KI-Produkt Use Case Generator

Erstellen Sie umfassende, KI-gesteuerte Berichte zu Anwendungsfällen von Softwareprodukten für Marketing und Vertrieb. Dieser Workflow recherchiert das Produkt anhand von Webquellen und YouTube, analysiert aktuelle Trends und erstellt einen detaillierten Artikel, der praktische Anwendungen und Schlüsselfunktionen hervorhebt. Ideal für Marketing- und Vertriebsteams, die umsetzbare Erkenntnisse und eine starke Wettbewerbspositionierung suchen.

So funktioniert der KI-Flow - KI-Produkt Use Case Generator

Flows

So funktioniert der KI-Flow

Produkteingabe erfassen.
Erfasst den Produktnamen vom Nutzer, um die Recherche zu starten.
Online- und YouTube-Anwendungsfälle recherchieren.
Verwendet KI-Agenten, um Google zu durchsuchen, Webinhalte abzurufen und auf YouTube relevante Anwendungsfälle für Marketing und Vertrieb zu erkunden.
Erkenntnisse analysieren und zusammenfassen.
KI-Agenten verarbeiten und fassen die Ergebnisse zusammen, identifizieren die relevantesten Anwendungsfälle und Trends aus den gesammelten Quellen.
Kollaboratives Aufgabenmanagement.
Organisiert die Aufgaben der KI-Agenten und koordiniert deren Erkenntnisse für einen gründlichen und strukturierten Bericht.
Umfassenden Bericht erstellen und liefern.
Verwendet fortschrittliche KI-Sprachmodelle, um einen detaillierten, SEO-optimierten Artikel zu den Funktionen und Anwendungen des Produkts zu erstellen und präsentiert das Ergebnis dem Nutzer.

In diesem Flow verwendete Prompts

Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste aller in diesem Flow verwendeten Prompts, um dessen Funktionalität zu gewährleisten. Prompts sind die Anweisungen, die dem KI-Modell gegeben werden, um Antworten zu generieren oder Aktionen auszuführen. Sie leiten die KI dabei, die Absicht des Benutzers zu verstehen und relevante Ausgaben zu generieren.

Prompt

Prompt-Vorlage, um praktische Anwendungsfälle eines Produkts in Marketing, Vertrieb und YouTube mit Produktkontext und Funktionen zu extrahieren.

                Given the topic in the input, Extract the following data based on the product name:

1. Practical use cases of {input} in Marketing
2. Practical use cases of {input} in Sales
3. Practical use cases of {input} from Youtube
Otter.ai is tailored for business professionals, journalists, students, and anyone heavily engaged in meetings, interviews, or lectures. Its ability to automate note-taking allows users to focus on the conversation without the distraction of manual transcription. By capturing and organizing information efficiently, Otter.ai enhances collaboration and ensures that critical insights are not lost, making it an invaluable tool for individuals and teams striving for productivity.
Main Features of Otter.ai

    Live Transcription: Converts speech to text in real-time during meetings and media playback.
    Otter Assistant: Automatically joins meetings on your behalf to take notes, even if you can’t attend.
    Custom Vocabulary: Learns and recognizes specific terminology and jargon unique to your field.
    Summaries and Action Items: Generates concise summaries with key points and actionable tasks.
    Integrations: Works seamlessly with platforms like Zoom, Google Meet, and Microsoft Teams.
    Accessibility: Available on both mobile devices and web browsers, ensuring access anytime, anywhere.
    Collaborative Editing: Allows multiple users to edit and share notes, enhancing team collaboration.
    Speaker Identification: Differentiates between speakers for clearer understanding of dialogue.

TOPIC: {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.

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.

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.

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.

URL-Retriever

Entsperren Sie Webinhalte in Ihren Workflows mit der URL-Retriever-Komponente. Extrahieren und verarbeiten Sie mühelos Text und Metadaten aus beliebigen URL-Listen – einschließlich Webartikeln, Dokumenten und mehr. Unterstützt erweiterte Optionen wie OCR für Bilder, selektive Metadatenextraktion und anpassbares Caching, was sie ideal für den Aufbau wissensreicher KI-Flows und Automatisierungen macht.

KI-Agent

Die KI-Agent-Komponente in FlowHunt erweitert Ihre Workflows um autonome Entscheidungsfindung und die Fähigkeit zur Nutzung integrierter Tools. Sie nutzt große Sprachmodelle (LLMs) und verbindet sich mit verschiedenen Tools, um Aufgaben zu lösen, Ziele zu verfolgen und intelligente Antworten zu liefern. Ideal zum Erstellen fortschrittlicher Automatisierungen und interaktiver KI-Lösungen.

GoogleSearch-Komponente

Die GoogleSearch-Komponente von FlowHunt verbessert die Genauigkeit von Chatbots durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) und ermöglicht den Zugriff auf aktuelles Wissen von Google. Steuern Sie die Ergebnisse mit Optionen wie Sprache, Land und Abfrage-Präfixen für präzise und relevante Ausgaben.

LLM OpenAI

FlowHunt unterstützt Dutzende von Textgenerierungsmodellen, darunter Modelle von OpenAI. So verwenden Sie ChatGPT in Ihren AI-Tools und Chatbots.

Selbstverwaltete Crew

Schalten Sie fortschrittliche Zusammenarbeit in FlowHunt mit der Komponente Selbstverwaltete Crew frei. Koordinieren Sie mehrere KI-Agenten unter einem Manager-Agenten, um komplexe Workflows und hierarchische Aufgaben autonom zu bewältigen und so Effizienz und Skalierbarkeit zu maximieren.

YouTube-Suchwerkzeug

FlowHunts KI-gestütztes YouTube-Suchwerkzeug bietet personalisierte Video- und Creator-Empfehlungen. Gehen Sie über die Standard-YouTube-Suche hinaus und lassen Sie KI-Agenten die besten Creator und Inhalte für Ihre Interessen finden.

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.

Selbstverwaltete Aufgabe

Die Komponente Selbstverwaltete Aufgabe ermöglicht es Benutzern, autonome Aufgaben innerhalb eines Workflows zu definieren und auszuführen. Geben Sie eine klare Aufgabenbeschreibung, das erwartete Ergebnis und einen Agenten zur Ausführung an – ideal zum Aufbau strukturierter, hierarchischer Automatisierung in Ihren Abläufen.

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.

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.

Flow-Beschreibung

Zweck und Vorteile

Überblick

Der Use Case Generator-Workflow wurde entwickelt, um automatisch einen umfassenden, tiefgehenden Bericht zu einem bestimmten Produkt zu erstellen, indem Daten aus mehreren Online-Quellen aggregiert und analysiert werden. Er hebt die Funktionen und praktischen Anwendungen des Produkts hervor, legt dabei den Fokus auf Anwendungsfälle im Marketing und Vertrieb und integriert Erkenntnisse aus YouTube-Inhalten. Der Prozess ist vollständig automatisiert und nutzt KI-Agenten, Websuche, Inhalts-Extraktion und fortschrittliche Sprachmodelle, um strukturierte und umsetzbare Markt-Insights bereitzustellen.

Wichtige Workflow-Schritte

  1. Benutzerinteraktion & Eingabe

    • Der Prozess beginnt mit einer Begrüßungsnachricht, die den Nutzer auffordert, den Produktnamen einzugeben.
    • Der Nutzer gibt den Produktnamen über eine Chat-Eingabemaske ein.
  2. Vorbereitung der Prompts

    • Zwei spezialisierte Prompts werden erstellt:
      • Der erste Prompt fordert die Extraktion praktischer Anwendungsfälle für das Produkt in den Bereichen Marketing, Vertrieb und YouTube sowie eine Zusammenfassung der wichtigsten Funktionen und Zielgruppen.
      • Der zweite Prompt dient der Generierung eines Artikels im Copywriter-Stil mit gut strukturierten Überschriften zum Produkt, basierend auf den aggregierten Erkenntnissen.
  3. Datensammlung

    • Websuche: Der Workflow nutzt Google Search, um relevante URLs zum Produkt zu finden.
    • Inhaltsabruf: Die Inhalte von 10-30 URLs werden abgerufen und verarbeitet, wodurch ein breites und aktuelles Datenset bereitgestellt wird.
    • YouTube-Suche: Der Workflow sucht nach relevanten YouTube-Videos und extrahiert Informationen aus Titeln und Beschreibungen.
  4. KI-gesteuerte Analyse

    • Drei KI-Agenten werden aktiviert:
      • Marketing Use Case Agent: Analysiert Webinhalte auf die neuesten Marketing-Anwendungsfälle des Produkts.
      • Sales Use Case Agent: Konzentriert sich auf vertriebsbezogene Anwendungsfälle.
      • YouTube Use Case Agent: Durchforstet YouTube-Video-Metadaten, um weitere praktische Anwendungsfälle zu identifizieren.
    • Diese Agenten werden als kollaborative „Crew“ orchestriert, wobei jeder seine spezialisierten Erkenntnisse zum Abschlussbericht beiträgt.
  5. Aufgabenmanagement

    • Ein selbstverwaltetes Aufgabensystem stellt sicher, dass der erwartete Output – ein gründlicher Produktbericht – effizient mit klaren Aufgabenbeschreibungen und Agentenrollen erstellt wird.
  6. Inhaltssynthese

    • Die gesammelten Erkenntnisse der Agenten werden zusammengeführt.
    • Ein Sprachmodell (OpenAI’s o1-preview) erhält den Kontext und Prompt, um einen gut strukturierten Artikel zu generieren, der Folgendes enthält:
      • Eine H2-Überschrift („Was ist [Produktname]?“)
      • H3-Unterüberschriften, die auf das Produkt zugeschnitten sind
      • Integrierte Erkenntnisse aus allen Datenquellen
  7. Ausgabelieferung

    • Der generierte Bericht wird dem Nutzer in der Chat-Oberfläche angezeigt und ist bereit für den Einsatz im Marketing, Vertrieb oder in der Produktdokumentation.

Workflow-Diagramm

SchrittVerwendete Tools/NodesZweck
NutzereingabeChatOpenedTrigger, MessageWidget, ChatInputErfasst Produktnamen und startet den Flow
Prompt-ErstellungPromptTemplateErstellt strukturierte Prompts zur Analyse
Web- & YouTube-SucheGoogleSearch, YouTubeSearchToolFindet URLs und Videos zum Produkt
InhaltsabrufURLContentExtrahiert Inhalte aus URLs
AgentenanalyseAIAgent (x3)Spezialisierte Agenten für Marketing, Vertrieb, YT
Crew-KoordinationSelfManagedCrew, SelfManagedTaskOrganisiert Agenten/Aufgaben für Zusammenarbeit
InhaltserstellungOpenAILLM, GeneratorErstellt einen publikationsfertigen Artikel
ErgebnispräsentationChatOutputZeigt den Abschlussbericht an

Warum dieser Workflow nützlich ist

  • Skalierbarkeit: Durch die Automatisierung von Datensammlung, Analyse und Berichtserstellung können mehrere Produkte schnell und mit minimalem menschlichen Aufwand bewertet werden.
  • Umfang: Der Workflow nutzt vielfältige Datenquellen – Web, Dokumente und YouTube – und sorgt so für eine breite und aktuelle Perspektive.
  • Konsistenz: Strukturierte Prompts und KI-Agenten stellen sicher, dass jeder Bericht einem professionellen, wiederholbaren Format folgt.
  • Kollaboration: Die Crew-Struktur ermöglicht parallele Recherche in verschiedenen Bereichen (Marketing, Vertrieb, Multimedia).
  • Umsetzbarer Output: Das Ergebnis ist direkt für Marketingmaterialien, Sales Enablement oder Produktdokumentation einsetzbar und spart Stunden manueller Recherche und Texterstellung.

Beispielhafte Anwendungsfälle

  • Marketing-Teams: Erstellen Sie schnell Produktbriefings oder Wettbewerbsanalysen für Kampagnen.
  • Sales Enablement: Generieren Sie aktuelle Produkt-Onepager für Schulungen oder Kundentermine.
  • Produktmanager: Erhalten Sie einen 360-Grad-Blick darauf, wie ein Produkt am Markt wahrgenommen und eingesetzt wird.
  • Content Creators: Nutzen Sie den generierten Artikel als Grundlage für Blogbeiträge oder erklärende Inhalte.

Fazit

Dieser Workflow rationalisiert den Prozess der Recherche, Analyse und Kommunikation von Anwendungsfällen und Funktionen eines Produkts. Durch die Nutzung von Automatisierung und KI ermöglicht er Teams, hochwertige, datenbasierte Berichte in großem Maßstab zu erstellen und wertvolle Zeit für strategische Aufgaben freizusetzen.

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