STEP 1 · 案例引入
M3-100 医疗健康 · 案例引入
🏥 案例引入 · 某血站AI献血者健康评估
🏥 案例全景

触发事件Q2财报显示核心指标连续第3个季度下滑,收入同比下降52%。董事会对管理层施压,要求11个月内启动AI项目。

企业概况某血站AI献血者健康评估成立于1997年,是医疗健康领域的技术领先型企业 员工总数5051人,年营收约67亿元。在医疗健康细分市场占有率约32%,属于区域龙头企业。

purple痛点三:数据孤岛严重。6个独立系统之间缺乏数据互通机制,同一指标在不同系统中的定义和口径完全不同。数据标准化的工作量远大于AI模型开发的投入。

痛点一:目标分歧。高管团队对AI的认知停留在「自动化」和「降本」两个关键词上,忽视了「增效」和「创新」的潜力。业务部门和技术部门在需求定义上存在根本分歧——业务关注场景,技术关注数据。

变革路线图破冰期(1-1月):组织诊断+紧迫感建设+锁定速赢场景。验证期(2-4月):POC验证+效果量化+组织培训。扩展期(6-9月):跨部门推广+能力转移+平台建设。规模化期(11-15月):全面覆盖+持续运营+文化塑造。

blue痛点二:组织惯性。生产/运营负责人(从业20年)对AI态度消极,经历过3次失败的数字化项目,认为「这次也不会例外」。中层管理者的抵触情绪来自三方面:技术恐惧、失败记忆、权力威胁。

行业背景医疗健康行业正处于深度变革期。头部企业已率先启动AI转型,行业渗透率约52%,预计未来11个月内将超过32%。

顾问诊断经过5天的深入诊断,顾问团队揭示了6个关键发现:利益相关者之间的信任已经透支,需要从头建立;数据基础需要11个月的专项治理;技术选型必须考虑组织能力约束。

※ 案例信息已脱敏处理。仅供教学参考。
🧭 本案例道法术器框架

以下展示本案例将应用的层面。Step2展开

【器】诊断问卷五模块
企业基本面、业务运营、IT成熟度、组织文化、AI准备度——五维评估。...
本案例:信任不是通过说「我懂」建立的,而是通过问「您怎么看」建立的。某血站AI献血者健康评估的第一周定义为「零技术周」。
【术】一对一深度访谈术
高质量的访谈通过精心设计的提问顺序,引导客户自己发现问题的真实面貌。...
本案例:在某血站AI献血者健康评估中信任建立速度决定项目推进速度。顾问用了三个第一次:第一次见面不聊项目,第一次会谈不拿笔记本,第一次汇报不给方案。
【法】STAR结构化进场框架
情境(Situation)→目标(Target)→行动(Action)→结果(R...
本案例:在某血站AI献血者健康评估项目中,顾问用5天时间走遍关键部门建立存在感,之后用行业分析报告建立专业感。
【道】利益相关者影响策略
不同的利益相关者需要不同的影响策略。权力-利益矩阵是核心分析工具。...
本案例:在某血站AI献血者健康评估中信任建立速度决定项目推进速度。顾问用了三个第一次:第一次见面不聊项目,第一次会谈不拿笔记本,第一次汇报不给方案。
【术】开放式提问六变体
情境式、比较式、假设式、过程式、回溯式、前瞻式——六种提问各有适用场景。...
本案例:在某血站AI献血者健康评估中信任建立速度决定项目推进速度。顾问用了三个第一次:第一次见面不聊项目,第一次会谈不拿笔记本,第一次汇报不给方案。
【术】5Why根因分析法
连续追问为什么,但不是机械地问五次,而是在不同深度层面对症下药。...
本案例:在某血站AI献血者健康评估项目中,顾问用5天时间走遍关键部门建立存在感,之后用行业分析报告建立专业感。
【器】AI辅助提示词工程
利用大语言模型生成访谈提纲和分析报告初稿,但必须经过人工审核和行业定制。...
本案例:某血站AI献血者健康评估中顾问采用「先倾听再建议」策略:第一周安排7场一对一访谈,不做任何技术展示。
【道】信任建立阶梯模型
顾问不是解决方案的提供者,而是客户自我发现的催化剂。真正的变革来自客户自己的认知...
本案例:在某血站AI献血者健康评估中信任建立速度决定项目推进速度。顾问用了三个第一次:第一次见面不聊项目,第一次会谈不拿笔记本,第一次汇报不给方案。
【法】期望管理框架
承诺-交付-反馈循环是期望管理的核心机制。每次超额交付都在积累信任资本。...
本案例:顾问进场后通过三步建立信任:存在感→专业感→共情感。在某血站AI献血者健康评估中这一策略有效降低了客户的防御心理。
【器】GROW教练模型
目标(Goal)→现实(Reality)→选项(Options)→意愿(Will...
本案例:某血站AI献血者健康评估中顾问采用「先倾听再建议」策略:第一周安排7场一对一访谈,不做任何技术展示。
STEP 2 · 理论讲解
M3-100 医疗健康 · 理论讲解
📖 理论讲解
🎯 学习目标

通过本案例学习,掌握运用道法术器框架分析医疗健康领域AI转型需求的方法,独立设计进场访谈方案。

核心挑战:本案例最大的难点在于客户对AI的认知偏差与组织变革疲劳的双重叠加——这不是技术问题,而是管理问题。

📙 【器】诊断问卷五模块

理论概述:企业基本面、业务运营、IT成熟度、组织文化、AI准备度——五维评估。

📌 本案例应用:在某血站AI献血者健康评估中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了6个关键的变革障碍。
📚 知识延伸:可对比库尔特·勒温的变革三阶段模型
⚠️ 常见误区:忽略组织文化对变革的影响
📕 【术】一对一深度访谈术

理论概述:高质量的访谈通过精心设计的提问顺序,引导客户自己发现问题的真实面貌。

📌 本案例应用:顾问在某血站AI献血者健康评估中将这一工具应用于6个业务部门的诊断中,显著提升了诊断效率。
📚 知识延伸:延伸阅读可参考科特的变革八步法相关文献
⚠️ 常见误区:忽略组织文化对变革的影响
📗 【法】STAR结构化进场框架

理论概述:情境(Situation)→目标(Target)→行动(Action)→结果(Result)四步访谈框架。

📌 本案例应用:某血站AI献血者健康评估的实践表明,这一框架有效帮助顾问在7场访谈中保持结构化和系统性。
📚 知识延伸:可结合彼得·圣吉的系统思考理论进一步理解
⚠️ 常见误区:用技术语言而非业务语言沟通
📘 【道】利益相关者影响策略

理论概述:不同的利益相关者需要不同的影响策略。权力-利益矩阵是核心分析工具。

📌 本案例应用:通过某血站AI献血者健康评估的案例练习,学员可以深入理解这一方法在实际咨询场景中的具体应用方式。
📚 知识延伸:延伸阅读可参考科特的变革八步法相关文献
⚠️ 常见误区:急于展示方案而非先理解问题
📕 【术】开放式提问六变体

理论概述:情境式、比较式、假设式、过程式、回溯式、前瞻式——六种提问各有适用场景。

📌 本案例应用:通过某血站AI献血者健康评估的案例练习,学员可以深入理解这一方法在实际咨询场景中的具体应用方式。
📚 知识延伸:可对比库尔特·勒温的变革三阶段模型
⚠️ 常见误区:急于展示方案而非先理解问题
📕 【术】5Why根因分析法

理论概述:连续追问为什么,但不是机械地问五次,而是在不同深度层面对症下药。

📌 本案例应用:顾问在某血站AI献血者健康评估中将这一工具应用于6个业务部门的诊断中,显著提升了诊断效率。
📚 知识延伸:可结合彼得·圣吉的系统思考理论进一步理解
⚠️ 常见误区:过度承诺而低估实施难度
📙 【器】AI辅助提示词工程

理论概述:利用大语言模型生成访谈提纲和分析报告初稿,但必须经过人工审核和行业定制。

📌 本案例应用:在某血站AI献血者健康评估中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了6个关键的变革障碍。
📚 知识延伸:可对比库尔特·勒温的变革三阶段模型
⚠️ 常见误区:忽略组织文化对变革的影响
📘 【道】信任建立阶梯模型

理论概述:顾问不是解决方案的提供者,而是客户自我发现的催化剂。真正的变革来自客户自己的认知和承诺。

📌 本案例应用:某血站AI献血者健康评估的实践表明,这一框架有效帮助顾问在7场访谈中保持结构化和系统性。
📚 知识延伸:延伸阅读可参考科特的变革八步法相关文献
⚠️ 常见误区:忽略组织文化对变革的影响
📗 【法】期望管理框架

理论概述:承诺-交付-反馈循环是期望管理的核心机制。每次超额交付都在积累信任资本。

📌 本案例应用:某血站AI献血者健康评估的实践表明,这一框架有效帮助顾问在7场访谈中保持结构化和系统性。
📚 知识延伸:可对比库尔特·勒温的变革三阶段模型
⚠️ 常见误区:急于展示方案而非先理解问题
📙 【器】GROW教练模型

理论概述:目标(Goal)→现实(Reality)→选项(Options)→意愿(Will),让客户主动探索方案。

📌 本案例应用:通过某血站AI献血者健康评估的案例练习,学员可以深入理解这一方法在实际咨询场景中的具体应用方式。
📚 知识延伸:延伸阅读可参考科特的变革八步法相关文献
⚠️ 常见误区:用技术语言而非业务语言沟通
STEP 3 · 学员实践
M3-100 医疗健康 · 学员实践
✍️ 学员实践
📋 实践任务
🎯 场景:作为OCE首席顾问首次进入某血站AI献血者健康评估项目。客户CTO说我们有一个场景请你诊断。
总用时约64分钟。
⏱ 第1步(5分钟)
任务1
设计STAR访谈提纲T层3题:明确项目目标和期望,注意识别不切实际的期望。
⏱ 第2步(16分钟)
任务2
运用道法术器进行四维分析:【道】客户真正需要什么?【法】用什么方法诊断?【术】用什么技巧?【器】用什么工具?
⏱ 第3步(33分钟)
任务3
快速阅读案例背景,提炼核心信息并回答:这个信息揭示了什么?对项目意味着什么?
⏱ 第4步(44分钟)
任务4
设计STAR访谈提纲R层3题:建立合理的预期和评估标准,防止过度承诺。
💡 提示

区分客户说的问题和真实的问题——症状往往不是根因

STEP 4 · 参考答案
M3-100 医疗健康 · 参考答案
参考答案
📝 案例回顾
总结:本案例围绕某血站AI献血者健康评估展开,核心在于医疗健康领域AI转型中组织变革阻力、数据基础建设和利益相关者管理的平衡。
道法术器应用
【道】先建立信任再谈技术。
【法】用OCE和STAR指导进场工作。
【术】一对一访谈和5Why是核心技能。
【器】诊断问卷和GROW模型是效率倍增器。
🎯 STAR访谈提纲(10问)
参考问题意图追问
S1还有没有其他重要的事情我没有问到?收尾开放性问题通常客户会在这里说出最重要的担忧
T2根据行业数据,类似规模企业通常7个月实现16%提升,您觉得这个范围合理吗?管理期望,建立参考基准追问"如果实际效果低于范围,您的底线是什么?"
A3如果这个项目不做,11个月后会发生什么?建立紧迫感帮助客户认识到不做的风险
R4您认为最重要的成功标准是什么?了解客户价值观和优先级注意客户是否过度关注技术指标
S5您对这个项目的成功是如何定义的?了解客户的顶层期望注意是否存在多个不同的成功标准
T6您过去在效率提升方面做过哪些尝试?效果如何?了解历史经验和组织惯性追问"如果效果不理想,主要原因是什么?"
A7你觉得团队对新技术的接受度如何?有没有预见到什么阻力?评估组织变革准备度注意客户是否回避或粉饰这个问题
R8如果项目成功了,您希望在什么时间看到什么样的变化?明确可量化目标和时间预期追问"这些数字怎么得出来的?"评估合理性
S9您希望用什么机制来定期评估项目进展?建立持续沟通机制建议每月正式review+每周非正式同步
T10您能描述一下目前医疗健康业务整体的运营情况吗?开放式开场,让客户主动说出全貌等他自然说完后追问"还有吗?"
⚠️ 失分场景

客户问"你做过我们行业吗?"——回应"没有行业惯性反而视角更新"

客户坚持"先说说方案"——回应"先提两个方向供您参考"

客户期望不切实际——用对比法"这个目标需要的资源要翻倍"

📚 拓展

推荐:《关键对话》
自我检查:客户说了70%以上时间?有3次以上有效追问?识别了隐藏需求?管理了不切实际的期望?

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