犀牛急救 · 客户发掘系统 — 会议总结 & Demo 优化方案

📅 会议日期：2026-02-11
📋 文档版本：v1.0
🎯 核心主题：客户画像体系构建 + AI 主动线索挖掘 + 线索管理流程重塑

一、会议核心观点总结

1.1 当前痛点

痛点	现状	影响
客户画像粗糙	销售仅将客户分为 A/B/C 三类，缺乏深入画像定义	AI 筛选建议被反馈"不够深入"，判断与销售实际工作脱节
工作流方向倒置	员工辛苦整理几百条线索 → AI 仅验证人工 5-10 分钟就能完成的事	AI 价值未被充分释放，员工仍是瓶颈
缺乏经验知识库	没有记录销售人工判断/经验判断的依据	系统只能通过数据结果（设备数量、产品数量）做判断，忽略了销售经验
线索管理扁平化	线索列表是简单的时间顺序排列	无法分门别类管理不同画像客户的信息

1.2 目标工作流（理想状态）

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      AI 主动挖掘（每日/每周/批量）                 │
│                                                                   │
│  ① 批量线索进入 → ② AI 自动贴标签（画像分类）                      │
│  → ③ AI 调研产品清单/官网 → ④ AI 做出跟进判断建议                  │
│  → ⑤ 整理到对应客户资料库                                          │
│                                                                   │
│                    ↓ 每天/每周 ↓                                   │
│                                                                   │
│  销售打开系统 → 看到 AI 挖掘的新客户/新线索数量                      │
│  → 点进去查看 AI 判断结果                                           │
│  → 正确 → 确认/采纳                                                │
│  → 有误 → 人工重新判断 → 标注错误点 → 重新归类                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心转变：从"人找信息" → "AI 推信息给人验证"

1.3 关键需求清单

客户画像清单（Persona Catalog）
- 有多少种类的客户画像
- 每种画像在官网上体现的特征关键词
- 每种画像对应的行业属性、采购动机、决策链路
画像→策略映射
- 不同画像的跟进方式与归类方式
- 完成初步信息索取后，是引导查看官网内容，还是深入挖掘产品信息
- 每一步人工判断的经验是什么
线索价值分级标准
- 不同画像对应的价值评估维度
- 超越简单 A/B/C 的多维度评分体系
AI 主动挖掘机制
- 每天/每周/月度批量线索自动处理
- 自动贴标签 + 调研 + 判断 + 归档
智能线索管理
- 分门别类的客户资料库
- AI 自动整理可获取的资料（EP 内容等）
- 销售验证 → 确认/纠正 → 反馈闭环

二、客户画像体系设计

2.1 画像分类（从 4 类扩展为 6 类细分画像）

以犀牛急救（医疗急救用品制造商）的客户结构为基础

画像编号	画像名称	典型客户	核心特征	官网关键词
P1	医药分销商	Acme Medical, MediTech Supply	有自己的销售渠道，本身售卖产品，寻找低价中国代工厂进货	distributor, wholesale, medical supply, catalog, product range, authorized dealer
P2	工业安全供应商	SafetyFirst UK, BuildSafe AU	面向企业客户的安全设备供应商，需 OSHA/ANSI 合规产品	workplace safety, OSHA compliant, industrial, PPE, safety cabinet, first aid station
P3	政府/机构采购	Polish Red Cross, Bundeswehr	政府、军队、NGO、医院等机构，本身不售卖产品，无需产品信息	tender, procurement, government, emergency, military, NGO, hospital, public health
P4	品牌 OEM 客户	WildGear GmbH, TrailBlazer	户外/运动品牌，需要贴牌定制，关注设计和品牌调性	OEM, private label, custom branding, outdoor, adventure, brand, retail
P5	电商/零售商	Amazon seller, Shopify store	线上零售商，关注单品利润率和爆款潜力	amazon, shopify, e-commerce, retail, FBA, dropship, best seller
P6	低质量/无效线索	Global Trading 88	无明确需求、套价格、骗样品等	wholesale everything, lowest price, all kinds, mixed container, free sample

2.2 画像特征关键词库

P1-医药分销商:
  官网特征: product catalog, distribution network, authorized, healthcare facilities
  邮件特征: bulk order, annual forecast, FDA/CE requirement, partnership, distributor
  行为特征: 询问MOQ、认证文件、年采购量、渠道授权

P2-工业安全供应商:
  官网特征: workplace safety solutions, OSHA compliance, safety equipment, PPE
  邮件特征: wall-mount cabinet, ANSI standard, workplace, construction site
  行为特征: 询问合规认证、壁挂安装、定制标签

P3-政府/机构采购:
  官网特征: government agency, ministry, military, hospital, NGO, red cross
  邮件特征: tender, RFP, procurement reference, delivery deadline, lot
  行为特征: 正式招标流程、有截止日期、需要资质文件

P4-品牌OEM客户:
  官网特征: our brand, brand story, product design, retail partners
  邮件特征: private label, custom color, brand guidelines, mood board, OEM
  行为特征: 关注设计定制、品牌调性、包装、Pantone色号

P5-电商/零售商:
  官网特征: shop now, add to cart, amazon store, shopify
  邮件特征: FBA, dropship, product listing, retail price, margin
  行为特征: 关注单品利润、物流方式、产品图片

P6-低质量线索:
  官网特征: 无官网/免费邮箱/信息模糊
  邮件特征: everything, lowest price, all kinds, ASAP, no specific product
  行为特征: 无具体需求、不提供公司信息、要求免费样品

2.3 画像→后续策略映射

画像	信息获取方式	首要动作	深度挖掘方向	销售策略重点
P1-医药分销商	✅ 查看产品清单页	发送完整产品目录 + 价盘	其现有产品线、竞品供应商、渠道覆盖范围	强调供应稳定性、认证齐全、复购支持
P2-工业安全供应商	✅ 查看产品清单页	发送 OSHA 合规产品线	其客户行业分布、采购频次、定制需求	强调合规认证、定制标签、壁挂方案
P3-政府/机构采购	✅ 查看官网（了解机构背景）	准备资质文件包	机构规模、历史采购记录、预算周期	强调资质齐全、大批量交付能力、投标经验
P4-品牌OEM客户	✅ 查看官网（了解品牌调性）	发送 OEM 案例 + 定制能力介绍	品牌定位、目标市场、设计风格	强调定制能力、打样速度、小批量起订
P5-电商/零售商	✅ 查看产品清单页	发送爆款推荐 + 利润率分析	其店铺品类、评价数据、竞品价格	强调高利润率、FBA 就绪、产品图片支持
P6-低质量线索	❌ 不做深入调研	自动归档	-	定期群发营销邮件，不投入人工

三、Demo 界面优化方案

3.1 当前 Demo 页面清单 & 状态

页面	路由	当前状态	优化方向
邮件收件箱	`/inbox`	✅ 已实现邮件列表 + 快速筛选 + EML 导入	增加 AI 挖掘仪表盘入口
线索看板	`/kanban`	✅ 按价值等级 S/A/B/C 四列看板	增加按画像分组视图
线索列表	`/leads`	✅ 表格视图，支持搜索筛选	升级为智能分类视图
线索详情	`/leads/:id`	✅ 快速筛选结果 + 跟进状态 + 推荐产品	增加画像卡片 + AI 调研报告 + 销售验证交互
产品目录	`/products`	✅ 产品列表	保持不变

3.2 新增页面/模块

🆕 3.2.1 AI 挖掘仪表盘（Dashboard）

路由：/dashboard
定位：销售每天打开系统的第一个页面

核心内容：

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  📊 AI 挖掘仪表盘                    2026-02-11  │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│                                                   │
│  ┌──────┐  ┌──────┐  ┌──────┐  ┌──────────────┐ │
│  │ 🆕 12 │  │ ⏳ 5  │  │ ✅ 38 │  │ 💰 $1.2M     │ │
│  │ 今日新 │  │ 待验证│  │ 已确认│  │ 管线总值     │ │
│  └──────┘  └──────┘  └──────┘  └──────────────┘ │
│                                                   │
│  📬 AI 今日发现（需要您验证）                      │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐ │
│  │ 🏥 MedPharma GmbH        P1-医药分销商       │ │
│  │    AI判断：S级 · 年采购$200K · 建议查看产品清单│ │
│  │    [✅ 确认] [✏️ 修改] [❌ 无效]              │ │
│  ├─────────────────────────────────────────────┤ │
│  │ 🏛️ UK Ministry of Defence  P3-政府采购       │ │
│  │    AI判断：S级 · 招标$500K · 建议查看官网      │ │
│  │    [✅ 确认] [✏️ 修改] [❌ 无效]              │ │
│  ├─────────────────────────────────────────────┤ │
│  │ 🛒 OutdoorKing (Amazon)   P5-电商零售商       │ │
│  │    AI判断：B级 · 预估$15K · 建议推爆款         │ │
│  │    [✅ 确认] [✏️ 修改] [❌ 无效]              │ │
│  └─────────────────────────────────────────────┘ │
│                                                   │
│  📈 本周画像分布                                   │
│  P1-医药分销商  ████████░░ 42%                     │
│  P3-政府采购    ███░░░░░░░ 18%                     │
│  P4-品牌OEM     ██░░░░░░░░ 12%                     │
│  P2-工业安全    ██░░░░░░░░ 11%                     │
│  P5-电商零售    █░░░░░░░░░  8%                     │
│  P6-低质量      █░░░░░░░░░  9%                     │
└─────────────────────────────────────────────────┘

设计要点：

顶部统计卡片：今日新线索数、待验证数、已确认数、管线总值
AI 发现列表：每条线索显示画像标签 + AI 判断结果 + 快速操作按钮
销售只需点击 ✅ 确认 / ✏️ 修改 / ❌ 无效
画像分布图：本周/本月的客户画像分布比例

🆕 3.2.2 画像知识库页面（Persona Catalog）

路由：/personas
定位：系统的知识引擎，记录销售经验

核心内容：

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  📚 客户画像知识库                                │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│                                                   │
│  ┌─ P1 医药分销商 ──────────────────────────────┐│
│  │ 📝 定义：拥有销售渠道的医疗用品经销商，         ││
│  │         寻找低价中国代工厂进货                  ││
│  │                                                ││
│  │ 🔑 识别关键词：                                ││
│  │   distributor | wholesale | medical supply     ││
│  │   catalog | authorized dealer | FDA            ││
│  │                                                ││
│  │ 📋 AI 行动规则：                               ││
│  │   ① 初步接触 → 查看产品清单页                  ││
│  │   ② 深度挖掘 → 分析其现有产品线和竞品供应商    ││
│  │   ③ 销售策略 → 强调供应稳定性、认证齐全        ││
│  │                                                ││
│  │ 💡 销售经验备注：                               ││
│  │   "这类客户最关心认证文件是否齐全，             ││
│  │    首次接触一定要附上 FDA/CE/ISO 证书"          ││
│  │                                                ││
│  │ 📊 统计：当前 42 条线索 | 转化率 28%           ││
│  └────────────────────────────────────────────────┘│
│                                                   │
│  ┌─ P3 政府/机构采购 ─────────────────────────────┐│
│  │ 📝 定义：政府、军队、NGO、医院等机构，           ││
│  │         本身不售卖产品，无需产品信息              ││
│  │                                                ││
│  │ 🔑 识别关键词：                                ││
│  │   tender | government | procurement | military ││
│  │                                                ││
│  │ 📋 AI 行动规则：                               ││
│  │   ① 初步接触 → 查看官网（了解机构背景）        ││
│  │   ② 深度挖掘 → 历史采购记录、预算周期          ││
│  │   ③ 销售策略 → 强调资质齐全、大批量交付能力    ││
│  │                                                ││
│  │ 💡 销售经验备注：                               ││
│  │   "政府采购有固定流程和截止日期，                ││
│  │    一定要在截止前 2 周准备好所有资质文件"        ││
│  └────────────────────────────────────────────────┘│
└─────────────────────────────────────────────────┘

设计要点：

每个画像是一张可展开的知识卡片
包含：定义、识别关键词、AI 行动规则、销售经验备注、统计数据
销售可以编辑"经验备注"，形成知识沉淀
AI 根据这些规则执行自动化判断

3.3 现有页面优化

📬 3.3.1 收件箱（`/inbox`）优化

新增内容：

顶部增加 AI 挖掘状态栏：显示"今日 AI 已处理 47 封邮件，发现 12 条新线索"
每封邮件卡片增加 AI 画像标签：如 P1-医药分销商 标签
增加 批量操作：选中多封邮件 → 批量运行 AI 筛选

📋 3.3.2 线索列表（`/leads`）升级为智能分类视图

当前问题： 线索按时间顺序平铺，无法分门别类管理

优化方案：

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  📋 线索管理                                      │
│                                                   │
│  视图切换：[📋 列表] [📂 按画像分组] [📊 统计]    │
│                                                   │
│  ── 📂 按画像分组视图 ──                          │
│                                                   │
│  ▼ P1-医药分销商 (15条)                           │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐ │
│  │ Acme Medical    S级  $120K  已触达  02/11   │ │
│  │ MediTech Supply A级  $85K   寄样中  02/14   │ │
│  │ NordicMed AB    S级  $95K   已触达  02/12   │ │
│  │ ... 展开更多                                  │ │
│  └─────────────────────────────────────────────┘ │
│                                                   │
│  ▼ P2-工业安全供应商 (8条)                        │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐ │
│  │ SafetyFirst UK  A级  $45K   已触达  02/13   │ │
│  │ BuildSafe AU    B级  $20K   已筛选  02/18   │ │
│  └─────────────────────────────────────────────┘ │
│                                                   │
│  ▼ P3-政府/机构采购 (5条)                         │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐ │
│  │ Polish Red Cross S级 $200K  已筛选  02/12   │ │
│  │ Bundeswehr       A级 $350K  报价中  02/16   │ │
│  └─────────────────────────────────────────────┘ │
│                                                   │
│  ▶ P4-品牌OEM客户 (4条)                          │
│  ▶ P5-电商/零售商 (2条)                          │
│  ▶ P6-低质量线索 (3条) ← 灰色折叠               │
└─────────────────────────────────────────────────┘

设计要点：

三种视图模式切换：列表（现有）、按画像分组（新增）、统计（新增）
按画像分组视图：每个画像下折叠显示所属线索
P6 低质量线索默认折叠 + 灰色显示
每个分组头显示线索数量 + 总金额 + 转化率

📊 3.3.3 线索详情（`/leads/:id`）增强

新增模块：

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  ① 客户画像卡片（新增）                           │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐ │
│  │ 🏥 P1-医药分销商                             │ │
│  │                                               │ │
│  │ AI 判断依据：                                  │ │
│  │ • 官网包含 "distributor", "medical supply"    │ │
│  │ • 邮件提及 "bulk IFAK kits", "hospital"       │ │
│  │ • 公司规模：120+ 医院客户                      │ │
│  │                                               │ │
│  │ 推荐策略：查看产品清单 → 发送完整目录 + 价盘   │ │
│  │                                               │ │
│  │ 销售验证：[✅ AI判断正确] [✏️ 修改画像]       │ │
│  └─────────────────────────────────────────────┘ │
│                                                   │
│  ② AI 调研报告（增强现有深度分析）                 │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐ │
│  │ 📄 官网分析                                    │ │
│  │ • 产品线：IFAK, Trauma Kit, Cabinet (共 45 SKU)│ │
│  │ • 认证：FDA 510(k), ISO 13485, CE MDR        │ │
│  │ • 覆盖区域：美国中西部 120+ 医院               │ │
│  │                                               │ │
│  │ 📦 产品清单匹配                                │ │
│  │ • 我方 SE IFAK Pro → 匹配其 Tactical IFAK 需求│ │
│  │ • 我方壁挂急救箱 → 匹配其 Cabinet 需求         │ │
│  │ • 利润空间分析：批发 $30 vs 其零售 $89 (66%)  │ │
│  │                                               │ │
│  │ 🏭 竞品分析                                    │ │
│  │ • 当前供应商：North American Rescue (推测)      │ │
│  │ • 我方优势：价格低 40%、交期快 2 周             │ │
│  └─────────────────────────────────────────────┘ │
│                                                   │
│  ③ 销售验证区域（新增）                            │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐ │
│  │ 您对 AI 的判断结果满意吗？                      │ │
│  │                                               │ │
│  │ 画像分类：P1-医药分销商  [✅ 正确] [✏️ 修改]  │ │
│  │ 价值等级：S级            [✅ 正确] [✏️ 修改]  │ │
│  │ 推荐产品：SE IFAK Pro    [✅ 正确] [✏️ 修改]  │ │
│  │                                               │ │
│  │ 备注（可选）：                                  │ │
│  │ ┌───────────────────────────────────────────┐ │ │
│  │ │ 这个客户之前在 MEDICA 展会见过面，          │ │ │
│  │ │ 对方对认证文件特别在意...                    │ │ │
│  │ └───────────────────────────────────────────┘ │ │
│  │                                               │ │
│  │ [💾 保存验证结果]                              │ │
│  └─────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────┘

🔄 3.3.4 看板（`/kanban`）优化

新增功能：

增加 按画像分组 的看板视图（除了现有的按等级分列）
视图切换：按等级 | 按画像 | 按跟进阶段
每张线索卡片增加画像标签色带

四、数据模型升级

4.1 新增：客户画像类型（CustomerPersona）

// 画像类型
export type CustomerPersona = 'P1' | 'P2' | 'P3' | 'P4' | 'P5' | 'P6';

export interface PersonaDefinition {
  id: CustomerPersona;
  name: string;                    // 画像名称
  description: string;             // 画像定义
  icon: string;                    // Material icon
  color: string;                   // 主题色
  identifyKeywords: string[];      // 识别关键词（官网+邮件）
  infoStrategy: 'product_catalog' | 'website' | 'none';  // 信息获取方式
  firstAction: string;             // 首要动作
  deepDiveDirection: string;       // 深度挖掘方向
  salesStrategy: string;           // 销售策略重点
  salesExperienceNotes: string[];  // 销售经验备注（可编辑）
  leadCount: number;               // 当前线索数
  conversionRate: number;          // 转化率
}

4.2 升级：Lead 对象

export interface Lead {
  // ... 现有字段 ...

  // 新增字段
  persona: CustomerPersona;              // 客户画像类型
  personaLabel: string;                  // 画像名称
  personaConfidence: number;             // AI 画像判断置信度
  personaVerified: boolean;              // 销售是否已验证画像
  personaVerifiedBy?: string;            // 验证人
  personaVerifiedAt?: Date;              // 验证时间

  aiResearchReport?: {                   // AI 调研报告
    websiteAnalysis?: string;            // 官网分析摘要
    productMatching?: ProductMatch[];    // 产品匹配结果
    competitorAnalysis?: string;         // 竞品分析
    generatedAt: Date;
  };

  salesFeedback?: {                      // 销售反馈
    isPersonaCorrect: boolean;
    correctedPersona?: CustomerPersona;
    isGradeCorrect: boolean;
    correctedGrade?: ValueGrade;
    notes: string;
    feedbackAt: Date;
  };

  source: 'email' | 'manual' | 'exhibition' | 'platform'
        | 'ai_discovery';               // 新增：AI 主动发现
}

4.3 新增：AI 挖掘批次（AiDiscoveryBatch）

export interface AiDiscoveryBatch {
  id: string;
  runAt: Date;
  triggerType: 'daily' | 'weekly' | 'monthly' | 'manual';
  totalProcessed: number;           // 处理的线索总数
  newLeadsFound: number;            // 发现的新线索数
  personaBreakdown: Record<CustomerPersona, number>;  // 按画像分布
  gradeBreakdown: Record<ValueGrade, number>;         // 按等级分布
  pendingVerification: number;      // 待验证数
  verified: number;                 // 已验证数
  status: 'running' | 'completed' | 'failed';
}

五、AI 主动挖掘流程设计

5.1 批量处理流水线

输入：100-200 条原始线索（来自邮件/展会名片/平台询盘）
        │
        ▼
┌─ Step 1：自动画像分类 ─────────────────────┐
│  • 提取公司域名、邮件内容关键词               │
│  • 匹配画像知识库中的识别关键词               │
│  • 输出：CustomerPersona + 置信度            │
└─────────────────────┬─────────────────────┘
                      │
                      ▼
┌─ Step 2：按画像执行信息获取 ───────────────┐
│  P1/P2/P5 → 调研产品清单页                   │
│  P3/P4    → 抓取官网信息                     │
│  P6       → 跳过，直接归档                   │
└─────────────────────┬─────────────────────┘
                      │
                      ▼
┌─ Step 3：深度挖掘 & 匹配 ─────────────────┐
│  • 分析客户产品线 vs 我方产品目录             │
│  • 竞品供应商分析                             │
│  • 利润空间计算                               │
│  • 生成 AI 调研报告                          │
└─────────────────────┬─────────────────────┘
                      │
                      ▼
┌─ Step 4：价值评估 & 分级 ─────────────────┐
│  • 基于画像 + 调研结果 → S/A/B/C 分级       │
│  • 生成跟进建议（基于画像策略映射）           │
│  • 推荐产品列表                               │
└─────────────────────┬─────────────────────┘
                      │
                      ▼
┌─ Step 5：归档到客户资料库 ─────────────────┐
│  • 按画像分类存入对应资料库                   │
│  • 整理 EP 内容、官网截图等资料               │
│  • 标记为"待销售验证"                        │
└─────────────────────┬─────────────────────┘
                      │
                      ▼
     销售打开仪表盘 → 看到待验证列表 → 逐条确认/修改

5.2 调度策略

触发条件	处理内容	频率
每日定时	前一天新收邮件 + 新增手动录入	每天早 8:00
每周汇总	本周所有新线索的深度分析报告	每周一早 9:00
批量导入	展会名片批量导入（100-200条）	手动触发
实时触发	单条 EML 导入后立即运行	实时

六、实施路线图

Phase 1（当前 → 2 周内）：画像体系 + 知识库

任务	优先级	状态
与客户深度沟通，梳理完整画像清单	🔴 P0	⬜ 待启动
收集销售团队的经验判断依据	🔴 P0	⬜ 待启动
定义 6 类画像的识别关键词库	🔴 P0	⬜ 待启动
定义每类画像的跟进策略映射	🟡 P1	⬜ 待启动
升级 Lead 数据模型（增加 persona 字段）	🟡 P1	⬜ 待启动
实现画像知识库页面 `/personas`	🟡 P1	⬜ 待启动

Phase 2（2-4 周）：AI 仪表盘 + 智能分类

任务	优先级	状态
实现 AI 挖掘仪表盘 `/dashboard`	🔴 P0	⬜ 待启动
升级线索列表为按画像分组视图	🟡 P1	⬜ 待启动
线索详情增加画像卡片 + 销售验证区域	🟡 P1	⬜ 待启动
看板增加按画像分组视图	🟢 P2	⬜ 待启动
邮件收件箱增加 AI 状态栏 + 画像标签	🟢 P2	⬜ 待启动

Phase 3（4-8 周）：AI 自动化 + 反馈闭环

任务	优先级	状态
实现 AI 自动画像分类引擎	🔴 P0	⬜ 待启动
实现按画像的差异化信息获取（产品清单 vs 官网）	🔴 P0	⬜ 待启动
实现 AI 调研报告自动生成	🟡 P1	⬜ 待启动
实现批量线索处理流水线	🟡 P1	⬜ 待启动
实现每日/每周自动调度	🟡 P1	⬜ 待启动
实现销售反馈 → AI 学习闭环	🟢 P2	⬜ 待启动

七、需要与客户确认的问题清单

⚠️ 以下问题需要与销售团队深度沟通后才能推进

7.1 画像相关

当前 A/B/C 三类客户的具体定义是什么？ 每类的判断依据是什么？
除了医药分销商、政府机构，还有哪些典型客户类型？ 是否有我们遗漏的画像？
每种画像客户的首次接触话术有什么区别？ 销售团队的经验是什么？
哪些画像的客户转化率最高？ 哪些画像的客户最容易流失？
不同画像客户的决策周期有多长？ 从首次接触到下单通常需要多久？

7.2 策略相关

"查看产品清单"和"查看官网"分别对应什么具体操作？ 销售是如何决定的？
什么情况下会把一个客户从一个画像重新归类到另一个画像？ 触发条件是什么？
S/A/B/C 等级的判断除了金额，还有哪些维度？ 销售的经验判断依据是什么？
当 AI 判断与销售经验冲突时，应该以谁为准？ 期望的处理流程是什么？

7.3 数据相关

目前每天/每周/每月收到多少条新线索？ 各渠道的比例是多少？
展会名片通常一次导入多少条？ 格式是什么？
是否有历史线索数据可以用来训练 AI 模型？ 大概有多少条？
销售团队目前使用什么工具管理客户？ CRM？Excel？

八、附录：当前 Demo 技术架构

lead-discovery/
├── src/app/
│   ├── models/
│   │   └── lead.model.ts          # 数据模型（Lead, Email, Product, QuickScreenResult）
│   ├── services/
│   │   ├── mock-data.service.ts   # 模拟数据（6封邮件, 10条线索, 12个产品）
│   │   └── quick-screen.service.ts # 快速筛选逻辑（模拟AI分类）
│   ├── components/
│   │   └── screen-result-card/    # 筛选结果卡片组件
│   ├── pages/
│   │   ├── inbox/                 # 📬 收件箱（含EML导入）
│   │   ├── kanban/                # 📋 看板（S/A/B/C四列）
│   │   ├── lead-list/             # 📊 线索列表
│   │   ├── lead-detail/           # 📄 线索详情
│   │   └── product-catalog/       # 📦 产品目录
│   ├── app.component.ts           # 主框架（侧边栏导航）
│   ├── app.routes.ts              # 路由配置
│   └── app.config.ts              # 应用配置
├── angular.json
└── package.json

当前客户分类体系：

A-医疗渠道 → 对应新画像 P1
B-工业安全 → 对应新画像 P2
C-应急政府 → 对应新画像 P3
D-品牌OEM → 对应新画像 P4
（新增）P5-电商/零售商
（新增）P6-低质量/无效线索

当前价值分级： S → A → B → C（保持不变，但评估维度需扩展）

OPTIMIZATION_PLAN.md 34 KB Permalink History Raw

犀牛急救 · 客户发掘系统 — 会议总结 & Demo 优化方案

一、会议核心观点总结

1.1 当前痛点

1.2 目标工作流（理想状态）

1.3 关键需求清单

二、客户画像体系设计

2.1 画像分类（从 4 类扩展为 6 类细分画像）

2.2 画像特征关键词库

2.3 画像→后续策略映射

三、Demo 界面优化方案

3.1 当前 Demo 页面清单 & 状态

3.2 新增页面/模块

🆕 3.2.1 AI 挖掘仪表盘（Dashboard）

🆕 3.2.2 画像知识库页面（Persona Catalog）

3.3 现有页面优化

📬 3.3.1 收件箱（/inbox）优化

📋 3.3.2 线索列表（/leads）升级为智能分类视图

📊 3.3.3 线索详情（/leads/:id）增强

🔄 3.3.4 看板（/kanban）优化

四、数据模型升级

4.1 新增：客户画像类型（CustomerPersona）

4.2 升级：Lead 对象

4.3 新增：AI 挖掘批次（AiDiscoveryBatch）

五、AI 主动挖掘流程设计

5.1 批量处理流水线

5.2 调度策略

六、实施路线图

Phase 1（当前 → 2 周内）：画像体系 + 知识库

Phase 2（2-4 周）：AI 仪表盘 + 智能分类

Phase 3（4-8 周）：AI 自动化 + 反馈闭环

七、需要与客户确认的问题清单

7.1 画像相关

7.2 策略相关

7.3 数据相关

八、附录：当前 Demo 技术架构

OPTIMIZATION_PLAN.md 34 KB

Permalink History Raw

📬 3.3.1 收件箱（`/inbox`）优化

📋 3.3.2 线索列表（`/leads`）升级为智能分类视图

📊 3.3.3 线索详情（`/leads/:id`）增强

🔄 3.3.4 看板（`/kanban`）优化