数据分散
订单、投放与成本各说各话，难以形成统一的经营视角。
THE CHALLENGE · 业务问题
ROAS 好看，
不等于经营贡献清楚。
广告平台报告归因销售额，店铺记录订单收入，但商品、物流、支付和广告成本分布在不同数据来源。对商家而言，真正困难的不是找到更多数字，而是把它们放到同一个可信的经营口径中。
指标存在边界
ROAS 反映平台归因表现，却不能直接说明商家最终赚了多少。
判断缺少依据
发现异常只是起点，下一步调整仍需要事实、假设与验证依据。
GROWTHPILOT · AD PROFITABILITY
让广告增长，
回到生意本身。
面向跨境独立站商家的经营决策产品。以 Shopify 订单、Meta Ads 投放与相关成本为基础，连接经营贡献分析、诊断依据与增长行动，让商家不只看到广告回报，更理解增长背后的经营表现。
返回 AI Playground✓整合分散的经营数据✓看清扣广告后的经营贡献✓让诊断连接行动验证
经营总览真实产品界面
✓贡献分析从数据到决策
ROAS 好看，
THE IDEA · 产品思路
从“广告表现”到
“经营决策”。
GrowthPilot 的核心设计不是再做一张广告看板，而是将原本分开的业务数据串联成一条可解释的决策路径。
导入数据→核对范围→分析贡献→行动复核
先统一经营口径
让店铺订单、广告投放与相关成本在可核对的数据基础上被共同理解。
让每个判断找到证据
关键指标对应来源与计算逻辑，未确认的数据不会被当作确定值。
把“建议”留给用户判断
系统提供值得调查的信号与后续验证思路，不替用户自动更改投放。
THE EXPERIENCE · 产品体验
从理解经营现状，
到做出下一步判断。
BUSINESS OVERVIEW
一眼理解广告投入背后的经营表现
经营总览将店铺收入、已知成本、广告花费和广告系列表现放在同一视图中，帮助商家区分平台回报与扣广告后的经营贡献。这里的贡献指标不等同于企业最终净利润。
经营总览真实产品界面
DATA FOUNDATION
从数据导入开始建立可信的判断
支持 Shopify 与 Meta Ads 报表导入，提供字段映射、来源覆盖与逐行校验。异常行说明原因；缺失花费保持未知，不被呈现为零。
数据导入与校验真实产品界面
EVIDENCE-LED DIAGNOSIS
发现经营信号，也能追溯它的依据
经营诊断围绕已计算的指标和业务规则展示异常信号、事实、待验证假设与关联证据，帮助用户先理解问题，再考虑下一步。
经营诊断与证据真实产品界面
ACTION & VERIFICATION
从诊断建议走向行动复核
用户自行确认行动，记录关联诊断、观察指标与复核计划。验证汇总帮助回顾发生了什么，但不会把指标变化直接宣称为因果效果。
增长行动验证真实产品界面
图中数据仅为示例展示，非真实业务数据。
THE PRODUCT THINKING · 设计判断
不是把复杂度藏起来，
而是把决策边界设计清楚。
商业问题建模
从商家真正关心的经营贡献出发，定义订单、成本和广告指标之间的分析关系。
可信的交互反馈
明确展示未知、缺失与待核对项，避免用看似完整的数字给出过度确定的判断。
完整工作流设计
将数据导入、诊断、行动确认和结果复核组织成连续的用户路径。
MY CONTRIBUTION · 我的工作
从业务定义到完整产品体验。
围绕跨境独立站商家的广告经营问题，我负责产品定位、核心业务流程与指标口径、信息架构、关键交互和真实界面呈现，并通过实现与测试持续核对核心链路。
THE VALUE · 商业价值
让增长决策，
建立在经营事实上。
GrowthPilot 的价值不在于生成更多分析结论，而在于帮助商家理解广告投入与经营贡献之间的关系，识别值得进一步调查的问题，并为预算与增长决策提供有据可查的参考。