E-commerce Boutique de montres en ligne

Enrichissement des données de montres

Nous avons complété le catalogue de la boutique avec des caractéristiques de montres issues de sources externes — des fiches plus riches, sans saisie manuelle.

La mission

La boutique disposait de fiches basiques (marque, modèle, prix), mais il manquait les caractéristiques détaillées — mouvement, matériaux du boîtier et du bracelet, étanchéité, dimensions, numéros de référence, descriptions de qualité et visuels. Remplir tout cela à la main sur des milliers de modèles est interminable, et des fiches incomplètes vendent moins bien et s'indexent moins bien.

Ce que nous avons fait et les données collectées

Nous avons collecté les caractéristiques de montres depuis plusieurs sources externes et les avons reliées aux produits de la boutique via l'appariement de produits — d'abord par numéros de référence, puis par marque et modèle. Pour chaque référence, nous avons constitué un jeu d'attributs unifié et complété la fiche.

Difficultés et solutions

La difficulté principale : l'appariement. Une même référence s'écrit différemment selon les plateformes, et certains modèles n'en ont pas du tout. Nous avons apparié les positions par un faisceau d'indices (marque, modèle, référence, attributs clés) plutôt que par un seul champ.

Deuxième : les contradictions entre sources : pour un même modèle, des valeurs différentes d'un même attribut. Nous avons défini une priorité des sources et des règles de choix de valeur, pour que la fiche ne reçoive que des données cohérentes.

Troisième : la disparité des unités et des formats (mm, tailles, étanchéité). Tout a été ramené à des référentiels et unités de mesure uniques.

Le résultat

La boutique dispose d'un catalogue enrichi, aux caractéristiques complètes et homogènes — des fiches plus parlantes, et un remplissage des nouvelles références qui demande une fraction du travail manuel.


Services dans ce projet : Enrichissement de données produits · Extraction de données produits · Appariement de produits · Données pour l'e-commerce

Ressources utiles : Enrichissement de données · Normalisation des données