8 Masalah Impor Massal dan Solusinya

Pernahkah Anda menghabiskan waktu berjam-jam untuk membuat katalog produk, hanya untuk menemukan bahwa produk Anda mengalami banyak masalah impor massal? Anda mungkin mengalami masalah pemformatan atau ukuran file Anda melebihi batas maksimum saat mengunggah. Ini terlalu banyak stres, bukan?

Di blog ini, kita akan membahas 8 masalah umum impor produk massal dan solusinya untuk pengguna Shopify. Kalau begitu, mari kita selesaikan bersama.

Masalah 1: Duplikat

Masalah paling umum yang dihadapi setiap pemasar eCommerce dan pengguna Shopify adalah duplikasi. Saat Anda mengimpor produk ke toko eCommerce Anda secara massal, ada kemungkinan duplikat. Produk duplikat mungkin memiliki SKU atau nama yang sama dengan variasi yang berbeda. Sekarang, bagaimana Anda menghindari produk duplikat saat mengimpor produk melalui file CSV ke Shopify ?

Temukan dan Hapus Duplikat menggunakan Pengidentifikasi Unik

Ada banyak cara untuk mengatasi masalah duplikasi dalam impor massal. Berikut adalah beberapa langkah sederhana yang dapat Anda lakukan untuk mengatasi masalah ini.

Hal pertama yang harus Anda lakukan adalah memeriksa apakah Anda sudah mengimpor produk tersebut. Untuk memeriksanya, cukup arahkan ke Produk > Produk dan temukan produk Anda. Jika Anda melihat produk terdaftar, klik edit produk dan periksa apakah detailnya cocok dengan yang Anda masukkan di file CSV Anda. Jika tidak cocok, maka Anda perlu mengedit produk secara manual dan menyimpannya.

Langkah kedua adalah membuat pengenal unik untuk setiap produk. Misalnya, jika Anda mengimpor produk dengan id, maka ubah id setiap produk menjadi sesuatu yang unik. Jika id produk adalah id, maka ubah ke id_1, id_2, dll. Ini akan menyelesaikan masalah masalah impor produk duplikat.

Masalah 2: Bidang Kosong

Masalah impor CSV lain yang sangat umum adalah data yang hilang.

Data yang tidak lengkap, seperti tagihan dengan informasi bulan dan hari tetapi tidak ada informasi tahun, adalah contoh data tidak lengkap yang dapat dikoreksi oleh pengguna. Pengguna dapat mengisi kekosongan data lainnya dengan bantuan sistem yang mereka gunakan.

Data kota/negara bagian yang hilang biasanya dapat ditambahkan secara otomatis jika kode pos dan informasi peran kontak diberikan. Informasi peran kontak baru harus diperbaiki secara manual dalam sistem, termasuk saran dari sistem berdasarkan pencocokan kontak atau data yang relevan.

Dalam beberapa keadaan, seseorang atau sistem lain harus menarik data yang tidak lengkap. Misalnya, Anda dapat menggunakan catatan publik untuk mendapatkan data penjualan real estat yang tidak memiliki tanggal daftar asli atau informasi properti yang sebanding.

Temukan dan Hapus Bidang Kosong

Ada dua cara untuk menyelesaikan masalah ini:

1. Beli produk yang cocok dari toko lain dan impor ke toko eCommerce Anda.

2. Daftar ke Apimio secara gratis, Hubungkan ke toko eCommerce Anda, dan impor item ini secara otomatis.

Masalah 3: Produk dengan SKU yang berbeda tetapi nama yang sama

Nama produk adalah komponen penting dari setiap strategi komunikasi pemasaran. Sebuah nama dapat memiliki dampak yang signifikan pada nilai yang dirasakan suatu produk, seberapa baik penjualannya, dan dampaknya terhadap merek perusahaan.

Dalam banyak kasus, sebuah perusahaan akan memiliki beberapa produk dengan nama yang sama, tetapi SKU yang berbeda. Ketika ini terjadi, apakah masuk akal untuk memiliki beberapa nama untuk masing-masing? Haruskah perusahaan mengkonsolidasikan nama? Atau haruskah perusahaan mempertahankan nama apa adanya?

Produk dengan nama berbeda tetapi SKU yang sama menjadi masalah saat Anda berpindah dari satu produk ke toko multi-produk. Bagaimana cara mengatasinya dengan benar?

Temukan dan selesaikan masalah produk dengan SKU berbeda tetapi nama yang sama

Ada banyak cara untuk memecahkan masalah ini. Solusi yang Anda pilih harus bergantung pada struktur katalog produk Anda dan cara Anda ingin memperlakukannya di masa mendatang, serta fleksibilitas platform Anda dan batasan apa pun yang mungkin ada dalam perangkat lunak e-niaga Anda.

Untuk mengatasi masalah ini, Anda dapat mengatur filter yang berbeda untuk SKU yang berbeda atau menampilkan harga produk berdasarkan SKU. Misalnya, jika Anda memasang filter untuk setiap SKU, maka ketika pengguna mencari “Kaos Merah”, produk dengan SKU-A akan ditampilkan dan ketika pengguna mengklik produk tersebut, produk dengan SKU-B akan ditampilkan.

Masalah 4: Varian produk tidak ada dalam spreadsheet impor massal

Masalah umum dalam mengimpor produk massal menggunakan file CSV adalah tidak adanya varian produk. Saat Anda mencoba mengunggah file ke toko Shopify Anda, Anda menemukan bahwa varian produk tidak ada. Masalah ini terjadi ketika ada lebih dari satu varian produk. Importir produk curah tidak dapat menangani situasi ini, dan hanya mengimpor varian pertama.

Masalah ini sangat umum karena sebagian besar vendor Shopify mendukung banyak varian. Misalnya, iPhone 6 memiliki opsi 16GB, 64GB, dan 128GB. Anda dapat memiliki ketiganya sekaligus, tetapi importir massal hanya akan mengunggah yang pertama ditemukan dalam file CSV.

Temukan dan isi ulang varian produk yang hilang dalam impor massal

Untuk setiap varian, salin kolom berikut dari spreadsheet Anda: SKU, nama, harga, warna, berat, dan inventaris. Hasilnya, Anda akan memiliki 5 kolom tambahan untuk setiap varian: sku2, name2, price2, color2, dan weight2.

Masalah 5: Data Hilang

Masalah impor massal Shopify lainnya yang sangat umum adalah data yang hilang. Data yang tidak lengkap, seperti tagihan dengan informasi bulan dan hari tetapi tidak ada informasi tahun, adalah contoh data tidak lengkap yang dapat dikoreksi oleh pengguna. Pengguna dapat mengisi celah lain dalam data dengan bantuan sistem yang mereka gunakan.

Data kota/negara bagian yang hilang biasanya dapat ditambahkan secara otomatis jika kode pos dan informasi peran kontak diberikan. Informasi peran kontak baru harus diperbaiki secara manual dalam sistem, termasuk saran dari sistem berdasarkan pencocokan kontak atau data yang relevan.

Dalam beberapa keadaan, seseorang atau sistem lain harus menarik data yang tidak lengkap. Misalnya, catatan publik dapat digunakan untuk memperoleh data penjualan real estat yang tidak memiliki tanggal daftar asli atau informasi properti yang sebanding.

Temukan dan ekstrak data yang hilang

Saat menangani data yang hilang, solusi sederhana adalah membuang semua data untuk setiap sampel yang kehilangan satu atau lebih item data. Salah satu kelemahan dari strategi ini adalah bahwa ukuran sampel akan diturunkan. Ini sangat penting ketika ukuran sampel terlalu kecil untuk menghasilkan hasil yang berarti dalam analisis. Anda mungkin memerlukan potongan data sampel tambahan dalam skenario ini.

Masalah ini jauh lebih serius daripada yang terlihat pada awalnya. Misalnya, jika 10% data pada kuesioner 5 item tidak ada secara acak, sekitar 41% sampel akan memiliki setidaknya satu pertanyaan yang hilang.

Anda dapat mengekstrak data yang hilang dengan menggunakan fungsi berikut:

DELBLANK (R1, s ) – mencukupi rentang yang digarisbawahi dengan data dalam rentang R1 (berdasarkan kolom) tanpa sel kosong.

DELROWBLANK (R1, head, s ) – mengisi rentang yang disorot dengan data dalam rentang R1 melewatkan baris mana pun yang memiliki satu atau lebih sel kosong; jika kepala TRUE maka baris pertama R1 (mungkin berisi judul kolom) selalu disalin (bahkan jika berisi sel kosong); argumen ini opsional dan default ke head = FALSE.

DELROWNonNum (R1, head, s ) – mengisi rentang yang disorot dengan data dari rentang R1, menghapus baris apa pun dengan sel non-numerik; Jika kepala TRUE, baris pertama R1 (mungkin berisi judul kolom) selalu disalin (bahkan jika berisi sel non-numerik); jika tidak, head = FALSE digunakan.

Masalah 6: Masalah Pemformatan

Saat mengimpor produk kami menggunakan excel, kami menghadapi masalah pemformatan. Konten dalam file tidak memiliki format yang benar. Jadi kami harus melakukan beberapa perubahan.

Masalah pemformatan: Saat Anda mengunggah produk dari lembar excel, beberapa produk diimpor dengan format tanggal yang berbeda. Misalnya, tanggal yang dimasukkan berubah menjadi teks, angka, atau format tanggal lainnya (misalnya, MM/DD/YYYY dapat berubah menjadi DD/MM/YYYY).

Temukan dan selesaikan masalah pemformatan

Pilih format Tanggal dengan mengklik kanan sel yang menahan Tanggal, memilih 'Format Sel', mengklik 'Tanggal' di bawah Nomor Kategori, dan terakhir memilih format Tanggal. (Contoh: format DD/MM/YYYY).

Masalah 7: Ukuran File

File terlalu besar, yang merupakan salah satu masalah impor CSV yang paling umum. Terlalu banyak bidang atau rekaman dalam file, terlalu banyak kolom, atau terlalu banyak baris dapat menyebabkan hal ini. Batas yang ditetapkan oleh program yang menggunakan file atau jumlah memori yang dapat diakses pada mesin dapat menyebabkan masalah impor.

Bagi file dalam ukuran yang lebih kecil

Jika impor Anda gagal karena masalah ukuran file, Anda harus kembali dan membagi file menjadi potongan-potongan yang lebih kecil. Setelah itu, Anda dapat mengunggahnya dengan mudah.

Masalah 8: Format yang tidak dapat dicerna

Salah satu masalah impor massal yang paling umum adalah format yang tidak dapat dicerna di Shopify. Ketidakcocokan format sederhana yang memerlukan normalisasi format, seperti nomor telepon atau nomor jaminan sosial, adalah contoh format yang tidak dapat dicerna. Anda memerlukan normalisasi format DAN normalisasi data untuk ketidakcocokan format yang kompleks. Misalnya, format tanggal berbeda dari yang diharapkan, tidak konsisten, atau menyertakan teks daripada dinormalisasi, seperti pada “31 Juli 2020” atau “19 Juni”.

Ubah format yang tidak dapat dicerna menjadi format CSV yang dapat dicerna

Mungkin memakan waktu dan tugas yang sulit untuk mengurangi kesalahan impor CSV. Ada cara yang lebih baik: gunakan pengimpor data CSV yang siap pakai untuk menghindari kesalahan umum ini dan mempercepat prosedur.

Pengimpor data Apimio membantu pengguna dengan berbagai tingkat keahlian teknis. Ini menginstruksikan Anda tentang jenis data yang dapat diunggah pengguna. Selain itu, ini juga memberi tahu Anda tentang bidang yang harus diisi pengguna. Bendera konfigurasi memperluas pengimpor data Flatfile dengan memungkinkan pengguna menambahkan kolom khusus dengan cepat. Ini memberi klien Anda kontrol penuh segera.

Mengintegrasikan pengimpor data Apimio memungkinkan Anda berkonsentrasi pada pembedaan aspek penting khusus untuk pengalaman produk Anda, aman karena mengetahui bahwa komponen impor CSV ditangani dengan benar. Menggunakan teknologi seperti Flatfile memungkinkan Anda mengimpor data lebih cepat dan lebih lancar untuk pelanggan, mitra, dan penyedia Anda.

Solusi termudah untuk semua masalah impor massal Anda: Gunakan PIM

Sebagian besar database saat menangani data dalam jumlah besar, Anda harus mengimpor data secara massal. Satu-satunya masalah adalah ketika Anda harus melakukan ini, Anda biasanya dibatasi dalam berapa banyak catatan yang dapat Anda impor pada satu waktu.

Sebagian besar perangkat lunak basis data memungkinkan Anda mengimpor data dalam batch 100 atau 1.000 sekaligus. Saya mengalami masalah di mana kami perlu mengimpor lebih dari 10 juta catatan ke dalam database dan kami tidak punya pilihan selain melakukannya satu per satu.

Menggunakan sistem PIM (Manajemen Informasi Produk), seperti Apimio, adalah solusi ampuh bagi perusahaan mana pun yang ingin melakukan bisnis yang lebih baik. Ini membantu Anda mengelola data dan informasi Anda secara sistematis dan memberi Anda ketenangan pikiran dengan mengurangi faktor kesalahan manusia.