飛書在用AI“撬動”電商行業

文/紀德

編輯/子夜

每年雙十一，對電商行業來說都像一場年終大考。

但今年情況有些不一樣——越來越多企業不再像過去那樣光靠堆人力和資源，反而“卷”起了AI。

與此同時，飛書也“跨界”入場，加入到雙十一的備戰陣營中，希望幫助企業用好AI與飛書多維表格，重構電商效率。

飛書入局的原因并不難猜——電商是中國首個真正被AI深度變革的行業，雙11是AI與實體經濟深度融合的練兵場。

其實，從行業發展的情況看，電商行業是最適合AI落地的領域之一。

首先，電商行業的數據化程度高，大量企業已沉淀出海量電子數據。無論是ERP系統，如聚水潭、旺店通，還是抖音羅盤、淘寶生意參謀等各平臺的數據后臺，都積累起龐大的結構化數據。

從決策到執行，電商企業們都已經習慣了以數據為導向，而這也給AI提供了天然的土壤，利用好AI和數據，更容易抓住機遇。

其次，電商行業對內容的需求極為旺盛，電商需要持續產出圖文、視頻、直播腳本等海量內容。

AI的批量生成與精準匹配能力，恰好能緩解“內容產能不足”這一長期痛點。

此外，電商行業產業鏈長、環節多、協同需求大，又極容易受到季節更替、平臺規則調整和競品動態等多重因素影響，企業常常需要高頻優化策略。

像飛書多維表格這樣的AI工具，以其靈活、可快速迭代的特性，能夠幫助企業迅速響應業務變化，將“快人一步”的效率優勢成倍放大。

在這屆雙十一之中，我們看到，營養工廠用AI處理報銷，蕉內讓AI設計商品圖，歌力思靠AI監測輿情……越來越多企業開始把那些重復、繁瑣的“數字搬磚”，放心交給像飛書多維表格這樣的AI工具。

而且，AI不再只是做零散任務，它還在悄悄改造整個電商行業的運轉方式。

從統籌一場直播的每個環節，到協調幾百家經銷商之間的配合，再到實時跟進庫存動態，越來越多企業正用一張表、一個系統，像搭積木一樣，把整個電商流程重新組裝了一遍。

可以說，這屆雙十一是“AI含量”最高的一屆。AI不再只是打打下手，它已經成了推動業務向前跑的主力。

1、這屆雙十一，AI在打工

電商行業競爭日趨激烈，利潤空間不斷壓縮，降本增效已成為企業生存的必答題。

越來越多公司意識到：只有借助AI優化流程、減少重復勞動，才能在低毛利環境中掙得更多利潤，在紅海中穩住腳步。

創業者朱蕭木提到，“飛書多維表格解決了很多重復性的低知識含量的、但是所有公司都要做的這種工作。”

他在一年半前創立了健康品牌“營養工廠”（UndoAge），如今將整個業務體系搬到了飛書上。他強調，正是這樣的工具，“讓我們用更少的人做更多的事——這才是小團隊突圍的底氣。”

如今，朱蕭木放心地將不少“數字搬磚”類任務交給了AI。

比如報銷。大促期間，員工加班產生的用餐、用車等報銷需求激增，為財務人員帶來成倍的壓力。

過去，營養工廠的財務人員需手動貼票、填單、逐張核驗；如遇跨境發票，還需人工換算匯率、區分稅額，流程繁瑣且容易出錯。

現在他們有了更輕便的方式。員工在多維表格上傳電子發票，AI自動識別金額、幣種、費用類型，連匯率轉換都一并搞定，報表自動生成。

整個過程幾乎“無人值守”，只等老板最后審批一下就行。

像報銷這樣“打工人都想甩手”的任務，在企業的日常中并不少見。

服裝品牌蕉內的電商部門以前有個痛點：一到雙十一、618，設計需求爆炸。運營提需求、設計排期，一個商品封面從想法到落地，經常得花兩天。

接入飛書多維表格后，運營人員只需輸入自然語言指令，如“讓模特穿上這件商品”，再上傳參考圖，系統便能生成接近專業水準的視覺圖。流程被極大壓縮，創意到上線的周期從“日”計變為“分鐘”計。

還有國際時尚集團歌力思，他們最怕大促期間輿情爆發，等發現時已經來不及處理。

于是，他們用飛書多維表格搭了一個“輿情看板”，AI自動抓取后臺數據，一旦評論區有負向內容，或者筆記出現異常，系統馬上“滴滴”報警，負責人第一時間就能介入，聯系到客戶進行處理。

從AI報銷、AI設計到AI輿情監測，這些場景存在共同點：標準化高、重復頻繁、耗時易錯。

AI作為一種工具，淘汰的不是人，而是那些低效的工作模式。

將這些重復性強、單位時間產出有限的任務交給AI處理——這看似是一場人與AI的雙贏。

斯坦福大學一項針對1500名美國打工人的調查顯示，人們使用AI的首要動機是“騰出時間投入更高價值的工作”，占比達69.4%。其余原因還包括“提升任務質量”、“任務重復性高”、“工作壓力大”等。

那么，從“數字搬磚”中解放出來的時間，到底有多少？

以“交個朋友”直播團隊為例。過去，一場直播需撰寫500條營銷話術，由3人耗時超12小時完成；引入AI優化后，僅需1人花費25分鐘即可完成同樣任務，效率提升約3900%。

省下的時間，被重新投入到那些“只有人才能做好的事”——比如思考、創造、連接。

就像朱蕭木說的：“AI對于行業的顛覆已經毋庸置疑，搞清楚什么工作讓AI來做，才能讓個體探索更高的職業能力天花板。”

2、一張表，“搞定”直播和庫存

從這屆雙十一能看到，AI并未止步于“個人提速”，它開始鉆進一個又一個具體的業務環節，把傳統電商工作流重新“組裝”了一遍。

電商行業生態高度復雜，呈現出鏈條長、多環節、上下游強協同的特性。

從選品、供應鏈到營銷、售后，每一個節點都牽一發而動全身——這也使得AI在整體流程中的賦能，變得尤為關鍵。

以一場直播為例，它背后串聯著選品、短視頻制作、流量投放、主播宣傳等多個環節，牽涉達人、商家、消費者等多類角色，甚至橫跨多個業務部門。

任何一個環節出錯，都可能導致整個流程陷入混亂：選品不當可能損害主播信譽，腳本失誤則會打亂直播節奏。

像頭部MCN機構禾風一漾，他們同時負責多位明星藝人的直播，全網粉絲加起來超過5億。這么龐大的業務體量，他們早就把整個直播電商業務搬到了飛書上，實實在在地嘗到了AI接入工作流的甜頭。

他們是怎么做的？關鍵是把多維表格用“活”了，融入直播全流程。

直播前，產品、傭金、鏈接等信息快速匯總，項目PM一鍵制作策略表；直播中，實時獲取直播間流量、互動等數據，加推潛力爆品；直播后，數據自動復盤，并生成可視化圖表。

所有任務、進度、數字，都清清楚楚展現在一張表上。這樣一來，每個人手頭在做什么、做到哪一步，全都一目了然。流程出錯的概率自然大大降低。

正如禾風一漾直播負責人所說：“雙十一期間，我們同時推進十多場直播，多維表格的流程可視與數據即時性，讓團隊協作更從容。”

協同的挑戰不僅存在于內部，更延伸至外部。

歐派家居的電商團隊，在雙十一期間需要統籌管理全國300多家經銷商的直播活動。如何高效地幫這么多門店定排期、控預算、優化話術，就成了關鍵。

通過飛書多維表格與自動化流程，歐派搭了一個集中的直播協同平臺，所有經銷商的安排、預算、數據反饋，都在一張表上實時更新和流轉。

最終，他們做到了用1個人，就管好了300多家經銷商的直播賬號。

從“一人管十店”到“一人管三百店”，規模化協作真的成了現實。

雙十一大促期間，另一個頭疼的問題是“爆單”。例如，賣得太火，庫存管理就跟不上，這時候特別考驗品牌的應變能力。

內衣品牌NEIWAI就遇到過不少這類痛點。他們曾面臨同一款爆品在天貓、京東、自家商城同時售罄卻無法及時預警的困境。同時，電商、供應鏈、倉儲、客服幾個團隊信息不通，調貨、補倉、下架這些動作總是慢半拍，錯失最佳時機。

他們的解決辦法，也是靠多維表格打通各部門的數據，形成一個閉環管理。

系統會自動算出一個“庫存健康指數”，用紅黃綠三種顏色清清楚楚標出來；還有一個可視化儀表盤，實時盯著爆款的庫存和銷售走勢。

爆品庫存儀表盤

一旦庫存觸達預警線，系統會自動通過飛書機器人@相關負責人，連應該補貨、調貨還是停售都一并建議好。

數據顯示，這么一改造之后，NEIWAI的庫存監控從原來的延遲2-3小時變成了實時更新；爆款缺貨率大幅下降了約70%，大促期間的銷售連續性顯著提升。

表面上看，多維表格只是一張表，但它背后打破的，是一堵堵“部門墻”。通過對工作流的智能再造，原本線性、僵化的流程被重塑為有序、流暢的“智能工作流”。

而最讓人意外的是，搭建這樣一套系統，其實一點也不難。

得到CEO&聯合創始人脫不花認為：“飛書多維表格是靈活的‘輕型業務系統’，一線團隊自己動手就能搭建，比上專用系統便宜高效得多。”

無需代碼基礎，不需聘請外部顧問，一線員工憑借鼠標點選，就能根據業務需求快速搭建起一個真正可用的AI工具。

這意味著，過去動輒耗費數十萬、歷時數月才能上線的業務系統，現在可能只需要一個下午就能跑起來。真正懂業務的人，可以親手將自己的工作方法，轉化為一個真實、可運行的數字系統。

3、AI讓組織“變輕了”

當流程也跑順了，團隊協作順暢了，組織本身也會變得更敏捷和輕盈。

這種“輕盈”，首先體現在知識的流動和管理上。

今天，無論是消費、電商還是零售企業，都想把自己打造成一個真正會“學習”的組織——也就是我們常說的“知識型公司”。

脫不花也提到，“未來所有公司的核心資產都是知識——面對世界解決問題的獨有知識。”

這背后的邏輯很清晰：只有把一線的實戰經驗，沉淀為可復用的方法，企業才能作出更敏捷、更精準的決策。

作為知識電商行業的頭部企業，得到尤其面臨知識管理上的挑戰。

比如，A部門優化了用戶退費流程，這個經驗未必能及時分享給知識管理部門；即便提交了，從審核、分類到錄入知識庫，也要耗費一兩周時間。更麻煩的是，不同團隊可能重復提交相似經驗，知識庫越積越亂，用起來反而像“大海撈針”。

而現在，AI正在幫企業打通這些堵點，讓知識真正“流”起來。

用了飛書之后，得到實現了兩方面的突破。一方面是知識更新不再滯后。業務部門只需在多維表格中做好記錄，信息就能自動同步到知識庫，省去了中間一兩周的人工處理環節。

另一方面，員工獲取知識的效率提升了。員工想找經驗，不必在文檔堆里翻找，只需向飛書知識問答提問，AI就能從海量信息中篩選出相關經驗，直接生成答案。

飛書CEO謝欣曾指出：“不是只有知識密集型企業才用飛書，而是用了飛書的企業，會逐漸成長為知識密集型組織。”多維表格這類工具，正讓知識的沉淀和調用，變得像日常聊天一樣自然。

除了知識管理，組織的“輕盈感”還建立在數據的驅動之上。

在智能時代，數據已躍升為與勞動力、資本同等重要的核心生產要素。如今，對海量數據的處理能力，直接構成了企業的核心競爭力。這種數據驅動的思維，不僅重塑了商業模式，也讓組織運作呈現出一種全新的“輕盈感”。

這一點，在時尚集團歌力思的實踐中得到了生動地體現。

過去，其旗下品牌Laurèl，因激勵體系的數據管理太過復雜，而面臨不少挑戰。

企業每個月的激勵方案都可能不同，統計起來費時費力，結果也不能及時公布。管理者很難判斷激勵金額還剩多少、要不要追加，過去的有效方案也散落各處，難以復用。

而現在，借助多維表格，他們實現了激勵的“自動化”與“人性化”結合。系統自動匯總數據、套用公式，結果實時生成；一旦有優秀表現，定制化的表揚即刻觸發，并同步推送至群內，樹立標桿，激勵團隊。

同時，管理者可以通過儀表盤隨時查看激勵狀態，靈活調整策略；而所有歷史方案都被沉淀下來，可追溯、可分析，成為下一次決策的參考依據。

管理層儀表盤

回過頭來看，AI之所以能先在電商行業“扎下根”，正是因為這一行業本身具備優勢。一方面，傳統電商與數據打交道多年，海量電子數據使其在AI浪潮來臨時更易抓住機遇。另一方面，正因為電商行業產業鏈條長、協同節點多，才更有動力借助AI推動全鏈路提效。

這屆雙十一，從接過重復勞動的“AI助手”，到用一張表格重構業務流程的“敏捷引擎”，再到激活整個組織的“協同網絡”，電商行業正成為AI落地最前沿、也最富成果的一片土壤。

以多維表格為代表的工具，不僅驗證了作為技術工具的價值，更展示出一種更輕盈、更智能、更具創造力的工作方式。