Tixly is hard op weg de Nederlandse markt te veroveren. Wij mochten al met deze tool werken tijdens een van onze data- en BI-projecten in de culturele sector (bijvoorbeeld bij het Luxor Theater). Zelf klaar om die Tixly-data te ontsluiten en kun je wel wat slimme tips van een ervaren partij gebruiken? Geen stress, wij zullen wat kennis delen zodat je die perfecte koppeling kan inrichten. In deze blog delen we onze inzichten en praktijkervaringen graag met je!

Waarom data ontsluiten uit Tixly?

Veel organisaties werken met Tixly vanwege de moderne interface en flexibiliteit, maar de echte kracht zit onder de motorkap. De vraag is: hoe haal je die waarde eruit? Je wilt immers niet alleen weten dat je verkoopt, maar begrijpen waarom. Welke genres zorgen voor een piek in de baromzet? En hoe verhoudt de bezettingsgraad van die nieuwe zaal zich tot de rest van je portfolio? Door Tixly data te ontsluiten en inzichtelijk te maken, verander je ruwe cijfers in directe sturing.‍

‍In de culturele sector is je ticketing systeem zoals Tixly vaak de 'hartslag', terwijl systemen als Yesplan of Exact de rest van het lichaam vormen. Vaak praten deze systemen wel een beetje met elkaar, denk aan een simpele synchronisatie van verkoopaantallen van Tixly naar Yesplan, maar de échte diepgang ontbreekt. Je mist de context.

Zonder geautomatiseerde koppeling beland je al snel in de 'Excel-hel'. Je bent constant bezig met het exporteren van exports en probeert handmatig verbanden te leggen tussen je ticketverkoop en andere KPI’s. Dat is niet alleen foutgevoelig, het is vooral een enorme tijdsbesteding. Voor een moderne organisatie is dat simpelweg geen optie meer. Daarom kiezen slimme organisaties voor een structurele data-ontsluiting. Door eenmalig een solide rapportage-omgeving neer te zetten, win je die tijd terug en creëer je eindelijk de broodnodige consistentie in je inzichten.

De beperkingen van standaard rapportage van Tixly

Hoewel Tixly fantastische ingebouwde dashboards heeft, loop je voor het échte data-werk vaak tegen een glazen plafond aan. Dit is waarom partijen vor externe data-oplossing gaan zoals PowerBI en/of data ware- of lakehouses:

• Vrijheid in je analyse: Standaard rapportages zijn gestandaardiseerd voor alle gebruikers. Soms wil je als organisatie dieper in je data duiken. Bijvoorbeeld analyses doen over verschillende genres of zalen. Niet alle standaard rapportage mogelijkheden bieden je dat. Zodra je de data ontsluit, zijn de filters en assen eindeloos. Jij bepaalt de regels, niet de software.
• Alleen ticketing data': Tixly vertelt je alles over de ticket, maar weinig over de rest. Pas als je die data mixt met je marketingfunnel, je financiële administratie in Exact of AFAS en de evenementen data uit Yesplan, ontstaat er een totaalplaatje. Je gaat van 'hoeveel tickets zijn er verkocht' naar 'wat is de verhouding horeca omzet ten opzichte van de ticketverkoop voor genre X'.
• Bouwen aan een historisch geheugen: Applicaties zijn gebouwd voor de operatie van nu, niet als archief voor de afgelopen tien jaar. In een data warehouse of lakehouse bouw je een historisch archief op. Zo blijven je trendanalyses ook over vijf jaar nog loepzuiver, ongeacht updates of wijzigingen in de bron.

Hoe ontsluit je de data uit Tixly?

Je ontsluit Tixly data doormiddel van de REST API. De documentatie bevat de informatie van welke componenten je de informatie van kan ophalen.

In de praktijk zien we dat organisaties vaak niet alleen Tixly ontsluiten. De vooruitstrevende organisaties kiezen voor een toekomstbestendige setup met een data warehouse of lakehouse. Zie dit als de 'motorkamer' van je theater: één centrale plek waar Tixly-data samenkomt met de rest van je tech-stack.

Dit gaat verder dan alleen een overzichtje maken. Je haalt bijvoorbeeld elke dag de data op van Tixly en andere software systemen en laadt dat in je eigen ware- of lakehouse. Het is de plek waar je ruwe data polijst, incorrect data wegfiltert en een single source of truth bouwt. Zo creëer je geen statische rapportages, maar een dynamisch platform dat meegroeit met je ambities. Het resultaat? Een betrouwbaar fundament waar die diverse teams hun vragen kunnen beantwoorden doormiddel van de data. Of je nu je marketing aanscherpt of je programmering optimaliseert. Een onmisbare stap voor elke organisatie dat écht datagedreven wil werken.

Welke inzichten levert data uit Tixly op?

Door Tixly-data te mixen met je planning, horeca en boekhouding, krijg je een 360-graden beeld dat verder gaat dan alleen kaartverkoop. Zo hebben we bijvoorbeeld voor organisaties inzicht gegeven in bijvoorbeel:

• Winst/verlies van een evenement: Wat is de werkelijke winstgevendheid van een event als je ticketverkoop en horeca omzet daarin meeneemt?
• Marketing: Hoe stem je je budget en campagnes af op de verkooptrend van specifieke genres?
• Bezoekersanalyse: Wie zit er écht in de zaal? Krijg een beeld van de leeftijdscategorieën en de herkomst van je bezoekers.
• Kosten: Wat zijn de voorspelde personeels- en horecakosten op basis van je historische verkoopdata?

Maak het zo gek als je wilt; als je de data bevat kan je alle kanten op!

Waar moet je op letten bij het ontsluiten van Tixly?

De hoeveelheid data in de Tixly API kan behoorlijk overweldigend zijn. Waarschijnlijk zul je verschillende endpoints moeten benaderen en data aan elkaar moeten knopen om tot je gewenste resultaat te komen. Dit zijn onze belangrijkste learnings na onze Tixly-koppelingen:

• Slim laden (incrementeel): Bij Tixly loopt het aantal dataregels snel in de miljoenen, logisch, want elk verkocht, gecanceld of aangepast ticket telt mee. Je wilt niet elke dag die hele berg data opnieuw ophalen. Door te kiezen voor incrementeel laden, haal elke keer alleen de wijzigingen of nieuwe regel op. Dat bespaart je een hoop wachttijd en drukt de cloudkosten aanzienlijk!
• Leeftijd vs. moment van aankoop: Marketingteams willen vaak weten wie er écht in de zaal zit. Onze tip: bereken de leeftijd van de bezoeker altijd op het moment van aankoop. Let daarbij op de "ouder-kind-valkuil": bij familievoorstellingen zie je vaak de geboortedatum van de koper (de ouder). Door hier slim op te filteren, voorkom je een vertekend beeld in je doelgroepanalyse.
• Kijk verder dan de bron: Tixly analyseren is een fantastische start, maar de echte magie ontstaat pas zodra je de silo’s doorbreekt. Wil je alleen basiscijfers? Dan volstaan de ingebouwde rapportages van Tixly vaak wel. Wil je echter de diepte in met cross-analyses (bijvoorbeeld ticketverkoop van genres vergelijken)? Dan is een data warehouse een logische stap om alles naadloos samen te brengen.

Tixly ontsluiten voor BI of AI doeleinden?

Ben je benieuwd hoe wij dagelijks Tixly-data ontsluiten? Of wil je gewoon een vraag stellen over dit onderwerp? 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. Mocht je hulp willen bij het ontsluiten, dan ligt onze Tixly-connector voor je klaar. 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.