复杂业务抽象
把聊天订单、采购单据和经营流水拆成角色、状态、规则与异常。
- 私域订单履约
- 采购 / 调货订单模型
- 销售与库存数据模型
AI × RETAIL OPERATIONS × PRODUCT
我是 Samuel,一名 AI + 零售数字化产品经理。我做过采购、调货、商品、库存、定价、订单、履约与经营分析,能从多角色现场出发,把规则、数据和系统连接成完整闭环。
每项能力都由真实项目支撑。面试官可以沿着证据继续追问到用户、流程、字段、规则、异常和迭代。
把聊天订单、采购单据和经营流水拆成角色、状态、规则与异常。
不是给所有人同一张表,而是让每种角色看到当下最该完成的动作。
项目覆盖采购、入库、库存、定价、销售和门店履约,不只停留在营销端。
从“展示数据”推进到识别问题,并给运营留下可追踪的处理入口。
按现场成本选择工具,让网页、飞书、银豹、打印机和自动任务各司其职。
多个产品进入真实使用,并依据操作过多、数据遗漏和异常反馈调整方案。
每个节点都有对应产品,数据会继续流向下一个决策或动作。
销售和履约结果回到库存、商品与经营分析,形成下一轮采购和运营判断。
比起罗列功能,我更希望展示问题如何被看见、流程为何这样设计,以及真实使用如何改变下一版产品。
PRIVATE DOMAIN ORDER & FULFILLMENT
把微信群里的非标准订单,转成门店可以接单、打印、称重、确认并回写的标准履约流程。
订单散落在聊天和表格里;店员要逐条查找,称重商品金额后补,履约状态难同步。
门店真正需要的不是更多表单,而是一个以“待领取”为第一优先级的执行入口。
首页只突出待领取订单;搜索、批量处理与新建订单下沉为快捷入口,降低门店执行成本。
支持自取与跑腿、多商品订单、未知金额、逐项称重补价和自动汇总,覆盖真实非标准场景。
下单自动打印小票,二维码直达当前订单;店员扫码即可录入称重金额并完成确认。
订单、领取、修改与删除同步飞书,形成运营、门店和管理者共同使用的状态真源。
关键复盘:最初把“记录完整”当作目标,真实使用后才发现,产品第一目标应该是让门店用最少动作完成履约。
PRICING, INVENTORY & ASSORTMENT
把成本、门店售价、平台加价、库存和果切搭配放在一次每日核对里,让运营知道今天应该改什么。
鲜果成本波动快、平台定价分散,库存与上架状态脱节;靠人工记忆容易漏商品、漏变价。
系统不应直接替人改价,而应把建议、证据和异常集中呈现,再由运营确认。
导入银豹商品资料,自动识别成本、库存和售价;最近资料仍可使用,同时明确提示数据日期。
银豹中未匹配的商品自动补入清单,解决“数据已上传但页面没有商品”的流程断点。
建议售价采用加价规则和尾数策略,变价必须确认后才更新基准;零库存集中预警。
按主水果分别生成搭配建议;三拼从默认展示改为用户可选,避免产品替用户做过多决定。
关键复盘:决策工具的价值不是“自动得出答案”,而是让人快速看见异常、理解依据,并放心确认。
RETAIL INTELLIGENCE & AUTOMATION
把银豹、抖音来客、巨量本地推和飞书的数据放进同一套经营语言,从“报数”走向“发现问题”。
销售、库存、会员、核销和投流分散在多个平台;数据口径不同,日常复盘依赖人工拼接。
仪表盘不能只展示指标,还要指出负利润、缺货销售、异常折扣等可执行问题。
对订单、明细、门店、商品、利润、折扣、会员和库存建立可复用的数据模型。
识别负利润、高折扣、低库存、负库存、库存变化和缺货销售等经营风险。
建设银豹、抖音成交核销和巨量本地推的定时同步,减少每日人工搬运。
网站用于快速分析,飞书用于沉淀和协作,完整快照保存在服务器,兼顾使用习惯与容量限制。
关键复盘:数据产品的终点不是多一张图,而是让负责人知道“哪里不对、为什么、下一步做什么”。
PURCHASE, TRANSFER & STORE COLLABORATION
把采购记录、跨店调货、银豹录入和门店确认放进同一订单链路,让每笔货品从“谁发起”走到“谁确认”。
采购数据在飞书,进货与调货在银豹,门店靠消息确认;商品名、门店和订单状态容易错位。
先建立统一订单与状态真源,再把各角色的动作嵌入原有系统,而不是要求所有人换一套工作方式。
区分采购、调出门店、调入门店和确认人;确认码、门店与订单共同决定可执行动作。
围绕待导入、已导入、待确认、已确认和异常建立可追踪状态,避免口头确认失真。
在银豹进货/调货页面查询飞书采购数据并一键带入数量与金额,减少跨系统抄录。
门店不符、重复导入、无采购记录和商品未匹配都会被明确阻断或提示,并留下异常说明。
关键复盘:复杂协同产品不一定要替换所有系统;更可行的方案是先确定状态真源,再把关键动作嵌入用户已经工作的地方。
这些项目覆盖经营、门店、内容、AI 与个人效率。每一个都从具体摩擦出发,而不是为了“做一个功能”。
问题采购记录与银豹操作分离,人工抄数量和金额。
我的贡献定义订单字段、匹配规则、门店校验与一键导入流程。
产品结果采购、导入、门店确认与飞书状态形成闭环。
问题跨店调货依赖消息沟通,责任人与到货状态不清。
我的贡献拆分调出、调入、确认人、订单与异常状态。
产品结果调货双方围绕同一订单协作并保留确认记录。
问题成交、核销和评分分散在页面,无法连续复盘。
我的贡献梳理字段口径、门店识别、每日同步和较昨日变化。
产品结果经营指标进入飞书并形成可连续追踪的数据集。
问题投流与成交数据分开,运营无法判断投入后的业务结果。
我的贡献把投放口径接入经营数据链路,设计每日自动更新。
产品结果投流、成交和核销可以在同一复盘视角下对照。
问题门店执行评价缺少统一规则,过程与结果难追踪。
我的贡献把考核项、积分、记录和门店视图整理成产品规则。
产品结果执行标准与考核记录进入统一线上系统。
问题选品、图片处理与上架检查分散,重复操作多。
我的贡献梳理批量导出、图片转换和商品异常检查链路。
产品结果商品从资料准备到上架前核对形成连续工作流。
问题阅读中保存内容步骤多,微信读书选区状态不稳定。
我的贡献设计 F2 快捷入口、标签记忆与多级内容识别回退。
产品结果文字、图片和链接可在阅读现场快速保存。
问题小程序创意到首版工程跨度大,AI 输出容易失焦。
我的贡献拆成选题、PRD、工程三个 Agent 并定义输出 Schema。
产品结果形成从候选题到首版工程骨架的结构化流程。
问题Skill 数量多但价值难判断,安装与来源信息分散。
我的贡献设计搜索分类、行为评分、提交审核和安装转化路径。
产品结果用户能发现、理解、安装并提交 Skill,后台完成审核。
问题两个编辑器模型不同,样式、GIF 和可编辑性相互冲突。
我的贡献设计高保真、可编辑和混合三种策略及失败重试。
产品结果用户可按目标选择迁移方案,并检测服务端保存结果。
问题重要消息容易淹没,人工持续盯屏成本高。
我的贡献定义本地监听、消息记录、通知和开机启动流程。
产品结果重要信息从被动查看转为自动发现与留存。
问题商品日更频繁,设计人员与运营之间来回沟通。
我的贡献把模板、字体、背景、商品图与二维码做成可视化配置。
产品结果运营可实时预览并独立完成常用宣传物料。
问题活动依赖个人经验,运营与协作角色节奏不一致。
我的贡献拆解时间节点、角色动作、标准话术和风险提醒。
产品结果一次经验被沉淀为团队可重复执行的流程页面。
问题固定信息源需要高频重复检查,变化容易遗漏。
我的贡献定义采集周期、变化判断、提醒和异常恢复方式。
产品结果人工检查转为自动监控,只在需要时介入。
这个分类暂时没有项目。
我不把 PRD 当作终点。真正的产品工作发生在用户动作、系统边界和上线后的反馈里。
OBSERVE
先还原谁在什么场景下做了哪些动作,分清表面诉求和真正阻力。
DEFINE
明确目标、角色、状态与异常路径,把首版收缩到能够独立产生价值。
CONNECT
选择适合现场的载体,让网页、飞书、银豹和打印设备各自承担正确职责。
SHIP
把产品放进日常流程,以真实使用代替会议里的想象,持续记录断点。
ITERATE
页面空白、库存未更新、步骤太多都不是小问题,而是下一轮产品判断的证据。
我的优势不在于会画多少原型,而在于能穿过模糊需求、系统限制和现场反馈,让产品形成闭环。
ABOUT SAMUEL
目前关注 AI 应用、零售数字化、业务效率与数据产品方向。面试中可以进一步展示真实系统、需求取舍和迭代过程。
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