ETF Newcomer Funnel Analysis
一次完整的 C 端产品分析实战
这是我主动发起的一次完整产品分析。以 ETF 新手为切口，诊断一个头部金融 App 的新手转化漏斗，并提出可验证的优化建议。
核心发现是：这个 App 的新手问题，几乎都不是功能缺失，而是已有功能没有在对的时刻、用对的方式触达新手。复杂没有被翻译给新手。
AI Product Manager Candidate
AI 产品经理。 把复杂， 翻译成判断。
在 AI 工具、B/C 端场景、用户增长等不同场景里，我都能从用户洞察、竞品分析、产品方案，一路推进到验证指标——独立跑通完整的产品思考链路。
Focus
AI 产品 / 工具链落地 / 用户增长
Cases
3 个产品项目与分析实践
Role
从 UI 设计转向产品判断与验证
我做的事
做个让中小企业用着不费劲的 AI 工作台，要专业、别太冷。
让对话成为生产力——一个中型企业的私有化 AI 工作平台。
Selected Work
三个项目，
证明落地、
分析与判断。
01
AI Product Methodology Experiment
文语 Wenyu
一个面向中型企业的私有化 AI 工作平台实验。从产品定位、品牌定义、VIS、设计系统、官网搭建到部署上线，验证 AI 工具链在 0 到 1 产品过程中的真实边界。
- 产品定位
- Prompt 工作流
- Vibe Coding
- 官网上线
02
Financial Product Analysis
ETF Newcomer Funnel Analysis
一次完整的 C 端产品分析实战。以 ETF 新手为切口，诊断某头部金融 App 的新手转化漏斗，并提出可验证的优化建议。完整报告可在面试中提供。
- 用户旅程
- 27 条用户原声
- 竞品分析
- AB 测试
03
B2B SaaS Product Practice
Vendera SaaS
海外 B 端智能货柜系统。主导设计系统建设，推动 Tab Bar 与首页架构等关键产品决策，并协同 App、Web VMS 与硬件视觉三端迭代。
- 设计系统
- Web VMS
- 跨端协作
- 产品决策
Case Detail
把复杂决策翻译给用户，而不是只堆功能。
01
走查 + 27 条真实用户原声，还原新手从入口到下单的完整旅程。
02
横向竞品分析 3 家，判断问题根因与可优化空间。
03
提出 3 条优化建议，每条配影响 vs 成本评估与 AB 测试验证方案。
About
从设计执行，
走向产品判断。
- 01设计执行
- 02产品判断
- 03AI 产品落地
我最早从 UI 设计进入产品现场，但真正让我决定转向产品的，不是视觉执行本身，而是 AI 工具链正在改变执行的价值结构。
当工具越来越能完成设计稿、原型和代码搭建时，我更想承担的是上游判断：为谁做、解决什么问题、如何验证，以及如何把复杂系统翻译成用户能理解的体验。
Methods
我在项目里沉淀的工作方式。
先定义规范，再调用 AI。
AI 协作的产出质量取决于前置规范颗粒度。清晰的用户分层、状态、约束和验收标准，比反复修改输出更有效率。
定位要在落地中持续校准。
产品方向不是立项时一次性敲定，而是在每个执行节点持续追问：这个方向是否仍然成立。
产品建议需要等待时机。
好的判断未必马上落地。重要的是判断方向、说明理由，并在合适时机重新推动。
速度由工具决定，下限由判断决定。
AI 能压缩从 0 到 80% 的时间，但最后 20% 的状态完整性、体验精细度和质量鉴定仍需要人的判断。