Final Refined & Positive-Toned FSM Pitch

- REFACTOR: Der FSM-Pitch-Prompt wurde final überarbeitet, um eine positive, lösungsorientierte Tonalität für die direkte Kundenansprache zu gewährleisten.
- FIX: Die "FEHLER_DATEN"-Regel wurde gelockert, um die Erfolgsquote bei der Pitch-Generierung auch bei dünnerer Datenlage zu erhöhen.
- Die generierten Pitches sind nun strategisch fundiert UND für die Marketing-Automation geeignet.
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2025-07-21 08:12:50 +00:00
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commit 2f94b51b36

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@@ -1031,32 +1031,27 @@ def generate_fsm_pitch(
techniker_bucket_ml,
):
"""
Generiert einen maßgeschneiderten, nicht-werblichen Satz, der eine operative
Service-Herausforderung des Unternehmens beschreibt (v2.1).
Generiert einen maßgeschneiderten, positiv formulierten Satz, der eine operative
Service-Herausforderung impliziert und für die Kundenansprache geeignet ist (v2.2.6).
"""
logger = logging.getLogger(__name__)
# 1. Daten-Check und Extraktion
# 1. Daten-Check und Extraktion der reinen Zusammenfassung
beschreibung_kombiniert = []
# Extrahiere NUR den reinen Zusammenfassungstext, falls unsere strukturierte Analyse vorliegt
if website_summary and '**GESCHÄFTSMODELL**' in website_summary:
try:
# Extrahiert den Text nach "Zusammenfassung:" und vor dem nächsten Abschnitt
summary_text = website_summary.split('Zusammenfassung:')[1].split('**FSM-POTENZIAL**')[0].strip()
if summary_text:
beschreibung_kombiniert.append(f"Website-Zusammenfassung: {summary_text}")
except IndexError:
# Fallback, falls das Format unerwartet ist
beschreibung_kombiniert.append(f"Website-Zusammenfassung: {website_summary}")
elif website_summary and 'k.a.' not in website_summary.lower():
beschreibung_kombiniert.append(f"Website-Zusammenfassung: {website_summary}") # Für alte, unstrukturierte Zusammenfassungen
pass # Ignoriere Formatierungsfehler, fahre mit anderen Daten fort
if wiki_absatz and 'k.a.' not in wiki_absatz.lower():
beschreibung_kombiniert.append(f"Wikipedia-Einleitung: {wiki_absatz}")
combined = "\n".join(beschreibung_kombiniert)
if len(combined.split()) < 10:
final_beschreibung = "\n".join(beschreibung_kombiniert)
if not final_beschreibung:
logger.warning(f"Zu wenige Informationen für FSM-Pitch bei {company_name}.")
return "FEHLER (Mangelnde Daten)"
@@ -1072,45 +1067,49 @@ def generate_fsm_pitch(
personal_info = "in einem Unternehmen Ihrer Größe"
try:
tech = int(anzahl_techniker or 0)
ma = int(anzahl_ma or 0)
if tech > 0:
personal_info = f"bei rund {round_number(tech)} Servicetechnikern"
elif techniker_bucket_ml and 'k.a.' not in techniker_bucket_ml.lower():
personal_info = f"bei schätzungsweise {techniker_bucket_ml} Servicetechnikern"
elif int(anzahl_ma or 0) > 0:
personal_info = f"bei über {round_number(int(anzahl_ma))} Mitarbeitern"
except Exception:
elif ma > 0:
personal_info = f"bei über {round_number(ma)} Mitarbeitern"
except (ValueError, TypeError):
logger.debug("Keine validen MA/Techniker-Zahlen für Pitch.")
# 4. Prompt bauen
# 4. Der finale, positiv formulierte Prompt
prompt_parts = [
"Du bist ein B2B-Lösungsberater, spezialisiert auf die Optimierung von Außendienstprozessen. Deine Stärke ist es, aus Unternehmensbeschreibungen den kritischsten operativen Schmerzpunkt (Pain Point) im Service abzuleiten.",
"Aufgabe: Formuliere EINEN EINZIGEN, prägnanten Satz (ca. 20-35 Wörter), der den wahrscheinlichsten **operativen Schmerzpunkt** des Unternehmens im technischen Außendienst adressiert.",
"Du bist ein B2B-Stratege, der die operativen Hebel eines Unternehmens im technischen Außendienst versteht.",
"Aufgabe: Formuliere EINEN EINZIGEN, positiv-beobachtenden Satz (ca. 20-35 Wörter), der die zentrale operative Herausforderung im Service subtil andeutet, indem er die Wichtigkeit ihrer Lösung betont.",
"",
"--- Denkprozess & Inferenz-Regeln ---",
"1. **Analysiere das Kerngeschäft:** Ist es die Herstellung komplexer Anlagen, die Installation von Systemen bei Kunden oder ein Reparaturservice?",
"2. **Leite den Schmerzpunkt ab:** Was ist die größte operative Hürde bei dieser Tätigkeit in dieser Größenordnung?",
" - **Regel A (Hersteller):** Bei Anlagenherstellern ist der Schmerzpunkt die **Effizienz bei der Inbetriebnahme** oder die **garantierte Anlagenverfügbarkeit (Uptime)** durch Wartung.",
" - **Regel B (Dezentraler Installateur):** Bei vielen Standorten/Partnern ist der Schmerzpunkt die **Standardisierung der Servicequalität** und die **Routenoptimierung**.",
" - **Regel C (Reparaturservice):** Bei Reparaturdiensten ist der Schmerzpunkt die **Einhaltung von SLAs** und die **First-Time Fix Rate**.",
"3. **Formuliere den Satz:** Verbinde das Unternehmen und seine Personalinfo mit dem identifizierten Schmerzpunkt und den geschäftlichen Konsequenzen (z.B. 'entscheidend für die Kundentreue', 'unerlässlich für die Einhaltung von SLAs').",
"4. **Selbstkritik:** Wenn die Beschreibung zu allgemein ist, um einen spezifischen Schmerzpunkt abzuleiten, antworte NUR mit 'FEHLER_DATEN'.",
"--- Tonalität & Stil ---",
"- Formuliere als scharfsinnige Beobachtung, nicht als Problem.",
"- Der Satz muss direkt als erster Absatz in einer E-Mail an das Unternehmen funktionieren.",
"- Fokus auf die geschäftlichen Konsequenzen (z.B. 'entscheidend für den Projekterfolg', 'unerlässlich für die Kundenzufriedenheit').",
"",
"--- Inferenz-Regeln (um die Kernaussage zu finden) ---",
"1. **Hersteller von Anlagen/Maschinen:** Betone die Wichtigkeit der **'effizienten Inbetriebnahme'** oder der **'maximalen Anlagenverfügbarkeit (Uptime)'**.",
"2. **Installateur/Dienstleister mit vielen Standorten/Partnern:** Betone die Wichtigkeit der **'Standardisierung der Servicequalität'** über alle Standorte hinweg.",
"3. **Reiner Reparaturservice:** Betone die Wichtigkeit der **'schnellen Reaktionszeiten'** und der **'Einhaltung von Service-Levels'**.",
"4. **Wenn unspezifisch:** Formuliere einen etwas allgemeineren, aber immer noch relevanten Satz über die 'Effizienz des Service-Teams'.",
"",
"--- Unternehmenskontext ---",
f"Kurzname des Unternehmens: {display_name}",
f"KI-validierte Branche: {ki_branche}",
f"Beschreibung: {combined}",
f"Beschreibung: {final_beschreibung}",
f"Personalinfo für den Satz: {personal_info}",
"",
"--- Deine Aufgabe ---",
"Führe den Denkprozess durch und gib NUR den finalen Satz aus ODER das Wort 'FEHLER_DATEN'.",
"Gib NUR den finalen, positiv formulierten Satz aus.",
]
prompt = "\n".join(prompt_parts)
try:
fsm_pitch = call_openai_chat(prompt, temperature=0.6, model="gpt-4o")
if not fsm_pitch or "FEHLER_DATEN" in fsm_pitch:
logger.warning(f"KI konnte keinen validen FSM-Pitch für {company_name} generieren.")
return "FEHLER (Mangelnde Daten)"
# Wir entfernen die "FEHLER_DATEN"-Prüfung, um die Trefferquote zu erhöhen
if not fsm_pitch:
logger.warning(f"KI konnte keinen FSM-Pitch für {company_name} generieren (leere Antwort).")
return "FEHLER (API-Antwort leer)"
return fsm_pitch.strip().replace('"', '')
except Exception as e:
logger.error(f"Fehler bei der Generierung des FSM-Pitches für {company_name}: {e}")