Settore: ticketing & live, hospitality · Periodo: stagioni 2024–2026 · Soluzione: Sherpaz + consulenza Dataz
Il cliente e la sfida
Phi Beach (Medex s.r.l.) è un beach club con due centri di ricavo: il ticketing degli eventi serali e i ristoranti della struttura. La stagione è breve e ogni serata è un prodotto che scade: un biglietto non venduto non si recupera.
Il punto di partenza:
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Dati separati. Ticketing, ristoranti e advertising vivevano in sistemi diversi, senza una visione unica del cliente.
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Prezzo deciso a sensazione. Il passaggio tra i tier di prezzo dei biglietti non seguiva i segnali della domanda.
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Gestione reattiva. "L'evento non vende, alziamo il budget" oppure "vende bene, continuiamo così": si interveniva quando era già tardi.
L'obiettivo: crescere su volume e valore di ogni cliente, senza far crescere la spesa pubblicitaria.
Stagione 2024: costruire la bussola
Risultato: +54% di ricavi dal ticketing e +62% di prenotazioni rispetto al 2023.
Prima di ottimizzare qualsiasi cosa abbiamo costruito le fondamenta: il tracciamento e la raccolta dei dati su tutti i punti di contatto. Senza dati affidabili non conosci davvero il business, non sai cosa ottimizzare e non puoi misurare l'effetto di quello che fai.
Su questa base abbiamo impostato le strategie di advertising e misurato, per la prima volta in modo completo, il percorso dall'annuncio al biglietto acquistato. La prima stagione si è chiusa con un record. Ma soprattutto ha lasciato in eredità un anno di dati: il punto di partenza per tutto quello che è venuto dopo.
Stagione 2025: Sherpaz entra in gioco
Risultato: +22% di ricavi, +12% di valore medio dell'ordine e +9% di prenotazioni nei ristoranti, con il 4% di spesa adv in meno. Quantità e qualità insieme.
Con una stagione di dati in mano il collo di bottiglia era diventato la velocità: analizzare a mano il comportamento d'acquisto significava arrivare tardi e perdere opportunità. Per questo abbiamo adottato Sherpaz come piattaforma dati interna di Phi Beach.
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Un solo posto per tutti i dati. Sherpaz integra e pulisce i dati di ticketing, ristoranti e campagne, e li fa parlare tra loro. Da qui partono analisi tempestive e automatizzate, non report a fine mese.
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Dynamic pricing. Su Sherpaz abbiamo costruito un modello che legge i segnali della domanda e indica il momento giusto per passare al tier di prezzo successivo. Il valore medio di ogni biglietto è salito senza rallentare le vendite.
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Clienti ad alto potenziale. Abbiamo segmentato la base clienti per individuare i cluster di maggior valore e riportarli al Phi Beach con campagne dedicate ed esclusive.
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Advertising più efficiente. Le strategie sui canali online sono state ottimizzate anche con i primi agenti AI di Dataz per l'advertising.
Stagione 2026: anticipare invece di reagire
Risultato: 5,6 M€ di ticketing online (+10%), +37% di fatturato ristoranti, saturazione media delle serate +4,3 punti, ROAS 69 con l'1% di budget in meno. E il record di ticket venduti online per un singolo evento battuto più di tre volte nella stessa stagione.
La domanda non era più "come vendiamo di più?" ma "come sappiamo in anticipo se un evento arriverà al suo obiettivo?".
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Un forecast per ogni evento. Con Sherpaz abbiamo costruito modelli di forecasting con un target di ticket e di saturazione per ogni serata. Leggendo la curva di vendita, il modello dice se a quel ritmo l'obiettivo verrà raggiunto. Lo scostamento tra forecast e risultato finale è rimasto tra il 2% e il 5%.
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Agenti che controllano, ogni giorno. Ai forecast abbiamo collegato agenti AI che monitorano in modo proattivo:
- forecast delle vendite e ticket target
- livello di saturazione
- spesa pubblicitaria
- chi sta comprando: nuovi clienti o repeater
- andamento reale contro andamento necessario per chiudere a target
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L'azione giusta, non solo più budget. Essere sotto forecast non significa automaticamente spendere di più, perché il problema spesso non sono le ads:
- un evento vende molto ai nuovi clienti ma poco ai repeater → si lavora con email e CRM su chi è già stato al Phi Beach
- un evento corre verso il sold out prima del previsto → si smette di spingere budget inutile
- un evento è sotto la curva attesa → lo si vede presto e si capisce dove intervenire
In parallelo abbiamo consolidato il lavoro delle stagioni precedenti e spinto su contenuti e comunicazione pensati per far interagire e convertire più utenti online.
Il risultato non è stato solo vendere di più: le vendite sono arrivate prima, e budget e azioni sono stati allocati in base a quanto ogni singolo evento ne aveva davvero bisogno.
Il ruolo di Sherpaz
Sherpaz ha trasformato i dati di Phi Beach da archivio a strumento di decisione quotidiana. Ogni livello della piattaforma ha avuto un compito preciso nel caso.
| Livello Sherpaz |
Cosa fa |
Come l'abbiamo usato per Phi Beach |
| 01 · Collect & Clean |
Integra, valida e struttura i dati di tutte le fonti |
Ticketing, ristoranti, campagne e CRM in un'unica base dati, aggiornata ogni giorno |
| 02 · Advanced Analytics |
Modelli statistici costruiti sul settore del cliente |
Dynamic pricing sui tier dei biglietti, segmentazione dei clienti ad alto potenziale, forecasting di vendite e saturazione per evento |
| 03 · Act |
AI che legge dati e modelli, propone e attiva azioni |
Agenti che confrontano ogni giorno forecast e target e indicano dove intervenire: budget, CRM o nessuna azione |
La tecnologia da sola non basta: il team Dataz ha tradotto ogni insight in azioni su campagne, pricing e CRM, settimana dopo settimana. È il percorso Sherpaz + Consulenza.
Risultati, stagione per stagione
Ogni stagione è partita dal punto più alto della precedente: i risultati si sommano, invece di ripartire da zero.
| Indicatore |
2024 |
2025 |
2026 |
| Ricavi ticketing online |
≈ 4,2 M€ (+54%) |
≈ 5,1 M€ (+22%) |
5,6 M€ (+10%) |
| Prenotazioni / ristoranti |
+62% prenotazioni |
+9% prenotazioni ristoranti |
+37% fatturato ristoranti |
| Valore medio dell'ordine |
n.d. |
+12% |
+6% |
| Saturazione media serate |
n.d. |
n.d. |
+4,3 punti |
| Spesa advertising |
n.d. |
−4% |
−1% |
| ROAS |
n.d. |
n.d. |
69 |
Variazioni rispetto alla stagione precedente. Base 2023: 2,7 M€ di ticketing online.
Non è fortuna. È un metodo.
Nel marketing si cerca spesso la mossa geniale: la campagna virale, il creativo perfetto, il canale nuovo. La crescita che dura nasce invece da un processo che si ripete ogni stagione:
misuri → capisci → ipotizzi → testi → ottimizzi. E poi ricominci.
Il forecasting ti dice cosa probabilmente succederà. Forecasting, agenti e capacità di agire ti permettono di cambiarlo. I dati non sostituiscono le idee: ti dicono quali funzionano.