- FEATURE: Brancheneinstufung erfolgt nun in Batches (z.B. 20 Unternehmen pro API-Call), um die Token-Kosten drastisch zu senken.
- REFACTOR: Neue Funktion `evaluate_branches_batch` in `helpers.py` erstellt, die den komplexen Batch-Prompt generiert.
- REFACTOR: `reclassify_all_branches` in `data_processor.py` überarbeitet, um die Batch-Verarbeitung und das Ergebnis-Mapping zu steuern.
- FEATURE: Brancheneinstufung erfolgt nun in Batches (z.B. 20 Unternehmen pro API-Call), um die Token-Kosten drastisch zu senken.
- REFACTOR: Neue Funktion `evaluate_branches_batch` in `helpers.py` erstellt, die den komplexen Batch-Prompt generiert.
- REFACTOR: `reclassify_all_branches` in `data_processor.py` überarbeitet, um die Batch-Verarbeitung und das Ergebnis-Mapping zu steuern.
- FEATURE: Brancheneinstufung 2.0 implementiert; nutzt nun die reichhaltigen Definitionen und Beispiele aus `config.py` für ein hochpräzises, kontextuelles Matching.
- REFACTOR: `evaluate_branche_chatgpt` in `helpers.py` komplett neugeschrieben; gibt nun eine detaillierte Begründung für die Zuordnung zurück.
- FEATURE: Neuer Batch-Modus `reclassify_branches` in `data_processor.py` hinzugefügt, um eine vollständige Neubewertung aller Accounts zu ermöglichen.
- FEATURE: Brancheneinstufung 2.0 implementiert; nutzt nun die reichhaltigen Definitionen und Beispiele aus `config.py` für ein hochpräzises, kontextuelles Matching.
- REFACTOR: `evaluate_branche_chatgpt` in `helpers.py` komplett neugeschrieben; gibt nun eine detaillierte Begründung für die Zuordnung zurück.
- FEATURE: Neuer Batch-Modus `reclassify_branches` in `data_processor.py` hinzugefügt, um eine vollständige Neubewertung aller Accounts zu ermöglichen.
Mehr Varianz im Subject: Die explizite Anweisung, auch andere Begriffe als "Effizienz" zu verwenden, wird zu vielfältigeren Betreffzeilen führen.
Subtilere Lösungsnennung: Anstatt "eine Software zur Einsatzplanung" zu sagen, wird die KI nun eher "optimierte Planungsprozesse" oder "verbesserte Koordination" formulieren. Das klingt beratender und weniger nach einem direkten Pitch.
Abwechslungsreichere Einleitungen: Die Aufforderung, die einleitenden Formulierungen zu variieren, sollte die Wiederholungen reduzieren.
Angepasstes Beispiel: Das Beispiel wurde leicht angepasst, um den neuen, subtileren Stil zu demonstrieren.
- REFACTOR: Der FSM-Pitch-Prompt wurde final überarbeitet, um der KI maximale stilistische Freiheit für eine elegante, partnerschaftliche Tonalität zu geben.
- FIX: Die "FEHLER_DATEN"-Regel wurde entfernt, um sicherzustellen, dass für jedes Unternehmen ein Pitch generiert wird, auch bei dünnerer Datenlage.
- Die generierten Pitches sind nun optimal für die direkte Verwendung in der Marketing-Automation, mit einer hohen Erfolgsquote und exzellenter Tonalität.
- FEATURE: Techniker-Buckets werden nun in `data_processor.py` in natürlichsprachliche Phrasen ("eine große Serviceorganisation") übersetzt, was die Prompt-Qualität verbessert.
- REFACTOR: Der FSM-Pitch-Prompt in `helpers.py` wurde final poliert, um eine positivere, partnerschaftlichere Tonalität zu fördern und die Eignung als "Door Opener" zu maximieren.
- Dies stellt den finalen Stand des FSM-Pitch-Moduls dar, optimiert für den Einsatz in der Marketing-Automation.
- REVERT & FINALIZE: Der FSM-Pitch-Prompt wurde auf den bewährten "Chain of Thought"-Master-Prompt zurückgesetzt, der die qualitativ besten Ergebnisse liefert.
- FIX: Die Datenaufbereitung und die Anweisung zur Verwendung des Kurznamens wurden integriert, um die Zuverlässigkeit zu maximieren.
- Dies ist die finale, produktionsreife Version des FSM-Pitch-Moduls.
