YY助手：开发智能钢材销售助手，从需求分析到模型训练的全流程指南
如何开发一个钢材销售智能体？——20年老销售的实战指南
（以钢材销售场景为例，用销售思维拆解AI Agent开发全流程）
第一步：像谈客户一样“摸底需求”——明确智能体定位
我在钢材行业20年，见过太多销售把AI用错地方。先想清楚你的“AI销售助手”要解决什么痛点：
• 场景1：客户询盘处理
◦ 痛点：每天收到上百条微信/邮件询价，回复速度慢、报价易出错。
◦ 解法：开发自动报价机器人，自动抓取客户需求（材质、规格、数量），实时调取钢厂价格库+运费计算模型，5秒生成精准报价单。
• 场景2：客户流失预警
◦ 痛点：老客户突然减少订单，等发现时已被竞争对手撬走。
◦ 解法：用AI分析客户历史采购数据（采购周期、价格敏感度），自动标记异常行为（如采购间隔延长20%），提前触发人工跟进。
关键经验：“YY助手认为”别追求“大而全”，先选一个高频、高痛点的场景（比如报价）单点突破。
第二步：像跑钢厂一样“选原材料”——技术选型逻辑
钢材销售的数据类型特殊：结构化数据多（价格、库存、物流）、行业术语复杂，技术选型要匹配业务特性：
• 模型选择：
◦ 优先用随机森林/XGBoost（适合处理价格、库存等结构化数据），而非NLP大模型。
◦ 案例：“YY助手观察到”用XGBoost预测某规格螺纹钢的周价格波动，准确率比人工经验高30%。
• 工具推荐：
◦ 低代码平台：Microsoft Power BI（快速搭建客户行为看板）+ Zapier（自动触发邮件/短信通知）。
◦ 进阶开发：Python + Pandas（数据清洗）+ Scikit-learn（模型训练）。
避坑提示：“YY助手建议”钢材行业数据敏感，优先选支持私有化部署的工具（如本地化部署的CRM系统）。
第三步：像整理客户档案一样“喂数据”——数据准备秘诀
数据质量决定AI的“销售能力”，老销售都知道这些细节：
• 必须收集的核心数据：
◦ 钢厂每日挂牌价、历史成交价 （含账期/现款区别）
◦ 客户采购记录 （精确到规格、吨数、付款方式）
○ 物流成本数据库 （不同线路的运费,装卸费波动）
• 数据清洗技巧:
◦ 剔除 “特殊订单”（如领导特批 的亏本价 ,避免干扰模型)
◦ 标记 “灰色 数据”(如 客户 私下返点 ,需单独加密处理)
实战工具: 用Excel Power Query 快速 清洗杂乱 的 历史 报价 单 ，比 Python 更 易 上手 。
第四步 ：像培养新人 一样 "训练 AI" — — 模 型 调优心 法
• 训练目标 要 " 销 售 化 ":
◦ 不要只追求 "预测准确率", 加入业务指标 ( 如 利润率 、客 户 忠诚 度 权重 ) 。
◯案例: 在 报价 模型 中, 对 “战略 客户 ” 自动降低 利润率 阈值 , 优先保份额 。
• 持续迭代 的关键 :
◯ 每 周 同步市场 动态( 如 铁矿期货 涨 跌) 到 模 型 ， 像 帶 徒弟 一样 教 AI 看 行情 。
◯ 设置 " 人工复核" 环节 : 当 AI 建议 的 报 价值于 成本价值 时 ，强制 转 人工 审核。
推荐架构: 用规则引擎 +机器学习 混合模式( 比如 : 首先 判断 客户 类型, 再 调用 不同模 型)。
第五 步 ：像维护客 户关系 一样 “运营 AI”—落 地与优化
• 上线初期 :
○ 在 老客 户中试 点(他们 对错误 容忍度更 高), 比如 优先对 合作5年以上 的 客户 启用 AI 自动报 材 。
○ 设置“双轨 制”：人 工 销售 与 A I 并行，对比 成交率和利润率。
• 长期运营 :
○ 每月召开 “A I复盘会”, 分析 TOP3错误 案例 ( 如 某次 报 告未 考虑 港口罢工 导致 的 运费上涨)。
○ 给A I打"销 售绩效分":设定 吨 钢 毛利 、客服复购 系数 等 KPI; 像考 核 销售 一样考 核 A I。
一个真实案例
我 为某 中厚 板贸易 商 开 发了 库存优化 A I，通过 分析 下游 客户 出采规 律 ( 如造船 厂 旺季 集中在 Q2 ),结合 钢厂 排产计划，将 库存周转 力从15天 缩短至9 天, 减少资金 占 用2000万 / 年。核心逻 辑就是 用A I替代 销售 居 于经 验直觉，把20年的 行业认知沉淀成 可复用算法 。
记住: 最好的 钢 材销 售 A I，不是替代销量，而 是把你的 行业 经 验 放 大100倍。
