Business-E-Mail- oder Free-E-Mail-Checker

Dieser Workflow ermittelt, ob eine E-Mail-Adresse von einem generischen, kostenlosen E-Mail-Anbieter oder von einer eigenen geschäftlichen Domain stammt. Er ist nützlich für die Lead-Qualifizierung und das Erkennen von geschäftsbezogenen Kontakten für Vertriebs- und Marketingteams.

Flows

So funktioniert der KI-Flow

Chat-Sitzung starten.: Löst den Workflow aus, wenn ein Chat geöffnet wird, und zeigt eine Willkommensnachricht an.
E-Mail-Eingabe erfassen.: Fordert den Benutzer auf, eine E-Mail-Adresse zur Analyse einzugeben.
E-Mail-Analyse-Anfrage formatieren.: Bereitet die Eingabe mit einer Prompt-Vorlage vor, um die KI anzuweisen, den Typ der E-Mail-Domain zu bestimmen.
E-Mail-Typ mit KI analysieren.: Verwendet ein KI-Modell, um zu beurteilen, ob es sich bei der E-Mail um einen generischen Anbieter oder eine eigene Domain handelt.
Ergebnis anzeigen.: Zeigt dem Benutzer das Ergebnis an und gibt an, ob es sich um eine geschäftliche oder generische E-Mail handelt.

In diesem Flow verwendete Prompts

Prompt

Erstellen Sie eine Prompt-Vorlage mit dynamischen Variablen ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}).

"Analysiere die folgende E-Mail-Adresse. Wenn sie zu einem generischen E-Mail-Anbieter gehört (z. B. Gmail, Yahoo, Hotmail, Outlook usw.), gib FALSE zurück. Wenn es sich um eine eigene Domain handelt, die mit einem Unternehmen oder einer Organisation verbunden ist, gib TRUE zurück.

---
BEISPIEL:

E-Mail: [Hier E-Mail-Adresse einfügen]

Gib nur TRUE oder FALSE als Ausgabe zurück."
---

---INPUT START---
{input}
---

In diesem Flow verwendete Komponenten

Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste aller Komponenten, die in diesem Flow verwendet werden, um seine Funktionalität zu gewährleisten. Komponenten sind die Bausteine jedes KI-Flows. Sie ermöglichen es Ihnen, komplexe Interaktionen zu erstellen und Aufgaben zu automatisieren, indem verschiedene Funktionalitäten verbunden werden. Jede Komponente dient einem bestimmten Zweck, wie z.B. der Verarbeitung von Benutzereingaben, der Datenverarbeitung oder der Integration mit externen Diensten.

Chat-Öffnungs-Trigger

Die Komponente Chat-Öffnungs-Trigger erkennt, wenn eine Chat-Sitzung beginnt, sodass Workflows sofort reagieren können, sobald ein Nutzer den Chat öffnet. Sie startet Abläufe mit der ersten Chat-Nachricht und ist somit unerlässlich für den Aufbau reaktionsschneller, interaktiver Chatbots.

Sehen Chat-Öffnungs-Trigger

Nachrichten-Widget

Die Nachrichten-Widget-Komponente zeigt individuelle Nachrichten in Ihrem Workflow an. Ideal, um Nutzer zu begrüßen, Anweisungen zu geben oder wichtige Informationen darzustellen. Sie unterstützt Markdown-Formatierung und kann so eingestellt werden, dass sie pro Sitzung nur einmal erscheint.

Sehen Nachrichten-Widget

ChatInput

Die Chat Input-Komponente in FlowHunt initiiert Benutzerinteraktionen, indem sie Nachrichten aus dem Playground erfasst. Sie dient als Startpunkt für Flows und ermöglicht die Verarbeitung von Text- und dateibasierten Eingaben im Workflow.

Sehen ChatInput

Prompt-Komponente in FlowHunt

Erfahren Sie, wie die Prompt-Komponente von FlowHunt es ermöglicht, die Rolle und das Verhalten Ihres KI-Bots zu definieren und so relevante, personalisierte Antworten sicherstellt. Passen Sie Prompts und Vorlagen an, um effektive, kontextbewusste Chatbot-Flows zu erstellen.

Sehen Prompt-Komponente in FlowHunt

Generator

Entdecken Sie die Komponente Generator in FlowHunt – leistungsstarke, KI-gesteuerte Textgenerierung mit Ihrem gewählten LLM-Modell. Erstellen Sie mühelos dynamische Chatbot-Antworten, indem Sie Prompts, optionale Systemanweisungen und sogar Bilder als Eingabe kombinieren. So wird es zu einem zentralen Werkzeug für den Aufbau intelligenter, konversationeller Workflows.

Sehen Generator

Chat-Ausgabe

Entdecken Sie die Chat-Ausgabe-Komponente in FlowHunt – finalisieren Sie Chatbot-Antworten mit flexiblen, mehrteiligen Ausgaben. Unverzichtbar für nahtlose Flow-Abschlüsse und die Erstellung fortschrittlicher, interaktiver KI-Chatbots.

Sehen Chat-Ausgabe

Flow-Beschreibung

Zweck und Vorteile

Workflow-Beschreibung: Erkennung einer Unternehmensadresse

Übersicht

Der Workflow „Erkennung einer Unternehmensadresse“ dient dazu, E-Mail-Adressen zu bewerten und festzustellen, ob sie zu generischen/kostenlosen E-Mail-Anbietern (wie Gmail, Yahoo, Outlook usw.) oder zu einer eigenen (meist geschäftlichen oder organisatorischen) Domain gehören. Dies ist eine wichtige Aufgabe für die Lead-Qualifizierung, Geschäftsanbahnung und das Filtern potenzieller Kunden oder Kontakte basierend auf dem E-Mail-Typ.

Funktionsweise des Workflows

Begrüßung und Benutzerführung:
Wenn der Benutzer den Chat öffnet, wird automatisch eine Willkommensnachricht ausgelöst. Diese Nachricht stellt das Tool vor und erklärt dessen Funktion: die Unterscheidung zwischen generischen E-Mail-Anbietern und eigenen Unternehmensdomains.
Der Benutzer wird aufgefordert, eine E-Mail-Adresse zur Analyse einzugeben.
Benutzereingabe:
Der Benutzer gibt eine E-Mail-Adresse in die Chat-Oberfläche ein.
Prompt-Vorbereitung:
Der Workflow übernimmt die Benutzereingabe und setzt sie in eine dynamische Prompt-Vorlage ein. Diese Vorlage weist das zugrundeliegende KI-Modell an, die angegebene E-Mail-Adresse zu analysieren und mit folgendem Ergebnis zu antworten:
- TRUE, wenn die E-Mail eine eigene/Unternehmensdomain nutzt (z. B. @company.com)
- FALSE, wenn die E-Mail von einem generischen/kostenlosen Anbieter stammt (z. B. @gmail.com, @yahoo.com)
Die Prompt ist sehr präzise, sodass die KI nur eine der beiden möglichen Ausgaben liefert.
KI-gestützte Auswertung:
Die erstellte Prompt mit der Benutzereingabe wird an einen Large Language Model (LLM) Generator gesendet. Das LLM verarbeitet die Anfrage basierend auf den Anweisungen der Prompt.
Ergebnisanzeige:
Die KI-Ausgabe (TRUE oder FALSE) wird im Chat angezeigt und gibt dem Benutzer sofort Rückmeldung zum Typ der angegebenen E-Mail-Adresse.

Workflow-Struktur

Schritt	Komponente	Funktion
1	ChatOpenedTrigger	Erkennt, wenn ein Benutzer den Chat öffnet, und startet den Workflow.
2	MessageWidget	Zeigt dem Benutzer eine Willkommens- bzw. Anleitungsmeldung an.
3	ChatInput	Empfängt die E-Mail-Adresse vom Benutzer.
4	PromptTemplate	Erstellt eine klare und prägnante Prompt für die KI unter Einbindung der E-Mail-Adresse.
5	Generator (LLM)	Verarbeitet die Prompt und bestimmt, ob es sich um eine generische oder eigene Domain handelt.
6	ChatOutput	Zeigt die Antwort des LLM (`TRUE`/`FALSE`) direkt im Chat für den Benutzer an.

Warum dieser Workflow nützlich ist

Lead-Qualifizierung im großen Maßstab:
Unterscheiden Sie schnell zwischen privaten und geschäftlichen/professionellen E-Mails für Vertrieb, Marketing oder Kunden-Onboarding und ermöglichen Sie automatisierte Lead-Bewertung und Filterung.
Gezielte Ansprache und Segmentierung:
Hilft dabei, Benutzer oder Leads basierend darauf zu segmentieren, ob ihre E-Mail mit einem Unternehmen verknüpft ist – nützlich für B2B-Kampagnen oder Zugriffssteuerungen.
Automatisierung & Konsistenz:
Vermeidet manuelle Prüfungen, reduziert menschliche Fehler und spart Zeit, insbesondere beim Verarbeiten großer E-Mail-Listen.
Sofortige Rückmeldung:
Liefert Nutzern oder Teammitgliedern sofortige Ergebnisse und eignet sich somit für interaktive Workflows oder Self-Service-Tools.

Beispielanwendungen

Vertriebsteams: Automatisieren Sie die Identifizierung von hochwertigen Leads durch das Filtern generischer E-Mail-Adressen heraus.
Marketingteams: Richten Sie Kampagnen gezielt auf geschäftliche oder organisationsbezogene Kontakte aus.
Customer Success: Überprüfen Sie schnell, ob Anmeldungen von Unternehmensdomains stammen, um Zugang zu besonderen Funktionen oder Kontotypen zu gewähren.

Zusammenfassung

Dieser Workflow kombiniert Benutzerinteraktion, Prompt Engineering und KI-gestützte Auswertung, um die Art einer E-Mail-Adresse effizient und zuverlässig zu bestimmen. Er ist besonders wertvoll für Organisationen, die ihre Lead-Qualifizierung und Benutzersegmentierung automatisieren und skalieren möchten.

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