{"id":55568,"plugin_id":"plugin_asdk_app_6ac7769471808191a81774bb8fb3e9a6","kind":"skill","collection_source":"plugin_package","comparison_source":null,"observed_at":"2026-10-26T12:07:55.016Z","digest":"30500d351f26c79087b5fbb6badfa65296bf73446b93681712c9e28015bf114f","against":null,"payload":{"description":"Findet die heißesten Leads anhand von Kaufsignalen (Formular-Submits, Kontakt-Klicks, Downloads, Besuche wichtiger Seiten, hoher Lead-Score). Nutzen bei \"heiße Leads\", \"wer ist kaufbereit\", \"wen soll der Vertrieb anrufen\". / Finds the hottest leads based on buying signals (form submits, contact clicks, downloads, high-intent page visits, and lead score). Use for \"hot leads\", \"who is ready to buy\", \"who should sales call\".","included_files":[],"name":"hot-leads","skill_md_contents":"---\nname: hot-leads\ndescription: Findet die heißesten Leads anhand von Kaufsignalen (Formular-Submits, Kontakt-Klicks, Downloads, Besuche wichtiger Seiten, hoher Lead-Score). Nutzen bei \"heiße Leads\", \"wer ist kaufbereit\", \"wen soll der Vertrieb anrufen\". / Finds the hottest leads based on buying signals (form submits, contact clicks, downloads, high-intent page visits, and lead score). Use for \"hot leads\", \"who is ready to buy\", \"who should sales call\".\n---\n\n# Heiße Leads\n\nIdentifiziere die Unternehmen mit den stärksten Kaufsignalen und begründe\njede Einstufung mit konkretem Verhalten.\n\n## Vorgehen\n\n1. **Domain und Zeitraum klären.** Standard: die letzten 7 Tage; bei wenig\n   Verkehr auf 30 Tage erweitern und das im Ergebnis vermerken. Denselben\n   Zeitraum in allen Aufrufen verwenden.\n2. **Signale einsammeln** mit `list_visiting_companies` (gleiche Domain,\n   gleicher Zeitraum, mehrere Aufrufe mit unterschiedlichen Filtern):\n   - `event=\"form_submit\"` — abgeschickte Formulare (stärkstes Signal)\n   - `event=\"contact_click\"` — Klicks auf E-Mail oder Telefonnummer\n   - `event=\"download\"` — heruntergeladene Dateien\n   - `visited_page` mit dem Pfad der Preisseite. Den echten Pfad vorher in\n     den Top-Seiten von `get_activity_summary` nachsehen (z. B. `/pricing`\n     oder `/preise`), nicht raten.\n   - `sort=\"lead_score\"`, `min_lead_score=70` — Webmetic-Score als Basis\n     (Skala 0 bis 100, ab 70 gilt ein Lead als stark)\n3. **Ranking bilden.** Gewichte grob: Formular-Submit > Kontakt-Klick >\n   Preisseite > Download > hoher Lead-Score allein. Wiederkehrende\n   Unternehmen (mehrere Sitzungen) höher einstufen. Trackt die Domain\n   keine Events (alle Event-Filter leer), auf Preisseite, Lead-Score und\n   Besuchsintensität ausweichen und das im Ergebnis erwähnen.\n4. **Top 3 vertiefen** mit `get_company_activity`: Was genau wurde\n   angesehen, wie lange, welche Events, über welche Quelle kam das\n   Unternehmen?\n5. **Ergebnis ausgeben:** Rangliste mit je einer Zeile Begründung\n   („Formular auf /kontakt abgeschickt, davor 6 Minuten auf der\n   Preisseite\") plus empfohlenem nächsten Schritt pro Lead.\n\n## Stil\n\n- In der Sprache des Nutzers antworten. Auf Deutsch: „Unternehmen\"\n  statt „Firma\".\n- Jede Einstufung mit beobachtetem Verhalten belegen, nie mit Vermutungen.\n- Webmetic identifiziert Unternehmen, keine Personen: keine\n  Ansprechpartner erfinden. Fragt der Nutzer nach Ansprechpartnern, für\n  das jeweilige Unternehmen `find_contacts` nutzen; E-Mail oder Rufnummer\n  nur per `reveal_contact` freischalten, wenn der Nutzer das ausdrücklich\n  will.\n"},"changes":[],"summary":"First saved snapshot. No earlier version is available for comparison.","summary_kind":"deterministic","summary_metadata":{}}