今年的双十一，似乎透着一股不同寻常的平静。
大家有没有觉得，今年的购物节显得有些过于安静了？
活动周期一再拉长，仿佛双十一的预热和促销活动，不知不觉中就已经悄然启动。
虽然各家电商平台和商家纷纷发布了“开门红”和GMV（商品交易总额）的成绩单，但与往年那种铺天盖地的宣传攻势和狂欢氛围相比，今年的声势着实弱了不少。
就连那些曾经令人挠头的满减规则、复杂难懂的红包游戏，今年也似乎有所收敛。
当然，活动战线拉长，导致消费者的兴奋感被逐渐稀释，这无疑是一个原因。
但要说电商平台和商家们因此变得“佛系”了，这是不可能的。他们只是换了一种方式，在暗中加剧竞争。
而今年的关键，无疑是“AI”。
回顾历史，自“双十一”概念诞生以来，这个购物节已经经历了多次迭代和演变。
最初的双十一，可谓是纯粹而直接。在11月11日零点，打开淘宝APP，就能享受真正的全场五折优惠，选购体验直观且划算。
然而，随着时间的推移，双十一演变成了多家电商平台之间的激烈混战。原本短短24小时的促销活动，被无限期拉长，甚至蔓延至整个11月。
从更宏观的视角来看，每年的双十一都可以被视为数字时代发展的一个缩影。像移动互联网的兴起、产业结构的升级以及消费模式的变革等重大趋势，都能在这一购物节的演变中找到其独特的印记。
尽管今年双十一的表面锣鼓喧天之声有所减弱，但幕后商家们为了争夺市场份额，拼杀依旧激烈。特别是随着人工智能（AI）的融入，这场竞争已经升级到了一个全方位的维度。
借着双十一的契机，我们与一些商家进行了交流，结果令人意外：在备战大促的过程中，AI似乎比人类员工更加忙碌。
起初，我以为商家所说的“AI”仅限于文案撰写或活动海报的生成，但事实证明，AI在电商行业的落地和应用，已经远远超出了我们的预期，其速度和深度都令人瞩目。
值得一提的是，一些传统行业的巨头也在积极拥抱AI，这打破了“只有新兴科技公司才玩AI”的刻板印象。
例如，知名家居品牌欧派家居，作为行业内的资深玩家，也紧跟潮流，大力发展直播业务。
欧派家居目前拥有超过300家经销商参与直播，规模可观。然而，在引入AI之前，他们的直播运营方式却显得相当原始。
据了解，一名运营人员需要同时协调管理10家经销商的直播账户。经销商们纷纷在群聊中发布需求：“x月x日申请开播，预算xx”、“这场直播的数据如何？”、“广告预算还剩多少？” 如此频繁的沟通，使得运营人员不堪重负。
由于所有直播的排期和广告投放预算都主要依靠群聊中的信息互传，消息一多就容易造成信息混乱，甚至出现“已读不回”的情况。
直播结束后，数据的提取也需要人工操作。运营需要从后台下载数据，保存在本地文件夹，然后根据需求进行复制、粘贴和发送等重复性工作。
数据分散，决策链条自然会拉长。当主管要求进行复盘时，如果数据分散在某个运营的本地电脑某个角落，或者Excel表格只能提供“发生了什么”的静态信息，而无法解释“为何发生”，更别提“下一步该怎么做”的指导，那么决策的效率和质量都会大打折扣。
在当前电商行业激烈的内卷态势下，竞争的核心在于选品是否精准、投放是否迅速、复盘是否深入。如果连最基础的数据都无法完整获取，决策又慢半拍，又如何能在激烈的市场竞争中脱颖而出？
欧派家居很快认识到了AI的价值，并开始寻求解决方案。
然而，AI面临的挑战不容忽视：它无法直接理解群聊中的“ok”或“收到”等非结构化信息，也无法直接调用本地文件中的截图和Excel表格。
这恰恰是AI在电商行业落地过程中面临的一大门槛：如何将零散、杂乱的业务信息进行归集，并将其转化为AI能够理解的结构化数据。
因此，欧派家居迫切需要一个能够实现业务信息与AI有效对接的系统。
据欧派家居方面介绍，今年他们尝试使用飞书多维表格构建了一套直播管理系统。自接入飞书多维表格以来，经销商的直播运营模式发生了颠覆性的改变：
所有经销商只需在一张表单中填写开播日期、预算和时段等信息，这些数据便会自动汇聚到多维表格中进行分类整理，谁在直播、谁即将直播，一目了然。
就连繁琐的数据提取工作，现在也无需人工介入。
多维表格能够唤醒RPA（机器人流程自动化）机器人，自动抓取经销商直播大屏的数据。
此时，AI便开始发挥作用。它会对抓取到的截图进行解析，自动汇总广告消耗、直播间效果等关键信息，并将其填入对应的表格中。
如今，一名运营人员不仅能管理10个直播账户，30个也不再是难题。
可见，前几年还在探讨AI落地方向不清晰的问题，如今通过与飞书多维表格的深度融合，AI已然在电商领域溅出了火花。
当然，仅仅以欧派家居的案例来说明AI的作用可能还不够全面。要真正理解AI如何改变电商行业，我们需要从更广阔的视角进行分析。
首先，AI最显著的价值在于将人力从机械、重复性的劳动中解放出来，从而实现“一人可顶团队”的效率提升。
以服装品牌蕉内为例，在备战双十一期间，视觉设计需求的对接本身就极具挑战性。
运营人员需要将需求文档提交给设计师，设计师再进行排期和制作，整个往返过程可能需要2个工作日才能产出一张设计图，这已经是效率较高的表现了。
但有了AI的加持，运营人员现在也能胜任半个设计师的角色。
通过在多维表格中上传商品的原图和款式图，并列出所有的设计需求，AI可以根据具体要求生成设计图。
例如，运营人员可以将左侧显示的服装应用到右侧模特身上。
经过AI的三次迭代优化，不仅能在10秒内为模特更换服装，还能自动添加促销信息，甚至支持一键添加Logo。这效率的提升显而易见。
例如，更换模特内裤颜色，或者让模特手持购物篮等需求，都不需要进行实拍或复杂的PS操作，运营人员可以利用AI直接生成多版商品设计图。
在直播公司“交个朋友”的案例中，AI同样显著增强了员工的单兵作战能力。
“交个朋友”每次直播下来，需要撰写高达500条的利益点。这项看似简单的任务，实则非常耗费人力。因为利益点不仅要贴合产品特性，还需符合平台规则，并且不能超过36字符。
这项工作通常需要3名专职人员投入12个小时才能完成，后期人员会感到极度疲惫。
然而，自从今年2月以来，“交个朋友”引入了AI。他们基于飞书多维表格，让AI学习过往的爆款卖点和优秀案例，然后批量生成符合要求的利益点。
虽然AI生成的每条利益点不一定都能称得上完美，但至少在保证效率和成本控制的前提下，能够达到及格线。
如今，“交个朋友”的直播间完成500条利益点的工作，一人仅需25分钟，而且这25分钟更多的时间花在如何从“优秀”到“卓越”的优化上，而不是从“零”开始的艰难探索。
当然，如果AI仅仅是提升了个人效率，而业务流程仍然停留在旧模式，那么在关键环节依然会遇到瓶颈。
那么，AI能否帮助我们优化业务流程呢？
答案是肯定的，并且电商行业已经开始实践。
过去，绝大多数公司的电商业务都运行在一个混乱的系统之上，这个系统可以形象地比喻为“群聊 + Excel + 大脑记忆 + 经验主义”。
以亚朵星球的达人管理为例，运营人员在评估一位达人时，需要打开蝉妈妈、星图等多个平台，最多时同时打开近80个网页，眼睛都快看花了。
更糟糕的是，在推进项目过程中，任务进展、项目状态、负责人是谁等关键信息，都缺乏一个统一的管理机制。
而达人的评估和后续复盘，更是只能依赖纯手工的数据汇总。
面对高速增长的业务需求，亚朵星球的解决思路是“快刀斩乱麻”：他们对达人管理涉及的整个业务流程进行梳理，并将所有信息整合进一张表中。
收集达人数据需要反复在多个网页之间切换？没问题，他们通过API和RPA作为数据搬运工，自动抓取各个平台的数据并填入表格。
过去项目进度不透明的根源在于信息孤岛。因此，亚朵星球借助飞书多维表格，将所有流程和项目进度集中展示在一张大表上，谁在做什么、进展到哪一步，一目了然。
后续的复盘工作也变得更加便捷。
运营人员只需设置抓取与品牌相关的互动内容的时间和内容类型，多维表格就能自动在全网抓取相关内容，并清晰计算出互动指标和转化效果。
这样一来，分散的数据便得以统一管理，提高了数据利用的效率。
通过深入了解，我们发现飞书多维表格不仅仅是一个表格工具，更是一个能够驱动AI高效运行的业务操作系统。
如果说AI是电商行业的未来，那么飞书多维表格正在帮助行业拥抱这个未来。
从新兴的MCN机构到传统的家居巨头，众多企业纷纷选择用飞书多维表格来重塑其业务流程。
他们追求的，不仅是业务层面的效率提升，更是一种经营模式的整体跃升。
毕竟，在电商行业，抓住市场机遇的速度和决策的准确性，是决定成败的关键。
过去的电商运营模式，很大程度上依赖于经验驱动。选品靠直觉，决策凭感觉，其中不乏偶然性。
而AI的价值在于，可以将积累的经验和行之有效的方法论转化为结构化的知识，通过飞书多维表格这样的系统进行固化，从而为企业的决策过程提供更多确定性。
这，或许才是AI为电商行业带来的最深远的变革。
当然，回到消费者本身，我们衷心希望，商家既然已经在后台引入了AI，在前台就不要再用各种复杂的促销机制来“折腾”我们了。
该打折就打折，该让利就让利，少一些套路，多一份真诚，才是消费者所期待的。
