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import streamlit as st |
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import pandas as pd |
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data = { |
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"Produkt": ["PraxisConcierge", "VITAS Platform", "Aaron", "Dr.wait"], |
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"Firma": ["PraxisConcierge Software GmbH", "VITAS GmbH", "Aaron GmbH", "Dr.wait UG"], |
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"Hauptfunktion": ["KI-gestützte Telefonassistenz", "Virtuelle Telefonassistenten", "Digitaler Helfer am Telefon", "Telefonassistenz und Online-Terminverwaltung"], |
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"Automatisierte Aufgaben": ["Anrufbeantwortung, Kategorisierung, Dokumentation, Terminerinnerungen", |
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"Rezeptbestellungen, Überweisungen, Termine", |
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"Anrufbeantwortung, Anliegenanalyse", |
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"Anrufbeantwortung, Spracherkennung, Anrufmanagement"], |
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"Kompatibilität mit PVS": ["Vollautomatisierte (18), halbautomatisierte (10) Integrationen", |
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"Keine, Export von Anrufdaten", |
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"Halbautomatisierte Integration (38)", |
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"Halbautomatisierte Integration (16)"], |
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"Kosten": ["Auf Anfrage", "Einrichtung: 0 €, monatlich ab 35 €", "Nicht spezifiziert", "Basisversion: kostenlos, Premium: 99 €/Monat"], |
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"Datenschutz": ["DSGVO-konform, Server in Deutschland, Datensparsamkeit", |
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"DSGVO-konform, ISO 27001, keine ausländischen Drittanbieter", |
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"DSGVO-konform, Server in Deutschland", |
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"DSGVO-konform, E2EE, Serverstandort Deutschland"], |
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"Besondere Merkmale": ["Ausgehende Benachrichtigungen, automatisierte Dokumentation", |
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"Integration in Terminverwaltungs-Tools", |
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"KI-unterstützte Dialogsteuerung", |
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"Sprachsteuerung durch natürliche Anweisungen"], |
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} |
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df = pd.DataFrame(data) |
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st.title("Produktberatung für Telefonassistenz-Tools") |
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st.write("Beantworten Sie die folgenden Fragen, um eine Empfehlung zu erhalten.") |
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st.subheader("1. Hauptfunktion") |
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hauptfunktion = st.selectbox( |
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"Welche Hauptfunktion ist für Sie wichtig?", |
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df["Hauptfunktion"].unique() |
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) |
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st.subheader("2. Automatisierte Aufgaben") |
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aufgaben = st.multiselect( |
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"Welche Aufgaben sollen automatisiert werden?", |
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options=df["Automatisierte Aufgaben"].unique() |
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) |
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st.subheader("3. Kompatibilität mit PVS") |
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kompatibilitaet = st.radio( |
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"Benötigen Sie eine PVS-Kompatibilität?", |
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["Ja", "Nein"] |
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) |
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st.subheader("4. Kosten") |
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kosten = st.radio( |
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"Haben Sie ein bestimmtes Budget?", |
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["Kostenlos", "Bezahlbar (bis 50 €/Monat)", "Egal"] |
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) |
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st.subheader("5. Datenschutz") |
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datenschutz = st.checkbox("Strikte Datenschutzanforderungen (z. B. DSGVO-konform, Server in Deutschland)") |
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filtered_df = df.copy() |
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if hauptfunktion: |
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filtered_df = filtered_df[filtered_df["Hauptfunktion"] == hauptfunktion] |
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if aufgaben: |
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filtered_df = filtered_df[filtered_df["Automatisierte Aufgaben"].isin(aufgaben)] |
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if kompatibilitaet == "Ja": |
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filtered_df = filtered_df[filtered_df["Kompatibilität mit PVS"].str.contains("Integration")] |
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if kosten == "Kostenlos": |
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filtered_df = filtered_df[filtered_df["Kosten"].str.contains("kostenlos")] |
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elif kosten == "Bezahlbar (bis 50 €/Monat)": |
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filtered_df = filtered_df[filtered_df["Kosten"].str.contains("ab 35 €|kostenlos")] |
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if datenschutz: |
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filtered_df = filtered_df[filtered_df["Datenschutz"].str.contains("Server in Deutschland")] |
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st.subheader("Empfehlung") |
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if not filtered_df.empty: |
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st.write("Basierend auf Ihren Eingaben empfehlen wir folgende Produkte:") |
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st.table(filtered_df) |
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else: |
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st.write("Leider konnten wir kein passendes Produkt finden.") |
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