天猫、京东、淘宝等电商网站超越咨询顾问的算力，在用户理解和维护，抓取各大电商的评论及销量数据，对各种商品（颗粒度可到款式）沿时间序列的销量以及用户的消费场景进行分析

，能够提供更加准确的销售预测和用户画像，从而帮助电商平台进行商品推荐、促销活动和供应链管理等方面的决策。

具体来说，通过数据挖掘和机器学习算法，电商网站可以对用户的购买行为、浏览记录、搜索关键词等进行分析，从而得出用户的消费偏好和购买意向。同时，还可以对商品的销售数据进行分析，比如销售量、销售额、平均价格等，从而了解商品的受欢迎程度和市场趋势。

基于以上分析，电商平台可以进行以下决策：

1. 商品推荐：根据用户的消费偏好和购买意向，为其推荐相关商品，提高购买转化率。

2. 促销活动：通过分析商品销售数据，确定促销策略和时间，提高销售额和利润。

3. 供应链管理：通过销售预测，优化采购计划和库存管理，降低成本和风险。

总之，电商网站超越咨询顾问的算力，能够帮助电商平台更好地了解用户和市场，从而提高销售效率和用户体验，实现商业价值最大化。