商品评价数据

评价分析可以查询已同步的商品评价，不要求先开启自动差评跟进。它用于了解商品质量、预期落差和履约体验；分析本身不会联系买家。

本页所有表格均为模拟数据，不是真实评价。 原始明细来自评价查询；星级分布、均值和问题归类是 AI 在这些明细上进一步整理的结果，不是额外的数据源。

#商品评价明细

每行是一家店铺的一条评价，保留最新版本，不会按多个 SKU 重复展开。可查询评价编号、订单、商品、可用的商家 SKU、星级、标题、原文、创建与更新时间，以及来源提供的买家昵称。

查询 Brightloom US 最近 30 天全部 1–5 星评价。保留原文和创建日期，按商品算星级分布，再总结问题，不联系买家。

按 店铺当地评价创建日期选择范围，更新时间单独保留。默认查询关注 1–3 星；要分析总体评价，必须明确要求 1–5 星。

#模拟原始明细

匿名或未提供昵称的评价保留为空，昵称也不是保证可联系的账号。文本可能更新：当前读取到的原文不一定是买家最早提交时的内容。

#AI 整理后的模拟汇总

这是对上面三条明细的计算：全体均值为 (2 + 5 + 1) ÷ 3 ≈ 2.67 星。若只查询 1–3 星，就会漏掉第二条评价，不能再声称算出了全部评价的平均值。

问题归类是对文本的分析，不是已经查明责任。例如“灯罩有裂痕”值得结合退货退款、商品和物流进一步核实，不能仅凭一句评价就认定仓库或承运商有错。

#用于复盘与导出

要求 AI 同时说明查询日期、星级范围、实际覆盖和评价数量。历史覆盖不足不是没有差评；评价修改也不会额外增加一条新评价。需要跟进时，再检查店铺的联系规则和人工决策流程。

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