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②使用自带的软件商店
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③使用下载资源
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🎋🏋️🐮第六步:🏈更新和激活(如果需要): 第一次启动飞书改变双11战局软件时,可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新,以确保使用的是最新版本,这有助于修复已知的错误和提高软件性能。
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飞书改变双11战局2024更新心,但也知道自己今生都要受此人差遣,就算死,元神也会被永镇锁魂塔。
> 厂商新闻《飞书改变双11战局》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-06 21:46
把时间调回2021年,四年前的双11,站在主角位置的,是神一般的薇娅和李佳琦。那年双11预售的第一天,俩人加起来一共创造了200.72亿人民币的销售额。
什么概念?那年A股4553家上市公司,前一年收入超过200亿人民币的只有387家,这俩人一晚上的销售额,比A股91.5%的上市公司都多。
怎么卖的呢?用Excel。
来自超头团队的三张表,是那年双11期间霸占用户最大注意力的社群传播材料。一张来自李佳琦,包含16个工作表、439款商品信息;第二张来自薇娅,收录了499款产品,用红黑黄三色标注“必抢爆款”;最后一张表叫“【内部搬运】天猫双11超级爆款清单持续更新ing”,工作材料出来冒充营销材料,凌晨还有数千人在线查看。
李佳琦双11攻略文档
薇娅双11攻略文档
在那个时间点上,Excel站在全中国电商行业最最核心的C位,代表着一种极致的高效与透明,也许没人想到,仅仅四年之后,它会变成电商行业某种落后生产力的标签。
取而代之的是各种平台和分析工具带来的比价插件,品牌开始核算成本推出更简单的规则,价格体系的管控也从单一渠道扩大到了全网全平台。店播崛起,任何一个品牌主播,都可以和你畅谈全网最低价,反而是李佳琦直播间预售比现货还贵,惨遭大规模客诉和退货,网传一夜赔掉8个亿。
有人因Excel汇总数据太慢,导致数据协同失灵而陷入库存失控、价格算错、发货延迟的泥潭;就有人凭借飞书多维表格,以数倍于传统公司的人效创造着增长奇迹。2025年双11期间的每一个午夜,都有两个平行的世界在同时运转。一道由工具效率划出的鸿沟,正在静默地决定无数电商企业的生死。
断裂带:电商人的“数据绝境”
2021年,超头主播们的巅峰之年,也是国家反垄断介入,互联网平台开始纷纷“拆墙”的一年。但“副作用”是,纷繁复杂的平台、KOL、达人及分析工具在压制力量变小后开始疯狂涌现。有形的相互屏蔽销声匿迹,无形的数据壁垒却愈演愈烈。
四年间,数据维度被越切越细,数据来源越来越散,而数据收集和分析的难度也越来越高。越来越多的从业者,由于处理不了极度散乱、庞大,却还碎片化的市场信息和数据,被迫开始了蒙眼狂奔。
母婴品牌Babycare每天至少要花2个小时以上来进行日常数据的分析维护,异常件处理需与仓库协同,平均处理周期高达3天之久。多品牌国际时尚集团歌力思前一次大一点的协同复盘,一度要持续半个月之久,仅仅是为了搞清楚一场跨平台促销的真实效果,就要从抖音罗盘、淘宝生意参谋、京东后台等一二十个系统工具中导出成千上万条数据,再复制粘贴到几十张结构各异的Excel表格中进行人工比对,每个渠道的模板还不一样。
图片来自:飞书
每个平台都说自己的效果最好,但等你真的想要看清全局的时候,就像在透过几十块破碎的镜片观察同一件东西,永远拼不出一张完整的图。更可怕的是,流量实在是太贵了,任何影响流量变现效率的数据壁垒,都是在割电商企业的肉。
从业者们看得到生意,看得到爆品,看得到机会,但一考虑到对流量的投入产出比,就发现自己看不见利润了。
比数据孤岛吞噬利润更致命的是,无法被好好利用的数据,带来了决策的延迟。在这个以分钟甚至秒计算反应速度的行业,很多人即使知道不能再靠经验选品和规划库存,却也因为无力处理极其庞大和散乱繁杂的数据,只能睁眼等死。
于是,在刚刚过去的那个夏天,有人的仓库里堆着30万的滞销夏装,爆款防晒衣却断货半个月。有人囤了十万片烟酰胺面膜,五万片滞销,还因为仓库被占进不了抗初老精华,导致一个大促亏掉二十万人民币。效率的代差,在此刻直接等同于直接的利润空间,甚至是生存概率的差异。
AI生成的“库存灾难”海报
歌力思找到的解决方案是飞书多维表格。它们先是梳理了整个电商工作流,制定了一套高效工作的SOP。接着在多维表格里,建立了一批业绩复盘机器人,自动抓取所有的电商数据,写入多维表格。
写入不够,还要分析,业绩复盘机器人会通过表格里规定的要求直接分析数据,直接输出多维度的分析结果。
这些数据,被喂给表格内直接调用的Coze和Aily智能体,不断激发创作灵感。仅今年618期间,上线没多久的这套系统,就通过宙斯流体脚本剪辑的视频,给品牌直接引流产生了超过7万人民币的GMV。
歌力思用AI制作的视频封面
数据调用也再不需要靠眼睛寻找,而是简单的输入,就能实现智能查找和自动化播报。团队的生产力被大幅解放,时间效率提升了89%,节省出来的时间和精力投入到直播间GMV提升和思考以及短视频内容上之后,按照直播GMV提升数3W/4h计算,直接GMV创收每个月可提升至少约65万;短视频内容条数一个月至少可增加25条以上,那么短视频内容在多电商平台、线下共用产生的GMV价值效益,每个月至少不少于约25万人民币,总体收益至少不少于90W+/月。
而在利润空间之外,智能化工具所带来的决策速度,也带来了远远高于现有生意的进化机会。
同样是2021年,24岁的刘世奇背着书包飞到福州,参加了第一届跨境电商展,当场决定要成为跨境电商行业的一员。那时候没有AI,也没有飞书,他用蹩脚的英文在平台和欧洲的买家聊单子,从晚上7点一直聊到第二天中午12点。拿命在内卷到极致的鞋服行业里开出了第一单。
三年后,刘世奇每天刷TikTok,用智能体爬取最近24小时的热点,再爬爆款产品图,然后把所有素材放进飞书的多维表格里,让多维表格自动给这些素材打标签归类。流行元素,新晋热词,设计方面的趋势和流行趋势的重合区,AI都会帮他分析,再输出到表格里。
刘世奇
他每天就对着这张表格研究选品,自言最核心的竞争力在选品和服务,但公司甚至没有运营岗位,运营系统就跑在多维表格里,最终依赖极高的产品迭代速度和服务效率,他带着一个仅有 6 人的团队创造了 3000 万的年营收。
破局点:飞书多维表格的“效率革命”
用刘世奇的话说,做电商最怕的不是选错,是选晚。有时候“你想好了,但市场已经换台了”,所以决策越快越精准,就越有可能从行业里跑出来。所以越是重复的工作,就越没有必要用人做,多维表格成为了一个很好的载体,把重复的工作处理掉,把结果输出在表格里,然后由经验丰富的从业者去做最终的复杂判断。
Excel作为上一个时代的“效率图腾”,在当下多平台、高实时、强协同的电商环境中,已显得力不从心。我们把它叫做上一个时代的表格。
所以,这一个时代的表格应该是什么样的呢?
它必须能够在线协同,实时更新,保证数据的时效性;
它必须能够接入RPA工具,接口丰富,能够自动爬取各个平台的有用信息,把分散化的数据结构化起来;
它必须能够嵌入AI,让AI来处理这些爬取到的繁杂信息,让结构化的数据换来结构化的分析结果;
它还要足够灵活,随时根据不同使用者的需要,改变查看、编辑权限,变换分析维度,甚至是更改抓取的内容。
最后,它的构建、调整成本,还要足够低。
而这一切,飞书多维表格全都能做到。当一个工具能够达到这样的水平,那么会用工具的人,就将对不会用的人实现降维打击,无论是生意形态,还是组织形态,都会产生高速的进化。
交个朋友直播间是这种升级的典型受益者。他们的“直播驾驶舱”接入了抖音、淘宝等六大平台数据,GMV、用户画像、实时评论等关键指标在一张表上清晰可见。过去,直播间购物车里那行“勾人下单”的小字,一场直播要写500条,运营每天需要3个人投入12+小时来完成这项工作。
就是这些“一句话营销话术”,每天要安排3个人投入12+小时才能写完
现在通过结合其自研的“朋友云直播业务中台系统”与多维表格AI,仅需1个人投入25分钟就能完成,提效3900%。从2月改造项目落地以来,已经累计生成45300+条利益点,释放了业务侧90600+分钟工作时间。
现在,公司开始利用多维表格的问卷、工作流功能,提前收集检测达人的封面图,前置给出优化建议、控制违规风险。爆款封面的收集总结所需时间,从2个人18小时+,被优化到了1个人,1分钟,提效17900%。沟通成本从1个达人平均至少20分钟,优化到了1个达人,1个AI问答,30秒解决战斗,提效3900%。甚至连过去要花2-3天写的培训文档,AI也能3分钟生成,效率是以前的59倍。
这种升级更迷人的地方在于,它甚至不需要使用者具备编程能力。
亚朵酒店的体验总监对此深有体会:新员工扫码就能操作系统,三步操作就能完成爆品数据抓取。“点三下手机背板,想要的数据就出来了。”这种近乎“傻瓜式”的操作,让业务人员能够专注于业务本身,而不是工具的使用。
Babycare通过飞书将异常件处理周期从3天压缩到1天;茶百道用智能表单将门店筹建周期缩短40%;胖东来甚至把多维表格生成的数据看板直接放到了官网,每一条关键数据都在实时更新。
胖东来官网上每天12点都会更新飞书多维表格制作的销售仪表盘
这些案例背后,是飞书多维表格对电商行业痛点的精准打击:它用全域数据整合链接了“数据孤岛”,用AI深度集成解决了“决策延时”,用电商人最习以为常的表格形式,带来了使用门槛的极致降低,和调用形式上的极致灵活。最后用流程规范,推动了一个企业的组织协同进化。
工具的价值,从来不是让复杂的事情变得更复杂,而是让复杂的事情变得简单。在这场效率革命中,飞书多维表格就像一根杠杆,让中小团队也开始撬动巨大的数据宝藏。
新物种:AI原生的“电商指挥官”
AI的确在改变千行万业,但是真正被颠覆的行业,电商或许是第一个,这同样也是飞书的判断。
在其他行业,AI的变革需要一个漫长的过程,比如制造业,要获得足够的数据训练AI,首先要解决的就是设备的数字化,要付出高成本加装各种各样传感器,甚至比如高炉炼钢这样的场景下,连传感器都装不了。
但电商不一样,AI苦于没有训练数据,但电商数据基础极其成熟,反而苦于数据多得处理不完。两个行业的痛点几乎天作之合。
这种契合度催生了“寒武纪式”的创新爆发。亚马逊调研显示,78%的中国卖家使用或考虑使用人工智能生成服务,中国义乌小商品集散中心本土智能服务平台接入DeepSeek等AI工具,近3万家商户累计使用AI相关应用超10亿次。而据《全球数字贸易发展报告2025》预测,到2032年AI在电商领域的市场规模将达457.2亿美元。
而研究了一系列企业使用多维表格的案例之后,我对这张表格最直观的感觉是——这可能是目前普通中小商家,最低成本,最低门槛,所能获得的最有实用价值的企业私有AGI了。
飞书多维表格的特殊在于,它用电商人最熟悉的表格形态,降低了AI的使用门槛。其本质是一个可自定义的“私有化模型训练场”——以最熟悉的表格形态,完成了最彻底的效率革新,就像给每个从业者配了一位永不疲倦的AI指挥官:
提示词即育种,当珀莱雅团队在表格中设定“抓取小红书美妆热词”时,相当于为AI划定了学习范围;字段即骨架,“成分趋势”“价格敏感度”等列标题构成AI的分析维度;看板即产出,AI分析结果自动填入表格,形成动态更新的知识体系。
表格的形式,让非技术背景的业务人员最大程度地介入了AI的训练之中。你在表格里规定用哪一个工具,抓取哪些信息,决定了AI的语料库;接着用提示词限制了它处理信息的规则,决定了这个AI的“研究方向”;最后AI把结果输出在了下一格里,你开始像批奏折一样告诉他什么是好什么是坏,接着把调整后的结果再次复用,形成结构化的知识库,推动效率的飞轮。
而变革的更进一步影响,是决策权的下沉。
当一线员工能直接调用AI分析数据时,中层管理的审批流程被极大简化。当一线员工能直接调用AI分析数据时——决策权正在向听得见炮火的人转移。这种“人人都是中台”的模式,打破了传统科层制的效率天花板。运营可以直接生成封面,业务可以直接决定爆款文案,营养工厂的客询、客诉由AI驱动普通客服人员回复,高薪聘请的医学团队得以从繁琐的论文翻译和关键信息提取中解放,将精力聚焦到核心的科研与科普业务。所有人都在做自己最擅长的事情,产生最大的效益。
结语
如同蒸汽机开启了工业革命,飞书多维表格这样的工具,正在重写电商的生产关系。
当你的竞争对手用AI将试错周期从月压缩至小时级,而你还在手工核对表格时,淘汰的倒计时已经开启。这张看似普通的表格,正是新航海时代的船票——不会使用AI工具提高生产力的人,将没有未来的入场券;而一旦掌握了将复杂性封装为简单性的能力,等待你的,将是星辰大海。
关于如何使用飞书AI电商提效,11月8日还有《飞书AI真能用|电商提效专场》分享会。感兴趣的可以预约观看视频直播。
一、修复bug,修改自动播放;优化产品用户体验。
二、 1.修复已知Bug。2.新服务。
三、修复已知bug;优化用户体验
四、1,交互全面优化,用户操作更加便捷高效;2,主题色更新,界面风格更加协调;3,增加卡片类个人数据
五、-千万商品随意挑选,大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖,更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式,轻松下单,快捷支付-新浪微博,支付宝,QQ登录,不用注册也能购物-支持商品收藏,随时查询喜爱的商品和历史购物清单。
六、1.bug修复,提升用户体验;2.优化加载,体验更流程;3.提升安卓系统兼容性
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