Comment analyser plusieurs milliers de produits rapidement
Analyser un catalogue de plusieurs milliers de références ne consiste pas à ouvrir chaque produit manuellement. Il faut organiser le traitement, nettoyer les données, suivre les lots envoyés, regrouper les résultats et concentrer l’analyse humaine sur les meilleures opportunités.
Définir l’objectif avant de lancer l’analyse
Un catalogue volumineux peut contenir des produits destinés à plusieurs marketplaces, catégories ou stratégies commerciales. Avant de commencer, déterminez ce que vous recherchez réellement.
Par exemple :
- identifier les produits rentables pour Amazon FBA ;
- repérer des références à tester avec une petite quantité ;
- actualiser un ancien catalogue déjà analysé ;
- contrôler les nouveautés d’un fournisseur ;
- éliminer les références sans EAN exploitable ;
- comparer plusieurs fournisseurs proposant les mêmes produits.
Préparer et nettoyer le catalogue fournisseur
Plus le fichier est volumineux, plus une petite erreur peut affecter des centaines de lignes. Le nettoyage doit donc être réalisé avant tout envoi vers un service d’analyse.
Vérifiez notamment :
- le séparateur utilisé dans le fichier CSV ;
- l’encodage des caractères ;
- les noms de colonnes ;
- la présence du prix fournisseur ;
- la présence des EAN, UPC ou références fabricant ;
- les doublons ;
- les lignes entièrement vides ;
- les erreurs de format sur les prix et les quantités.
Ne supprimez pas trop tôt les lignes incomplètes
Une ligne sans EAN peut encore contenir une référence fabricant, un lien fournisseur ou une désignation permettant une vérification manuelle. Il est préférable de la classer comme incomplète plutôt que de la supprimer définitivement dès la première étape.
Extraire et normaliser les identifiants produits
Pour plusieurs milliers de lignes, il est plus efficace de créer une liste propre d’identifiants que d’envoyer l’intégralité du fichier fournisseur lorsqu’un service accepte directement les EAN ou ASIN.
La liste doit généralement :
- conserver les zéros placés au début des EAN ;
- supprimer les espaces et caractères inutiles ;
- éviter la notation scientifique ;
- séparer les cellules contenant plusieurs codes ;
- détecter les doublons ;
- conserver un lien avec la ligne fournisseur d’origine.
Pour approfondir ce contrôle, consultez également : EAN introuvable sur Keepa : causes et solutions .
Traiter les produits par lots sans perdre le suivi
Certains services, exports ou outils divisent automatiquement les demandes importantes en plusieurs fichiers. Ce découpage n’est pas un problème lorsqu’il est prévu dès le départ.
Pour chaque lot, conservez au minimum :
- un identifiant de lot unique ;
- la date de création ;
- le nombre de produits envoyés ;
- la liste exacte des identifiants ;
- le statut du traitement ;
- le nom du fichier de retour correspondant ;
- le nombre de résultats trouvés et non trouvés.
Regrouper correctement les fichiers de résultats
Après le traitement, les résultats doivent être rattachés au catalogue d’origine grâce à un identifiant stable : EAN, ASIN, référence fournisseur ou identifiant interne.
| État | Signification | Action conseillée |
|---|---|---|
| Produit trouvé | Une fiche exploitable a été associée | Calculer la rentabilité et poursuivre l’analyse |
| Produit non trouvé | Aucune correspondance fiable | Conserver pour vérification éventuelle |
| Résultat incomplet | Certaines données sont absentes | Classer comme donnée à vérifier |
| Doublon | Plusieurs lignes pointent vers le même produit | Comparer les fournisseurs, prix et conditionnements |
| Erreur de lot | Le traitement n’a pas abouti | Relancer uniquement le lot concerné |
Prioriser les produits avant l’analyse manuelle
Sur plusieurs milliers de références, il est impossible et inutile d’examiner chaque fiche avec le même niveau de détail.
Commencez par appliquer des filtres simples afin de réduire le nombre de produits nécessitant une vérification humaine.
Les critères peuvent comprendre :
- un bénéfice minimum ;
- une marge minimum ;
- un ROI minimum ;
- un prix de vente suffisamment stable ;
- un niveau de ventes estimé acceptable ;
- un nombre de vendeurs raisonnable ;
- des données suffisamment récentes ;
- l’absence d’anomalie sur la correspondance produit.
Cette méthode permet de réserver le temps humain aux produits qui peuvent réellement influencer une décision d’achat.
Actualiser uniquement les données nécessaires
Lorsqu’un catalogue a déjà été analysé, il n’est pas toujours nécessaire de recommencer depuis zéro.
Vous pouvez distinguer :
- les nouveaux produits jamais analysés ;
- les produits dont le prix fournisseur a changé ;
- les produits dont les données de marché sont anciennes ;
- les références déjà écartées définitivement ;
- les produits actuellement surveillés ;
- les produits présents dans une sélection d’achat.
Utiliser un historique
Conservez la date de dernière analyse, les anciens prix, les décisions précédentes et les motifs de classement. Vous pourrez ainsi comprendre pourquoi un produit est passé de « À acheter » à « À surveiller » ou « À éviter ».
Contrôler le résultat final avant toute commande
L’automatisation réduit le volume de travail, mais elle ne remplace pas la vérification finale des produits sélectionnés.
Checklist de fin d’analyse
- Le nombre de lignes importées correspond au fichier d’origine.
- Tous les lots ont un statut final connu.
- Les fichiers de retour ont été intégrés une seule fois.
- Les doublons ont été identifiés.
- Les produits non trouvés sont conservés séparément.
- Les prix fournisseur ont été correctement interprétés.
- Les correspondances EAN et ASIN importantes ont été vérifiées.
- Les frais et données de marché ont été actualisés.
- Les produits intéressants ont été classés par priorité.
- La quantité envisagée reste adaptée à la demande.
Consultez aussi notre guide : Comment éviter les mauvais achats en sourcing Amazon .
Analysez de grands catalogues avec une méthode structurée
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Découvrir DPScanner Pro Voir tous les guidesLa vitesse et les capacités de traitement dépendent du fichier, de l’ordinateur, des services utilisés et de leurs limites. Les résultats doivent être vérifiés avant toute décision commerciale.
