8 problemas de importación masiva y sus soluciones

¿Alguna vez ha pasado horas creando un catálogo de productos, solo para descubrir que sus productos tienen muchos problemas de importación masiva? Es posible que tenga problemas de formato o que el tamaño de su archivo supere el límite máximo durante la carga. Es demasiado estrés, ¿no?

En este blog, discutiremos 8 problemas comunes de importación de productos a granel y sus soluciones para los usuarios de Shopify. Bueno, entonces, resolvámoslo juntos.

Problema 1: Duplicados

El problema más común que enfrentan todos los vendedores de comercio electrónico y los usuarios de Shopify es la duplicación. Cuando importa productos a su tienda de comercio electrónico a granel, existe la posibilidad de duplicados. El producto duplicado puede tener el mismo SKU o nombre con diferentes variaciones. Ahora, ¿cómo evita productos duplicados al importar productos a través de archivos CSV a Shopify ?

Encuentre y elimine duplicados usando identificadores únicos

Hay muchas formas de resolver los problemas de duplicaciones en la importación masiva. Aquí hay algunos pasos simples que puede hacer para resolver este problema.

Lo primero que debe hacer es comprobar si ya ha importado el producto. Para verificarlo, solo navegue a Productos > Productos y encuentre su producto. Si ve el producto en la lista, haga clic en editar producto y verifique si los detalles coinciden con lo que ingresó en su archivo CSV. Si no coinciden, debe editar el producto manualmente y guardarlo.

El segundo paso es crear un identificador único para cada producto. Por ejemplo, si está importando productos por identificación, cambie la identificación de cada producto a algo único. Si la identificación del producto es id, cámbiela a id_1, id_2, etc. Esto resolverá el problema de la importación de productos duplicados.

Problema 2: campos en blanco

Otro problema de importación de CSV muy común es la falta de datos.

Los datos incompletos, como facturas con información de mes y día pero sin información de año, son un ejemplo de datos incompletos que un usuario puede corregir. Los usuarios pueden llenar otros vacíos en los datos con la ayuda del sistema que están usando.

Los datos de ciudad/estado faltantes generalmente se pueden agregar automáticamente si se proporcionan los códigos postales y la información de la función de contacto. La información de la nueva función de contacto debe rectificarse manualmente en el sistema, incluidas las sugerencias de los sistemas basadas en la coincidencia de contactos o datos relevantes.

En algunas circunstancias, una persona u otro sistema debe obtener datos incompletos. Por ejemplo, puede usar registros públicos para obtener datos de ventas de bienes raíces que no tengan la fecha de la lista original o información de propiedad comparable.

Buscar y eliminar campos en blanco

Hay dos formas de resolver este problema:

1. Compre productos coincidentes de otras tiendas e impórtelos a su tienda de comercio electrónico.

2. Regístrese en Apimio de forma gratuita, conéctese a su tienda de comercio electrónico e importe estos artículos automáticamente.

Problema 3: Productos con SKU diferentes pero con el mismo nombre

Los nombres de productos son componentes críticos de cualquier estrategia de comunicaciones de marketing. Un nombre puede tener un impacto significativo en el valor percibido de un producto, qué tan bien se vende y el impacto que tiene en la marca de la empresa.

En muchos casos, una empresa tendrá múltiples productos con el mismo nombre, pero diferentes SKU. Cuando esto ocurre, ¿tiene sentido tener varios nombres para cada uno? ¿Debería una empresa consolidar nombres? ¿O debería la empresa mantener los nombres como están?

Los productos con diferentes nombres pero con el mismo SKU son un problema cuando pasas de un solo producto a una tienda de varios productos. ¿Cómo resolverlo correctamente?

Encuentre y resuelva problemas de productos con diferentes SKU pero el mismo nombre

Hay muchas maneras de resolver este problema. Su solución elegida debe depender de la estructura de su catálogo de productos y la forma en que desea tratarlo en el futuro, así como la flexibilidad de su plataforma y cualquier limitación que pueda existir en su software de comercio electrónico.

Para resolver este problema, puede configurar diferentes filtros para diferentes SKU o mostrar el precio del producto según el SKU. Por ejemplo, si instala un filtro para cada SKU, cuando un usuario busque "Camiseta roja", se mostrará el producto con SKU-A y cuando el usuario haga clic en ese producto, aparecerá el producto con SKU-B. se visualizará.

Problema 4: Faltan variantes de productos en la hoja de cálculo de importación masiva

Un problema común en la importación de productos a granel mediante un archivo CSV es la falta de variantes de productos. Cuando intenta cargar el archivo en su tienda Shopify, descubre que faltan las variantes del producto. Este problema ocurre cuando hay más de una variante de un producto. El importador de productos a granel no puede manejar esta situación y solo importa la primera variante.

Este problema es muy común porque la mayoría de los proveedores de Shopify admiten múltiples variantes. Por ejemplo, un iPhone 6 tiene opciones de 16 GB, 64 GB y 128 GB. Puede tener los tres a la vez, pero el importador masivo solo cargará el primero que encuentre en el archivo CSV.

Encuentre y rellene las variantes de productos faltantes en la importación masiva

Para cada variante, copie las siguientes columnas de su hoja de cálculo: SKU, nombre, precio, color, peso e inventario. Como resultado, tendrá 5 columnas adicionales para cada variante: sku2, name2, price2, color2 y weight2.

Problema 5: Datos faltantes

Otro problema muy común de importación masiva de Shopify es la falta de datos. Los datos incompletos, como facturas con información de mes y día pero sin información de año, son un ejemplo de datos incompletos que un usuario puede corregir. Los usuarios pueden llenar otros vacíos en los datos con la ayuda del sistema que están usando.

Los datos de ciudad/estado faltantes generalmente se pueden agregar automáticamente si se proporcionan los códigos postales y la información de la función de contacto. La información de la nueva función de contacto debe rectificarse manualmente en el sistema, incluidas las sugerencias de los sistemas basadas en la coincidencia de contactos o datos relevantes.

En algunas circunstancias, una persona u otro sistema debe obtener datos incompletos. Por ejemplo, los registros públicos podrían usarse para obtener datos de ventas de bienes raíces que no tengan la fecha de la lista original o información de propiedad comparable.

Encuentra y extrae los datos que faltan

Cuando se trata de datos faltantes, una solución simple es descartar todos los datos de cada muestra a la que le faltan uno o más elementos de datos. Una desventaja de esta estrategia es que se reducirá el tamaño de la muestra. Esto es especialmente importante cuando el tamaño de la muestra es demasiado pequeño para producir resultados significativos en el análisis. Es posible que necesite piezas de datos de muestra adicionales en este escenario.

Este problema es mucho más grave de lo que parece en un principio. Por ejemplo, si el 10 % de los datos en un cuestionario de 5 ítems está ausente al azar, alrededor del 41 % de la muestra tendrá al menos una pregunta faltante.

Puede extraer los datos que faltan utilizando las siguientes funciones:

DELBLANK (R1, s ): basta con el rango subrayado con los datos en el rango R1 (por columnas) sin celdas vacías.

DELROWBLANK (R1, cabeza, s ): llena el rango resaltado con los datos en el rango R1 saltándose cualquier fila que tenga una o más celdas vacías; si el encabezado es VERDADERO, la primera fila de R1 (que probablemente contiene encabezados de columna) siempre se copia (incluso si contiene una celda vacía); este argumento es opcional y por defecto es head = FALSE.

DELROWNonNum (R1, head, s ): llena el rango resaltado con datos del rango R1, eliminando las filas con celdas no numéricas; Si head es TRUE, la primera fila de R1 (que probablemente contenga encabezados de columna) siempre se copia (incluso si contiene una celda no numérica); de lo contrario, se usa head = FALSE.

Problema 6: problemas de formato

Al importar nuestros productos usando Excel, enfrentamos un problema de formato. El contenido del archivo no tenía el formato correcto. Así que tuvimos que hacer algunos cambios.

Problema de formato: cuando cargó los productos desde una hoja de Excel, algunos productos se importaron con diferentes formatos de fecha. Por ejemplo, la fecha ingresada cambia a texto, número u otro formato de fecha (por ejemplo, MM/DD/AAAA puede cambiar a DD/MM/AAAA).

Encuentre y resuelva problemas de formato

Elija un formato de fecha haciendo clic con el botón derecho en la celda que contiene la fecha, seleccionando 'Formato de celdas', haciendo clic en 'Fecha' en Numerar una categoría y, por último, eligiendo un formato de fecha. (Ejemplo: formato DD/MM/AAAA).

Problema 7: Tamaño del archivo

El archivo es simplemente demasiado grande, que es uno de los problemas de importación de CSV más típicos. Demasiados campos o registros en el archivo, demasiadas columnas o demasiadas filas pueden causar esto. Los límites establecidos por el programa que usa el archivo o la cantidad de memoria accesible en la máquina pueden causar el problema de importación.

Divide el archivo en tamaño más pequeño

Si su importación falla debido a problemas de tamaño del archivo, deberá volver atrás y dividir el archivo en partes más pequeñas. Después de eso, puedes subirlos fácilmente.

Problema 8: Formatos no digeribles

Uno de los problemas de importación masiva más comunes es el formato no digerible en Shopify. Las discrepancias de formato simples que requieren normalizaciones de formato, como números de teléfono o números de seguro social, son ejemplos de formatos no digeribles. Necesita normalización de formato Y normalización de datos para discrepancias de formato complejas. Por ejemplo, el formato de fecha es diferente al esperado, inconsistente o incorpora texto en lugar de estar normalizado, como en "31 de julio de 2020" o "20 de junio de 19".

Convierta formatos no digeribles en formato CSV digerible

Puede ser una tarea difícil y que requiere mucho tiempo reducir los errores de importación de CSV. Hay una mejor manera: use un importador de datos CSV listo para usar para evitar estos errores comunes y acelerar el procedimiento.

El importador de datos de Apimio ayuda a los usuarios con diferentes niveles de experiencia técnica. Le indica el tipo de datos que los usuarios pueden cargar. Además, también le permite conocer los campos que los usuarios deben completar. Los indicadores de configuración amplían el importador de datos Flatfile al permitir que los usuarios agreguen columnas personalizadas sobre la marcha. Esto le da a sus clientes un control completo de inmediato.

La integración del importador de datos de Apimio le permite concentrarse en diferenciar los aspectos esenciales específicos de la experiencia de su producto, con la certeza de que el componente de importación de CSV se maneja correctamente. El uso de tecnología como Flatfile le permite importar datos más rápido y sin problemas para sus clientes, socios y proveedores.

La solución más fácil para todos sus problemas de importación masiva: use un PIM

La mayoría de las bases de datos cuando manejan grandes cantidades de datos, necesitará importar los datos en masa. El único problema es cuando tiene que hacer esto, por lo general está restringido en cuanto a la cantidad de registros que puede importar a la vez.

La mayoría del software de base de datos le permitirá importar los datos en lotes de 100 o 1000 a la vez. Me encontré con problemas en los que necesitábamos importar más de 10 millones de registros a una base de datos y no teníamos más remedio que hacerlo uno a la vez.

El uso del sistema PIM (Gestión de información de productos), como Apimio, es una solución poderosa para cualquier empresa que quiera hacer mejores negocios. Le ayuda a administrar sus datos e información de manera sistemática y le brinda tranquilidad al reducir el factor de error humano.