飛書改變雙11戰局

把時間調回2021年，四年前的雙11，站在主角位置的，是神一般的薇婭和李佳琦。那年雙11預售的第一天，倆人加起來一共創造了200.72億人民幣的銷售額。

什么概念？那年A股4553家上市公司，前一年收入超過200億人民幣的只有387家，這倆人一晚上的銷售額，比A股91.5%的上市公司都多。

怎么賣的呢？用Excel。

來自超頭團隊的三張表，是那年雙11期間霸占用戶最大注意力的社群傳播材料。一張來自李佳琦，包含16個工作表、439款商品信息；第二張來自薇婭，收錄了499款產品，用紅黑黃三色標注“必搶爆款”；最后一張表叫“【內部搬運】天貓雙11超級爆款清單持續更新ing”，工作材料出來冒充營銷材料，凌晨還有數千人在線查看。

李佳琦雙11攻略文檔

薇婭雙11攻略文檔

在那個時間點上，Excel站在全中國電商行業最最核心的C位，代表著一種極致的高效與透明，也許沒人想到，僅僅四年之后，它會變成電商行業某種落后生產力的標簽。

取而代之的是各種平臺和分析工具帶來的比價插件，品牌開始核算成本推出更簡單的規則，價格體系的管控也從單一渠道擴大到了全網全平臺。店播崛起，任何一個品牌主播，都可以和你暢談全網最低價，反而是李佳琦直播間預售比現貨還貴，慘遭大規模客訴和退貨，網傳一夜賠掉8個億。

有人因Excel匯總數據太慢，導致數據協同失靈而陷入庫存失控、價格算錯、發貨延遲的泥潭；就有人憑借飛書多維表格，以數倍于傳統公司的人效創造著增長奇跡。2025年雙11期間的每一個午夜，都有兩個平行的世界在同時運轉。一道由工具效率劃出的鴻溝，正在靜默地決定無數電商企業的生死。

斷裂帶：電商人的“數據絕境”

2021年，超頭主播們的巔峰之年，也是國家反壟斷介入，互聯網平臺開始紛紛“拆墻”的一年。但“副作用”是，紛繁復雜的平臺、KOL、達人及分析工具在壓制力量變小后開始瘋狂涌現。有形的相互屏蔽銷聲匿跡，無形的數據壁壘卻愈演愈烈。

四年間，數據維度被越切越細，數據來源越來越散，而數據收集和分析的難度也越來越高。越來越多的從業者，由于處理不了極度散亂、龐大，卻還碎片化的市場信息和數據，被迫開始了蒙眼狂奔。

母嬰品牌Babycare每天至少要花2個小時以上來進行日常數據的分析維護，異常件處理需與倉庫協同，平均處理周期高達3天之久。多品牌國際時尚集團歌力思前一次大一點的協同復盤，一度要持續半個月之久，僅僅是為了搞清楚一場跨平臺促銷的真實效果，就要從抖音羅盤、淘寶生意參謀、京東后臺等一二十個系統工具中導出成千上萬條數據，再復制粘貼到幾十張結構各異的Excel表格中進行人工比對，每個渠道的模板還不一樣。

圖片來自：飛書

每個平臺都說自己的效果最好，但等你真的想要看清全局的時候，就像在透過幾十塊破碎的鏡片觀察同一件東西，永遠拼不出一張完整的圖。更可怕的是，流量實在是太貴了，任何影響流量變現效率的數據壁壘，都是在割電商企業的肉。

從業者們看得到生意，看得到爆品，看得到機會，但一考慮到對流量的投入產出比，就發現自己看不見利潤了。

比數據孤島吞噬利潤更致命的是，無法被好好利用的數據，帶來了決策的延遲。在這個以分鐘甚至秒計算反應速度的行業，很多人即使知道不能再靠經驗選品和規劃庫存，卻也因為無力處理極其龐大和散亂繁雜的數據，只能睜眼等死。

于是，在剛剛過去的那個夏天，有人的倉庫里堆著30萬的滯銷夏裝，爆款防曬衣卻斷貨半個月。有人囤了十萬片煙酰胺面膜，五萬片滯銷，還因為倉庫被占進不了抗初老精華，導致一個大促虧掉二十萬人民幣。效率的代差，在此刻直接等同于直接的利潤空間，甚至是生存概率的差異。

AI生成的“庫存災難”海報

歌力思找到的解決方案是飛書多維表格。它們先是梳理了整個電商工作流，制定了一套高效工作的SOP。接著在多維表格里，建立了一批業績復盤機器人，自動抓取所有的電商數據，寫入多維表格。

寫入不夠，還要分析，業績復盤機器人會通過表格里規定的要求直接分析數據，直接輸出多維度的分析結果。

這些數據，被喂給表格內直接調用的Coze和Aily智能體，不斷激發創作靈感。僅今年618期間，上線沒多久的這套系統，就通過宙斯流體腳本剪輯的視頻，給品牌直接引流產生了超過7萬人民幣的GMV。

歌力思用AI制作的視頻封面

數據調用也再不需要靠眼睛尋找，而是簡單的輸入，就能實現智能查找和自動化播報。團隊的生產力被大幅解放，時間效率提升了89%，節省出來的時間和精力投入到直播間GMV提升和思考以及短視頻內容上之后，按照直播GMV提升數3W/4h計算，直接GMV創收每個月可提升至少約65萬；短視頻內容條數一個月至少可增加25條以上，那么短視頻內容在多電商平臺、線下共用產生的GMV價值效益，每個月至少不少于約25萬人民幣，總體收益至少不少于90W+/月。

而在利潤空間之外，智能化工具所帶來的決策速度，也帶來了遠遠高于現有生意的進化機會。

同樣是2021年，24歲的劉世奇背著書包飛到福州，參加了第一屆跨境電商展，當場決定要成為跨境電商行業的一員。那時候沒有AI，也沒有飛書，他用蹩腳的英文在平臺和歐洲的買家聊單子，從晚上7點一直聊到第二天中午12點。拿命在內卷到極致的鞋服行業里開出了第一單。

三年后，劉世奇每天刷TikTok，用智能體爬取最近24小時的熱點，再爬爆款產品圖，然后把所有素材放進飛書的多維表格里，讓多維表格自動給這些素材打標簽歸類。流行元素，新晉熱詞，設計方面的趨勢和流行趨勢的重合區，AI都會幫他分析，再輸出到表格里。

劉世奇

他每天就對著這張表格研究選品，自言最核心的競爭力在選品和服務，但公司甚至沒有運營崗位，運營系統就跑在多維表格里，最終依賴極高的產品迭代速度和服務效率，他帶著一個僅有 6 人的團隊創造了 3000 萬的年營收。

破局點：飛書多維表格的“效率革命”

用劉世奇的話說，做電商最怕的不是選錯，是選晚。有時候“你想好了，但市場已經換臺了”，所以決策越快越精準，就越有可能從行業里跑出來。所以越是重復的工作，就越沒有必要用人做，多維表格成為了一個很好的載體，把重復的工作處理掉，把結果輸出在表格里，然后由經驗豐富的從業者去做最終的復雜判斷。

Excel作為上一個時代的“效率圖騰”，在當下多平臺、高實時、強協同的電商環境中，已顯得力不從心。我們把它叫做上一個時代的表格。

所以，這一個時代的表格應該是什么樣的呢？

它必須能夠在線協同，實時更新，保證數據的時效性；

它必須能夠接入RPA工具，接口豐富，能夠自動爬取各個平臺的有用信息，把分散化的數據結構化起來；

它必須能夠嵌入AI，讓AI來處理這些爬取到的繁雜信息，讓結構化的數據換來結構化的分析結果；

它還要足夠靈活，隨時根據不同使用者的需要，改變查看、編輯權限，變換分析維度，甚至是更改抓取的內容。

最后，它的構建、調整成本，還要足夠低。

而這一切，飛書多維表格全都能做到。當一個工具能夠達到這樣的水平，那么會用工具的人，就將對不會用的人實現降維打擊，無論是生意形態，還是組織形態，都會產生高速的進化。

交個朋友直播間是這種升級的典型受益者。他們的“直播駕駛艙”接入了抖音、淘寶等六大平臺數據，GMV、用戶畫像、實時評論等關鍵指標在一張表上清晰可見。過去，直播間購物車里那行“勾人下單”的小字，一場直播要寫500條，運營每天需要3個人投入12+小時來完成這項工作。

就是這些“一句話營銷話術”，每天要安排3個人投入12+小時才能寫完

現在通過結合其自研的“朋友云直播業務中臺系統”與多維表格AI，僅需1個人投入25分鐘就能完成，提效3900%。從2月改造項目落地以來，已經累計生成45300+條利益點，釋放了業務側90600+分鐘工作時間。

現在，公司開始利用多維表格的問卷、工作流功能，提前收集檢測達人的封面圖，前置給出優化建議、控制違規風險。爆款封面的收集總結所需時間，從2個人18小時+，被優化到了1個人，1分鐘，提效17900%。溝通成本從1個達人平均至少20分鐘，優化到了1個達人，1個AI問答，30秒解決戰斗，提效3900%。甚至連過去要花2-3天寫的培訓文檔，AI也能3分鐘生成，效率是以前的59倍。

這種升級更迷人的地方在于，它甚至不需要使用者具備編程能力。

亞朵酒店的體驗總監對此深有體會：新員工掃碼就能操作系統，三步操作就能完成爆品數據抓取。“點三下手機背板，想要的數據就出來了。”這種近乎“傻瓜式”的操作，讓業務人員能夠專注于業務本身，而不是工具的使用。

Babycare通過飛書將異常件處理周期從3天壓縮到1天；茶百道用智能表單將門店籌建周期縮短40%；胖東來甚至把多維表格生成的數據看板直接放到了官網，每一條關鍵數據都在實時更新。

胖東來官網上每天12點都會更新飛書多維表格制作的銷售儀表盤

這些案例背后，是飛書多維表格對電商行業痛點的精準打擊：它用全域數據整合鏈接了“數據孤島”，用AI深度集成解決了“決策延時”，用電商人最習以為常的表格形式，帶來了使用門檻的極致降低，和調用形式上的極致靈活。最后用流程規范，推動了一個企業的組織協同進化。

工具的價值，從來不是讓復雜的事情變得更復雜，而是讓復雜的事情變得簡單。在這場效率革命中，飛書多維表格就像一根杠桿，讓中小團隊也開始撬動巨大的數據寶藏。

新物種：AI原生的“電商指揮官”

AI的確在改變千行萬業，但是真正被顛覆的行業，電商或許是第一個，這同樣也是飛書的判斷。

在其他行業，AI的變革需要一個漫長的過程，比如制造業，要獲得足夠的數據訓練AI，首先要解決的就是設備的數字化，要付出高成本加裝各種各樣傳感器，甚至比如高爐煉鋼這樣的場景下，連傳感器都裝不了。

但電商不一樣，AI苦于沒有訓練數據，但電商數據基礎極其成熟，反而苦于數據多得處理不完。兩個行業的痛點幾乎天作之合。

這種契合度催生了“寒武紀式”的創新爆發。亞馬遜調研顯示，78％的中國賣家使用或考慮使用人工智能生成服務，中國義烏小商品集散中心本土智能服務平臺接入DeepSeek等AI工具，近3萬家商戶累計使用AI相關應用超10億次。而據《全球數字貿易發展報告2025》預測，到2032年AI在電商領域的市場規模將達457.2億美元。

而研究了一系列企業使用多維表格的案例之后，我對這張表格最直觀的感覺是——這可能是目前普通中小商家，最低成本，最低門檻，所能獲得的最有實用價值的企業私有AGI了。

飛書多維表格的特殊在于，它用電商人最熟悉的表格形態，降低了AI的使用門檻。其本質是一個可自定義的“私有化模型訓練場”——以最熟悉的表格形態，完成了最徹底的效率革新，就像給每個從業者配了一位永不疲倦的AI指揮官：

• 提示詞即育種，當珀萊雅團隊在表格中設定“抓取小紅書美妝熱詞”時，相當于為AI劃定了學習范圍；

• 字段即骨架，“成分趨勢”“價格敏感度”等列標題構成AI的分析維度；

• 看板即產出，AI分析結果自動填入表格，形成動態更新的知識體系。

表格的形式，讓非技術背景的業務人員最大程度地介入了AI的訓練之中。你在表格里規定用哪一個工具，抓取哪些信息，決定了AI的語料庫；接著用提示詞限制了它處理信息的規則，決定了這個AI的“研究方向”；最后AI把結果輸出在了下一格里，你開始像批奏折一樣告訴他什么是好什么是壞，接著把調整后的結果再次復用，形成結構化的知識庫，推動效率的飛輪。

而變革的更進一步影響，是決策權的下沉。

當一線員工能直接調用AI分析數據時，中層管理的審批流程被極大簡化。當一線員工能直接調用AI分析數據時——決策權正在向聽得見炮火的人轉移。這種“人人都是中臺”的模式，打破了傳統科層制的效率天花板。運營可以直接生成封面，業務可以直接決定爆款文案，營養工廠的客詢、客訴由AI驅動普通客服人員回復，高薪聘請的醫學團隊得以從繁瑣的論文翻譯和關鍵信息提取中解放，將精力聚焦到核心的科研與科普業務。所有人都在做自己最擅長的事情，產生最大的效益。

結語

如同蒸汽機開啟了工業革命，飛書多維表格這樣的工具，正在重寫電商的生產關系。

當你的競爭對手用AI將試錯周期從月壓縮至小時級，而你還在手工核對表格時，淘汰的倒計時已經開啟。這張看似普通的表格，正是新航海時代的船票——不會使用AI工具提高生產力的人，將沒有未來的入場券；而一旦掌握了將復雜性封裝為簡單性的能力，等待你的，將是星辰大海。

關于如何使用飛書AI電商提效，11月8日還有《飛書AI真能用｜電商提效專場》分享會。感興趣的可以預約觀看視頻直播。

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