뮤지컬 공연의 예매 시점에 따른 가격과 수요 분석을 통한 동적 가격제의 필요성에 관한 연구

Exploring the Need for Dynamic Pricing: An Analysis of Price and Demand Based on Ticketing Time for Musical Performances

동적 가격제는 항공, 숙박, 스포츠 등의 서비스 산업에서 널리 쓰여 왔으며, 해외 공연업계의 경우 동적 가격제를 도입하여 공연 단체의 수익을 개선한 사례가 존재한다. 본 연구에서는 국내 공연업계에서의 동적 가격제 도입의 필요성에 대해 탐색해 보고자, 국내 뮤지컬 공연의 예매 데이터를 이용하여 다음의 세 가지 분석 기법을 적용하여 예매 시점에 따른 가격과 수요를 분석하였다. 첫째, 회귀 분석을 통해 예매 시점에 따라 공연 좌석 수, 예매 가격, 할인율이 예매량에 미치는 영향을 살펴보았으며 둘째, 다항 로짓 모형을 이용해 고객이 예매 시점을 선택하는 데 영향을 미치는 요인들이 무엇인지 분석하였다. 셋째, 군집 분석을 통해 예매 가격과 할인율 등의 주요 예매 특성을 파악하고자 하였다. 분석 결과, 예매 시기 결정에 있어 예매 가격과 할인율이 주요하게 작용함을 알 수 있으며, 이를 통해 동일한 공연에 대해 예매 시점별로 다른 가격을 제시하는 동적 가격제의 필요성을 확인할 수 있다. 본 연구는 기존의 정성적 연구와 달리 예매 데이터를 활용하여 정량적인 실증 분석을 수행하였다는 점에서 학문적 의의가 있으며, 예매 시기에 따른 할인 정책이 수익성 개선에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다는 가능성을 보여주었다는 점에서 실무적인 시사점을 제공한다.

Dynamic pricing has been widely adopted in the service industry, including the airline, hospitality, and sports sectors, and there are some examples in the international performance industry where dynamic pricing strategies have successfully increased the revenue of performing organizations. Since dynamic pricing has not been implemented in the domestic performance industry, this study aims to assess the necessity of its implementation from the perspective of performance profitability, with the following three different analyses of ticket purchase decisions and timing. First, we conducted a linear regression analysis to investigate the impact of the number of seats, ticket price, and discount rate on ticket volume at different phases of booking. Second, a multinomial logistic model was utilized to determine the significant factors that affect customers' booking preferences. Lastly, through clustering techniques, we found that ticket price and discount rate are the prominent attributes in distinguishing booking characteristics. Our findings indicate that the timing of ticket purchases is significantly influenced by ticket prices and discounts. Thus, it is crucial to implement a dynamic pricing strategy that provides varying prices for the same show at different times. This research is noteworthy as it employs a quantitative empirical analysis of actual customer ticketing data, in contrast to prior qualitative studies. Additionally, it offers practical insights by confirming the potential for a timing-based discount policy to boost ticket sales.