8 problemas de importação em massa e suas soluções

Você já passou horas construindo um catálogo de produtos, apenas para descobrir que seus produtos estão tendo muitos problemas de importação em massa? Você pode estar tendo problemas de formatação ou o tamanho do arquivo está excedendo o limite máximo durante o upload. É muito estresse, não é?

Neste blog, discutiremos 8 problemas comuns de importação de produtos em massa e suas soluções para os usuários da Shopify. Bem, vamos resolver isso juntos.

Problema 1: duplicatas

O problema mais comum que todo profissional de marketing de comércio eletrônico e usuário da Shopify enfrenta é a duplicação. Quando você importa produtos para sua loja de comércio eletrônico em massa, há uma chance de duplicatas. O produto duplicado pode ter o mesmo SKU ou nome com variações diferentes. Agora, como você evita produtos duplicados ao importar produtos por meio de arquivos CSV para Shopify ?

Encontre e remova duplicatas usando identificadores exclusivos

Há muitas maneiras de resolver os problemas de duplicações na importação em massa. Aqui estão alguns passos simples que você pode fazer para resolver esse problema.

A primeira coisa que você deve fazer é verificar se já importou o produto. Para conferir, basta navegar até Produtos > Produtos e encontrar o seu produto. Se você vir o produto listado, clique em editar produto e verifique se os detalhes correspondem ao que você inseriu no arquivo CSV. Se eles não corresponderem, você precisará editar o produto manualmente e salvá-lo.

A segunda etapa é criar um identificador exclusivo para cada produto. Por exemplo, se você estiver importando produtos por id, altere o id de cada produto para algo exclusivo. Se o id do produto for id, altere-o para id_1, id_2 etc. Isso resolverá o problema de problemas de importação de produtos duplicados.

Problema 2: campos em branco

Outro problema de importação de CSV muito comum é a falta de dados.

Dados incompletos, como faturas com informações de mês e dia, mas sem informações de ano, são um exemplo de dados incompletos que um usuário pode corrigir. Os usuários podem preencher outras lacunas nos dados com a ajuda do sistema que estão usando.

Os dados de cidade/estado ausentes geralmente podem ser anexados automaticamente se códigos postais e informações de função de contato forem fornecidos. As novas informações de função de contato devem ser corrigidas manualmente no sistema, incluindo sugestões dos sistemas com base na correspondência de contatos ou dados relevantes.

Em algumas circunstâncias, uma pessoa ou outro sistema deve extrair dados incompletos. Por exemplo, você pode usar registros públicos para obter dados de vendas de imóveis sem a data da lista original ou informações de propriedade comparáveis.

Localizar e remover campos em branco

Existem duas maneiras de resolver esse problema:

1. Compre produtos correspondentes de outras lojas e importe-os para sua loja de comércio eletrônico.

2. Inscreva-se gratuitamente no Apimio, conecte-se à sua loja de comércio eletrônico e importe esses itens automaticamente.

Problema 3: produtos com SKUs diferentes, mas com o mesmo nome

Os nomes dos produtos são componentes críticos de qualquer estratégia de comunicação de marketing. Um nome pode ter um impacto significativo no valor percebido de um produto, no quão bem ele vende e no impacto que tem na marca da empresa.

Em muitos casos, uma empresa terá vários produtos com o mesmo nome, mas SKUs diferentes. Quando isso ocorre, faz sentido ter vários nomes para cada um? Uma empresa deve consolidar nomes? Ou a empresa deve manter os nomes como estão?

Produtos com nomes diferentes, mas com o mesmo SKU, são um problema quando você passa de um único produto para uma loja de vários produtos. Como resolvê-lo corretamente?

Encontre e resolva problemas de produtos com SKUs diferentes, mas com o mesmo nome

Há muitas maneiras de resolver este problema. A solução escolhida deve depender da estrutura do seu catálogo de produtos e da forma como pretende tratá-lo no futuro, bem como da flexibilidade da sua plataforma e de quaisquer limitações que possam existir no seu software de e-commerce.

Para resolver esse problema, você pode configurar filtros diferentes para SKUs diferentes ou exibir o preço do produto com base no SKU. Por exemplo, se você instalar um filtro para cada SKU, quando um usuário pesquisar por “camiseta vermelha”, o produto com SKU-A será exibido e quando o usuário clicar nesse produto, o produto com SKU-B será exibido. Ser exibido.

Problema 4: variantes de produtos ausentes na planilha de importação em massa

Um problema comum na importação de produtos a granel usando um arquivo CSV é a falta de variantes do produto. Ao tentar enviar o arquivo para sua loja da Shopify, você descobre que as variantes do produto estão ausentes. Esse problema ocorre quando há mais de uma variante de um produto. O importador de produtos a granel não pode lidar com essa situação e importa apenas a primeira variante.

Esse problema é muito comum porque a maioria dos fornecedores da Shopify oferece suporte a várias variantes. Por exemplo, um iPhone 6 tem opções de 16 GB, 64 GB e 128 GB. Você pode ter todos os três de uma vez, mas o importador em massa só fará o upload do primeiro que encontrar no arquivo CSV.

Localizar e reabastecer variantes de produtos ausentes na importação em massa

Para cada variante, copie as seguintes colunas de sua planilha: SKU, nome, preço, cor, peso e estoque. Como resultado, você terá 5 colunas adicionais para cada variante: sku2, name2, price2, color2 e weight2.

Problema 5: Dados ausentes

Outro problema muito comum de importação em massa da Shopify é a falta de dados. Dados incompletos, como faturas com informações de mês e dia, mas sem informações de ano, são um exemplo de dados incompletos que um usuário pode corrigir. Os usuários podem preencher outras lacunas nos dados com a ajuda do sistema que estão usando.

Os dados de cidade/estado ausentes geralmente podem ser anexados automaticamente se códigos postais e informações de função de contato forem fornecidos. As novas informações de função de contato devem ser corrigidas manualmente no sistema, incluindo sugestões dos sistemas com base na correspondência de contatos ou dados relevantes.

Em algumas circunstâncias, uma pessoa ou outro sistema deve extrair dados incompletos. Por exemplo, registros públicos podem ser usados ​​para obter dados de vendas de imóveis sem a data da lista original ou informações de propriedade comparáveis.

Encontre e extraia dados ausentes

Ao lidar com dados ausentes, uma solução simples é descartar todos os dados para cada amostra que esteja faltando um ou mais itens de dados. Uma desvantagem dessa estratégia é que o tamanho da amostra será reduzido. Isso é especialmente importante quando o tamanho da amostra é muito pequeno para produzir resultados significativos na análise. Você pode precisar de peças de dados de amostra adicionais neste cenário.

Este problema é muito mais sério do que parece à primeira vista. Por exemplo, se 10% dos dados em um questionário de 5 itens estiverem ausentes aleatoriamente, cerca de 41% da amostra terá pelo menos uma pergunta faltando.

Você pode extrair dados ausentes usando as seguintes funções:

DELBLANK (R1, s ) – basta o intervalo sublinhado com os dados no intervalo R1 (por colunas) sem nenhuma célula vazia.

DELROWBLANK (R1, head, s ) – preenche o intervalo destacado com os dados no intervalo R1 pulando qualquer linha que tenha uma ou mais células vazias; se o cabeçalho for TRUE, a primeira linha de R1 (presumivelmente contendo cabeçalhos de coluna) será sempre copiada (mesmo que contenha uma célula vazia); este argumento é opcional e o padrão é head = FALSE.

DELROWNonNum (R1, head, s ) – preenche o intervalo destacado com dados do intervalo R1, removendo todas as linhas com células não numéricas; Se head for TRUE, a primeira linha de R1 (provavelmente contendo cabeçalhos de coluna) é sempre copiada (mesmo que contenha uma célula não numérica); caso contrário, head = FALSE é usado.

Problema 6: problemas de formatação

Ao importar nossos produtos usando o Excel, enfrentamos um problema de formatação. O conteúdo do arquivo não tinha o formato correto. Então tivemos que fazer algumas mudanças.

Problema de formatação: quando você carregou os produtos de uma planilha do Excel, alguns produtos foram importados com formatos de data diferentes. Por exemplo, a data inserida muda para um texto, número ou outro formato de data (por exemplo, MM/DD/AAAA pode mudar para DD/MM/AAAA).

Encontre e resolva problemas de formatação

Escolha um formato de data clicando com o botão direito do mouse na célula que contém a data, selecionando 'Formatar células', clicando em 'Data' em Numerar uma categoria e, por último, escolhendo um formato de data. (Exemplo: formato DD/MM/AAAA).

Problema 7: Tamanho do arquivo

O arquivo é simplesmente muito grande, que é um dos problemas mais comuns de importação de CSV. Muitos campos ou registros no arquivo, muitas colunas ou muitas linhas podem causar isso. Os limites definidos pelo programa que usa o arquivo ou a quantidade de memória acessível na máquina podem causar o problema de importação.

Divida o arquivo em tamanho menor

Se sua importação falhar devido a problemas com o tamanho do arquivo, você precisará voltar e dividir o arquivo em pedaços menores. Depois disso, você pode carregá-los facilmente.

Problema 8: formatos não digeríveis

Um dos problemas mais comuns de importação em massa é o formato não digerível na Shopify. Incompatibilidades de formato simples que exigem normalizações de formato, como números de telefone ou números de previdência social, são exemplos de formatos não digeríveis. Você precisa de normalização de formato E normalização de dados para incompatibilidades de formato complexas. Por exemplo, o formato de data é diferente do esperado, inconsistente ou incorpora texto em vez de ser normalizado, como em “31 de julho de 2020” ou “20 de junho 19”.

Converta formatos não digeríveis em formato CSV digerível

Pode ser uma tarefa demorada e difícil reduzir os erros de importação de CSV. Há uma maneira melhor: use um importador de dados CSV pronto para uso para evitar esses erros comuns e acelerar o procedimento.

O importador de dados da Apimio auxilia os usuários com vários níveis de conhecimento técnico. Ele instrui você sobre o tipo de dados que os usuários podem enviar. Além disso, ele também permite que você saiba sobre os campos que os usuários devem preencher. Os sinalizadores de configuração expandem o importador de dados Flatfile permitindo que os usuários adicionem colunas personalizadas em tempo real. Isso dá aos seus clientes controle total imediatamente.

A integração do importador de dados Apimio permite que você se concentre em diferenciar aspectos essenciais específicos da experiência do seu produto, com a certeza de que o componente de importação CSV está sendo tratado adequadamente. O uso de tecnologia como o Flatfile permite que você importe dados com mais rapidez e perfeição para seus clientes, parceiros e fornecedores.

A solução mais fácil para todos os seus problemas de importação em massa: use um PIM

A maioria dos bancos de dados ao lidar com grandes quantidades de dados, você precisará importar os dados em massa. O único problema é que, quando você precisa fazer isso, geralmente fica restrito a quantos registros você pode importar de uma só vez.

A maioria dos softwares de banco de dados permitirá que você importe os dados em lotes de 100 ou 1.000 por vez. Enfrentei problemas em que precisávamos importar mais de 10 milhões de registros para um banco de dados e não tivemos escolha a não ser fazer isso um de cada vez.

Utilizar o sistema PIM (Product Information Management), como o Apimio, é uma solução poderosa para qualquer empresa que queira fazer melhores negócios. Ele ajuda você a gerenciar seus dados e informações de maneira sistemática e oferece tranquilidade ao reduzir o fator de erro humano.