Reporting Entertainment-Branche: steuern statt raten
Wir bauen dir ein Power-BI-Reporting, das Vorverkauf, Marketing und Ergebnis je Veranstaltung in eine klare Steuerungslogik bringt.
- Vorverkauf gegen Referenzkurve im Blick
- Deckungsbeitrag je Veranstaltung tagesaktuell
- Erlös je Besucher über alle Erlösarten
Wenn Reporting zu spät kommt, ist das Spiel schon gelaufen
In der Entertainment-Branche entscheidet ihr oft in Tagen: Vorverkauf zieht an oder kippt, Marketing muss nachsteuern, Booking braucht Fakten.
Wenn Zahlen in Excel stecken, Ticketing und Gastro getrennt laufen und die Showkalkulation nicht mit der Abrechnung verbunden ist, entsteht Steuerung aus Bauchgefühl statt Daten.
Was gutes Reporting hier leisten muss
Du brauchst Kennzahlen, die früh genug reagieren – und eine Logik, die jede Veranstaltung vergleichbar macht.
Vorverkauf frühzeitig steuerbar machen
Ohne Referenzkurve erkennst du Trendbrüche zu spät. Ein guter Verlauf-Vergleich zeigt dir früh, wann Marketing wirklich eingreifen muss.
Ergebnis je Veranstaltung statt Rückspiegel
Wenn der Deckungsbeitrag erst Wochen später feststeht, sind Booking-Entscheidungen blind. Reporting muss Kalkulation und Ist-Zahlen sauber zusammenbringen.
Erlös & Kosten ganzheitlich verbinden
Ticket, Gastro, Sponsoring und Personal gehören zusammen. Nur so steuerst du Erlös je Besucher, Personaleinsatz und Spitzenlast in einem Bild.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
Projekte
zufriedenheit
Für wen lohnt sich Reporting in der Entertainment-Branche?
Für Veranstalter, Venues und Entertainment-Teams, die mehrere Events parallel steuern und nicht mehr in Excel nachrechnen wollen.
Besonders, wenn Marketingbudgets im laufenden Vorverkauf entschieden werden, Ticketing- und Gastro-Umsätze getrennt betrachtet sind oder ihr Deckungsbeitrag je Veranstaltung nicht zeitnah seht.
Was steckt im Paket?
Ein klarer Reporting-Startpunkt, der schnell produktiv wird – und später sauber skaliert.
KPI-Set für Veranstaltungen
Wir definieren mit dir die Steuerungs-KPIs: Vorverkaufsverlauf gegen Referenzkurve, Auslastung, Sitzplatzertrag, Erlös je Besucher gesamt, Marketingkosten je verkauftem Ticket und Deckungsbeitrag je Veranstaltung.
Datenmodell: Ticketing, Gastro, Kosten
Wir verbinden die relevanten Quellen und bauen ein robustes Modell, damit Ticketumsatz, Gastronomie und Personalkosten pro Veranstaltung vergleichbar werden.
Power BI Dashboards für Rollen
Ein Board für Booking/Management (Programm & Ergebnis), eins für Marketing (Vorverkauf & Budget), eins für Operations (Einlassdauer, Spitzenlast, Personalstunden je Besucher).
Governance & Betrieb light
Namenskonventionen, Zugriffe, Refresh-Logik und klare Zuständigkeiten – damit dein Reporting nicht nach dem Go-live wieder zerfällt.
Lass uns euren Reporting-Gipfelweg kurz abstecken
- Use Cases klären: Vorverkauf, Ergebnis, Operations
- Quellen checken: Ticketing, Gastro, Finance
- Konkreter Fahrplan fürs Power BI Reporting
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis – typische Ausgangslagen, klare Ergebnisse.
Mehr Transparenz im Vorverkauf & Marketingsteuerung
Ausgangslage
- Vorverkaufsverläufe wurden manuell verglichen
- Marketingbudget wurde ohne Datengrundlage nachgesteuert
- Keine Referenzkurve je Genre/Location
- Stornoquote und Sponsoring separat ausgewertet
Ergebnis
- Vorverkaufsverlauf gegen Referenzkurve im Dashboard
- Frühwarnlogik für Abweichungen je Veranstaltung
- Marketingkosten je verkauftem Ticket transparent
- Gemeinsame Sicht für Marketing und Booking
Ergebnis je Veranstaltung inkl. Gastro & Personal sauber steuerbar
Ausgangslage
- Showkalkulation nur in Excel, ohne Abrechnungslink
- Gastronomieumsatz nicht je Veranstaltung zugeordnet
- Aushilfenstunden nachträglich, ohne Besucherbezug
- Kein Blick auf Erlös je Besucher gesamt
Ergebnis
- Deckungsbeitrag je Veranstaltung konsistent berechnet
- Erlös je Besucher über Ticket und Gastro kombiniert
- Personalstunden je Besucher als Steuerungsgröße
- Operations-Board für Einlassdauer und Spitzenlast
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Strukturiert wie eine gute Tour: erst Route, dann Etappen, dann Höhenmeter.
Erstgespräch
Wir klären eure Steuerungsfragen: Welche Entscheidungen sollen mit Reporting schneller und sicherer werden (Vorverkauf, Marketing, Booking, Operations)? Danach schneiden wir die ersten Use Cases sauber ab.
Setup
Wir bauen das Datenmodell und die ersten Power BI Dashboards. Fokus: korrekte Zuordnung je Veranstaltung, saubere KPI-Definitionen und ein Reporting, das du wirklich nutzen willst.
Training
Wir nehmen die Nutzer mit: KPI-Logik, Drilldowns, Self-Service-Grenzen. Ziel ist, dass Controlling, Marketing und Operations dieselbe Sprache sprechen.
Skalierung
Wenn die Basis sitzt, erweitern wir schrittweise: mehr Events, mehr Quellen, bessere Governance, optionale Plattform-Themen mit Microsoft Fabric für Datenpipelines und Betrieb.
So verändert sich eure Steuerung mit gutem Reporting
Du gehst von Excel-Nacharbeit zu einem klaren Cockpit für Veranstaltungen.
- Vorverkauf wird manuell verglichen
- Marketing wird ohne Referenzkurve gesteuert
- Gastro und Ticket getrennt ausgewertet
- Ergebnis je Veranstaltung kommt zu spät
- Personalstunden ohne Besucherbezug
- Vorverkauf gegen Referenzkurve im Blick
- Marketingkosten je verkauftem Ticket steuerbar
- Erlös je Besucher gesamt transparent
- Deckungsbeitrag je Veranstaltung zeitnah verfügbar
- Personalstunden je Besucher als Planungsgröße
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
Ausgangssituation:
- Absatz- und Produktionsplanung auf Basis von Erfahrung statt Daten
- Unzureichende Transparenz über Nachfrageentwicklung am Markt führte zu Planungsunsicherheit
Ergebnis:
- KI-basierte Absatzprognosen als Grundlage für die Produktionssteuerung
- Effiziente Ressourcennutzung und frühzeitig erkennbare Nachfrageentwicklung
GBG Unternehmensgruppe
Ausgangssituation:
- Fragmentierte BI-Landschaft mit Tools wie Snowflake und Tableau
- Strategischer Wunsch nach Microsoft-Integration zur Vereinheitlichung
Ergebnis:
- Integration in das Microsoft-Ökosystem reduziert Systembrüche und vereinfacht die Datenarchitektur
- Unternehmensweite Migration von Tableau und Snowflake zu Power BI und Fabric
EW GROUP GmbH
Ausgangssituation:
- Daten aus zahlreichen internationalen Tochtergesellschaften waren verteilt und schwer vergleichbar
- Management hatte keinen konsolidierten Überblick über zentrale KPIs der einzelnen Gesellschaften.
Ergebnis:
- Zentrale Daten- und Reportingplattform schafft Transparenz über Kennzahlen aller Gesellschaften.
- Fundierte Managemententscheidungen auf Basis konsolidierter Daten statt isolierter Einzelreports.
Pakete, die Reporting wirklich nutzbar machen
Du bekommst einen klaren Einstieg – und kannst danach sauber ausbauen.
- KPI-Definition für 1 Use Case
- Erstes Power BI Dashboard
- Basis-Datenmodell und Refresh-Setup
- Übergabe mit kurzer Einweisung
- Vorverkauf gegen Referenzkurve
- Deckungsbeitrag je Veranstaltung
- Erlös je Besucher gesamt inkl. Gastro
- Rollen-Dashboards für Teams
- Mehrere Quellen und Event-Strukturen
- Microsoft Fabric für Pipelines/Betrieb
- Governance, Zugriffe, Namenskonzept
- Enablement für Self-Service im Team
Lass uns euren Reporting-Gipfelweg kurz abstecken
- Use Cases klären: Vorverkauf, Ergebnis, Operations
- Quellen checken: Ticketing, Gastro, Finance
- Konkreter Fahrplan fürs Power BI Reporting
Häufige Fragen
Welche KPIs sind für Entertainment-Reporting besonders wichtig?
In der Praxis sind das vor allem: Vorverkaufsverlauf gegen Referenzkurve, Auslastung, Sitzplatzertrag, Deckungsbeitrag je Veranstaltung, Erlös je Besucher gesamt (Ticket + Gastro + weitere Erlöse), Marketingkosten je verkauftem Ticket, Stornoquote sowie Operations-KPIs wie Personalstunden je Besucher und Einlassdauer/Spitzenlast.
Können wir Ticketing, Gastro und Finance in einem Reporting verbinden?
Ja – genau daran scheitert es oft, wenn Daten in Silos liegen. Entscheidend ist eine saubere Zuordnung je Veranstaltung (IDs, Spieltag, Location, Veranstalter) und ein Datenmodell, das Erlöse und Kosten gemeinsam auswertbar macht. Das setzen wir in Power BI auf, bei Bedarf mit Microsoft Fabric als Plattform-Basis.
Wie schnell sehen wir erste Ergebnisse?
Wenn Use Case und Datenquellen klar sind, kann ein erstes produktives Power BI Dashboard schnell stehen. Wichtig ist: lieber ein klar abgegrenzter erster Gipfel als ein riesiges „Alles auf einmal“-Vorhaben.
Was müssen wir intern beitragen?
Du brauchst bei euch feste Ansprechpartner aus Controlling/Finance, Marketing und (wenn relevant) Operations – plus jemanden aus IT für Zugriffe und Datenquellen. Wir führen, aber ohne eure Fachlogik und Datenverantwortung geht es nicht.