ਫੈਸ਼ਨ ਸਟੋਰਾਂ ਲਈ ਵੈਰੀਅੰਟ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ: SKUs, ਸਵੈਪ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ

ਕਿਉਂ ਵੈਰੀਅੰਟ ਤੁਹਾਡੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਨੂੰ ਚੁਪचਾਪ ਖਰਾਬ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ

ਇੱਕ ਫੈਸ਼ਨ ਸਟੋਰ ਅਕਸਰ “ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਡਕਟ” ਨਹੀਂ ਵੇਚਦਾ। ਉਹ ਇੱਕ ਟੀ-ਸ਼ਰਟ ਨੂੰ ਕਈ ਸਾਈਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਰੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੇਚਦਾ ਹੈ, ਜਿਹਨਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲਾਗਤ, ਸਟਾਕ ਸਤਰਾਂ ਅਤੇ ਮੰਗ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਇਹ ਵੈਰੀਅੰਟ ਇੱਕਸਾਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਸਤਹ 'ਤੇ ਠੀਕ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਅਸਲियत ਤੋਂ ਦੂਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਇਹ ਵਿਘਟਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਥਾਵਾਂ ਤੇ ਦਿਖਦਾ ਹੈ: ਵਿਕਰੀ (ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਵਿਹ ਰਿਹਾ ਹੈ), ਰੂਪਾਂਤਰ (ਕਿਹੜਾ ਆਈਟਮ ਖਰੀਦਦਾਰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ), ਅਤੇ ਇਨਵੈਂਟਰੀ (ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਵਾਪਸ ਰੀਸਟਾਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)। ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਨਾਂਮੀ ਗਲਤੀ ਜਿਵੇਂ “Navy” ਵਿਰੁੱਧ “Blue Navy”, ਜਾਂ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਸੀਜ਼ਨ ਲਈ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੀ ਗਈ SKU, ਇੱਕ ਹੀ ਅਸਲ ਆਈਟਮ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ “ਵੱਖਰੇ” ਆਈਟਮਾਂ ਵਾਂਗ ਵੰਡ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਲਟ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੈਰੀਅੰਟ ਇੱਕ ਹੀ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਬਾਂਟਣ ਕਾਰਨ ਮਰਜ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਹੇਠਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਦਰਦ-ਬਿੰਦੂ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ ਜੋ ਗਲਤ ਨੰਬਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ:

• ਮਿਕਸ ਕੀਤੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾ: ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਨਾਮ, ਵੈਰੀਅੰਟ IDs, ਅਤੇ SKUs ਤੁਹਾਡੀ ਸਟੋਰ, ਐਡਜ਼, ਅਤੇ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਨਹੀਂ ਹਨ।
• ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਨਾਂਮੀ: ਸਾਈਜ਼ ਜਾਂ ਰੰਗ ਕਈ ਵਾਰੀ ਟਾਈਟਲ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਈ ਵਾਰੀ options ਵਿੱਚ, ਕਈ ਵਾਰੀ ਦੋਹਾਂ ਵਿੱਚ।
• ਸਵੈਪ ਨੂੰ ਨਵੀਂ ਵਿਕਰੀ ਵਾਂਗ ਟ੍ਰੀਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਸਾਈਜ਼ swap ਇਕ ਨਵਾਂ purchase ਇਵੈਂਟ ਟ੍ਰਿਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਰੇਵੇਨਯੂ ਅਤੇ ਰੂਪਾਂਤਰ ਹੋਰ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਅਤੇ ਵਿਕਰੀ ਦਰਮਿਆਨ ਵਿਰੋਧ: ਸਟਾਕ ਵੈਰੀਅੰਟ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਟਰੈਕ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਵੇਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਸਾਫ ਰੋਲਅਪ ਦੇ।

“ਸਹੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ” ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕੋ: ਕਿਹੜੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਰੇਵੇਨਯੂ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਕਿਹੜੇ ਸਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਰੰਗ ਵੈਰੀਅੰਟ ਵਾਪਸੀਆਂ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਕਿਹੜੇ ਗਾਹਕ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਦਲਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਮੰਗ ਦੀ ਵਜ੍ਹਾ ਹੈ (ਨਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਪਛਾਣਕਰਤਿਆਂ ਦੀ ਤਬਦੀਲੀ)।

ਇਕ ਵਪਾਰ-ਬਦਲਾਅ ਸੱਚ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਢਾਂਚਾ ਜੋੜੋਗੇ (ਥਿਰ SKUs, ਸਾਫ ਵੈਰੀਅੰਟ ਐਟ੍ਰਿਬਿਊਟ, ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਐਕਸਚੇਂਜ ਲੋਜਿਕ)। ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੈਰਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਨਗੇ, ਅਤੇ ਰੀ-ਆਰਡਰਿੰਗ, ਡਿਸਕਾਉਂਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਾਈਜ਼ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਰਗੇ ਫੈਸਲੇ ਬਹੁਤ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਣਗੇ। ਇਹ ਫੈਸ਼ਨ ਸਟੋਰਾਂ ਲਈ ਵੈਰੀਅੰਟ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਹੈ।

ਪ੍ਰੋਡਕਟ, ਵੈਰੀਅੰਟ, ਅਤੇ SKUs: ਸਧਾਰਨ ਮਾਡਲ

ਇੱਕ ਸਾੱਫ ਕੈਟਾਲੌਗ ਤਿੰਨ ਪੱਧਰਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਹਰ ਇੱਕ ਦੀ ਆਪਣੀ ਇਕ ਹੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਫਿਲਟਰਾਂ, ਐਡਜ਼, ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਇਕ-दੂਜੇ ਨਾਲ ਟਕਰਾਉਂਦੀਆਂ ਨਹੀਂ।

Product ਗਾਹਕ ਦੀ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਖਿਆਲ ਹੈ: “Classic Tee.” ਇਹ ਨਾਮ, ਫੋਟੋ, ਵਰਣਨ, ਬ੍ਰੈਂਡ, ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦਾ ਮਾਲਕ ਹੈ।

Variant ਉਹ ਖਰੀਦੀ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੀ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਉਸ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: “Classic Tee, Black, Size M.” ਵੈਰੀਅੰਟ ਉਹ ਚੋਣਾਂ ਹਨ ਜੋ ਆਈਟਮ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਨਹੀਂ, ਸਿਰਫ਼ ਗਾਹਕ ਦੀ ਚਾਹਤ ਦਾ ਸੰਸਕਰਨ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।

SKU ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਉੱਤੇ ਅਨੇਕ ਵੈਰੀਅੰਟ ਨਹੀਂ, ਸਿੱਧੇ ਇੱਕ ਵੈਰੀਅੰਟ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਸਟਾਕ, ਫੁਲਫਿਲਮੈਂਟ, ਅਤੇ ਰਿਟਰਨ ਗਿਣਤੀ ਬਿਨਾਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।

ਵੈਰੀਅੰਟ ਬਨਾਮ ਅਲੱਗ ਪ੍ਰੋਡਕਟ: ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕ ਨਿਯਮ

ਉਹਨਾਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਲਈ ਵੈਰੀਅੰਟ ਵਰਤੋਂ ਜੋ ਆਈਟਮ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹੀ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ (ਸਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਰੰਗ ਵੈਰੀਅੰਟ ਆਮ ਹਨ)। ਜੇ ਗਾਹਕ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਆਈਟਮ ਵਜੋਂ ਤੁਲਨਾ ਕਰੇਗਾ, ਜਾਂ ਜੇ attributes ਕੀਮਤ, ਮਾਰਜਿਨ, ਜਾਂ ਕੇਅਰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਅਲੱਗ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਬਣਾਓ।

ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮ ਸੈੱਟ ਜੋ ਲਗਾਤਾਰ ਰਹੇ:

• Variant: ਸਾਈਜ਼, ਰੰਗ, ਚੌੜਾਈ/ਲੰਬਾਈ
• ਨਵਾਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ: ਵੱਖਰਾ ਫਿਟ (regular vs oversized), ਵੱਖਰਾ ਕਪੜਾ (cotton vs linen), ਵੱਖਰਾ ਬੰਡਲ (2-pack vs single)
• ਸ਼ਾਇਦ ਨਵਾਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ: ਵੱਡਾ ਕੀਮਤ-ਛਾਲ, ਵੱਖਰਾ ਟਾਰਗਟ ਉਪਯੋਗ (running tee vs everyday tee)
• ਕਦੇ ਵੀ ਨਾ ਮਿਲਾਓ: ਇੱਕੋ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਵਿੱਚ ਦੋ sizing ਸਿਸਟਮ (alpha ਅਤੇ numeric) ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਮੈਪ ਨਾ ਹੋਵੇ

ਇਹ ਢਾਂਚਾ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ

ਤੁਹਾਡੇ ਫਿਲਟਰ ਅਤੇ ਓਨਸਾਈਟ ਖੋਜ ਸਥਿਰ ਵੈਰੀਅੰਟ ਐਟ੍ਰਿਬਿਊਟਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਐਡਜ਼ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਅਨੁਸਾਰ ਗਰੁੱਪ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਵੈਰੀਅੰਟ ਅਨੁਸਾਰ ਵੰਡ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੇਵੇਨਯੂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਰੋਲਅਪ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਰੂਪਾਂਤਰ ਨੂੰ ਵੈਰੀਅੰਟ ਪੱਧਰ 'ਤੇ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ “Oversized Fit” ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਈਜ਼ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਬਜਾਏ ਕਿ ਅਲੱਗ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਬਣਾਉਣ ਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਧੁੰਦਲੀ ਹੋਵੇਗੀ: ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਪੇਜ ਹੁਣ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਆਈਟਮ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਬੈਸਟ-ਸੈਲਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਫੈਸ਼ਨ ਸਟੋਰਾਂ ਲਈ ਵੈਰੀਅੰਟ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਲਕੜੀ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਦੀ ਮਨਸ਼ਾ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਡਕਟ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵੇਚਣ ਯੋਗ ਯੂਨਿਟ ਲਈ ਇੱਕ SKU।

ਉਹ SKU ਰਣਨੀਤੀ ਜੋ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਠਹਿਰਦੀ ਰਹੇ

ਇੱਕ ਚੰਗੀ SKU ਰਣਨੀਤੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਤਸ਼ਾਹਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ — ਇਹ ਜਾਣ-ਬੂਝ ਕੇ ਸادہ ਰਹਿਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ SKU ਅਕਸਰ ਬਦਲ ਰਹੇ ਨੇ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਰਿਪੋਰਟ ਇੱਕੋ ਆਈਟਮ ਨੂੰ ਕਈ “ਪ੍ਰੋਡਕਟ” ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਦੇਣਗੀਆਂ, ਅਤੇ ਟ੍ਰੇਂਡ ਲਾਈਨਾਂ ਮਤਲਬ ਗੁਮ ਹੋ ਜਾਣਗੀਆਂ। ਫੈਸ਼ਨ ਸਟੋਰਾਂ ਲਈ ਵੈਰੀਅੰਟ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਦਾ ਮਕਸਦ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਹਰ ਵੇਚਣਯੋਗ ਯੂਨਿਟ ਲਈ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਪਛਾਣਕਰਤਾ, ਸਾਲ ਬਾਅਦ ਸਾਲ।

ਆਰੰਭ ਕਰੋ ਇਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵੱਖ ਕਰਕੇ ਸੋਚਣ ਨਾਲ ਕਿ ਕੀ ਚੀਜ਼ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਬਦਲਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਅਤੇ ਕੀ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਬੇਸ ਸਟਾਈਲ ਕੋਡ ਸਥਾਈ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਦੇ ਨਾਮ ਬਦਲਣ, ਨਵੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ, ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਮਾਰਕੇਟਿੰਗ ਕਾਪੀ ਨੂੰ ਸਹਿਣ ਕਰਨ ਜੋਗਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸീസਨਲ ਵੇਰਵੇ (ਜਿਵੇਂ “SS26”) ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮੁੱਖ SKU ਵਿੱਚ ਨਾ ਰੱਖੋ।

ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕ SKU ਫਾਰਮੈਟ ਉਹ ਤਿੰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਐਨਕੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗਾਹਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਖਰੀਦਦੇ ਹਨ:

• Style (ਸਥਾਈ): ST1234
• Color (ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੋਡ, ਨਾ ਕਿ ਨਾਮ): BLK, IVY, RED
• Size (ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੋਡ): XS, S, M, L, XL
• ਵਿਕਲਪਿਕ: ਜੇ ਫਿਟ ਜਾਂ ਲੰਬਾਈ ਵਾਕਈ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ: REG, TALL
• ਵਿਕਲਪਿਕ: drop ਜਾਂ season ਨੂੰ ਵੱਖ ਫੀਲਡ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ, SKU ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਹੀਂ

ਇਸ ਨਾਲ SKUs ਵਰਗੇ ST1234-BLK-M ਬਣਦੇ ਹਨ। ਕੋਡ ਛੋਟੇ ਰੱਖੋ, ਜਿੱਥੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ fixed-length ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਖਾਲੀ ਥਾਵਾਂ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅੱਖਰਾਂ ਤੋਂ ਬਚੋ। “Black” ਵਿਰੁੱਧ “Jet Black” ਦੋ ਵੱਖ ਕੋਡ ਨਹੀਂ ਬਣਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਜੇਕਰ ਗਾਹਕ ਲਈ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਰੰਗ ਹੈ।

ਐਡਜ ਕੇਸਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ। ਇੱਕ-ਸਾਈਜ਼ ਆਈਟਮਾਂ ਲਈ ਵੀ ਇੱਕ size ਟੋਕਨ (OS) ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਸਿਸਟਮ ਲਗਾਤਾਰ ਰਹੇ। ਸੀਮੀਤ ਡ੍ਰਾਪਾਂ ਅਤੇ ਰੀ-ਸਟਾਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ SKU ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੇ ਗਾਹਕ-ਦਾ-ਅਨੁਭਵ ਇੱਕੋ ਹੀ ਰਹੇ। ਜੇ dye lot ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਨਵੀਂ ਛਾਇਆ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸ ਨੂੰ ਨਵਾਂ color ਕੋਡ ਬਣਾਉ, ਭਾਵੇਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਪੁਰਾਣਾ ਨਾਮ ਫਿਰ ਵੀ ਵਰਤ ਰਹੀ ਹੋਵੇ।

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟਾਂ ਦਾ ਨਾਮ ਬਦਲਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ SKUs ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਨਹੀਂ। ਡਿਸਪਲੇ ਨਾਂ ਬਦਲੋ, ਪਰ ਸਥਾਈ style ਕੋਡ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਪੁਰਾਣਾ ਨਾਮ ਅੰਦਰੂਨੀ ਖੋਜ ਲਈ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਵਜੋਂ ਸਟੋਰ ਕਰੋ। ਜੇ ਸਪਲਾਇਰ ਆਪਣੇ ਕੋਡ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਸਪਲਾਇਰ ਕੋਡ ਨੂੰ ਵੱਖ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਂਤਰਿਕ style ਕੋਡ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕਰੋ। ਤੁਹਾਡੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਂਤਰਿਕ SKU ਨੂੰ ਫਾਲੋ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਵੇਂਡਰ ਦੇ ਲੇਬਲ ਨੂੰ।

ਸਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਰੰਗ ਵੈਰੀਅੰਟ ਸਾਫ ਅਤੇ ਖੋਜਯੋਗ ਰੱਖਣਾ

ਸਾਫ ਵੈਰੀਅੰਟ ਡਾਟਾ ਹੀ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਖੋਜ, ਫਿਲਟਰ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਟੋਰ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ “ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਤੋੜਦੇ” — ਉਹ ਛੋਟੀ-ਛੋਟੀ ਅਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨਾਲ ਟੁੱਟਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਇੱਕੋ ਰੰਗ ਦੇ ਲਈ ਤਿੰਨ ਨਾਂ।

ਰੰਗ ਅਤੇ सਾਈਜ਼ ਨੂੰ free text ਨਾ ਸਮਝੋ; ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਮੁੱਲ ਵਜੋਂ ਟ੍ਰੀਟ ਕਰੋ। ਜੇ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ “Navy” ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੂਜਾ “Midnight” ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਫਿਲਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁਣ ਦੋ ਬਕੈਟ ਹਨ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਦੋ ਲਾਈਨ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਛਾਇਆ nazar ਆਉਂਦੀ ਹੋਵੇ।

ਰੰਗਾਂ ਲਈ, ਇੱਕ ਨਾਮਕਰਨ ਰੀਤਿ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਉਸ 'ਤੇ ਟਿਕੇ ਰਹੋ। ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਆਉਂਦੇ ਸਧਾਰਨ ਨਾਮ ਵਰਤੋ, ਅਤੇ synonyms ਨੂੰ variant value ਵਿੱਚ ਨਾ ਰੱਖੋ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਾਧੂ ਵੇਰਵਾ (ਜਿਵੇਂ “heather” ਜਾਂ “washed”) ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਉਹ ਰੰਗ ਵਿੱਚ ਜਾਵੇ ਜਾਂ ਵੱਖ ਐਟ੍ਰਿਬਿਊਟ ਵਜੋਂ ਹੋਵੇ, ਪਰ ਖਰਾਬ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਣਾ ਨਾ।

ਸਾਈਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਉਹੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਕਣ ਕਰਦੇ ਹੋ। “M” ਇੱਕੋ ਨਹੀਂ ਜਿਵੇਂ “EU 48”, ਅਤੇ ਨਿਊਮੇਰਿਕ ਸਾਈਜ਼ ਬ੍ਰੈਂਡ-ਨਿਰਪੇਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਦਿੱਖਾਈ ਗਈ ਸਾਈਜ਼ (ਜੋ ਗਾਹਕ ਚੁਣਦਾ ਹੈ) ਅਤੇ ਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ਡ ਸਾਈਜ਼ ਸਿਸਟਮ (ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਡਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਹੋ) ਦੋਹਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਲਾਟ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਇੱਕਸਾਰ ਰੱਖ ਸਕੋ।

ਫਿਟ ਇੱਕ ਕਲਾਸਿਕ ਫੰਦਾ ਹੈ: “slim/regular/oversized” ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੈਰੀਅੰਟਾਂ ਵਜੋਂ ਜੋੜਨਾ ਤੁਹਾਡੇ ਵੈਰੀਅੰਟ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਧਮਾਕੇਦਾਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਿੱਥੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਫਿਟ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਹੀ ਐਟ੍ਰਿਬਿਊਟ ਰੱਖੋ ਜੋ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਪੇਜ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਵੇ, ਜਦ ਕਿ ਸਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਰੰਗ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਵੈਰੀਅੰਟ ਅਕਸਿਹਤਾਂ ਰੱਖੋ।

ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮ-ਸੈੱਟ ਹੈ ਜੋ ਵੈਰੀਅੰਟ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਨੂੰ ਇੱਕਸਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ:

• ਇੱਕ ਮਨਜ਼ੂਰ ਸ਼ੁਦਾ ਸੂਚੀ ਰੱਖੋ ਰੰਗਾਂ ਅਤੇ ਸਾਈਜ਼ਾਂ ਲਈ, ਜਿਸ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਜਾਂ ਟੀਮ ਹੋਵੇ।
• ਹਰ ਸਾਈਜ਼ ਮੁੱਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਈਜ਼ ਸਿਸਟਮ ਟੈਗ (US/EU/UK/alpha/numeric) ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰੋ।
• ਕੋਈ ਨਵਾਂ ਰੰਗ ਨਾਮ ਨਹੀਂ ਜੋੜੋ ਬਿਨਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਮੇਚ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ।
• ਫਿਟ ਨੂੰ ਵੱਖ ਐਟ੍ਰਿਬਿਊਟ ਰੱਖੋ ਜਦ ਤੱਕ ਉਹ fulfillment ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਨਾ ਕਰਦਾ (ਵੱਖ pattern, ਵੱਖ SKU)।
• ਨਵੇਂ ਰੰਗਾਂ ਅਤੇ ਸਾਈਜ਼ਾਂ ਜੋੜਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਲਿਖੋ, ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨਾਂ ਦੀ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ।

ਇੱਕ ਠੋਸ ਉਦਾਹਰਨ: ਜੇ “Navy” ਹੀ ਇਕੱਲਾ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ ਮੁੱਲ ਹੈ, ਤਾਂ “Dark Blue” ਡਿਸਪਲੇ copy ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਵੈਰੀਅੰਟ। ਫਿਲਟਰ ਸਾਫ਼ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਰੰਗ ਅਨੁਸਾਰ ਵਿਕਰੀ ਸਹੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।

ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਸੈਟਅਪ: ਜਿਹੜੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਅਤੇ ਇਵੈਂਟ ਮੈਟਟਰ ਕਰਦੇ ਹਨ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਫੈਸ਼ਨ ਸਟੋਰਾਂ ਲਈ ਵੈਰੀਅੰਟ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਰਹੇ, ਤਾਂ ਪਛਾਣਕਰਤਿਆਂ ਨੂੰ ਇਕाउंटਿੰਗ ਕੀਜ਼ ਵਾਂਗ ਵਰਤੋ। ਨਾਮ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਫੋਟੋਆਂ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ “Blue, size M” ਪੰਜ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ IDs ਨੂੰ ਡ੍ਰਿਫਟ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ।

ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਕੇ ਕਿ ਕਿਹੜੇ IDs ਤੁਹਾਡਾ ਸਰੋਤ-ਸੱਚ (source of truth) ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਉਪਲਬਧ ਕਰੋ (storefront, checkout, customer service, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਪਾਈਪਲਾਈਨ)। ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਰੱਖੋ ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਮਾਰਕੇਟਿੰਗ ਲਈ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਨੂੰ ਰੀਨਾਮ ਕਰਦੋਂ।

ਜਿਹੜੇ IDs ਨੂੰ ਇੱਕਸਾਰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ

ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸੈੱਟ ਜ਼ਿਆਦਾ ਫੈਸ਼ਨ ਸਟੋਰਾਂ ਲਈ ਕਾਫੀ ਹੈ:

• product_id: style (parent product)
• variant_id: ਵਿਸ਼ੇਸ਼ size/color combo (sellable unit)
• sku: ਤੁਹਾਡਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੋਡ ਜੋ ops ਅਤੇ ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
• order_id: ਆਰਡਰ ਕੰਟੇਣਰ
• customer_id: ਗਾਹਕ (logged-in ID ਜਾਂ ਇੱਕ consistent anonymous ID)

ਹਰ commerce ਇਵੈਂਟ 'ਤੇ, variant_id ਅਤੇ sku ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ non-negotiable ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ product_id ਭੇਜੋਗੇ, ਤਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਸਾਈਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਰੰਗ ਇੱਕ ਬੱਕੇ ਵਿੱਚ ਆ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ fit ਸਮੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਖੋ ਦਿੰਦੇ ਹੋ।

ਉਹ ਇਵੈਂਟ ਜਿਹੜੇ ਕਹਾਣੀ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ

ਇਵੈਂਟ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਰੱਖੋ, ਪਰ ਇੰਨਾ ਪੂਰਾ ਕਿ “ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ” ਦੇ ਪਰਿਵਰਤਨਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰੇ:

• view_item (variant-ਪੱਧਰ)
• add_to_cart (variant-ਪੱਧਰ)
• begin_checkout (variant-ਪੱਧਰ)
• purchase (order_id ਅਤੇ line items ਨਾਲ)
• post_purchase_adjustment (refunds ਅਤੇ exchanges)

ਡਿਸਪਲੇ ਫੀਲਡਾਂ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਫੀਲਡਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰੋ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, item_name ਅਤੇ variant_name readability ਲਈ ਭੇਜੋ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ join keys ਵਜੋਂ ਨਾ ਵਰਤੋ। joins ਲਈ IDs ਵਰਤੋ, ਅਤੇ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ labels ਵਜੋਂ ਟ੍ਰੀਟ ਕਰੋ।

ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ, ਬਦਲਾਅ ਲਈ attribution ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸਾਈਜ਼ exchange ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਦੂਜੇ “purchase” ਨੂੰ ਲਾਗ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚੋ ਜੋ ਰੇਵੇਨਯੂ ਅਤੇ ਯੂਨਿਟ ਦੋਹਾਂ ਨੂੰ ਡਬਲ ਕਰ ਦੇਵੇ। ਇਸ ਦੀ ਥਾਂ, original order_id ਨਾਲ ਜੁੜੇ post_purchase_adjustment ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ clear from_variant_id ਅਤੇ to_variant_id ਹੋਣ ਤਾਂ ਕਿ ਰੇਵੇਨਯੂ order ਨਾਲ ਹੀ ਰਹੇ, ਜਦ ਕਿ ਯੂਨਿਟ ਅਤੇ fit ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਆਖਰੀ ਰੱਖੇ ਗਏ variant ਵੱਲ ਸ਼ਿਫਟ ਕਰ ਸਕੇ।

ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ: ਐਸਾ ਸੈਟਅਪ ਕਰੋ ਕਿ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲਗਾਤਾਰ ਇੱਕਸਾਰ ਰਹਿਣ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਫੈਸ਼ਨ ਸਟੋਰਾਂ ਲਈ ਵੈਰੀਅੰਟ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਮਹੀਨੇ-ਬ-ਮਹੀਨਾ ਪੜ੍ਹਨ ਯੋਗ ਰਹੇ, ਤਾਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵੱਲੋਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ “ਨਾਂ” ਪਹਿਲਾਂ ਠੀਕ ਕਰੋ। ਲਕੜੀ ਮਕਸਦ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਹਰ ਇਵੈਂਟ, ਆਰਡਰ, ਰਿਟਰਨ, ਅਤੇ ਐਕਸਚੇਂਜ ਇੱਕੋ ਸਥਿਰ ਪਛਾਣਕਰਤਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਕਰੇ।

1) ਪਹਿਲਾਂ ਕੈਟਾਲੌਗ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਫ੍ਰੀਜ਼ ਕਰੋ

ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ change ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ। ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਅੰਦਰੂਨੀ product ID, ਇੱਕ ਸਥਿਰ variant ID, ਅਤੇ ਇੱਕ SKU ਫਾਰਮੈਟ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਵੀ ਦੁਬਾਰਾ ਨਹੀਂ ਵਰਤੋਂਗੇ, ਰੱਖੋ। ਸਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਰੰਗ ਨੂੰ variant attributes ਵਜੋਂ (ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਨਾਮ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਨਹੀਂ) ਟੀਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਹਰ ਰੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ ਹੋਇਆ ਸਪੈਲਿੰਗ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ: “Navy” ਨਾ ਕਿ “navy” ਜਾਂ “Navy Blue”)।

2) ਇਵੈਂਟ ਪੇਲੋਡ ਇਕ ਵਾਰੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਉਸ ਤੇ ਠਹਿਰੋ

ਲਿਖੋ ਕਿ ਹਰ ਗਾਹਕ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਕੀ ਭੇਜਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਹਰ “view item”, “add to cart”, “begin checkout”, “purchase”, “return”, ਅਤੇ “exchange” ਲਈ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕੋ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸੈੱਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ: product_id, variant_id, sku, size, color, quantity, price, ਅਤੇ currency। ਜੇ ਕੋਈ ਟੂਲ ਸਿਰਫ SKU ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ SKU 1:1 ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਇੱਕ variant ਨਾਲ ਮੈਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸੈਟਅਪ ਫਲੋ ਹੈ ਜੋ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ:

1. ਆਪਣੀ ਕੈਟਾਲੌਗ ਵਿੱਚ ID ਅਤੇ SKU ਨਿਯਮ ਸੈੱਟ ਕਰੋ ਅਤੇ attribute list (size, color) ਨੂੰ ਲਾਕ ਕਰੋ।
2. ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਇਵੈਂਟ spec ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਉਸ ਨੂੰ storefront, backend, ਅਤੇ analytics ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ।
3. 2-3 ਪ੍ਰੋਡਕਟਾਂ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ ਜੋ ਐਡਜ ਕੇਸ ਕਵਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ (multi-color, extended sizes, limited drops)।
4. ਇੱਕ ਨਕਲੀ exchange ਚਲਾਓ: Size M ਖਰੀਦੋ, Size S ਵੱਲ exchange ਕਰੋ, ਫਿਰ revenue, ਯੂਨਿਟ, ਅਤੇ returns ਚੈੱਕ ਕਰੋ।
5. ਇੱਕ ਛੋਟੀ “data quality” ਵਿਊ ਬਣਾਓ: missing IDs, unknown colors, duplicate SKUs, ਅਤੇ events ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ size ਖਾਲੀ ਹੈ।

3) exchange ਪੱਥ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਫੀਚਰ ਵਾਂਗ ਟੈਸਟ ਕਰੋ

ਇੱਕ ਹਕੀਕਤੀ ਆਰਡਰ ਲੈ ਕੇ ਉਸ ਨੂੰ purchase ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ exchange request, refund ਜਾਂ price difference, ਅਤੇ replacement ਆਈਟਮ ਤੱਕ ਫਾਲੋ ਕਰੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨੂੰ ਇੱਕ purchase, ਇੱਕ return (ਜੇ ਤੁਸੀਂ exchanges ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਕਰਦੇ ਹੋ) ਅਤੇ ਇੱਕ replacement sale ਦਿਖਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਸਾਰੇ clear variant IDs ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਦੋਹਰਾ ਰੇਵੇਨਯੂ ਵੇਖਦੇ ਹੋ, “(not set)” ਸਾਈਜ਼ਾਂ, ਜਾਂ ਇੱਕੋ variant ਲਈ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ SKUs, ਤਾਂ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਯਮ ਫਿਕਸ ਕਰੋ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਜੋੜਨ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਰੱਖੋ। ਇਹ “ਫਿਰ ਵਾਰੀ ਬਸ ਇਕ ਵਾਰੀ” ਛੁਟਕਾਰਾ ਰੋਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਆਮ ਟਰੈਪ: ਵਾਰ-ਵਾਰ ਸਾਈਜ਼交換 ਦੇ ਨਾਲ ਦੋਹਰੀ ਗਿਣਤੀ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚੀਏ

ਸਾਈਜ਼ exchanges ਕਪੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਹਨ, ਪਰ ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ exchange ਨੂੰ ਨਵੇਂ purchase ਵਾਂਗ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿੱਕਰੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦਿਖ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕੁੰਜੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਪਰੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੋ ਹੋਇਆ ਉਸ ਨੂੰ ਉਸ ਮੈਟਰਿਕ ਵਜੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੱਖੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।

ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਸਾਫ ਟਰਮੀਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ (ਅਤੇ ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਇਵੈਂਟ ਨਾਂ) ਤਾਂ ਕਿ ਹਰ ਕੋਈ ਰਿਪੋਰਟ ਇੱਕੋ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੜ੍ਹੇ:

• Return: ਗਾਹਕ ਆਈਟਮ ਵਾਪਸ ਭੇਜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ refund ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
• Exchange: ਗਾਹਕ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ variant (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਈਜ਼) ਨਾਲ ਸਵੈਪ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀਮਤ ਫ਼ਰਕ ਦੇਣ ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੇ।
• Replacement: ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉਹੀ variant ਮੁੜ ਭੇਜਦੇ ਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਨੁਕਸ ਆ ਗਿਆ, ਘਾਟ ਹੋਇਆ, ਜਾਂ ਵੇਅਰਹਾਸ ਗ਼ਲਤੀ।

ਉਹ ਰਿਪੋਰਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋਗੇ ਚੁਣੋ

ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਦੋ ਵਿਊਜ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:

• ਗ੍ਰਾਸ ਰੇਵੇਨਯੂ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਸ ਯੂਨਿਟ: ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਭੇਜੇ ਅਤੇ ਚਾਰਜ ਕੀਤੇ (refunds ਅਤੇ credits ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ)
• ਨੈਟ ਰੇਵੇਨਯੂ ਅਤੇ ਨੈਟ ਯੂਨਿਟ ਕੀਪ ਕੀਤੇ: ਜੋ ਗਾਹਕਾਂ ਨੇ ਰਿਖਿਆ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਬਾਅਦ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ ਗ੍ਰਾਸ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋਗੇ, ਤਾਂ ਅਕਸਰ exchanges "units sold" ਨੂੰ ਫੁਲਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇ ਸਿਰਫ ਨੈਟ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋਗੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਲੋਡ (ਅਤਿਰਿਕਤ ਸ਼ਿਪਿੰਗ, ਰੀਸਟੌਕਿੰਗ, ਸਪੋਰਟ ਸਮਾਂ) ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

exchanges ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੋਧ ਵਜੋਂ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ, ਨਵੇਂ purchase ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ

ਇੱਕ exchange ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਇੱਕ purchase ਇਵੈਂਟ ਨਹੀਂ ਚਲਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਅਸਲ ਆਰਡਰ ਨੂੰ ਸਰੋਤ-ਸੱਚ ਰੱਖੋ, ਫਿਰ ਦੋ ਜੁੜੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ:

1. Exchange initiated (original order_id ਅਤੇ line_item_id ਨਾਲ ਜੁੜੇ)

2. Exchange completed ਜਿੱਥੇ ਆਖਰੀ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ variant ਦਰਸਾਇਆ ਜावे

ਜੇ ਕੀਮਤ ਵਿੱਚ ਫ਼ਰਕ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ adjustment ਵਜੋਂ ਟਰੈਕ ਕਰੋ (positive ਜਾਂ negative), ਨਾ ਕਿ ਨਵੇਂ ਆਰਡਰ ਵਜੋਂ। ਇਸ ਨਾਲ ਰੇਵੇਨਯੂ ਸਹੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ conversion ਦਰ ਦੱਗਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ।

ਸਾਈਜ਼ insights ਲਈ, ਇੱਕੋ line item 'ਤੇ ਦੋ variant ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਸਟੋਰ ਕਰੋ:

• original_variant_id (ਜਾਂ original SKU): ਜੋ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਖਰੀਦਿਆ
• final_kept_variant_id (ਜਾਂ final SKU): ਜੋ ਉਹ ਬਦਲ-ਬਾਅਦ ਰੱਖਿਆ

ਉਦਾਹਰਣ: ਗਾਹক ਨੇ black blazer M ਖਰੀਦਿਆ, ਫਿਰ L ਵਿੱਚ exchange ਕੀਤਾ। ਤੁਹਾਡੀ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ 1 purchase, 1 unit kept (black blazer L), ਅਤੇ M ਤੋਂ L ਤੱਕ ਦਾ exchange ਦਿਖਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

double counting ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ exchange rate ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਅਤੇ ਸਾਈਜ਼ ਅਨੁਸਾਰ_original purchases_ ਨਾਲ initiated exchanges ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵੰਡ ਕੇ ਕੈਲਕੁਲੇਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਅਲੱਗ ਦਿਖਾਓ “net units kept by final size” ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕੋ ਕਿ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਕਿੱਥੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਹਕੀਕਤੀ ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਆਰਡਰ, ਦੋ ਸਾਈਜ਼, ਇੱਕ ਸਾਫ ਰਿਪੋਰਟ

ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਇੱਕੀ shirt M ਖਰੀਦਦਾ ਹੈ। ਦੋ ਦਿਨ ਬਾਅਦ ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ L ਲਈ exchange ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰੱਖ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ exchanges ਠੀਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਟਰੈਕ ਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾਣ, ਤਾਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਗਲਤ ਦਿਖਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਇੱਕ unit sold (M), ਇੱਕ unit returned (M), ਅਤੇ ਇੱਕ ਹੋਰ unit sold (L)। ਰੇਵੇਨਯੂ ਕੁਝ ਦਿਨਾਂ ਲਈ ਫੁਲਿਆ ਹੋਇਆ ਦਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, conversion ਅਸੂਲ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ “best-selling size” ਗਲਤ ਤੌਰ ਤੇ M ਨੂੰ ਰੈਂਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦ ਕਿ ਗਾਹਕ ਆਖ਼ਿਰਕਾਰ L ਰੱਖਣਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸਥਿਰ product identifier ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਥਿਰ line-item identifier ਰੱਖੋ, ਫਿਰ swap ਨੂੰ ਇੱਕ exchange ਇਵੈਂਟ ਵਜੋਂ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ ਜੋ variant ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਸਲ purchase ਮਨਸ਼ਾ ਨੂੰ ਨ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ।

ਇੱਥੇ ਸਾਫ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ ਦਾ ਅਮਲੀ ਰੂਪ ਹੈ:

• Purchase: 1 unit, shirt style ID ਇੱਕੋ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, variant = M, line_item_id = X
• Exchange initiated: exchange ਇਵੈਂਟ line_item_id = X ਨੂੰ refer ਕਰਦਾ ਹੈ, from variant M to variant L
• Exchange completed: fulfillment updates ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਗਾਹਕ ਹੁਣ variant L ਦਾ ਮਾਲਕ ਹੈ

ਹੁਣ ਤੁਹਾਡੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਸਹੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਰੇਵੇਨਯੂ ਅਸਲ ਆਰਡਰ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ (ਕੋਈ ਨਕਲੀ “ਦੂਜੀ ਵਿਕਰੀ” ਨਹੀਂ)। ਆਰਡਰ ਲਈ units sold 1 ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ “kept units by size” L ਨੂੰ credit ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਾਈਜ਼ ਮੰਗ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਹੁਤ ਸਹੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ return rate ਵੀ ਸਾਫ਼ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਆਰਡਰ exchange ਸੀ, return ਨਹੀਂ।

ਛੋਟਾ ਕੇਸ: ਗਾਹਕ ਨੇ ਇੱਕੋ style ਨੂੰ black (M) ਤੋਂ white (M) ਵਿੱਚ exchange ਕੀਤਾ। ਉਹੀ exchange ਇਵੈਂਟ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਾਲ, ਰੰਗ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ “requested color” vs “kept color” ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਬਿਨਾਂ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ purchases ਗਿਣੇ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ (ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚਣਾ)

ਵੈਰੀਅੰਟ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਬਾਅਦ IDs ਬਦਲਣਾ ਹੈ। ਜੇ SKU ਜਾਂ variant_id reuse ਜਾਂ edit ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ "ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇਸ ਮਹੀਨੇ" ਚਾਰਟਾਂ ਦਾ ਮਤਲਬ ਉਹ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸੋਚਦੇ ਹੋ। ਨਿਯਮ: ਨਾਮ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, IDs ਨਹੀਂ।

ਦੂਜਾ ਆਮ ਫੰਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ analytics ਵਿੱਚ identifier ਵਜੋਂ product name ਨੂੰ ਵਰਤਣਾ। “Classic Tee - Black” ਖਾਸ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਨੂੰ “Everyday Tee - Black” ਵਜੋਂ ਰੀਨਾਮ ਨਾ ਕਰ ਦਓ। ਇਕ ਸਥਿਰ product_id ਅਤੇ variant_id ਵਰਤੋ, ਅਤੇ title ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਡਿਸਪਲੇ ਟੈਕਸਟ ਵਜੋਂ ਟ੍ਰੀਟ ਕਰੋ।

ਰੰਗ ਡਾਟਾ ਗندی ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਜਿਸ ਹੁੰਦੀ ਆਪਣੀ marzi ਨਾਲ ਟਾਈਪ ਕਰਣ ਦਿੰਦੇ ਹੋ। “Charcoal,” “Graphite,” ਅਤੇ “Dark Gray” ਇੱਕੋ ਛਾਇਆ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤਿੰਨਾਂ ਵਿਭਾਜਿਤ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ। ਛੋਟੀ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਰੰਗ ਵੇਲਿਊਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਚੁਣੋ, ਅਤੇ ਮਾਰਕੇਟਿੰਗ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕਰੋ।

Exchanges ਵੀ ਰੇਵੇਨਯੂ ਅਤੇ AOV ਨੂੰ ਸੂਧਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਨਵੀਆਂ purchases ਵਾਂਗ ਟਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਸਾਈਜ਼ swap ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਲ ਆਰਡਰ ਨਾਲ ਜੋੜੀ ਹੋਈ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਨੈਟ ਸੇਲ, ਉਸ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ exchange action। ਜੇ ਤੁਸੀਂ replacement shipment ਲਈ جدا transaction ਲਾਗ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ exchange ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ ਤਾਂ ਕਿ ਰੇਵੇਨਯੂ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ exclude ਕਰ ਸਕਣ।

ਹੇਠਾਂ ਪੰਜ ਗਲਤੀਆਂ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ event tracking ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਹੱਲ:

• add_to_cart events ਵਿੱਚ variant_id ਗਾਇਬ (ਹਮੇਸ਼ਾ product_id + variant_id + sku ਭੇਜੋ)
• purchases ਸਿਰਫ product_id ਭੇਜ ਰਹੇ ਹਨ (variant ਵਿਸਥਾਰ ਅਤੇ quantity ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ)
• “similar” items ਲਈ SKUs ਦੀ reuse (ਜਦੋਂ fulfillment ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਨਵਾਂ SKU ਬਣਾਓ)
• ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ near-duplicate variants (ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਰੱਖੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਟੌਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਮਝਾ ਸਕੋ)
• attributes ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਡ੍ਰਿਫਟ ਹੋਣ ਦਿਓ (size labels consistent ਰੱਖੋ: S/M/L ਜਾਂ 36/38/40, ਦੋਹਾਂ ਨਹੀਂ)

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਦੁਕਾਨ ਨੂੰ Koder.ai ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਨਾਲ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਨ੍ਹਾਂ identifiers ਨੂੰ build spec ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਸਮਝੋ, ਨਾ ਕਿ ਇਕ ਬਾਅਦ ਦੀ ਸੋਚ। ਗਾਹਕ ਹਫ਼ਤੇ 'ਤੇ ਸਾਈਜ਼ swap ਕਰਨਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਸਹੀ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ।

ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੇ ਹਰ ਡਰਾਪ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਰੰਤ ਚੈੱਕਲਿਸਟ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਫੈਸ਼ਨ ਸਟੋਰਾਂ ਲਈ ਵੈਰੀਅੰਟ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਰਹੇ, ਤਾਂ ਇਹ ਇਕ ਵਾਰੀ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਹਰ ਨਵੇਂ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਜਾਂ ਰੀਸਟਾਕ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੁਹਰਾਓ। ਛੋਟੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਸਾਈਜ਼ swaps ਆਮ ਹੋਣ।

ਇਸ ਤੁਰੰਤ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਨੂੰ ਵਰਤੋ:

• ਆਪਣੇ ਪਛਾਣਕਰਤਿਆਂ ਨੂੰ ਲੌਕ ਕਰੋ. ਹਰ ਵੇਚਣਯੋਗ ਵੈਰੀਅੰਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ SKU ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਇੱਕ ਸਥਿਰ variant_id ਜੋ ਕਦੇ ਵੀ ਨਹੀਂ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਦਾ ਨਾਮ ਜਾਂ ਫੋਟੋਅਪਡੇਟ ਕਰੋ। product_id ਨੂੰ style ਵਜੋਂ ਟ੍ਰੀਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ variant_id ਨੂੰ ਸਹੀ size-color ਕੰਬੋ ਵਜੋਂ।
• ਸਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਰੰਗ ਇਨਪੁੱਟ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰੋ. ਸਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਰੰਗ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਲਿਸਟ ਤੋਂ ਆਉਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਣ: XS, S, M, L, XL; Black, White, Navy). ਐਡਮਿਨ ਟੂਲ, ਬਲਕ ਅਪਲੋਡ ਸ਼ੀਟਾਂ, ਜਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ free typing ਨਾ ਹੋਣ ਦਿਓ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ "Navy", "navy", ਅਤੇ "Nvy" ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੁੱਲ ਦੇਖੋਗੇ।
• ਇਵੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ-ਯੋਗ ਬਣਾਓ. ਹਰ e-commerce ਇਵੈਂਟ (view, add to cart, purchase, return, exchange) ਹਮੇਸ਼ਾ product_id + variant_id + SKU ਲੈ ਕੇ ਯਾਤਰਾ ਕਰੇ। ਜੇ ਕੋਈ ਗਾਇਬ ਹੈ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਡ੍ਰਿਫਟ ਕਰਨ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਐਡਜ਼, ਈਮੇਲ, ਅਤੇ ਓਨਸਾਈਟ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।
• exchanges ਨੂੰ exchanges ਵਜੋਂ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ. ਇੱਕ size swap ਨਵੀਂ purchase ਨਹੀਂ। ਇਸਨੂੰ original order line ਨਾਲ ਜੁੜੇ linked action ਵਜੋਂ ਸਟੋਰ ਕਰੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ outbound (replacement) ਅਤੇ ਇੱਕ inbound (returned) ਮੂਵਮੈਂਟ ਹੋਵੇ। ਇਹ ਰੇਵੇਨਯੂ ਦੇ ਦੋਹਰੇ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ conversion ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਾ ਦਿਖਾਵੇਗਾ।
• ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦੋ ਲੈਂਸਾਂ ਨਾਲ ਬਣਾਓ. ਦੋਹਾਂ ਗ੍ਰਾਸ ਅਤੇ ਨੈਟ ਵਿਊਜ਼ ਰੱਖੋ: ਗ੍ਰਾਸ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ "ਅਸੀਂ ਕੀ ਵੇਚਿਆ ਅਤੇ ਭੇਜਿਆ", ਨੈਟ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ "ਰਿਟਰਨ ਅਤੇ exchanges ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਸੀਂ ਕੀ ਰੱਖਿਆ"। ਤੁਸੀਂ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਅਤੇ ਮਾਰਕੇਟਿੰਗ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਬਾਉ ਲਈ ਦੋਹਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਏਗੀ।

ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇੱਕ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਰਿਕਰਿੰਗ ਚੈੱਕ ਰੱਖੋ। ਡੁਪਲਿਕੇਟ SKUs, ਗਾਇਬ IDs ਵਾਲੇ ਇਵੈਂਟ ਪੇਲੋਡ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਨਵੀਂ ਅਣਉਮੀਦਤ attribute value (ਜਿਵੇਂ ਨਵਾਂ size label) ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਫਿਕਸ ਕਰਨਾ ਸਸਤਾ ਹੈ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸਟੋਰ ਫਲੋ ਨੂੰ Koder.ai ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਨਿਯਮ ডੇਟਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਇਵੈਂਟ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬੇਕ ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ ਹਰ ਨਵਾਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਡਰਾਪ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰੇ।

ਅਗਲੇ ਕਦਮ: ਬਣਾਉ, ਟੈਸਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਫ ਰੱਖੋ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਐਸਾ ਵੈਰੀਅੰਟ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕੋ, ਤਾਂ ਆਪਣਾ ਕੈਟਾਲੌਗ ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ ਨਿਯਮ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਉਤਪਾਦ ਵਾਂਗ ਸਮਝੋ। ਥੋੜ੍ਹੀ ਅੱਗੇ ਦੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਮਿਲੀਅਨਾਂ ਸਮੇਂ "ਕਿਉਂ ਇਹ ਗਿਣਤੀਆਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਨਹੀਂ?" ਦੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਇਕ-ਪੰਨੇ ਦਾ ਨਿਯਮ ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਦੁਕਾਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਨਾਂਮ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਬੋਰਿੰਗ ਅਤੇ ਸਖ਼ਤ ਰੱਖੋ: ਇੱਕ SKU ਫਾਰਮੈਟ, ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਰੰਗ ਨਾਂਮ ਲਿਸਟ ("oat" ਵਿਰੁੱਧ "oatmeal" ਨਾ ਹੋਵੇ), ਅਤੇ ਇੱਕ size ਲਿਸਟ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਵੇਚਦੇ ਹੋ (numeric vs alpha, tall/petite, ਆਦਿ)। ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਲਈ ਸੰਦਰਭ ਹੋਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਨਵੇਂ ਡਰਾਪ ਜੋੜੇ ਜਾਣ।

ਫਿਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਭ ਕੁਝ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂਕਿ ਨਿਰਵਚਨ ਨਾ ਕਰੋ। ਇਕ ਛੋਟਾ ਸੈੱਟ ਚੁਣੋ (ਉਦਾਹਰਣ: ਵੈਰੀਅੰਟ ਅਨੁਸਾਰ ਬੈਸਟ-ਸੈਲਰ, size curve, exchange rate, ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਮੁੱਲ ਸਮੇਂ ਨਾਲ) ਅਤੇ ਫਿਰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਇਵੈਂਟ ਅਤੇ IDs ਉਹਨਾਂ ਵਿਊਜ਼ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਵਿਕਾਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਟੈਸਟ ਡਰਾਪ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਪਾਥ ਨੂੰ end-to-end ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰੋ: product view to add-to-cart to purchase to return/exchange. ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ “variant purchased” ਨੂੰ “variant kept” ਨੇ overwrite ਨਾ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ exchanges ਰੇਵੇਨਯੂ ਜਾਂ ਯੂਨਿਟ ਗਿਣਤੀਆਂ ਨੂੰ ਫੁਲਾਂ ਨਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋਣ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਫ ਤੋਂ ਦੁਕਾਨ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, Koder.ai ਤੁਹਾਨੂੰ planning mode ਵਿੱਚ ਕੈਟਾਲੌਗ ਮਾਡਲ, ਚੈੱਕਆਉੱਟ ਫਲੋ, ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ ਇਵੈਂਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਲੀ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਣ ਦਾ ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ checkout events ਵਿੱਚ ਗਾਇਬ variant IDs ਜਾਂ inconsistent size labels।

ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਕੈਡੈਂਸ ਡੇਟਾ ਸਾਫ ਰੱਖਦੀ ਹੈ:

• ਹਰੇਕ ਮਹੀਨੇ exchanges ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ style, size, ਅਤੇ reason code ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ
• ਮੂਲ ਕਾਰਨ (size chart, product copy, photos, fit notes) ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਉਹ "ਸਧਾਰਨ" ਬਣ ਜਾਵੇ
• ਆਪਣੀਆਂ naming lists ਅਤੇ SKU ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਕ ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਨਵੇਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨਾ ਬਣਾਹਣ
• ਹਰ ਡਰਾਪ, ਥੀਮ ਬਦਲਾਵ, ਜਾਂ checkout ਅਪਡੇਟ ਤੋਂ ਬਾਅਦ tracking ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਟੈਸਟ ਕਰੋ
• ਇੱਕ ਛੋਟਾ change log ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਕਿ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਏ ਬਦਲਾਅ ਦਾ ਕਾਰਨ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ

ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਤੁਹਾਡੀ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਸਿਰਫ਼ ਜੋ ਹੋਇਆ ਉਹ ਵੇਰਵਾ ਨਹੀਂ ਦੇਵੇਗੀ। ਇਹ ਦੱਸੇਗੀ ਕਿ ਅਗਲਾ ਬਦਲਾਅ ਕੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।