Présentation d’articles, EcoInform, DataNatuRe

Joghurt Mahlitzsch

DataNatuRe et Ecoinform se concentrent actuellement sur les utilisateurs de données en Allemagne – peut-être que cela changera à l’avenir.

Depuis quelque temps, DataNatuRe construit une base de données pour le commerce des produits biologiques et naturels. Outre les données internes du système et celles du pionnier dans ce domaine, Ecoinform, nos magasins peuvent désormais afficher les données de cette nouvelle source.

Des descriptions, des photos, de l’information sur le fournisseur et des détails sur les ingrédients sont nécessaires pour la boutique en ligne. Ceci est important pour afficher, filtrer et organiser l’information sur les pages Web ainsi que dans le système. Toute personne qui a déjà enregistré des nouveaux articles dans le logiciel sait combien ce processus peut être laborieux.

La solution la plus simple pour le vendeur serait d’avoir ces données complètes et uniformes, en effectuant le téléchargement automatiquement. Malheureusement ce n’est pas toujours le cas: pourquoi est-il si difficile d’obtenir de bonnes informations sur les articles pour la boutique en ligne? En d’autres termes, pourquoi est-il si difficile de construire une base de données unifiée?

D’une part, tous les fabricants n’ont pas la capacité de bien présenter leurs produits pour tous les canaux de vente. Par exemple, une image devrait généralement être à haute résolution et riche en détails pour l’impression, alors qu’une image attrayante avec moins de données serait préférable pour une liste d’articles dans une boutique en ligne.

D’autre part, une base de données centrale est utilisée par des personnes ayant différentes fonctions. Les comptables, par exemple, ont tendance à regarder les prix, tandis que les annonceurs se concentrent sur le texte et l’image. Ceux qui analysent les statistiques comparent les groupes de marchandises et en ont besoin dans un certain ordre. Certains ont des descriptions longues, moyennes ou courtes, mais d’autres non.

Les informations de l’article diffèrent également selon la catégorie, c’est-à-dire que les champs de données pour un fromage (teneur en matière grasse, type d’écorce) ou pour un vin (température recommandée, durée de décantation) sont différents. La structure et le type de données ne sont pas les mêmes: la teneur en matière grasse est exprimée en %, mais il doit y avoir des indications claires dans le pays d’origine. Les allergènes ou les agents de certification peuvent également être plusieurs.

Cette complexité est évidente même dans la jeune base de données DataNatuRe, conçue avec des moyens modernes. De là, nous obtenons toutes les informations pour notre système, mais la tâche de préparation n’est pas facile:

  • Parmi le grand nombre de champs de données (plus de 1 000 au total), vous devez sélectionner les plus pertinents pour le filtrage ou l’affichage dans le point de vente en ligne, même si l’affectation de catégorie dans les points de vente individuels ne correspond généralement pas aux spécifications du fournisseur de données.
  • De nombreuses valeurs numériques ne sont pas saisies de manière homogène et ne peuvent pas être facilement comparées, par exemple lors du filtrage (100 ml est 0,1 l, mais un ordinateur peut ne pas détecter cette équivalence).
  • Il arrive aussi que vous devez ajuster les filtres pour les végétaliens (ne sont pas végétariens!) ou pour un bouillon de poulet qui ne contient pas explicitement de porc.
  • Il arrive souvent que certains articles aient une description très détaillée, et d’autres pas; si ces articles sont près au magasin, par exemple, c’est remarquable négativement.
  • En général, les images ne sont pas disponibles sur internet optimisées pour les petits et grands écrans, pour afficher des détails ou des listages. C’est là qu’interviennent les algorithmes de traitement d’images automatisés, qui doivent faire face à des facteurs très différents.

En outre, il existe d’autres informations qui nécessitent d’autres sources pour compléter les données. Par exemple, nos propres bases de données avec des informations sur les fournisseurs, les associations, l’origine….

Afin de faciliter au maximum l’utilisation de toutes ces informations, le module InfoPool est disponible dans le PCG.  Non seulement vous pouvez traiter les groupes de marchandises en vrac, mais vous pouvez également simplifier le travail à l’aide de règles de regroupement simples. Enfin, les informations doivent être correctes, même si le fabricant modifie la formulation d’une crème fraîche, par exemple.

Les différents InfoPool peuvent être activés dans la configuration de la boutique. Pour des résultats rapides, le système peut ajouter les informations manquantes de ces sources de données, par exemple, en les affectant via GTIN. Il existe également des statistiques sur l’utilisation et les options de recherche, qui peuvent être utilisées lors de la saisie des données et à des fins de vérification.