Le mapping CSV est l'étape oubliée des guides d'import e-commerce. On parle du format, de l'encodage, du séparateur — mais rarement de la correspondance entre les colonnes du fichier source et les champs du CMS cible. C'est pourtant là que se jouent 60% des erreurs post-import.
Sources de données mappables
Les correspondances les plus courantes
| Colonne fournisseur typique | Champ Shopify | Champ PrestaShop |
|---|---|---|
| Désignation / Libellé | Title | Nom * |
| Description longue | Body (HTML) | Description |
| Description courte | Tags ou métafield | Description courte |
| Référence / Code article | Variant SKU | Référence |
| Code-barres / EAN13 | Variant Barcode | EAN13 |
| Catégorie principale | Product Category | Catégorie par défaut (ID) |
| Prix HT fournisseur | Variant Price (× TVA) | Prix (HT) |
| Stock / Quantité dispo | Variant Inventory Qty | Quantité |
| URL image principale | Image Src | URL image |
| Marque / Fabricant | Vendor | Fabricant (ID) |
Les 3 types de transformation pendant le mapping
Transformation de valeur
Transformation de structure
Enrichissement pendant le mapping
Documenter son mapping : un investissement qui paie
Si vous gérez plusieurs fournisseurs avec des schémas CSV différents, documentez le mapping de chacun dans un tableau de référence. Ça évite de refaire le même travail à chaque nouvelle livraison de catalogue fournisseur.
Seegea sauvegarde les mappings par fournisseur. La prochaine fois que vous recevez un CSV du même fournisseur, Seegea applique automatiquement le mapping précédent et signale uniquement les nouvelles colonnes ou les valeurs anormales.
Conçu en France entre Annecy et Chantilly, Seegea rend le mapping CSV accessible à toute l'équipe — pas seulement aux développeurs.
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