先问报告使用了什么资料
趋势结论可能来自搜索、社交讨论、历史订单或公开商品页。
来源时间和市场范围不同，结论适用性也不同。
热度不等于可销售需求
讨论量可能来自新闻、争议或短期事件。
采购前还要比较转化、退货、价格和竞争密度。
地方文化改变商品用途
相同商品在旅游城市、大学城和家庭消费场景中的需求不同。
AI标签若只写“欧洲热门”，通常不足以支持实际备货。
供应链是模型看不到的约束
起订量、生产周期、包装、认证和运输体积会改变利润。
一个看似热门的商品，可能因交付成本而不适合当前团队。
评论摘要需要回看原文
自动摘要容易压缩少数意见或忽略反讽。
决定改款前，应抽样阅读不同评分与不同时间的评论。
把AI放在判断链前端
AI可以帮助发现问题、整理候选和生成比较表。
最终决定应由采购、运营、客服和财务共同确认。