电商人的后台，应该有张飞书多维表格

作者｜王彬

封面｜禾风一漾

诞生了 17 年之久的双十一，今年似乎终于到了变革的时刻。

如果说去年大模型在电商领域尚处于探索阶段，今年各大平台已经纷纷将 AI 作为大促的绝对主角。天猫对外宣称迎来首个 AI 全面落地的双十一，京东强调今年是 AI 等新技术融入程度最深的一届，抖音电商甚至开始探索大模型直接带货，重塑商品推荐逻辑。

尤其体现在对商家经营提效方面，AI 介入程度更深。几大平台都基于自家大模型推出了各类 AI Agent 工具，涵盖客服、设计、运营等电商经营的诸多环节。AI 从幕后走向台前，已然成为电商行业新的基础设施。

但这些都属于平台方面的技术落地，提供的都是基于平台的标准化工具。而大多数商家都是全平台经营，业务运行逻辑也各不相同，很难完全用单个平台的标准化工具全面打通。

10 月 28 日，一直以效率提升著名的飞书也宣布加入双十一备战。飞书认为，电商将是首个被 AI 深度变革的行业，他们将帮助商家用好 AI 与飞书多维表格，重构电商效率。

2020 年 11 月，飞书在国内率先推出了多维表格。这是一种兼具定制化、可视化与自动化能力为一体的数据库工具，一经推出即在各行业风靡开来，甚至被不少企业用来搭建自身的业务系统。现在，多维表格几乎已成为所有在线办公软件的标配。

AI 时代到来，由于与业务系统的全面打通，多维表格也被视作是企业落地 AI 的第一入口。这次飞书加入双十一备战，就是要用多维表格打通 AI 与业务落地的鸿沟。

在电商平台们纷纷推出专有 AI 工具的当下，飞书的路径稍显不同。在 AI 全面落地电商的过程中，多维表格能帮助商家们真正用上且用好 AI 吗？

为什么飞书也要备战双十一？

双十一期间，电商平台们发力 AI 的逻辑很好理解。在 AI 重塑一切的背景下，平台们需要一个节点来对外展现自身的落地实践，吸引更多商家使用。

只是这个逻辑很难套用到飞书身上。作为一个通用的办公协作软件，它并不只为电商服务，也没有直接的交易场景。过去，飞书更多出现在企业数字化、组织管理这些语境里，与双十一这样的零售节点几乎没有交集。

因此，当飞书也宣布加入双十一备战时，多少让人有些意外。他们对外喊出的口号也更激进些，称“电商是中国首个真正被 AI 深度变革的行业”。

这种判断并非空穴来风。年初，飞书多维表格的一位产品经理参加了一场得到新商学的线下论坛。这本来只是一个介绍 AI 提效的分享会，但到场的参会者几乎都来自电商行业。

他后来回忆，半小时的分享里，现场商家们的手机几乎就没有放下过，一直都在举着手机拍摄。商家们不关心那些大而空的行业判断和趋势，只关心落地。AI 到底怎么在电商应用？有没有已经跑通的案例？怎么才能让 AI 和现有业务结合？

飞书的后台数据也能印证这种热度。在飞书多维表格上自发涌现的 AI 实践中，高达 70% 的应用都集中在电商领域。今年以来，飞书面向电商的专场直播转化率也远超其他行业。

过去一年，飞书多维表格团队频繁走访电商商家，想弄清这股热度从何而来。他们最后总结出三个核心原因：一是电商的数据基建最为完备，天然适合 AI 生长；二是电商内容生产量巨大，恰好匹配 AI 批量化、标准化生产的特点；三是电商行业竞争激烈，迭代迅速，商家们对于 AI 提效的需求更大，也更敢于尝试新技术。

事实上，早在今年飞书宣布加入双十一备战之前，就已经有不少电商企业率先在多维表格中用上了 AI，尝试着用它来分担设计、投放、客服等基础性工作，减少重复劳动。

服饰品牌蕉内介绍，每逢双十一、618 等大促节点，电商头图、商品封面、商品详情页的设计需求就随之激增，公司设计师在平峰期间尚能满足需求，但一到大促节点就捉襟见肘。更关键的是，这些设计工作近 80% 都是重复性设计需求，全部交给设计师也是一种资源浪费。

后来，他们尝试在飞书多维表格中搭建了一个 AI 工作流，让大模型来承担设计部分基础工作。运营同学只需要在表格中输入自然语言，AI 就能根据需求生成媲美专业设计的商品封面图。原本需要花费两天时间才能落地的设计流程，现在运营人员在数分钟就能完成，无需设计介入。

去年创办了营养工厂的朱萧木形容说，飞书多维表格解决的就是很多重复性、低知识含量但又不得不做的工作。他们用飞书多维表格搭建了多个 AI 解决方案，涵盖 AI 客服系统、AI 文献阅读、AI 报销等不同业务场景。

比如在客服场景下，过去客服虽然承担着最前线的用户沟通工作，但一直缺乏有效的数据积累。人工汇总往往滞后且误差较大，管理者也无法及时捕捉用户真实诉求，对业务帮助不大。

借助飞书多维表格，朱萧木搭建了一个 AI 客服系统。客服可以实时将与用户的所有聊天记录都上传到表格中，大模型自动识别客诉意图并生成回复模板，统计用户需求和客诉情况，还能对客服工作量化评分。这些数据最终又能汇总到一张智能图表上，生成实时数据大屏。

营养工厂搭建的 AI 客服系统

朱萧木说，这个工作本来需要专人负责才能完成，现在只需要一张表格就能实现 24 小时监控，“作为老板我可以一眼就能了解核心数据。”他们的客服响应时效较此前提升了 70%、疑难问题解决率提升超 90%。

这样的案例还有很多。交个朋友用多维表格来批量生成直播话术和商品利益点，原本需要 3 个人花费一整天时间完成的工作，现在只需 1 个人 25 分钟就能完成。MCN 机构禾风一漾通过多维表格打通达人直播的全链路流程，海量达人的月度 GMV 统计、利润测算、单场直播复盘都在一张表格中呈现。

每一列的 AI

你或许会感到疑惑。市面上的 AI 生图、AI 客服软件一抓一大把，电商平台们也都提供了类似的数据分析和自动化工具，从淘宝的生意参谋到京东的京小智，几乎覆盖了商家经营的每一个环节。在工具如此丰富的情况下，为什么还有那么多商家选择用飞书多维表格来切入 AI？

其实，许多商家之所以抛弃这些市面上已有的 AI 工具，并不是它们不好用，而是没法和自己现有的业务流程打通。许多商家在长时间的经营中已经形成了一套固有的工作流程，也很难在短期完全抛弃。

但这些问题对于飞书来说不存在障碍。它本身就是与公司业务最贴近的工具，甚至许多公司的数据系统就完全基于飞书多维表格搭建。用飞书的话说，他们要让业务工具本身成为 AI 工具。

和市面上多数 AI 工具激烈地用对话框来代替一切交互不同，飞书多维表格用了一种更自然的方式来接入 AI。

打开多维表格，你很难在第一时间就感受到 AI 的存在。但只需要新建一列列表，就能添加一个 AI 工具。飞书将这个功能命名为“字段捷径”，所有的 AI 工具都被隐藏这里。不只有字节旗下的豆包、即梦等内部模型，DeepSeek、Kimi、智谱等外部模型也纷纷接入。

这种灵活取用 AI 的方式极具自由度。每一列都是一个 AI 节点，每一行都是一个 AI 工作流。你并不需要改变原有的业务流程，只需要将其中繁琐部分交由合适的 AI 完成。

得到在飞书多维表格中搭建的 AI 智能客户跟进系统，就用到了多个不同的 AI 工具。工作配方在群聊中抓取客户跟进的语音消息，自动沉淀至多维表格中。数个字段捷径则分别承担语音转写、语义识别、用户情绪分析、反馈建议等不同任务，最终形成一套完整的 AI 工作流程。

更重要的是，借助各类连接器和 RPA（机器人流程自动化）等后台能力，飞书多维表格几乎可以“接入一切”。无论是开放数据接口的主流电商平台、ERP 系统，还是封闭数据的社交媒体和短视频平台，都能被统一接入到一张表中，打通商家的全平台经营数据。

在直播场景中，许多商家都是多平台开播，只关注一个电商平台或者直播后台的数据，很难了解全盘。他们往往需要在不同的直播数据工具中跳转跟踪，耗时又费力。

亚朵在介入电商场景后，就曾一度为多个平台的数据分散问题困扰。有时为了了解一个达人的数据，他们甚至要同时打开七八十个网页。达人运营评估需要连续观察和周期性复盘，但手工汇总数据往往存在延迟，公司内部也缺少一个统一的任务流程和数据看板来跟进进度。

通过 API 接入和 RPA 批量抓取，亚朵在多维表格内搭建了一个“KOL 管理驾驶舱”，实现了全域数据自动入表、多样化图表集合呈现达人情况，项目推进有条不紊。

很多电商企业的实践都超出了飞书原本的预期。歌力思通过多维表格搭建的小红书智能 AI 管控工具，可以自动抓取小红书上与品牌有关的笔记数据，兼具舆情监控、批量生成优质二创笔记等多个不同功能。

渝欧跨境是一家帮助海外品牌一站式经营的跨境服务商，他们在多维表格中搭建的“电商 AI 运营助理”，解决的是过去电商“人肉盯盘”的老大难问题，可以一站汇总天猫、淘宝、京东、抖音等多平台多店铺的运营数据，自动生成决策建议，7x24 小时全天候待命。

许多无法通过标准化工具满足的电商需求，都能在多维表格中实现。比如逆向物流监控。电商行业对正向物流的管理已经十分完善，但针对退款退货等逆向物流场景却一直缺失。Babycare 通过飞书多维表格自行搭建的逆向物流监控系统，可以将异常件处理周期从 3 天缩短至 1 天，能大幅提升资损追款及退款维权处理效率。

这或许是多维表格相较于那些标准化的电商 AI 工具最大的不同。如果套用此前大火的 Manus 的概念，Manus 是用自然语言来驱动多个智能体分工协作完成任务，多维表格则是通过表格来实现不同 AI 工具的协作与流水化作业，只是多维表格更容易上手、更具定制化同时也更符合电商玩家需求。

从这个角度来说，每个电商人的后台都需要一张多维表格。它不仅是将商家们从过去繁杂、低效的工作流程中解放出来，还能通过 AI 能力的加持真正实现电商数据与业务流程的打通，让电商领域真正用上且用好 AI。

当表格成为系统

今年 3 月，胖东来首次对外全面公开销售数据与管理制度。他们在官网上线了专门页面，按日更新公司各门店、各品类的销售指标。

不少行业人士惊讶地发现，胖东来官网的数据页面正是基于飞书多维表格搭建的。这意味着，飞书多维表格已经成为胖东来管理销售数据的核心系统。

不只是胖东来，越来越多零售公司都开始将飞书作为业务的核心系统。三只松鼠最核心的新品研发流程，如今也完全搭建在多维表格上。

零食企业 SKU 众多，内部往往同时推进数十甚至上百个新品，牵涉多个部门的协同。按照传统路径，一个新品从立项到落地通常要三个月才能完成。

现在通过飞书多维表格，从需求洞察到产品上新和迭代、供应链管理等都实现在线化和自动化管理。据三只松鼠介绍，仅依靠工具层面的创新，公司日常协作效率提升就约 20%、单款新品的上新周期平均缩短 1/3 以上。

核心还是 AI 能力的加持。以最早的市场需求洞察为例，通过字段捷径中不同的 AI 工具结合，多维表格可以自动化收集全平台同类产品的市场反馈、消费意愿乃至竞品卖点，帮助产品负责人在立项前期就建立起准确判断。

伊芙丽集团深耕服装领域 20 多年，旗下拥有包括伊芙丽、诗凡黎、麦檬等多个服装品牌。去年，他们尝试从服装领域跨界进入美妆行业，推出法国护肤品牌珂蒂丝。如果沿用传统美妆行业的打法，新品牌推出将会产生巨额的营销费用，公司难以承受。

他们想出的解决方式是“服美联动”。借助伊芙丽原有的线下 2000 多家门店的积累，来向原有会员客户针对性地推荐美妆产品。最早他们依赖人工方式统计数据，但难以对数据进行提炼，也无法对门店运营和会员营销进行精细化管理。

飞书多维表格帮助他们解决了最核心的数据管理与智能分析需求。门店销售数据从业务系统直接打通到多维表格中，会员信息、优惠券信息、导购业绩都录入到一张表格之中，即便高达百万行的数据量也能有效承载。而这一系统的从最早立项到落地，最终只用了几天时间。

在成功实现美妆业务第二增长曲线的落地后，伊芙丽开始将所有业务场景都迁移到飞书，并向所有导购明确了“一切数据看飞书”的原则。

飞书认为，在 AI 时代，飞书多维表格的核心定位就是“AI 工作流搭建工具”，实现“先标准化，再规模化”。通过多维表格，资深操盘手可以将个人经验和业务实践通过搭建 AI 工作流的方式封装起来，将复杂的业务流程直接“产品化”。

歌力思董事长夏国新对此深有感触。他们通过飞书多维表格重新梳理了整个电商工作流，统一规划、统一运营、统一任务和数据，整个公司的从部门管理到单场直播、内容生产乃至复盘总结都完全在多维表格中跑通。公司内部的电商负责人感叹，“一个不怎么管电商团队的人拿到这套流程，也能管个六七成。”

朱萧木形容说，飞书多维表格就是电商新的“生产工具”。换句话说，对很多电商企业而言，飞书多维表格的价值，或许已经不止于提升效率或节省成本，而是在成为一种新的业务底层设施。

从应用范围和深度来看，飞书多维表格已经成为不少电商企业的核心业务系统。它支撑着数据的采集与整合，也承载着流程的拆解与执行。面对流程复杂、数据碎片化、组织协同要求高的零售与电商场景，多维表格所构建的是一套可持续演进的 AI 底座。

电商人的 AI 变革，或许可以尝试着从一张表格开始。