要让智能商品系统提供更全面和深入的供应链决策支持，可以考虑以下几个方面：

数据整合和分析：确保智能商品系统能够整合和分析供应链上的各种数据，包括销售数据、库存数据、供应商数据等。通过对这些数据进行深入分析，可以获得更全面的供应链洞察，发现潜在的问题和机会。

预测和优化：利用智能商品系统的预测功能，结合历史销售数据和市场趋势，预测未来的需求和销售趋势。同时，通过优化供应链中的各个环节，例如优化采购计划、提高生产效率等，可以提高供应链的运作效率和响应速度。

协同决策和跨部门合作：智能商品系统应当能够支持多部门的协同工作和决策。通过与其他部门（例如采购部门、销售部门）的数据共享和协同决策，可以更好地优化供应链的运营策略，并及时调整和应对市场变化。

智能推荐和个性化定制：通过对消费者购买行为和偏好的分析，智能商品系统可以提供智能推荐和个性化定制的服务。这有助于提高销售效果，同时也可以为供应链决策提供更精准的数据支持。

通过以上这些方法，智能商品系统可以提供更全面和深入的供应链决策支持，帮助企业优化供应链管理，提高运营效率和竞争力。