Product Department AI Base Station

产品部 AI 基站 探索与建设分享

围绕产品部系统多、数据散、手工慢的实际痛点,梳理 AI 数据基站的建设思路, 把数据入口、业务流程和工具能力沉淀成可持续迭代的全链路智能底座。

AI 不是工具,是基础设施
产品数据驾驶舱首屏截图
核心痛点 系统多

OA、PLM、旺店通、浪潮等系统分散,跨平台提取和比对成本高

数据来源 数据散

行业研究、生意参谋、蝉妈妈、客服和销售反馈等来源多、格式不一

工作链路 手工慢

采集、清洗、录入、分析链路长,挤占产品经理核心判断时间

建设目标 数据找人

通过 AI 数据底座实现主动归集、智能分析、预警和建议

01

Current AI Usage

目前产品部 AI 应用情况

三级应用体系

基础办公提效
业务流程优化
核心能力智能化

核心 AI 工具

Codex Claude ChatGPT Kimi 扣子 WorkBuddy Gemini 可灵 即梦

AI 应用地图

内容创作与文案 数据与情报分析 科技转化 法规与合规 项目管理与协作 产品研发与创新
02

Needs And Pain Points

产品部的业务诉求与痛点

核心矛盾

数据孤岛与手工效率

系统多、数据散、手工慢,让产品决策很难快速响应市场变化。

痛点一

深度洞察周期长

专项调研与行业洞察需要经历采集、清洗、录入、分析的长链路,非核心工作挤占 PM 核心精力。

痛点二 / 三

内外部数据难沉淀

内部 OA、PLM、旺店通、浪潮等系统割裂;外部行业研究、生意参谋、蝉妈妈等来源多、格式不一,难形成持续复用的企业资产。

03

AI Data Base Station

AI 时代的破局思路 建设全链路智能底座

定位

一体化 AI 数据底座

基站不是简单放数据,而是把分散来源、业务口径和工具能力组织成统一的数据入口。

核心转变:从“人找数据”走向“数据找人”。
打通

内外数据融合

横向连接内部系统,纵向融合外部电商、社媒、行业和一线反馈数据。

建设目标:形成“研-产-销-绩”全链路数据视窗。
智能

主动洞察与预警

后续引入大模型能力,让基站支持自然语言提问、自动分析和行动建议。

体验升级:从“数据提供”走向“AI 智能建议”。
边界

人机协同与安全控制

AI 负责加速归集、分析和生成,人负责业务判断、口径确认和敏感信息边界。

基本原则:效率提升不能突破数据安全边界。
04

Blueprint

打造产品部的 AI 基站

预期实现目标

  • 打通内部 OA、PLM、旺店通、浪潮、ERP 等系统,降低跨平台提取与比对成本。
  • 融合行业研究、生意参谋、蝉妈妈、美业数据、客服和销售反馈等外部与一线数据。
  • 统一字段、指标、来源和展示口径,把“看后即忘”的资料沉淀为可复用数据资产。
  • 支撑“研-产-销-绩”全生命周期数据视窗,为产品决策提供全景支撑。
  • 引入大模型能力,逐步实现自然语言查询、智能分析、主动预警和行动建议。
一句话 全链路
智能底座
05

Impact

AI 基站的核心价值

人工找数 自动归集 全链路视窗 智能洞察 业务增长

提效降本

目标是把原本耗时数天的调研周期压缩到小时级或分钟级,让 PM 回到业务判断和产品定义上。

打通增效

横向打通内部 ERP、PLM、OA 等系统,纵向融合外部电商、社媒和行业数据。

智能洞察

通过 AI 做主动洞察、预警和建议,支持 Text-to-SQL、Text-to-Insight 等自然语言交互方向。

资产沉淀

把行业研报、竞品动态、历史调研和产品方法论转化为结构化的企业产品知识库。

06

Website Modules

网站承载的五大能力模块

01

市场情报扫描

行业新品扫描 / 行业动态 / 趋势法规

02

竞品战略雷达

大盘数据 / 竞争格局 / 竞品监测

03

产品管理看板

产品进度 / SPU 管理 / 产品表现 / 库存管理

04

用户洞察跟踪

评价分析 / 新场景洞察 / 风险预警

05

提效小工具

空隙率计算 / 包材数据库 / 包装工艺测算模拟 / 用研工作台 / 文案审核 / 数量汇总 / 部门周报生成

07

How It Was Built

这个网站是怎么用 AI 做出来的

核心方法

AI 负责加速拆解、生成、归纳和迭代;人负责业务判断、数据来源确认、 敏感信息边界和最终取舍。它不是“一键生成网站”,而是一套人机协同的建设流程。

01

需求拆解

把“想做一个数据展示网站”拆成首页、二级页、三级页和工具页。

AI 做什么
归纳信息架构和页面顺序
人做什么
确认高频业务问题
产出什么
网站主框架
02

数据结构设计

围绕市场、竞品、产品、用户四条主线梳理字段、指标和展示口径。

AI 做什么
建议字段与分组方式
人做什么
核对来源和口径
产出什么
可复用数据模型
03

页面框架搭建

用 Codex 将业务结构转成 HTML、CSS、JavaScript 页面。

AI 做什么
生成页面结构和交互
人做什么
判断表达是否清楚
产出什么
首页与看板页面
04

视觉风格统一

围绕“产品数据驾驶舱”的现有视觉,持续调整字体、颜色、间距和模块比例。

AI 做什么
按反馈修改样式
人做什么
确认是否适合分享
产出什么
统一视觉系统
05

功能开发

把看板、入口、计算器、文案审核等需求逐步做成真实页面。

AI 做什么
辅助实现功能逻辑
人做什么
确认公式和业务规则
产出什么
可点击工具台
06

截图校验与迭代

每次生成后检查中文、比例、滚动、重叠、移动端适配和演示稳定性。

AI 做什么
定位视觉和交互问题
人做什么
判断现场展示效果
产出什么
可分享版本
07

安全边界控制

账号密码、密钥、敏感明细不进入分享页,不在页面暴露,只展示聚合结果、方法和非敏感入口。

AI 做什么
辅助生成脱敏表达
人做什么
把关权限和敏感字段
产出什么
可内部分享的安全口径
08

Live Website Entrances

完整网站版本入口

Version 1.0 AI 基站 1.0 版本

这是最早做出的 1.0 版本,用来展示从想法到初版页面的起点。

打开 1.0 版本 https://d5klyqvi5mare.ok.kimi.link/
Current Version 产品数据驾驶舱 当前版本

这是当前部署版本,用来展示后续迭代后的完整产品数据驾驶舱。

打开当前版本 https://product-data-cockpit.pages.dev/
09

Next Step

AI 基站的持续打造计划

01

从数据提供到 AI 智能建议

引入大模型能力,支持自然语言交互、自动报告、主动洞察和预警建议。

02

沉淀企业核心知识资产

把产品部的数据、经验和方法论结构化,形成可复用、可检索的企业产品知识库。

03

驱动全流程业务闭环

把前端销售反馈、外部市场需求和后端研发供应链打通,推动更快更准的市场驱动开发。

Special Thanks

感谢信息部 提供的技术支持 感谢客服和销售部门 给到数据支持

有产品数据打通需求或者技术相关交流的,欢迎大家跟你沟通。