Julia Krake Decision Support for Movie Scheduling in a Multiplex

Zum Inhalt

Bei der Kinoprogrammplanung sind eine Vielzahl verschiedener Einflussfaktoren zu berücksichtigen wie z.B. die wöchentlichen Nachfrageprognosen der Filme, vertragliche Restriktionen der Filmverleiher sowie baulich bedingte Beschränkungen der Spielstätten. Unter Berücksichtigung dieser Faktoren müssen die Programmplaner entscheiden in welchem Saal und zu welcher Uhrzeit ein Film gezeigt werden soll, um die Anzahl der Ticketverkäufe bzw. den Umsatz zu maximieren.

Im Rahmen dieser Abhandlung wird ein System zur Entscheidungsunterstützung entwickelt, welches alle Anforderungen an das wöchentliche Kinoprogramm mit einbezieht und automatisiert einen Programmplan erstellt. Hauptvorteile sind ein beschleunigter Planungsprozess (Reduzierung der operativen Kosten) sowie ein optimierter Programmplan (Erhöhung der Anzahl der Besucher bzw. des Umsatzes des Kinobetreibers).

In der Studie erfolgt zunächst die Auswertung eines Datensatzes, der von einem der größten deutschen Kinobetreibern zur Verfügung gestellt wurde. Dieser umfasst die deutschlandweiten Verkaufszahlen vergangener Aufführungen für alle vom Kooperationspartner betriebenen Kinos. Auf Basis einer modellfreien Analyse sowie einer Clusteranalyse lassen sich ähnliche Nachfragemuster für bestimmte Genres in den Daten erkennen. Anhand der Erkenntnisse werden drei Klassen gebildet, denen die Genres im Datensatz zugeordnet werden. Für alle Klassen werden die wöchentlichen Nachfrageverläufe geschätzt und im Zuge dessen ein sogenanntes „Finger Modell“ entwickelt, welches die Verteilung der gesamten Wochennachfrage eines Filmes über die Wochentage abbildet.

Neben der Analyse der Nachfrageseite bildet die Entwicklung eines gemischt-ganzzahligen Optimierungsmodells, welches u.a. die oben genannten Anforderungen an den Programmplan berücksichtigt, einen weiteren wichtigen Bestandteil der Abhandlung.

In einer empirischen Studie wird gezeigt, dass die automatisiert erstellten Programmpläne viel Potential aufzeigen, die vom Kooperationspartner manuell erstellten Pläne weiter zu verbessern.