Plataforma del sector eventos que necesita estimar la demanda de conciertos antes de su lanzamiento, para tomar decisiones sobre aforo, precios y viabilidad del evento.

Actualmente, estas decisiones se basan en experiencia previa y análisis manual de eventos similares.

Dificultad para predecir cuántas entradas se venderán para un evento nuevo.

Riesgo de fijar precios incorrectos o elegir aforos inadecuados.

Dependencia de criterio subjetivo sin un modelo consistente basado en datos históricos.

Acceso a base de datos histórica de eventos (artistas, ciudades, precios, ventas).

Capacidad de procesar variables como artista, ubicación, fecha y pricing.

Sistema capaz de generar predicciones en tiempo real para nuevos eventos.

Desarrollo de un sistema de IA predictiva que estima la demanda de un evento a partir de datos históricos.

El sistema identifica eventos similares en base a variables como artista, ciudad y características del evento, y utiliza esa información para estimar capacidad, precios y volumen de ventas esperado.

Genera predicciones en tres escenarios (optimista, realista y pesimista) para ayudar en la toma de decisiones.

Además, ajusta el precio de las entradas en base al comportamiento histórico y simula el impacto del precio en el número de entradas vendidas.

Mejor toma de decisiones en la planificación de eventos.

Reducción del riesgo asociado a pricing y aforo.

Uso de datos históricos para sustituir decisiones basadas en intuición.

Mayor control sobre ingresos potenciales antes del lanzamiento.

Estimación de ventas de entradas por evento

Selección de aforo óptimo

Propuesta de pricing basada en datos

Simulación de escenarios de venta

Identificación de eventos comparables