买过两次高端猫粮、常看宠物医疗科普的客户，会被标记为“高价值养宠用户”，后续重点推宠物体检、进口零食；
仅买过一次基础猫粮且长期无互动的客户，归类为“沉睡潜客”，用专属召回券唤醒，避免无效打扰。
购买周期预判：根据商品使用时长推算复购节点，比如护肤品用户平均3个月用完，AI提前一周推会员专属折扣；
行为信号触发：当客户多次浏览同款商品、收藏对比款时，AI立刻推送商品评测、限时优惠，转化概率比滞后跟进高30%以上。
对年轻客户用网感话术：“上次你说的抹茶拿铁超爱？新出生椰抹茶款上线，下单送限定杯套～”；
对中老年客户直给利益点：“您买的血糖仪试纸库存告急，会员享8折，附换纸教程”；
节日前3天推送生日/节日专属礼包，复购意愿能提升25%左右。
分析发现“沉睡客户”用“专属召回券+定制文案”的复购率比通用问候高23%，就固定为标准流程；
发现美妆客户晚8-10点信息打开率最高，就调整集中推送窗口，持续优化跟进效率。

不少商家都有这样的困扰：新客引流成本越来越高，好不容易拉来的老客户却留不住，复购率一直卡在低位。其实，老客户的复购成本仅为新客获客的1/5，但很多时候我们因摸不清“谁会买、什么时候买、怎么推”，白白浪费了资源。AI销售的出现刚好能破解这些精准跟进难题，下面就来聊聊核心经验。

1. 用AI做“立体客户画像”，精准分层

传统客户分层多停留在性别、消费金额等基础标签，很难抓住真实需求。AI销售系统能整合客户全链路数据——历史消费记录、浏览轨迹、互动反馈甚至兴趣倾向，构建“立体画像”：

2. AI预判最优跟进时机，拒绝“瞎打扰”

人工跟进常因时机不对引发反感或错过窗口，AI能通过算法精准预判：

3. 个性化跟进内容，告别“千篇一律”

生硬的“新品打折”极易被忽略，AI能根据客户画像生成专属内容：

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4. 数据闭环复盘，迭代跟进策略

AI能形成“跟进-反馈-优化”的闭环，自动统计跟进效果：

总结

AI销售不是替代人工，而是把销售从繁琐的筛选、话术编写中解放出来，聚焦高价值客户的人文互动。通过精准分层、智能预判、个性化内容和数据复盘，能有效提升老客户复购粘性，为商家带来持续的营收增长。