门店老客户复购提醒，用 AI 按购买周期排跟进清单

一句话结论

老客户复购提醒不用靠记性：把购买记录交给豆包，按品类算出每人的下次复购日期，十分钟左右就能拿到一张照着打电话的跟进清单。

这篇解决什么问题

门店开久了会碰到同一件事：老客户不是没有复购需求，是我们记不住他上次买是什么时候。打电话全凭印象，结果要么打扰了刚买过的人，要么把该联系的客户放凉了。

这份清单解决的就是“这周该联系谁、开口说什么”。适用：客户量在几十到几百、手里有成交记录的门店和销售。不适用：客户全是新客，或者连购买日期都查不到，那种情况得先把记录补起来。

开始前要准备什么

• 豆包账号，网页版和 App 都行，日常对话不花钱，跑一两百条够用
• 一份客户流水，从收银系统导出，至少有称呼、日期、买了什么
• 一张空表格，企微文档、飞书或 Excel 都行，用来存最终清单
• 头一回预留 20 分钟左右，挑客户少的时段做，别赶在高峰期试

具体怎么做

第 1 步 · 先把表头定下来

别急着粘数据。先让豆包帮你确认这张清单需要哪些列，后面每一步都围着这几列转，中途改列最费时间。

你是一名做了多年门店客户维护的销售主管。我要给老客户做一份复购提醒清单，请你帮我设计这张表需要哪些列。我的情况：社区门店，主要卖宠物主粮、零食、洗护用品，客户两百人左右，手上只有客户称呼、手机号、最近一次购买日期、买的东西、金额这几项。请输出三部分：一、建议的列名，每列写清楚用途；二、哪些列需要我从系统里补，哪些列可以由你算出来；三、用表格给三行示例，客户名用化名。直接给结果，不要长篇解释。

预期产出：一份列名清单，加一张三行的示例表。你能一眼看出哪几列系统里有、哪几列得靠算。

第 2 步 · 把流水整理成一张干净表

从收银系统把最近几个月的成交记录导出来，直接粘进对话。格式乱点没关系，但合并规则要提前讲清楚，否则同一个人会被拆成好几行。

下面是我从收银系统导出的客户流水，格式比较乱，请你整理成表格。输出列：客户称呼、手机号后四位、最近购买日期、品类、数量、金额、是否退换货。规则：一、同一客户的多条记录合并成一行，日期取最近一次；二、品类只保留主粮、零食、洗护、用品四类，判断不了就写“其他”；三、日期统一成 2025-03-12 这种格式；四、退换货记录单独标注，不要合并进正常记录。整理完先告诉我一共几个客户、几行数据，再给表。流水如下：
王女士 138****2210 3月12日 猫粮2袋 216
李姐 139****8834 3月15日 狗零食3包 87
（把其余记录接在这两行后面）

预期产出：一人一行的表，同一客户的多条记录已合并，退换货单独标出。先看它报的总人数对不对，对不上就是合并错了。

第 3 步 · 让 AI 按品类算复购日期

这一步是整件事的核心。品类周期必须你自己给，AI 不知道你卖的东西多久用完，你不说它就一刀切按 30 天算。

基于上面整理好的表，按品类算出每个客户的下次复购日期和建议联系日期。周期参考：主粮 30 到 35 天，零食 20 到 25 天，洗护 45 到 60 天，用品 90 天。买了多个品类的客户，以周期最短的那个为准。再给每人一个优先级：A 是已经超过 7 天没联系，B 是本周内到期，C 是两周以后。输出一张表，列顺序是：优先级、客户称呼、手机后四位、上次购买日期、买了什么、建议联系日期、备注一句话。按 A 到 C 排序，一个客户都不要漏。

预期产出：带 A/B/C 优先级的客户表，A 类就是已经超期、这周必须联系的人。

我在实操中发现，这一步之后最好停一下，人工扫一遍 A 类名单。豆包偶尔会把同一个人拆成两行，因为称呼写法不统一，这种错只有人眼能抓住。

第 4 步 · 生成能照着念的跟进清单

清单要能直接用在早会上，别只给日期。让豆包把开场白一起写出来，还得强制它换句式，不然发出去十条消息全是一个模子，客户一眼就看出是群发。

把上面 A 和 B 两类客户做成一份能照着打电话的清单。每人给四项：联系日期、联系方式、一句开场白、没接时的备用消息。要求：开场白不超过 30 字，必须提到他上次买的具体东西，不许出现“优惠”“活动”“回馈”“福利”这类词；同一批人的开场白至少换三种句式，不要一个模子；备用消息更短，只问一句用得怎么样。最后按日期先后排成表格。

预期产出：A、B 两类客户的联系表，含日期、电话、开场白和备用话术。复制进表格，就是最终那份复购跟进清单。

第 5 步 · 每周滚动更新一次

清单是活的。每周花几分钟把新成交和跟进结果补进去，让豆包只改变化的部分，整张表重排反而会把已有的备注弄乱。

这是我们这周的新增成交和上周的跟进结果，请更新原来的复购清单。规则：一、已经再次成交的，按新的购买日期重算下次联系时间；二、明确说不买了或者退了的，从主清单移出去，单独列一个“暂停跟进”；三、没联系上的保留原日期，备注“待跟进第二次”。只输出变化的部分和更新后的统计数字，不要重复整张表。新数据如下：（粘贴本周记录）

预期产出：更新后的清单，成交过的自动跳到下一个周期，明确不买的进了暂停名单，不会再冒出来打扰人。

实测记录

第一次跑，我拿六十多条真实流水试的，客户名和手机号都做了处理。整个过程比我预想的快，卡住的地方不在 AI，在我自己的数据。

成本上没什么可说的，就是日常对话，没有额外开销。真正省下的不是打字时间，是我原来每周要空出一段时间翻台账、对着名单犹豫该打给谁。

最容易错的 3 个地方

1. 一次粘三百条，AI 开始漏人：分批喂，每批不超过六十条。
2. 不写品类周期，一律按 30 天算：把各品类天数写进提示词。
3. 把退过货的客户也排进去：表里加一列退换货标记。

第三条我踩得最狠。有个客户上个月刚退过一袋粮，清单里又把他排进 A 类，电话打过去对方语气明显不对。加上退换货标记之后，这类人会自动被剔出去。

可复用的东西

把上面五段提示词按顺序存成一个文档，就是一套模板：定列 → 清流水 → 算周期 → 出清单 → 周更新。换品类只改第 3 步里的天数，别的不用动。

这件事本身没什么技术含量，值钱的是“按品类给周期”这一个动作，AI 只是把它摊到了每个客户头上。做完第一版，你手里就是一张随时能更新的名单，而不是一份躺在电脑里没人看的表格。

你们店里复购周期最长的是哪个品类？可以说一声，我看看天数该怎么设。

如果你也经常要做这件事，欢迎在评论区说说你的卡点和做法；也可以留言告诉我，你想看哪个岗位的哪件活怎么用 AI 拆。

admin 普通

收藏 海报 链接