AI工坊AI工坊

9. 客户跟进管理助手（工作流实践）

本案例通过工作流实现销售团队的客户跟进管理自动化，AI 帮助销售人员记录跟进情况、提醒待跟进客户、生成沟通建议。

场景说明

销售团队需要管理大量客户关系，经常遗忘跟进计划。希望通过 AI 助手自动记录跟进状态、提供沟通建议和跟进提醒。

第一步：编排工作流。

整体工作流结构如下：

开始节点
  ↓
用户选择节点
  提示语："请选择操作："
  选项1：📝 记录跟进
  选项2：📋 查看待跟进客户
  选项3：💡 获取沟通建议
  选项4：📊 生成跟进报告
  ↓（根据选择分支）

分支1：记录跟进
  → 表单输入节点（收集跟进信息）
     字段：客户名称、跟进方式（电话/邮件/面访/微信）、沟通内容摘要、客户反馈、下次跟进日期
  → HTTP请求节点（POST，将跟进记录写入CRM系统）
  → 指定回复（"跟进记录已保存！"）

分支2：查看待跟进客户
  → HTTP请求节点（GET，从CRM系统获取待跟进客户列表）
  → AI对话节点（整理并格式化待跟进客户列表，按紧急程度排序）

分支3：获取沟通建议
  → 表单输入节点（客户名称、沟通目的）
  → HTTP请求节点（GET，获取客户历史跟进记录）
  → 知识库搜索节点（搜索销售话术知识库）
  → AI对话节点（根据客户历史和销售话术生成个性化沟通建议）

分支4：生成跟进报告
  → HTTP请求节点（GET，获取指定时间段的跟进数据）
  → 代码运行节点（统计跟进数据）
  → AI对话节点（生成周/月跟进分析报告）

AI对话节点（沟通建议）的提示词：

你是一名资深的销售顾问，请根据以下信息为销售人员提供沟通建议：

客户历史跟进记录：{{历史记录}}
本次沟通目的：{{沟通目的}}
销售话术参考：{{知识库引用}}

请提供：
1. 开场话术：根据上次沟通内容设计自然的开场方式。
2. 核心话题：围绕本次沟通目的列出2-3个关键话题。
3. 异议处理：预判客户可能提出的疑虑，给出应对方案。
4. 促进行动：建议如何推动客户进入下一阶段。
5. 注意事项：根据客户历史反馈给出沟通时需要注意的点。

语气专业但不刻板，建议要具有可操作性。

代码运行节点（统计跟进数据）：

// 统计跟进数据
const records = JSON.parse(inputs.followUpData);
const stats = {
  totalFollowUps: records.length,
  byMethod: {},
  byStatus: {},
  avgFollowUpInterval: 0
};

records.forEach(r => {
  stats.byMethod[r.method] = (stats.byMethod[r.method] || 0) + 1;
  stats.byStatus[r.status] = (stats.byStatus[r.status] || 0) + 1;
});

return { statistics: JSON.stringify(stats) };

第二步：准备知识库。

创建"销售话术知识库"，导入：

  • 不同行业客户的沟通话术模板
  • 常见异议处理话术
  • 成功案例的沟通记录
  • 产品卖点和竞品对比话术

第三步：测试与优化。

测试1：记录跟进 → 填写表单 → 验证是否成功写入CRM
测试2：查看待跟进 → 验证列表是否按紧急程度排序
测试3：获取沟通建议 → 输入客户名称和目的 → 验证建议是否个性化
测试4：生成报告 → 验证统计数据和分析是否准确

评论

0 条
还没有评论，来写第一条吧