STEP 1 · 案例引入
M7-048 能源电力 · 案例引入
案例引入 · 某页岩油AI压裂参数优化
⚡ 案例全景

gold痛点四:期望错位。CEO已在内部承诺7个月内效率提升23%,但行业基准显示类似企业合理的提升范围是18%。期望与现实的落差需要尽快管理。

行业背景能源电力领域正经历从经验驱动到数据驱动的范式转移。约77%的头部企业已完成第一阶段的AI部署,行业平均效率提升约5%。

变革路线图认知对齐期(0.5-1月):高管工作坊+AI认知培训+战略共识。快速验证期(3-2月):选定高频低风险场景落地。价值扩展期(3-7月):扩展场景+内部推广。运维成熟期(8-11月):建立持续运营+知识沉淀。

顾问诊断诊断发现三个核心不匹配:目标与资源不匹配(预算696万元但期望覆盖全部业务线)、期望与现状不匹配(期待7个月见效但数据准备需要6个月)、问题与方法不匹配(用技术方案解决管理问题)。

顾问洞察顾问团队在诊断中总结了一句核心洞察:「变革的速度不能超过信任建立的速度」

触发事件Q2财报显示核心指标连续第7个季度下滑,收入同比下降77%。董事会对管理层施压,要求7个月内启动AI项目。

※ 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

【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:某页岩油AI压裂参数优化中顾问采用「先倾听再建议」策略:第一周安排6场一对一访谈,不做任何技术展示。
【器】GROW教练模型
目标(Goal)→现实(Reality)→选项(Options)→意愿(Will...
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。在某页岩油AI压裂参数优化中这一策略有效降低了客户的防御心理。
【术】非语言信号解读
表情、语气、肢体语言中蕴含的信息量远超语言本身。学会解读这些信号是进阶顾问的标志...
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。在某页岩油AI压裂参数优化中这一策略有效降低了客户的防御心理。
【道】组织免疫系统理论
组织拥有对变革的内在防御机制。识别并化解这些防御,比推动变革方案更重要。...
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。某页岩油AI压裂参数优化的第一周定义为「零技术周」。
【法】问题诊断方法论
区分症状问题和根因问题是顾问的核心能力。症状是客户描述的,根因是顾问发现的。...
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。某页岩油AI压裂参数优化的第一周定义为「零技术周」。
【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:在某页岩油AI压裂参数优化项目中,顾问用4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。
【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:顾问进场后通过三步建立信任:存在感→专业感→共情感。在某页岩油AI压裂参数优化中这一策略有效降低了客户的防御心理。
STEP 2 · 理论讲解
M7-048 能源电力 · 理论讲解
📖 理论讲解
🎯 学习目标

掌握在能源电力场景中运用结构化方法论诊断企业AI准备度的能力,学会区分表象问题与根因问题。

核心挑战:某页岩油AI压裂参数优化考验顾问在8类利益相关者之间建立共识的能力,差异化沟通是关键。

📕 【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:某页岩油AI压裂参数优化的实践表明,这一框架有效帮助顾问在6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:某页岩油AI压裂参数优化的实践表明,这一框架有效帮助顾问在6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:过度承诺而低估实施难度
📕 【术】非语言信号解读

理论概述:表情、语气、肢体语言中蕴含的信息量远超语言本身。学会解读这些信号是进阶顾问的标志。

📌 本案例应用:顾问在某页岩油AI压裂参数优化中将这一工具应用于2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:用技术语言而非业务语言沟通
📘 【道】组织免疫系统理论

理论概述:组织拥有对变革的内在防御机制。识别并化解这些防御,比推动变革方案更重要。

📌 本案例应用:通过某页岩油AI压裂参数优化的案例练习,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:过度承诺而低估实施难度
📗 【法】问题诊断方法论

理论概述:区分症状问题和根因问题是顾问的核心能力。症状是客户描述的,根因是顾问发现的。

📌 本案例应用:在某页岩油AI压裂参数优化中,顾问运用这一方法系统分析了客户的组织状态,发现了8个关键的变革障碍。
📚 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
📘 【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:通过某页岩油AI压裂参数优化的案例练习,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:可结合彼得·圣吉的系统思考理论进一步理解
⚠️ 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:顾问在某页岩油AI压裂参数优化中将这一工具应用于2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:急于展示方案而非先理解问题
STEP 3 · 学员实践
M7-048 能源电力 · 学员实践
✍️ 学员实践
📋 实践任务
🎯 场景:你被派往某页岩油AI压裂参数优化项目现场。客户CEO说"我们需要一个全面的AI规划"。
总用时约52分钟。
⏱ 第1步(5分钟)
任务1
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。
⏱ 第2步(18分钟)
任务2
设计STAR访谈提纲A层3题:了解客户过去的尝试,注意识别重复失败模式。
⏱ 第3步(39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(20分钟)
任务4
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5步(60分钟)
任务5
将访谈提纲整理为完整文档,包括受访者清单、访谈策略、STAR提纲、开场话术和棘手问题应对方案。
⏱ 第6步(48分钟)
任务6
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。
💡 提示

不要急着给方案——你的价值在于帮客户发现正确答案

STEP 4 · 参考答案
M7-048 能源电力 · 参考答案
参考答案
📝 案例回顾
总结:本案例围绕某页岩油AI压裂参数优化展开,核心在于能源电力领域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(9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在过去7个月中,业务运营中最大的挑战是什么?聚焦具体问题而非泛泛而谈追问"对业务指标的影响有多大?"
A3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
R4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
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您能描述一下目前能源电力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?"
A7如果这个项目不做,7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
R8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
S9根据行业数据,类似规模企业通常8个月实现14%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?"
⚠️ 失分场景

客户问"你做过我们行业吗?"——回应"我们团队做过多个类似场景"

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——用行业数据校准"通常需要X到X个月"

📚 拓展

推荐:《金字塔原理》芭芭拉·明托
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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