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我是吴俊驰，一名AI产品经理，和你一起用AI生财的朋友。
最近看到一个叫 MergeIt AI 的产品。
它的功能非常简单：帮助用户把 Excel 中两列“看起来不一样、实际上是同一个对象”的数据匹配起来。
例如，一张表里写的是：Microsoft Inc深圳腾讯科技有限公司Jonathan Smith
另一张表里可能写的是：Microsoft Incorporated,深圳腾讯,Jonathan Smith
使用 VLOOKUP 这类传统工具，因为文本并不完全一致，往往无法匹配。用户只能一条条人工检查。
MergeIt AI 做的事情，就是通过模糊匹配和 AI 判断，自动识别这些数据之间的对应关系，帮助用户完成客户合并、供应商匹配、商品去重和名单清洗。
它真正解决的不是“AI问题”
这个产品解决的是一个非常具体、重复且令人烦躁的问题：两份 Excel 数据对不上，需要人工一条条核对。
这类问题常见于 CRM、ERP、电商、支付和财务系统之间的数据导入。
企业从不同系统导出数据后，客户名称、公司名称、地址和联系人写法经常不一致。数据量少时还能人工处理，数据达到几千条后，就可能耗费几个小时甚至几天。
因此，用户购买的不是“一个很先进的 AI”，而是：帮我少干几个小时的数据脏活。
它每个月能赚多少钱？
根据 TrustMRR 展示的数据，MergeIt AI 的月经常性收入大约为 56美元，约有4个付费订阅用户，累计收入约233美元。
从收入来看，这并不是一个成功的大生意，甚至还处于非常早期的需求验证阶段。但它已经获得了约800名注册用户，并且每天能够通过搜索引擎自然获得2到5名新用户。
这说明需求是真实存在的，只是目前产品的转化率、定价或市场规模还没有被充分验证。
复刻难不难？
从技术角度看，复刻难度并不高。
一个基础版本的实现流程大致是：
用户上传 Excel，选择需要匹配的两列数据；系统先使用字符串相似度算法筛选候选结果，再使用向量模型或大语言模型判断两条数据是否属于同一个对象，最后将匹配结果和置信度写回 Excel。
前端可以使用 Next.js，Excel 处理可以使用 SheetJS，模糊匹配可以使用 RapidFuzz，数据库使用 PostgreSQL，再接入登录、支付和使用次数限制。
借助 AI 编程工具，一个熟练开发者大约3到5天可以完成 MVP，2到3周可以完成一个可收费版本。
真正困难的不是开发，而是如何获得稳定流量，以及如何让免费用户愿意付费。
更值得做的方向
如果只是完整复刻 MergeIt AI，产品天花板可能比较低。
更有价值的方式，是将它升级成一个 AI数据清洗 Agent。
用户上传多份 Excel 后，只需要说一句：
帮我合并客户名单，并找出重复客户。
系统就可以自动完成客户去重、公司名称统一、手机号清洗、商品归类和供应商合并。
对于进销存和企业经营产品来说，这项能力还可以成为 AI 查数之前的数据治理 Skill。
因为很多时候，AI 查数不准确，并不是模型不够聪明，而是企业的基础数据本身就存在重复、混乱和不一致。
MergeIt AI 给我们的启发是：
好的AI产品不一定复杂，关键是找到一个高频、重复、结果明确，而且用户现在就想解决的问题。
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【个人简介】
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