你好,我是朱梨吉
B 端业务产品经理

6 年产品经验,覆盖汽车数字化、SaaS、广告营销与 AI 应用产品,长期负责 B 端业务系统与平台建设。擅长把复杂业务规则转化为可执行的系统方案,也深度用 AI(ChatGPT / Claude / Gemini)辅助需求分析、业务建模与方案输出,并探索 AI 在广告投放场景的自动化落地。

杭州市 E 类高层次人才 信息系统项目管理师(高级) 人工智能训练师(三级) CET-6
0 smart 首发 24 小时订单
0 必应鸟累计 GMV
0 代理商平台承载广告消耗
0 SaaS 付费客户

先认识我,再看项目。

关于我

职业履历 · 由近及远

2025.11 — 2026.07
快有量科技 · B 端产品经理 广告营销 · AI 应用
2021.09 — 2025.10
恩梯梯数据(中国)· B 端产品经理 汽车数字化
2019.05 — 2021.09
杭州东典科技 · B 端产品经理 SaaS · 从 0 到 1
2018.08 — 2019.03
杭州扎世科技 · 产品助理 产品入门

我怎么做产品 · 行业换过三个,方法是同一套

01

看懂业务

把多方角色、资金流、业务规则,拆成清晰的业务对象和核心流程。

  • 广告代理商业务:拆解"签约主体-客户档案-广告账户-企业钱包"对象模型
  • 汽车数字化项目:梳理用户下订、金融方案、交付流转等关键链路
02

设计系统

把业务规则翻译成状态机、权限边界、交易机制和数据流转。

  • smart 整车电商订单状态机
  • 热力豆"预算冻结 + 水印审片 + 分阶段结算"素材交易担保机制
03

推动落地

跨部门推进产品上线,用业务反馈和数据结果持续迭代。

  • 参与支撑代理商业务 42 个开户主体、3 个月 850 万+ 广告消耗
  • 支撑整车电商平台 24 小时 30,000+ 订单峰值
× AI 杠杆

我的产品工作流已经深度接入 AI,用于需求拆解、业务建模、竞品分析、PRD 初稿、原型思路和内容生成;最终方案仍由我结合业务判断、用户场景、数据反馈和落地约束进行取舍。

用 AI 提升产品工作效率,也把 AI 能力嵌入真实业务流程

由近及远,选择最能说明产品能力的项目展开——不只讲项目是什么,也讲我负责什么、解决了什么问题。

项目经历

现在 · 2025 — 2026 · 广告营销 × AI 产品矩阵

Layer 1 · 客户与账户承接

快有量代理商营销管理平台

面向广告代理商内部经营管理的 B 端后台系统,统一承接客户经营到资金结算的全流程

核心难题

代理商同时管理多个签约主体、客户和广告账户,资金、权限、对账规则原本靠表格和口头约定维系,缺一个能防止数据串用、权责说得清的底层模型。

我的关键决策
  • 以"签约主体-客户档案-广告账户-企业钱包"搭建底层对象模型,从真实业务场景抽象核心对象关系,而不是照搬需求方给的功能清单
  • 设计模块间的状态流转规则和数据权限边界,保证多主体场景下不串数据
  • 按业务、运营、技术三方能接受的节奏分阶段上线,先跑通核心账户模型再补齐对账开票等流程
项目结果
  • 支撑 42 个开户主体管理
  • 3 个月内完成 850 万+ 广告消耗管理,月流水约 300 万
  • 代理商业务从人工表格管理转向系统化管理
Layer 2 · 素材供给

热力豆广告素材协作平台

连接广告主与创作者的素材任务交易平台,提供视频素材生产、审片、修改、授权、结算的一体化协作流程

核心难题

广告主、创作者、运营、MCN 四方利益不一致:广告主怕先打款拿不到合格素材,创作者怕交片后被无限返工却拿不到结算,双方互不信任,交易只能靠人工居中垫付和催款拖着走。

我的关键决策
  • 设计"发任务-接单-提交-水印审片-修改反馈-原片交付-授权留痕-分阶段结算"交易闭环,把利益博弈点拆成一步步可验收的节点
  • 用"预算冻结 + 水印审片 + 分阶段结算"机制把双方风险敞口锁进系统规则,替代人工居中协调
  • 用结构化模板统一 Brief 的目标人群、核心卖点和禁用表达,减少创作者对任务理解的来回确认
项目结果
  • 任务发布-接单-审片-结算全流程线上化,交易不再依赖人工居中垫付
  • 沉淀的素材标签体系被 Layer 3 的 AI 混剪工作流直接复用
Layer 3 · AI 素材生产

AI 广告素材自动混剪工作流

面向广告素材批量生产的 AI 工作流方案,用自动化产出替代人工逐条剪辑,降低多版本测试的前期成本

核心难题

人工剪辑每测一版新素材,都要重新走一遍选参考、配音、配乐、加字幕的全套流程,测试成本随版本数线性增加;而哪些环节能交给 AI、哪些必须人工把关,没有先例可循。

我的关键决策

把人工剪辑师的实际工作方法拆解为标准 pipeline:

参考脚本学习 → 脚本生成 → 素材标签匹配 → 3 秒钩子抓取 → TTS 配音 → BGM 匹配 → 字幕生成 → 自动混剪成片 → 人工复核

  • 逐环节判断 AI 该接手哪一步、人工必须保留哪一步(如最终复核),划清应用边界,避免 AI 产出免检直接上线
项目结果
  • 降低多版本素材测试的前期生产成本
  • 9 步流程固化为标准 pipeline,新素材测试无需重新设计流程
Layer 4 · 投放增长

加热豆智能投放工具

面向小 B 客户、代理商和投放团队的智能投放辅助工具,把原本依赖投手个人经验的计划创建、素材测试和成本调优过程标准化

核心难题

教培类小 B 客户预算小、不懂投放,人工投手成本又覆盖不了这类长尾客户;投放决策里哪些判断能自动化、哪些必须靠人工经验,没有先例可参考。

我的关键决策
  • 梳理小 B 客户真实的投放决策逻辑,拆出可自动化的判断规则(如小预算起量、自动化计划配置)
  • 面向教培小 B 客户设计抖音涨粉自助投放能力,把工具能力和人工经验的边界锁定在具体功能上,而非全量替代投手
项目结果
  • 支撑小 B 客户完成低成本涨粉投放测试
  • 部分测试账户涨粉成本较人工投放阶段下降约 30%-40%

上一程 · 2021 — 2025 · 复杂组织里做复杂系统

2021 — 2023

smart 整车电商平台

支撑 smart D2C 直销转型的整车电商平台,从 0 到 1 搭建用户选车、下订、订单管理、金融方案和交付协同链路

核心难题

车辆配置、金融方案、库存和交付状态相互依赖,市场、金融、交付三方对订单状态和业务规则的定义并不一致,同一笔订单在不同系统里状态容易对不上。

我的关键决策
  • 独立设计车辆配置器和整车下订核心页面
  • 建立订单状态机,统一市场、金融、交付之间的状态定义和流转条件
  • 采用分版本迭代策略,优先跑通核心购车链路,再逐步补全金融方案集成等模块
项目结果
  • 精灵#1 小订发布 24 小时订单超 30,000 单
  • 完成 D2C 整车电商核心交易链路从 0 到 1 建设
2023 — 2025

路特斯售后运营系统

支撑路特斯上门服务新业务的售后移动化运营系统,让服务过程本身变成可追溯、可复盘的数据

核心难题

上门服务此前靠人工事后反馈倒推问题,服务是否规范、客户是否满意只能等客诉发生后才知道,一线操作也没有统一标准可依。

我的关键决策
  • 驻店调研 + 工单数据分析,找出流程里真正的断点,而不是照搬总部现成标准
  • 设计"接单-打卡-服务-确认"移动端闭环,把服务过程转成结构化数据,替代事后人工反馈
  • 根据一线咨询里的高频问题反复调整流程节点,而不是一次性定型
项目结果
  • 支撑上门服务数字化落地,服务过程线上可追踪
  • 一线操作类咨询占比下降,一线员工不再依赖人工答疑走流程

起点 · 2019 — 2021 · SaaS 从 0 到 1

2019 — 2021

必应鸟 SaaS 平台

面向流量主的私域流量变现 SaaS 商城,帮助流量主通过组件化配置快速搭建自己的私域商城

核心难题

私域商城需求分散,流量主大多不懂技术,传统开店流程依赖开发资源投入,没法批量复制给中小流量主。

我的关键决策
  • 把商品、店铺装修、订单、用户管理等核心模块拆解为组件化配置项,把"懂技术才能开店"变成"拖拽配置就能开店"
  • 从最小可用的开店链路切入验证需求,再逐步扩展功能,支撑产品从早期验证走到规模化付费
项目结果
  • 6 个月付费客户 40+ | GMV 1500 万+ | 注册用户 240 万+

上面是工作项目,这里是我自己的 AI 小工具实践。

AI 探索落地

这一部分用于证明我不只是"会用 AI",而是能把 AI 放进具体产品场景里。

AI 歌词滚动屏

已上线 · 微信小程序

面向线下合唱、露营唱歌、歌迷聚会、小型音乐分享会等场景的"公共歌词屏"——输入歌名,AI 清洗分句,黑底大字自动逐句滚动、手势可干预

产品逻辑

输入歌名 → 候选版本选择(同名多版本时)→ AI 清洗分句 → 存入活动歌单(可选)→ 播放页:黑底大字逐句自动滚动,手势可临时干预切句

交付产物
  • MVP 产品方案、页面流程、架构方案、技术方案
  • 微信小程序上线

从 MVP 方案到小程序上线,一个人 + AI 全程完成

AI 歌词滚动屏小程序码 微信扫码体验

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