Grote kans dat je voor je ticketverkoop bij Ticketmatic uitkomt. Wij zien de tool regelmatig voorbijvliegen in onze data- en BI-projecten binnen de cultuursector. Denk bijvoorbeeld bij SSPH Haarlem en Zaantheater. Sta je te trappelen om die Ticketmatic-data te ontsluiten, maar kun je wel wat slimme tips van een ervaren partij gebruiken? Geen stress, wij hebben de blauwdruk al voor je klaarliggen. We delen onze beste insights en praktijkervaringen graag met je.

Waarom data ontsluiten uit Ticketmatic?

Veel organisaties willen verder kijken dan alleen de verkoopcijfers van vandaag. Ze zoeken antwoorden op vragen als: hoe loopt de verkoop van specifieke zalen of genres door de jaren heen? Door Ticketmatic-data te ontsluiten voor Business Intelligence (BI) en AI, leg je de fundering voor een écht datagedreven theater.

Ticketmatic staat natuurlijk nooit op een eiland; vaak draait het zij aan zij met systemen zoals Yesplan voor planning of Exact voor de boekhouding. Hoewel veel partijen de basiskoppeling al hebben staan, denk aan het pushen van ticket-aantallen naar Yesplan, blijft de echte waarde vaak nog onbenut.

Zodra je diepere analyses wilt maken, zoals de verkoop afzetten tegen horeca-omzet of trends vergelijken over verschillende seizoenen, begint vaak het grote knutselen in Excel. Omdat je echt de gedetailleerde informatie nodig heb van Ticketmatic, zul je die moeten ophalen of exporteren. Een keertje handmatig data verzamelen is nog wel te overzien, maar als je dit structureel wilt aanpakken, verlies je onwijs veel kostbare tijd. Dit is dan ook de reden waarom veel organisaties deze data ontsluiten.

De beperkingen van standaard rapportage van Ticketmatic

Waarom kiezen organisaties voor een extern platform zoals PowerBI en/of een data ware- of lakehouse in plaats van de standaard rapportages in Ticketmatic?

• Gebrek aan flexibiliteit: Standaard rapportages zijn vaak rigide. Complexe vragen over ticketverkoop over meerdere jaren of cross-sectorale analyses zijn lastig uit te voeren omdat Ticketmatic deze informatie niet bevat. Vaak is het gelimiteerd aan een evenementen beschrijving, type tickets en aantal verkochte tickets.
• Geen integrale blik: Je wilt data uit Ticketmatic combineren met marketingdata, financiële cijfers uit AFAS of Exact en je evenement uit Yesplan.
• Historische data: Voor goede trendanalyses heb je een historisch archief nodig, wat niet altijd mogelijk is in de applicatie. Waardoor je vaak terecht komt bij een data ware- of lakehouse.

Hoe ontsluit je de data uit Ticketmatic?

Technisch gezien is de REST API je startpunt om de data van Ticketmatic te ontsluiten. De documentatie is solide en legt precies uit hoe je die API-key regelt om je data-aanvragen te autoriseren.

In de praktijk zien we dat de meeste organisaties deze data direct streamen naar een data warehouse of lakehouse. Zie dit als je single point of truth: één centrale plek waar alle data uit je verschillende systemen samenkomt voor het echte BI- en AI-werk. Hier kun je de data grondig opschonen, dubbele velden tackelen en de datakwaliteit continu bewaken. Je bouwt dus niet zomaar een rapportage, maar een ijzersterk fundament waar de hele organisatie blind op kan vertrouwen. Een onmisbare stap voor elk theater dat écht datagedreven wil werken.

Welke inzichten levert data uit Ticketmatic op?

Door Ticketmatic data te ontsluiten en eventueel ook te combineren met andere bronsystemen zoals je planning, horeca en/of boekhouding systeem kan je goed inzicht krijgen in de operatie. Voorbeelden van vraagstukken die we voorbij zagen komen zijn:

• Evenementen-analyse: Wat is de omzet per evenement verdeeld over de ticketverkoop ten opzichte van de horeca omzet?
• Marketing: Hoe richten we onze marketing in aan de hand van de verkooptrend van het type genre?
• Zaalbezetting: Hoe efficiënt worden de zalen benut over het gehele seizoen?
• Doelgroep analyse: Welke leeftijdscategorie bezoekt ons evenement? Waar komen deze vandaan?
• Financiële prognoses: Wat zijn de verwachte kosten voor het personeel en horeca?
• .. Maak het zo gek als je wilt!

Waar moet je op letten bij het ontsluiten van Ticketmatic?

De hoeveelheid data in de Ticketmatic API kan behoorlijk overweldigend zijn. Om tot de kern te komen, moet je vaak verschillende tabellen ophalen en slim aan elkaar knopen. Dit zijn onze belangrijkste learnings na onze Ticketmatic-koppelingen:

• De hiërarchie: Ticketdata volgt een specifieke boomstructuur. Je hebt orders met daaronder de individuele tickets. Om per regel je verkoopcijfers te zien, moet je deze data "platslaan" (denormaliseren). Zo krijg je een helder overzicht op ticketniveau. Hier kan het goed zijn om per regel dan ook wat informatie uit je order op te slaan om een volledig beeld te krijgen.
• Slim/incrementeel laden: In Ticketmatic loopt het aantal rijen snel op in de miljoenen. Logisch, want elk verkocht, gecanceld of uitgegeven ticket telt mee. Doe dit een aantal jaar en dan heb je zo een flinke hoeveelheid data. Je wilt niet elke dag die hele berg data opnieuw ophalen. Door incrementeel te laden, haal je alleen de nieuwe of gewijzigde rijen op. Dat bespaart je een hoop laadtijd en cloudkosten!
• Leeftijd vs. moment van aankoop: Marketingteams willen vaak weten wie er écht in de zaal zit. Belangrijke tip: bereken de leeftijd van de bezoeker op het moment van aankoop. Let wel op de "ouder-kind-valkuil": bij kindervoorstellingen zie je in de data vaak de leeftijd van de ouders terug. Houd hier rekening mee in je analyses om een vertekend beeld te voorkomen.
• Kijk verder dan Ticketmatic: Alleen Ticketmatic analyseren is een goed begin, maar de echte magie ontstaat pas bij de link naar andere systemen. Blijf je puur bij ticketdata? Gebruik dan de ingebouwde rapportages van Ticketmatic zelf. Wil je de diepte in met cross-analyses? Dan is een data ware- of lakehouse een logische volgende stap om alles naadloos samen te brengen.

Ticketmatic ontsluiten voor BI of AI doeleinden?

Ben je benieuwd hoe wij dagelijks Ticketmatic-data ontsluiten voor diverse organisaties? Of heb je gewoon behoefte om eens te spiegelen? Bij Quantile helpen we je graag verder. Zo helpen wij organisaties met het opzetten van een data ware- of lakehouse in combinatie met BI/AI doeleinden. Hiermee transformeer je ruwe data naar een krachtige BI-omgeving vol waardevolle inzichten, klaar voor de toekomst met AI. Wil je liever hulp bij het ontsluiten? Dan is welicht onze Ticketmatic-connector de oplossing voor jou. Wij verzorgen de configuratie en het beheer, zodat jij je volledig kunt focussen op het gebruik van de data.

Benieuwd naar de mogelijkheden? Neem contact met ons op via de website of stuur een mail naar info@quantile.nl.