“雙11”收官，電商的AI變革已經開始

某種程度上，AI在電商的轉化數據是最佳的。

文｜周享玥

編｜趙艷秋

“雙11”漸入尾聲，回看今年大促，AI是關鍵變量。

一方面，各電商平臺紛紛押注AI，天貓迎來首個AI全面落地的雙11，京東推出AI架構體系“Oxygen”與AI購物應用“京犀”，抖音電商探索大模型直接帶貨，豆包化身“AI導購”，答復用戶內容中同步呈現商品鏈接。

甚至字節旗下協同辦公領域的飛書也跨界入局，宣布正式加入雙11備戰，并于近期開展多場“電商提效專場“直播，助力商家提升效率。

另一方面，商家端也在快速擁抱AI。淘寶天貓數據顯示，雙11期間有超500萬商家用其提供的AI工具輔助經營。在飛書官方視頻號商城中，其剛推出不久的電商行業專屬課程，已賣出1370份。

電商，正成為被AI深度變革的行業之一。

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電商行業，都在怎么用AI？

AI正以前所未有的速度全面介入電商行業。尤其商家端，正積極引入AI到自身經營全鏈路。

這一趨勢年初便已顯現。飛書市場經理王屹煊告訴數智前線，DeepSeek爆火后，他們曾開展培訓引導用戶用飛書多維表格搭配DeepSeek搭建應用，當時用戶搭建的作品中就有超六成與電商相關，涵蓋模特換衣、直播AI助手等。后續多場活動中，電商也是轉化數據最佳的。3月的一場線下分享會上，現場甚至有90%的參會者來自電商行業，問答環節超80%問題聚焦于“電商場景如何實際應用AI”。

背后的核心驅動因素在于，當下電商領域同質化嚴重，在義烏，一款爆品第二天就可能被眾多同類商家復制到首頁店鋪。為避免存量競爭，越來越多商家想借AI尋求增量。業界普遍認為，行業同質化下，利用AI使某個環節執行效率提高1%、2% ，就能帶來可觀效益。

目前，在電商經營全流程中，已有不少企業將AI應用發揮出實際價值。

在商品前期籌備階段，選品直接關系銷售成敗。以往，主營丑拖鞋的跨境電商老板劉世奇靠人工抓取亞馬遜爆品數據、憑經驗選品，耗時費力且拼概率，上新周期以季度計。

為加速上新，他引入AI構建“數據抓取-AI分析-趨勢結合”工作流。AI定時監控并抓取頭部品牌商品鏈接，再通過內化了其經驗的提示詞自動提取爆品信息、提煉賣點、總結好評與差評，并結合其從上傳的行業趨勢表中的流行元素、熱詞，產出趨勢性爆款選品，生成主圖提示詞及圖片投至營銷平臺，數據達標后即安排工廠開模。憑借這套流程，他的上新周期縮至以天計，6人團隊年銷成功突破3000萬元。

在中期，如何更高效率、低成本地實現運營與轉化，是電商商家頭疼的另一大問題。

為極米、Switch等品牌提供電商代運營服務的成都獨唱團，率先在文案和圖片生成場景掀起變革。總經理遲帥告訴數智前線，各類生文和生圖工具雖已“可用”，但距離“商用”仍有巨大差距，若無法達到專業文案編輯者或設計師的“85分水平”，業務人員是不敢用的。

為此，他們耗費大量時間將“老手”才能捕捉到的細節經驗拆解成可復用模塊，形成可執行的判斷節點并封裝。以文案生成為例，運營選擇產品后，系統就會自動抓取數據，按流程生成專業文案。

遲帥稱，這兩大場景也是他們圍繞“增收”板塊最先落地的AI應用。目前，他們正按“增收 - 增效 - 降本”三步走策略落地AI應用，三大板塊均有案例。遲帥還表示，改革職能部門，AI提效應先降本、再增效、后增收；針對業務部門，則應先增收、再增效、最后降本。

跨境電商渝歐跨境則用AI打造了制圖工廠，系統每日通過RPA抓取小紅書、抖音等上的高點擊率海報搭建素材庫，交由AI進行核心優點解析，并反推提示詞，萃取優質基因。有生圖需要時，AI結合最新品牌需求個性化修改后就能二次生成素材，并幫助規避違禁詞，每年可節約成本200萬元，效率提升4倍。

另一家跨境電商致歐家具將AI引入翻譯場景。其商品在亞馬遜、沃爾瑪等平臺上架，以往需專聘多語種人才翻譯，耗時費力。引入AI后，翻譯出錯率僅約1%，遠低于人工，并依托飛書多維表格實現了批量翻譯，據透露，目前該企業幾乎將翻譯工作交給AI，僅留小部分人員二次校核，全球200多家站點上貨速度提升200%。

而在電商經營流程的后期，多家企業在售后管理、輿情監測、評價分析等環節用上了AI。

例如母嬰頭部品牌Babycare正用AI破解逆向物流難題。電商正向物流管理已十分成熟，但退款、異常件處理等逆向物流缺乏系統支撐，Babycare過往人工處理異常件需三天以上，大促時易導致用戶流失。為此，其通過飛書多維表格搭建逆向物流監控系統，快件入倉后拍照上傳，AI就能快速識別單號、地址等信息并生成處理表格，系統再按預設規則，如不同的類目、省份等，自動分配任務并通知到負責人，異常件處理周期縮短至1天，用戶流失率降低30%。

美妝品牌逐本則在借助AI對不同商品與筆記類型的輿情觀點打標，負面輿情數量超過預警閾值后自動通知到對應部門。三只松鼠利用AI分析淘寶、京東等平臺評價的情感傾向，差評處理效率提升60%……

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飛書的電商AI敘事

飛書一直在推動“AI+多維表格”成為企業落地AI的重要入口。飛書市場經理王屹煊回憶，年初電商行業對AI的積極擁抱，讓團隊敏銳捕捉到機會，判斷電商很有可能是該模式最易實現PMF的行業。

于是，自3月起，飛書通過大量行業活動試水和線上線下經驗分享，陸續服務了眾多電商客戶，并逐步確立了其在電商行業的核心定位——做“工具的工具”。

簡單理解，既連接抖音、淘寶、京東等平臺工具，又整合AI能力，幫助商家從“數據孤島”走向“全域經營”，從“經驗依賴”轉向“數據+AI驅動”，最終成為“電商經營基礎設施”。飛書認為，AI工具與業務工具割裂會導致AI與業務脫節，而多維表格作為 “業務工具與AI抓手”，能讓AI自然嵌入日常操作，商家無需改變原有工作方式即可實現效率躍升。

這一邏輯主要通過“AI列”“字段捷徑”等功能落地：用戶新建列時，可通過“字段捷徑”直接調用DeepSeek生成文案、即夢4.0生圖、Kimi提取圖片信息，開發者打造的各種實用AI工具，也能通過新建一列直接調用，將AI能力融入表格使用的必經環節。

據透露，目前三只松鼠、珀萊雅、焦內、窯雞王等來自多個細分賽道的電商企業已將這些功能用到直播復盤場景、客戶反饋處理、產品生圖、達人管理、爆款拆解、輿情監控等場景。

以爆款拆解工具為例，它能批量提取上傳視頻的口播逐字稿，再由DeepSeek分析視頻爆火原因并輸出爆款公式，自動生成飛書文檔。當用戶需輸出爆款文案時，輸入產品、促銷活動等信息后，關聯另一張表中的爆款公式，就能讓AI在該框架約束下生成爆款文案，降低輸出誤差。

業界觀察，AI+多維表格在電商場景的核心賣點還在于，適配全場景的五大標準化環節：通過RPA、API等抓取各平臺系統數據至多維表格，完成數據集成；借助表格內AI工作流分析數據；再通過AI列生成所需內容；生成結果與進度通過儀表盤可視化；最后還能通過工作流推送至飛書或對應平臺，形成完整數據閉環。

例如，在“全平臺數據整合”場景，電商商家常面臨數據分散于多平臺后臺，凈利、庫存周轉率、配件搭配率等特定維度數據難獲取、反饋不及時等痛點，成都獨唱團就曾因此吃虧，曾一年虧損超1800萬。為此，他們基于多維表格整合多平臺數據，搭建自定義看板，實現了多維度數據實時呈現、單品凈利實時反饋及廣告費分攤自動核算。

不過，AI+多維表格也有其邊界，作為AI工作流批量搭建工具，它更適合對量要求高、質要求相對寬松的場景。部分團隊雖能做到量質兼具，但背后需投入大量時間，將大量工具嵌入到多維表格的每一列，才能打造出85分的優質AI工作流。王屹煊稱，多數商家入門后能在多維表格構建出60、70分的AI工作流，已能滿足需求。

另外，在落地電商行業時，AI+多維表格雖已簡化到0代碼、表格形態，但仍有上手門檻，關鍵在于找到既懂業務又擁抱新技術，能清晰表達業務流程并構建對應AI工作流的人。為此，飛書提出了三層畫像助企業尋人。

飛書也在多方面發力降低電商用戶落地AI的門檻。對中小客戶則通過線上直播教學等批量服務助其快速落地。產品層面，沉淀大量不同場景的標準模板，還提供按業務價值、落地深度和難度排序的場景菜單或榜單，方便商家選擇合適場景快速“抄作業”。

越來越多標桿企業也在將其最佳實踐抽象并沉淀到多維表格中，如交個朋友的爆款裂變、客服分析實踐，禾風一漾的達人管理實踐；得到的直播復盤、私域運營實踐；亞朵集團的達人運營實踐。

“這些最佳實踐通過多維表格以模板化方式賦能更多企業，使其成為新的標桿企業，新實踐再去抽象，形成良性循環。”王屹煊說。