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novembre 5, 2019

Créez une expérience d'importation transparente avec une feuille de calcul à l'aide de Flatfile.io18 minutes de lecture

Flatfile corrige des problèmes d'importation de données


À propos de l'auteur

Suzanne Scacca est une ancienne implémentatrice, formatrice et directrice d'agence WordPress qui travaille maintenant en tant que rédactrice indépendante. Elle est spécialisée dans le marketing, le web…
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Historiquement, l'importation de données était une tâche longue et frustrante, en particulier pour les produits qui nécessitent l'ingestion d'une grande quantité de données provenant d'utilisateurs. C’est pourquoi de nombreux développeurs incluent les importateurs CSV dans leurs applications pour éviter aux utilisateurs de copier manuellement les données d’une feuille de calcul dans leur base de données. Mais regardons les choses en face: les solutions d’importation de données traditionnelles n’ont pas toujours été formidables. C'est pourquoi, aujourd'hui, nous allons voir comment Flatfile vous aide à créer une meilleure expérience d'importation pour vos utilisateurs, équipe et produit.

(Ceci est un message sponsorisé.) Nous avons déjà tenté de créer un importateur CSV auparavant, vous savez à quel point il est frustrant de consacrer un temps d'ingénierie précieux à cette fonctionnalité, uniquement pour observer vos clients en difficulté.

Dans certains cas, les développeurs tentent d'améliorer cette expérience en fournissant aux utilisateurs avec des FAQ et des tutoriels qui leur montrent comment utiliser correctement leur importateur. Cependant, cela ne fait que déplacer la charge du produit sur l'utilisateur. La dernière chose que les utilisateurs souhaitent est de parcourir une longue documentation ou des didacticiels vidéo pour télécharger un simple tableur.

Devriez-vous laisser à votre utilisateur le soin de comprendre pourquoi votre importateur ne fonctionne pas correctement? [19659005] Si vous souhaitez améliorer l'expérience des utilisateurs avec votre produit ou service, vous devez commencer par optimiser l'expérience de l'importation des données elle-même. Les utilisateurs comptent sur votre produit pour en extraire de la valeur. Leur demander d'utiliser un modèle de feuille de calcul ou de faire correspondre leurs champs avant même de télécharger un fichier sur votre application nuit à l'expérience de leurs produits et aux ressources de votre équipe.

Investir du temps de développeur pour réparer un importateur de données existant, ou pire. , construire un importateur CSV à partir de zéro est une énorme contrainte de ressources. Jetons un coup d'œil à Flatfile, qui permet aux développeurs d'intégrer une expérience d'importateur CSV robuste en un jour à peine.

Problèmes courants liés aux expériences d'importation CSV typiques

L'importation de données est souvent l'une des premières interactions des utilisateurs avec une application. Malheureusement, cette fonctionnalité d'importation peut être source de frustration de trop nombreuses manières.

Pour vos utilisateurs, une expérience d'importateur inefficace les amènera à se demander si le produit lui-même vaut la peine d'être utilisé.

Si l'application ne peut pas importer mes données faciles, que diable va-t-il se passer une fois que mes données seront enfin téléchargées?

 Texte: exemples d'importation inefficaces de Flatfile
Voulez-vous vraiment que vous et vos utilisateurs luttiez contre ce type d'erreur? (Source: Flatfile ) ( Grand aperçu )

Un importateur de données inefficace met à rude épreuve les ressources internes. Vous avez non seulement investi beaucoup de temps à essayer de créer ce qui est essentiellement un produit secondaire pour votre application mais vous passez maintenant du temps à traiter avec:

  • Les courriers électroniques et les tickets de support d'utilisateurs frustrés qui ne peuvent pas télécharger. leurs données dans votre système.
  • Des données cassées, que votre équipe doit nettoyer manuellement avant de pouvoir les utiliser dans votre base de données.
  • Une chaîne infinie de téléchargements de fichiers incohérents, en raison du manque de normalisation des données.

This n’est généralement pas une bonne position car les utilisateurs attendent une expérience produit homogène du début à la fin.

Pire encore, tous les efforts que vous avez consacrés à la construction de votre importateur auraient pu être consacrés à la création des fonctionnalités de base dont vos utilisateurs ont besoin. [19659005] Un des clients de Flatfile leur a parlé de la difficulté de créer et de gérer un importateur de données exclusif pour leur produit immobilier. Les ingénieurs du client ont consacré environ huit à dix heures par utilisateur au nettoyage et à la mise en forme des données entrantes. Parfois, ces utilisateurs se désabonnaient, perdant ainsi un temps de développement précieux.

Il est inutile de créer une fonction personnalisée censée automatiser et rationaliser l'expérience d'importation. En fin de compte, cela vous expose à des problèmes de maintenance avec des fonctionnalités qui ne seront pas adaptées à votre produit.

Ne serait-il pas préférable qu'il y ait un importateur CSV prêt à l'emploi qui pourrait le faire?

Flatfile est ce dont vous avez besoin

 Flatfile corrige des problèmes d'importation de données
Voici une illustration des expériences les plus frustrantes en matière d'importation de données qu'ont les utilisateurs et de la façon dont Flatfile les corrige. (Source: Flatfile ) ( Grand aperçu )

Voyons comment l'importation de données a mal tourné et comment elle peut être corrigée lorsque vous laissez Flatfile faire le travail lourd.

Problème n ° 1: directives peu claires

Dans certains cas, les utilisateurs ont des difficultés avec votre importateur de données car ils n'ont aucune idée de ce qu'il faut en faire. Voici quelques questions qu'ils peuvent poser lors d'une importation au format CSV:

  • Accepte-t-il les formats de fichier XLS, XLSX ou XML?
  • Que dois-je faire si la taille de mon fichier est de 97 Mo?
  • Et si mon fichier contient: caractères spéciaux?
  • Que se passe-t-il si mes colonnes ne correspondent pas?
  • Comment puis-je corriger mes données? Ai-je besoin d'enregistrer un fichier CSV en double et de télécharger ce fichier?
  • Puis-je mettre à jour des données incorrectes lors de l'importation?
  • Dois-je télécharger un modèle?

Malheureusement, à moins que vos utilisateurs ne soient férus de technologie et Ils passent beaucoup de temps à exporter et importer des feuilles de calcul et ne vont pas y penser avant d'être prêts à fournir leurs données.

Vos utilisateurs ne devraient pas avoir à lire ou à regarder un message 15- tutoriel minute sur l’importation de feuilles de calcul dans votre produit. Les développeurs ne sont pas épargnés non plus. Bien que les ingénieurs comprennent la complexité d'importer des données dans un système avancé (tel que Microsoft Azure ), il leur reste une quantité exhaustive de contenu à comprendre avant que la première importation ne se produise.

 Importation de données Microsoft Azure guide
Un produit hautement technique tel que Microsoft Azure tente de présenter de manière raisonnable aux utilisateurs développeurs une documentation détaillée pour l'importation de données. (Source: Microsoft Azure ) ( Grand aperçu )

Votre expérience en importation de données devrait simplifier le téléchargement de données CSV sans obliger les utilisateurs à suivre un mini-cours. Il en va de même pour votre compréhension de la façon de le construire.

Voici un exemple de solution d'importation CSV simplifiée pour un CRM à partir de Flatfile (vous pouvez ignorer le code situé à gauche pour l'instant):

 Flatfile Démo d'importation de données CRM
Démonstration de la manière dont Flatfile aide les développeurs à simplifier et à clarifier l'importation CSV pour les utilisateurs. (Source: Flatfile ) ( Grand aperçu )

Notez que l'aperçu de l'importateur présente une configuration à la fois accueillante et élémentaire. Vos utilisateurs sauraient instantanément de:

  • télécharger leurs données au format CSV ou XLS
  • Faites correspondre les colonnes de leur feuille de calcul à l'étape suivante, si nécessaire.
  • Cliquez sur "Continuer" pour lancer le téléchargement au format CSV.

Cela s'explique en partie par le fait que l'interface utilisateur normalisée ne présente aucun obstacle, tandis que le guidage synchrone prépare les utilisateurs à l'avenir. De cette manière, les utilisateurs ne s'inquiéteront pas immédiatement de l'importation incorrecte de leurs données.

Problème n ° 2: Limite maximale de la mémoire du navigateur

Supposons que vos utilisateurs ont exporté leurs données avec succès depuis un autre système ou compilé dans un fichier CSV par leurs propres moyens. Ensuite, ils lancent un téléchargement en utilisant l’importateur de données de votre produit.

Cependant, après avoir suivi l’avancement du téléchargement pendant une éternité, ils reçoivent le message redouté «Échec du téléchargement». Ce n'est pas si rare avec les importateurs de données traditionnels ou auto-fabriqués.

C'est souvent pourquoi les forums en ligne et les centres de support de sites Web contiennent des questions comme celle-ci sur le site Web de Go1 : [19659054] Le centre de support de Go1 répond à la question «Pourquoi mon téléchargement CSV a-t-il échoué?». (Source: Go1 ) ( Grand aperçu )

Ou celui-ci sur le site de Nimble :

 Go1 prend en charge l'échec de téléchargement de fichier CSV
. ] Le centre de support de Nimble répond à la question "Pourquoi un message d'erreur s'affiche-t-il lors du téléchargement de mon fichier CSV?". (Source: Nimble ) ( Image agrandie )

Ou celui-ci à partir de La base de connaissances de Nurture :

 Nimble prend en charge la défaillance de chargement de fichiers CSV
Aide et FAQ de Nurture répondent à la question "Pourquoi mon fichier CSV ne parvient-il pas à se charger?". (Source: Nurture ) ( Grand aperçu )

En fin de compte, il incombe à vos utilisateurs de:

  • Accepter que les CSV aient tendance à échouer.
  • Déboguer quoi provoque l'échec du téléchargement au format CSV.
  • Découvrez comment réduire la taille de leur fichier, le réorganiser, ou télécharger et utiliser le modèle du produit afin de procéder au téléchargement.

Pourquoi vos utilisateurs devraient-ils comprendre? pourquoi votre importateur de données a échoué? Ne devriez-vous pas être le seul à résoudre ce problème? Ou, mieux encore, pour créer un importateur qui fonctionne sans problème?

Avec Flatfile, vous et vos utilisateurs n’aurez plus à vous soucier de la taille ou du format des fichiers, qui risquent de poser des problèmes lors de l’importation. Par exemple, Flatfile vous aide à gérer les données importées via le navigateur ou via un processus côté serveur, vous permettant de télécharger des fichiers CSV volumineux sans déranger vos utilisateurs. Flatfile est une autre solution proposée sous la forme de fractionnement de fichier.

 Démonstration Flatfile du téléchargement de plusieurs fichiers
Démonstration de Flatfile qui montre comment dissocier et importer des données de manière fiable à partir de plusieurs fichiers. (Source: Flatfile ) ( Grand aperçu )

Flatfile permet aux utilisateurs d'importer des données CSV à partir de plusieurs fichiers de manière intuitive sans perdre de données ni effectuer de fractionnement manuel.

Dans cette démonstration, les utilisateurs sont autorisés à télécharger des fichiers CSV contenant trois ensembles de données différents. Non seulement cela leur permettra de gérer leurs fichiers plus facilement, mais cela facilitera l'ingestion et l'organisation des données sur votre produit.

Numéro 3: Vague Errors

Il ne s'agit pas seulement d'instructions de téléchargement vagues. ou des importations bloquées qui vont donner à vos utilisateurs un mal de tête.

Lorsque le message d'erreur est vague, qu'est-ce que l'utilisateur est censé faire avec cela? Sans une explication précise du problème, vos utilisateurs vont être contraints de résoudre tous les problèmes possibles jusqu'à ce qu'ils en trouvent un qui fonctionne (le cas échéant).

Prenez le problème signalé avec Jira : [19659075] Réponse de la base de connaissances Jira à propos d'une erreur d'importation de fichier CSV « />

La base de connaissances Jira tente d'aider les utilisateurs qui voient le message d'erreur vague «Échec imprévu». (Source: Jira ) ( Grand aperçu )

Le message d'erreur complet se lit comme suit:

Un échec imprévu s'est produit. L'importateur s'arrêtera immédiatement. Les données peuvent être dans un état instable.

Cela n’aide en rien. Ainsi, non seulement le développeur voit un message appelant ses données «instable», mais il doit maintenant résoudre le problème à partir des détails fournis sur cette page d'aide. La réponse inclut en fait ceci en tant qu’explication, ce que nous pouvons supposer ne fera qu’ajouter à la frustration:

Cela se produit car le plug-in JIRA Importers Plugin tente de valider si les problèmes sont valides pour l’importation et si la validation échoue. ci-dessus est levé.

Essentiellement, le plug-in est incapable de reconnaître les champs «Required» (Requis) en dehors de ceux qu’il juge nécessaires. Mais plutôt que de transmettre ce message à l'importateur, les utilisateurs doivent le déterminer à partir de cette ressource.

Non seulement il n'y a aucune explication de la raison pour laquelle le téléchargement au format CSV a échoué, mais cela suggère ensuite que l'importateur de données a peut-être tout gobé (qui ne reflètera pas bien votre expérience de produit). Il est fort probable que l'importateur n'acceptera pas le même fichier deux fois, alors pourquoi ne pas suggérer une nouvelle tentative?

Ce n'est pas à vos utilisateurs de penser ici. Les importateurs au format CSV doivent être conçus – messages d’erreur et tout – pour que vos utilisateurs en profitent rapidement et facilement.

Question n ° 4: La cartographie est inefficace

La frustration suivante apparaît souvent lorsque les fonctionnalités de correspondance des colonnes sont médiocres.

Par exemple, supposons qu'un utilisateur de MailChimp veuille charger autant de détails de contact qu'il le souhaite dans le logiciel de marketing par courriel. Après tout, il peut être utile de disposer de leur titre professionnel ou de leur numéro de téléphone pour la segmentation future des listes.

 Echec de la correspondance MailChimp
C’est ainsi que le système de correspondance de champs CSV de MailChimp affiche les résultats téléchargés. (Source: MailChimp ) ( Grand aperçu )

L'application ne reconnaît pas trois des quatre colonnes de notre fichier. Afin de conserver les données de colonne non appariées, l'utilisateur doit parcourir chaque champ et attribuer manuellement une étiquette correspondante acceptée par MailChimp.

Dans ce cas, la seule colonne pouvant être modifiée et mise en correspondance est «Nom du client». Dans cet exemple, l'utilisateur va perdre le reste de ses données.

Nous savons ce que vous pensez: «Pourquoi ne pas simplement fournir un modèle de tableur prédéfini?». Cependant, ce n'est pas une solution au problème. et ne fera que créer plus de travail et de frustration pour vos utilisateurs.

Le problème réside dans l'expérience du produit, pas dans l'utilisateur.

Historiquement, ce projet a été difficile et coûteux à entreprendre.

ClickUp optimisé par Flatfile, a tiré parti de cela pour son application Web de productivité

 Page d'importation de données ClickUp
. ] Le principal mode d'importation de données pour les utilisateurs qui souhaitent importer des tâches et des projets dans ClickUp. (Source: ClickUp ) ( Grand aperçu )

Pour commencer, ce mode d’importation est vraiment bien conçu. Des instructions sont clairement fournies sur ce que l'utilisateur peut télécharger. De plus, l'option manuelle permet aux utilisateurs de prévisualiser le type de données pouvant être importées dans le logiciel de productivité. Cela aide les utilisateurs à conserver autant de données que possible, au lieu de se rendre compte trop tard que l'importateur de données n'a pas reconnu leurs colonnes et les a supprimées sans préavis.

Flatfile rationalise également la correspondance des colonnes:

 Les données ClickUp identification de la colonne d'importation
Flatfile demande aux utilisateurs d'identifier les noms de colonne pour un mappage précis. (Source: ClickUp ) ( Grand aperçu )

Cette étape demande aux utilisateurs d'indiquer l'emplacement de leurs noms de colonnes. De cette façon, l'importateur peut plus efficacement les faire correspondre aux siens ou ajouter des étiquettes s'il leur manque.

Les utilisateurs ont ensuite la possibilité de confirmer ou de rejeter les suggestions de correspondance de colonne de Flatfile:

 Système de correspondance de colonne intelligent dans ClickUp importation de données
Flatfile utilise un système intelligent de correspondance de colonnes pour mapper automatiquement les données importées des utilisateurs. (Source: ClickUp ) ( Grand aperçu )

Sur la gauche, ils trouveront les colonnes et les étiquettes importées. L'onglet blanc à droite leur fournit une correspondance de colonne automatisée pour ClickUp. Ainsi, "Tâche" deviendra "Nom de la tâche", "Destinataire" deviendra "Destinataire (s) de la tâche", "Statut" demeurera tel quel, etc. "19659005] Si l'une des étiquettes du fichier CSV n'a pas toute correspondance, l'importateur attire l'attention sur elle comme suit:

 Correspondance entre les étiquettes d'importation de données ClickUp
Flatfile attire l'attention sur les étiquettes ou les valeurs ne correspondant pas exactement à un produit. (Source: ClickUp ) ( Grand aperçu )

Dans cet exemple, la réponse prioritaire «Élevé» a été détectée. Mais “Medium” n'était pas. Cependant, il n’est pas nécessaire que l’utilisateur devine le remplacement approprié. L'importateur fournit des options pertinentes telles que «Urgent», «Normal» et «Faible» pour le remplacer.

Une fois que toutes les étiquettes de feuille de calcul ont été résolues, l'utilisateur peut facilement «Confirmer le mappage» ou supprimer la colonne si elle s'avère inutile. .

Les utilisateurs ont la possibilité de confirmer les étiquettes CSV et de nettoyer les résultats de la feuille de calcul avant d'importer leurs données. (Source: ClickUp ) ( Grand aperçu )

Enfin, les utilisateurs ont la possibilité de consulter les erreurs détectées avec leurs données:

 Nettoyage de l'importation de données ClickUp
Erreurs détectés dans l'importation de données de ClickUp apparaissent en rouge. (Source: ClickUp ) ( Grand aperçu )

Le fichier en surbrillance met en évidence les champs obligatoires vides, contenant une erreur évidente ou renvoyant du modèle de données spécifié par ClickUp dans leur back-end.

L'utilisateur peut compter sur le système de détection de Flatfile pour rechercher ces erreurs d'importation. La bascule «Afficher uniquement les lignes avec des problèmes» dans le coin gauche facilite encore la détection.

Les utilisateurs n'ont plus à:

  • Consultez le fichier CSV d'origine et corrigez les erreurs avant de réimporter. 19659017] Importez les données et effectuez ensuite le nettoyage dans l'application

Comment configurez-vous ce système de mappage de colonnes et de détection des erreurs? Flatfile effectue la majeure partie du travail à votre place.

 Flatfile simplifie l’importation de données pour les développeurs
Il n’est pas nécessaire de créer votre importateur de données à partir de zéro avec Flatfile. (Source: Flatfile ) ( Grand aperçu )

Flatfile est configuré via un extrait de code JSON. Tous les champs ou étiquettes spécifiés dans ce code seront reflétés dans l'importateur. Cela permet la validation des colonnes et même la validation complexe de choses comme la normalisation de numéros de téléphone ou de formats de date:

 Démo Flatfile
Cette démo Flatfile fournit le code JSON pré-écrit à gauche et un exemple de sortie importateur sur le droite. (Source: Flatfile ) ( Grand aperçu )

Le fichier flatfile a déjà été codé pour vous. Il vous suffit d'aligner votre modèle de données sur ce que vos utilisateurs doivent importer dans votre produit.

Voici un extrait de code JSON que vous pouvez utiliser pour personnaliser l'importateur Flatfile pour une liste de contacts de base:

 Extrait de code de Flatfile pour la liste de contacts import
Un exemple de Flatfile sur la manière de coder dans vos propres clés et étiquettes pour une importation de base de liste de contacts. (Source: Flatfile ) ( Grand aperçu )

Vous pouvez ensuite utiliser des validateurs pour définir des règles strictes pour ce qui peut apparaître dans les champs correspondants:

 extrait de code Flatfile pour les données. import validation
Exemple de Flatfile sur la manière de coder dans des validateurs complexes, y compris regex pour les importations CSV. (Source: Flatfile ) ( Grand aperçu )

En conclusion:

Il n’est pas facile de créer vous-même un importateur de données. L'intégration de Flatfile vous permet de vous concentrer sur d'autres fonctionnalités essentielles de l'expérience de votre produit, sachant que l'expérience d'importation au format CSV est prise en charge.

Conclusion

L'une des raisons pour lesquelles nous développons des produits SaaS est la possibilité pour les utilisateurs de gérer efficacement leurs activités. sans la surcharge coûteuse de la sous-traitance auprès d'une tierce partie ni la pratique coûteuse qui consiste à tout mettre en œuvre eux-mêmes.

Toutefois, le fait de savoir comment créer une fonctionnalité qui répond à ces besoins ne signifie pas que vous devriez ou souhaitez , créez un importateur.

De toutes les choses qui peuvent vous empêcher d’obtenir et de conserver des utilisateurs dans votre application, ne laissez pas quelque chose comme l’importation de données être la cause de la frustration des clients ou de leur désabonnement. Vous pouvez constater à quel point il est facile pour les utilisateurs de s’énerver au moindre inconvénient des erreurs d’importation CSV courantes. Profitez d'un outil tel que Flatfile dont le seul objectif est de concevoir des expériences d'importation CSV plus rapides et plus transparentes pour vos utilisateurs, équipes et produits.

 Smashing Editorial (ms, ra, yk, il)



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