这是一个极具商业价值的AI应用场景，它直接将医药企业的数据资产转化为销售团队的战斗力，实现了从“数据洞察”到“行动指导” 的闭环。

对于医药流通企业来说，有很多外勤业务员或客服人员，B2B管理软件中，已经为每个员工分配了其负责的很多客户，也确定了各人的主推品种，甚至为每个销售人员确定了品种任务量。

为了推进客户合作，推动销售目标的达成，需要结合客户的历史购买记录、频次、毛利贡献、品牌特征、地理位置，持续生成一个访客任务计划，帮助员工提升访客效率、访客效果。

传统的做法，员工从B2B导出客户数据，然后自己进行编排，这个编排过程耗时耗力，且无法被销售主管及时了解。

通过构建“访客计划任务AI助理”，基于AI大模型来帮助每个员工进行更加智能化的访客编排，且由员工自己审核调整确认，既节省员工的编排工作量，又让编排结果记录在B2B系统中给销售主管及时了解。

下面介绍下幸福时空B2B将如何实现此AI助理

实现原理图

要素与数据准备

1.B2B历史数据：

2.业务目标和约束

每日最多拜访客户数：10个

本月计划创造的销售额：1000万

本月承诺的品牌产品的销售任务：1万盒

实现步骤分解

第一步：数据汇聚与客户评分（数据准备）

数据节点：定时器每天凌晨自动触发，从B2B系统中拉取上述所有数据。

计算节点：根据业务规则，为每个客户计算一个综合优先级分数。例如：

分数= 毛利贡献权重 * 0.4 + 购买频次权重 * 0.3 + 战略品牌权重 * 0.3

识别出流失预警客户（如过去3个月无订单的高价值客户）。

第二步：在B2B构建给AI的提示词
系统角色设定：你是一名资深的销售运营专家，擅长制定高效的客户拜访计划。请根据提供的客户数据和业务目标，生成一份最优的每日拜访计划。

第三步：提交给AI处理（API调用）

将构建好的提示词发送给大语言模型。

AI模型（如GPT-4）会综合理解客户价值和地理位置相近这两个核心维度，进行聚类和路径规划，生成最合理的拜访序列。

第四步：结果解析与推送

B2B接收AI返回的数据结果。

格式校验：检查输出结构的完整性。

将最终的《每日拜访计划》写入B2B系统，生成待办任务。

通过消息推送，提醒对应的销售人员在移动端查阅。

第五步：拜访记录登记

拜访结束后，销售人员应在B2B中记录拜访结果（如：已下单、有意向、无需求）。这些反馈数据可以用于重新评估客户的优先级分数，并优化AI的决策质量，形成一个越用越聪明的循环。