今年双十一，有点不对劲。

大伙儿不觉得，过于安静了吗？

活动周期越拉越长，不知道哪天双十一活动悄摸就开始了。

各家的开门红、GMV 战报发是发了，但少了往年那种狂轰滥炸式的快感。

甚至那些烧脑的满减规则、红包游戏，今年好像都收敛了不少。

当然了，一部分原因可能是因为战线一拉长，咱们的兴奋感就被稀释了。

但要说是电商平台、商家们变佛系了，那必然不可能，他们只是换了个姿势卷。

今年的关键词，就是 AI。

咱先往回看看，自从双十一的概念出现以后，就进化了太多个版本。

最早的双十一很纯粹，11 月 11 号零点打开淘宝，然后闭眼买就行，因为真 · 全场五折。

但后来，双十一变成了好几家平台之间的混战，原本 24 小时就可以结束的战斗，硬生生拉到了一个月。

甚至咱马后炮会儿看，双十一也妥妥是个赛博年轮。像移动互联网革命、产业升级、消费变革这些宏大的趋势，都能从每年小小的双十一身上，看到缩影。

今年，虽说台前的锣鼓喧天少了，但幕后商家们拼刺刀的力度，那可是一点没小。特别是有了 AI 的加入，战斗已经全方位升级了。

趁着双十一，差评君也跟一些商家聊了聊，结果发现同样是备战大促，AI 要比人忙多了。

我本来以为，这帮商家口中的 AI，顶多就是写写文案，生成几张活动海报。但没想到，AI 在电商行业的落地，来得比咱们想象中更快也更深。

先来看个狠的，你以为玩 AI 的都是新势力？那格局就小了。

欧派家居大伙儿应该多少听说过吧，家居品牌里的老 OG，也是紧跟时下潮流搞起了直播。

他们现在有 300 多家经销商在搞直播，场面不小，但你可能想不到，他们之前直播对接的方法，有多原始。

我给大伙儿说说他们运营的日常：一个人要管 10 个经销商的直播账户。

这边，经销商劈头盖脸一顿输出："x 月 x 日申请开播，预算 xx"" 这场直播数据怎么样？"" 广告预算还剩多少？"。另外一边的运营，简直焦头烂额。

因为所有直播排期、投流预算，全靠群聊互相 @，消息一多就容易变成大型已读乱回现场。

直播完了，数据还得手动从后台扒下来，放在本地文件夹，谁需要了再进行复制数据、粘贴文本、发送消息的重复操作。

数据一盘散沙，决策就容易滞后，主管说要搞复盘，你说数据在某个运营的电脑 D 盘里，而且 Excel 表格只能告诉你 " 发生了什么 "，没法告诉你 " 为什么发生 "，更别提 " 下次怎么办 "。

但在今天这个电商疯狂内卷的档口，拼的就是选品要准、投放要快、复盘要细。你数据都拿不全，决策还慢半拍，拿什么跟别人打？

欧派家居很快就意识到了，他们需要 AI。

但有个问题，AI 看不懂散落在各个群聊里的 ok、收到，你也别指望它能调用本地文件里那些截图和 Excel 表。

这，其实也是 AI 在电商行业落地的门槛之一。

毕竟，你总得先把所有零散的、乱七八糟的业务信息归拢起来，再把它们变成 AI 能看懂的结构化数据吧？

所以欧派家居，更需要一个能让业务跟 AI 对上话的系统。

根据欧派家居那边的说法，他们今年尝试用飞书多维表格，搭了一套直播管理系统，这么说吧，自从接入飞书多维表格之后，经销商搞直播的整个画风都变了：

所有经销商，在一张表单里填好开播日期、开播预算、开播时段，这些信息自动汇总到多维表格里进行分类整理，谁在播、谁要播，一清二楚。

就连扒数据的活儿，都不用人干了。

多维表格唤醒 RPA 机器人，去抓取经销商的直播大屏。

这时候，AI 也开始干活了，对截图进行一波解析后，把广告消耗、直播间效果情况都挨个总结好，再自动填到对应的表格里。

现在别说一个人管 10 个直播账户了，30 个账户都不在话下。

所以你看，前两年还在说 AI 落地没有方向，但现在，通过跟飞书多维表格的融合，AI 还真跟电商碰撞出火花来了。

当然了，光举欧派家居的例子可能还不够，要看懂 AI 究竟是怎么改变这个行业的，咱就不能东一榔头西一棒子。

首先，AI 最直接的作用，就是把人从机械、重复的劳动中解放出来，让一个人也能顶一个团队。

真不是我吹，咱直接来看蕉内备战双十一的情况，光是视觉设计需求的对接，就有得受了。

运营吭哧吭哧写完需求文档甩给设计，设计排期再制作，一来一回，2 个工作日能把设计图落地就算烧高香了。

但用了 AI 以后，运营现在也能当半个设计用了。。

在多维表格里先把基础的商品原图和样式图放上去，再把所有的设计需求都列出来，让 AI 根据具体需求生成设计图。

就比如，运营想把左边这套衣服，换到右边的模特身上。

AI 经过三轮加工，不光 10s 就能给模特换衣服，还加上了促销信息，甚至 Logo 也可以一键添加，你就说效率高不高吧。

还有换内裤颜色、让模特抱购物篮，这些都不需要实拍，也不需要 PS，运营自己就能直接用 AI 生成 N 版商品设计图。

直播公司交个朋友那边也一样，单兵作战能力被 AI 加强了。

大伙儿可能不太清楚，购物车商品链接下面的那一行小字，在业内被称为利益点，可以简单理解为卖点、亮点，包含了产品特性和价格信息。

交个朋友一场直播下来，要写 500 条这样的利益点，这活儿听着简单，但很费人。

因为利益点既要符合产品特性，又得遵守平台规则，还不能超过 36 个字符。这活儿往往需要 3 个人，专职干 12 个钟头，干到最后人都麻了。

但今年 2 月之后，交个朋友也学机灵了。他们基于飞书多维表格，让 AI 先学一学过往的爆款卖点、优秀案例，再批量生成符合要求的利益点。

不能说每一条都堪称完美，但现阶段 AI 至少能在保证效率和价格正确的同时，让利益点都达到了及格线。

现在，交个朋友的直播间只需要一个人干 25 分钟，就能搞定 500 条利益点，而且这 25 分钟更多是在想怎么从 1-10，而不是如何从 0-1。

不过有一说一，如果 AI 只是让个人效率起飞，但工作流程还是老样子，那该卡的地方可能还是会卡。

所以有没有一种可能，AI 可以帮咱优化业务流程？

答案是肯定的，而且电商行业已经用起来了。

过去，绝大多数公司的电商业务，都在一个混乱的系统上跑着，这个系统也叫 " 群聊 +Excel+ 大脑记忆 + 经验主义 "。

拿亚朵星球的达人管理来说，运营为了评估一个达人，得打开蝉妈妈、星图等好几个平台，最多的时候，同时打开了快 80 个网页，眼都挑花了。

还没完，往下你要推进项目吧，但是任务进行到哪、项目状态怎么样、负责人是谁。。。这些信息没有一个统一管理的地方。更别提达人的评估和后期复盘，还是纯手工汇总的。。。

面对高速增长的业务需求，亚朵星球的解决思路就是快刀斩乱麻，他们把整个达人管理可能会涉及到的业务，从头到尾梳理了一遍，然后全都塞进了一张表里。

收集达人数据要在多个网页反复横跳？行，那就干脆拿 API 和 RPA 当搬运苦力，自动抓取那些分散在各个平台的数据，再填到表里。

过去项目进度不清晰，症结在于信息不互通。所以亚朵星球也借飞书多维表格，把所有流程和项目进度都摊在了一张大表上， 谁在干啥、干到哪了，一目了然。

至于后期复盘，也更省事儿了。

运营只需要设置好抓哪些跟品牌相关的内容、什么时候抓，多维表格就可以在全网自动抓取内容，而且互动指标和转化也能给你算得明明白白。

这样一来，数据不再是分散的，而是变成了统一的、可管理的状态。

聊下来，差评君觉着飞书多维表格不只是一张表那么简单，它更是一个能让 AI 跑起来的业务系统。

如果说AI是电商行业的未来，那么飞书多维表格，就是在帮大伙儿拥抱这个未来。

从新锐的 MCN 机构，到传统的家居巨头，大家不约而同地选择，用飞书多维表格来重塑自己的业务。

他们追求的，不仅仅是业务上的效率，更是一种经营模式的进化。

因为电商这个行业，拼的就是，谁能更快抓住市场的机会、谁的决策更准确。

过去，电商跑的是经验驱动模式，选品靠经验，决策凭感觉，不可否认，它有赌的成分。

而 AI 能做的，就是把经验和方法论，沉淀到飞书多维表格这个系统里，帮企业在决策过程中，提供更多的确定性。

这，或许才是AI给电商行业带来的，最深刻的改变。

当然，回到咱们消费者本身，也希望商家既然后台已经用上 AI，前台就别再拿各种复杂的活动机制，来折磨我们了。

该打折打折，该赚钱赚钱，少点套路多点真诚好吧。

最后再做个预告，11 月 1 日，飞书会在视频号搞个电商提效专场直播，感兴趣的朋友可以去瞅瞅。

撰文：没瓜西