一线为什么不听 AI 的建议
AI 给一线的建议没人听，问题多半出在建议和指标、奖金没接上，模型准不准倒在其次。
系统提醒医药代表去拜访张医生，可他这个季度的奖金主要看另外几家医院，他当然不会去。给一线员工推 AI 建议的项目，很多都是这个结局，复盘的时候却往往怪模型不准。
我的体会是，AI 要在一线起作用，得两头一起做，一头是总部的资源分配，一头是一线每天的执行，而且两头要套在一起。只做其中一头，多半落不了地。
两头之间隔着 Excel 和季度会
拿药企来说。代表用的 CRM 是一个记录系统，拜访完医生回来填一条：见了谁，谈了什么产品，谈了多久。代表填它，很大程度上是因为公司要检查。我做咨询时带队给一家跨国药企上过 CRM，系统上线并不难，难的是让大家认真填。
另一边是总部的销售运营。分析师从 CRM 和其他系统里导出数据，在 Excel 里加工成报告，拿到季度会上讨论。
总部和一线之间几乎没有直接的连接。总部的分配决定，靠邮件、会议和经理口头传达，一层一层传到代表那里。代表每天的真实情况，靠手填的记录和逐级汇报往上走，几个月后才到总部，而且早就走样了。
代表的一天
代表每天要做的，其实是一连串决定。今天见谁，见了谈什么？认真准备一次拜访要二三十分钟，把这位医生上次聊了什么、提过什么顾虑、最近处方有什么变化都过一遍，大多数时候没人有这个时间。拜访完记什么？刚从科室出来，要把一段对话变成 CRM 里的十几个字段，这是代表最头疼的活，记录质量也就很难保证。然后是下一步，要不要跟进一篇文献，隔多久再来？
我做 AI CRM，就是想让这一连串决定都由系统先拿出方案。拜访前，准备材料已经生成好了，看两分钟就能去见医生。拜访后，代表对着手机说一段话，系统把它整理成结构化的记录，包括客户画像的更新、医生提出的异议、合规提示和跟进邮件的草稿。下一步做什么，系统先排好，代表接受或者否决。
这样还有个附带的好处，代表不再是为了填 CRM 而填 CRM，他忙的是自己的事，记录顺手就有了。
总部这边我也做了一个产品，叫 CIU，负责周期性的分配决定：谁负责哪些客户，投入多少，怎么考核。它的来历写在《年度规划是一种妥协》里。
总部和一线是套在一起的
很容易把它们想成两个并列的产品，一个给代表用，一个给总部用。它们其实更像是套在一起的。
总部给出边界和默认值：这位代表负责哪些医生，每位医生这个季度大概投入多少，当前的重点是什么。这些属于分配层面的决定，不太适合由代表端的算法自己去定。
在这个边界之内，一线决定具体怎么做：代表负责的一百多位医生里，这周先见谁，谈什么，用什么方式。
然后，执行情况和否决记录再流回总部：代表实际见了谁，医生反应如何，哪些建议被否了、为什么。如果很多代表都在否决同一类建议，往往说明分配层面的某个假设已经过时了。这正是总部最需要、过去又最难拿到的信号。
只做一头会怎样
只做一线这边，就是开头张医生的场景。推荐引擎是单独采购的模块，跟指标、辖区、奖金都没接上，推得再勤也没人听。这几年药企做的 NBA（下一步最佳行动）项目，不少卡在这里。而且常常还伴着另一个问题：为了让模型有数据可用，要求代表多填几个字段。代表的负担更重了，换来的却是“建议近期拜访该客户”这种代表自己也知道的建议，因为输入的数据本来质量就不高。
只做总部这边，是另一种悄无声息的失败。总部用很精细的模型算出最优的覆盖方案，做成 PPT 发下去。代表每天打开的还是原来那个 CRM，里面没有任何东西告诉他今天该做点什么不一样的。计划就停在了 PPT 上。
对选系统的一点想法
我估计几年之内，“记录系统”和“决策系统”会分成两层。记录层会越来越标准化，各家的产品都差不多；决策层才是拉开差距的地方，能把总部和一线接成闭环的一方，会在这一层占上风。
现在看一线的 AI 工具，我最先关心的是它给出的建议，和指标、奖金是怎么接上的。这一点没想清楚的话，功能做得再多，落地时也很可能碰到开头张医生那样的情况。
