z. B. Familien mit kleinen Kindern vs. Jugendliche)
- Ob saisonale oder wetterabhängige Unterschiede im Besucherverhalten erkennbar sind
Beispiel aus der Praxis:
Ein Freizeitpark stellte durch die Auswertung seiner Scan-Daten fest, dass ein zentral gelegener Souvenirshop im Vergleich zu anderen deutlich weniger Laufkundschaft hatte - obwohl Sortiment, Lage und Öffnungszeiten vergleichbar waren. Die Analyse ergab: Der Zugang zum Shop lag in einem Engpass, der von den meisten Besuchern gemieden wurde, weil er eine unattraktive Sackgasse darstellte. Nach einer baulichen Umgestaltung des Weges, inklusive neuer Wegeführung und besserer Ausschilderung, verdoppelte sich die Frequenz am Shop - und mit ihr der Umsatz.
2. Aufenthaltsdauer, Verweildauer und Rhythmus
Mit Hilfe mehrerer Scanpunkte eines Besuchers (z. B. um 11:15 Uhr an der Snackbar, um 13:05 Uhr im Restaurant, um 15:30 Uhr im Souvenirshop) lässt sich ein Zeitprofil erstellen. Dieses zeigt:
- Wie lange Gäste durchschnittlich im Park bleiben
- In welchen Bereichen sie wie lange verweilen
- Welche Routen sie typischerweise durchlaufen
- Wie sich der Besuchsverlauf über den Tag entwickelt
Nutzen für den Park:
- Personal- und Reinigungsplanung auf Basis realer Nutzung
- Optimierung der Öffnungs- und Betriebszeiten von Verkaufsstellen
- Entzerrung von Stoßzeiten durch gezielte Angebote in Nebenzeiten
- Identifikation von „durchlaufenden Zonen“ ohne längere Verweildauer (Potenzial zur Aufwertung)
Beispiel:
Ein Park stellte fest, dass Besucher am Vormittag bestimmte Attraktionen sehr schnell „abarbeiteten“, aber danach längere Pausen einlegten. Die Betreiber entschieden, gezielt neue Sitzgelegenheiten, schattige Ruhezonen und kleinere Gastronomieangebote entlang des typischen Mittagslaufs zu platzieren - mit starkem Anstieg der Verweildauer in diesen Zonen.
3. Konsumverhalten und Sortimentssteuerung
Wenn das Kassensystem mit dem Ticket-Scan verknüpft ist, lässt sich präzise analysieren, welche Produkte von welchen Besuchergruppen gekauft werden - und zu welchen Tageszeiten.
Mögliche Erkenntnisse:
- Welche Produkte laufen zu welchen Zeiten besonders gut?
- Welche Artikel werden häufig kombiniert gekauft (Cross-Selling-Potenziale)?
- Welche Altersgruppen oder Tickettypen kaufen bevorzugt welche Produkte?
- Welche Verkaufsstellen funktionieren besonders gut für bestimmte Produktgruppen?
Beispiel:
Ein Park erkannte durch die Analyse, dass Kombi-Menüs bei jungen Erwachsenen zwischen 14 und 16 Uhr besonders gut verkauft wurden - allerdings nur an einem bestimmten Verkaufsstand. Grund: Die Lage war nahe einer Wasserattraktion, die vor allem von dieser Zielgruppe genutzt wurde. Durch gezielte Bewerbung dieses Menüs an weiteren Standorten, die ähnliche Besucherprofile aufwiesen, ließ sich der Umsatz des Menüs parkweit um 18 % steigern.
4. Zielgruppenverhalten differenzieren
Über die Ticketkategorie (z. B. Erwachsenenticket, Familienticket, Schulticket) können auch Unterschiede im Verhalten verschiedener Besuchergruppen identifiziert werden:
- Welche Bereiche des Parks sprechen welche Zielgruppe besonders an?
- Wie unterscheidet sich das Kaufverhalten von Einzeltickets gegenüber Gruppen oder Jahreskarteninhabern?
- Welche Uhrzeiten bevorzugen bestimmte Gruppen?
- Welche Aufenthaltsdauer ist typisch?
Beispiel:
Familien mit Kleinkindern blieben im Durchschnitt nur rund vier Stunden im Park, verbrachten jedoch überdurchschnittlich viel Zeit in einem bestimmten Themenbereich. Ein zusätzlicher Snackpoint in dieser Zone, speziell mit kindgerechtem Angebot, erzielte bereits in der ersten Saison ein Umsatzplus von 35 %.
5. Auslastung und Besuchsverhalten saisonal vergleichen
Die gesammelten Daten lassen sich auch in der zeitlichen Entwicklung betrachten:
- Gibt es signifikante Unterschiede zwischen Ferien- und Schulzeit?
- Wie verändert sich das Verhalten bei verschiedenen Wetterbedingungen?
- Gibt es Unterschiede an Event-Tagen?
Beispiel:
An heißen Tagen blieb ein Parkbesuch zwar kürzer, jedoch wurde an bestimmten Verkaufsständen deutlich mehr konsumiert - vor allem kalte Getränke und Eis. Die Betreiber richteten mobile Verkaufsstellen an stark frequentierten Routen ein, speziell für heiße Tage - mit durchweg positiver Resonanz und hohem Zusatzumsatz.
So entstehen datenbasierte Entscheidungen
Datenanalyse muss nicht kompliziert sein - mit den richtigen Tools lassen sich viele dieser Erkenntnisse direkt aus dem Kassensystem heraus ableiten. Das ToucanTix Kassensystem bietet dafür:
- Echtzeit-Reporting
- Standort- und artikelbezogene Auswertungen
- Zeitanalysen (Tagesverlauf, Wochenvergleiche)
- Exportfunktionen zur weiteren Analyse
- Visualisierungen wie Heatmaps und Verlaufsdiagramme
Die Kunst besteht darin, aus diesen Auswertungen konkrete Maßnahmen abzuleiten - sei es kurzfristig (z. B. Personal anpassen, Angebote bewerben) oder langfristig (z. B. Investitionen, Angebotsentwicklung, Umbauten).
Fazit: Aus Daten wird Wissen - und aus Wissen wird Wirkung
Die eigentliche Stärke der Besucherstromanalyse liegt nicht in der Technik, sondern in ihrer praktischen Anwendbarkeit. Wer weiß, wie sich Besucher durch den Park bewegen, was sie wann und wo konsumieren, und welche Gruppen sich wie verhalten, kann:
- Angebote gezielter gestalten
- Ressourcen effizienter einsetzen
- Umsatzpotenziale heben
- und das Besuchserlebnis spürbar verbessern
Der Aufwand für die Datenerhebung ist dank moderner Kassensysteme gering - der Nutzen dagegen ist erheblich.
Im vierten und letzten Teil dieser Artikelreihe zeigen wir, wie diese Erkenntnisse für gezieltes Marketing, Besucherbindung und Angebotssteuerung eingesetzt werden können.
