在流量高峰期打業務戰，成長型電商如何靠一張 AI 表格穩住陣腳

在零售行業，不管是線上還是線下，每一次大促都是一場全公司的整體作戰。客服要撐住前線，物流要穩住後方，運營要確保直播如常推進。忙亂之中，最容易掉鏈子的，是資訊流轉的效率與準確。

如何在有限的時間裡處理數倍的工作量？

在互聯網品牌 ZHR 則則與生活集合店 55°N FIFTYFIVE，他們都有一個共同目標：把時間從重複勞動裡解放出來，把精力放在真正重要的事上。

他們選擇用釘釘 AI 表格，重新組織各自的業務流程。真正讓人印象深刻的，不是工具本身，而是他們在流量高峰前用技術「接住」業務的決心與實踐。

ZHR 則則：讓客服從「傳聲筒」變成問題解決者

ZHR 則則是一個專注於休閒女鞋的互聯網品牌，覆蓋多個電商平台，線上銷售節奏快、售后複雜。

客服團隊的負責人玖兒不僅要協調多個店鋪的客服接待，還要當成「傳聲筒+分發官」，把客戶訴求精準傳遞給財務、運營、倉庫、品檢、快遞等多個部門和業務合作夥伴。

售前售后高峰期，客服最害怕的一件事，就是客訴問題被遺漏——客戶訴求要手動發送給不同部門群，快遞攔截要靠人工盯，問題進度靠追問，反饋結果要同步給顧客，形成閉環。整個流程涉及大量的協同和跟進，業務高峰期的工作量更是多到「幹不完」。

於是，有十多年的電商經驗的玖兒用 AI 表格把流程重新拉了一遍。

退貨訂單管理是每家電商零售企業的核心痛點。過往，一個退貨單涉及到多個部門和環節：客服要查詢訂單系統、核對地址、物流狀態、通知倉庫人員收件；倉庫人員收到客戶的退貨件，要跟客服核對物流單號、判斷商品能否入庫，並將退貨件的狀態同步給客服。遇上客戶退錯件、退貨商品有損耗等等退貨異常問題，更是需要倉庫、客服、客戶之間大量的溝通，才能閉環一個訂單。

用 AI 表格就完全不同了。

客服只需把快遞單號放入 AI 表格。AI 字段自動獲取最新物流狀態——已簽收、運輸中或異常，一目了然。攔截快遞也無需人工盯梢，表裡就能跟蹤判斷。

倉庫人員發現退貨件異常時，在群裡 @ 自動化小助手，並提供物流單號和拒收類型，資訊瞬間進表，系統自動查詢訂單和店鋪名，自動分配給對應售后。售后將處理結果更新到表格裡，系統會自動同步到群裡。自動化代替大量人工，避免了大量繁瑣的溝通，杜絕了遺漏問題的可能性。

左右滑動查看AI表格如何管理退貨訂單

負反饋閉環：從「找群」到「自動派單」

工作流程簡單了，跨團隊協同也提效了。其中最明顯的，是負反饋任務管理。

ZHR 則則的客服團隊需要反饋鞋碼偏大偏小、快遞破損、圖片錯誤等資訊給運營、物流等部門。不同平台、不同店鋪、不同部門的群達至 30 多個，僅是「找對群」和「跟進結果」，就浪費了客服大量時間。

現在，客服把反饋發給 AI 助理，資訊被自動抓取到 AI 表格，AI 字段自動判斷問題類型、匹配負責人，精準發送到對應群並提醒。客服再也不用在訊息列表裡找群了，整個反饋從出現到分配到責任人，形成了完整的閉環；反饋資訊也從分散的群聊集中到了一張表裡，方便問題分析和優化。

左右滑動查看AI表格如何管理負反饋

過去，群聊裡的資訊冗雜，每個部門都是把自己的資訊一股腦兒發到群里：售后客服這邊有多少個退貨訂單，倉庫這邊收了多少退貨件；至於哪個售后負責跟蹤哪個店鋪的訂單，則需要自己在海量資訊中提取。整個過程下來，每個人都在群里沒有 3-5 小時是出不來的。

現在，售后只要打開自己的任務視圖，就能快速處理問題。視圖篩選代替肉眼提取資訊，整個流程從三五小時縮短到幾分鐘。更細緻的是，AI 表格的 AI 字段還能根據反饋時間和要求，自動判斷任務是否超時，不需要人工排查，確保每天的拒收資訊能及時處理。

儀表盤即時顯示任務數量、處理進度、超時預警，所有資訊可視化展示，多少問題還未處理、還剩多久一眼就知道。這也解決了過去客服反饋問題後無法即時跟進的問題。

大促期間，客服團隊減少了很多溝通追問，任務漏處理率幾乎歸零，退貨處理效率提升了 40%，任務延誤率下降了 70%，任務分派效率提升了 80%，整體反饋效率提升也超過 70%。這不只是數字提升，更保障了在流量高峰期，同樣的團隊規模能處理更多的客服和售后問題。

「減少不必要的溝通與跟進，AI 讓團隊做事更全面，標準更嚴格」 ZHR 則則客服主管玖兒說，「我們終於能把時間花在最值得的地方上。」

直播提效：從 2 小時到 10 分鐘

這種效果的提升也被更多團隊看到，例如每天需要配置直播的運營團隊。

過去流程很長：每場直播前，運營要人工準備話術，整理商品的利益點圖，十幾條商品資訊一條條粘貼。

在流量高峰直播頻次加倍時，一個人一天要準備好幾場直播，偶爾漏配一個商品，直播間就可能出現狀況。

在把這一套流程交給 AI 表格後，運營只需要填寫貨號、達人、時間並上傳利益點圖片。AI 自動識別商品 ID，從圖片裡提取賣點，生成直播話術。這些話術直接同步給客服團隊使用，不需要再手工編輯。原來需要 2 小時的直播準備，現在只要 10 分鐘。

對 ZHR 則則來講，這種變化不僅在於效率的提升，更讓高峰期每個細節都變得更可控，可以辦更多場次的直播，用更多的達人，而不會因為準備工作而延期。用戶在看直播的那一刻，後端的效率問題已經被徹底解決了。客服接待也能提前做好準備。

55°N FIFTYFIVE：用一張表撐起 30 多家門店的物流體系

這家覆蓋 25000+ SKU 的生活方式品牌——55°N FIFTYFIVE，從成立到 30 多家門店，僅用了不到 3 年時間。

如此迅猛的業務擴張也給倉儲物流的管理帶來不小的压力與挑戰。

對於物流經理劉豐收來說，商品種類雜、物流鏈條長，門店多了，發貨頻次多了，倉儲盤點便成為工作中最耗時的環節:

員工需要拍照上傳商品標籤，手動錄入生產日期，計算保質期。特別是遇到多個單品組合的商品組，還要反覆核算最終保質期。

幾百條資料一天下來，錯誤率很高。

門店和倉庫之間的貨損貨差也是常事。破損、少貨、錯貨一個月能出好幾起，光是確定責任就要折腾好幾天，來回發截圖、對比 Excel、人工審核。更困難的是，物流倉儲工作本身就難以量化，員工考核往往憑經驗打分，難以公平公正。作為創業公司，管理工具的選擇也是難題：需要系統化管理，又要輕盈普惠。

這時劉豐收把目光轉向了 AI 表格。

他用 AI 表格搭建了一個覆蓋排產、發貨、在途追蹤、簽收、索賠、對賬全流程的「系統」。

下月發貨計劃、預計裝車時間、發貨件數、方量等都在這張表裡。為了適應不同場景，他設計了多個視圖：明細視圖供門店核貨時查看所有商品，甘特圖展示發貨頻次和進度，日曆視圖清晰標註每天的提貨安排。針對不同的物流公司和業務部門設置不同權限，每個角色只能看到相關資料。

滑動查看物流管理駕駛艙全貌

在盤點環節，AI 成了真正的生產力。倉庫員工拍照上傳商品標籤，AI 自動識別生產日期和保質期，自動計算到期時間並生成預警。盤點時間大幅縮短，錯誤率也隨之下降。

自動化處理貨損貨差與對賬

貨損貨差的處理變成了自動化流程。門店員工發現破損或少件，直接上傳簽收單。AI 識別簽收上的時間，自動判斷物流是否延誤，延誤則自動觸發索賠流程。原來需要好幾天才能判定責任，現在縮短到分鐘級別。所有貨損貨差資訊都自動匯總在表裡，一條都漏不了。

最麻煩的對賬也解決了。劉豐收每月要和十幾個物流公司對賬，現在通過設置「列印視圖」，篩選一下就能生成對賬單——商場名稱、出庫單號、物流單號、方量、結算費用一應俱全。導出 PDF、蓋章、開票，整個流程簡化了好幾倍。

用數據說話：讓服務可衡量、可改進

劉豐收認為真正的價值在於數據。一個儀表盤展示了配送及時率、破損率等量化指標，還用評分形式呈現服務質量。更重要的是，他把末端門店的真實反饋納入系統，每月都有員工回訪資料。這樣，物流公司既能看到自己的評分，也能看到競爭對手的評分。他們自然想做得更好——提升及時率、降低破損率、改進服務態度。

推廣這套系統時，劉豐收沒有「急於求成」。第一個月他自己錄入所有資料，讓員工們先熟悉。第二個月開始「放權」，讓員工填寫一些基礎資訊。第三個月才開始教大家高級權限等功能。員工最快接受的是最實用的功能——比如處理破損資訊，以前要在十幾個群裡翻訊息找單號，現在表裡有單號的所有關聯資訊，瞬間就能找到，工作效率確實提升了不少。

用了三個月，劉豐收把一個靠經驗管理的物流部門，變成了一個用數據說話、每個人的工作成果都能看得見的部門。一個創業公司，用最小的投入，撐起了本來應該需要專業系統才能做的事情。

用他的話說，AI 表格是「讓重複的工作簡單，讓簡單的工作自動，讓自動的工作準確。」

結語：AI 表格，一線團隊最可靠的戰友

ZHR 則則和 55°N FIFTYFIVE 的 實踐讓我們看到：AI 表格做的並不是脫胎換骨的改變，而是把分散的資訊集中起來，讓該自動的流程自動化，讓該被追蹤的工作被看得見。

看似簡單，效果卻很顯著。減少瞭重複查詢、減少瞭人工對接、減少瞭資訊遺漏。到了流量高峰期，這些提升直接轉化成承載能力——當訂單翻倍、門店增多時，同樣的團隊能處理更多業務。

一個環節出問題就可能喪失消費者，而這兩家公司把每個環節都打磨了一遍，結果就是單個人的效能被釋放出來，團隊的整體產能被提升起來。

一張懂業務、會協同、能閉環的 AI 表格，就能成為一線團隊最可靠的戰友——在高峰中穩住節奏，在混亂中守住標準，在增長中沉澱效率。

一張懂業務、會協同、能閉環的 AI 表格，就能成為一線團隊最可靠的戰友：

在高峰中穩住節奏，

在混亂中守住標準，

在增長中沉澱效率。

這，才是企業真正需要的 AI。

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