Объединение поставщиков: как собрать данные из 15+ источников в единую структуру и не утонуть в Excel

Когда бизнес работает с десятками поставщиков, каждый из них приносит свой собственный «мир данных». Один отправляет Excel с 20 столбцами и хаотичными атрибутами. Другой присылает YML, где половина характеристик названа по-своему. Третий — CSV без обязательных параметров. На бумаге все они описывают один и тот же товар, но на практике превращают каталог селлера в набор несовместимых фидов.

Попытка свести эти данные вручную — путь к хаосу. Несовпадающие названия атрибутов, разные форматы значений, пропадание артикулов, несостыковки по цветам, размерам и характеристикам. Итоги всегда одинаковы: ошибки при выгрузке, отклонённые карточки на WB и Ozon, увеличение возвратов и часами забитые Excel-файлы.
Почему ручная агрегация перестала работать в 2025 году
Маркетплейсы усиленно ужесточают требования к качеству данных.
Любая мелочь — неправильная единица измерения, формат значения, отсутствующий параметр — теперь может привести к:
— отказу в публикации,
— снижению ранжирования,
— потери органики,
— увеличению процента возвратов.

Одновременно растёт и сам объём входящих данных. У дистрибьюторов и агентств уже нормой стало работать с 10–20+ поставщиками, каждый из которых использует собственный формат и логику фида. Excel, даже в самых продвинутых руках, превращается в узкое горлышко.
Как DataBird решает проблему
То, что раньше делалось вручную, DataBird делает автоматически. Платформа принимает Excel, CSV, YML и кастомные структуры и приводит их к единому стандарту данных. Это не просто «слияние файлов» — это полноценная нормализация, когда система:
— распознаёт разные названия одного параметра;
— сопоставляет значения со словарями маркетплейсов;
— автоматически приводит форматы к стандартизированному виду;
— определяет категорию и перечень обязательных характеристик;
— подсвечивает пропуски и конфликты атрибутов ещё до выгрузки.
В результате разношерстные фиды превращаются в единую, чистую структуру, пригодную для загрузки сразу на несколько площадок.

«До/после»: что меняется в работе селлера
По данным внутренних кейсов DataBird:
— скорость загрузки ассортимента увеличивается в 8–12 раз,
— количество ошибок на выгрузках в WB и Ozon резко падает,
— снижается процент возвратов,
— сокращается время, которое команда тратит на исправление данных.
Там, где раньше несколько сотрудников вручную сверяли колонки и чистили Excel-файлы, теперь процесс занимает часы, а не дни.
Почему автоматизация становится конкурентным преимуществом
В 2025 году выигрывает не тот, кто загружает карточки быстрее, а тот, кто делает это точнее и стабильнее. Маркетплейсы всё меньше прощают ошибки в данных, а объём поставщиков у каждого игрока только растёт.
Агрегация контента перерастает из «технической задачи» в ключевой элемент стратегии.
DataBird превращает хаотичный поток фидов в единый каталог, сохраняя точность и снижая риски. Это позволяет масштабировать ассортимент без роста ручной нагрузки и держать качество данных на уровне, который ожидают маркетплейсы.
Следите за нами в Telegram
Похожие статьи