某SaaS AI流失预测

purple痛点三：数据质量堪忧。数据缺失率约15%，异常值占比约36%。数据以T+1报表形式存在，无法支撑实时AI决策。数据治理的首要任务不是建平台，而是建流程。

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4714万元但期望覆盖全部业务线）、期望与现状不匹配（期待3个月见效但数据准备需要7个月）、问题与方法不匹配（用技术方案解决管理问题）。

行业背景科技互联网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65%，预计未来3个月内将超过36%。

blue痛点二：部门壁垒。IT部门和业务部门之间缺乏有效的协同机制。IT抱怨业务不给数据，业务指责IT不懂业务。数据2套系统各说各话，跨部门沟通成本极高。

利益相关者CEO（影响力高·立场不确定）：项目发起人但AI认知偏差，需认知校准。CTO（影响力中·立场中性偏支持）：技术执行者，可成为盟友。业务负责人（影响力中·立场消极）：信任透支，需速赢重建信心。IT团队（影响力低·立场焦虑）：怕被边缘化，需纳入能力建设。一线骨干（影响力低·立场观望）：支持与否直接影响落地。

gold痛点四：范围失控。管理层期望一次性建成「企业级AI平台」解决所有问题，而非小步快跑分阶段实施。这种大而全的思路增加了项目失败的风险和实施周期。

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。

触发事件公司遭遇了7571万元的重大运营事故，管理层痛下决心引入AI。事故的直接原因是15小时的信息延迟导致了错误决策。

痛点一：战略缺位。公司没有清晰的AI路线图，多个部门提出了互不协调的AI需求。销售部想上智能客服，供应链想上预测系统，生产部想上视觉质检——但公司缺乏统一的技术架构和数据基础来支撑这些分散的需求。