KI-READINESS
Assessment – Interesse qualifizieren.
TOOL
KI Readiness Check
KI-Readiness Assessment – Messbares Interesse qualifizieren
Wann läuft er? Nach Abschluss des 10-Fragen-Self-Checks oder der 25-Fragen-Vollanalyse auf der Website, ausgelöst per HTTP-Webhook. Beide Assessment-Varianten nutzen denselben Workflow-Endpoint.
Der Webhook erhält ein strukturiertes JSON mit: Zeitstempel, Vorname, Nachname, E-Mail, Unternehmen, Unternehmensgröße, alle Antworten (inklusive Frage-Text, gewählte Option, Score je Frage), aggregierten Dimension-Scores (5 Dimensionen: Daten, Prozesse, Technologie, Kultur, Governance), Gesamt-Score und berechnetem Readiness-Level (1–5: Neuland → Optimiert).
Sofort nach dem Empfang werden die vier Kerndaten (vorname, nachname, email, company) an den Sub-Workflow 4 übergeben. Die LinkedIn-Anreicherung und das CRM-Update laufen parallel zur weiteren Assessment-Verarbeitung.
Ein UUID-v4-Identifier wird erzeugt, der Session und Antworten eindeutig verknüpft.
- Eine Sessions Tabelle: Eine Zeile pro Session mit allen Scores und Nutzermetadaten.
- Eine Tabelle für Answers: Eine Zeile pro Frage mit Question-ID, Dimension, ausgewählter Option und Score.
Die Assessment Tabelle erhält einen neuen Eintrag mit: Datum, Name, E-Mail, Unternehmensgröße, alle fünf Dimension-Scores, Gesamt-Score und Readiness-Label.
An die eingegebene E-Mail-Adresse wird eine HTML-E-Mail versendet, die das Ergebnis interpretiert: Was bedeutet das Readiness-Level konkret? Wo gibt es Handlungsbedarf? Was ist ein sinnvoller nächster Schritt? Die E-Mail ist auf das jeweilige Level zugeschnitten, nicht generisch.
Gleichzeitig erhält der Betreiber eine vollständige Übersicht: alle Scores, alle Antworten im Klartext – aufgelistet nach Dimension.
Mehrwert
Das Assessment ist ein Analyse-Werkzeug und Lead-Qualifizierung auf zwei Ebenen gleichzeitig. Für den Nutzer: Er erhält sofort eine inhaltlich wertvolle, individuelle Rückmeldung auf seine konkrete Situation – inklusive PDF-Download der individuellen Auswertung. Für den Betreiber: Er sieht nicht nur, wer gerade aktiv evaluiert, sondern auch in welchen Dimensionen Handlungsbedarf besteht, wie groß das Unternehmen ist – und durch die parallele LinkedIn-Anreicherung auch, welche Rolle und welchen Hintergrund der Interessent mitbringt. Das erlaubt eine priorisierte und kontextreiche Erstansprache, die sich von generischer Kaltakquise fundamental unterscheidet.
FAQ
Häufige Fragen
Was unterscheidet den Quick Self-Check vom Vollanalyse-Assessment?
Der Quick Self-Check umfasst 10 Fragen und gibt in wenigen Minuten eine erste Einschätzung in 5 Dimensionen. Die Vollanalyse enthält 25 Fragen und liefert eine detaillierte Reifegradanalyse mit Handlungsempfehlungen. Beide Varianten triggern denselben Workflow 5 – mit unterschiedlichem Datenumfang.
Welche Daten werden nach dem Assessment gespeichert?
Session-ID, Zeitstempel, alle Einzelantworten und die berechneten Scores je Dimension werden in Postgres persistiert. Die Daten dienen der personalisierten E-Mail-Generierung und ermöglichen es dem Betreiber, Interessenten gezielt anzusprechen.
Wie wird die personalisierte E-Mail nach dem Assessment generiert?
Das Assessment-Ergebnis (Scores je Dimension, Gesamtreifegrad) wird zusammen mit den Nutzerdaten an Mistral AI übergeben. Das Modell generiert eine individuelle E-Mail, die die stärksten und schwächsten Dimensionen benennt und konkrete nächste Schritte empfiehlt.
Kann das Assessment für andere Themen angepasst werden?
Ja – die Assessment-Architektur (Fragen-Datei, Dimensionen, Scoring, Postgres-Persistenz, E-Mail-Generierung) ist vollständig modular. Sie lässt sich für Digital-Readiness, IT-Security-Checks oder andere Selbstbewertungsszenarien adaptieren.
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