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AI赋能产品经理:6大应用场景与实战成果
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AI赋能产品经理:6大应用场景与实战成果
用户1852
用户1852
2025年9月29日修改
圈友们好,我是来自杭州的To B产品经理,公司主要服务服装行业的品牌方和ODM制造商。今年是我转做AI产品的第2年,目前在公司主要负责智能体的搭建与应用。我的核心工作是把AI逐步引入到服装产业的业务环节中,探索如何通过AI来提升设计、制造与营销的效率。
这份分享,我将结合自身角色,总结AI在产品经理工作中的
6大应用场景
——从日常调研、需求拆解、方案设计,到落地验证与复盘,展示AI如何在不同环节发挥价值。
同时也分享一些实战成果:
•
搭建了
5个面向B端服装行业的智能体
,覆盖图案、面料、款式、搭配和营销场景,上线一个月累计消耗4亿多token;
•
在客户侧,已支持
10+品牌与制造公司试点落地
,帮助设计环节平均提效
40%
;
•
在内部工作中,通过AI工具替代重复性流程,团队日均产出提升
30%+
。
希望我的复盘能给同样在探索AI+行业的朋友一些启发。
第一部分:产品经理的工作,哪些我在与AI协作:
我会将我的AI协作实践,归纳为以下六大类:
1.
提炼总结,逆向工程
:从竞品和优秀案例中发现“黄金公式”。
2.
案例分析,策略生成
:解构成功案例,为我所用,输出定制化方案。
3.
方案思辨,自我进化
:通过“AI辩论赛”模式,产出高质量的产品方案。
4.
高效输出,多工具协同
:利用“流水线”组合拳,快速搞定PPT。
5.
规范沉淀,高质量交付
:结合“外部记忆”和“分类处理”的PRD输出体系。
6.
其他零碎使用:
•
产品使用文档输出、产品文案输出、翻译、视频脚本输出等等;
•
业务知识的了解,扮演设计师等角色进行沟通
•
数据分析
接下来,我会逐一展开,分享每个场景下的具体做法和心得,重点梳理PRD输出模块
第二部分:AI协作实战详解
1.
提炼总结:让AI不做创造者,做“规律的发现者”
我的场景:
智能体需要迭代产品中的Prompt增强模块时,在看到lovart同样输入的时候由于有了prompt增强模块,他的效果好了很多,所以想要所以选择我去一个个爬出对应的输入,让AI去逆向总结对应的prompt;