- 从社群反馈和数据看板里定位真正的增长阻塞
- 把任务机制做成完整产品链路，而不只是运营活动
- 从需求、原型、PRD 一直跟到上线和复盘
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从用户洞察到产品增长：任务大厅与 0-1 项目推进
通过用户社群、需求分析、PRD、数据看板和项目推进，把本地生活平台的用户任务机制从想法推进到上线和增长结果。
核心问题
一个看似运营驱动的增长项目，怎样通过用户洞察、任务机制和产品化设计变成可持续增长入口？
这个案例展示我不只做 AI，也有扎实的用户洞察和 0-1 产品推进能力：从社群需求、产品建议、PRD 到上线数据复盘。
Execution Snapshot
先看我如何把问题拆成执行链路
这部分优先给招聘方一个可扫读的判断入口：我重点推动了什么、证据落在哪里、执行顺序怎么展开。
维护 20+ 核心用户社群输出 17 条产品迭代建议项目拓展至 16 个城市
当前页面只展示可公开材料，敏感指标、截图和内部细节继续做脱敏收口。
01
先挖用户阻塞
通过 20+ 核心用户社群和数据看板，把问题从“曝光不足”下钻到理解成本、参与路径和激励机制。
02
再定义任务链路
把增长问题重新组织为“任务发现、行动激励、过程反馈、数据复盘”的完整产品路径。
03
推动设计落地
主导任务大厅的原型、交互和 PRD，让想法真正进入开发和上线节奏。
04
用结果验证机制
把城市拓展、接单率、完单率和协同效率作为复盘依据，验证产品机制而不是短期活动是否有效。
Visual Evidence
把社群反馈与增长目标落成真正可执行的任务机制
这张结构图对应的是我在非 AI 项目里形成的底层产品能力：从用户洞察出发，把问题拆成机制设计、产品落地和结果复盘。
先捞真实反馈
从 20+ 核心用户社群和一线运营反馈里识别真实阻塞，而不是只看表层数据波动。
再拆增长问题
把问题从“曝光不够”细化成任务理解、参与路径、激励机制和响应效率几类关键节点。
重组产品链路
把任务大厅设计成任务发现、行动激励、过程反馈和复盘承接的一体化入口。
推动原型到上线
通过原型、交互和 PRD 推进方案进入开发与上线，而不是停在建议层。
用增长结果复盘
最终用城市拓展、接单率、完单率和协同效率来判断机制是否真的有效。
闭环回写
上线后继续通过社群反馈、数据看板和运营协同回到下一轮任务设计，而不是停留在一次性交付。
为什么这块重要
这块证据的意义在于，它能证明我不仅会讲 AI，也能把真实用户任务流和增长机制做成可持续产品闭环。
问题
在本地生活/公益任务类场景中，平台需要提升用户参与、任务接单和完单表现。但如果只靠运营活动，很难形成稳定、可复制的增长机制。
这个项目的关键问题是：如何把用户参与动机、任务机制和产品入口结合起来，让用户更容易发现任务、理解价值并持续参与。
洞察
我在维护 20+ 核心用户社群的过程中，持续收集用户反馈，并结合数据看板分析用户行为，发现增长问题并不只是曝光不足，还包括任务理解成本、参与路径、激励机制和问题响应效率。
因此，产品设计不能只做一个列表页，而要围绕“任务发现 - 行动激励 - 过程反馈 - 数据复盘”形成闭环。
行动
我主导设计了街猫 App「全民猫猫侠任务大厅」功能，完成原型、交互设计和 PRD，并跟踪上线后数据。同时，我还参与了用户分层管理、问题响应 SOP 和核心用户活动运营。
具体动作包括：
- 搭建并维护 20+ 核心用户社群，收集一线反馈。
- 输出 17 条产品迭代建议。
- 使用 SQL 完成用户看板数据可视化分析，输出用户行为报告。
- 主导任务大厅功能设计，推动从需求、原型、PRD 到上线跟踪。
- 制定用户分层管理与问题响应 SOP，提升运营协同效率。
结果
项目推动业务拓展至 16 个城市，接单率和完单率均有明显提升。更重要的是，这段经历让我形成了一个底层方法：先通过用户洞察定位任务流，再用产品机制承接增长，而不是只靠短期运营动作。
为什么放在 AI PM 作品集中
AI 产品也必须回到用户任务流。这个案例虽然不是 AI 项目，但它证明我具备用户洞察、原型设计、数据分析和跨团队推进能力。这些能力迁移到 AI 产品中，能帮助我避免把 AI 做成脱离真实场景的功能噱头。
后续补强
- 任务大厅原型图或 PRD 片段。
- 上线前后关键数据的脱敏对比。
- 用户反馈和运营 SOP 的公开版本。