Subpage under development, new version coming soon!
Asunto: Sokker Ticket Price Tool (by davornmar)
Carichi tutti i dati (partite campione e prossima) ma invece di usare la funzione "ottimizza" (che in excel 2010 al momento non funziona) mettete a manina il vostro valore di prezzo medio nella casella PMO... vedrete cmq l'incasso stimato per quella scelta e come variano i prezzi per i vari settori
Ma il numero in rosso nella casella vicino PMO, quella blu, per cosa sta?
Quello é l'incasso previsto sulla base dei dati partita e del prezzo medio applicato... giocando sul PMO potrai renderli conto da solo (anche senza solver) se l'incasso previsto migliora o peggiora
ma è il miglioramento? Cioè se c'è scritto in rosso -23.325 vuol dire che rispetto alla partita campione prendo quei soldi in meno?
Mentre se non c'è il segno meno prendo quei soldi in più?
no, è l'incasso previsto... nel tuo caso prevede un'incasso negativo (lo fà perchè stai cambiando a mano il prezzo medio da applicare, con l'ottimizzatore non avresti questo problema), ma cmq sta a significare che il prezzo che stai applicando per quella partita è troppo alto...
dati inviati, volevo porti qualche domande dato che purtroppo anche questa volta il guadagno previsto è stato molto maggiore di quello reale
Previsto 78388
Reale 55230 ovvero due terzi del previsto.
Considera che NON sono cambiate le condizioni meteo e che ho simulato con due partite, una di coppa e un amichevole e mi davano la stessa identica distribuzione di prezzi e affluenza prevista (59.15%), inoltre l'affluenza nei vari settori (poltrone, gradinate e spalti) è stata pressocche costante grad39% poltrone40% spalti46% spalti47% (posti in piedi 100%).
Infine simulando la stessa partita imponendo come partita campione la stessa partita l'ottimizzazione mi da pressocchè gli stessi prezzi dei biglietti (variazione di 20 centesimi in piu o in meno) e aspettandosi la stessa affluenza prevista dalle altre partite (59.15%)
Ciò detto, dato che il programma con ben 3 partite partite campione diverse (1 di coppa, 1 amichevole e 1 di campionato) mi porta sempre la stessa affluenza (59.15%) e mi mette i biglietti pressocchè allo stesso prezzo, ma siccome la mia affluenza è stata del 45% non è che c'è una visione un po troppo ottimistica dell'affluenza? i dati da te fin ora raccolti che precisione stanno avendo? la precisione sta aumentando o resta invariata.. o peggio peggiore?
Infine volevo sottoporti una cosa strana... magari il programma di sokker raggiona in questo modo e quindi il tuo simulatore segue la folle logica di sokker, ma credo sia giusto fartelo notare..se non lo sai gia:
-)variando il tempo di una partita ovviamente la simulazione si aspetta piu soldi per una partita con bel tempo piuttosto che una con pioggia
-)variando le asspettative ovviamente piu una partita è difficile piu soldi ti aspetti
-)ma variando l'umore c'è qualcosa di strano, piu i tifosi sono arrabbiati piu vanno allo stadio????? dovrebbe essere il contrario!! ora non so se è un errore del tool o un errore di sokker
Fammi sapere...inutile dirti che se ti servono altri dati sono sempre a disposizione, e che le mie domande/critiche hanno lo scopo di aiutarti a migliorare il tool non certo a scoraggiarti o a far polemica :D
Previsto 78388
Reale 55230 ovvero due terzi del previsto.
Considera che NON sono cambiate le condizioni meteo e che ho simulato con due partite, una di coppa e un amichevole e mi davano la stessa identica distribuzione di prezzi e affluenza prevista (59.15%), inoltre l'affluenza nei vari settori (poltrone, gradinate e spalti) è stata pressocche costante grad39% poltrone40% spalti46% spalti47% (posti in piedi 100%).
Infine simulando la stessa partita imponendo come partita campione la stessa partita l'ottimizzazione mi da pressocchè gli stessi prezzi dei biglietti (variazione di 20 centesimi in piu o in meno) e aspettandosi la stessa affluenza prevista dalle altre partite (59.15%)
Ciò detto, dato che il programma con ben 3 partite partite campione diverse (1 di coppa, 1 amichevole e 1 di campionato) mi porta sempre la stessa affluenza (59.15%) e mi mette i biglietti pressocchè allo stesso prezzo, ma siccome la mia affluenza è stata del 45% non è che c'è una visione un po troppo ottimistica dell'affluenza? i dati da te fin ora raccolti che precisione stanno avendo? la precisione sta aumentando o resta invariata.. o peggio peggiore?
Infine volevo sottoporti una cosa strana... magari il programma di sokker raggiona in questo modo e quindi il tuo simulatore segue la folle logica di sokker, ma credo sia giusto fartelo notare..se non lo sai gia:
-)variando il tempo di una partita ovviamente la simulazione si aspetta piu soldi per una partita con bel tempo piuttosto che una con pioggia
-)variando le asspettative ovviamente piu una partita è difficile piu soldi ti aspetti
-)ma variando l'umore c'è qualcosa di strano, piu i tifosi sono arrabbiati piu vanno allo stadio????? dovrebbe essere il contrario!! ora non so se è un errore del tool o un errore di sokker
Fammi sapere...inutile dirti che se ti servono altri dati sono sempre a disposizione, e che le mie domande/critiche hanno lo scopo di aiutarti a migliorare il tool non certo a scoraggiarti o a far polemica :D
dati inviati, volevo porti qualche domande dato che purtroppo anche questa volta il guadagno previsto è stato molto maggiore di quello reale
La maggior parte delle previsioni cadono in un intorno di errore del +/-10%... alcune vanno oltre... pochissime superano il +/-20%. Purtroppo il modello previsionale non è perfetto (premessa fatta al momento della pubblicazione del tool), sicuramente aumentando il numero di campioni ed ora con l'aggiunta del dato sul fanclub, il modello migliorerà...
Infine simulando la stessa partita imponendo come partita campione la stessa partita l'ottimizzazione mi da pressocchè gli stessi prezzi dei biglietti (variazione di 20 centesimi in piu o in meno) e aspettandosi la stessa affluenza prevista dalle altre partite (59.15%)
Questo è normale. Il tool ha 3 fasi distinte:
1. Equilibrio % dei prezzi per omogeneizzare le affluenze per tipologia di settore.
2. Calcolo del punto di miglior equilibrio prezzo_medio/affluenza_media al fine di massimizzare l'incasso per la partita successiva.
3. Aumento/decremento dei prezzi precedentemente bilanciati (fase 1) in funzione del prezzo medio ottimo per la partita successiva (fase 2).
Capirai quindi che l'affluenza prevista per la prossima partita non cambia in funzione della partita campione ma solo in funzione della prossima, mentre i prezzi suggeriti in funzione di entrambe.
variando l'umore c'è qualcosa di strano, piu i tifosi sono arrabbiati piu vanno allo stadio???
L'ho notato. Inutile dirti che i parametri non li calcolo io, ma la regressione lineare sulle oltre 60 partite da me prese in esame. Evidentemente ciò dipende dal fatto che quasi sempre, nei miei campioni, i tifosi risultavano incaxxati in concomitanza di una posizione di bassa classifica... proprio quando gli spettatori aumentavano per la presenza di avversari di più alta classifica... è una ipotesi, la risposta giusta è che non lo sò... la regressione lineare si è ottimizzata così :)
Ribadisco che se passate tutti alla versione 4.2, potrete inviarmi anche gli iscritti al fanclub... questo dovrebbe rendere il modello più completo.
(editado)
La maggior parte delle previsioni cadono in un intorno di errore del +/-10%... alcune vanno oltre... pochissime superano il +/-20%. Purtroppo il modello previsionale non è perfetto (premessa fatta al momento della pubblicazione del tool), sicuramente aumentando il numero di campioni ed ora con l'aggiunta del dato sul fanclub, il modello migliorerà...
Infine simulando la stessa partita imponendo come partita campione la stessa partita l'ottimizzazione mi da pressocchè gli stessi prezzi dei biglietti (variazione di 20 centesimi in piu o in meno) e aspettandosi la stessa affluenza prevista dalle altre partite (59.15%)
Questo è normale. Il tool ha 3 fasi distinte:
1. Equilibrio % dei prezzi per omogeneizzare le affluenze per tipologia di settore.
2. Calcolo del punto di miglior equilibrio prezzo_medio/affluenza_media al fine di massimizzare l'incasso per la partita successiva.
3. Aumento/decremento dei prezzi precedentemente bilanciati (fase 1) in funzione del prezzo medio ottimo per la partita successiva (fase 2).
Capirai quindi che l'affluenza prevista per la prossima partita non cambia in funzione della partita campione ma solo in funzione della prossima, mentre i prezzi suggeriti in funzione di entrambe.
variando l'umore c'è qualcosa di strano, piu i tifosi sono arrabbiati piu vanno allo stadio???
L'ho notato. Inutile dirti che i parametri non li calcolo io, ma la regressione lineare sulle oltre 60 partite da me prese in esame. Evidentemente ciò dipende dal fatto che quasi sempre, nei miei campioni, i tifosi risultavano incaxxati in concomitanza di una posizione di bassa classifica... proprio quando gli spettatori aumentavano per la presenza di avversari di più alta classifica... è una ipotesi, la risposta giusta è che non lo sò... la regressione lineare si è ottimizzata così :)
Ribadisco che se passate tutti alla versione 4.2, potrete inviarmi anche gli iscritti al fanclub... questo dovrebbe rendere il modello più completo.
(editado)
Capirai quindi che l'affluenza prevista per la prossima partita non cambia in funzione della partita campione ma solo in funzione della prossima, mentre i prezzi suggeriti in funzione di entrambe.
Non volendo hai risposto anche ad una domanda che volevo porti oggi..ahahah... infatti cambiando i parametri della partita campione avevo notato che non cambiavano i prezzi e l'affluenza ipotizzata.
Ora per quanto riguarda il rapporto prezzi direi che ci siamo alla grande perche oggettivamente la distribuzione dei tifosi è omogenea nei settori, sull'affluenza non ci siamo affatto e credo che l'errore sia generato dai due fattori
1) morale tifosi che è moolto piu alto rispetto a quello del tuo campione iniziale (il mio fisso a quota 7)
2) numero di tifosi che probabilmente è molto piu basso rispetto al tuo campione iniziale (oggi quota 1000)
sicuramente con il tuo tool nel medio lungo periodo riusciremo ad avere un dato molto vicino all'esatto, ma nel frattempo vorrei procedere da solo pur inviandoti i dati. vorrei però sfruttare il punto 1 (bilanciamento dei prezzi) quindi ti chiedo:
il rapporto dei prezzi tra settori diversi è costante al variare del prezzo ed è quindi funzione dello stadio? es nel mio stadio le poltrone devono costare 3.6 volte il prezzo degli spalti, e le gradinate 2.6 volte.
è cosi?
PS. curiosità mia, sei riuscito a identificare in che casi hai un errore maggiore? tipo nelle simulazioni con numero di tifosi basso o magari con umore tifosi alto.. eccetera?
Non volendo hai risposto anche ad una domanda che volevo porti oggi..ahahah... infatti cambiando i parametri della partita campione avevo notato che non cambiavano i prezzi e l'affluenza ipotizzata.
Ora per quanto riguarda il rapporto prezzi direi che ci siamo alla grande perche oggettivamente la distribuzione dei tifosi è omogenea nei settori, sull'affluenza non ci siamo affatto e credo che l'errore sia generato dai due fattori
1) morale tifosi che è moolto piu alto rispetto a quello del tuo campione iniziale (il mio fisso a quota 7)
2) numero di tifosi che probabilmente è molto piu basso rispetto al tuo campione iniziale (oggi quota 1000)
sicuramente con il tuo tool nel medio lungo periodo riusciremo ad avere un dato molto vicino all'esatto, ma nel frattempo vorrei procedere da solo pur inviandoti i dati. vorrei però sfruttare il punto 1 (bilanciamento dei prezzi) quindi ti chiedo:
il rapporto dei prezzi tra settori diversi è costante al variare del prezzo ed è quindi funzione dello stadio? es nel mio stadio le poltrone devono costare 3.6 volte il prezzo degli spalti, e le gradinate 2.6 volte.
è cosi?
PS. curiosità mia, sei riuscito a identificare in che casi hai un errore maggiore? tipo nelle simulazioni con numero di tifosi basso o magari con umore tifosi alto.. eccetera?
Ora per quanto riguarda il rapporto prezzi direi che ci siamo alla grande perche oggettivamente la distribuzione dei tifosi è omogenea nei settori
Tieni presente che il tool inizialmente nasceva solo con questa funzionalità, che è quella base e che converge abbastanza bene iterando su 2/3 partite e ha sempre dato risultati oggettivamente buoni.
sicuramente con il tuo tool nel medio lungo periodo riusciremo ad avere un dato molto vicino all'esatto, ma nel frattempo vorrei procedere da solo pur inviandoti i dati. vorrei però sfruttare il punto 1 (bilanciamento dei prezzi) quindi ti chiedo:
Teoricamente potresti inserire la partita campione (inviamondomi i dati, a me interessano solo i consuntivi effettivi) e fissare il prezzo medio ottimo (PMO) in manuale a tuo piacimento... in questo modo sfrutteresti la sola funzione di "omogeneizzazione".
il rapporto dei prezzi tra settori diversi è costante al variare del prezzo ed è quindi funzione dello stadio? es nel mio stadio le poltrone devono costare 3.6 volte il prezzo degli spalti, e le gradinate 2.6 volte. è cosi?
più o meno sì... e ti ritroverai anche nelle amichevoli, dove tutte le percentuali di affluenza caleranno ma con quel set di prezzi dovrebbero calare mantenendo il loro equilibrio. Cambiando la configurazione dello stadio i rapporti tra i settori ovviamente cambiano.
PS. curiosità mia, sei riuscito a identificare in che casi hai un errore maggiore? tipo nelle simulazioni con numero di tifosi basso o magari con umore tifosi alto.. eccetera?
Non ho fatto questo studio, ma si potrebbe fare.
(editado)
Tieni presente che il tool inizialmente nasceva solo con questa funzionalità, che è quella base e che converge abbastanza bene iterando su 2/3 partite e ha sempre dato risultati oggettivamente buoni.
sicuramente con il tuo tool nel medio lungo periodo riusciremo ad avere un dato molto vicino all'esatto, ma nel frattempo vorrei procedere da solo pur inviandoti i dati. vorrei però sfruttare il punto 1 (bilanciamento dei prezzi) quindi ti chiedo:
Teoricamente potresti inserire la partita campione (inviamondomi i dati, a me interessano solo i consuntivi effettivi) e fissare il prezzo medio ottimo (PMO) in manuale a tuo piacimento... in questo modo sfrutteresti la sola funzione di "omogeneizzazione".
il rapporto dei prezzi tra settori diversi è costante al variare del prezzo ed è quindi funzione dello stadio? es nel mio stadio le poltrone devono costare 3.6 volte il prezzo degli spalti, e le gradinate 2.6 volte. è cosi?
più o meno sì... e ti ritroverai anche nelle amichevoli, dove tutte le percentuali di affluenza caleranno ma con quel set di prezzi dovrebbero calare mantenendo il loro equilibrio. Cambiando la configurazione dello stadio i rapporti tra i settori ovviamente cambiano.
PS. curiosità mia, sei riuscito a identificare in che casi hai un errore maggiore? tipo nelle simulazioni con numero di tifosi basso o magari con umore tifosi alto.. eccetera?
Non ho fatto questo studio, ma si potrebbe fare.
(editado)
Non ho fatto questo studio, ma si potrebbe fare.
Si perche penso che potresti notare un forte errore in alcune partite con livello tifosi alto, nota infatti che chi ha pochi tifosi, tipo sotto i 1000 per l'eccellenza, è normalmente in crescita di tifosi ed ha livelli alti di morale ma, avendo un numero basso di tifosi ha una scarsa affluenza... cmq continuerò ad inviarti i dati ad ogni partita in casa.. :D
Grazie per tutte le info
Si perche penso che potresti notare un forte errore in alcune partite con livello tifosi alto, nota infatti che chi ha pochi tifosi, tipo sotto i 1000 per l'eccellenza, è normalmente in crescita di tifosi ed ha livelli alti di morale ma, avendo un numero basso di tifosi ha una scarsa affluenza... cmq continuerò ad inviarti i dati ad ogni partita in casa.. :D
Grazie per tutte le info
sarò scemo io ma ci sono parecchie cosine che non ho mica capito come funzionano? tanto per cominciare "ottimizza" non so dov'è :D
"ottimizza" non so dov'è :D
il pulsante sotto la preview dello stadio
il pulsante sotto la preview dello stadio
Si perche penso che potresti notare un forte errore in alcune partite con livello tifosi alto, nota infatti che chi ha pochi tifosi, tipo sotto i 1000 per l'eccellenza
no, purtroppo il dato sul fanclub non c'è nel mio set di dati... sto cominciando a raccoglierlo da poco.
no, purtroppo il dato sul fanclub non c'è nel mio set di dati... sto cominciando a raccoglierlo da poco.
a me non c'è, forse su open office non funziona?