## 658｜新课上线：销售如何用飞书多维表格提效，破解这类工具“难上手”问题

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这两年，咱们接触的AI工具越来越多，功能也越来越强大。像ChatGPT、Kimi、DeepSeek、豆包这些，打开就能聊，问什么答什么，不管是小学生还是七八十岁的老人都能轻松掌握，使用门槛极低。你或许已经习惯了这种体验：遇到问题，打开对话框输入需求，等着AI给出答案。

但今天我们AI学习圈上线了一个飞书多维表格教程，主讲人是AI实战专家刘旭。他在一家大型教育集团负责数据分析与数字化转型工作，这次从身边客户的需求出发，做了一节教程课，叫做《销售如何用飞书多维表格高效维护客情》。我在跟着做的时候，对飞书多维表格这类工具产品有了新的思考和认识，我也会和你分享一下我的思考。

当然，不只是飞书有多维表格，从钉钉到企业微信，今年都在主打AI多维表格功能。这几款产品不约而同瞄准同一方向突破，显然不只是“英雄所见略同”，更核心的是，多维表格这类工具确实能为企业创造实实在在的价值。

简单来讲，大家常用的AI工具其实分两种：

第一种是“对话式AI”。它们的核心能力是理解你的问题，进而替你梳理思路、生成内容。你不需要懂技术原理，也不用搭建任何系统，完全开箱即用。这类工具的学习曲线很平缓，用得多了，就熟练了。但这类产品的核心门槛，其实就是你的思考能力——能不能问出好的问题，调动起AI的浑身解数来回答。

第二种是“结构化工具+AI”。像飞书多维表格、扣子、Notion这些，都属于这一类。它们不直接替你思考，而是帮你把零散的思考固化成可落地的系统。你得先理清自己的业务逻辑，再用工具把这套逻辑搭建出来。AI只是降低了搭建门槛，以前得靠一个技术团队才能完成的工作，现在你自己借助AI就能完成了。

这两种工具解决的问题完全不同。前者更适合临时性、创意性的需求，比如写篇文案、做个头脑风暴；后者则更适合重复性、流程性的工作，比如客户管理、项目跟进，或者数据协作。

说实话，第二种工具的上手难度，远远高于第一种。就像大家都知道Excel很强大，但面对那些公式和透视表，多数人还是望而生畏。为什么？因为如果你心里没有一个真正要解决的痛点问题，你根本没动力去钻研那些细节。

今天我想跟你重点聊的，就是这第二种工具。咱们可以通过刘旭老师这个教程，一起弄清楚两件事：这类工具到底有什么独特价值，以及它为什么值得你花时间去学。

这个需求来自一位保险销售冠军。他曾跟刘旭老师说了一句话：“刘老师，我每天最头疼的不是见客户，而是见完客户后，那些碎片化的信息该怎么记、怎么用？等我忙完回到家，好多关键细节都忘了，感觉每天都在丢钱。”

这句话其实戳中了很多一线销售的痛点。客户信息散落在微信聊天记录、手机备忘录，甚至自己脑子里，完全没法联动。你明明知道客户的生日、家庭情况、兴趣爱好很重要，却根本没精力做个性化维护。市面上的CRM系统，要么太贵，要么太复杂，反而大大增加了一线人员的使用成本。

于是，刘旭老师就考虑用飞书多维表格，教大家一步步搭一个轻量级的CRM系统。整个过程分四步：

第一步，搭建客户资料库。这是整个系统的地基，需要包含三类信息：一是客户基础信息，比如姓名、性别、电话、城市；二是业务相关信息，比如客情信息、合同单价、折扣报价；三是内部管理信息，比如创建人、创建时间。

这里有个关键，刘老师在很多细节里都用到了AI功能。以前这些信息只能靠人工一个个填写，现在能由AI直接判断完成。有个让我印象比较深的细节：表格能根据客户所在城市自动判断城市等级，比如输入我老家“驻马店”，AI就会自动把它归到“三线城市及其他”类别里。

你可能会问，这个分类有什么用？因为很多企业会针对不同合同金额、不同城市制定不同折扣政策。刘老师也在教程里设置了对应公式，让AI能根据城市等级和合同单价，自动算出折扣报价。说实话，光是这一步大家能跟着做完，都能想到很多迁移场景，比如是不是可以根据豆瓣评分和书的购买时间，来计算二手书的价格。

第二步，创建客户跟进记录表。每次电话沟通后，都记录下备注、号码、通话录音、参考链接，然后用AI自动总结对话里的关键信息和待办事项。最重要的是，这张表能通过“双向关联”功能，和客户资料库打通。你选中某个客户，客户资料库里就会自动显示这个客户的所有历史跟进记录。

第三步，打造快捷录入表单。这也是整个系统最聪明的设计，只用创建一个“语音/文本输入”字段，其他信息像客户姓名、电话、核心需求等等，全靠AI字段自动提取。你只需要在手机上打开表单，输入一段话，比如“今天拜访了客户李四，他对B套餐很感兴趣，让我下周三联系他，电话是139xxxxxxxx”，点击提交，后台所有字段就自动填充完毕。

第四步，配置自动化机器人。在飞书里，你可以直接给这个表格的机器人发消息，每一条消息都会自动变成快捷录入表里的一条新记录，并触发所有AI字段进行分析。就像发微信一样简单。

整个系统搭完，这位销售冠军的工作流程彻底变了。以前是：见完客户→回家→努力回忆→手动录入Excel→经常忘记关键细节。现在是：见完客户→掏出手机→对着机器人说一段话→系统自动整理完毕。

说实话，当我看到这个教程时，第一反应是：这不就是把自己的工作流程，变成了一个“产品”吗？

你看，用飞书多维表格来做客户管理，你得先想清楚：我的客户管理需要哪些信息？这些信息之间是什么关系？我的工作流程是什么？想明白后，再用工具把这套逻辑搭建出来。AI在这里只起到降低搭建门槛的作用，比如自动提取信息、自动计算折扣、自动总结对话。但一切的前提是，你得先把业务逻辑想清楚。

刘旭老师把这个叫“产品化思维”。他说，最顶尖的销售，往往不是最忙的，而是最“懒”的。他们会把所有重复、繁琐的工作，都想办法用流程和工具去固化、去自动化，就像精心打磨一款产品一样，让产品为自己工作。

你看这个系统，核心就是“结构化拆解”。他把一个看似复杂的销售管理流程，清晰地拆解成了三个模块：

第一个模块是“人”——客户资料库。这是静态的、相对稳定的信息。客户的基本情况、家庭背景、业务需求，都存在这里。

第二个模块是“事”——跟进记录表。这是动态的、不断更新的信息。每一次沟通、每一个细节，都记录在这里。然后通过“双向关联”，让“人”和“事”打通。你点开一个客户，就能看到他的所有历史记录；你看一条跟进记录，就能知道是哪个客户。

第三个模块是“入口”——快捷录入表单。这是整个系统的使用界面。你不需要打开复杂的后台，不需要填写一堆字段，只需要说一句话，系统就自动帮你整理好。

这三个模块，构成了一个完整的闭环。而AI在这里的作用，是让这个闭环运转得更顺畅——自动提取信息、自动计算、自动总结。但如果你没有这个“结构化拆解”的思维，AI再强大也帮不了你。

说白了，这类工具要求你先想清楚自己的业务逻辑，然后再把这套逻辑变成可以重复使用的“产品”。而且这个“产品”，依旧是可以不断迭代的。今天你搭建了客户管理和跟进记录，明天你可以加入“客户服务”模块，后天可以加入“转介绍”模块。就像软件产品一样，从1.0版本慢慢升级到2.0、3.0。

这种能力，在AI时代会越来越重要。因为AI工具会越来越多，但真正能把工具变成自己“产品”的人，是稀缺的。

说到这里，你一定会问：既然这类工具这么有价值，为什么大多数人还是用不起来？答案很简单：因为它的学习曲线，本质上不是“工具学习”的曲线，而是“业务理解”的曲线。

你看Excel，功能够强大吧？透视表、VLOOKUP、宏编程，每一个都能大幅提升效率。但为什么大多数人只会用它做简单的加减乘除？

不是这些功能难学，而是你心里要是没有一个真实的痛点问题，根本没动力去钻研那些细节。但你有没有发现，大部分企业的财务人员用Excel就特别熟练？因为他们是真的有痛点，每天要频繁算数字，所以不得不去学那些看似“反人性”的高阶操作。

飞书多维表格也是同样的道理。它的界面其实很直观，操作也不算复杂，但如果你没有一个明确的业务场景，比如“要管理200个客户的跟进记录”，或是“得协调5个部门的项目进度”，打开它只会觉得一头雾水，因为你不知道该建什么字段、该设置什么关联、该配置什么自动化。

而且，还是那句话，这类工具要求你先把业务逻辑想清楚。如果你对自己的业务流程都不清楚，工具再智能也帮不了你。这就像你让ChatGPT帮你写一份方案，但你自己都不知道要写什么，AI也只能给你一堆空洞的内容。所以，这类工具的上手难度高，不是因为它本身复杂，而是因为它要求你先做一件更难的事：把自己的工作流程想清楚、拆解清楚、结构化。这个过程，才是真正的门槛。

但反过来说，一旦你跨过了这个门槛，收益是巨大的。因为你不只是学会了一个工具，而是掌握了一种思维方式——如何把重复性的工作，变成可以自动化的系统。这种能力，可以迁移到任何工具、任何场景。

说了这么多，咱们回到最实际的问题：你到底该不该花时间学这类工具？

我来用两个我自己的使用案例来和你分享。说实话，飞书多维表格内测时就找过我，但每次我刚燃起学习的念头，一打开界面就直接放弃了。直到有天，我早起写稿子的时候，突然发现前一晚睡前想好的几个话题，居然一个都想不起来了，我才又想起飞书多维表格，决定用它试试看。

最开始我只用它搜集素材，后来想着把写作进度也放进去，比如哪些是初始想法，哪些已经收集好资料，哪些开始动笔写了，哪些写完了。

等进度表做好，我又发现以前写完稿子，还得特意在群里说一声，现在这事完全能靠自动化解决。我就设置了个规则，只要把写作状态改成“大功告成”，系统就会自动发群通知。这个做了之后，同事们跟我说：“刀哥，你为了不在群里跟我们说话，真的是啥事都干得出来。”

但后来这个表格的发展，完全超出了我的预期。因为我的使用，AI学习圈里相关的很多工作流程，现在都慢慢搬到了这个表格上——从案例的采访跟进，到教程课的制作流程，再到短视频的录制制作。这对于我来说，是一个自己生长出来的业务系统。

第二个案例就发生在上周。我们得到内部办了个“金饭碗大赛”，规则很简单，就是让每个人从自己工作里找一个待解决的问题，亲手用AI工具去解决。每个人提交的文档里，既要详细描述业务痛点，也要记录用AI工具解决的全过程，每篇文档都有两三千字。我当时面临的挑战特别明确：得在一两天之内，看完两百多个方案并打分。

我刚开始处理时，发现表上是一个个飞书文档的链接，每次都得点开链接，拖动页面从头看到尾，从里面找挑战、找解决方案，再退出文档回到表格打分，整个流程特别繁琐。所以我直接在表格里加了几项AI字段，让AI把每个链接里的文档内容，自动拆成“挑战”“解决方案”“所用工具”，让我不用一个个点开，在表里就能知道每个方案的内容。

当AI帮我把所有内容都提取出来后，我觉得对我的帮助还不够，就让AI对方案进行一段话总结，然后从问题清晰度、方案有效性、效益可量化、解法创新性、过程可迁移五个方面进行初选打分。这几步做完，我明显感觉工作轻松多了，能飞快理解每个方案的核心精髓。原本估计要两天才能搞定的活儿，我不到一下午就完成了。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025110320/1892119094962997084/110320.png)

过程里我还有个小发现：因为我担心AI不了解公司具体业务，会有误判，所以我又仔细对照了方案和AI的初选打分。这时候我发现，我和AI的分歧主要集中在超高分和超低分方案上——比如有些AI给了很高分的方案，我看完觉得它对公司战略意义不大。当然，我不觉得这是AI的缺陷，毕竟有些微妙的判断，连我自己可能都拿捏不好。但有一点收获，就是那些得分中等、或者AI评价很平庸的方案，是真的平庸，连AI这么努力，都没能找到方案的亮点。

回到前面的问题，那到底什么样的需求应该考虑使用飞书多维表格呢？我觉得可以从两个维度来判断。

第一个维度，看你的工作性质。如果你的工作有大量重复性、流程性的内容，比如客户管理、项目跟进、数据协作、团队协同……那这类工具就是为你准备的。因为它能帮你把这些重复性工作，变成可以自动化的系统，让你从琐碎的事务中解放出来。

但如果你的工作主要是创意性、临时性的，比如写文案、做策划、头脑风暴，那对话式AI可能更适合你。因为你需要的不是固化流程，而是快速获得灵感和内容。

第二个维度，看你有没有真实的痛点。如果你现在就被信息管理、流程混乱、协作低效这些问题困扰，那你就有足够的动力去钻研这类工具。但如果你只是觉得“这个工具看起来很酷，我也想学一下”，那很可能学到一半就放弃了。就像刘旭老师说的那样：重要的不是一步步复刻老师的做法，而是做的时候去想这里的很多细节，可以用在自己的什么地方。

如果你决定要学，我的建议是：跟着教程一步步做完，真正搭建出一个属于自己的系统。在这个过程中，不断问自己：我的业务逻辑是什么？我需要记录哪些信息？这些信息之间是什么关系？我的工作流程可以怎么优化？

这些问题想清楚了，工具只是实现手段，而这种“结构化拆解”的能力，才是AI时代真正的核心竞争力。推荐你现在点击文稿区的课程链接，开始学习。

点此观看刘旭老师新课

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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