如何重新分类 大产品目录 不打破商店?

一个产品可以属于几个分类系统

一个产品可能有一个内部商品家族,一个ERP项目组,一个Shopify产品类别,一个定制产品类型,一个或一个以上的收藏品,一个Google产品类别和一个供应商分类. 这些值可以在服务于不同目的的同时看起来相似. 把它们当作一个可互换的类别字段,会造成出乎意料的变化.

Shopify的产品类别使用其标准产品分类学. 产品类型是一个单独的自定义值. 收集用于商店前行导航和行销的集团产品. Category metafields提供与分类学类相关的属性. 内部目录可能需要比任何外部渠道更详细的分级.

在更改记录之前,建立一个分类登记册,列出每个方案的名称、所有者、标识、业务目的和目的地。 移徙应有意在计划之间转化,而不是将一个标签复制到每个领域.

先界定客户和业务问题

当客户无法浏览目录,过滤器显示不一致值,广告渠道误解产品,团队报告相同范围不同或新产品反复进入错误的工作流程时,改叙是有用的. 在设计出新树之前,用可测量的术语写出预期的改进.

要求“简化类别”太含糊了。 哪些行程应当改进:通过机器和应用程序找到附件,比较产品家族,将产品导向正确的审批团队,或者向销售渠道发送准确的类别.

保持分类深度相称. 对数据专家来说优雅的分级可以创建空存储前端分支和不必要的维护. 使用类别来表示稳定的产品意义和区分客户的属性可以过滤或比较.

在分类变化时保留产品标识

类别迁移绝不能仅仅因为标签或路径的改变而创造出新的产品。 保留商家产品识别码、SKU、Shopify产品和变体识别码、ERP项目参考和经核实的贸易项目识别码。 分类是记录的财产,而不是其身份.

不只按标题、 手柄或当前类别匹配移行 。 标题更改,手柄可以被编辑,而旧类别可能已经错误了. 对照稳定的身份证解决每一项拟议更改,并在批量运行前显示授权的商店或ERP公司.

将旧分类保留在预览中的拟议新值之外。 这使得出乎意料的多对一的映射,未映射的记录和重复的任务在写出任何内容之前都能看到.

设计有明确成果的绘图表

对于每一个旧值,定义新的内部分类,相关的shopify分类学类别,产品类型,需要的属性,收集规则和通道映射. 在一个平台提供它们的地方使用稳定的分类标识符,而不是只依赖可以被更名或翻译的标签.

允许不止一对简单的旧配对. 一个老组别可能根据产品属性而分;几个遗留组别可能合并;一个过时的价值可能需要审查;一些产品可能有意在有证据之前保持不分类.

给每行一个结果,如地图、有条件、不变、审查或拒绝。 缺失的绘图必须阻止这一记录,而不是回到一个使批次看起来完整的广泛类别.

将商店类别和产品类型视为不同的字段

Shopify将产品类别描述为来自其分类学和产品类型的标准字段,作为除标准类别外还可以使用的自定义类别. 决定哪一个控制词汇属于每个字段,而不会仅仅因为正在引入分类类别而覆盖有用的产品类型.

一个shopify类可以支持频道要求,收集条件和类别特定属性. 产品类型可以保留商家自己的组别,其中标准分类比目录更宽. 这两个字段应该有记录的映射,而不是偶然地重复自由文本.

预览当前值不精确映射的记录 。 明显接近的类别可能具有不适当的属性或下游含义。 持有不确定的任务,供产品所有人审查.

发布前检查分类元字段和过滤器

将分类元域映射到产品类别并显示与该类别有关的属性。 移动一个产品可以改变哪些类别属性。 清点现有类别元场,并决定其价值如何转移、作为普通产品数据或需要审查.

Shopify Search & Discovery可以使用类别,产品选项,元场和分类元场作为过滤器. 因此,迁移可以去除过滤器,引入空值或将一个值分解为几个拼写. 在应用到整个目录之前,先对代表性集合进行计划配置测试.

将 " 不适用 " 与缺失数据区分开来。 根据客户行程隐藏或移动空滤波器值,但让负责完成记录的团队能看到基础数据质量例外.

从基础分类学中分离存储前置收藏

收藏品是客户化的团体,可以手动或规则驱动. 某种产品可以合法地出现在几个集合中,尽管它有一个主要的分类类别。 不得将宣传,品牌,相容性和用例集强制为一单类树.

列出每个取决于产品类型、标签、供应商、价格、库存或元场的自动收集条件。 用拟议数据模拟成员资格,并比较前后产品计数。 在发布前调查出乎意料的添加和清除.

将导航变化保存在单独审查的放行中. 先正确产品分类,验证收集成员,再更新菜单和登陆页. 这避免了在迁移仍在运行时将客户发送到空或不完整的分支.

地图广告类别而不盲目复制

Google Merchant Center区分了预定义的Google产品类别和商家定义的产品类型. Google可以自动指定类别,而提交的类别可以覆盖选定产品的结果. 这是另一个绘图决定, 而不是让每个内部类别 符合谷歌的措辞.

Google要求所提交的Google产品类别使用其预先定义的分类学. 在通道映射中保留所选代码或完整路径,并对照当前分类法验证. 在帮助运动分组或报告时,保留商家自己的产品类型等级.

重新分类后,比较网站,结构化产品数据和具有代表性产品的饲料值. 相冲突或不准确的产品信息会限制资格或产生不正确的显示. 审查Merchant中心诊断,而不是假设接受的上传证明这一类别是有用的.

使用分类标准作为绘图,而不是通用真理

GS1 全球产品分类为贸易伙伴提供了根据基本特性和关系对产品进行分类的共同语言。 它可以对与供应商和客户进行交流很有价值,但一个组织可能需要内部业务和客户信息分类.

记录所使用的每个外部分类的版本和标识符。 当一个标准发布修订时,在更改活性记录之前计算出哪些绘图受到影响. 不重新绘制整个目录, 仅仅因为一个标签在类别含义和标识符保持稳定的情况下发生了变化 .

为模棱两可的决定保留证据。 一份简短的说明,解释挖出器对接器为何属于一个分支而不是一般机械组,对下一个审查者比类别价值更有用,没有正当理由.

预览整个依赖图

一个有用的预览显示每个产品稳定的ID,当前和拟议的分类,绘图规则和理由. 它还列出了受影响的自动收集、过滤器、分类元场、饲料场、导航链接、报告和连通的ERP值.

在要求批准前总结影响:产品移动,记录不变,缺少绘图,过滤器获得或失去价值,收藏成员变化和频道类别被压倒. 让审查人员检查每个计数背后的个别记录.

永远不要将部分预览变成写操作. 如果连接,分类学版本或收藏定义无法被读取,则标记未知的依赖性并停止受影响的记录.

1. 冻结映射版本并导出当前分类状态.
2. 通过稳定的源头和目的地ID解析出产品.
3. 计算每个分类方案的拟议值.
4. 模拟收集,过滤,属性,素材和报告.
5. 审查例外情况并核准受管制的批次.
6. 写出批准的字段,读回并核实公众行为.

一个具体的例子:重组出土器附件目录

试想一家商店拥有6000个附件, ERP使用数字项目组,而自动收集则依赖于产品类型和标记. 客户需要通过附件家族浏览,再通过机器类过滤,宽度和发型.

绘图使每个产品和变体ID保持不变。 它酌情指定了Shopify分类学类别,为挖掘、挖出和挖出谜语桶建立了一个受控制的内部家族,并将机器类别和宽度移入经验证的属性。 后遗症产品类型映射到一个更小的商家词汇,而不是被复制到标准类别字段.

预览显示,214种产品将离开现有收藏,因为有一项规则仍然检查“HD Bucket”,73种记录缺乏宽度,18种产品的身份不确定。 团队更新了收集规则,保存了不完整的记录并批准了250个产品飞行员. 在回读后,在剩余批次发布前会检查存储前置过滤器,Google饲料值和ERP报告.

在可逆批次中推出

先从一个代表性的试点开始,包括简单的绘图,分出,合并,变出,不完全的产品和重要收藏使用的记录. 批次应小到足以检查,但宽到足以暴露规则的失败.

存储先前的值,映射版本,批准和去向结果. 如果校验失败,则仅通过相同的稳定ID恢复受影响的区域. 不得将迁移范围以外的价格、股票或副本卷回.

在批次间暂停时间足够长,可以检查收集计数,过滤,反馈诊断和支持反馈. 破坏产品发现的快速迁移创造了比有可见检查站的控制序列更多的工作.

用困难的记录测试迁移

为直截了当的移动,一对多的分拆,多对多的合并,未知类别,缺失属性,手动收集,自动收集,分类元场,多语种标签,种子覆盖和已停用的产品创建回归例. 说明应该和不应该改变什么.

包含失败: 重复 SKU, 错误的 Shopify 商店, 不可用的 NetSuite 或 Sage 200 连接, stale 分类标识符, 部分写入和在回读后返回的具有不同值的产品 。 确认一个失败的记录并不能使批次显得完全成功.

测量未映射出的产品、防止不正确的收集移动、发现缺失属性、反馈警告、核实的回放和批准例外所需的时间。 目标是一个更有用的目录,而不仅仅是更少的类别名称.