8 Probleme de import în vrac și soluțiile acestora

Ați petrecut vreodată ore întregi construind un catalog de produse, doar pentru a constata că produsele dvs. au multe probleme de import în vrac? Este posibil să aveți probleme de formatare sau dimensiunea fișierului dvs. depășește limita maximă în timpul încărcării. Este prea mult stres, nu-i așa?

În acest blog, vom discuta despre 8 probleme comune de import de produse în vrac și soluțiile acestora pentru utilizatorii Shopify. Ei bine, atunci hai să rezolvăm împreună.

Problema 1: Duplicate

Cea mai frecventă problemă cu care se confruntă fiecare agent de comerț electronic și utilizator Shopify este duplicarea. Când importați produse în magazinul dvs. de comerț electronic în vrac, există șansa de dubluri. Produsul duplicat poate avea același SKU sau nume, cu diferite variante. Acum, cum eviți produsele duplicate atunci când importați produse prin fișiere CSV în Shopify ?

Găsiți și eliminați duplicatele folosind identificatori unici

Există multe modalități de a rezolva problemele de duplicare în importul în bloc. Iată câțiva pași simpli pe care îi puteți face pentru a rezolva această problemă.

Primul lucru pe care ar trebui să-l faceți este să verificați dacă ați importat deja produsul. Pentru a o verifica, trebuie doar să navigați la Produse > Produse și să găsiți produsul dvs. Dacă vedeți produsul listat, faceți clic pe Editați produsul și verificați dacă detaliile se potrivesc cu ceea ce ați introdus în fișierul CSV. Dacă nu se potrivesc, atunci trebuie să editați manual produsul și să-l salvați.

Al doilea pas este crearea unui identificator unic pentru fiecare produs. De exemplu, dacă importați produse după id, atunci schimbați id-ul fiecărui produs cu ceva unic. Dacă id-ul produsului este id, atunci schimbați-l în id_1, id_2 etc. Acest lucru va rezolva problema problemelor de import duplicat de produse.

Problema 2: Câmpuri goale

O altă problemă foarte frecventă de import CSV este lipsa datelor.

Datele incomplete, cum ar fi facturile cu informații despre lună și zi, dar fără informații despre anul, sunt un exemplu de date incomplete pe care un utilizator le poate corecta. Utilizatorii pot completa alte lacune în date cu ajutorul sistemului pe care îl folosesc.

Datele lipsă despre oraș/stat pot fi de obicei adăugate automat dacă sunt furnizate coduri poștale și informații despre rolul de contact. Noile informații despre rolul de contact trebuie rectificate manual în sistem, inclusiv sugestii de la sisteme bazate pe potrivirea contactelor sau datelor relevante.

În anumite circumstanțe, o persoană sau un alt sistem trebuie să introducă date incomplete. De exemplu, puteți utiliza înregistrările publice pentru a obține date despre vânzările imobiliare care nu au data listei inițiale sau informații despre proprietăți comparabile.

Găsiți și eliminați Blank Feilds

Există două moduri de a rezolva această problemă:

1. Cumpărați produse potrivite din alte magazine și importați-le în magazinul dvs. de comerț electronic.

2. Înscrieți-vă gratuit la Apimio, conectați-vă la magazinul dvs. de comerț electronic și importați automat aceste articole.

Problema 3: Produse cu SKU diferite, dar cu același nume

Numele produselor sunt componente critice ale oricărei strategii de comunicare de marketing. Un nume poate avea un impact semnificativ asupra valorii percepute a unui produs, asupra cât de bine se vinde și asupra impactului pe care îl are asupra mărcii companiei.

În multe cazuri, o companie va avea mai multe produse cu același nume, dar SKU-uri diferite. Când se întâmplă acest lucru, are sens să avem mai multe nume pentru fiecare? Ar trebui o companie să consolideze numele? Sau compania ar trebui să păstreze numele așa cum sunt?

Produsele cu nume diferite, dar cu același SKU reprezintă o problemă atunci când treceți de la un singur produs la un magazin cu mai multe produse. Cum să o rezolvi corect?

Găsiți și rezolvați problema produselor cu SKU-uri diferite, dar cu același nume

Există multe modalități de a rezolva această problemă. Soluția aleasă ar trebui să depindă de structura catalogului de produse și de modul în care doriți să o tratați în viitor, precum și de flexibilitatea platformei dvs. și de orice limitări care ar putea exista în software-ul dvs. de comerț electronic.

Pentru a rezolva această problemă, puteți fie să configurați diferite filtre pentru diferite SKU-uri, fie să afișați prețul produsului pe baza SKU-ului. De exemplu, dacă instalați un filtru pentru fiecare SKU, atunci când un utilizator caută „T-shirt roșu”, produsul cu SKU-A va fi afișat și când utilizatorul face clic pe acel produs, produsul cu SKU-B va fi afișat. fi afisat.

Problema 4: Lipsesc variante de produs în foaia de calcul de import în bloc

O problemă comună în importarea produselor în vrac folosind un fișier CSV este lipsa variantelor de produs. Când încercați să încărcați fișierul în magazinul dvs. Shopify, descoperiți că variantele de produs lipsesc. Această problemă apare atunci când există mai multe variante ale unui produs. Importatorul de produse vrac nu poate face față acestei situații, ci importă doar prima variantă.

Această problemă este foarte comună, deoarece majoritatea vânzătorilor Shopify acceptă mai multe variante. De exemplu, un iPhone 6 are opțiuni de 16 GB, 64 GB și 128 GB. Le puteți avea pe toate trei simultan, dar importatorul în bloc îl va încărca numai pe primul pe care îl întâlnește în fișierul CSV.

Găsiți și completați variantele de produse lipsă în importul în bloc

Pentru fiecare variantă, copiați următoarele coloane din foaia de calcul: SKU, nume, preț, culoare, greutate și inventar. Ca urmare, veți avea 5 coloane suplimentare pentru fiecare variantă: sku2, nume2, preț2, culoare2 și greutate2.

Problema 5: Date lipsă

O altă problemă foarte comună de import în vrac Shopify este lipsa datelor. Datele incomplete, cum ar fi facturile cu informații despre lună și zi, dar fără informații despre anul, sunt un exemplu de date incomplete pe care un utilizator le poate corecta. Utilizatorii pot completa alte lacune în date cu ajutorul sistemului pe care îl folosesc.

Datele lipsă despre oraș/stat pot fi de obicei adăugate automat dacă sunt furnizate coduri poștale și informații despre rolul de contact. Noile informații despre rolul de contact trebuie rectificate manual în sistem, inclusiv sugestii de la sisteme bazate pe potrivirea contactelor sau datelor relevante.

În anumite circumstanțe, o persoană sau un alt sistem trebuie să introducă date incomplete. De exemplu, înregistrările publice ar putea fi folosite pentru a obține date despre vânzările de bunuri imobiliare care nu au data inițială a listei sau informații despre proprietate comparabilă.

Găsiți și extrageți datele lipsă

Când aveți de-a face cu datele lipsă, o soluție simplă este să aruncați toate datele pentru fiecare probă din care lipsesc unul sau mai multe elemente de date. Un dezavantaj al acestei strategii este că dimensiunea eșantionului va fi redusă. Acest lucru este deosebit de important atunci când dimensiunea eșantionului este prea mică pentru a produce rezultate semnificative în analiză. Este posibil să aveți nevoie de piese de date eșantion suplimentare în acest scenariu.

Această problemă este mult mai gravă decât pare la început. De exemplu, dacă 10% din datele dintr-un chestionar cu 5 itemi lipsesc la întâmplare, aproximativ 41% din eșantion va avea cel puțin o întrebare lipsă.

Puteți extrage datele lipsă utilizând următoarele funcții:

DELBLANK (R1, s ) – este suficient intervalul subliniat cu datele din intervalul R1 (pe coloane) lipsesc orice celule goale.

DELROWBLANK (R1, head, s ) – umple intervalul evidențiat cu datele din intervalul R1 sărind orice rând care are una sau mai multe celule goale; dacă capul este TRUE, atunci primul rând din R1 (conținând, probabil, titluri de coloană) este întotdeauna copiat (chiar dacă conține o celulă goală); acest argument este opțional și implicit este head = FALSE.

DELROWNonNum (R1, head, s ) – umple intervalul evidențiat cu date din intervalul R1, eliminând orice rând cu celule non-numerice; Dacă head este TRUE, primul rând din R1 (conținând probabil titluri de coloană) este întotdeauna copiat (chiar dacă conține o celulă non-numerică); în caz contrar, se folosește head = FALSE.

Problema 6: Probleme de formatare

La importarea produselor noastre folosind Excel, ne-am confruntat cu o problemă de formatare. Conținutul din fișier nu avea formatul potrivit. Așa că a trebuit să facem câteva modificări.

Problemă de formatare: Când ați încărcat produsele dintr-o foaie Excel, unele produse au fost importate cu formate diferite de dată. De exemplu, data introdusă se schimbă într-un text, număr sau alt format al datei (de exemplu, LL/ZZ/AAAA se poate schimba în ZZ/LL/AAAA).

Găsiți și rezolvați problemele de formatare

Alegeți un format de dată făcând clic dreapta pe celula care deține data, selectând „Format celule”, făcând clic pe „Dată” sub Număr o categorie și, în sfârșit, alegând un format de dată. (Exemplu: format ZZ/LL/AAAA).

Problema 7: Dimensiunea fișierului

Fișierul este pur și simplu prea mare, ceea ce este una dintre cele mai tipice probleme de import CSV. Prea multe câmpuri sau înregistrări în fișier, prea multe coloane sau prea multe rânduri pot cauza acest lucru. Limitele stabilite de programul care utilizează fișierul sau cantitatea de memorie accesibilă de pe aparat pot cauza ambele probleme de import.

Împărțiți fișierul în dimensiuni mai mici

Dacă importul nu reușește din cauza problemelor legate de dimensiunea fișierului, va trebui să reveniți și să împărțiți fișierul în biți mai mici. După aceea, le puteți încărca cu ușurință.

Problema 8: Formate nedigerabile

Una dintre cele mai frecvente probleme de import în vrac este formatul nedigerabil pe Shopify. Nepotrivirile simple de format care necesită normalizări de format, cum ar fi numerele de telefon sau numerele de securitate socială, sunt exemple de formate nedigerabile. Aveți nevoie de normalizare de format ȘI de normalizare de date pentru nepotriviri complexe de format. De exemplu, formatul datei este diferit de cel așteptat, inconsecvent sau încorporează text în loc să fie normalizat, ca în „31 iulie 2020” sau „20 iunie 19”.

Convertiți formatele nedigerabile în format CSV digerabil

Ar putea fi o sarcină grea și consumatoare de timp pentru a reduce greșelile de import CSV. Există o modalitate mai bună: utilizați un importator de date CSV ieșit din cutie pentru a evita aceste gafe obișnuite și pentru a accelera procedura.

Importatorul de date al Apimio ajută utilizatorii cu diferite niveluri de expertiză tehnică. Vă informează asupra tipului de date pe care utilizatorii le pot încărca. Mai mult, vă informează și despre câmpurile pe care utilizatorii trebuie să le completeze. Indicatorii de configurare extind importatorul de date Flatfile permițând utilizatorilor să adauge din mers coloane personalizate. Acest lucru oferă clienților dvs. control complet imediat.

Integrarea importatorului de date Apimio vă permite să vă concentrați pe diferențierea aspectelor esențiale specifice experienței produsului dvs., știind că componenta de import CSV este gestionată corespunzător. Utilizarea tehnologiei precum Flatfile vă permite să importați date mai rapid și mai ușor pentru clienții, partenerii și furnizorii dvs.

Cea mai ușoară soluție la toate problemele dvs. de import în bloc: utilizați un PIM

În majoritatea bazelor de date, atunci când aveți de-a face cu cantități mari de date, va trebui să importați datele în bloc. Singura problemă este că atunci când trebuie să faceți acest lucru, de obicei sunteți reținut în câte înregistrări puteți importa simultan.

Majoritatea programelor de bază de date vă vor permite să importați datele în loturi de 100 sau 1.000 o dată. Am întâmpinat probleme în care trebuia să importăm peste 10 milioane de înregistrări într-o bază de date și nu am avut de ales decât să o facem pe rând.

Utilizarea sistemului PIM (Product Information Management), precum Apimio, este o soluție puternică pentru orice companie care dorește să facă afaceri mai bune. Vă ajută să vă gestionați datele și informațiile într-o manieră sistematică și vă oferă liniște sufletească prin reducerea factorului de eroare umană.