客户画像生成

要解决的问题

销售跟进中最常见的问题，不是缺少客户信息，而是信息分散在聊天记录、订单、拜访记录里，难以形成一致判断：客户到底是谁在决策、真正痛点是什么、下一步应该跟进还是暂缓。@user_70c2f807/customer-persona-generator 把这类材料整理成结构化的客户画像，而不是输出泛泛的市场标签。
它从已有数据推断 偏好模式、决策链、沟通风格 和 深层痛点，并明确标注推断确信度。核心能力包括：提炼购买与沟通偏好、识别 B 端决策者/影响者/使用者、判断理性或感性、快慢和独立或合议的决策风格、挖掘表面需求背后的痛点，并给出跟进策略与禁忌项。执行上分三步：先收集聊天、订单、拜访记录并识别数据空白；再提取行为特征、痛点与决策链；最后生成画像卡片、风险点和下一步行动项。

适用边界与注意点

边界要提前说明：该技能适合基于合法交互数据做一对一或小范围客户分析，不适合大规模 BI 分析、舆情监控、征信评估或问卷设计。新客户数据不足时结论有限，画像需要定期更新；B 端客户尤其要避免只看单一联系人，而应识别隐藏决策者。