8 Probleme beim Massenimport und ihre Lösungen

Haben Sie jemals Stunden damit verbracht, einen Produktkatalog zu erstellen, nur um festzustellen, dass Ihre Produkte viele Probleme beim Massenimport haben? Möglicherweise haben Sie Formatierungsprobleme oder Ihre Dateigröße überschreitet beim Hochladen die maximale Größe. Es ist zu viel Stress, nicht wahr?

In diesem Blog werden wir 8 häufige Probleme beim Import von Massenprodukten und ihre Lösungen für Shopify-Benutzer diskutieren. Na dann, lass es uns gemeinsam klären.

Problem 1: Duplikate

Das häufigste Problem, mit dem jeder E-Commerce-Vermarkter und Shopify-Benutzer konfrontiert ist, ist die Duplizierung. Wenn Sie Produkte in großen Mengen in Ihren E-Commerce-Shop importieren, besteht die Möglichkeit von Duplikaten. Das duplizierte Produkt hat möglicherweise dieselbe SKU oder denselben Namen mit unterschiedlichen Variationen. Wie vermeiden Sie nun doppelte Produkte, wenn Sie Produkte über CSV-Dateien in Shopify importieren ?

Finden und entfernen Sie Duplikate mit eindeutigen Identifikatoren

Es gibt viele Möglichkeiten, die Probleme mit Duplikaten beim Massenimport zu lösen. Hier sind einige einfache Schritte, die Sie ausführen können, um dieses Problem zu lösen.

Als erstes sollten Sie überprüfen, ob Sie das Produkt bereits importiert haben. Um dies zu überprüfen, navigieren Sie einfach zu Produkte > Produkte und suchen Sie Ihr Produkt. Wenn Sie das Produkt aufgelistet sehen, klicken Sie auf Produkt bearbeiten und überprüfen Sie, ob die Details mit Ihren Eingaben in Ihrer CSV-Datei übereinstimmen. Wenn sie nicht übereinstimmen, müssen Sie das Produkt manuell bearbeiten und speichern.

Der zweite Schritt besteht darin, für jedes Produkt eine eindeutige Kennung zu erstellen. Wenn Sie beispielsweise Produkte nach ID importieren, ändern Sie die ID jedes Produkts in etwas Einzigartiges. Wenn die Produkt-ID id ist, ändern Sie sie in id_1, id_2 usw. Dies löst das Problem doppelter Produktimportprobleme.

Problem 2: Leere Felder

Ein weiteres sehr häufiges Problem beim CSV-Import sind fehlende Daten.

Unvollständige Daten, wie z. B. Rechnungen mit Monats- und Tagesinformationen, aber ohne Jahresinformationen, sind ein Beispiel für unvollständige Daten, die ein Benutzer korrigieren kann. Andere Datenlücken können Nutzer mit Hilfe des von ihnen genutzten Systems füllen.

Fehlende Stadt-/Bundesstaatsdaten können in der Regel automatisch ergänzt werden, wenn Postleitzahlen und Kontaktrolleninformationen bereitgestellt werden. Neue Kontaktrolleninformationen müssen manuell im System berichtigt werden, einschließlich Vorschlägen aus den Systemen basierend auf übereinstimmenden relevanten Kontakten oder Daten.

Unter Umständen muss eine Person oder ein anderes System unvollständige Daten einlesen. Beispielsweise können Sie öffentliche Aufzeichnungen verwenden, um Immobilienverkaufsdaten zu erhalten, denen das ursprüngliche Listendatum oder vergleichbare Immobilieninformationen fehlen.

Suchen und entfernen Sie leere Felder

Es gibt zwei Möglichkeiten, dieses Problem zu lösen:

1. Kaufen Sie passende Produkte aus anderen Geschäften und importieren Sie sie in Ihren E-Commerce-Shop.

2. Melden Sie sich kostenlos bei Apimio an, verbinden Sie sich mit Ihrem E-Commerce-Shop und importieren Sie diese Artikel automatisch.

Problem 3: Produkte mit unterschiedlichen SKUs, aber demselben Namen

Produktnamen sind entscheidende Bestandteile jeder Marketing-Kommunikationsstrategie. Ein Name kann einen erheblichen Einfluss auf den wahrgenommenen Wert eines Produkts haben, wie gut es sich verkauft und wie es sich auf die Marke des Unternehmens auswirkt.

In vielen Fällen hat ein Unternehmen mehrere Produkte mit demselben Namen, aber unterschiedlichen SKUs. Ist es in diesem Fall sinnvoll, mehrere Namen für jeden zu haben? Sollte ein Unternehmen Namen konsolidieren? Oder sollte das Unternehmen die Namen beibehalten, wie sie sind?

Produkte mit unterschiedlichen Namen, aber derselben SKU sind ein Problem, wenn Sie von einem Einzelprodukt zu einem Geschäft mit mehreren Produkten wechseln. Wie löse ich es richtig?

Suchen und lösen Sie Probleme mit Produkten mit unterschiedlichen SKUs, aber demselben Namen

Es gibt viele Möglichkeiten, dieses Problem zu lösen. Ihre gewählte Lösung sollte von der Struktur Ihres Produktkatalogs und der Art und Weise abhängen, wie Sie ihn in Zukunft behandeln möchten, sowie von der Flexibilität Ihrer Plattform und etwaigen Einschränkungen Ihrer E-Commerce-Software.

Um dieses Problem zu lösen, können Sie entweder unterschiedliche Filter für verschiedene SKUs einrichten oder den Produktpreis basierend auf der SKU anzeigen. Wenn Sie beispielsweise einen Filter für jede SKU installieren, wird das Produkt mit SKU-A angezeigt, wenn ein Benutzer nach „Rotes T-Shirt“ sucht, und wenn der Benutzer auf dieses Produkt klickt, wird das Produkt mit SKU-B angezeigt angezeigt werden.

Problem 4: Fehlende Produktvarianten in der Massenimporttabelle

Ein häufiges Problem beim Importieren von Massenprodukten mithilfe einer CSV-Datei sind fehlende Produktvarianten. Wenn Sie versuchen, die Datei in Ihren Shopify-Shop hochzuladen, stellen Sie fest, dass die Produktvarianten fehlen. Dieses Problem tritt auf, wenn mehr als eine Variante eines Produkts vorhanden ist. Der Massengutimporteur kommt mit dieser Situation nicht zurecht und importiert nur die erste Variante.

Dieses Problem tritt sehr häufig auf, da die meisten Shopify-Anbieter mehrere Varianten unterstützen. Beispielsweise hat ein iPhone 6 die Optionen 16 GB, 64 GB und 128 GB. Sie können alle drei gleichzeitig haben, aber der Massenimporteur lädt nur den ersten hoch, den er in der CSV-Datei findet.

Finden und ergänzen Sie fehlende Produktvarianten im Massenimport

Kopieren Sie für jede Variante die folgenden Spalten aus Ihrer Tabelle: SKU, Name, Preis, Farbe, Gewicht und Bestand. Als Ergebnis haben Sie 5 zusätzliche Spalten für jede Variante: sku2, name2, price2, color2 und weight2.

Problem 5: Fehlende Daten

Ein weiteres sehr häufiges Problem beim Massenimport von Shopify sind fehlende Daten. Unvollständige Daten, wie z. B. Rechnungen mit Monats- und Tagesinformationen, aber ohne Jahresinformationen, sind ein Beispiel für unvollständige Daten, die ein Benutzer korrigieren kann. Andere Datenlücken können Nutzer mit Hilfe des von ihnen genutzten Systems füllen.

Fehlende Stadt-/Bundesstaatsdaten können in der Regel automatisch ergänzt werden, wenn Postleitzahlen und Kontaktrolleninformationen bereitgestellt werden. Neue Kontaktrolleninformationen müssen manuell im System berichtigt werden, einschließlich Vorschlägen aus den Systemen basierend auf übereinstimmenden relevanten Kontakten oder Daten.

Unter Umständen muss eine Person oder ein anderes System unvollständige Daten einlesen. Beispielsweise könnten öffentliche Aufzeichnungen verwendet werden, um Immobilienverkaufsdaten zu erhalten, denen das ursprüngliche Listendatum oder vergleichbare Immobilieninformationen fehlen.

Finden und extrahieren Sie fehlende Daten

Beim Umgang mit fehlenden Daten besteht eine einfache Lösung darin, alle Daten für jede Probe zu verwerfen, bei der ein oder mehrere Datenelemente fehlen. Ein Nachteil dieser Strategie ist, dass die Stichprobengröße verringert wird. Dies ist besonders wichtig, wenn die Probengröße zu klein ist, um aussagekräftige Ergebnisse in der Analyse zu erzielen. In diesem Szenario benötigen Sie möglicherweise zusätzliche Beispieldatenstücke.

Dieses Problem ist weitaus ernster, als es zunächst den Anschein hat. Wenn beispielsweise 10 % der Daten in einem Fragebogen mit 5 Punkten zufällig fehlen, fehlt bei etwa 41 % der Stichprobe mindestens eine Frage.

Sie können fehlende Daten mithilfe der folgenden Funktionen extrahieren:

DELBLANK (R1, s ) – genügt der unterstrichene Bereich mit den Daten im Bereich R1 (nach Spalten) ohne leere Zellen.

DELROWBLANK (R1, head, s ) – füllt den hervorgehobenen Bereich mit den Daten im Bereich R1 und überspringt jede Zeile, die eine oder mehrere leere Zellen hat; wenn der Kopf WAHR ist, dann wird die erste Zeile von R1 (die vermutlich Spaltenüberschriften enthält) immer kopiert (selbst wenn sie eine leere Zelle enthält); Dieses Argument ist optional und hat standardmäßig den Wert head = FALSE.

DELROWNonNum (R1, head, s ) – füllt den hervorgehobenen Bereich mit Daten aus dem Bereich R1 und entfernt alle Zeilen mit nicht numerischen Zellen; Wenn head TRUE ist, wird die erste Zeile von R1 (die wahrscheinlich Spaltenüberschriften enthält) immer kopiert (selbst wenn sie eine nicht numerische Zelle enthält); andernfalls wird head = FALSE verwendet.

Problem 6: Formatierungsprobleme

Beim Importieren unserer Produkte mit Excel hatten wir ein Formatierungsproblem. Der Inhalt der Datei hatte nicht das richtige Format. Also mussten wir einige Änderungen vornehmen.

Formatierungsproblem: Als Sie die Produkte aus einer Excel-Tabelle hochgeladen haben, wurden einige Produkte mit unterschiedlichen Datumsformaten importiert. Beispielsweise ändert sich das eingegebene Datum in einen Text, eine Zahl oder ein anderes Datumsformat (z. B. kann MM/TT/JJJJ zu TT/MM/JJJJ geändert werden).

Finden und lösen Sie Formatierungsprobleme

Wählen Sie ein Datumsformat, indem Sie mit der rechten Maustaste auf die Zelle mit dem Datum klicken, „Zellen formatieren“ auswählen, unter Kategorie nummerieren auf „Datum“ klicken und schließlich ein Datumsformat auswählen. (Beispiel: Format TT/MM/JJJJ).

Problem 7: Dateigröße

Die Datei ist einfach zu groß, was eines der typischsten Probleme beim CSV-Import ist. Dies kann durch zu viele Felder oder Datensätze in der Datei, zu viele Spalten oder zu viele Zeilen verursacht werden. Das Importproblem kann sowohl durch vom Programm, das die Datei verwendet, festgelegte Limits als auch durch die Größe des verfügbaren Speichers auf dem Computer verursacht werden.

Teilen Sie die Datei in kleinere Größe auf

Wenn Ihr Import aufgrund von Bedenken hinsichtlich der Dateigröße fehlschlägt, müssen Sie zurückgehen und die Datei in kleinere Teile aufteilen. Danach können Sie sie einfach hochladen.

Problem 8: Nicht verdauliche Formate

Eines der häufigsten Probleme beim Massenimport ist das nicht verdauliche Format auf Shopify. Einfache Formatkonflikte, die Formatnormalisierungen erfordern, wie Telefonnummern oder Sozialversicherungsnummern, sind Beispiele für nicht verdauliche Formate. Sie benötigen Formatnormalisierung UND Datennormalisierung für komplexe Formatkonflikte. Beispielsweise ist das Datumsformat anders als erwartet, inkonsistent oder enthält Text, anstatt normalisiert zu sein, wie in „31. Juli 2020“ oder „20. Juni 19“.

Konvertieren Sie nicht verdauliche Formate in ein verdauliches CSV-Format

Es kann eine zeitaufwändige und schwierige Aufgabe sein, CSV-Importfehler zu reduzieren. Es gibt einen besseren Weg: Verwenden Sie einen sofort einsatzbereiten CSV-Datenimporter, um diese häufigen Fehler zu vermeiden und den Vorgang zu beschleunigen.

Der Datenimporteur von Apimio unterstützt Benutzer mit unterschiedlichem technischen Fachwissen. Es weist Sie auf die Art von Daten hin, die Benutzer hochladen können. Darüber hinaus informiert es Sie auch über die Felder, die Benutzer ausfüllen müssen. Konfigurationsflags erweitern den Flatfile-Datenimporter, indem Benutzer benutzerdefinierte Spalten im Handumdrehen hinzufügen können. So haben Ihre Kunden sofort die volle Kontrolle.

Die Integration des Apimio-Datenimporters ermöglicht es Ihnen, sich auf die Unterscheidung wesentlicher Aspekte zu konzentrieren, die für Ihr Produkterlebnis spezifisch sind, mit der Gewissheit, dass die CSV-Importkomponente ordnungsgemäß gehandhabt wird. Durch den Einsatz von Technologien wie Flatfile können Sie Daten schneller und nahtloser für Ihre Kunden, Partner und Anbieter importieren.

Die einfachste Lösung für all Ihre Probleme beim Massenimport: Verwenden Sie ein PIM

Bei den meisten Datenbanken müssen Sie beim Umgang mit großen Datenmengen die Daten in großen Mengen importieren. Das einzige Problem ist, wenn Sie dies tun müssen, sind Sie normalerweise eingeschränkt, wie viele Datensätze Sie gleichzeitig importieren können.

Bei den meisten Datenbankprogrammen können Sie die Daten in Stapeln von 100 oder 1.000 gleichzeitig importieren. Ich bin auf Probleme gestoßen, bei denen wir über 10 Millionen Datensätze in eine Datenbank importieren mussten und keine andere Wahl hatten, als dies einzeln zu tun.

Die Verwendung eines PIM-Systems (Product Information Management) wie Apimio ist eine leistungsstarke Lösung für jedes Unternehmen, das bessere Geschäfte machen möchte. Es hilft Ihnen, Ihre Daten und Informationen systematisch zu verwalten, und gibt Ihnen Sicherheit, indem es den menschlichen Fehlerfaktor reduziert.