sales-engineer

售前工程师 Skill

5 阶段工作流

阶段 1：需求发现与调研

目标： 了解客户需求、技术环境和业务驱动因素。

检查清单：

• 与干系人开展技术需求发现会议
• 梳理客户当前的架构和痛点
• 识别集成需求与约束条件
• 记录安全与合规要求
• 评估该商机的竞争格局

工具： 运行 rfp_response_analyzer.py，对初始需求匹配度进行评分。

python scripts/rfp_response_analyzer.py assets/sample_rfp_data.json --format json > phase1_rfp_results.json

输出： 技术需求发现文档、需求映射表、初始覆盖度评估。

验证检查点： 进入阶段 2 前，覆盖率得分必须大于 50%，且必选项缺口不超过 3 项。可使用以下命令检查：

python scripts/rfp_response_analyzer.py assets/sample_rfp_data.json --format json | python -c "import sys,json; r=json.load(sys.stdin); print('PROCEED' if r['coverage_score']>50 and r['must_have_gaps']<=3 else 'REVIEW')"

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阶段 2：方案设计

目标： 设计能够满足客户需求的方案架构。

检查清单：

• 将产品能力与客户需求进行映射
• 设计集成架构
• 识别定制需求及开发工作量
• 制定竞争差异化策略
• 绘制方案架构图

工具： 基于阶段 1 的数据运行 competitive_matrix_builder.py，识别差异化优势与劣势。

python scripts/competitive_matrix_builder.py competitive_data.json --format json > phase2_competitive.json

python -c "import json; d=json.load(open('phase2_competitive.json')); print('Differentiators:', d['differentiators']); print('Vulnerabilities:', d['vulnerabilities'])"

输出： 方案架构、竞争定位、技术差异化策略。

验证检查点： 进入阶段 3 前，需确认每个客户优先事项至少存在一项强差异化优势。若未发现任何差异化优势，应上报产品团队（参见集成点）。

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阶段 3：演示准备与交付

目标： 针对干系人的优先事项，交付有说服力的技术演示。

检查清单：

• 搭建与客户使用场景匹配的演示环境
• 按干系人角色编写带有讲解要点的演示脚本
• 准备异议处理应对话术
• 演练故障场景及恢复路径
• 收集反馈并调整策略

模板： 使用 assets/demo_script_template.md 进行结构化的演示准备。

输出： 定制化演示、面向干系人的讲解要点、反馈记录。

验证检查点： 演示前，演示脚本必须覆盖 phase1_rfp_results.json 中标记的每一项必选需求。可使用以下命令进行交叉核对：

python -c "import json; rfp=json.load(open('phase1_rfp_results.json')); [print('UNCOVERED:', r) for r in rfp['must_have_requirements'] if r['coverage']=='Gap']"

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阶段 4：POC 与评估

目标： 执行结构化的概念验证（POC），验证方案的可行性。

检查清单：

• 定义 POC 范围、成功标准和时间表
• 分配资源并搭建环境
• 分阶段执行测试（核心功能、高级功能、边界场景）
• 依据成功标准跟踪进度
• 生成评估记分卡

工具： 运行 poc_planner.py，生成完整的 POC 计划。

python scripts/poc_planner.py poc_data.json --format json > phase4_poc_plan.json

python -c "import json; p=json.load(open('phase4_poc_plan.json')); print('Go/No-Go:', p['recommendation'])"

模板： 使用 assets/poc_scorecard_template.md 进行评估跟踪。

输出： POC 计划、评估记分卡、go/no-go 建议。

验证检查点： 要推进 POC 转化，记分卡在所有评估维度（功能、性能、集成、易用性、支持）上的得分必须高于 60%。若得分低于 60%，应记录差距，并回退到阶段 2 重新设计方案。

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阶段 5：方案提交与成交

目标： 交付技术方案，支持商务成交。

检查清单：

• 汇总 POC 结果与成功指标
• 编制包含实施计划的技术方案
• 用证据回应未解决的异议
• 支持定价与打包相关讨论
• 决策后开展赢单/丢单复盘分析

模板： 使用 assets/technical_proposal_template.md 编写技术方案文档。

输出： 技术方案、实施时间表、风险缓解计划。

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Python 自动化工具

1. RFP 响应分析器

脚本: scripts/rfp_response_analyzer.py

用途: 解析 RFP/RFI 需求，评估覆盖度，识别差距，并生成投标/不投标建议。

覆盖类别: 完全覆盖 (100%)、部分覆盖 (50%)、计划中 (25%)、差距 (0%)。
优先级权重: 必须具备 3×、应当具备 2×、最好具备 1×。

投标/不投标逻辑:

• 投标: 覆盖度 >70% 且必须具备项差距 ≤3
• 有条件投标: 覆盖度 50–70% 或必须具备项差距 2–3
• 不投标: 覆盖度 <50% 或必须具备项差距 >3

用法:

python scripts/rfp_response_analyzer.py assets/sample_rfp_data.json            # human-readable
python scripts/rfp_response_analyzer.py assets/sample_rfp_data.json --format json  # JSON output
python scripts/rfp_response_analyzer.py --help

输入格式: 完整数据结构请参见 assets/sample_rfp_data.json。

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2. 竞争矩阵构建器

脚本: scripts/competitive_matrix_builder.py

用途: 生成功能对比矩阵，计算竞争得分，识别差异化优势与薄弱环节。

功能评分: 完全支持 (3)、部分支持 (2)、有限支持 (1)、不支持 (0)。

用法:

python scripts/competitive_matrix_builder.py competitive_data.json              # human-readable
python scripts/competitive_matrix_builder.py competitive_data.json --format json  # JSON output

输出内容: 功能对比矩阵、加权竞争得分、差异化优势、薄弱环节以及赢单主题。

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3. POC 规划器

脚本: scripts/poc_planner.py

用途: 生成结构化的 POC 计划，包括时间线、资源分配、成功标准、评估记分卡。

默认阶段划分:

• 第 1 周: 准备阶段 — 环境开通、数据迁移、配置
• 第 2–3 周: 核心测试 — 主要用例、集成测试
• 第 4 周: 进阶测试 — 边缘情况、性能、安全
• 第 5 周: 评估 — 完成记分卡、干系人评审、go/no-go 决策

用法:

python scripts/poc_planner.py poc_data.json              # human-readable
python scripts/poc_planner.py poc_data.json --format json  # JSON output

输出内容: 分阶段 POC 计划、资源分配、成功标准、评估记分卡、风险登记表以及 go/no-go 建议框架。

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参考知识库

参考资料	说明
references/rfp-response-guide.md	RFP/RFI 响应最佳实践、合规矩阵、投标/不投标框架
references/competitive-positioning-framework.md	竞争分析方法论、Battlecard 制作、异议处理
references/poc-best-practices.md	POC 规划方法论、成功标准、评估框架

资产模板

模板	用途
assets/technical_proposal_template.md	包含执行摘要、解决方案架构、实施计划的技术方案
assets/demo_script_template.md	包含议程、要点话术、异议处理的演示脚本
assets/poc_scorecard_template.md	带加权评分的 POC 评估记分卡
assets/sample_rfp_data.json	用于测试分析器的示例 RFP 数据
assets/expected_output.json	rfp_response_analyzer.py 的预期输出

集成点

• 营销 Skills - 借助 marketing-skill/ 中的竞争情报与信息传递框架
• 产品团队 - 与 product-team/ 中 RFP 分析里标记为"计划中"的路线图事项协同
• C-Level 顾问 - 将需要高管介入的战略性交易升级至 c-level-advisor/
• 客户成功 - 将 POC 结果与成功标准移交给 ../customer-success-manager/ 中的 CSM

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最后更新: 2026 年 2 月 状态: 可投入生产 工具: 3 个 Python 自动化脚本 参考资料: 3 份知识库文档 模板: 5 个资产文件