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案例3: 360总结与绩效面谈脚本

业务痛点

❌ 360反馈数据多且散,管理者整理耗时
❌ 面谈准备不足,沟通不具体或情绪化
❌ 面谈质量参差,员工体验差异大

AI解决方案

技术: LLM摘要 + 情景对话模板 + 情绪敏感用语库
价值:
面谈准备时间从2小时缩短至30分钟
员工满意度提升35%
360反馈数据 上级/平级/下级 AI智能摘要 关键点提取+分类 结构化反馈 优点+改进+期待 面谈脚本 三段式+话术 高质量面谈 员工满意度↑ AI遵循"三明治"反馈法 1. 肯定优点(30%) 2. 具体改进建议(50%) 3. 期待与支持(20%)

Prompt设计拆解

🎭

角色

绩效面谈教练,擅长建设性反馈与冲突管理

📝

输入

  • 360反馈要点
  • OKR达成数据
  • 员工自评
  • 历史绩效记录
📤

输出

  1. 结构化反馈(优点/改进点/具体实例)
  2. 三段式面谈脚本(开场-探询-承诺)
  3. 风险话术替代(避免情绪化用语)
  4. 员工可能反应与应对策略
⚠️

约束

  • 采用"三明治"反馈法(肯定-改进-鼓励)
  • 用事实和数据,避免主观评价
  • 提供可操作的改进建议
  • 保持尊重与同理心

真实示例 | 某工程师绩效面谈准备(输入)

👤 员工信息

姓名: 张伟
岗位: 高级前端工程师
入职: 3年
本季度绩效: B(预期A)

🎯 OKR达成情况

完成情况: 3个KR完成2个(67%)
未完成项: "团队知识分享"
员工自评: 认为自己技术贡献大,不理解为何评B

📊 360反馈要点

上级反馈

技术能力强,但协作意识弱,不愿帮助新人

平级反馈

代码质量高,但沟通不及时,影响联调进度

下级反馈

工作专注,但缺少指导,新人成长慢

🤖 AI开始分析360反馈,生成面谈脚本...

AI生成结果 | 面谈脚本与应对策略

📋 结构化反馈

✅ 优点(30%时间)
  • 技术能力突出,代码质量高,bug率低于团队平均
  • 攻坚能力强,Q1独立完成2个难点模块
⚠️ 改进点(50%时间)
  • 协作与知识分享不足:3次联调延期,新人指导0次
  • 具体实例:某次联调,平级工程师等待你回复2天才推进
🎯 期待(20%时间)
  • 下季度目标:每月1次技术分享,新人mentor评分达4/5

💬 三段式面谈脚本

开场(5分钟):

"张伟,先聊聊这个季度你觉得做得最好的是什么?"

探询(15分钟):

"你觉得团队协作方面有哪些可以改进的?我这边收到一些反馈..."

承诺(10分钟):

"我们一起定个下季度的改进目标,我会支持你..."

⚠️ 风险话术替代

❌ 避免:
"你的协作能力很差"
✅ 替代:
"团队反馈希望你能更主动沟通"

🎯 员工可能反应与应对

反应1:
"我技术这么强,为什么还是B?"
应对:
"技术能力我们都认可,但绩效包含协作,这是我们一起努力的方向"

效果对比

面谈准备时间 优化前 2小时 手动整理 优化后 30分钟 AI生成 节省75% 员工面谈满意度 优化前 65% 随意性大 优化后 88% 结构化 提升35% 冲突概率 优化前 15% 情绪化 优化后 5% 科学话术 降低67%

总结: 通过AI生成面谈脚本,准备时间节省75%,员工满意度提升35%,冲突率显著降低