付费用户占比超 20%，电商商家「涌入」千问办公

一双鞋还没生产出来，商家刘祥龙已经开始琢磨怎么卖了。

准备开一家3D打印鞋店时，他没有急着打样、拍摄、做详情页，而是先让AI帮忙调研市场、制作数字样品，再把商品图和详情页准备好，看看消费者愿不愿意点击、将其加购。

简单说，就是先让市场“投票”，再决定要不要真的把鞋做出来。

过去，开一家新店，从前期调研到商品准备，通常要花上一个月，前期投入超过1万元。如今有千问办公等AI工具搭把手，他把准备周期压缩到了7天，相关费用也降到了数百元——主要是Token成本。

这不是刘祥龙第一次把AI用进生意里。

他还经营着一家女鞋店铺，约有430款商品，商家分析工具里的经营数据就有43页。在没有AI之前，运营人员需要手动导出报表，再从访客、转化、加购等指标中寻找值得投入的商品。

如今，这些活他慢慢交给了千问办公，部分重复性的运营工作也跑上了自动化流程。

10月14日，千问办公CEO陈宇森在千问办公电商版发布现场，提到一个数据：

千问办公上线两个多月来，电商是使用最深的行业之一，在目前的付费用户中占比超过20%。

刘祥龙就是其中的典型用户。从还没生产的3D打印鞋，到日常经营中的女鞋店，他琢磨的都是同一件事：怎么把重复劳动交给AI，少交点试错学费，把时间省下来，花在真正影响生意的判断上。

如今，在千问办公的帮助下，刘祥龙每天只需花2到3小时处理运营工作。

电商最磨人的三件事，AI接手了

和刘祥龙一样，不少商家都有类似的感受：电商经营有不少工作，看起来不复杂，却格外磨人。

第一件让商家头疼的事，就是同时运营多个平台，恨不得一人长出八只手。

捌比特咖啡CEO阚欧礼对此感受颇深。团队的规模并不大，却要兼顾十余个电商平台的运营，压力不小。

要生成一份经营报告，第一个难题就是经营数据分散在不同系统：得先登录后台，导出销售和流量数据，再清洗、汇总、分析。折腾一圈下来，团队拿到的往往已经不是最新的经营情况了。

接入千问办公后，阚欧礼总算不用再为这事头疼了。

尤其到了“双十一”这种打急战的时候，商家对数据时效的要求更高。这类AI工作台就能快速汇总各店铺经营情况，30分钟生成跨平台经营看板，成为多平台作战的“后盾”。

第二件让商家头疼的事，是要人工时刻“盯梢”，一刻都松不了。

小熊电器的运营小余，每天都要反复查询天猫、京东平台上的商品价格。最让他崩溃的是，查一次就得花15到30分钟，还得把优惠券、平台补贴都算进去，才能得出实际到手价，有时候还会遗漏短期降价、商品下架等变化。要是赶上大促，就得查得更勤。

用上千问办公后，小余轻松了不少。系统每天上午8点半和下午6点自动采集两个平台的商品到手价，生成价格日报并发送到他的邮箱。

这份日报里，自家商品和竞品的价格变化、库存状态、近7天走势、价差都汇总在一起。有异常，他也能及时看到。

第三件让商家头疼的事，是商品素材又多又杂，有时还赶不上旺季。

Sandy做了15年电商运营，目前经营着两家天猫内衣旗舰店，但即便她经验丰富，在商品素材上也吃过不少苦头。

内衣是一个很吃视觉表达的品类。她粗略算了一下，秋冬上新季，除了主图和详情页素材，还得覆盖搜索、推荐、种草这些不同场景，两家店加起来，一个上新季需要的种草图差不多要1万张。

传统人工画图模式下，Sandy经常碰到的一个难题就是“时间差”。

一个设计师一天做100张图，基本已经接近产能上限。1万张素材，差不多要100个工作日，前后要花四五个月。

但时间不等人。用她的话说：“慢，就是要错过整个旺季。”

后来，她把千问办公用了起来：不是只把它当生图工具，而是拿来做任务调度——考虑到大规模生图的成本，就通过千问办公的连接器调用第三方生图软件，由它来组织任务、传递指令、推动批量执行。

Sandy再也不用困在过去那种逐张制作、逐项提交的“古法”作图方式里了。原本要四个月才能完成的秋冬素材准备，现在压缩到了15天左右。

“以前要等到圣诞节才拿到所有素材，现在国庆前后就能搞定了。”Sandy终于能赶在旺季过去之前，把素材备好。

千问办公根据Sandy指令生成的种草图，经自动筛选之后，376可用/72淘汰，可用率达84.0%

当AI越能干，商家还能做什么？

AI深度渗透商家的日常经营后，改变的不只是某个痛点被解决、某个环节被提效，而是信息、工具和人力的分配方式又被重新组织。

比如，不少电商人正在经历这样的变化：过去是人去找数据，如今AI能够主动整理信息、同步经营情况。

曾经面对一翻就是43页的商家分析工具，刘祥龙常常一筹莫展，甚至没有耐心一页页翻完。

这种烦恼，随着千问办公电商版通过MCP直连商家分析工具，得到了缓解。

以前要人工下载Excel再分析、高度依赖人工经验的纯“手搓”工作任务，现在能够“半自动化”完成：他把个人经验转化为提示词，生成数据看板，还能设置定时任务，发送报告到钉钉群聊。

他也从原先繁琐的基础工作中抽身出来，把省下的精力用来“手搓”一套平台、店铺级、商品级三级看板体系，去做更有创造性的事。

三级看板体系中的“平台”看板，展示全店当日GMV、订单量、客单价、访客数等关键数据，供老板查看

在电商人的体感里，AI带来的价值，不只是提速和减负，还有把原本分散的经营环节串联起来。

以前，Sandy团队每周一上午都要埋头做三个小时数据分析。接入千问办公后，这件事被压缩到一小时以内。

更关键的是，面对点击率下降这类问题，AI不只会抛出一个结论，还会从外部竞争、商品视觉、文案信息、投放结构等几个角度拆开来看，帮她找到线索。

AI分析完之后，表现好的素材，会被放进优质素材池；有效的判断标准，会被写进规则库；再结合投放效果，决定哪些方向继续加码、哪些该调整或停掉。

数据分析、效果验证、经验积累，就这样一环扣一环，转了起来。

当AI数字员工开始接手重复、繁琐的工作，商家又该把精力放在哪里？

据雷峰网观察，主要有两个方面：

一是回归战略决策，把精力放回更重要的事上。

刘祥龙如今已将全天运营工作压缩到两三个小时，省下来的时间用来判断经营方向、管理AI，以及经营产品与供应链。

阚欧礼也开始借助AI分析市场变化，再决定咖啡新品的开发方向。

“一个人的经验再深，也只是他自己那个圈子的经验。过去做新品是我想卖什么，现在用AI先看市场上大家在往哪儿走，再决定我要不要跟着走。”

二是管理AI，把经验沉淀成组织能力。

“AI是手，我是脑。”Sandy认为，AI一天能画一千多遍图，“但什么叫好图、哪些场景该放大、哪些该停掉，是我教给它的。”

在她看来，AI作为数字员工，可以像老员工一样记住品牌偏好、历史数据和已有规则，前提在于团队先把自己的经验讲清楚，写进流程。

这些深度使用AI的商家，已经把分工跑清楚了。

正如Sandy所说：“AI承担的是高频、重复和可标准化的执行，人负责方向和决策——比如调整规则和寻找行业机会，这才是这套人机协作模式能够持续运转的基础。”

Agent浪潮涌进电商，谁先受益？

“AI不会淘汰人，但会淘汰不会用AI的人。”在刘祥龙眼里，千问办公不只是一个AI工具，更像一位“靠谱的电商运营合伙人”。

在电商行业，像刘祥龙这样的先行者还有不少。他们的经营日常，正在被Agent重塑。

Agent浪潮能这么快涌进电商领域，一方面是因为大部分商家有使用AI的驱动力。

电商行业离交易近，AI的效果能直接体现在销量、转化率和成本上，商家自然愿意多试。

另一方面，离不开行业多年的数字化积累。

从数字基建的角度看，电商行业很早就被各大平台和第三方服务商的工具推着完成了数字化——商家管理平台、SaaS软件，加上一定的数据智能分析能力，底子并不薄。

但过去数字化留下的短板，也在这两年Agent兴起之后逐渐被放大：各个平台、各个环节的工具彼此割裂，垂直平台和SaaS的智能化水平也有限。

正因如此，过去很多电商从业者在选择AI工具时犹豫不决，甚至无从下手。他们顾虑的，正是大部分产品对电商行业场景理解不深，还有不少没能和主流的商家工具打通。

雷峰网观察到，近几个月，这一局面开始出现变化：

国内AI办公产品正加快与SaaS等生态伙伴合作，尝试将通用办公能力与垂直领域的业务经验结合起来。

千问办公电商版则进一步聚焦跨平台电商经营，试图通过一个AI入口串联不同平台的经营工具。

千问办公电商版定位为独立第三方电商Agent，面向市面上所有电商平台和商家开放，各平台的商家工具、行业软件也可以接入。

工具打通了，接下来要解决的是“懂不懂业务”。智能化水平能提上来，得益于业界对“上下文”的探索。

在陈宇森看来，Context（上下文）尤为重要。真正懂商家生意的，正是藏在日常经营行为里的经营数据——平台监测数据、过往沉淀在业务文档里的策略、内部沟通记录，以及和Agent交互的指令。

此前，业界长期缺少将海量信息结构化并供Agent调用的基础设施。为此，业界逐渐摸索出一条路径：先建立一层可治理的企业上下文，再在其上组织数字员工协同工作。

有了上下文等基础能力，Agent也将更有主动性，能帮商家做得更多。

据了解，千问办公电商版正在推出主动经营能力，Agent可主动发现库存、投放、转化、售后等环节的异常。

对缺乏编程能力、人员规模有限的中小商家而言，这无疑降低了他们使用AI的门槛。

阚欧礼把捌比特定位为“用AI改造自己的精品咖啡电商公司”。在进入电商行业之前，他是一个没写过代码的音乐人。如今，开箱即用、普通员工就能直接操作的千问办公，把AI带进了日常工作流，也让他能腾出更多精力思考经营方向和战略决策。

Sandy带领两人小团队，借助千问办公，跑通了商品上新、视觉制作、投放运营、数据分析、策略复盘这条完整链路，把两家店打理得有条不紊。

结语

千问办公切入电商赛道，至少对商家来说，意味着电商经营的AI化，正在从生成几张图片、写几段文案，走向更完整的经营环节。

过去，电商竞争很大程度上是执行能力的竞争：谁能更快上新，谁能更高频地调价，谁能做出更多素材、盯住更多渠道，谁就更容易拿到机会。

当AI开始接手部分执行工作，商家之间的效率差距也可能因此被重新拉开。执行之外，对行业的理解、对市场的判断，以及对产品和供应链的把控，将变得更加重要。

“时代这么晃，如何不被掀翻在地上。”

在阚欧礼看来，有了AI的技术底座，商家需要重新审视自己的工作方式：哪些工作，其实不必再由“人”来干。