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shopee平台不同站点数据如何转换
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可以。下面给你一个实用的“跨 Shopee 站点数据转换”框架，帮助把一个站点的商品数据规范化后再导入到其他站点。涉及字段映射、分类与属性差异、货币与单位换算、语言本地化，以及ETL实现思路。
一、核心要点
- 目标是建立一个统一的数据模型（全局/Global Product），再把不同站点的字段映射到该模型，并反向把全局数据转回各站点的字段。
- 关键要素：字段映射、分类与属性映射、货币与单位换算、语言/文案本地化、以及数据质量与变更管理。
- 常见站点差异包括：语言、分类树、属性/选项、价格货币、重量/尺寸单位、图片与描述要求、API/字段限制。
二、统一数据模型（Global Product）
建议建立一个核心商品模型，包含但不限于以下字段：
- sku（全局唯一）
- titles: 各站点语言版本的标题（如 en, id, th, vi 等）
- descriptions: 各站点语言版本的描述
- images: 图片链接集合（同一 SKU 的统一图片集合）
- base_category_id: 全局类别标识
- category_mappings: 各站点的类别映射信息
- attributes: 全局属性集合（如 材质、尺寸、颜色 等），每项含名称和值及站点特定映射
- variations/variants: 变体信息（如尺码、颜色），包含站点价格、库存、SKU
- weight_g, dimensions_mm: 统一的重量与尺寸（按站点单位换算后再存储）
- currency_by_site: 各站点货币代码
- price_by_site: 各站点对应的定价（本币）
- stock_by_site: 各站点库存
- shipping_template_id_by_site: 各站点的运费模板/方式
- status/by_site: 上架状态、是否在某站点禁售等
三、站点字段映射与分类/属性映射
- 字段映射表（一个表格，列举：GlobalField -> SiteField -> 备注）
- 如 Global.sku -> Indonesia.sku、Malaysia.sku 等
- Global.title_en -> Indonesia.title_en, Malaysia.title_en（如有差异的字段名）
- 分类映射表
- GlobalCategory → IndonesiaCategoryID → MalaysiaCategoryID 等
- 注意：不同站点的分类树结构可能不同，需要建立一对多映射或用中间的“全局分类+站点映射”实现
- 属性映射表
- GlobalAttribute → SiteAttributeName → 取值映射表（如 GlobalAttribute:材质，Site Attribute 可能是 Material/ Bahan）
四、货币与单位换算
- 货币：为内部做一个汇率表，将各站点货币换算成基准货币（如 USD 或 CNY），再按站点需要再次转回本地货币。
- 公式示例: price_local = round(price_base * fx_rate(site))
- 价格还要考虑运费、税费、平台手续费等因素，才能实现跨站点定价一致性或合理溢价。
- 单位与尺寸：统一存储为公制单位（重量：g，长度/宽度/高度：mm），必要时在导出到站点时再按站点要求换算。
- 例：1 kg = 1000 g，尺寸转 mm/ cm 的边界要统一标准。
五、语言与文案本地化
- 标题、描述、要点等尽量本地化，而非机械直译。可采用翻译模板或本地化文案库。
- 图片文字与图片描述尽量符合当地语言习惯，必要时按站点生成单独版本的 listing 文案。
六、ETL/数据流实现思路
- 数据源（Source）→ 全局模型（Transform）→ 目标站点（Load）
- 提取（Extract）：从一个或多个站点的 API/CSV/数据库中提取原始字段。
- 转换（Transform）：
- 应用字段映射、分类映射、属性映射
- 进行货币与单位换算
- 生成站点特有字段（如站点专用价格、运费模板等）
- 语言版本分离，生成各站点的标题/描述/属性集
- 加载（Load）：
- 调用站点的商品上新/修改 API，将转换后的数据写回目标站点
- 处理幂等性、错误重试、版本控制
- 监控与日志：记录每次转换的来源、时间、错误、落地结果，便于回滚和追踪。
七、简化的示例结构
- 全局字段示例：
- GlobalProduct: sku, title_en, title_id, description_en, description_id, base_category_id, category_map_by_site, attributes_map, variations, weight_g, dimensions_mm, price_by_site[site], stock_by_site[site], currency_by_site[site]
- 映射表示例（简化）：
- GlobalField -> SiteField -> 备注
- sku -> Indonesia.sku (若站点字段名相同则可省略)
- title_en -> Indonesia.title_en, Malaysia.title_en
- category_id -> Indonesia.category_id, Malaysia.category_id
- material -> Indonesia.material, Malaysia.material
- 分类/属性映射示例：
- GlobalCategory: 家具/运动用品 -> IndonesiaCategoryID: 123, MalaysiaCategoryID: 456
- GlobalAttribute: 材质 -> IndonesiaAttribute: Material, values_map: wood=木质, plastic=塑料
- 价格/库存结构示例：
- price_by_site: { Indonesia: 80000, Malaysia: 320 MYR, Thailand: 999 THB }
- stock_by_site: { Indonesia: 120, Malaysia: 60, Thailand: 40 }
八、操作建议与注意事项
- 先搭建一个最小可用模型（MVP）：选定一对站点（如 Indonesia 与 Malaysia）完成一轮跨站点数据转换的实操，验证流程与映射准确性后再扩展。
- 分类与属性要尽量精准，避免后续导入失败或页面展示异常。
- 价格要考虑汇率波动与站点成本结构，避免单站点价格错位导致利润受损。
- 每个站点的上新/修改 API 的幂等性要保障，避免重复上架或数据冲突。
- 监控指标：字段缺失率、上新成功率、价格错位、库存不同步、图片覆盖率等。
- 合规与平台政策：各站点对标题、描述、图片和属性有不同要求，确保不违规。
九、需要你提供的信息，便能给出定制方案
- 你要覆盖哪些 Shopee 站点（如 Indonesia、Malaysia、Singapore、Thailand、Vietnam、Taiwan 等）？
- 数据来源是什么（仅商品 listing，还是包含库存、订单等）？
- 你现有的数据模型或数据表结构大致如何？
- 是否需要基于 API 自动化 ETL，还是先用表格/脚本做小范围试点？
- 你计划的目标是单向搬运、还是双向/同步更新？
如果愿意，请告诉我你打算跨哪些站点、使用的数据源格式，以及你现在的数据字段情况。我可以基于你的实际场景给出一个定制化的“字段映射表、分类/属性映射表、价格与单位换算规则，以及一个简单的 ETL 落地方案”供你直接落地。
