Aziz Beyrakdar
Lorsqu’il s’agit de préserver l’intégrité des données et effectuer des modifications groupées de données dans vos bases de données, les tables de correspondance sont une véritable aubaine. Elles sont extrêmement utiles dans de nombreuses situations, mais en raison de leur complexité, elles semblent parfois être réservées aux gourous d’Excel ou aux programmeurs de bases de données.
La bonne nouvelle est que tout le monde peut les utiliser avec DataFeedWatch, même avec des connaissances d’Excel élémentaires. Les tables de correspondances, également appelées tables de référence, tiennent leur nom du fait que leurs données sont référencées par colonnes dans d’autres tables.
Elles peuvent rapidement devenir compliquées, mais nous allons essayer de vous donner des explications simples.
Modifications Groupées avec les Tables de Correspondance
Lorsque vous passez en revue votre processus de mappage classique, vous remarquerez un type de mappage nommé « Utiliser la table de correspondance ». En sélectionnant ce type de mappage, vous pourrez mapper les valeurs d’un champ spécifique à différentes valeurs de la table de correspondance.
Si vous voulez utiliser ce type de mappage, tout ce que vous avez à faire est de télécharger une feuille Excel contenant deux colonnes :
1. La Première Colonne : la liste originale des valeurs uniques que vous voulez remplacer
2. La Seconde Colonne : la nouvelle liste de valeurs
Le fichier Excel (qui doit être sauvegardé au format.csv) peut être téléchargé depuis votre ordinateur ou via Google Spreadsheets si plusieurs membres de l’équipe collaborent sur un même tableur.
Tout est toujours plus clair avec des exemples, alors voyons comment les utiliser pour remplacer des règles en une seule fois.
Example: Comment Standardiser les Tailles dans les Titres de Produits
Disons que l’attribut taille de votre flux source est actuellement indiqué sous la forme : « Petit, Moyen et Grand ».
Si certains des canaux d’achat exigent que le guide des tailles soit exprimé avec des valeurs différentes de celles que vous avez indiquées dans votre flux, vous devez :
1. Créer un document Excel (au format .csv) avec deux colonnes qui contient les valeurs d’origine et les nouvelles valeurs.
2. Créer un champ interne (que vous pouvez toujours conserver dans votre bibliothèque de règles) ou mapper le nouveau guide des tailles directement sur la page du canal. Sélectionnez le type de mappage « Utiliser la table de correspondance » (Use Lookup Table), le champ que vous voulez remplacer par la table de correspondance et les nouvelles valeurs.
3. Télécharger le document.csv depuis votre ordinateur ou indiquez l’URL de la feuille de calcul Google et enregistrer le mappage. Le nouveau champ affichera les tailles standardisées au lieu des tailles originales.
Autres Exemples de Modifications Groupées :
- Téléchargement de nouveaux titres. Disons que les titres de flux récupéré dans votre boutique ne sont pas SEO-friendly et que vous ne voulez pas risquer de devenir fou en créant des dizaines de règles de flux pour les rendre SEO-friendly. Vous pouvez complètement changer et optimiser l’intégralité de vos titres dans Excel et remplacer tous les anciens titres en une seule fois.
- Images avec filigranes pour votre site Web et sans filigranes pour Google Merchant Center. Vous pouvez télécharger des images pour Google Shopping sur un serveur externe et fournir les nouvelles URL via une table de correspondance.
- Ajoutez les GTIN dans votre flux. Si vous n’avez pas ajouté les GTIN dans votre flux et que vous voulez les ajouter d’un seul coup, il vous suffit de télécharger un document avec deux colonnes : L’ID produit et le GTIN associés à chaque produit.
Conclusion
Les tables de correspondances présentent de nombreux avantages pour les spécialistes du marketing des flux, car elles permettent de standardiser facilement la base de données de flux de produits. D’une manière générale, elles simplifient notre travail de gestionnaires de flux.
Si vous souhaitez apporter certaines modifications groupées à votre flux et que vous ne savez pas par où commencer, n’hésitez pas à nous écrire à l’adresse support@datafeedwatch.com et nous vous aiderons.