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1. 评论情感方面，可使用人工智能算法，对用户的评论信息进行情感的分析，尤其是找出哪些是好评哪些是差评，甚至进一步找出好评或差评是主要是哪方面。
针对那些在产品方面有较多差评的SKU，可以总结差评原因，对产品进行更新和升级。也可以做到对用户在电商平台的评论做实时的监控，缩小反馈间隔，进而提高服务质量。
2. 可以根据之前已有的数据信息，通过算法预测商品销售的趋势，从而找到更优的补货时间，避免库存不足的情况发生， 从而提高收益。
3. 对用户群体的分布进行分析，根据分析的结果，选择合适的库存地点，减少运输成本。
4. 通过大数据和算法，匹配主要商品的竞品，对竞品的相关信息进行分析和研究，一方面可以找到自身商品存在的劣势和不足，另一方面也可以知己知彼，进行赶超。
5. 对用户进行画像，预测用户的购买方向，对用户进行个性化推荐。
在全球化竞争与数字化浪潮的双重驱动下，企业采购正经历从“成本中心”到“价值中心”的战略转型。传统的采购模式面临流程冗长、...
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