Open Tees | Data Analytics Plattform

Die Herausforderung Viele Freizeitanlagen treffen wichtige Geschäftsentscheidungen aus dem Bauch heraus. Es fehlen oft klare Daten zum Markt, zum genauen Einfluss des Wetters und zu den echten regionalen Spitzenzeiten. Komplexe und teure Software Integrationen sind für kleine Betriebe meistens keine Option.

Die Lösung Open Tees ist eine massgeschneiderte Business Intelligence Plattform für die Schweizer Indoor Golf Branche. Wir verwandeln unstrukturierte Buchungsdaten in sofort nutzbare Erkenntnisse. Das System funktioniert komplett ohne technische Integration in die bestehenden Systeme der Anlagen.

Open Tees in Zahlen

• Über 37 Schweizer Indoor Golf Anlagen werden analysiert

• 40'000 Stunden gebucht in der Winter und Frühlingssaison 2026

• 31'000 Buchungen von Dezember 2025 - Juli 2026

Link zum Tool

www.open-tees.ch

Technologie & Umsetzung

• Ethisches Web Scraping: Wir erfassen ausschliesslich öffentlich sichtbare Buchungskalender. Unsere Algorithmen respektieren alle Zugangsbeschränkungen strikt. Es werden keine privaten Systeme angezapft und absolut keine persönlichen Kundendaten gespeichert.

• KI & Datenstrukturierung: Die unstrukturierten Rohdaten der Webseiten werden durch intelligente Pipelines automatisch bereinigt und strukturiert.

• Business Intelligence: Die aufbereiteten Daten fliessen in klare und intuitive Dashboards. Anlagenbetreiber sehen auf einen Blick, wie sich Markttrends entwickeln. Heatmaps visualisieren die Auslastung verständlich und schnell.

• Wetterkorrelation & Automatisierung: Die Plattform verknüpft die Auslastungsdaten direkt mit lokalen Wetterprognosen. Erkennt das System eine nahende Schlechtwetterfront, sendet es automatische Warnungen an die Betreiber. Diese können daraufhin sofort gezielte Werbekampagnen für die kommenden Tage starten.

Der Mehrwert Open Tees zeigt, wie lokale KMU echte Big Data Ansätze für sich nutzen können. Öffentlich verfügbare Daten werden zu einem direkten Wettbewerbsvorteil. Betreiber optimieren ihre Preise datenbasiert, fangen Auslastungstiefs proaktiv ab und können die eigene Leistung objektiv mit dem regionalen Markt vergleichen.