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kinghowang/README.md

你好,我是王钧灏

中文 | English

商业化策略 / AI 商业化产品经理(求职方向)

5 年商业化广告操盘。懂变现、懂数据,也能把复杂业务问题做成可运行、可验证的产品。

在线简历与作品集 · PDF 简历 · English Resume · 联系我

关于我

我的正式岗位是商业化广告运营,但过去几年的工作已经从账户优化延伸到商业化策略、数据决策和产品改造。我服务过 60+ 客户,客户年消耗规模 3 亿+ 量级,也主导过中医与大健康行业从冷启动到规模化。

我更擅长先判断问题到底出在哪里:是用户动作门槛、竞价机制、数据口径,还是 AI 结果不可靠;再用最短路径把判断做成方案,并用回收数据、对照分析或自动门禁验证。

我的产品能力不是从模拟项目里长出来的,而是从真实预算、用户流失和数据口径里长出来的。

我能在团队里承担什么

  • 商业化策略与机制判断:熟悉竞价投放和流量变现,能同时考虑广告主 ROI、用户体验与平台收入。
  • 数据分析与决策支持:先统一口径,再做归因、实验和分层对照,不让一个表面指标替团队做决定。
  • 产品定义与落地:把模糊问题收敛成可执行的 MVP,和工程一起拆字段、接口、状态与验收规则。
  • AI 产品可靠性:关键数值由代码计算,模型负责协作与叙述;用黄金集、Eval 和质检门约束幻觉与“假完成”。

三个代表作

01 企微获客链路改造:把陌生的长按变成熟悉的点击

原链路要求用户在 H5 长按识别二维码,中老年主力用户容易卡在持续按住和系统菜单选择。我用小程序可唤起的企微客服会话做桥,自动下发含同一获客链接的文案与卡片,用户点击任一入口即可继续添加微信。

结果:曝光-加微率相对提升 50%+,曝光-地址率相对提升 40%+,广告主后转无损。

体验交互 Demo · 查看完整案例

02 基于广告数据的 AI 素材生产与投放验证

我基于广告素材逐秒行为及分段聚合数据,人工判断可复用结构和待优化环节,形成新 SKU 素材制作建议;再通过基于 grok-built 框架自建的悟空 Agent,把任务拆成模型能执行的剪辑步骤,并用脚本和自动质检约束结果,质检通过后由人工抽检。

结果:新素材的 CPM 与 CTCVR 综合表现处于同期同 SKU 全量素材中上游,基本能够一次生成待抽检成片,并减少人工逐条跟进和重复制作投入。

体验创意分析 Demo · 体验悟空生产流程

03 AI 广告日报与数据排查流程

数分机器人按照固定指标口径生成每日分析,汇总核心表现、异常变化和待排查线索;运营再进入公司内部大数据看板 Grafana-Lite 下钻验证,而不是直接采用 AI 结论。日报整理及数据排查从小时级缩短至分钟级,确认后的问题和数据证据会整理成 MRD,每周向产研提交 1 至 2 份。

体验数分机器人 · 查看 Eval 证据

我怎么工作

日常状态大概是:把问题问到可以量化 → 钉住口径和边界 → 做最短可运行闭环 → 用真实流程与失败样本验收 → 再迭代。

实现方式尊重工程判断,产品需要对目标、约束和验收负责。一份漂亮的 PRD 不等于结果,Agent 自述“已完成”也不算交付,能被验证的输出才算。

我想加入怎样的团队

我正在北京寻找 商业化策略 / AI 商业化产品经理 机会。更关注离收入、用户链路和真实业务闭环足够近的产品,希望完整负责一类问题从判断、方案到验证的过程,而不只交付功能清单。

公开资料

联系我

邮箱

kinghowang@foxmail.com

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微信号

WJH748247724
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王钧灏微信二维码

所在地: 北京

公开案例中的客户名称、内部表名、地址和经营数据均已脱敏或示意化处理。


English

中文 | English

I am a commercialization operator transitioning into Commercialization Strategy / AI Product Management. Over five years, I have worked across advertising operations, monetization strategy, data analysis, and product improvement, serving 60+ clients at an annual spend scale of RMB 300M+.

My edge is connecting three layers that are often separated: monetization mechanics, evidence-based decisions, and product delivery. I turn recurring business problems into measurable workflows and use code-based metrics, evaluation sets, and quality gates to keep AI outputs accountable.

I am currently based in Beijing and open to roles in commercialization strategy and AI commercialization products.

Full English Resume · Portfolio · Contact

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