Sie müssen die Shopdaten-Datei so formatieren, dass sie den unten aufgeführten Spezifikationen und Richtlinien entspricht.
Bevor Sie beginnen
Was sind Shopdaten?
Shopdaten enthalten alle Informationen hinsichtlich Ihrer Shops, einschließlich der Shop-Identifikatoren, Shopnamen, offenen Daten, Ländercodes, Adressen usw.
Shopdaten ermöglichen Ihnen, Ihre Shop- und Salesdaten zu verknüpfen, und stellen Ihnen eine neue Funktion für die Abschnittserstellung zur Verfügung (z.B. können Sie Abschnitte erstellen, um diejenigen Ihrer Kontakte zu erreichen, die nur in Offline-Shops Käufe tätigen).
Wichtig
Wenn Sie Shopdaten hochladen, die Updates ihrer ursprünglichen Daten enthalten, werden die vorhandenen Daten überschrieben.
Wie oft muss ich Shopdaten hochladen?
Sobald Sie den ersten Upload Ihrer historischen Shopdaten durchgeführt haben, empfehlen wir Ihnen, immer dann die neuen Shopdaten hochzuladen, wenn eines der Datenfelder sich verändert (z.B. wenn ein neuer Shop eröffnet oder ein alter geschlossen wird).
- Von Zeit zu Zeit sollten Sie zu Wartungszwecken sämtliche Shopdaten hochladen.
- Smart Insight verarbeitet diese Shopdaten-Dateien nur einmal am Tag in kumulierter Form.
Allgemeine Regeln für Ihre Datendatei
Der Importprozess Ihrer Shopdaten wird fehlschlagen, wenn er nicht all unseren Überprüfungen standhält. Sie müssen sicherstellen, dass die Datei korrekt formatiert ist; unsere diesbezüglichen Anforderungen finden Sie weiter unten.
Die Spalten im Header Ihrer Shopdaten-Datei müssen genau jene Reihenfolge haben, die im Rahmen der Erstimplementierung von Smart Insight vereinbart wurde.
- Ihre Shopdaten-Datei sollte eine einfache .csv-Tabelle sein; eine Zeile sollte jeweils alle Attribute eines bestimmten Artikels beschreiben.
- Ihre Datei muss mit einer Header-Zeile (d.h. den Feldnamen) beginnen.
- Der Dateiname muss der Konvention
store*.csventsprechen. Mit anderen Worten: Der Dateiname muss mit der Zeichenfolgestorebeginnen und die Dateierweiterung muss .csv sein; den Asterisk (*) können Sie durch eine beliebige Anzahl von Zeichen Ihrer Wahl ersetzen (z.B. eine Timestamp). - Verwenden Sie eine CSV-Exportbibliothek, die mit dem Standard-CSV-Format kompatibel ist.
- Verwenden Sie Kommazeichen für das Trennen der Felder in einer Zeile.
- Wenn ein Feld keinen Wert hat, lassen Sie es leer. Zum Beispiel:
value1,,value3,value4 - Verwenden Sie in den Feldern keine Neue-Zeile-Zeichen, weder ohne noch mit Anführungszeichen.
- Verwenden Sie UTF-8-Codierung.
- Schließen Sie die Feldnamen in der ersten Zeile (Header) ein und vergewissern Sie sich, dass alle nachfolgenden Zeilen jene Werte enthalten, die den im Header gelisteten Feldern entsprechen. Wenn Sie sich bei der Vorgehensweise nicht sicher sind, kontaktieren Sie bitte den Emarsys Support.
- Verwenden Sie nicht mehr als 255 Spalten.
- Verwenden Sie keine Feldwerte, die größer als 64 KB sind.
Erforderliche Felder
Satz an Standardfeldern
Diese Felder sind für die Emarsys Standardfunktionen erforderlich.
- Obwohl nur die Felder
store_idundnameerforderliche Felder sind, muss die .csv-Datei mit den Shopdaten auch alle anderen Felder enthalten, die in der folgenden Tabelle aufgeführt sind, selbst wenn diese keine Werte enthalten. Andernfalls wird das Hochladen der Shopdaten fehlschlagen. - Felder des Typs Float dürfen keine leeren Strings enthalten. So werden zum Beispiel einfache oder doppelte Anführungszeichen (
''bzw.""), die keine Werte enthalten, nicht akzeptiert. Wenn die Shopdaten-Datei, die Sie hochladen wollen, ein Feld des Typs Float mit einem WertNULLenthält, lassen Sie es bitte leer. Zum Beispiel:value1,,value3,value4
| Feld | Erforderlich | Typ | Beispiel | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
store_id |
Ja | String | "87" | Vom Kunden benutzte ID des Shop-Standorts. |
name |
Ja | String | Tokyo" | Name des Shops. |
open_date |
Optional | Timestamp | "2019-01-31" | Eröffnungsdatum des Shops (das Datenformat ist YYYY-MM-DD). |
country_code |
Optional | String | DE | Ländercode des Shops (das Format ist ISO 3166). |
city |
Optional | String | Munich | Stadt, in der der Shop seinen Standort hat (in Englisch). |
address |
Optional | String | „Steinweg 10“ | Adresse des Shops |
postal_code |
Optional | String | "80339" | PLZ des Shops. |
latitude |
Optional | Float | "-47.5075" | Breitengrad der GPS-Koordinaten des Shops. |
longitude |
Optional | Float | "19.0237" | Längengrad der GPS-Koordinaten des Shops. |
size |
Optional | Float | "60" | Die Fläche des Shops (in Quadratmetern). |
category |
Optional | String | "outlet", luxury , general" | Benutzerdefinierter Shoptyp. |
Benutzerdefinierte Felder
Neben den obligatorischen Shopdatenfeldern können Sie benutzerdefinierte Felder verwenden, um weitere Informationen zum Filtern zur Shopdaten-Datei hinzuzufügen. Die Namen von benutzerdefinierten Feldern müssen mit einem Präfix beginnen, das den Datentyp spezifiziert. Auf das Präfix muss ein Unterstrich (_) folgen, sowie der Name der benutzerdefinierten Spalte. Wenn der Name eines Feldes aus mehreren Wörtern besteht, muss jedes Wort mit einem Kleinbuchstaben beginnen und alle Wörter müssen durch Unterstriche voneinander getrennt sein. Beispiel: s_original_currency.
Für benutzerdefinierte Felder verfügbare Präfixe:
- Benutzerdefinierte Felder werden auf ihren Datentyp geprüft; wenn die übergebenen Werte nicht mit dem erwarteten Datentyp übereinstimmen, werden die Shopdaten zurückgewiesen.
- Benutzerdefinierte Felder können leer sein.
- Felder des Typs Float dürfen keine leeren Strings enthalten. So werden zum Beispiel einfache oder doppelte Anführungszeichen (
''bzw.""), die keine Werte enthalten, nicht akzeptiert. Wenn die Shopdaten-Datei, die Sie hochladen wollen, ein Feld des Typs Float mit einem WertNULLenthält, lassen Sie es bitte leer. Zum Beispiel:value1,,value3,value4
| Präfix | Typ | Beispiel |
|---|---|---|
i_* |
Integer | i_customer_age |
f_* |
Float | f_customer_height |
t_* |
Timestamp | t_date_of_manufacture |
s_* |
String | s_book_author |
Beispiel für Shopdaten
Das folgende Beispiel zeigt, wie eine Shopdaten-Datei aussehen könnte:
"store_id","name","category","open_date","country_code","city","address","postal_code","latitude","longitude","size"
"NWYRK","New York","Luxury","2015-03-29","USA","New York",,,,,
"SDNY","Sidney","General","2016-03-29","AUS","Sidney",,,,,
"NWDLH","New Delhi","Outlet","2017-03-29","IND","New Delhi",,,,,
"TKY","Tokyo","General","2018-04-12","JPN","Tokyo",,,,,
"VNN","Vienna","General","2016-01-17","AUT","Vienna",,,,,
"MLN","Milano","Luxury","2019-06-06","ITA","Milano",,,,,
"SHNGH","Shanghai","Luxury","2018-12-01","CHN","Shanghai",,,,,
"BSTN","Boston","General","2017-10-03","USA","Boston",,,,,
"SNTPTRSBRG","Saint Petersburg","General","2017-02-15","RUS","Saint Petersburg",,,,,