Die erste Version des Phonebots war bewusst schlank konzipiert und arbeitete rein regelbasiert. Basierend auf den Anruflisten haben wir in unserem Conversational AI Discovery & Framing Ansatz (CAIDAF) die häufigsten Anliegen identifiziert und daraus die wichtigsten Use Cases abgeleitet, die der Bot als MVP im ersten Stadium übernehmen soll: die Stornierung bereits gebuchter Tickets und die Beantwortung von Fragen rund um das Kinoprogramm. Außerdem sollen Kunden, die Tickets reservieren oder buchen wollen, ebenfalls von einem Bot so weit behandelt werden, dass sie telefonisch Kino, Film und Spielzeit wählen können. Anschließend erhalten sie per SMS einen Link zur Buchung.
Der Ansatz war klar: mit einem Minimum Viable Product (MVP) starten, Callcenter-Mitarbeitende schnell entlasten und gleichzeitig Erfahrungen sammeln.
Eine besondere Herausforderung dabei war die schiere Vielfalt: Der Bot musste in der Lage sein, die über 500 Kinos im Netzwerk von kinoheld zu erkennen und die entsprechenden Filmtitel korrekt zu verstehen.
Von Phonebot zum AI Agent: Mehr Flexibilität dank LLM
Mit der Zeit wurde klar, dass die Anliegen der Anrufer:innen zu vielfältig und unvorhersehbar sind, um von einem rein regelbasierten Bot gelöst zu werden. Die Formulierungen reichten von sehr präzisen bis hin zu vagen oder umgangssprachlichen Anfragen. Um diese Vielfalt zuverlässig abzudecken, wurde die Intent-Erkennung auf eine LLM-basierte Lösung umgestellt. Damit konnte der Bot nicht nur besser verstehen, was Kund:innen wirklich meinten, sondern auch flexibler reagieren.
Seit Juli 2025 nutzt der Bot zudem generative KI, um Film- und Kinonamen noch präziser zuzuordnen. So wird beispielsweise „der Film mit den Dinos“ korrekt als „Jurassic World“ oder “der neue Film von Bully” als “Das Kanu des Manitu” erkannt. Auch die Beantwortung der FAQ erfolgt mittlerweile LLM-basiert, sodass der Agent auch Fragen rund um das jeweilige Kino und zu den Filmen beantworten kann.
Dieses hybride Modell aus regelbasierten Prozessen und LLM-Technologien kombiniert das Beste aus beiden Welten: klare Strukturen für standardisierte Abläufe und KI-Intelligenz für die unvorhersehbaren Nuancen der menschlichen Kommunikation.
Daten als Optimierungstreiber
Ein zentraler Erfolgsfaktor war die kontinuierliche, datengestützte Weiterentwicklung. Schon nach dem ersten Jahr mit nur einer Rufnummer konnte der Bot 50 Prozent der Anfragen selbstständig bearbeiten. Heute, mit mehr als 60 angebundenen Kinos, liegt diese Quote bei 65 Prozent. Die Erkennungsrate von Kinonamen stieg auf 85 Prozent, die durchschnittliche Gesprächsdauer sank um 30 Sekunden. Das zeigt deutlich, dass der Phone Agent Anliegen nun deutlich schneller richtig zuordnen und mit weniger Nachfragen bearbeiten kann.
Besonders stark entwickelte sich die FAQ-Komponente: Jede Woche stellen Kund:innen tausende Fragen, von denen 90 Prozent sofort automatisiert beantwortet werden können. Möglich macht dies ein API-Sync, über den kinoheld regelmäßig aktuelle Daten zu Themen wie Barrierefreiheit, Preisaktionen oder Kinosaalausstattung bereitstellt.
