付費用戶佔比超 20%，電商商家「湧入」千問辦公

一雙鞋還沒生產出來，商家劉祥龍已經開始琢磨怎麼賣了。準備開一家3D打印鞋店時，他沒有急著打樣、拍攝、做詳情頁，而是先讓AI幫忙調研市場、製作數字樣品，再把商品圖和詳情頁準備好，看看消費者願不願意點擊、將其加購。簡單說，就是先讓市場“投票”，再決定要不要真的把鞋做出來。過去，開一家新店，從前期調研到商品準備，通常要花上一個月，前期投入超過1萬元。如今有千問辦公等AI工具搭把手，他把準備週期壓縮到了7天，相關費用也降到了數百元——主要是Token成本。這不是劉祥龍第一次把AI用進生意裡。他還經營著一家女鞋店鋪，約有430款商品，商家分析工具裡的經營數據就有43頁。

在沒有AI之前，運營人員需要手動導出報表，再從訪客、轉化、加購等指標中尋找值得投入的商品。如今，這些活他慢慢交給了千問辦公，部分重複性的運營工作也跑上了自動化流程。10月14日，千問辦公CEO陳宇森在千問辦公電商版發佈現場，提到一個數據：千問辦公上線兩個多月來，電商是使用最深的行業之一，在目前的付費用戶中佔比超過20%。劉祥龍就是其中的典型用戶。從還沒生產的3D打印鞋，到日常經營中的女鞋店，他琢磨的都是同一件事：怎麼把重複勞動交給AI，少交點試錯學費，把時間省下來，花在真正影響生意的判斷上。如今，在千問辦公的幫助下，劉祥龍每天只需花2到3小時處理運營工作。

電商最磨人的三件事，AI接手了和劉祥龍一樣，不少商家都有類似的感受：電商經營有不少工作，看起來不復雜，卻格外磨人。第一件讓商家頭疼的事，就是同時運營多個平臺，恨不得一人長出八隻手。捌比特咖啡CEO闞歐禮對此感受頗深。團隊的規模並不大，卻要兼顧十餘個電商平臺的運營，壓力不小。要生成一份經營報告，第一個難題就是經營數據分散在不同系統：得先登錄後臺，導出銷售和流量數據，再清洗、彙總、分析。折騰一圈下來，團隊拿到的往往已經不是最新的經營情況了。接入千問辦公後，闞歐禮總算不用再為這事頭疼了。尤其到了“雙十一”這種打急戰的時候，商家對數據時效的要求更高。

這類AI工作臺就能快速彙總各店鋪經營情況，30分鐘生成跨平臺經營看板，成為多平臺作戰的“後盾”。第二件讓商家頭疼的事，是要人工時刻“盯梢”，一刻都松不了。小熊電器的運營小余，每天都要反覆查詢天貓、京東平臺上的商品價格。最讓他崩潰的是，查一次就得花15到30分鐘，還得把優惠券、平臺補貼都算進去，才能得出實際到手價，有時候還會遺漏短期降價、商品下架等變化。要是趕上大促，就得查得更勤。用上千問辦公後，小余輕鬆了不少。系統每天上午8點半和下午6點自動採集兩個平臺的商品到手價，生成價格日報併發送到他的郵箱。這份日報裡，自家商品和競品的價格變化、庫存狀態、近7天走勢、價差都彙總在一起。

有異常，他也能及時看到。第三件讓商家頭疼的事，是商品素材又多又雜，有時還趕不上旺季。Sandy做了15年電商運營，目前經營著兩家天貓內衣旗艦店，但即便她經驗豐富，在商品素材上也吃過不少苦頭。內衣是一個很吃視覺表達的品類。她粗略算了一下，秋冬上新季，除了主圖和詳情頁素材，還得覆蓋搜索、推薦、種草這些不同場景，兩家店加起來，一個上新季需要的種草圖差不多要1萬張。傳統人工畫圖模式下，Sandy經常碰到的一個難題就是“時間差”。一個設計師一天做100張圖，基本已經接近產能上限。1萬張素材，差不多要100個工作日，前後要花四五個月。但時間不等人。用她的話說：“慢，就是要錯過整個旺季。

”後來，她把千問辦公用了起來：不是隻把它當生圖工具，而是拿來做任務調度——考慮到大規模生圖的成本，就通過千問辦公的連接器調用第三方生圖軟件，由它來組織任務、傳遞指令、推動批量執行。Sandy再也不用困在過去那種逐張製作、逐項提交的“古法”作圖方式裡了。原本要四個月才能完成的秋冬素材準備，現在壓縮到了15天左右。“以前要等到聖誕節才拿到所有素材，現在國慶前後就能搞定了。”Sandy終於能趕在旺季過去之前，把素材備好。千問辦公根據Sandy指令生成的種草圖，經自動篩選之後，376可用/72淘汰，可用率達84.0%當AI越能幹，商家還能做什麼？

AI深度滲透商家的日常經營後，改變的不只是某個痛點被解決、某個環節被提效，而是信息、工具和人力的分配方式又被重新組織。比如，不少電商人正在經歷這樣的變化：過去是人去找數據，如今AI能夠主動整理信息、同步經營情況。曾經面對一翻就是43頁的商家分析工具，劉祥龍常常一籌莫展，甚至沒有耐心一頁頁翻完。這種煩惱，隨著千問辦公電商版通過MCP直連商家分析工具，得到了緩解。以前要人工下載Excel再分析、高度依賴人工經驗的純“手搓”工作任務，現在能夠“半自動化”完成：他把個人經驗轉化為提示詞，生成數據看板，還能設置定時任務，發送報告到釘釘群聊。

他也從原先繁瑣的基礎工作中抽身出來，把省下的精力用來“手搓”一套平臺、店鋪級、商品級三級看板體系，去做更有創造性的事。三級看板體系中的“平臺”看板，展示全店當日GMV、訂單量、客單價、訪客數等關鍵數據，供老闆查看在電商人的體感裡，AI帶來的價值，不只是提速和減負，還有把原本分散的經營環節串聯起來。以前，Sandy團隊每週一上午都要埋頭做三個小時數據分析。接入千問辦公後，這件事被壓縮到一小時以內。更關鍵的是，面對點擊率下降這類問題，AI不只會拋出一個結論，還會從外部競爭、商品視覺、文案信息、投放結構等幾個角度拆開來看，幫她找到線索。

AI分析完之後，表現好的素材，會被放進優質素材池；有效的判斷標準，會被寫進規則庫；再結合投放效果，決定哪些方向繼續加碼、哪些該調整或停掉。數據分析、效果驗證、經驗積累，就這樣一環扣一環，轉了起來。當AI數字員工開始接手重複、繁瑣的工作，商家又該把精力放在哪裡？據觀察，主要有兩個方面：一是迴歸戰略決策，把精力放回更重要的事上。劉祥龍如今已將全天運營工作壓縮到兩三個小時，省下來的時間用來判斷經營方向、管理AI，以及經營產品與供應鏈。闞歐禮也開始藉助AI分析市場變化，再決定咖啡新品的開發方向。“一個人的經驗再深，也只是他自己那個圈子的經驗。

過去做新品是我想賣什麼，現在用AI先看市場上大家在往哪兒走，再決定我要不要跟著走。”二是管理AI，把經驗沉澱成組織能力。“AI是手，我是腦。”Sandy認為，AI一天能畫一千多遍圖，“但什麼叫好圖、哪些場景該放大、哪些該停掉，是我教給它的。”在她看來，AI作為數字員工，可以像老員工一樣記住品牌偏好、歷史數據和已有規則，前提在於團隊先把自己的經驗講清楚，寫進流程。這些深度使用AI的商家，已經把分工跑清楚了。正如Sandy所說：“AI承擔的是高頻、重複和可標準化的執行，人負責方向和決策——比如調整規則和尋找行業機會，這才是這套人機協作模式能夠持續運轉的基礎。”Agent浪潮湧進電商，誰先受益？

“AI不會淘汰人，但會淘汰不會用AI的人。”在劉祥龍眼裡，千問辦公不只是一個AI工具，更像一位“靠譜的電商運營合夥人”。在電商行業，像劉祥龍這樣的先行者還有不少。他們的經營日常，正在被Agent重塑。Agent浪潮能這麼快湧進電商領域，一方面是因為大部分商家有使用AI的驅動力。電商行業離交易近，AI的效果能直接體現在銷量、轉化率和成本上，商家自然願意多試。另一方面，離不開行業多年的數字化積累。從數字基建的角度看，電商行業很早就被各大平臺和第三方服務商的工具推著完成了數字化——商家管理平臺、SaaS軟件，加上一定的數據智能分析能力，底子並不薄。

但過去數字化留下的短板，也在這兩年Agent興起之後逐漸被放大：各個平臺、各個環節的工具彼此割裂，垂直平臺和SaaS的智能化水平也有限。正因如此，過去很多電商從業者在選擇AI工具時猶豫不決，甚至無從下手。他們顧慮的，正是大部分產品對電商行業場景理解不深，還有不少沒能和主流的商家工具打通。觀察到，近幾個月，這一局面開始出現變化：國內AI辦公產品正加快與SaaS等生態夥伴合作，嘗試將通用辦公能力與垂直領域的業務經驗結合起來。千問辦公電商版則進一步聚焦跨平臺電商經營，試圖通過一個AI入口串聯不同平臺的經營工具。

千問辦公電商版定位為獨立第三方電商Agent，面向市面上所有電商平臺和商家開放，各平臺的商家工具、行業軟件也可以接入。工具打通了，接下來要解決的是“懂不懂業務”。智能化水平能提上來，得益於業界對“上下文”的探索。在陳宇森看來，Context（上下文）尤為重要。真正懂商家生意的，正是藏在日常經營行為裡的經營數據——平臺監測數據、過往沉澱在業務文檔裡的策略、內部溝通記錄，以及和Agent交互的指令。此前，業界長期缺少將海量信息結構化並供Agent調用的基礎設施。為此，業界逐漸摸索出一條路徑：先建立一層可治理的企業上下文，再在其上組織數字員工協同工作。

有了上下文等基礎能力，Agent也將更有主動性，能幫商家做得更多。據瞭解，千問辦公電商版正在推出主動經營能力，Agent可主動發現庫存、投放、轉化、售後等環節的異常。對缺乏編程能力、人員規模有限的中小商家而言，這無疑降低了他們使用AI的門檻。闞歐禮把捌比特定位為“用AI改造自己的精品咖啡電商公司”。在進入電商行業之前，他是一個沒寫過代碼的音樂人。如今，開箱即用、普通員工就能直接操作的千問辦公，把AI帶進了日常工作流，也讓他能騰出更多精力思考經營方向和戰略決策。Sandy帶領兩人小團隊，藉助千問辦公，跑通了商品上新、視覺製作、投放運營、數據分析、策略覆盤這條完整鏈路，把兩家店打理得有條不紊。

結語千問辦公切入電商賽道，至少對商家來說，意味著電商經營的AI化，正在從生成幾張圖片、寫幾段文案，走向更完整的經營環節。過去，電商競爭很大程度上是執行能力的競爭：誰能更快上新，誰能更高頻地調價，誰能做出更多素材、盯住更多渠道，誰就更容易拿到機會。當AI開始接手部分執行工作，商家之間的效率差距也可能因此被重新拉開。執行之外，對行業的理解、對市場的判斷，以及對產品和供應鏈的把控，將變得更加重要。“時代這麼晃，如何不被掀翻在地上。”在闞歐禮看來，有了AI的技術底座，商家需要重新審視自己的工作方式：哪些工作，其實不必再由“人”來幹。