製品のアイデンティティを失うことなく、サプライヤー製品データを統一する方法

なぜ製造者のカタログが信頼して困難になるか

2つのサプライヤーは、まったく異なる方法で同じ種類の製品を記述することができます。 1つは「ボトムローラー」を送信します。もう1つは「ローラーを下げる」と3分の1は、マシンモデルをフリーテキストノートに置きます。 測定はミリメートル、センチメートル、またはインチに到着することができます。 ブランド名は、句読点の変更を獲得し、色はローカル名を使用し、スプレッドシートは他の場所でそれらを置くことができないので、重要なフィールドはタイトルに埋められます.

これらのファイルが繰り返しインポートされると、問題はより深刻になります。 変更されたタイトルは、第二製品を作成する場合があります。 サプライヤーSKUは商人のSKUのために間違いであるかもしれません。 空白の列は承認された値を消去する場合があります。 誤った項目に記述、変形または互換性の関係が付いている間、在庫および価格は正しく更新するかもしれません.

アイデンティティ、属性、関係、商用値の分離によって、製品インテリジェンスが始まります。 これらのカテゴリは、別の所有権とレビュールールに従うことができます.

製品の識別から始まり、製品ワードではなく

タイトルは人のために意味され、正当に変更することができます。 主キーが悪い。 ソースレコード、マーチャントレコード、すべての宛先プラットフォームの安定した識別子を保持します。 これらには、サプライヤーアイテム番号、内部製品ID、SKU、GTIN、Shopify製品ID、Shopify variant ID、NetSuiteアイテムID、Sageストック項目参照が含まれます.

すべての識別子が同じことを意味することを仮定しないでください。 GTINは、その発行規則に従って取引アイテムを識別します。 内部SKUは、ビジネスによって制御されます。 Shopify製品IDは、製品コンテナを識別します。 そして、各購入可能なバリアントは、独自のプラットフォームアイデンティティを持っています。 識別子の型、値、発行システムをフィールドにラベルを付けた「部品番号」に置くのではなく保存します

Google の Merchant Center 仕様は、ユニークな製品 ID が必要です。更新中に変更されていないことをお勧めし、同じ製品は国や言語で同じ ID を保持すべきだと述べています。 その原則は、フィードを超えて価値があります。安定したアイデンティティにより、説明、価格、属性は、根本的な項目への接続を破ることなく変更することができます.

• 源のアイデンティティ: どの製造者の記録が価値を作り出したか
• ビジネスアイデンティティ:商人のcanonicalプロダクトおよびSKU
• 取引ID:該当する場合、GTINまたは他の認識識別子
• プラットフォームID: 宛先製品と variant ID
• 関係のアイデンティティ:製品、モデル、カテゴリまたはアプリケーション間の見直しされたリンク

1つの管理された属性モデルを作成する

ファイルをマージする前に、実際にビジネスに必要なフィールドを定義します。 各属性をクリアな名前、データ型、単位、許可された値、所有権規則、検証規則とします。 直径は、明示単位で数値である必要があります。 ブランドは、正式なブランド団体を参照する必要があります。 yes-or-no プロパティは "yes" の6つのスペルを受け付けるべきではありません

モデルを実用的に保って下さい。 購入、フィット、発見、コンプライアンス、在庫、フルフィルメントに影響を及ぼす属性から始めましょう。 サプライヤー専用のノートは、顧客向きのフィールドにならず、ソースの証拠として残すことができます。 目的は最大のスキーマを作成することではありません。使用するのに十分な重要な事実を作ることです.

Shopify は、オプションとバリアントを持つコンテナとして、バリアントが特定の purchasable の組み合わせを表し、価格、在庫、バーコードなどの値を処理します。 サプライヤーのフラットスプレッドシートなので、列のコピーカラムではなく、製品レベルのバリアントレベルフィールドに非適度にマッピングする必要があります.

1. 意思決定の顧客やスタッフは、サポートするデータが必要です.
2. これらの決定のための法的なフィールド、単位および制御値を定義します.
3. 各サプライヤーの列を正式フィールドまたは証拠のみフィールドにマップします.
4. 正規化値の横に元の値を保存します.
5. 必要なフィールドを有効化し、マージする前に一意を識別します.
6. 未解決の競合を送信して、黙って選択するのではなく、レビューします.

ソースを破壊することなく値を正規化

正規化は、同等の値が比較可能になります。 それは空白、場合、句読点、単位、日付のフォーマットおよび知られている語彙を標準化できます。 「ステンレス鋼」、「SS」およびサプライヤーの承認された材料コードは、マッピングが文書化され、本物的に等価である1つの規範的な材料値にマップすることができます.

原材料を上書きしないでください。 元の値、正規化値、変換ルール、ソース、インポート時間、自信、レビュー状態を保存します。 これにより、提案されたマッピングが安全かどうかを決定するために、レビュー担当者に十分なコンテキストが返可能になります.

単位変換は同じ規準を必要とします。 供給された測定および単位を保ち、変換された価値を記録し、適切な精密を加えて下さい。 表示のための技術的な次元を円形にすることは付属品、製造業または購入に使用する厳密な価値を変えないし.

証拠と重複を解決する, タイトルの類似性ではなく

潜在的な重複は、安定した識別子、メーカー部品番号、ブランド、寸法、変形構造、サプライヤー関係、その他の承認された属性から得られます。 共有タイトルまたは同様の説明は、候補者を識別することができますが、合併を承認すべきではありません.

マージの意味を定義します。 時々2つの製造者の列は別の源からの同じ貿易項目を表し、1つの規範的な記録にリンクできます。 時々、彼らは別の製品を維持しなければならない同等の選択肢です。 場合によっては、ある行は親製品を表していますが、別の行は、使い捨て可能な variant を表します。 これらは異なる関係であり、単一の仮定に崩壊しないでください.

証拠が競合するときは、ソースとのアサーションを保ち、レビューのためにフィールドをマークします。 レビュアーは、決定によって影響を受ける失礼、関与する値、証拠の日付、および下流の目的地を記録する正確に確認する必要があります.

事実、関係、商用データを別々に保つ

プロダクト事実は項目を記述します:材料、次元、ブランドおよび技術的な属性。 関係はカテゴリ、モデル、アプリケーション、アクセサリー、代替品に接続します。 商用データカバー価格、可用性、税、サプライヤーコストとフルフィルメント。 各グループは、真理と更新頻度の異なるソースを持つことができます.

たとえば、ERPは承認されたメーカーのソースが寸法を所有している間、株式や価格を所有することができます。 商品情報ワークフローは、正規化のタイトルやカテゴリを所有することができます。 Shopifyはストアフロントの目的地のままにすることができます。 これらの責任を分離すると、承認された製品コンテンツの削除から、ライブ在庫を上書きしたり、在庫フィードから記述的なサプライヤーファイルが保存されなくなります.

Schema.orgの製品語彙は、製品識別子、ブランド、カテゴリ、素材、モデル、提供のプロパティを提供することで、この区別を反映しています。 構造化されたモデルは主張が正しいことを証明しませんが、システムがあらゆるものをproseに減らすことなしで異なった種類のプロダクト情報を運ぶのを助けます.

具体的な例:3つの下部構造図を組み合わせる

商店が掘削機の下部構造の部品の3つのファイルを受け取ることを想像して下さい。 第一にメーカー番号、第2はサプライヤーSKSを使用し、第3はノートの列で機械のアプリケーションを記述します。 3つにローラー、アイドラー、スプロケットが含まれているが、そのカテゴリー名と寸法は異なります.

ワークフローは各ファイルをステージングエリアにインポートし、ソース ID を各行に割り当てます。 カテゴリの同義語を見直した正式なカテゴリにマップし、オリジナルを保存しながら測定を共通単位に変換し、製品タイトルから機械モデルを分離します。 正確な識別子はリンクレコードを自動的に一致させます。 確率的マッチはレビュー候補になります.

2つの供給源の同じ製造業者の数そして次元が付いているローラーは製造者の提供を両方保つ間1つのcanonicalプロダクトに連結することができます。 別の穴の測定の視覚的に同じようなローラーは別のままです。 支持する識別子またはレビューされた関係のない主張されたモデルアプリケーションは、統一された証拠として保存され、適合主張として公開されていません.

承認されたレコードは、Shopify製品とバリアントID、NetSuiteまたはSage 200の運用値、および各々のエンリッチされた属性の背後にある証拠のトレイルを維持しながら、Shopifyにストアフロントコンテンツを送ることができます。 後でサプライヤーのアップデートは、どのタイトルが存在するかではなく、正しいソースレコードにマッチします.

管理されたレビューキューによる変更の公開

リスクによる変化を提案したグループ 書式化と承認された語彙マッピングはリスクが低い可能性があります。 アイデンティティの変更、合併されたレコード、互換性の主張、寸法、価格および可用性は、より強力なチェックに値します。 バッチは、フィールドが影響され、どの宛先が更新を受け取るか、変更されるレコードの数を示す必要があります.

レビュアーは、変更の現在の値、提案値、ソース証拠、および理由を必要とします。 承認は、将来のインポートのための空白のチェックを付与しない、定義されたレコードと宛先に適用する必要があります。 失敗または拒否されたレコードは、次のファイルで同じエラーが繰り返されないため、明確な理由で表示されているままです.

外部システムが真理のソースである場合、Shopify は、ERP または PIM データの完全ステート同期ワークフローと、Shopify がレコードを所有するときにターゲティングされたミューテーションを文書化します。 完全な交換とフィールドレベルの更新が非常に異なる結果を持っているので、正しい方向の問題を選ぶ.

製品レコードがより有用になったかどうかを測定する

生成された値の数ではなく、データ品質の結果をカウントします。 有用な対策は、安定したアイデンティティ、必要な属性の完了、決議された重複した候補、競合を待っていたレビュー、証拠や目的地の更新との関係を確認します.

データの改善を実際の旅につなげます。 顧客フィルターは属性にできますか? バリアントを調べることはできますか? スタッフはサプライヤーの更新を調整できますか? ランディングページは製品フィードにマッチしますか? Googleは、不正確、欠落、または競合する製品情報が不正確、限られた適格性または誤ったディスプレイを引き起こす可能性があることを警告し、フィード診断は、別のマーケティングの問題ではなく、有用な品質信号を生成します.

M.I.A.I 製品のインテリジェンスは、この作業のために構築されています: 属性正規化, 組織関係, エビデンスバックエンリッチメントとデータ品質の見直し. 目的は、そのソースからの応答を切断することなく、商取引、検索、自動化をサポートする一貫した製品知識です.

実用的な製品データ品質チェックリスト

• あらゆる記録には、安定したビジネスアイデンティティと、そのソースのアイデンティティがあります.
• 製品レベルとバリアントレベルのフィールドは、意図的にマップされます.
• 正規化値に加えて、元の値が使用可能です.
• ユニット、制御された語彙と変換ルールは明示的です.
• 重複する候補者は、同様のタイトルを超えて証拠を必要とします.
• 確認されるまで、クレームが見えるままです.
• 各フィールドは所有者と承認された更新の方向を持っています.
• 宛先は、Shopify、NetSuite、Sageレコード識別子を保持します.
• 公開事実, フィードやランディングページ同意.
• すべてのインポートは、レビュー可能な監査記録を生成します.