客户久未跟进，靠记忆一定会漏。店礼把”该跟进谁”整理成一张客户跟进待办：复购到期和久未跟进两类，按客户当前归属排给你，员工打开就知道今天先联系谁。
客户跟进，”久未跟进”到底怎么算
很多门店的跟进是”想起来才做”：今天忙就跳过，明天忘了就断了。问题不在于员工不勤快，而在于没有一个稳定的信号告诉人”该联系谁”。
店礼把待跟进整理成一张列表，只有两类原因：
| 待办原因 | 什么条件触发 |
|---|---|
| 复购到期 | 有”使用中”的产品使用记录，且员工人工填写的预计复购日期已到 |
| 久未跟进 | 客户超过配置的天数没有跟进（比如超过 N 天没联系） |
同一个客户如果同时满足两类原因，列表里只出现一行，把原因和到期产品标清楚，不会重复刷屏。
第一步：先有产品使用记录，才有”复购到期”的依据
“复购到期”不是凭空来的，它建立在产品使用记录上。一条产品使用记录，代表某位客户某一次购买或一次疗程。它记录的是当前事实：
- 客户、当前门店、当前负责人；
- 起服日期、每日服用情况、服用周期说明；
- 当前剩余量、最后核实时间；
- 员工人工填写的预计复购日期；
- 状态：使用中、暂停、已完成。
记录有两种来源：订单明细只读带入（从客户的历史购买里选），或手工登记（用于外部、历史购买）。同一客户再次购买同一商品，要新增一条记录，不覆盖旧的。
这里有一条必须讲清的口径：产品使用记录是人维护的，不是系统算的。 每日服用量、当前剩余量都是文本，系统不按自然日扣减、不推算吃完日期，也不会因为日期或库存变化自动改状态。
第二步：预计复购日期，员工自己填
“复购到期”这个信号能不能准，全看预计复购日期填得对不对。而这个日期，由员工根据和客户的沟通人工填写——系统不会替客户判断”差不多该买了”。
所以维护的节奏是：员工联系客户后，把实际剩余量、服用参考、预计复购日期和状态更新掉。 更新了，下一次该提醒谁才准；不填，就没有这条到期提醒。
口径提醒：预计复购日期到达，只表示”该联系客户了”，不代表客户一定需要再次购买，也不会自动完成提醒。 判断和沟通，仍然是员工的事。
第三步：打开客户跟进待办列表，看今天该联系谁
日常真正要做的，就是打开客户跟进列表：
- 列表把两类原因合并后，按客户展示，先显示复购到期，再显示久未跟进；
- 每条能看到到期产品、逾期天数、最后跟进时间；
- 可以按门店、员工、客户、原因筛选；”久未跟进”可以按”超过多少天没联系”来筛。
对一线员工来说，这张列表回答了一个具体问题：今天我该先联系谁。 不用再翻通讯录凭感觉挑人。
想看看”今天该联系谁”这张列表在后台长什么样？预约产品演示 →
第四步：跟进完，把记录和事实更新掉
联系完客户，两件事要落下：
- 联系跟进记录：这次是电话、微信、上门、到店还是其他，记下来。这是”一次服务沟通”的历史。
- 产品使用事实更新：客户实际还剩多少、打算什么时候再买，更新到产品使用记录里。
两者各管各的，不自动联动。跟进记录是”聊了什么”，产品使用记录是”用得怎么样、下次大概什么时候”。分开记，信息才不乱。
一套能落地的跟进节奏
- 每天开门先看客户跟进列表，把复购到期和久未跟进的先处理掉；
- 每次联系都留一条记录，别只靠脑子记；
- 复购日期员工自己填，填了系统才会到点提醒；
- 别把”该来取货”和”该复购”混着说——前者是寄存提醒，后者是复购到期，话术不一样。
常见问题
问：久未跟进的”天数”是谁定的？ 答：由门店配置一个天数，客户超过这个天数没跟进就进待办。天数可以按门店节奏调整。
问：预计复购日期是系统自动算的吗？ 答：不是。它由员工根据和客户的沟通人工填写，系统不替客户推算”什么时候该买”。
问：产品使用记录会自动创建吗？ 答：不会。它由员工从订单明细带入或手工登记，系统不会在录单、核销、取货时自动生成。
问：复购到期了，是不是就说明客户要再买了？ 答：不是。到期只表示”该联系一下”，客户是否再买，要靠联系沟通后判断，提醒也不会自动完成。
问：员工能看到所有客户的待办吗？ 答：员工和店长只看本人负责的客户；老板、财务可以看全局，但只读。
相关阅读
寄存提醒和复购提醒为什么是两条线，见大健康门店寄存与复访提醒解决方案；老板怎么监督员工跟进，见老板怎么监督员工跟进客户；会员资料与归属设置见教程会员管理。如果你在搜”客户久未跟进怎么办””复购提醒怎么设””员工该跟进谁”，本文都给了口径；想直接看待办列表怎么用，欢迎预约一次产品演示 →。
Meta Title: 客户久未跟进怎么办 Meta Description: 客户久未跟进，靠记忆一定会漏。店礼把”该跟进谁”整理成一张客户跟进待办：复购到期和久未跟进两类，按客户当前归属排给你，员工打开就知道今天先联系谁。 Primary Keyword: 客户跟进 Secondary Keywords: 跟进待办, 复购到期, 久未跟进, 产品使用记录 URL Slug: /blog/kehu-jiuwei-genjin-zenmeban/ Word Count: 约 2200 字 —
