8 проблем массового импорта и их решения

Вы когда-нибудь тратили часы на составление каталога продуктов, только чтобы обнаружить, что ваши продукты имеют много проблем с оптовым импортом? Возможно, у вас возникли проблемы с форматированием или размер вашего файла превышает максимальный предел при загрузке. Это слишком большой стресс, не так ли?

В этом блоге мы обсудим 8 распространенных проблем с массовым импортом товаров и их решения для пользователей Shopify. Что ж, давайте разбираться вместе.

Проблема 1: Дубликаты

Наиболее распространенная проблема, с которой сталкивается каждый маркетолог электронной коммерции и пользователь Shopify, — это дублирование. Когда вы импортируете продукты в свой магазин электронной коммерции оптом, есть вероятность дублирования. Дублированный продукт может иметь один и тот же артикул или название с разными вариациями. Теперь, как вы избегаете дублирования продуктов при импорте продуктов через файлы CSV в Shopify ?

Поиск и удаление дубликатов с использованием уникальных идентификаторов

Есть много способов решить проблему дублирования при массовом импорте. Вот несколько простых шагов, которые вы можете сделать, чтобы решить эту проблему.

Первое, что вы должны сделать, это проверить, не импортировали ли вы уже продукт. Чтобы проверить это, просто перейдите в раздел «Продукты» > «Продукты» и найдите свой продукт. Если вы видите продукт в списке, нажмите «Изменить продукт» и проверьте, соответствуют ли данные тому, что вы ввели в файл CSV. Если они не совпадают, то нужно отредактировать товар вручную и сохранить.

Второй шаг — создать уникальный идентификатор для каждого продукта. Например, если вы импортируете продукты по идентификатору, измените идентификатор каждого продукта на что-то уникальное. Если идентификатор продукта равен id, измените его на id_1, id_2 и т. д. Это решит проблему дублирования импорта товаров.

Проблема 2: Пустые поля

Еще одна очень распространенная проблема с импортом CSV — отсутствие данных.

Неполные данные, такие как счета с информацией о месяце и дне, но без информации о годе, являются примером неполных данных, которые пользователь может исправить. Пользователи могут заполнить другие пробелы в данных с помощью используемой ими системы.

Отсутствующие данные города/штата обычно добавляются автоматически, если указаны почтовые индексы и контактная информация. Информация о новой роли контакта должна быть исправлена ​​в системе вручную, включая предложения от систем, основанные на сопоставлении соответствующих контактов или данных.

В некоторых случаях человек или другая система должны получать неполные данные. Например, вы можете использовать общедоступные записи для получения данных о продажах недвижимости, в которых отсутствует исходная дата списка или сопоставимая информация об имуществе.

Найти и удалить пустые поля

Есть два способа решить эту проблему:

1. Приобретите соответствующие товары в других магазинах и импортируйте их в свой магазин электронной коммерции.

2. Зарегистрируйтесь в Apmio бесплатно, подключитесь к своему интернет-магазину и импортируйте эти товары автоматически.

Проблема 3: Товары с разными артикулами, но с одним и тем же названием

Названия продуктов являются важными компонентами любой стратегии маркетинговых коммуникаций. Имя может оказать существенное влияние на воспринимаемую ценность продукта, на то, насколько хорошо он продается, и на его влияние на бренд компании.

Во многих случаях у компании будет несколько продуктов с одинаковым названием, но разными SKU. Когда это происходит, имеет ли смысл иметь несколько имен для каждого? Должна ли компания консолидировать имена? Или компания должна оставить названия как есть?

Товары с разными названиями, но одинаковыми артикулами — это проблема, когда вы переходите от одного продукта к магазину с несколькими продуктами. Как правильно решить?

Найдите и решите проблему с продуктами с разными артикулами, но с одним и тем же названием

Есть много способов решить эту проблему. Выбранное вами решение должно зависеть от структуры вашего каталога продуктов и того, как вы хотите обращаться с ним в будущем, а также от гибкости вашей платформы и любых ограничений, которые могут существовать в вашем программном обеспечении для электронной коммерции.

Чтобы решить эту проблему, вы можете настроить разные фильтры для разных артикулов или отображать цену товара на основе артикула. Например, если вы установите фильтр для каждого артикула, то когда пользователь ищет «Красная футболка», будет отображаться продукт с артикулом-A, а когда пользователь нажимает на этот продукт, продукт с артикулом-B будет отображаться. отображаться.

Проблема 4. Отсутствуют варианты товаров в таблице массового импорта

Распространенная проблема при массовом импорте продуктов с использованием CSV-файла — отсутствие вариантов продукта. Когда вы пытаетесь загрузить файл в свой магазин Shopify, вы обнаруживаете, что варианты продукта отсутствуют. Эта проблема возникает, когда существует более одного варианта продукта. Импортер оптовых товаров не может справиться с этой ситуацией и импортирует только первый вариант.

Эта проблема очень распространена, потому что большинство поставщиков Shopify поддерживают несколько вариантов. Например, у iPhone 6 есть варианты на 16 ГБ, 64 ГБ и 128 ГБ. Вы можете иметь все три сразу, но средство массового импорта загрузит только первое, что встретится в CSV-файле.

Найдите и пополните отсутствующие варианты товаров при массовом импорте

Для каждого варианта скопируйте из таблицы следующие столбцы: артикул, название, цена, цвет, вес и запасы. В результате у вас будет по 5 дополнительных столбцов для каждого варианта: артикул2, наименование2, цена2, цвет2 и вес2.

Проблема 5: Отсутствующие данные

Еще одна очень распространенная проблема массового импорта Shopify — отсутствие данных. Неполные данные, такие как счета с информацией о месяце и дне, но без информации о годе, являются примером неполных данных, которые пользователь может исправить. Пользователи могут заполнить другие пробелы в данных с помощью используемой ими системы.

Отсутствующие данные города/штата обычно добавляются автоматически, если указаны почтовые индексы и контактная информация. Информация о новой роли контакта должна быть исправлена ​​в системе вручную, включая предложения от систем, основанные на сопоставлении соответствующих контактов или данных.

В некоторых случаях человек или другая система должны получать неполные данные. Например, общедоступные записи могут использоваться для получения данных о продажах недвижимости, в которых отсутствует первоначальная дата списка или сопоставимая информация о собственности.

Найдите и извлеките недостающие данные

При работе с отсутствующими данными простое решение состоит в том, чтобы отбросить все данные для каждой выборки, в которой отсутствует один или несколько элементов данных. Одним из недостатков этой стратегии является то, что размер выборки будет снижен. Это особенно важно, когда размер выборки слишком мал для получения значимых результатов анализа. В этом сценарии вам могут потребоваться дополнительные образцы данных.

Эта проблема гораздо серьезнее, чем кажется на первый взгляд. Например, если 10 % данных в вопроснике из 5 пунктов случайно отсутствуют, примерно в 41 % выборки будет отсутствовать по крайней мере один вопрос.

Вы можете извлечь недостающие данные, используя следующие функции:

DELBLANK (R1, s ) — достаточный подчеркнутый диапазон с данными в диапазоне R1 (по столбцам), в которых отсутствуют пустые ячейки.

DELROWBLANK (R1, head, s ) — заполняет выделенный диапазон данными из диапазона R1, пропуская любую строку, в которой есть одна или несколько пустых ячеек; если заголовок TRUE, то первая строка R1 (предположительно содержащая заголовки столбцов) всегда копируется (даже если она содержит пустую ячейку); этот аргумент является необязательным и по умолчанию имеет значение head = FALSE.

DELROWNonNum (R1, head, s ) — заполняет выделенный диапазон данными из диапазона R1, удаляя все строки с нечисловыми ячейками; Если head имеет значение TRUE, первая строка R1 (вероятно, содержащая заголовки столбцов) всегда копируется (даже если она содержит нечисловую ячейку); в противном случае используется head = FALSE.

Проблема 6: Проблемы с форматированием

При импорте наших продуктов с помощью Excel мы столкнулись с проблемой форматирования. Содержимое файла имеет неправильный формат. Поэтому нам пришлось внести некоторые изменения.

Проблема с форматированием: когда вы загружали продукты из листа Excel, некоторые продукты были импортированы с разными форматами даты. Например, введенная дата изменится на текст, число или другой формат даты (например, ММ/ДД/ГГГГ может измениться на ДД/ММ/ГГГГ).

Найдите и устраните проблемы с форматированием

Выберите формат даты, щелкнув правой кнопкой мыши ячейку, содержащую дату, выбрав «Формат ячеек», щелкнув «Дата» в разделе «Номер категории» и, наконец, выбрав формат даты. (Пример: формат ДД/ММ/ГГГГ).

Проблема 7: Размер файла

Файл просто слишком велик, что является одной из наиболее типичных проблем импорта CSV. Это может быть вызвано слишком большим количеством полей или записей в файле, слишком большим количеством столбцов или слишком большим количеством строк. Ограничения, установленные программой, которая использует файл, или объем доступной памяти на компьютере могут вызвать проблемы с импортом.

Разделите файл на меньший размер

Если ваш импорт не удался из-за проблем с размером файла, вам нужно будет вернуться и разделить файл на более мелкие части. После этого вы можете легко загрузить их.

Проблема 8: Неперевариваемые форматы

Одной из наиболее распространенных проблем массового импорта является неперевариваемый формат на Shopify. Простые несоответствия форматов, требующие нормализации формата, такие как номера телефонов или номера социального страхования, являются примерами неудобоваримых форматов. Вам требуется нормализация формата И нормализация данных для сложных несоответствий формата. Например, формат даты отличается от ожидаемого, непоследовательный или включает текст, а не нормализован, как в «31 июля 2020 года» или «20 июня 19».

Преобразование неперевариваемых форматов в удобоваримый формат CSV

Уменьшение количества ошибок при импорте CSV может занять много времени и быть сложной задачей. Есть лучший способ: используйте готовый импортер данных CSV, чтобы избежать этих распространенных ошибок и ускорить процедуру.

Импортер данных Apimio помогает пользователям с разным уровнем технических знаний. Он инструктирует вас о типе данных, которые пользователи могут загружать. Кроме того, он также позволяет узнать о полях, которые должны заполнить пользователи. Флаги конфигурации расширяют средство импорта данных Flatfile, позволяя пользователям добавлять настраиваемые столбцы на лету. Это дает вашим клиентам полный контроль прямо сейчас.

Интеграция средства импорта данных Apimio позволяет вам сосредоточиться на дифференциации важных аспектов, характерных для вашего продукта, и быть уверенным в том, что компонент импорта CSV обрабатывается должным образом. Использование таких технологий, как Flatfile, позволяет быстрее и удобнее импортировать данные для ваших клиентов, партнеров и поставщиков.

Самое простое решение всех ваших проблем с массовым импортом: используйте PIM

В большинстве баз данных при работе с большими объемами данных вам потребуется импортировать данные в большом количестве. Единственная проблема заключается в том, что когда вам приходится это делать, вы обычно ограничены в том, сколько записей вы можете импортировать одновременно.

Большинство программ баз данных позволяют импортировать данные партиями по 100 или 1000 за раз. Я сталкивался с проблемами, когда нам нужно было импортировать более 10 миллионов записей в базу данных, и у нас не было другого выбора, кроме как делать это по одной за раз.

Использование системы PIM (Product Information Management), такой как Apimio, является мощным решением для любой компании, которая хочет улучшить свой бизнес. Это помогает вам систематически управлять своими данными и информацией и дает вам душевное спокойствие, уменьшая фактор человеческой ошибки.