Cómo organizar en Excel los datos del ERP antes de convertirlos en un catálogo que vende

Un flujo práctico para transformar datos operativos en información clara, ordenada y lista para eCommerce, PIM o marketplaces.

Primero lo importante: el ERP no está pensado para vender

Cuando exportamos datos desde un ERP, lo que tenemos no es un catálogo: es un registro operativo, información pensada para operar el negocio.

El ERP responde preguntas como:

• ¿Qué compramos?
• ¿Cuánto stock tenemos?
• ¿Cuánto cuesta?

Pero un canal de venta necesita otra cosa:
información entendible, comparable y estructurada para la decisión de compra.

Esta diferencia —dato operativo vs dato comercial— es el origen de la mayoría de los problemas en catálogos.

Entonces, ¿para qué usamos Excel?

Excel es el paso intermedio. No es el problema, ni tampoco la solución final. Es la herramienta que usamos para ordenar antes de construir algo más grande.

En la práctica, Excel sirve para:

• ver el dato como viene
• detectar errores rápido
• trabajar en equipo sin fricción
• empezar a estructurar

Es como una mesa de trabajo: no cocinamos ahí, pero sin eso no hay receta posible.

El flujo práctico paso a paso

Acá es donde bajamos todo a tierra. Este es el proceso que podés aplicar directamente.

1. Exportar todo (sí, todo)

El primer impulso suele ser filtrar, pero no. Primero necesitamos entender qué tenemos. Exportá:

• SKU
• nombre
• descripciones
• marca
• categorías
• precios
• atributos técnicos
• códigos

Aunque esté incompleto o desordenado. Este paso es clave porque no podés ordenar algo que no terminás de ver.

2. Limpieza básica: eliminar el ruido evidente

Acá empieza el orden inicial:

• eliminar duplicados
• corregir errores de encoding (caracteres raros)
• unificar formatos (números, unidades, fechas)
• separar valores mezclados

Regla clave: cada celda debe contener un único valor

Esto no es un detalle técnico: es lo que permite después filtrar, buscar y escalar. Ejemplo:

• ❌ “Rojo, Azul, Verde”
• ✅ valores separados o estructura clara

Esto hace toda la diferencia en filtros y búsquedas.

3. Clasificar: empezar a ordenar con lógica

Una vez limpio, el dato necesita estructura, toca agrupar.

Acá aparece la famosa taxonomía: una forma organizada de clasificar productos para que puedan encontrarse.

En Excel:

• definí categorías principales
• agregá subcategorías si hace falta
• detectá inconsistencias

Empezá con UNA categoría principal. Si un producto no sabés dónde ubicarlo, el problema no es el producto: es la estructura.

4. Normalizar: cuando el problema es cómo escribimos

Este es uno de los puntos más críticos, se rompe todo si no se hace.

Ejemplo real:

• “Rojo”, “rojo”, “RED”, “Colorado”
• “XL”, “Extra Large”, “X-Large”

Todo representa lo mismo… pero el sistema no lo entiende así.

Por eso usamos vocabulario controlado: un único término por concepto

Esto impacta directamente en:

• filtros
• búsqueda
• integraciones

Sin normalización, no hay escalabilidad.

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5. Estructurar: convertir datos en información

Ahora sí, pasamos de datos a información. El Excel tiene que tener lógica de producto, cada columna debe representar un atributo:

SKU	Nombre	Marca	Categoría	Color	Material	Descripción

Cada columna responde a una pregunta. Eso es un atributo, la unidad mínima que describe un producto. Si no está claro qué representa cada columna, el dato todavía no está listo.

Este paso define:

• cómo se verá el producto
• cómo se filtrará
• cómo se integrará

Errores comunes (y muy normales)

Hay patrones que se repiten en casi todos los proyectos:

• Columnas comodín (tipo “Observaciones” donde entra todo)
• Atributos duplicados
• Texto libre sin control
• Mezcla de datos técnicos y comerciales

No es que esté “mal hecho”: es que todavía no está pensado como catálogo.

Caso real: cuando ordenar cambia el negocio

En un proyecto con más de 50.000 productos, el problema no era la falta de datos, sino las inconsistencias, duplicaciones y la falta de estructura.

Después de trabajar el Excel y unificar atributos, reducir miles de valores redundantes y definir una taxonomía clara, el catálogo pasó de ser inutilizable a ser navegable y publicable.

Este tipo de mejoras son bastante comunes cuando se trabaja bien la base.

Checklist rápido: ¿los datos ya están listos para catálogo?

Antes de pasar a un PIM o eCommerce, validá:

• ✔ cada columna tiene un propósito
• ✔ no hay valores duplicados
• ✔ categorías consistentes
• ✔ atributos separados correctamente
• ✔ sin valores mezclados
• ✔ nombres claros

Si esto no se cumple, el problema no es el sistema: es el dato.

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Por qué esto también impacta en SEO y GEO (no es solo orden interno)

Hoy, los motores de búsqueda y los modelos de IA no “leen páginas”, sino que interpretan datos estructurados, relaciones y consistencia.

• La IA prioriza contenido claro, estructurado y extraíble
• No busca palabras clave, busca coherencia semántica
• Prefiere fuentes con datos consistentes y confiables

Si tus datos de producto están desordenados, no se posicionan, no se entienden, no se recomiendan. No solo no vendés: no existís para la IA.

Y en un contexto donde las respuestas se generan directamente o sos la respuesta, o sos invisible.

Ordenar los datos en Excel no es una tarea operativa: es una decisión estratégica. Es el momento donde pasamos de tener información interna a construir algo que otros van a usar para decidir. Un catálogo no se construye en el eCommerce ni en el PIM: se construye en cómo se estructuran los datos antes de llegar ahí.

Si ese paso está mal, todo lo que viene después —PIM, eCommerce, marketplaces— se vuelve más difícil.

Y si está bien hecho, todo empieza a fluir.