Introduction
Lorsque vous envoyez vos données Centric Shoppingfeed vers Amazon, plusieurs types d'erreurs peuvent apparaître dans le rapport de traitement. Cet article vous aide à comprendre les erreurs product, offer et status afin de prioriser vos corrections et d'améliorer la qualité de vos envois.
Les trois types d'erreurs Amazon
Erreurs product
Les erreurs product concernent les données produit. Elles apparaissent lorsqu'un attribut est manquant, invalide ou mal renseigné. Cela peut inclure, par exemple, la langue, les dimensions, ou d'autres champs obligatoires attendus par Amazon.
Erreurs offer
Les erreurs offer concernent les conditions de vente de l'offre. Elles portent généralement sur le prix, le stock ou la condition du produit. Si ces informations ne sont pas conformes aux attentes d'Amazon, l'offre peut être rejetée ou ne pas être publiée correctement.
Erreurs status
Les erreurs status correspondent à un rejet global après traitement par Amazon. Elles sont souvent peu détaillées et peuvent être plus difficiles à interpréter.
À noter : une erreur status n'entraîne pas systématiquement le rejet de l'offre, notamment lorsque seules les offres sont envoyées.
Comment prioriser vos corrections
Dans la plupart des cas, il est recommandé de commencer par analyser les erreurs product et offer. Ce sont elles qui fournissent les indications les plus utiles pour identifier précisément les données à corriger avant un nouvel envoi vers Amazon.
Les erreurs status doivent être examinées, mais elles sont souvent moins actionnables seules. Si vous constatez une erreur status sans autre erreur associée, vérifiez d'abord si le flux contient uniquement des offres et non des données produit complètes.
Anticiper les erreurs avec Readiness
L'outil Readiness de Centric Shoppingfeed permet d'anticiper les erreurs avant l'envoi vers Amazon. Il vous aide à détecter les données manquantes ou incohérentes en amont, afin de réduire les rejets et de sécuriser vos mises à jour de catalogue.
Corriger les données avec Autotag
L'outil Autotag peut vous aider à compléter ou corriger certaines données manquantes dans vos flux. Il est particulièrement utile pour automatiser des ajustements récurrents et améliorer la qualité des informations envoyées à Amazon.
Ressource utile
Pour configurer correctement votre canal Amazon Seller dans Centric Shoppingfeed, consultez le guide dédié : Comment paramétrer la plateforme Amazon Seller
Résumé
- product : erreur sur les données produit
- offer : erreur sur les conditions de vente
- status : résultat global du traitement Amazon, souvent sans détail précis
Priorisez toujours l'analyse des erreurs product et offer. Utilisez Readiness pour anticiper les problèmes avant envoi, et Autotag pour corriger les données manquantes ou incomplètes.