Wie Multiplex einen Umsatz‑Lift von 5,2%+ durch KI‑gestützte Prognosen erzielte

Multiplex ist das grösste Kinonetzwerk der Ukraine – ein Unternehmen, das Millionen von Menschen durch Filme zusammenbringt. Mit 26 Kinos im ganzen Land und einer treuen Zuschauerschaft beherrscht es seit langem die Kunst, unvergessliche Erlebnisse zu schaffen. Im Laufe der Jahre generierten jedes Ticket, jeder Besuch und jeder Kauf wertvolle Kundendaten. Doch Rohdaten bleiben ohne Analyse eine ungenutzte Ressource.

Das Multiplex-Team erkannte dies und machte sich daran, die Geschichte hinter den Zahlen aufzudecken. Welche Filme führen tatsächlich zu Wiederholungsbesuchen? Wie kann die Spielplangestaltung die Leistung ausserhalb der Spitzenzeiten verbessern? Und wie kann personalisierte Kommunikation die Kundenbindung stärken?

In dieser Phase ging Multiplex eine Partnerschaft mit S-PRO ein. Das Ziel war klar: Jahrelange, verstreute Publikumsdaten in handlungsrelevante Erkenntnisse zu verwandeln – ein System, das intelligentere Entscheidungen in den Bereichen Spielplanplanung, Marketing und Publikumsmanagement ermöglicht.

Das erste Ziel bestand darin, die Gewohnheiten des Publikums zu verstehen und diese Erkenntnisse zu nutzen, um die richtigen Filme zur richtigen Zeit zu empfehlen. Das Team wollte dieses Wissen in personalisierten Kampagnen einsetzen – um Menschen Empfehlungen zu senden, die darauf basieren, was sie geschaut haben und wann sie normalerweise ins Kino gegangen sind.

Das zweite Ziel bestand darin, die ungleichmässigen Besuchsdaten der Kinobranche anzugehen. Die Hauptverkehrszeiten am Abend waren immer voll besetzt, während andere Stunden fast leer blieben. Das Team wollte Daten nutzen, um zu verstehen, welche Filme diese ruhigeren Zeitfenster füllen und die Kinos den ganzen Tag über aktiv halten könnten.

Um dies zu erreichen, stand Multiplex zunächst vor seiner grössten Herausforderung – dem Sammeln und Bereinigen jahrelanger Publikumsdaten. Es war das erste Projekt dieser Art für das Unternehmen, und die Aufgabe bestand darin, Ordnung in verstreute Informationen zu bringen. Die Erreichung dieser Ziele erforderte eine technische Lösung, die auf echter Geschäftslogik basierte – eine Lösung, die komplexe Daten verarbeiten, Prognosen erstellen und den täglichen Betrieb unterstützen konnte.

Der erste Teil war die Kundensegmentierung. Das Team analysierte die Kundendaten, fand mehrere Cluster und verstand, welche Zielgruppen welche Filme bevorzugten und wie oft sie Kinos besuchten.

Der zweite Teil war die Uplift-Modellierung. Mithilfe von Erkenntnissen über das Publikum modellierte das System den Spielplan des Kinos – es prognostizierte, welcher Film wann gezeigt werden sollte und wie viel potenziellen Umsatz jede Kombination einbringen könnte.

Die dritte Funktion konzentrierte sich auf Marketing-Erkenntnisse. Auf der Grundlage von Daten konnte Multiplex zielgerichtete E-Mail-Kampagnen mit personalisierten Empfehlungen für Kinobesucher erstellen.

Das System umfasste auch eine manuelle Option. Ein Manager konnte den Spielplan anpassen und automatische Empfehlungen vom Modell anfordern. Alle Kundendaten wurden im Rahmen einer Datenverarbeitungsvereinbarung verarbeitet. Die Daten wurden anonymisiert – persönliche Identifikatoren wurden entfernt, sodass das System niemals individuelle Profile anzeigte.

Sobald das System eingerichtet war, wurde deutlich, wie diese Erkenntnisse nicht nur den Betrieb, sondern die gesamte Organisation beeinflussen konnten.

Anpassbar an Ihr Geschäftsmodell und Ihre Einschränkungen

Ein gestufter Aufbau passt jedem Durchlauf an Ihre spezifischen Regeln an, bevor das Modell das optimierte Ergebnis generiert. Wählen Sie das Zeitfenster, die einzuschliessenden Elemente und die Einschränkungen. Klicken Sie einmal, und der Agent erstellt Ihren Plan.

Wir haben dies validiert, indem wir ein Benchmarking mit «Zwillingsstandorten» durchgeführt haben – anderen Kinos mit vergleichbaren historischen Daten –, um sicherzustellen, dass der Anstieg auf unsere Optimierung zurückzuführen ist. Während beispielsweise Kontrollstandorte den standardmässigen Besuchsmustern folgten, erzielte unsere datenoptimierte Spielplanplanung ein höheres Engagement und steigerte so effektiv die Leistung in traditionell ruhigen Zeitfenstern.

Das Projekt ist abgeschlossen, und Multiplex nutzt bereits ein KI-gesteuertes System, das das Publikumsverhalten analysiert, Besucherzahlen prognostiziert und Marketing- sowie Spielplanentscheidungen unterstützt. Dieser Ansatz hilft dem Unternehmen, Nachfragemuster zu erkennen, die Filmverteilung über Zeitfenster hinweg zu optimieren und das Umsatzpotenzial präziser einzuschätzen.

Vergleich mit Kontrolldatensätzen

Wir validieren unsere Prognosen durch den Vergleich mit realen Kontrolldaten, um die tatsächlichen Auswirkungen unserer Optimierung zu isolieren.

Anstatt nur eine Endzahl zu betrachten, vergleichen wir die Leistung mit Referenzobjekten oder historischen Zeiträumen. Beispielsweise haben wir während des Pilotprojekts des KI-Optimierung Agenten von Multiplex den Umsatzgewinn von 5,2%+ gemessen an einem 95%-Konfidenzintervall, das durch Zwillingsstandorte ermittelt wurde – ähnliche Kontroll-Kinos, die die Optimierung nicht nutzten –, um zu bestätigen, dass das Wachstum direkt unserem System zuzuschreiben war.

Optimierung nach 5 Iterationen

Die Auswertungen zeigen, dass sich der Agent im Laufe der Zeit gegenüber Ihrer eigenen Baseline verbessert. Welcher Messwert auch immer für Ihr Unternehmen wichtig ist, wird nach Tag, Stunde oder Segment erfasst.

Die Partnerschaft zwischen Multiplex und S-PRO wurde zu einem Meilenstein für die Kinobranche. Sie hat bewiesen, dass Daten mehr tun können, als nur die Vergangenheit zu beschreiben – sie können Entwicklungen vorhersagen, leiten und das Wachstum vorantreiben. Durch die Kombination von tiefem Fachwissen mit KI haben wir jahrelange Erkenntnisse über das Publikum in ein funktionierendes System verwandelt, das echte Geschäftsentscheidungen unterstützt.

Über die betrieblichen Gewinne hinaus hat das Projekt gezeigt, wie Technologie eine ganze Branche umgestalten kann. Es öffnete die Tür für Kinos, ihr Publikum so zu steuern, wie digitale Plattformen es tun – durch Daten, Präzision und kontinuierliches Lernen.