典型诊断周期
Readiness Survey
六维现状调研：先摸清再行动
在选型或采购之前，用统一问卷框架识别企业真实准备度。每一维度给出「观察信号 → 常见风险 → 建议动作」，避免盲目上大模型或堆工具。
数据与流程成熟度
观察信号：核心经营数据是否分散在 Excel/邮件/多套系统？报表是否依赖人工汇总？
常见风险：数据口径不一致，AI 输出无法被业务信任。
建议动作：先建立 SheetBot 数据执行底座，统一汇总与交付链路。
组织与人才准备度
观察信号：是否有明确业务 Owner？一线是否愿意改变现有工作方式？
常见风险：工具上线但无人维护，试点成功后无法复制。
建议动作：设定跨部门试点小组，配套操作标准与培训节奏。
业务痛点优先级
观察信号：管理层最急的是「报表慢」「获客贵」还是「知识找不到」？
常见风险：同时推进多目标，资源分散导致全部半完成。
建议动作：单场景单指标试点，验证后再扩展第二条链路。
合规与安全约束
观察信号：是否涉及个人信息、财务敏感数据或行业监管要求？
常见风险：数据外泄、权限失控、审计无法追溯。
建议动作：明确数据分级、权限模型与操作审计，再接入 AI 能力。
增长与品牌诉求
观察信号：客户是否越来越多通过 AI 搜索发现品牌？内容投入 ROI 是否可量化？
常见风险：内容堆量但 AI 检索命中低，增长策略无法复盘。
建议动作：引入 GeoOps 建立可见性监测与优化闭环。
AI Native 能力沉淀
观察信号：试点成果是否能沉淀为模板、技能库、知识资产与治理规则？
常见风险：单点项目成功但组织没有形成可复制能力，下一次仍从零开始。
建议动作：以 SheetBot 技能库、GeoOps 复盘节奏与 AtlasBot 知识治理沉淀组织级 AI Native 能力。
Enterprise Profiles
典型企业画像：诊断结论与方案倾向
以下为常见类型参考。实际落地须结合调研结果定制，禁止套用「一刀切」模板。
制造 / 供应链型企业
典型瓶颈：多工厂数据汇总慢、库存与交付复盘依赖人工，决策滞后。
- 诊断倾向：数据与流程成熟度偏低，执行效率优先
- 推荐路径：SheetBot 试点 → 经营看板与预警自动化
- 验收指标：报表周期缩短、异常响应时效提升
电商 / 零售型企业
典型瓶颈：促销复盘与投放决策慢，同时品牌在 AI 搜索中曝光不稳定。
- 诊断倾向：执行与增长双瓶颈并存
- 推荐路径：SheetBot 经营链路 + GeoOps 可见性闭环
- 验收指标：复盘周期、AI 检索命中质量同步提升
专业服务 / 轻资产团队
典型瓶颈：方案与案例分散在个人电脑，新人上手慢，交付质量波动大。
- 诊断倾向：知识工程与 Agent 联动需求突出
- 推荐路径：AtlasBot 知识底座 → SheetBot 交付自动化
- 验收指标：知识检索准确率、项目交付一致性
品牌驱动 / 市场导向型
典型瓶颈：内容产出多但 AI 回答中品牌出现质量低，获客成本上升。
- 诊断倾向：增长与品牌诉求为首要矛盾
- 推荐路径：GeoOps 监测诊断 → 内容结构优化 → 复盘迭代
- 验收指标：可见性指数、高质量引用频次
Landing Roadmap
六步 AI Native 落地路线图
每一步定义输入、产出与退出标准。未完成当前步骤验收，不进入下一步，避免「假上线真烂尾」。
阶段 1
五维现状调研：先摸清再行动
围绕数据流程、组织人才、业务优先级、合规安全、增长诉求完成访谈与问卷，识别企业真实准备度。
- 产出：现状雷达图 + 瓶颈清单
- 退出标准：管理层确认最优先业务问题
阶段 2
能力扫描与数据边界
检查系统接口、数据权限、表格/文档/内容资产与团队技能，判断 AI 能力从哪里接入最稳。
- 产出：数据边界 + 角色权限 + 可用资产清单
- 退出标准：试点所需数据与责任人已明确
阶段 3
路径决策与产品组合
依据瓶颈选择 SheetBot / GeoOps / AtlasBot 单产品试点或组合方案，先解决一个高价值场景。
- 产出：产品组合建议 + 首个试点范围
- 退出标准：指标、周期、资源投入达成一致
阶段 4
试点与指标验证（4-6 周）
在单业务线部署选定产品组合，建立操作规范，以 1-2 个可量化指标验证价值。
- 产出：可复用模板 + 试点复盘报告
- 退出标准：指标达成预定阈值或明确调整方向
阶段 5
规模化推广（2-3 月）
复制试点方法至相邻团队/区域，接入培训体系，扩展第二条能力链路（如执行+增长）。
- 产出：组织级 SOP + 跨部门协同机制
- 退出标准：多团队稳定使用，支持成本可控
阶段 6
治理与 AI Native 能力沉淀
建立审计、版本与权限治理；通过技能库、增长复盘与知识资产让 Agent 与业务规则持续演进。
- 产出：治理章程 + 季度复盘节奏
- 退出标准：无「黑盒操作」，能力可复用、变更可追溯
Implementation Guide
全流程实施指导：每周该做什么
项目实施与赋能培训双线并行：周计划定义交付节奏，培训模块确保管理层与一线团队能理解、能操作、能复制。
调研与对齐
发放六维问卷、组织 2-3 场业务访谈，确认试点 Owner 与数据访问边界。
方案设计与环境准备
确定产品组合、指标口径与权限模型；完成账号、模板与培训材料准备。
试点运行与每周复盘
小范围上线，每周固定复盘：使用量、错误反馈、指标变化与阻塞项清单。
扩展与治理固化
按路线图复制至更多团队，写入审计与知识治理规则，纳入年度智能化规划。
Enablement Training
企业 AI 落地赋能培训
面向管理层、业务 Owner 与一线使用者，按实施阶段提供讲练结合的内训与现场 coaching， 避免「系统已上线、团队不会用、试点难复制」。
认知对齐与基线共建
统一 AI Native 工作方式认知，解读六维调研结论，明确角色分工与数据访问边界。
- 交付：管理层共识工作坊 + 现状雷达图共读
- 产出：试点范围确认书、关键用户名单
方案落地与场景演练
依据企业诉求与业务背景制定解决方案（可组合 SheetBot / GeoOps / AtlasBot，亦可对接既有系统能力），开展沙箱演练，共建模板、SOP 与权限规范并完成培训赋能。
- 交付：定制化方案讲练 + 分角色实操课（业务 / 运营 / 管理员）
- 产出：可复用操作手册、合规使用清单
试点陪跑与每周诊所
在真实业务场景中陪练，复盘 Prompt、技能库与流程设计，每周集中解答阻塞项。
- 交付：现场 coaching + 案例拆解会
- 产出：试点复盘报告、问题闭环清单
内训师认证与能力复制
培养企业内部种子讲师，沉淀培训课件与知识资产，支撑跨团队推广与治理规则落地。
- 交付：内训师认证营 + 治理规则宣贯
- 产出：组织级培训包、季度能力复盘机制
Product Matching
产品组合匹配表
三大产品可独立落地，也可按「执行 → 增长 → 治理」顺序组合。下表为常见匹配参考，最终以调研结论为准。
| 企业首要矛盾 | 优先产品 | 组合建议 | 典型验收指标 |
|---|---|---|---|
| 报表慢、数据乱、交付靠人工 | SheetBot | 单产品试点 → 连接器/技能库扩展 | 报表周期、人工工时、错误率 |
| AI 搜索曝光低、内容 ROI 不清 | GeoOps | 监测诊断 → 内容优化 → 周度复盘 | 可见性指数、高质量引用 |
| 知识分散、流程难自动化 | AtlasBot | 本体建模 → Agent 任务 → 审计治理 | 检索准确率、任务成功率 |
| 经营效率 + 品牌增长双压 | SheetBot + GeoOps | 执行看板与增长闭环并行，指标分轨验收 | 复盘周期 + 可见性质量 |
| 组织级 AI Native 能力体系建设 | 三产品组合 | SheetBot 底座 → GeoOps 增长 → AtlasBot 治理 | 分阶段里程碑 + 治理合规 |
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