营销与增长营销机构的提案记忆
为营销机构提供加速幻灯片制作的提案记忆
在机构中,提案的创建速度缓慢,因为每个提案几乎都是从零开始。有效的幻灯片、成功的模式、批准的语言都存在于旧提案中,新业务团队需要逐一查找。MemoryLake 为营销机构提供提案记忆,加速每个新提案的制作。
问题:机构提案每个客户都从头重建
每个新的提案花费数小时检索过去的幻灯片、复制语言和重建资质幻灯片。团队的提案制作技能无法转移到 AI 工具上。新的业务开发人员需要几个月才能适应提案质量。
MemoryLake 如何捕捉提案记忆
幻灯片模式技能记忆
每种提案类型的成功幻灯片结构。
批准内容记忆
资质、案例研究语言、定位幻灯片。
按垂直行业适应提案
记忆哪些幻灯片适用于哪些垂直行业。
跨工具检索
幻灯片工具、简报文档、案例研究记忆统一。
免费开始使用
永久免费 · 无需信用卡
如何为机构提案记忆工作
- 连接 — 导入过去的提案并授权幻灯片工具。
- 结构 — 幻灯片、内容、模式变成类型化记忆。
- 重用 — 每个新提案检索匹配的过去模式。
前后对比:机构提案记忆
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Deck creation time | Hours per deck | Reduced sharply |
| Slide quality consistency | Drift | Memory-driven |
| New BD hire ramp | Months | Memory access |
| Cross-deck content reuse | Manual | Memory-loaded |
适合谁
经常构建提案的机构业务开发团队和创意总监 — 在这里,提案速度是新业务流量的限制。
可运行的 demo约 3 分钟
在你自己的账号上跑通这个场景
一家虚构的广告代理商要向一个户外品牌提案。它过去的三份提案 PPT(.pptx)和每次提案后写的复盘(.docx)都放在同一个 MemoryLake 项目里。新提案的每个位置(案例、资质、流程、报价、团队),MemoryLake 都返回能回答它的那一页幻灯片,按「哪份 PPT 第几页」引用,并引用幻灯片原文。案例与资质取自同品类的提案,其余取自最近一次赢下的提案。复盘里的句子按页引用,用来调整大纲顺序。把更新后的案例数据作为批准内容钉入后,旧幻灯片会被标出。最后每条引用都对照原始文件核验。
你会看到
search --types document把 PPT 按每页幻灯片一段返回,range=P<页>[…](幻灯片页码 + 框)并带幻灯片原文- 按团队对每次提案的了解来挑选,这些信息作为 Library 属性保存(
lib upload --xattrs:品类、赢或输);7 次全新运行中 5 个位置全部选对 - 用
fact add钉入批准的数据后,旧 PPT 触发m2d冲突;冲突摘录对回 .pptx 的第 4 页,大纲把这页的数字标为待替换 - 每条引用都对照下载回来的 .pptx/.docx 核验(sha256 + 该页幻灯片的 XML,8/8;同样的引文放到相邻页全部失败),并随大纲导出。附本地 Web 界面
需要: 一个 MemoryLake API key · memorylake CLI · Python 3.9+
运行
git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git cd memorylake-usecases/pitch-deck-memory export MEMORYLAKE_BASE_URL=https://app.memorylake.cn/openapi/memorylake export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-… python3 demo.py # or: python3 web/server.py
看它跑起来 · 真实录制,未剪辑
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常见问题
集成?
集成?
Google Slides、PowerPoint、Pitch、自定义 — 全部支持。
隐私?
隐私?
AES-256 E2E。
免费层?
免费层?
是的 — 适用于小型机构。