Chain-of-Thought FSM Pitch Generation (Final)
- FEATURE: Der FSM-Pitch-Prompt wurde grundlegend überarbeitet und implementiert nun einen "Chain of Thought"-Ansatz für drastisch verbesserte Ergebnisse. - Die KI analysiert nun schrittweise das Geschäftsmodell und die Service-Art, bevor sie einen strategischen, positiv formulierten Pitch generiert. - Das Ergebnis ist nun eine Kombination aus interner Analyse und einem für die Marketing-Automation optimierten Ausgabesatz.
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helpers.py
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@@ -1031,18 +1031,17 @@ 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, strategischen Satz, der eine operative
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Herausforderung impliziert und für die E-Mail-Ansprache geeignet ist (v2.2.7).
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Generiert einen FSM-Pitch mittels eines "Chain of Thought"-Ansatzes, um die Qualität
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und Relevanz der Ausgabe zu maximieren (v2.2.8).
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"""
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# 1. Daten-Check und Extraktion der reinen Zusammenfassung
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# 1. Datenaufbereitung (bleibt gleich)
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beschreibung_kombiniert = []
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if website_summary and '**GESCHÄFTSMODELL**' in website_summary:
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try:
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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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||||
if summary_text: beschreibung_kombiniert.append(f"Website-Zusammenfassung: {summary_text}")
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except IndexError: pass
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if wiki_absatz and 'k.a.' not in wiki_absatz.lower():
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@@ -1051,65 +1050,57 @@ def generate_fsm_pitch(
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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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# 2. Namenswahl und 3. Personalinfo (bleibt unverändert)
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display_name = company_short_name if company_short_name and company_short_name.lower() != 'k.a.' else company_name
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def round_number(n):
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if n < 100: return n
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if n < 1000: return int(round(n / 50.0)) * 50
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return int(round(n / 100.0)) * 100
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personal_info = "" # Wir machen es optional
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personal_info = ""
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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 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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pass
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if tech > 0: personal_info = f"bei rund {int(round(tech, -1))} Servicetechnikern"
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elif techniker_bucket_ml and 'k.a.' not in techniker_bucket_ml.lower(): personal_info = f"bei schätzungsweise {techniker_bucket_ml} Servicetechnikern"
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||||
elif ma > 0: personal_info = f"bei über {int(round(ma, -2))} Mitarbeitern"
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except (ValueError, TypeError): pass
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# 4. Der finale, strategische und positiv formulierte Prompt
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# 2. Der neue "Chain of Thought"-Prompt
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prompt_parts = [
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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 der Lösung betont.",
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"",
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"--- Tonalität & Stil ---",
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"- Formuliere als scharfsinnige Beobachtung, nicht als Problem ('Für ein Unternehmen wie X ist Y entscheidend, um Z zu erreichen').",
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"- Der Satz muss direkt als erster Absatz in einer E-Mail an das Unternehmen funktionieren.",
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"- Beziehe die Personalinfo (falls vorhanden) elegant in den Satz ein.",
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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 (viele Standorte/Partner):** Betone die Wichtigkeit der **'gleichbleibend hohen Servicequalität'** über alle Standorte hinweg.",
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"3. **Reparaturservice:** Betone die Wichtigkeit der **'schnellen Reaktionszeiten'** und der **'Einhaltung von Service-Levels'**.",
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"",
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"--- Selbstkritik-Regel (WICHTIG) ---",
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"Wenn die Beschreibung so allgemein ist, dass keine der Inferenz-Regeln spezifisch angewendet werden kann (z.B. reiner Handel, Online-Portal), antworte NUR mit dem Wort 'FEHLER_DATEN'.",
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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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"Du bist ein B2B-Lösungsberater für Field Service Management. Deine Aufgabe ist es, aus Unternehmensdaten eine scharfsinnige Analyse abzuleiten und daraus einen perfekten, personalisierten Einleitungssatz für eine E-Mail zu formulieren.",
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"\n--- Denkprozess (Chain of Thought) ---",
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"Gehe die folgenden Schritte durch und gib deine Analyse für jeden Schritt aus:",
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"1. **Geschäftsmodell-Analyse:** Analysiere die Beschreibung und identifiziere die primäre Tätigkeit. Ist es (A) Hersteller von physischen Produkten/Anlagen, (B) ein Installateur/Dienstleister, der bei Kunden vor Ort arbeitet, oder (C) ein reiner Reparaturservice?",
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"2. **Service-Relevanz:** Basierend auf Schritt 1, bewerte die Wahrscheinlichkeit eines signifikanten technischen Außendienstes (Hoch, Mittel, Niedrig, Keine).",
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"3. **Hebel identifizieren:** Welcher operative Hebel ist für diese Art von Service am wichtigsten? (z.B. 'maximale Anlagenverfügbarkeit', 'gleichbleibend hohe Servicequalität', 'schnelle Reaktionszeiten').",
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"4. **Pitch-Formulierung:** Basierend auf deiner Analyse, formuliere einen einzigen, positiv-beobachtenden Satz (20-35 Wörter), der diesen Hebel adressiert und für die E-Mail-Ansprache geeignet ist. Der Satz soll die Wichtigkeit der Prozessoptimierung betonen, nicht ein Problem anklagen.",
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"\n--- Unternehmenskontext ---",
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f"Kurzname: {display_name}",
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f"KI-Branche: {ki_branche}",
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f"Beschreibung: {final_beschreibung}",
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f"Personalinfo: {personal_info if personal_info else 'Keine Angabe'}",
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||||
"",
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"--- Deine Aufgabe ---",
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"Gib NUR den finalen, positiv formulierten Satz aus ODER das Wort 'FEHLER_DATEN'.",
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"\n--- Deine Ausgabe (antworte AUSSCHLIESSLICH in diesem exakten Format) ---",
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"1. Geschäftsmodell-Analyse: <Deine Analyse zu A, B oder C>",
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"2. Service-Relevanz: <Deine Bewertung>",
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"3. Hebel: <Dein identifizierter Hebel>",
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"4. FSM-Pitch: <Dein finaler, positiv formulierter Satz>",
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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 (Grund: Mangelnde/unspezifische Daten).")
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return "FEHLER (Mangelnde Daten)"
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return fsm_pitch.strip().replace('"', '')
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response = call_openai_chat(prompt, temperature=0.5, model="gpt-4o")
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if not response:
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return "FEHLER (API-Antwort leer)"
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# Wir geben die gesamte Chain-of-Thought-Analyse zurück.
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# Die Formatierung für das Sheet machen wir hier.
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formatted_response = response.replace("1. Geschäftsmodell-Analyse:", "**Analyse:**")
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formatted_response = formatted_response.replace("2. Service-Relevanz:", "\n**Relevanz:**")
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formatted_response = formatted_response.replace("3. Hebel:", "\n**Hebel:**")
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formatted_response = formatted_response.replace("4. FSM-Pitch:", "\n\n**Pitch:**")
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return formatted_response.strip()
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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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return "FEHLER (API-Fehler)"
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