docs: Add Market Intelligence script functionality description

- Added a new section to readme.md detailing the multi-step functionality of the Market Intelligence script.

readme.md

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 # Projekt: Automatisierte Unternehmensbewertung & Lead-Generierung v2.2.1
 
+## Funktionsweise des Market Intelligence Skripts
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+Das Skript ist eine mehrstufige Webanwendung, die als B2B-Marktanalyse- und Lead-Qualifizierungs-Tool dient. Es nutzt die Gemini-API, um basierend auf strategischen Dokumenten eines Unternehmens potenzielle Kunden zu finden, zu analysieren und personalisierte Ansprachen zu generieren. Der Prozess ist in mehrere logische Schritte unterteilt:
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+**Schritt 1: Input & Strategie-Erstellung**
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+1.  **Dateneingabe:** Der Benutzer startet, indem er zwei primäre Informationen bereitstellt:
+    *   Ein **Strategie-Dokument** (eine Markdown-Datei wie `yamaichi_neu.md`). Dieses Dokument ist das Herzstück und enthält detaillierte Informationen über das eigene Angebot, die Zielgruppen (Unternehmen und Personas), deren Schmerzpunkte (Pain Points) und den Nutzen der eigenen Lösung.
+    *   Die **URL eines Referenzkunden**. Diese URL dient als Kalibrierung, um ähnliche Unternehmen ("Lookalikes") zu finden.
+2.  **Strategie-Generierung:** Das Skript sendet den Inhalt des Strategie-Dokuments und die Referenz-URL an die Gemini-API (`generateSearchStrategy`). Die KI analysiert diese Informationen und erstellt eine "Suchstrategie". Diese Strategie ist ein JSON-Objekt, das drei Kernpunkte enthält:
+    *   Eine kurze Zusammenfassung des Angebots.
+    *   Ein detailliertes "Ideal Customer Profile" (ICP).
+    *   Eine Liste von 3-5 spezifischen **"Digitalen Signalen"**. Das sind konkrete Merkmale, nach denen auf den Websites potenzieller Kunden gesucht werden soll (z.B. "verwendet eine bestimmte Technologie", "hat eine komplexe Retourenrichtlinie", "sucht Mitarbeiter mit bestimmten Skills").
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+**Schritt 2: Identifizierung & Überprüfung der Zielunternehmen**
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+1.  **Lead-Findung:** Basierend auf der Referenz-URL und einem definierten Zielmarkt (z.B. "Deutschland") fragt das Skript die Gemini-API (`identifyCompetitors`), eine Liste von ca. 10 Konkurrenten oder ähnlichen Unternehmen zu erstellen.
+2.  **Manuelle Überprüfung:** Die generierte Liste wird dem Benutzer angezeigt. Er hat die Möglichkeit, unpassende Unternehmen zu entfernen oder manuell weitere hinzuzufügen.
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+**Schritt 3: Tiefenanalyse der Unternehmen (Audit)**
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+1.  **Iterative Analyse:** Für jedes Unternehmen auf der finalen Liste führt das Skript eine detaillierte Analyse durch (`analyzeCompanyWithStrategy`).
+2.  **Analyse-Prozess:** Für jedes einzelne Unternehmen wird ein neuer Aufruf an die Gemini-API gesendet. Die KI erhält den Firmennamen und die zuvor erstellte "Suchstrategie" als Anweisung. Sie führt dann folgende Aufgaben aus:
+    *   **Firmographics:** Recherche von Basisdaten wie Umsatz und Mitarbeiterzahl.
+    *   **Signal-Prüfung:** Überprüfung der Website des Unternehmens auf die definierten "Digitalen Signale".
+    *   **Klassifizierung:** Einordnung des Unternehmens in Tiers (Größe) und Status (z.B. "Potenzieller Kunde", "Wettbewerber").
+    *   **Empfehlung:** Formulierung einer kurzen, prägnanten Handlungsempfehlung für den Vertrieb.
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+**Schritt 4: Reporting**
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+1.  **Ergebnis-Darstellung:** Alle Analyseergebnisse werden in einer übersichtlichen Tabelle zusammengefasst und angezeigt.
+2.  **Export:** Der gesamte Bericht kann als Markdown-Datei heruntergeladen werden.
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+**Schritt 5: Personalisierte Ansprache (Outreach)**
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+1.  **Kampagnen-Generierung:** Der Benutzer kann aus dem Report ein vielversprechendes Unternehmen auswählen, um eine personalisierte E-Mail-Kampagne zu erstellen.
+2.  **Kontext-Anreicherung:** Das Skript fragt nach einer "Wissensdatenbank" (typischerweise das gleiche Strategie-Dokument wie in Schritt 1).
+3.  **E-Mail-Entwurf:** Die KI (`generateOutreachCampaign`) erhält alle gesammelten Informationen über das Zielunternehmen, die Wissensdatenbank und den Referenzkunden. Basierend darauf erstellt sie drei hyper-personalisierte, sofort einsatzbereite E-Mail-Entwürfe, die auf verschiedene Personas (z.B. COO, HR-Leiter) zugeschnitten sind und die gefundenen "Digitalen Signale" als Aufhänger nutzen.
+4.  **Finalisierung:** Die Entwürfe können angesehen, bei Bedarf in andere Sprachen übersetzt und zur weiteren Verwendung kopiert werden.
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+Zusammenfassend automatisiert das Skript den gesamten Prozess von der strategischen Planung über die Lead-Generierung und -qualifizierung bis hin zur Erstellung des ersten personalisierten Anschreibens.
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 ## 1. Projektübersicht & Architektur
 
 Dieses Projekt ist eine modulare "Lead Enrichment Factory", die darauf ausgelegt ist, Unternehmensdaten aus einem D365-CRM-System automatisiert anzureichern, zu analysieren und für Marketing- & Vertriebszwecke aufzubereiten.