Analítica predictiva para productoras teatralesDecide a tiempo.
Anticipa cómo va a ir cada obra y actúa mientras todavía importa. Cue Analytics lee la taquilla semanal de cada obra y te dice, cada semana, hacia dónde va y cuánto recaudará. Hecho y comprobado con 35 años de datos de Broadway.
- 8 de cada 10 cierres, avisados con antelación
- Unas 7 semanas de antelación media
- 11 % de error semanal en la previsión a un mes, frente al 15 % de suponer que nada cambia
¿Qué es Cue Analytics?
Cue Analytics es analítica predictiva para espectáculos en vivo. Con la taquilla semanal de cada obra, dice a las productoras cada semana hacia dónde va (un semáforo de cierre a dos meses) y cuánto recaudará en los tres siguientes, para decidir a tiempo la programación, el marketing y las salas. Probado con 35 años de datos de Broadway.
¿Por qué las decisiones sobre una obra llegan tarde?
La mayoría de las decisiones sobre el futuro de una obra se toman con informes semanales y experiencia. Cuando la tendencia ya es evidente, las mejores opciones han pasado.
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Programación
Alargar, acortar o añadir funciones se decide cuando ya queda poco margen para elegir.
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Marketing
El presupuesto se reparte por intuición, no donde va a marcar la diferencia.
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Salas y planificación
Renovar una sala o una licencia, o planificar la siguiente producción, se hace a menudo sin una visión clara de lo que queda de temporada.
¿Qué responde Cue Analytics cada semana?
Cue Analytics responde cada semana a tres preguntas sobre cada obra que tienes en cartel: hacia dónde va, cuánto recaudará y si llegará a la temporada prevista.
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¿Hacia dónde va?
Un semáforo de cierre para los dos meses siguientes (rojo, ámbar o verde), con el motivo en lenguaje llano, por ejemplo «la recaudación cae frente a la mejor semana de la obra».
Las obras en rojo tuvieron 15 veces más probabilidades de cerrar que las marcadas en verde: 6 de cada 10 frente a 4 de cada 100.
Rojo es un 34 % o más de probabilidad de cerrar en los dos meses siguientes; ámbar, entre el 22 % y el 34 %; verde, menos del 22 %. Los umbrales se fijaron con las temporadas 2014-2016, antes de la prueba.
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¿Cuánto recaudará?
La taquilla de los tres meses siguientes, con un escenario pesimista y otro optimista (normalmente ±22 % en una semana). Ya tiene en cuenta la posibilidad de que la obra cierre antes.
Error semanal medio: 11 % a un mes, frente al 15 % de suponer que la taquilla será igual que esta semana; 14 % a tres meses, frente al 19 %.
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Se construye en el piloto
¿Llegará a la temporada prevista?
El mes de cierre más probable frente al que tenías previsto, actualizado cada semana. Muchas producciones amplían por medias temporadas; esta es la respuesta a «¿compensa seguir hasta febrero, o hasta julio?».
Necesita tus temporadas previstas, así que la construimos contigo durante el piloto.
En los estrenos también enseña qué pasó con las obras del pasado que arrancaron de forma parecida: de cada diez, cuántas llegaron a los seis meses y cuántas al año. Complementa tu gestión de ingresos (revenue management): no fija el precio de las entradas.
¿Cómo funciona un piloto con tus obras?
Un piloto de Cue Analytics dura 12 semanas: cargamos tu historial y comprobamos el acierto con tus propias obras, recibes una alerta semanal y tu equipo lo usa en decisiones reales antes de decidir si seguir.
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Semanas 1 a 2
Tus datos
Cargamos tu historial y comprobamos el acierto con tus propias obras. Para empezar solo necesitamos la taquilla semanal, el aforo, los precios por zona y las fechas de los contratos.
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Semanas 3 a 4
Una alerta semanal
Un informe cada lunes por correo o en una web privada, con un aviso cuando una obra cambia de color.
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Semanas 5 a 12
Uso real
Tu equipo lo usa en sus decisiones. Al final revisamos juntos el acierto y decides si seguir.
¿Qué podríamos construir con tus propios datos?
La taquilla pública es solo el punto de partida. Con tus datos, esto es lo siguiente que construiríamos y probaríamos contigo; hoy no forma parte del sistema.
Demanda por fecha y tipo de entrada
Qué funciones y qué zonas se venderán, y cuáles necesitarán un empujón.
Precios según la demanda
Lo probaríamos por fecha, función y zona, mientras todavía hay tiempo para vender.
Qué mueve de verdad las ventas
El efecto del reparto, los premios, las campañas, los festivos y los puentes.
Rentabilidad, semana a semana
Cuándo deja cada obra de cubrir sus costes, frente a la temporada prevista.
¿Hemos hecho ya precios según la demanda?
Sí. Para Clübo, un operador español de aparcamientos, construimos el sistema que pone precio a cada plaza según la demanda y la ocupación. Una butaca de teatro es el mismo problema: el aforo que no se vende se pierde para siempre. Ver el caso de Clübo.
Tus datos solo se usan para tu piloto, y podemos firmar un acuerdo de confidencialidad antes de que compartas nada.
¿Funciona de verdad?
Lo comprobamos con Broadway de 2017 a 2020, años que el sistema no vio mientras aprendía, como si se hubiera usado en directo.
- 8 de cada 10 cierres, avisados con antelación
- ~7 semanas de antelación media cuando avisó
- 6 de cada 10 obras marcadas en rojo cerraron en 2 mesesDe las marcadas en verde, solo 4 de cada 100.
- 11 % de error semanal medio en la previsión a un mes15 % si supones que nada cambia.
¿Qué supusieron 8 semanas de aviso para Escape to Margaritaville?
Escape to Margaritaville pasó a rojo el 6 de mayo de 2018, ocho semanas antes de cerrar el 1 de julio. En esas ocho semanas:
- 580.000 $ de recaudación semanal media
- 55 % de localidades vendidas: unas 47.000 vacías
- 1 de cada 3 dólares de lo que habría recaudado con la sala llena
¿Cuánto se acercó una previsión de taquilla a 12 semanas para The Lion King?
El 16 de diciembre de 2018 el sistema previó la taquilla de The Lion King para las 12 semanas siguientes, como lo habría hecho esa semana. Así quedó frente a lo que recaudó de verdad:
- 25,2 M$ previstos para las 12 semanas; recaudó 25,3 M$
- 11 de 12 semanas dentro del rango; solo la de Nochevieja recaudó más
- 12 % de error semanal medio, en línea con la prueba de 2017-2020
¿Qué acertó y qué falló el 22 de diciembre de 2019?
En la foto de esa semana, el sistema tuvo 28 aciertos y 3 fallos entre las obras en rojo o en verde. Ver la tabla completa.
¿Dónde acertó y dónde no?
Cuatro casos reales de Broadway de la prueba: dos que vio venir, una falsa alarma y uno que no vio. También enseñamos los fallos.
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Acierto
Escape to Margaritaville
En rojo desde el 06/05/2018, 8 semanas antes de cerrar el 01/07/2018.
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Acierto
Groundhog Day
El riesgo subió a medida que se acercaba el cierre del 17/09/2017.
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Falsa alarma
The Play That Goes Wrong
37 semanas en rojo sin cerrar en los 2 meses siguientes; cerró el 06/01/2019.
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No lo vio venir
Kinky Boots
Cerró el 07/04/2019, en una fecha pactada de antemano, sin que la taquilla lo anunciara (riesgo máximo del 6 % en sus últimos 2 meses).
Límites, con honestidad: los datos van de 1985 a marzo de 2020; todavía no es un servicio que se actualice solo; en otro mercado lo validamos primero con tus datos; no recomienda precios; no ve las temporadas cerradas de antemano, las decisiones de costes ni los cambios de reparto. Por eso tus cierres previstos son lo primero que añadimos en un piloto.
Prueba la demo interactiva de 2020 Descarga un informe de ejemplo (PDF)
¿Cuándo no necesitas Cue Analytics?
Probablemente no lo necesitas si te reconoces en alguno de estos casos.
Llevas una sola producción con una temporada cerrada ya pactada.
No tienes taquilla semanal, o solo unos pocos meses de historial.
Quieres que te digamos a qué precio vender las entradas. Cue Analytics no fija precios.
Quieres una predicción antes de estrenar. Todavía no: está entre los siguientes pasos.
Preguntas frecuentes
¿Cómo predecir si un espectáculo va a cerrar?
Leyendo lo que ha hecho la taquilla semanal (la tendencia frente a su mejor semana, cuánto se llena la sala, en qué puesto está entre las obras en cartel, cuánto lleva en cartel y la época del año) y comparándolo con situaciones parecidas de 35 años de datos de Broadway. En Broadway, con 2017-2020, cerraron en dos meses 6 de cada 10 obras marcadas en rojo; de las marcadas en verde, solo 4 de cada 100.
¿Cuándo alargar la temporada de un espectáculo?
Cue Analytics informa esa decisión; no la toma. Muchas producciones amplían por medias temporadas, hasta febrero o hasta julio, así que la pregunta es si la obra aguantará dentro de unos meses. Una obra que sigue en verde y con una previsión sólida a tres meses es buena candidata a alargarse; una que pasa a ámbar o rojo es motivo para mirar con más calma antes de comprometerse. Siguen decidiendo tus costes y tu contrato con el teatro.
¿Compensa renovar una licencia por un año o por seis meses?
Cue Analytics informa esa decisión; no la toma. Cuando una licencia se paga por año o por temporada de explotación, renovarla para una obra que ya está en cartel es apostar por cuánto tiempo seguirá vendiendo. Hoy el sistema prevé tres meses y da el semáforo y su motivo; los escenarios a seis y doce meses, frente al coste de la licencia, se construyen con tus datos en el piloto. Comprar una licencia antes del estreno es otra pregunta, y Cue Analytics no la responde: necesita al menos la primera semana de taquilla.
¿Se puede prever la taquilla de un musical?
Sí. Prevé la recaudación semanal de las próximas 12 semanas, para musicales y obras de texto, con un escenario pesimista y otro optimista. En Broadway, con 2017-2020, su error semanal medio fue del 11 % a un mes y del 14 % a tres meses (frente al 15 % y el 19 % de suponer que la taquilla no cambia), y 8 de cada 10 semanas cayeron dentro de su rango, normalmente de ±22 %.
¿Cómo saber si un espectáculo será rentable?
No con datos públicos: no incluyen los costes de funcionamiento. Con tus costes semanales, Cue Analytics también puede avisarte cuando una obra deja de cubrirlos.
¿Funciona fuera de Broadway?
Se desarrolló y se probó con datos de Broadway. Para el West End, España o cualquier otro mercado, primero lo comprobamos con tu propio historial antes de que te fíes de él: es el primer paso de un piloto.
¿Qué datos necesito?
La taquilla semanal de cada obra: recaudación, entradas vendidas o asistencia, aforo y precio medio de la entrada. Funciona con los datos que tu sistema de venta de entradas ya exporta.
¿Fija el precio de las entradas?
No. Complementa tu gestión de ingresos (revenue management); los datos públicos no bastan para recomendar precios con responsabilidad.
¿Es ya un servicio en marcha?
Todavía no se actualiza solo: es un prototipo comprobado. El piloto funciona con tus datos y es el paso previo a un servicio semanal.
¿Cómo tomar decisiones basadas en datos en una productora teatral?
Empieza por la taquilla semanal que ya tienes: Cue Analytics la convierte en un semáforo, una previsión y el motivo de cada uno, para que las decisiones de alargar, hacer campaña o preparar un cierre se apoyen en datos y no en una corazonada.
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