Warum wir KI ins Ticketing integriert haben und wie wir es gemacht haben

Als vivenu's Vorstand das Thema KI erstmals auf die Agenda setzte, war der CEO nicht überzeugt. Simon Hennes erzählte einem Raum voller Sport- und Entertainment-Manager beim vivenu AI Summit in New York, dass die ersten Anwendungsfälle, die er sah, Kundensupport-Bots waren. Software, die die Menschen ersetzt, die mit Kunden sprechen. „Das wollten wir nicht", sagte er. „Wir wollen nah an unseren Kunden sein. Wir wollen von ihnen lernen, beratend tätig sein, proaktiv handeln." Für ein Unternehmen, das zu seinen Veranstaltern reist, um Workshops durchzuführen, fühlte sich die Automatisierung des Gesprächs wie die falsche Richtung an.

KI muss nicht die Teile der Arbeit ersetzen, die man schätzt. Sie kann die Teile übernehmen, die niemand haben wollte, und einem damit die Zeit freimachen, die man für die wirklich wichtigen Dinge braucht. „Sie kann das, was man bereits gut macht, noch besser machen.", sagte Simon. Bei vivenu war das die proaktive Kundenberatung. Bei einem Veranstalter ist es die Fan-Beziehung.

Das ist die ausführliche Version davon, warum vivenu KI ins Ticketing integriert hat, worauf das Team nicht verzichten wollte und wie der vivenu KI-Assistent funktioniert.

Jede Organisation hat mehr Ideen als Hände

Vor zwei oder drei Jahren hatte der häufigste Grund, den ein potenzieller Kunde nannte, um nicht zu einer Plattform zu wechseln, bei der man seine Daten besitzt, nichts mit der Plattform selbst zu tun. Veranstalter mochten die Idee davon den vollen Zugang zu den eigenen Daten zu haben und in offenen Ökosystemen zu denken. Dann kam der Satz, der das Gespräch beendete: Wir haben kein internes Team, das damit etwas anfangen könnte.

Das stimmte damals und stimmt heute noch. „Jede Entertainment-Organisation ist unterbesetzt. Ohne Ausnahme", sagte Simon. „So viele großartige Ideen in diesen Organisationen, so viel Kreativität. Wir können sie nur nicht umsetzen, weil uns die Ressourcen fehlen." Gleichzeitig konkurriert Live-Entertainment um das verfügbare Einkommen mit Netflix, Reisen und jedem anderen Abend, und es konkurriert um Relevanz. Ein Fan, der einen Newsletter bekommt, der nichts für ihn enthält, merkt das, genauso wie jeder eine Startseite voller Filme bemerkt, die er nie schauen würde.

KI hilft bei beidem. Sie beschleunigt Analyse und Ausführung und schafft damit den Raum, sich stärker auf das Erlebnis zu konzentrieren. Kundensegmentierung, Kampagnentexte, Reporting, Preisanpassungen: Die Arbeit, die früher eine ganze Abteilung erforderte, kann jetzt von einem kleinen Team durch gezielte Fragen erledigt werden. Simon betonte ausdrücklich, dass dies eine Wachstumsgeschichte ist. Entertainment wächst, und das Ziel ist höherer Umsatz für Veranstalter durch höheren Mehrwert für Fans. „Mehr Umsatz, aber auf eine bedeutungsvolle und hochrelevante Weise."

Vier Regeln, die vivenu vor dem ersten Feature festgelegt hat

vivenu ist von Anfang an API-first gewesen, und der erste Kunde hat seinen eigenen KI-Agenten im Frühjahr 2025 an die vivenu API angebunden. Technisch gesehen hätten wir die Lösung dieser Probleme unseren Veranstaltern und den Anthropics dieser Welt überlassen können. Warum haben wir trotzdem KI in die Plattform integriert?

Weil API-Zugang einen Agenten zu den Daten bringt. Das Schwierige ist zu verstehen, was die Daten bedeuten. Jens Teichert, CTO und Co-Founder von vivenu, formulierte es auf dem Summit so: „Diese Branche ist so nuanciert, so komplex. Man kann nur dann sinnvolle Erkenntnisse gewinnen, wenn man das Geschäft, die Ticketing-Branche und wie das Produkt unter der Haube funktioniert wirklich versteht. Es braucht sehr, sehr spezifischen Kontext." Deshalb legte das Team vor der Implementierung eines einzigen Features vier Regeln fest:

1. In Ihrem Geschäft verankert. Sprachmodelle sind gleichzeitig brillant und ahnungslos. Der Assistent muss das Ticketing, die vivenu-Plattform und das eigene Setup des Veranstalters in- und auswendig kennen.

2. Vom ersten Tag an nützlich. KI-Fähigkeiten entwickeln sich schneller als die KI-Adoption, und die meisten Organisationen haben kein Budget für ein dediziertes Context-Engineering-Team. Jedes Feature von uns muss prompt-ready sein.

3. Berechtigungen bleiben, wie sie sind. Der Assistent respektiert die Rollen und Berechtigungen, die jeder Nutzer bereits hat.

4. Ihre Daten bleiben ihre. Sie werden niemals verwendet, um ein Modell zu trainieren, und sie werden niemals zum Wettbewerbsvorteil von jemand anderem.

Wie der vivenu KI-Assistent funktioniert: erst den Kontext verstehen, dann die Daten abfragen

Die ersten Monate des KI Projekts brachten kein sichtbares Feature hervor. Das Team baute stattdessen einen Kontext-Korpus auf: wie jeder Teil des vivenu-Produkts funktioniert, wie Ticketing als Branche funktioniert und wie ein bestimmter Veranstalter sein Geschäft betreibt, von der Art, wie Events konfiguriert sind, bis zur Bestellhistorie, ob es sich um eine Attraktion mit wiederkehrenden Shows oder einen Club mit einer Saison handelt.

Darüber liegt eine Abfrageebene, die es dem Assistenten ermöglicht, alle Echtzeit-Daten eines Veranstalters abzurufen, weit über den wöchentlichen Umsatz hinaus. Das Schwierige waren die Definitionen. „Einfache Dinge wie die Definition von Umsatz variieren von Organisation zu Organisation", sagte Jens. „Wir mussten eine Kontextebene bauen, damit wenn der Assistent nach einer Kennzahl wie Umsatz fragt, wir garantieren können, dass er auf die richtige Weise berechnet wird." Dem Assistenten einfach Zugriff auf die Datenbank zu geben und ihn eigene Abfragen formulieren zu lassen, führt zu selbstsicheren Antworten im falschen Umfang, was im Ticketing dazu führt, dass ein gut aussehender Bericht am Ende falsch ist.

Der Assistent erinnert sich auch. Ihre Definition von „VIP", die Kennzahlen, die Sie am häufigsten prüfen, wie Ihr Team Dinge benennt. Jeder Veranstalter erhält seinen eigenen Assistenten, der nur mit seinen eigenen Daten arbeitet, sodass nichts, was über ein Unternehmen gelernt wurde, mit einem anderen geteilt oder von einem anderen gelernt wird. Und er läuft innerhalb desselben Sicherheitsperimeters wie der Rest von vivenu: SOC 2 Type II, PCI-DSS, DSGVO und ISO 27001.

Wir haben im Juli 2026 mit dem vivenu KI-Assistent gestartet, der einzige KI-Assistent der Live-Entertainment-Branche, der speziell für Ticketing trainiert wurde.

Was der KI-Assistent heute tut: analysieren, segmentieren, Kampagnen erstellen

In der Praxis schließt der KI Assistent eine Schleife, die früher eine Woche dauerte. Fragen Sie, wie die Verlängerungskampagne läuft. Fragen Sie nach jedem Kunden, der letztes Jahr ein VIP-Saisonticket gekauft hat und noch nicht verlängert hat. Bitten Sie ihn, eine E-Mail-Kampagne für die Top 500 davon zu erstellen, versandbereit. Nach dem Versand fragen Sie, wie viele verlängert haben.

Spenser Ayres, Associate Athletics Director für Ticket Sales & Operations bei Stanford Athletics, gehörte zu den Ersten, die es nutzten: „Ich kann in einfacher Sprache Fragen zu Ticketverkäufen, Umsatz und Kundenverhalten stellen und bekomme Antworten, die direkt aus unseren Live-Daten in Sekunden gezogen werden. Es hat verändert, wie schnell ich Daten in Entscheidungen umwandeln kann."

Der meistgenutzte Anwendungsfall bisher ist der unspektakulärste: individualisiertes Reporting. Jeder Stakeholder möchte einen etwas anderen Ausschnitt derselben Daten, und Teams verbringen Stunden damit, ihn manuell zu erstellen. Der zweite ist Produkt-Wissen, von „Wo ist die Einstellung, die das tut" bis „Welches Feature würde mir helfen, den Umsatz bei dieser Event-Serie zu steigern." Der Assistent antwortet, weil er die Plattform, die API und das Changelog kennt.

Was als Nächstes kommt: der vivenu MCP-Server und autonome Workflows

Daten lesen ist die erste Ebene. Die gesamte vivenu API wird zu einem Satz von Tools, die der Assistent verwenden kann, mehr als 100 davon: Events aktualisieren, Preise setzen, Inventar zwischen Kanälen umverteilen, Plätze für einen Sponsor reservieren, Promo-Codes erstellen. Der Agent führt aus, Sie genehmigen. „Im Ticketing kann eine falsche Eingabe in einem Preisfeld beim falschen Event leicht Millionen kosten", sagte Jens. „Deshalb wollen wir sicherstellen, dass es sicher zu verwenden ist."

Dieselben Tools sind außerhalb der Plattform über den vivenu MCP-Server verfügbar, sodass Teams ihre eigene KI, ob Claude, ChatGPT oder ein eigenes System, direkt mit ihren Ticketing-Daten verbinden können. Fragen Sie nach fünf nebeneinanderliegenden VIP-Sitzen für die nächsten drei Heimspiele und lassen Sie den Agenten sie finden, Inventar vom Box-Office-Kontingent zum Webshop verschieben und sie reservieren. Der MCP-Server hat dieselben Fähigkeiten wie der In-Produkt-Assistent. Welche davon Ihre Organisation zulässt, zum Beispiel Preisanpassungen, ist eine Richtlinie, die Sie selbst festlegen.

Der nächste Schritt sind autonome Workflows innerhalb der Plattform: der tägliche Abschlussbericht, der um 9 Uhr morgens als PDF im Posteingang des CFO landet, einmal in einem Gespräch beschrieben und von da an geplant. Ganze Workflows, die innerhalb der von Ihnen gesetzten Grenzen überwachen, entscheiden und handeln.

Wo man mit KI im Ticketing anfangen sollte

Simons Reihenfolge von der Summit-Bühne ist dieselbe, die wir in unserem Beitrag zur Personalisierung vertreten haben.

Besitzen Sie Ihre Daten in einem vernetzten Ökosystem. KI kann nur über das nachdenken, was sie sehen kann, also müssen CRM-Datensatz, Ticketing-Datensatz und Marketing-Datensatz denselben Fan ergeben.

Machen Sie die Signale sauber und umsetzbar. Jedes Ticket, jeder Scan und jede Verlängerung, live und bereit zum Handeln innerhalb der Plattform, ohne ein zwischengeschaltetes Datenprojekt.

Dann lassen Sie KI die Orchestrierung in großem Maßstab übernehmen: die Segmente, die Kampagnen, die Berichte, die Preisbewegungen, für die kein Team genug Stunden hat. Stanford Athletics ist bei einem dieser Hebel bereits dort, mit einem Anstieg von 24 Prozent beim Umsatz pro Basketball-Ticket durch KI-gestütztes Dynamic Pricing auf Sitzplatzebene, Saison für Saison.

Der Summit fand bewusst im vivenu SoHo-Büro statt. vivenu kam ohne Ticketing-Hintergrund ins Ticketing und lernte das Geschäft durch die gemeinsame Entwicklung mit seinen Kunden. Die KI-Arbeit folgt demselben Muster: liefern, beobachten, wie eine Sportabteilung oder ein Theater es nutzt, die nächste Ebene aufbauen. Wenn es eine Frage zu Ihrem eigenen Geschäft gibt, die Sie schon immer beantwortet haben wollten, bringen Sie sie mit. Wir führen sie auf Ihren eigenen Events aus. Demo buchen.