Product Designer

Hello! 潘新月 Ready to know me?

字节跳动 · 抖音直播产品设计师两年直播营收设计,独立负责多人直播业务线

4 年互联网产品与设计经验
跨领域剪映特效策划、大力教育交互、PICO 交互动效、抖音直播营收设计
2 年直播产品与营收设计经验
// 关于我

在复杂业务中
推动设计落地

我是一名拥有四年互联网经验的 Product Designer,2022 年产品设计专业本科毕业后,先后经历剪映特效策划、大力教育交互设计与 PICO 交互动效设计,2024 年起在字节跳动负责抖音直播的营收设计,覆盖多人直播、体系策略、直播激励与用户付费。

我习惯先把业务规则和用户路径拆清楚再动手,上线后用 A/B 实验确认结果。

潘新月个人照片

我为什么成为这样的设计师

从特效策划、教育交互到空间设计与直播业务,每换一个场景都要重新理解一批问题,我的工作方式也从做单个方案变成搭规则和系统。

抖音直播 2024 至今 · 多人直播 → 体系策略与商业化 → 互动探索
剪映特效产品策划实习

好奇心

做特效与滤镜的创意策划,推动智能抠图、皮克斯玩法等项目落地,也在这里学会先看清问题再做方案。

用望远镜观察的动态插画
大力教育交互设计

用户

在教育产品里练习把学习行为拆成可设计的交互流程。

PICO交互动效设计

复杂性

搭建 OS 交互动画库、主导 ToB 系统设计规范,学会把重复出现的交互问题写成规范。

抖音直播多人直播

决策

独立负责高度复杂的多人直播业务线,在付费体验与用户体验冲突时做出关键决策。

从复杂噪声中聚焦关键判断的动态视觉
体系策略与商业化

系统化

从做单个玩法转到定规则、铺增长路径、管长期迭代。

由大量粒子构成并持续演化的系统动态视觉
互动探索

AI 协作

用 AI 提高分析、生成和实现的效率,设计判断还是我自己做。

AI 协作实践的抽象动态视觉
下一站

未完待续

会加入你们吗

这些经历最终让我学会 看清问题 做出更好的设计决策

我擅长解决的问题

复杂业务的系统化设计

面对功能多、角色多、需求持续变化的业务,建立清晰且能长期扩展的产品框架

会员增长与长期留存

围绕加入、使用、成长和续费设计完整路径,让用户一直能感觉到会员的价值

复杂规则与信息架构

把等级、VIP 和运营规则拆解清楚,让用户容易理解,也让业务方便继续扩展

多人互动与实时参与体验

解决多人场景中参与门槛高、状态难理解和反馈不及时的问题,提升加入和互动效率

互动玩法的创新体验设计

持续负责抖音直播多类用户付费玩法的体验设计,涵盖每日鲜花、近消联盟赛季等项目,完整设计从参与入口、任务与付费行为,到进度反馈、权益领取和结果回流的交互链路

代表项目与业务结果

以下四个精选项目均由我作为独立设计师全链路负责,覆盖机会判断、方案设计、推动落地与数据验证。

2026 年上半年重点项目。从没有明确 PRD 起步,我自驱发起改版并完成提案,前置参与需求文档撰写,从设计方案、信息准入规则制定到开发落地全程推进;这一完整过程获得业务、设计与研发团队认可。

+36.19%等级页访问 UV
+48%1–30 级回访天数
181%上半年目标完成度

从用户“为什么来、为什么留”出发,重做参与流程与互动反馈,并把合唱能力从小规模语音场景扩展到百万级用户池。体验改完,看播和付费都跟着涨。

+40%连麦率
+551%看播 UV
约 25 倍日均合唱人数增长
0-1概念设计

作为多人直播唯一设计师,连续两年主导四个阶段的产品演进。将一次次局部需求抽象为空间规则、复用组件与专利规范,降低新业务接入成本。

+11.87%截断付费金额
行业首创共用同一套容器
零改动新玩法接入

汇总跨房对战、近消联盟与每日鲜花三个项目,补充展示我在多人直播、分层激励和付费互动场景中的设计实践。

+131%跨房开启 UV
+6.94%玩法活跃 UV(环比)
4 倍付费渗透增长

先判断 再设计

问题到底出在哪

等级页:业务想「加更多玩法入口」,但 68.2% 用户反馈的是体验问题。增长瓶颈来自页面体验与定位,继续增加曝光无法解决。

为什么会发生

把问题拆到感知层 / 交互层 / 架构层:页面乱的根因在架构——每来一个需求就重新想一次布局。

什么值得改变

语音厅采用一个稳定容器 + 三种可选模式,让不同经营方式的主播自主选择。

如何验证它有效

等级页用 50% 流量 A/B(UV +36.19%);语音厅用「新玩法零改动接入」这个事实验证架构成立。

AI 如何扩展我的设计方式

AI 提高效率 设计师负责判断

我用 Claude Code 与 Codex 拆问题、推方案,用即梦生成图像素材;这个作品集网站也是我用 Claude Code 与 Codex 从零搭起来的。

我目前的判断是:AI 能替我完成「把想清楚的事做出来」,但不能替我决定什么值得做。上面每个项目里的关键取舍——否掉入口堆叠、选择容器而非最优布局、用 A/B 而非前后对比来归因——都是需要人承担后果的判断。

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