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