電商人的后臺，應該有張飛書多維表格

一套可持續演進的 AI 底座。

作者｜王彬

封面｜禾風一漾

誕生了 17 年之久的雙十一，今年似乎終于到了變革的時刻。

如果說去年大模型在電商領域尚處于探索階段，今年各大平臺已經紛紛將 AI 作為大促的絕對主角。天貓對外宣稱迎來首個 AI 全面落地的雙十一，京東強調今年是 AI 等新技術融入程度最深的一屆，抖音電商甚至開始探索大模型直接帶貨，重塑商品推薦邏輯。

尤其體現在對商家經營提效方面，AI 介入程度更深。幾大平臺都基于自家大模型推出了各類 AI Agent 工具，涵蓋客服、設計、運營等電商經營的諸多環節。AI 從幕后走向臺前，已然成為電商行業新的基礎設施。

但這些都屬于平臺方面的技術落地，提供的都是基于平臺的標準化工具。而大多數商家都是全平臺經營，業務運行邏輯也各不相同，很難完全用單個平臺的標準化工具全面打通。

10 月 28 日，一直以效率提升著名的飛書也宣布加入雙十一備戰。飛書認為，電商將是首個被 AI 深度變革的行業，他們將幫助商家用好 AI 與飛書多維表格，重構電商效率。

2020 年 11 月，飛書在國內率先推出了多維表格。這是一種兼具定制化、可視化與自動化能力為一體的數據庫工具，一經推出即在各行業風靡開來，甚至被不少企業用來搭建自身的業務系統。現在，多維表格幾乎已成為所有在線辦公軟件的標配。

AI 時代到來，由于與業務系統的全面打通，多維表格也被視作是企業落地 AI 的第一入口。這次飛書加入雙十一備戰，就是要用多維表格打通 AI 與業務落地的鴻溝。

在電商平臺們紛紛推出專有 AI 工具的當下，飛書的路徑稍顯不同。在 AI 全面落地電商的過程中，多維表格能幫助商家們真正用上且用好 AI 嗎？

為什么飛書也要備戰雙十一？

雙十一期間，電商平臺們發力 AI 的邏輯很好理解。在 AI 重塑一切的背景下，平臺們需要一個節點來對外展現自身的落地實踐，吸引更多商家使用。

只是這個邏輯很難套用到飛書身上。作為一個通用的辦公協作軟件，它并不只為電商服務，也沒有直接的交易場景。過去，飛書更多出現在企業數字化、組織管理這些語境里，與雙十一這樣的零售節點幾乎沒有交集。

因此，當飛書也宣布加入雙十一備戰時，多少讓人有些意外。他們對外喊出的口號也更激進些，稱“電商是中國首個真正被 AI 深度變革的行業”。

這種判斷并非空穴來風。年初，飛書多維表格的一位產品經理參加了一場得到新商學的線下論壇。這本來只是一個介紹 AI 提效的分享會，但到場的參會者幾乎都來自電商行業。

他后來回憶，半小時的分享里，現場商家們的手機幾乎就沒有放下過，一直都在舉著手機拍攝。商家們不關心那些大而空的行業判斷和趨勢，只關心落地。AI 到底怎么在電商應用？有沒有已經跑通的案例？怎么才能讓 AI 和現有業務結合？

飛書的后臺數據也能印證這種熱度。在飛書多維表格上自發涌現的 AI 實踐中，高達 70% 的應用都集中在電商領域。今年以來，飛書面向電商的專場直播轉化率也遠超其他行業。

過去一年，飛書多維表格團隊頻繁走訪電商商家，想弄清這股熱度從何而來。他們最后總結出三個核心原因：一是電商的數據基建最為完備，天然適合 AI 生長；二是電商內容生產量巨大，恰好匹配 AI 批量化、標準化生產的特點；三是電商行業競爭激烈，迭代迅速，商家們對于 AI 提效的需求更大，也更敢于嘗試新技術。

事實上，早在今年飛書宣布加入雙十一備戰之前，就已經有不少電商企業率先在多維表格中用上了 AI，嘗試著用它來分擔設計、投放、客服等基礎性工作，減少重復勞動。

服飾品牌蕉內介紹，每逢雙十一、618 等大促節點，電商頭圖、商品封面、商品詳情頁的設計需求就隨之激增，公司設計師在平峰期間尚能滿足需求，但一到大促節點就捉襟見肘。更關鍵的是，這些設計工作近 80% 都是重復性設計需求，全部交給設計師也是一種資源浪費。

蕉內利用飛書多維表格 AI 制圖

后來，他們嘗試在飛書多維表格中搭建了一個 AI 工作流，讓大模型來承擔設計部分基礎工作。運營同學只需要在表格中輸入自然語言，AI 就能根據需求生成媲美專業設計的商品封面圖。原本需要花費兩天時間才能落地的設計流程，現在運營人員在數分鐘就能完成，無需設計介入。

去年創辦了營養工廠的朱蕭木形容說，飛書多維表格解決的就是很多重復性、低知識含量但又不得不做的工作。他們用飛書多維表格搭建了多個 AI 解決方案，涵蓋 AI 客服系統、AI 文獻閱讀、AI 報銷等不同業務場景。

比如在客服場景下，過去客服雖然承擔著最前線的用戶溝通工作，但一直缺乏有效的數據積累。人工匯總往往滯后且誤差較大，管理者也無法及時捕捉用戶真實訴求，對業務幫助不大。

借助飛書多維表格，朱蕭木搭建了一個 AI 客服系統。客服可以實時將與用戶的所有聊天記錄都上傳到表格中，大模型自動識別客訴意圖并生成回復模板，統計用戶需求和客訴情況，還能對客服工作量化評分。這些數據最終又能匯總到一張智能圖表上，生成實時數據大屏。

營養工廠搭建的 AI 客服系統

營養工廠搭建的 AI 客服系統

朱蕭木說，這個工作本來需要專人負責才能完成，現在只需要一張表格就能實現 24 小時監控，“作為老板我可以一眼就能了解核心數據。”他們的客服響應時效較此前提升了 70%、疑難問題解決率提升超 90%。

這樣的案例還有很多。交個朋友用多維表格來批量生成直播話術和商品利益點，原本需要 3 個人花費一整天時間完成的工作，現在只需 1 個人 25 分鐘就能完成。MCN 機構禾風一漾通過多維表格打通達人直播的全鏈路流程，海量達人的月度 GMV 統計、利潤測算、單場直播復盤都在一張表格中呈現。

每一列的 AI

你或許會感到疑惑。市面上的 AI 生圖、AI 客服軟件一抓一大把，電商平臺們也都提供了類似的數據分析和自動化工具，從淘寶的生意參謀到京東的京小智，幾乎覆蓋了商家經營的每一個環節。在工具如此豐富的情況下，為什么還有那么多商家選擇用飛書多維表格來切入 AI？

其實，許多商家之所以拋棄這些市面上已有的 AI 工具，并不是它們不好用，而是沒法和自己現有的業務流程打通。許多商家在長時間的經營中已經形成了一套固有的工作流程，也很難在短期完全拋棄。

但這些問題對于飛書來說不存在障礙。它本身就是與公司業務最貼近的工具，甚至許多公司的數據系統就完全基于飛書多維表格搭建。用飛書的話說，他們要讓業務工具本身成為 AI 工具。

和市面上多數 AI 工具激烈地用對話框來代替一切交互不同，飛書多維表格用了一種更自然的方式來接入 AI。

打開多維表格，你很難在第一時間就感受到 AI 的存在。但只需要新建一列列表，就能添加一個 AI 工具。飛書將這個功能命名為“字段捷徑”，所有的 AI 工具都被隱藏這里。不只有字節旗下的豆包、即夢等內部模型，DeepSeek、Kimi、智譜等外部模型也紛紛接入。

這種靈活取用 AI 的方式極具自由度。每一列都是一個 AI 節點，每一行都是一個 AI 工作流。你并不需要改變原有的業務流程，只需要將其中繁瑣部分交由合適的 AI 完成。

得到在飛書多維表格中搭建的 AI 智能客戶跟進系統，就用到了多個不同的 AI 工具。工作配方在群聊中抓取客戶跟進的語音消息，自動沉淀至多維表格中。數個字段捷徑則分別承擔語音轉寫、語義識別、用戶情緒分析、反饋建議等不同任務，最終形成一套完整的 AI 工作流程。

更重要的是，借助各類連接器和 RPA（機器人流程自動化）等后臺能力，飛書多維表格幾乎可以“接入一切”。無論是開放數據接口的主流電商平臺、ERP 系統，還是封閉數據的社交媒體和短視頻平臺，都能被統一接入到一張表中，打通商家的全平臺經營數據。

利用飛書多維表格進行電商直播管理

在直播場景中，許多商家都是多平臺開播，只關注一個電商平臺或者直播后臺的數據，很難了解全盤。他們往往需要在不同的直播數據工具中跳轉跟蹤，耗時又費力。

亞朵在介入電商場景后，就曾一度為多個平臺的數據分散問題困擾。有時為了了解一個達人的數據，他們甚至要同時打開七八十個網頁。達人運營評估需要連續觀察和周期性復盤，但手工匯總數據往往存在延遲，公司內部也缺少一個統一的任務流程和數據看板來跟進進度。

通過 API 接入和 RPA 批量抓取，亞朵在多維表格內搭建了一個“KOL 管理駕駛艙”，實現了全域數據自動入表、多樣化圖表集合呈現達人情況，項目推進有條不紊。

亞朵在飛書多維表格中搭建的“KOL 管理駕駛艙”

很多電商企業的實踐都超出了飛書原本的預期。歌力思通過多維表格搭建的小紅書智能 AI 管控工具，可以自動抓取小紅書上與品牌有關的筆記數據，兼具輿情監控、批量生成優質二創筆記等多個不同功能。

渝歐跨境是一家幫助海外品牌一站式經營的跨境服務商，他們在多維表格中搭建的“電商 AI 運營助理”，解決的是過去電商“人肉盯盤”的老大難問題，可以一站匯總天貓、淘寶、京東、抖音等多平臺多店鋪的運營數據，自動生成決策建議，7x24 小時全天候待命。

許多無法通過標準化工具滿足的電商需求，都能在多維表格中實現。比如逆向物流監控。電商行業對正向物流的管理已經十分完善，但針對退款退貨等逆向物流場景卻一直缺失。Babycare 通過飛書多維表格自行搭建的逆向物流監控系統，可以將異常件處理周期從 3 天縮短至 1 天，能大幅提升資損追款及退款維權處理效率。

這或許是多維表格相較于那些標準化的電商 AI 工具最大的不同。如果套用此前大火的 Manus 的概念，Manus 是用自然語言來驅動多個智能體分工協作完成任務，多維表格則是通過表格來實現不同 AI 工具的協作與流水化作業，只是多維表格更容易上手、更具定制化同時也更符合電商玩家需求。

從這個角度來說，每個電商人的后臺都需要一張多維表格。它不僅是將商家們從過去繁雜、低效的工作流程中解放出來，還能通過 AI 能力的加持真正實現電商數據與業務流程的打通，讓電商領域真正用上且用好 AI。

當表格成為系統

今年 3 月，胖東來首次對外全面公開銷售數據與管理制度。他們在官網上線了專門頁面，按日更新公司各門店、各品類的銷售指標。

胖東來官網公布的銷售儀表盤

不少行業人士驚訝地發現，胖東來官網的數據頁面正是基于飛書多維表格搭建的。這意味著，飛書多維表格已經成為胖東來管理銷售數據的核心系統。

不只是胖東來，越來越多零售公司都開始將飛書作為業務的核心系統。三只松鼠最核心的新品研發流程，如今也完全搭建在多維表格上。

零食企業 SKU 眾多，內部往往同時推進數十甚至上百個新品，牽涉多個部門的協同。按照傳統路徑，一個新品從立項到落地通常要三個月才能完成。

現在通過飛書多維表格，從需求洞察到產品上新和迭代、供應鏈管理等都實現在線化和自動化管理。據三只松鼠介紹，僅依靠工具層面的創新，公司日常協作效率提升就約 20%、單款新品的上新周期平均縮短 1/3 以上。

三只松鼠利用飛書多維表格管控新品研發全流程

核心還是 AI 能力的加持。以最早的市場需求洞察為例，通過字段捷徑中不同的 AI 工具結合，多維表格可以自動化收集全平臺同類產品的市場反饋、消費意愿乃至競品賣點，幫助產品負責人在立項前期就建立起準確判斷。

伊芙麗集團深耕服裝領域 20 多年，旗下擁有包括伊芙麗、詩凡黎、麥檬等多個服裝品牌。去年，他們嘗試從服裝領域跨界進入美妝行業，推出法國護膚品牌珂蒂絲。如果沿用傳統美妝行業的打法，新品牌推出將會產生巨額的營銷費用，公司難以承受。

他們想出的解決方式是“服美聯動”。借助伊芙麗原有的線下 2000 多家門店的積累，來向原有會員客戶針對性地推薦美妝產品。最早他們依賴人工方式統計數據，但難以對數據進行提煉，也無法對門店運營和會員營銷進行精細化管理。

飛書多維表格幫助他們解決了最核心的數據管理與智能分析需求。門店銷售數據從業務系統直接打通到多維表格中，會員信息、優惠券信息、導購業績都錄入到一張表格之中，即便高達百萬行的數據量也能有效承載。而這一系統的從最早立項到落地，最終只用了幾天時間。

伊芙麗利用飛書多維表格實現“服美聯動”

在成功實現美妝業務第二增長曲線的落地后，伊芙麗開始將所有業務場景都遷移到飛書，并向所有導購明確了“一切數據看飛書”的原則。

飛書認為，在 AI 時代，飛書多維表格的核心定位就是“AI 工作流搭建工具”，實現“先標準化，再規模化”。通過多維表格，資深操盤手可以將個人經驗和業務實踐通過搭建 AI 工作流的方式封裝起來，將復雜的業務流程直接“產品化”。

歌力思董事長夏國新對此深有感觸。他們通過飛書多維表格重新梳理了整個電商工作流，統一規劃、統一運營、統一任務和數據，整個公司的從部門管理到單場直播、內容生產乃至復盤總結都完全在多維表格中跑通。公司內部的電商負責人感嘆，“一個不怎么管電商團隊的人拿到這套流程，也能管個六七成。”

歌力思利用飛書多維表格重新梳理電商 SOP

朱蕭木形容說，飛書多維表格就是電商新的“生產工具”。換句話說，對很多電商企業而言，飛書多維表格的價值，或許已經不止于提升效率或節省成本，而是在成為一種新的業務底層設施。

從應用范圍和深度來看，飛書多維表格已經成為不少電商企業的核心業務系統。它支撐著數據的采集與整合，也承載著流程的拆解與執行。面對流程復雜、數據碎片化、組織協同要求高的零售與電商場景，多維表格所構建的是一套可持續演進的 AI 底座。

電商人的 AI 變革，或許可以嘗試著從一張表格開始。