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Tiếng Việt 在零售行业，无论是线上还是线下，每次大促都是一场全公司的整体作战。客服要守住前线，物流要稳住后方，运营要确保直播正常推进。在忙碌混乱中，最容易出问题的，是信息流转的效率与准确性。
如何在有限的时间里处理数倍的工作量？
在互联网品牌 ZHR 則則与生活方式集合店 55°N FIFTYFIVE，他们都拥有同一个目标：把时间从重复劳动中解放出来，把精力投入到真正重要的事情上。
他们选择使用钉钉 AI 表格，重新组织各自的业务流程。真正令人印象深刻的，不是工具本身，而是他们在流量高峰前用技术“接住”业务的决心与实践。
ZHR 則則：让客服从“传声筒”变成问题解决者
ZHR 則則是一个专注于休闲女鞋的互联网品牌，覆盖多个电商平台，线上销售节奏快、售后复杂。
客服团队负责人玖儿不仅要协调多个店铺的客服接待，还要充当“传声筒+分发官”，将客户诉求精准传递给财务、运营、仓库、品检、快递等多个部门及业务合作伙伴。
售前售后高峰期，客服最担心的一件事就是客户投诉被遗漏——客户诉求需手动发送至不同部门群组，快递拦截依赖人工盯梢，问题进度靠反复追问，反馈结果还需同步给顾客，形成闭环。整个流程涉及大量协同和跟进，业务高峰期工作量更是多到“做不完”。
于是，拥有十多年电商经验的玖儿用 AI 表格将整个流程彻底重构。
退货订单管理是每家电商零售企业的核心痛点。过去，一个退货单涉及多个部门和环节：客服需查询订单系统、核对地址、物流状态，并通知仓库人员收件；仓库收到退货后，要与客服核对物流单号，判断商品是否可入库，并将退货状态同步回客服。若遇到客户退错件、商品损耗等异常情况，更需要仓库、客服、客户之间频繁沟通才能完成闭环。
使用 AI 表格则完全不同。
客服只需将快递单号填入 AI 表格，AI 字段即可自动获取最新物流状态——已签收、运输中或异常，一目了然。快递拦截也无需人工盯守，表格内即可跟踪并判断。
当仓库人员发现退货异常时，在群里 @ 自动化小助手，并提供物流单号和拒收类型，信息瞬间进入表格，系统自动查询对应订单和店铺名称，并分配给相应售后人员。售后将处理结果更新至表格，系统会自动同步至群聊。自动化替代大量人工操作，避免了繁琐沟通，杜绝了问题遗漏。
左右滑动查看AI表格如何管理退货订单
负反馈闭环：从“找群”到“自动派单”
工作流程简化后，跨团队协作效率也大幅提升。其中最显著的，是负反馈任务管理。
ZHR 則則的客服团队需要将鞋码偏大偏小、快递破损、图片错误等信息反馈给运营、物流等部门。不同平台、不同店铺、不同部门的群组多达30多个，仅“找对群”和“跟进结果”就浪费了客服大量时间。
现在，客服只需将反馈发送给 AI 助手，信息即被自动抓取至 AI 表格，AI 字段自动识别问题类型并匹配负责人，精准推送至对应群组并提醒。客服再也不用在消息列表里翻找群组，整个反馈从出现到分配至责任人，形成了完整闭环；反馈信息也从分散的群聊集中到一张表中，便于后续分析与优化。
左右滑动查看AI表格如何管理负反馈
过去，群聊信息杂乱，每个部门都将信息一股脑发进群：售后这边有多少退货单，仓库那边收到多少退货件；至于哪个售后负责跟踪哪个店铺的订单，则需自行从海量信息中提取。整个过程下来，每个人在群里耗费三五小时都难以脱身。
现在，售后只需打开自己的任务视图，即可快速处理问题。视图筛选代替肉眼查找，流程从三五小时缩短至几分钟。更细致的是，AI 表格的 AI 字段还能根据反馈时间和要求，自动判断任务是否超时，无需人工排查，确保每日拒收信息都能及时处理。
仪表盘实时显示任务数量、处理进度、超时预警，所有信息可视化呈现，未处理问题有多少、剩余时间多久，一眼可知。这也解决了过去客服反馈后无法即时跟进的问题。
大促期间，客服团队减少了大量沟通与追问，任务漏处理率几乎为零，退货处理效率提升40%，任务延误率下降70%，任务分派效率提升80%，整体反馈效率提升超70%。这不仅是数字的提升，更保障了在流量高峰期，相同团队规模能处理更多客服与售后问题。
「减少不必要的沟通与跟进，AI 让团队做事更全面，标准更严格，」ZHR 則則客服主管玖儿表示，「我们终于能把时间花在最值得的地方上了。」
直播提效：从2小时到10分钟
这种效率提升也被更多团队看到，比如每天需要配置直播的运营团队。
过去流程冗长：每场直播前，运营需人工准备话术，整理商品卖点图，十几条商品信息逐一粘贴。
在流量高峰期间直播频次翻倍，一个人一天要准备多场直播，偶尔漏配一个商品，直播间就可能出现问题。
将这套流程交给 AI 表格后，运营只需填写货号、达人、时间并上传卖点图片。AI 自动识别商品 ID，从图片中提取卖点，生成直播话术，并直接同步给客服团队使用，无需手工编辑。原本需2小时的直播准备，现在仅需10分钟。
对 ZHR 則則而言，这种变化不仅提升了效率，更让高峰期的每个细节都变得可控——可以举办更多场次直播，合作更多达人，而不会因准备工作延误。用户观看直播的那一刻，后端的效率问题早已解决，客服接待也能提前准备。
55°N FIFTYFIVE：用一张表撑起30多家门店的物流体系
这家覆盖25000+ SKU 的生活方式品牌——55°N FIFTYFIVE，从成立到拥有30多家门店，仅用了不到三年时间。
如此迅猛的业务扩张，也给仓储物流管理带来了不小的压力与挑战。
对物流经理刘丰收来说，商品种类繁杂、物流链条长，门店增多、发货频繁，仓储盘点成为最耗时的环节：
员工需拍照上传商品标签，手动录入生产日期，计算保质期。尤其是组合商品，还需反复核算最终保质期。
几百条数据一天下来，错误率很高。
门店与仓库之间的货损货差也常有发生。破损、少货、错货每月都会出现多起，仅确定责任就要折腾好几天，来回发截图、对比 Excel、人工审核。更困难的是，物流仓储工作本身难以量化，员工考核往往凭经验打分，难言公平公正。作为创业公司，管理工具的选择也是难题：既需要系统化管理，又要轻量普惠。
这时，刘丰收将目光转向了 AI 表格。
他用 AI 表格搭建了一个覆盖排产、发货、在途追踪、签收、索赔、对账全流程的“系统”。
下月发货计划、预计装车时间、发货件数、方量等全部集中在这张表中。为适应不同场景，他设计了多个视图：明细视图供门店核货时查看全部商品，甘特图展示发货频率与进度，日历视图清晰标注每日提货安排。针对不同物流公司和业务部门设置不同权限，每个角色只能查看相关数据。
滑动查看物流管理驾驶舱全貌
在盘点环节，AI 成为真正的生产力。仓库员工拍照上传商品标签，AI 自动识别生产日期和保质期，自动计算到期时间并生成预警。盘点时间大幅缩短，错误率也随之下降。
自动化处理货损货差与对账
货损货差的处理变为自动化流程。门店员工发现破损或少件，直接上传签收单。AI 识别签收时间，自动判断物流是否延误，若延误则自动触发索赔流程。原来需好几天才能判定的责任，现在缩短至分钟级。所有货损货差信息均自动汇总至表格，一条都不会遗漏。
最麻烦的对账也得以解决。刘丰收每月需与十多家物流公司对账，现在通过设置“打印视图”，筛选即可生成对账单——商场名称、出库单号、物流单号、方量、结算费用一应俱全。导出 PDF、盖章、开票，整个流程简化了好几倍。
用数据说话：让服务可衡量、可改进
刘丰收认为真正的价值在于数据。一个仪表盘展示了配送及时率、破损率等量化指标，并以评分形式呈现服务质量。更重要的是，他将末端门店的真实反馈纳入系统，每月都有员工回访数据。这样，物流公司既能看到自己的评分，也能看到竞争对手的评分。他们自然会努力提升——提高及时率、降低破损率、改善服务态度。
推广这套系统时，刘丰收没有“急于求成”。第一个月他自己录入所有资料，让员工先熟悉。第二个月开始“放权”，让员工填写部分基础信息。第三个月才开始教大家高级权限等功能。员工最快接受的是最实用的功能——比如处理破损信息，过去要在十几个群里翻消息找单号，现在表格里包含单号的所有关联信息，瞬间就能找到，工作效率确实提升了不少。
用了三个月，刘丰收将一个依赖经验管理的物流部门，转变为一个用数据说话、每个人的工作成果都清晰可见的部门。一家创业公司，以最小投入，完成了本需专业系统才能实现的任务。
用他的话说，AI 表格是“让重复的工作简单，让简单的工作自动，让自动的工作准确。”
结语：AI 表格，一线团队最可靠的战友
ZHR 則則与 55°N FIFTYFIVE 的实践让我们看到：AI 表格带来的并非脱胎换骨的变革，而是将分散的信息集中起来，让该自动的流程自动化，让该被追踪的工作看得见。
看似简单，效果却非常显著。减少了重复查询、减少了人工对接、减少了信息遗漏。到了流量高峰期，这些提升直接转化为承载能力——当订单翻倍、门店增多时，同样的团队能处理更多业务。
一个环节出问题就可能失去消费者，而这两家公司打磨了每一个环节，结果是每个人的效能被释放，团队整体产能被提升。
一张懂业务、会协同、能闭环的 AI 表格，就能成为一线团队最可靠的战友——在高峰中稳住节奏，在混乱中守住标准，在增长中沉淀效率。
一张懂业务、会协同、能闭环的 AI 表格，就能成为一线团队最可靠的战友：
在高峰中稳住节奏，
在混乱中守住标准，
在增长中沉淀效率。
这，才是企业真正需要的 AI。
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