# Dokumentation: RoboPlanet Strategic Marketing OS (v1.0)

## 1. Vision & Primärauftrag
Das **RoboPlanet Strategic Marketing OS** ist kein reines Content-Tool, sondern das digitale Zentralnervensystem für das Growth-Marketing der RoboPlanet GmbH (Wackler Group). Es transformiert unstrukturierte Herstellerdaten und Marktschmerz-Analysen in eine skalierbare, hochgradig personalisierte Go-to-Market-Maschine.

**Kern-Mission:** 
*   **Whale Hunting:** Identifikation und Durchdringung von Großkunden (Logistik >10k m², Chemieparks, Malls).
*   **Wackler-Symbiose:** Integration des menschlichen Service-Layers (NSL, Reinigung, Security) in das Robotik-Versprechen.
*   **Hyper-Skalierung:** Reduktion des Aufwands pro Kampagne bei gleichzeitiger Steigerung der Relevanz (Precision Targeting).

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## 2. System-Architektur (The Big Picture)

Das System basiert auf einer **Decoupled Architecture**:

1.  **The Intelligence Factory (Backend):** Python-Services (Docker, SQLite) für Scraping, Data Mining, Normalisierung und KI-Generierung.
2.  **The Strategic Hub (Frontend/Control):** Notion als Single Source of Truth (SSoT) für Strategie, Portfolio-Management und Reporting.
3.  **The Execution Channels (Outbound):** SuperOffice API (CRM/Mails), WordPress API (Public Web), Messaging Matrix (Automation).

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## 3. Funktionsmodule (Detaillierte Beschreibung)

### 3.1 Product Master (Hardware Truth)
Zentrale Instanz für alle technischen Spezifikationen.
*   **Funktion:** Automatisierte Extraktion von harten Fakten aus Hersteller-Quelltexten.
*   **Normalisierung:** Umwandlung heterogener Daten (z.B. "1:30h" -> 90 Min, "3000 sqm/h" -> 3000) zur direkten Vergleichbarkeit.
*   **Zukunftsfähigkeit:** Modularer Aufbau durch "Layer-Logik" (Cleaning-Layer, Service-Layer, Security-Layer).

### 3.2 Sector & Persona Master (Psychology Layer)
Das "Gehirn", das früher in YAML-Dateien gefangen war.
*   **Sektoren:** Definition der Zielbranchen (Hotellerie, Chemie, etc.) inklusive der "RoboPlanet-Definition" (Was bedeutet diese Branche für uns?).
*   **Personas:** Psychologische Profile (Housekeeping, Werkschutz, CEO) mit spezifischen Pains (Mirror) und Gains (Value).
*   **Probing Questions:** Branchenspezifische Fragen, die das Scraping-Tool leiten (z.B. "Hat das Hotel einen Spa?").

### 3.3 Messaging Matrix (The Secret Sauce)
Die Schaltstelle für die hyper-personalisierte Ansprache.
*   **Logik:** Trennung in **Satz 1** (Individueller Hook basierend auf der aktuellen Website-Analyse des Zielkunden) und **Satz 2** (Relationaler Lösungsbaustein basierend auf Branche + Produkt).
*   **Voice-Ready:** Vorbereitung von Skripten für den zukünftigen Voice-KI-Einsatz im Vertrieb und Support.

### 3.4 Competitive Radar (Market Intelligence)
Automatisierte Überwachung der Marktbegleiter.
*   **Funktion:** Kontinuierliches Scraping von Wettbewerber-News und Blogposts.
*   **Kill-Argumente:** Direkte Gegenüberstellung technischer Specs zur Erstellung von Battlecards für den Sales-Außendienst.

### 3.5 Enrichment Factory & RevOps
Datenanreicherung der CRM-Accounts.
*   **Mining:** Suche nach Umsatz, MA-Zahlen und fehlenden Ansprechpartnern via LinkedIn/SerpAPI.
*   **Klassifizierung:** Automatisches Mapping von Jobtiteln zu definierten Rollen im Strategic OS.
*   **Reporting:** Aggregation von Outbound-Metriken (Mails sent, Response Rate) zurück nach Notion für das C-Level.

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## 4. Workflows & Datenflüsse

### A. Der GTM-Prozess (Produkt-Launch)
1.  **Ingest:** Hersteller-URL wird in die GTM-Engine eingespeist.
2.  **Extraction:** Technische Specs werden normalisiert und in den Notion **Product Master** geschrieben.
3.  **Positioning:** KI matcht Specs gegen die **Market Psychology DB** in Notion.
4.  **Generation:** Erstellung von Website-Inhalten (WordPress API) und Sales-Battlecards.

### B. Der Outbound-Prozess (Whale Hunting)
1.  **Scanning:** Enrichment-Tool liest Ziel-Accounts aus SuperOffice.
2.  **Hyper-Personalization:**
    *   KI analysiert Kunden-Website -> Generiert **Satz 1** (Operative Herausforderung).
    *   System zieht **Satz 2** aus der **Messaging Matrix** in Notion.
3.  **CRM-Injection:** Der finale Text wird via API in SuperOffice injiziert.
4.  **Execution:** Vertrieb sendet hochgradig relevante Mails direkt aus dem gewohnten CRM.

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## 5. Outside-the-Box Hebel (Ausblick 6-12 Monate)

### 5.1 The Brain (Knowledge Ingestor)
Befreiung von implizitem Wissen aus WhatsApp/E-Mail-Silos. Ein Postfach-Scraper extrahiert Lösungsfragmente der Techniker und führt sie in Notion als strukturierte Wissensbasis für Support und RAG-Systeme zusammen.

### 5.2 Voice-Bot Integration
Nutzung der `Voice Script` Felder in der Messaging Matrix zur Speisung von AI-Voice-Agenten für Erstqualifizierung und Terminvereinbarung.

### 5.3 Combat View (Mobile Enablement)
Reduzierte Notion-Ansicht für Vertriebler vor Ort, die basierend auf dem Standort/Kunden-Sektor sofort die 3 schlagkräftigsten Verkaufsargumente liefert.

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## 6. Notion Datenbank-Relationen (Technisches Mapping)

Um die relationale Integrität zu wahren, sind folgende Datenbanken in Notion zwingend zu verknüpfen:

*   **Product Master** $\leftrightarrow$ **Sector Master** (Welcher Roboter passt in welchen Markt?)
*   **Messaging Matrix** $\leftrightarrow$ **Product Master** (Welche Lösung gehört zum Text?)
*   **Messaging Matrix** $\leftrightarrow$ **Sector Master** (Welcher Schmerz gehört zu welcher Branche?)
*   **The Brain** $\leftrightarrow$ **Product Master** (Welches Support-Wissen gehört zu welcher Hardware?)
*   **GTM Workspace** $\leftrightarrow$ **Product Master** (Welche Kampagne bewirbt welches Gerät?)
*   **Feature-to-Value Translator** $\leftrightarrow$ **Product Master** (Welcher Nutzen gehört zu welchem Feature?)

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## 7. Zusammenfassung der technischen Hebel
1.  **Python API Gateway:** Einziger Kommunikationspunkt für alle KI-Anfragen und CRM/WP-Transaktionen.
2.  **SQLite Persistence:** Lokales Zwischenlagern von Scrape-Ergebnissen zur Vermeidung redundanter API-Kosten.
3.  **Human-in-the-loop:** Notion dient als "Freigabe-Layer" – erst nach manuellem Review in Notion triggert Python den CRM-Push oder den Website-Publish.

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## 8. Lessons Learned & Technische Constraints (Stand Jan. 2026)

Während der initialen Prototyping-Phase wurden kritische technische Hürden identifiziert, die bei der finalen Implementierung (insb. via Gemini CLI) proaktiv adressiert werden müssen.

### 8.1 API-Latenz & „Eventual Consistency“
*   **Problem:** Wenn eine Datenbank via API erstellt wird, meldet Notion sofort den Erfolg (`200 OK`). Die internen Indizes der Spalten (Properties) sind jedoch oft erst 15–30 Sekunden später für Schreibzugriffe (`pages.create`) bereit.
*   **Lösung:** Nach DDL-Operationen (Erstellen/Ändern von Datenbank-Strukturen) muss zwingend ein **Wait-Timer (min. 15s)** eingebaut werden, bevor Daten in diese Struktur injiziert werden.

### 8.2 SDK vs. Native REST
*   **Erkenntnis:** Das offizielle Python-SDK (`notion-client`) verhielt sich auf der Server-Umgebung (Diskstation/Python 3.8) instabil und meldete fehlende Methoden (z.B. `.query`), die laut Dokumentation vorhanden sein sollten.
*   **Lösung:** Für geschäftskritische Prozesse und Massen-Injektionen ist der **direkte Weg über die REST-API** (Python `requests` Bibliothek) vorzuziehen. Dies eliminiert Abhängigkeiten und bietet volle Transparenz über die Fehlermeldungen von Notion.

### 8.3 Suchindex-Verzögerung
*   **Problem:** Neu erstellte Datenbanken tauchen erst mit erheblicher Verzögerung im `notion.search`-Index auf. Skripte, die Datenbanken „dynamisch suchen“, schlagen in der Deployment-Phase daher oft fehl.
*   **Lösung:** Während des Setups müssen die von der API zurückgegebenen **UUIDs (IDs)** direkt im Speicher gehalten und an nachfolgende Funktionen übergeben werden, anstatt sich auf Suchbegriffe zu verlassen.

### 8.4 Property-Namenskonventionen
*   **Problem:** Sonderzeichen (z.B. `/` in `Branche/Persona`) oder führende/nachfolgende Leerzeichen in Spaltentiteln führen zu `400 Bad Request` Fehlern, da die API extrem sensitiv auf exakte String-Matches reagiert.
*   **Lösung:** Nutzung von **einfachen, alphanumerischen Bezeichnern** (z.B. `Art`, `Beschreibung`, `Status`). Die kosmetische Aufbereitung (Icons, längere Namen) sollte erst *nach* dem erfolgreichen API-Mapping manuell oder über ein explizites Update-Skript erfolgen.

### 8.5 Relation-Wiring (Das Henne-Ei-Problem)
*   **Problem:** Eine Datenbank kann keine Relation zu einer anderen Datenbank aufbauen, wenn diese noch nicht existiert.
*   **Lösung:** Zweistufiger Deployment-Prozess:
    1.  **Phase A:** Erstellen aller 7 Datenbank-Hüllen mit Basis-Properties.
    2.  **Phase B:** Nachträgliches „Verdrahten“ der Relationen via `databases.update` unter Verwendung der in Phase A generierten IDs.

### 8.6 Authentifizierung & Scoping
*   **Erkenntnis:** Notion-Integrationen benötigen explizite Freigaben pro Seite. Wenn eine Datenbank gelöscht und neu erstellt wird, muss die Verbindung in der Notion-UI oft **manuell neu autorisiert** werden, auch wenn die übergeordnete Seite bereits freigegeben war.
*   **Lösung:** Bei jedem neuen Deployment-Lauf in der Notion-UI prüfen, ob die „RoboPlanet GTM Engine“ unter den `Connections` der Zielseite gelistet ist.

### 8.7 Initial Database IDs (Stand 08. Jan. 2026)
Die folgenden IDs wurden bei der initialen Erstellung der Datenbanken generiert und sollten für die weitere Entwicklung verwendet werden, um Suchindex-Verzögerungen zu vermeiden:
*   **Product Master:** `2e288f42-8544-81d8-96f5-c231f84f719a`
*   **Sector & Persona Master:** `2e288f42-8544-8113-b878-ec99c8a02a6b`
*   **Messaging Matrix:** `2e288f42-8544-81b0-83d4-c16623cc32d1`
*   **Competitive Radar:** `2e288f42-8544-814a-a2ad-eee8a181a3cc`
*   **Enrichment Factory & RevOps:** `2e288f42-8544-8172-a3a7-f5101b6ac0f0`
*   **The Brain:** `2e288f42-8544-810f-8e7d-e9a2a3100779`
*   **GTM Workspace:** `2e288f42-8544-81cc-b167-f9dffe9c7bde`
*   **Feature-to-Value Translator:** `2e288f42-8544-8184-ba08-d6d736879f19`

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### Checkliste für den Neustart mit Gemini CLI:
1. [ ] **Requests statt SDK:** Nutze die native HTTP-Library für alle Notion-Calls.
2. [ ] **ID-Persistence:** Speichere IDs in einer lokalen JSON-Variable während des Laufs. (Nun fest in Doku hinterlegt)
3. [ ] **Schema-Validation:** Nutze einen `database.retrieve` Call vor dem ersten Daten-Push, um die Existenz der Spaltennamen zu verifizieren.
4. [ ] **Error-Logging:** Implementiere detailliertes Logging der API-Response-Bodys, da Notion dort sehr präzise Hinweise gibt (z.B. `property_not_found`).

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**Status:** Blueprint Finalisiert.
**Nächster Schritt:** Umsetzung der Datenbank-Properties und API-Endpunkte gemäß diesem Dokument.

### 8.8 Erfolgreicher Datenimport & -verteilung (08. Jan. 2026)
Der Produkt-Datensatz "Puma M20" wurde erfolgreich importiert. Die strategischen Daten (Zielgruppen, Pain Points, Messaging) wurden anschließend aus dem Produkteintrag extrahiert und in die relational verknüpften Datenbanken "Sector & Persona Master" und "Messaging Matrix" verteilt. Dies schafft eine "Single Source of Truth" und legt die Grundlage für automatisierte Marketing-Workflows.

### 8.9 Neu gelernte Lektionen (Post-MVP)

6.  **Notion API - Schema First:**
    *   **Problem:** Skripte schlugen fehl beim Versuch, Daten in eine nicht existierende Datenbankeigenschaft (Spalte) zu schreiben.
    *   **Lösung:** IMMER sicherstellen, dass das Datenbankschema korrekt ist, *bevor* Daten importiert oder aktualisiert werden. Den `databases.update`-Endpunkt verwenden, um die erforderlichen Eigenschaften (z.B. "Key Features", "Constraints") programmatisch als vorbereitenden Schritt hinzuzufügen. Die API erstellt diese nicht spontan.

7.  **Notion API - Zeichenbeschränkungen:**
    *   **Problem:** API-Aufrufe schlugen mit einem `400 Bad Request`-Fehler fehl, wenn ein Rich-Text-Feld die maximale Länge überschritt.
    *   **Lösung:** Das **2000-Zeichen-Limit** für Rich-Text-Eigenschaften beachten. Eine Logik implementieren, um den Textinhalt vor dem Senden des Payloads an die Notion-API zu kürzen, um Validierungsfehler zu vermeiden.

8.  **Notion API - Antwortstrukturen:**
    *   **Problem:** Parsing-Funktionen schlugen mit `TypeError` oder `AttributeError` fehl, da die JSON-Struktur für eine Eigenschaft unterschiedlich war, je nachdem, wie sie angefordert wurde.
    *   **Lösung:** Robuste Hilfsfunktionen schreiben, die mehrere mögliche JSON-Strukturen verarbeiten können. Ein Eigenschaftsobjekt, das über einen direkten Eigenschafts-Endpunkt (`/pages/{id}/properties/{prop_id}`) abgerufen wird, ist anders strukturiert als dieselbe Eigenschaft, wenn sie Teil eines vollständigen Seitenobjekts (`/pages/{id}`) ist. Die Parsing-Logik muss diese Variationen berücksichtigen.