Shopify-baserede filtre til kundesegmenter

Brug denne referencevejledning til at forstå de filternavne, operatorer og værdier, der bruges til at opbygge kundesegmenter, som er baseret på Shopifys standardfiltre.

På denne side

Dato for forladt betaling

Navn: abandoned_checkout_date

Inkluderer kunder baseret på datoen for deres seneste forladte betaling.

Operatorer	Præcis på dato: `=` Ikke på dato: `!=` På eller før dato: `<=` Før dato: `<` På eller efter dato: `>=` Efter dato: `>` Mellem datoer: `BETWEEN {date1} AND {date2}` Findes ikke: `IS NULL` Findes: `IS NOT NULL`
Værdier
Format	Absolut dato: `YYYY-MM-DD` Eksempler på datoforskydning: `-4w`, `-10y` Navngiven dato: I dag: `= today` I går: `= yesterday` De navngivne datoer er standardværdier og kan ikke ændres. Brug en datoforskydning til tilpassede datoer.
Eksempel	Inkluder kunder, der sidst havde en forladt betaling inden for den seneste uge: `abandoned_checkout_date >= -7d` Inkluder kunder, der sidst havde en forladt betaling inden for de seneste otte måneder: `abandoned_checkout_date > -8m`
Bemærkninger	Datoværdier er baseret på hele dage og afhænger af din butiks tidszone.

Årsdag

Navn: anniversary

Inkluderer kunder efter datoen for den hændelse, der er knyttet til datoparameteren.

Funktionsparametre	Angiv den hændelse, du vil filtrere efter. For eksempel: `'metafields.facts.birth_date'`
Operatorer	`IS NULL`: Parameteren findes ikke. `IS NOT NULL`: Parameteren findes. For datoer omfatter de tilgængelige operatorer: Er lig med: `=` Er ikke lig med: `!=` Mellem: `BETWEEN`
Værdier	`date`
Format	Absolut dato: `YYYY-MM-DD` Eksempler på datoforskydning: `+4w`, `+3m` Navngivne datoer eller intervaller: I dag: `= today` Inden for de næste 7 dage: `BETWEEN today AND +7d` Inden for de næste 30 dage: `BETWEEN today AND +30d`
Eksempel	Inkluder kunder, der har fødselsdag inden for de næste 30 dage: `anniversary ('metafields.facts.birth_date') BETWEEN today AND +30d`
Bemærkninger	Filtret for `anniversary` tager ikke højde for året. Datoværdier er baseret på hele dage og afhænger af din butiks tidszone. Hvis du vil filtrere efter fødselsdatoer, skal du enten aktivere `facts.birth_date` standardmetafeltet eller oprette dit eget tilpassede metafelt. Få mere at vide om tilføjelse af standardmetafelter eller oprettelse af tilpassede metafeltdefinitioner.

Brugt beløb

Navn: amount_spent

Inkluderer kunder baseret på, hvor mange penge de har brugt i din butik.

Operatorer	Er lig med: `=` Er ikke lig med: `!=` Større end: `>` Mindre end: `<` Mindre end eller lig med: `<=` Større end eller lig med: `>=` Mellem: `BETWEEN`
Værdier
Format	Talinterval: `# AND #` Tal: `#` Decimaltal: Punktum (.) bruges som decimaltegn. Tusindtalsseparatorer, som f.eks. komma eller mellemrum, accepteres ikke. Sprogspecifikke formaterede tal accepteres ikke.
Eksempel	Inkluder kunder, der har brugt fra 1 til 999,99 i din butik: `amount_spent BETWEEN 1 AND 999.99`
Bemærkninger	Den anvendte valuta er baseret på den valuta, der er valgt for din butik. Du skal ikke angive valutaen ved at indtaste et valutasymbol. `BETWEEN` inkluderer både start- og slutværdierne. For eksempel `amount_spent BETWEEN 1 AND 100` inkluderer kunder, der har brugt mindst 1 og højst 100.

Byer

Navn: customer_cities

Inkluderer kunder, der har en adresse i den angivne by. Kunder med flere adresser kan blive inkluderet i mere end ét kundesegment, der bruger dette filter.

Operatorer	Indeholder præcis denne by: `CONTAINS` Indeholder ikke præcis denne by: `NOT CONTAINS` Findes ikke: `IS NULL` Findes: `IS NOT NULL`
Værdier
Format	`countryCode-regionCode-cityCode`
Eksempel	Inkluder kunder, der har en adresse i New York City: `customer_cities CONTAINS 'US-NY-NewYorkCity'`
Bemærkninger	Du kan finde en by ved at begynde at skrive navnet på byen og derefter vælge den relevante værdi på den liste, der vises.

Firmaer

Navn: companies

Inkluderer kunder fra firmaer, der er konfigureret som B2B-kunder.

Operatorer	Indeholder dette præcise firma-id: `CONTAINS` Indeholder ikke dette præcise firma-id: `NOT CONTAINS` Findes ikke: `IS NULL` Findes: `IS NOT NULL`
Værdier	Firma-id
Format
Eksempel	Er B2B-kunde: `companies IS NOT NULL` Er ikke B2B-kunde: `companies IS NULL` Inkluderer kunder, der er tilknyttet et bestemt firma: `companies CONTAINS 3778915041302`
Bemærkninger	Når du opretter kundesegmentet, kan du vælge firmaet ud fra dets navn på den liste, der vises. Du kan også begynde at skrive firmaets titel og derefter vælge det på listen. Det er firmaets id, og ikke firmaets navn, der angives i koden. Når du holder markøren over firma-id'et, vises firmaets navn.

Lande eller områder

Navn: customer_countries

Inkluderer kunder, der har en adresse i det angivne land eller område. Kunder med flere adresser kan blive inkluderet i mere end ét kundesegment, der bruger dette filter.

Operatorer	Indeholder denne præcise placering: `CONTAINS` Indeholder ikke denne præcise placering: `NOT CONTAINS` Findes ikke: `IS NULL` Findes: `IS NOT NULL`
Værdier	Brug ISO-landekoden på to bogstaver.
Format
Eksempel	Inkluder kunder, der har en adresse i USA: `customer_countries CONTAINS 'US'`
Bemærkninger	Du kan finde et land ved at begynde at skrive landets navn og derefter vælge den relevante værdi på den liste, der vises.

Oprettet af app-id

Navn: created_by_app_id

Inkluderer kunder, der er oprettet af den angivne app.

Operatorer	Er lig med: `=` Er ikke lig med: `!=`
Værdier	Id'et for den app, der skal segmenteres efter.
Format	App-id
Eksempel	Inkluder kunder, der er oprettet i Shopify-administratoren: `created_by_app_id = 1830279`
Bemærkninger	Når du opretter kundesegmentet, kan du vælge en app ud fra dens navn på den liste, der vises. Du kan også begynde at skrive navnet på appen og derefter vælge den på listen. Det er appens id, og ikke appens navn, der angives i koden. Når du holder markøren over app-id'et, vises appens navn.

Status for kundekonto

Navn: customer_account_status

Inkluderer de kunder, der har den angivne status for kundekonto.

Operatorer	Er lig med: `=` Er ikke lig med: `!=`
Værdier	Afvist: `'DECLINED'` Kunden blev inviteret til at oprette en konto, men afslog. Deaktiveret: `'DISABLED'` Kunden har ikke oprettet en konto, eller din butik bruger de nye kundekonti. Aktiveret: `'ENABLED'` Kunden har oprettet en konto. Inviteret: `'INVITED'` Kunden er blevet inviteret til at oprette en konto, men har endnu ikke accepteret eller afslået.
Format
Eksempel	Inkluder kunder, der er blevet inviteret til at oprette en konto, men som har afslået: `customer_account_status = 'DECLINED'`
Bemærkninger

Dato for tilføjelse af kunde

Navn: customer_added_date

Inkluderer kunder baseret på den dato, de blev føjet til din butik.

Operatorer	Præcis på dato: `=` Ikke på dato: `!=` På eller før dato: `<=` Før dato: `<` På eller efter dato: `>=` Efter dato: `>` Mellem datoer: `BETWEEN {date1} AND {date2}`
Værdier
Format	Absolut dato: `YYYY-MM-DD` Eksempler på datoforskydning: `-4w`, `-10y` Navngiven dato: I dag: `= today` I går: `= yesterday` De navngivne datoer er standardværdier og kan ikke ændres. Brug en datoforskydning til tilpassede datoer.
Eksempel	Inkluder kunder, der blev tilføjet inden for den seneste uge: `customer_added_date >= -7d` Inkluder kunder, der blev tilføjet inden for de seneste otte måneder: `customer_added_date > -8m` Inkluder kunder, der blev tilføjet i et bestemt datointerval: `customer_added_date BETWEEN 2022-12-01 AND 2022-12-31`
Bemærkninger	Datoværdier er baseret på hele dage og afhænger af din butiks tidszone.

Domæne for kundens mailadresse

Navn: customer_email_domain

Inkluderer kunder, hvis mailadresse tilhører det angivne domæne. Domænenavnet er den del af mailadressen, der står efter @-symbolet, f.eks. gmail.com.

Operatorer	Er lig med: `=` Er ikke lig med: `!=` Findes ikke: `IS NULL` Findes: `IS NOT NULL`
Værdier	Følgende domænenavne er forslag. Du er ikke begrænset til disse domænenavne. Du kan manuelt angive andre gyldige domænenavne: Gmail: `'gmail.com'` Yahoo: `'yahoo.com'` eller `'yahoo.ca'` Hotmail: `'hotmail.com'` AOL: `'aol.com'` MSN: `'msn.com'` Live: `'live.com'` Outlook: `'outlook.com'`
Format
Eksempel	Inkluder kunder, hvis maildomæne er shopify.com: `customer_email_domain = 'shopify.com'`
Bemærkninger

Kundens sprog

Navn: customer_language

Inkluderer kunder baseret på det sprog, som kunden bruger til at kommunikere med din butik.

Operatorer	Er lig med: `=` Er ikke lig med: `!=` Findes ikke: `IS NULL` Findes: `IS NOT NULL`
Værdier	Brug ISO 639-1-sprogkoden på to bogstaver.
Format	Følgende værdier er eksempler på nogle almindelige ISO-sprogkoder. Dine data er ikke begrænset til disse sprogkoder. Du kan manuelt angive andre gyldige sprogkoder, men de værdier, der foreslås for dig i editoren, er de eneste, der er tilgængelige i dine kundedata. Engelsk: `'en'` Fransk: `'fr'` Spansk: `'es'` Tysk: `'de'` Italiensk: `'it'` Japansk: `'ja'` Russisk: `'ru'`
Eksempel	Inkluder kunder, der kommunikerer med din butik på engelsk: `customer_language = 'en'` Ekskluder kunder, der kommunikerer med din butik på canadisk-engelsk: `customer_language != 'en-CA'`
Bemærkninger	Du kan føje landestandardens ISO-kode til værdien for at angive en dialekt for sproget. Du kan f.eks. bruge `'en-US'` for USA og `'en-GB'` for Storbritannien, eller `'pt-PT'` for Portugal og `'pt-BR'` for Brasilien. Filterværdien fungerer som et jokertegn, hvis kun sprogpræfikset er angivet. Hvis filterværdien f.eks. er `'en'`, så inkluderer resultaterne kunder, hvis sprog er indstillet til `'en'` og kunder, hvis sprog er indstillet til `'en-GB'`, `'en-CA'`, og så videre.

Kundetags

Navn: customer_tags

Inkluderer kunder baseret på deres tags.

Operatorer	Indeholder dette præcise tag: `CONTAINS` Indeholder ikke dette præcise tag: `NOT CONTAINS` Findes ikke: `IS NULL` Findes: `IS NOT NULL`
Værdier	Navnet på et kundetag.
Format
Eksempel	Inkluder kunder, der har tagget GoldStatus: `customer_tags CONTAINS 'GoldStatus'`
Bemærkninger	Tags skelner ikke mellem store og små bogstaver. Få mere at vide om tags og ting, du skal være opmærksom på.

Kunde inden for afstand

Navn: customer_within_distance

Inkluderer kunder inden for en angivet afstand fra en gemt lokation.

Funktionsparametre	Du kan kun bruge én afstandsparameter for hvert filter. `coordinates` (påkrævet): Brug denne parameter til at angive den lokation (pin), som du vil bruge til at oprette segmentet. `distance_km` (påkrævet): Brug denne parameter til at angive den radius i kilometer, som du vil søge efter kunder inden for. `distance_mi` (påkrævet): Brug denne parameter til at angive den radius i miles, som du vil søge efter kunder inden for.
Operatorer	`MATCHES`: Parameteren er sand. `NOT_MATCHES`: Parameteren er falsk. `IS NULL`: Parameteren findes ikke. `IS NOT NULL`: Parameteren findes.
Værdi
Format	Understøttet format for `coordinates`: Tal (breddegrad), tal (længdegrad) Understøttet format for koordinater (breddegrad, længdegrad): Tal: `#` Understøttet format for `distance_mi`, `distance_km`: Tal: `#`
Eksempel	Dette filter kræver koordinater og én afstandsparameter for at være gyldigt. Filtrer kunder, der har en adresse inden for 10 miles fra koordinaterne (45.419190, -75.696727): `customer_within_distance MATCHES (coordinates = (45.419190, -75.696727), distance_mi = 10 )` Filteret kan bruges sammen med andre filtre for at indsnævre kundelisten yderligere. For eksempel: Filtrer kunder, der har en adresse inden for 20 kilometer fra koordinaterne (43.634,-79.412), og som har afgivet mindst én ordre: `customer_within_distance MATCHES (coordinates = (43.634,-79.412), distance_km = 20 ) AND number_of_orders > 0`
Bemærkninger	Shopify-segmentering konverterer automatisk dine gemte lokationer til et koordinatpar og viser dem som valgbare værdier, når du bruger dette filter. Hvis din butik har gemte lokationer, oversætter Shopify Magic automatisk koordinatparret til dit lokationsnavn i den “magiske” oversættelse. For eksempel: “Kunder, der har en adresse inden for 10 miles fra lokationen ‘Salt Lake City Store’.”

Mailhændelser

Navn: shopify_email.EVENT

Inkluderer kunder baseret på valgte mailhændelser. Understøttede hændelser (EVENT) omfatter følgende:

Afvist: bounced
Klikket: clicked
Leveret: delivered
Markeret som spam: marked_as_spam
Åbnet: opened
Afmeldt: unsubscribed

Funktionsparametre	`activity_id` (valgfrit): Brug denne parameter til at vælge det id for marketingaktiviteten, som du vil filtrere efter. `count` (valgfrit): Brug denne parameter til at angive det antal gange, en mailhændelse er forekommet. `date` (valgfrit): Brug denne parameter til at angive datoen for hændelsen.
Operatorer	`MATCHES`: Bruges, når hændelsen er sket. `NOT_MATCHES`: Bruges, når hændelsen ikke er sket. `IS NULL`: Parameteren findes ikke. `IS NOT NULL`: Parameteren findes. For datoer omfatter de tilgængelige operatorer: Er lig med: `=` Er ikke lig med: `!=` Større end: `>` Mindre end: `<` Mindre end eller lig med: `<=` Større end eller lig med: `>=` Mellem: `BETWEEN`
Værdi
Format	Understøttede formater for `activity_id`: `=` (enkeltværdi) `IN` : Et sæt kommaseparerede værdier med et implicit “OR” i parentes. For eksempel: `(activity_id IN (1, 2, 3))`. Der er en grænse på 500 aktivitets-id'er i et sæt. Understøttede datoformater for `date`: Absolut dato: `YYYY-MM-DD` Eksempler på datoforskydning: 7 dage siden: `-7d` 4 uger siden: `-4w` 3 måneder siden: `-3m` 1 år siden: `-1y` Navngiven dato: `today`, `yesterday` De navngivne datoer er standardværdier og kan ikke ændres. Brug en datoforskydning for tilpassede datoer. Mailhændelser er tilgængelige for de seneste 26 måneder med data, der starter fra marts 2022. Understøttede formater for `count`: Tal: `#`
Eksempel	Angiv, om en mailhændelse har fundet sted, ved hjælp af operatoren `MATCHES` eller `NOT MATCHES`: `shopify_email.opened MATCHES (activity_id = 135195754518)` `shopify_email.opened NOT MATCHES (activity_id = 135195754518)` Brug parameteren `activity_id` til at angive det markedsføringsaktivitets-id, du vil filtrere efter: `shopify_email.delivered MATCHES (activity_id = 135195754518)` Brug parameteren `date` og operatoren `>=` til at angive en startdato for en mailhændelse: `shopify_email.delivered NOT MATCHES (activity_id = 135195754518, date >= 2022-01-01)` Brug parameteren `date` og operatoren `<=` til at angive en slutdato for en mailhændelse: `shopify_email.delivered MATCHES (activity_id = 135195754518, date <= 2022-01-01)` Brug parameteren `date` og operatoren `BETWEEN` til at angive både en start- og slutdato for en mailhændelse: `shopify_email.bounced NOT MATCHES (activity_id = 135195754518, date BETWEEN -12m AND today)`
Bemærkninger	Når du opretter et kundesegment ved hjælp af parameteren `activity_id`, kan du vælge markedsføringsaktiviteten ud fra dens navn på den liste, der vises. På grund af dataopbevaring betyder fraværet af `date`-parametre, at resultaterne filtreres for de seneste 26 måneder uden en angivet start- eller slutdato. Fraværet af `activity_id` betyder, at dit filter inkluderer alle Shopify-mailaktiviteter.

Status for mailabonnement

Navn: email_subscription_status

Inkluderer kunder baseret på, om de abonnerer på dine markedsføringsmails.

Operatorer	Er lig med: `=` Er ikke lig med: `!=` Findes ikke: `IS NULL` Findes: `IS NOT NULL`
Værdier	Ikke tilmeldt: `'NOT_SUBSCRIBED'` Kunden har ikke tilmeldt sig dine markedsføringsmails. Tilmeldt: `'SUBSCRIBED'` Kunden er tilmeldt dine markedsføringsmails. Afventer: `'PENDING'` Kunden er i gang med at tilmelde sig dine markedsføringsmails. Ugyldig: `'INVALID'` Markedsføringsstatussen for kundens mailadresse er ugyldig. Afmeldt: `'UNSUBSCRIBED'` Kunden har afmeldt sig dine markedsføringsmails. Fjernet: `'REDACTED'` Kundens mailadresse er blevet fjernet.
Format
Eksempel	Inkluder kunder, der er tilmeldt din markedsføring via mail: `email_subscription_status = 'SUBSCRIBED'`
Bemærkninger

Dato for første ordre

Navn: first_order_date

Inkluderer kunder, der afgav deres første ordre på den angivne dato.

Operatorer	Præcis på dato: `=` Ikke på dato: `!=` På eller før dato: `<=` Før dato: `<` På eller efter dato: `>=` Efter dato: `>` Mellem datoer: `BETWEEN {date1} AND {date2}` Findes ikke: `IS NULL` Findes: `IS NOT NULL`
Værdier
Format	Absolut dato: `YYYY-MM-DD` Eksempler på datoforskydning: `-4w`, `-10y` Navngiven dato: I dag: `= today` I går: `= yesterday` De navngivne datoer er standardværdier og kan ikke ændres. Brug en datoforskydning til tilpassede datoer.
Eksempel	Inkluder kunder, hvis første ordre blev afgivet siden sidste uge: `first_order_date >= -7d` Inkluder kunder, hvis første ordre blev afgivet for otte måneder siden: `first_order_date > -8m`
Bemærkninger	Datoværdier er baseret på hele dage og afhænger af din butiks tidszone.

Dato for seneste ordre

Navn: last_order_date

Inkluderer kunder, der afgav deres seneste ordre på den angivne dato.

Operatorer	Præcis på dato: `=` Ikke på dato: `!=` På eller før dato: `<=` Før dato: `<` På eller efter dato: `>=` Efter dato: `>` Mellem datoer: `BETWEEN {date1} AND {date2}` Findes ikke: `IS NULL` Findes: `IS NOT NULL`
Værdier
Format	Absolut dato: `YYYY-MM-DD` Eksempler på datoforskydning: `-4w`, `-10y` Navngiven dato: I dag: `= today` I går: `= yesterday` De navngivne datoer er standardværdier og kan ikke ændres. Brug en datoforskydning til tilpassede datoer.
Eksempel	Inkluder kunder, hvis seneste ordre blev afgivet siden sidste uge: `last_order_date >= -7d` Inkluder kunder, hvis seneste ordre blev afgivet for otte måneder siden: `last_order_date > -8m`
Bemærkninger	Datoværdier er baseret på hele dage og afhænger af din butiks tidszone.

Antal ordrer

Navn: number_of_orders

Inkluderer kunder baseret på det antal ordrer, de har afgivet i din butik.

Operatorer	Er lig med: `=` Er ikke lig med: `!=` Større end: `>` Mindre end: `<` Mindre end eller lig med: `<=` Større end eller lig med: `>=` Mellem: `BETWEEN`
Værdier	Den værdi, du angiver, skal være et heltal.
Format	Talinterval: `# AND #` Tal: `#`
Eksempel	Inkluder kunder, der har afgivet mere end 10 ordrer: `number_of_orders > 10`
Bemærkninger	`BETWEEN` inkluderer både start- og slutværdierne. For eksempel `number_of_orders BETWEEN 1 AND 100` inkluderer kunder, der har afgivet mindst 1 ordre og op til 100 ordrer.

Afgivne ordrer

Navn: orders_placed

Inkluderer kunder, der har afgivet ordrer eller brugt et bestemt beløb i en angivet datoperiode.

Funktionsparametre	`app_id` (valgfrit): Brug denne parameter til at angive, hvilken app der oprettede ordren. Dette omfatter apps som f.eks. Shopify POS, der har app-id'et 129785. `location_id` (valgfrit): Brug denne parameter til at angive, fra hvilken lokation ordren blev afgivet. Du kan finde en lokations id i din Shopify-administrators webadresse, når du navigerer til en lokations oplysninger under Lokationer. `count` (valgfrit): Brug denne parameter til at angive det præcise antal gange, en ordre blev afgivet. `amount` (valgfrit): Brug denne parameter til at angive det præcise beløb, der er brugt på en ordre. `sum_amount` (valgfrit): Brug denne parameter til at angive det beløb, der er brugt på alle ordrer. `date` (valgfrit): Brug denne parameter til at angive en dato for hændelsen.
Operatorer	`MATCHES`: Parameteren er sand. `NOT_MATCHES`: Parameteren er falsk. `IS NULL`: Parameteren findes ikke. `IS NOT NULL`: Parameteren findes. For datoer omfatter de tilgængelige operatorer: Er lig med: `=` Er ikke lig med: `!=` Større end: `>` Mindre end: `<` Mindre end eller lig med: `<=` Større end eller lig med: `>=` Mellem: `BETWEEN`
Værdier
Format	Understøttede formater for `count`, `amount`, og `sum_amount`: Tal: `#` Understøttede formater for `date`: Absolut dato: `YYYY-MM-DD` Eksempler på datoforskydning: 7 dage siden: `-7d` 4 uger siden: `-4w` 3 måneder siden: `-3m` 1 år siden: `-1y` Navngiven dato: I dag: `today` I går: `yesterday` De navngivne datoer er standardværdier og kan ikke ændres.
Eksempel	Angiv, om en ordre er blevet afgivet, ved hjælp af en `MATCHES` eller `NOT_MATCHES` -operator: `orders_placed MATCHES ()` `orders_placed NOT MATCHES ()` Filtrer kunder, der har afgivet mere end 3 ordrer (inklusiv) i de seneste 6 måneder: `orders_placed MATCHES (count >= 3, date >= -6m)` Filtrer kunder, der har brugt mere end 1.000 USD (inklusiv) i de seneste 90 dage: `orders_placed MATCHES (sum_amount >= 1000, date >= -90d)` Filtrer kunder, der har brugt mindre end 100 USD (inklusiv) i de seneste 7 dage: `orders_placed MATCHES (sum_amount <= 100, date >= -7d)` Filtrer kunder, der har brugt mere end 1.000 USD (inklusiv) og afgivet mere end 3 ordrer (inklusiv) siden 1. januar 2023: `orders_placed MATCHES (sum_amount >= 1000, count >= 3, date >= 2023-01-01)` Brug parameteren `date` og operatoren `BETWEEN` til at angive et specifikt datointerval. Du kan udtrykke “mellem 1. januar 2023 og 1. juni 2023 (inklusiv)” på følgende måde: `orders_placed MATCHES (count >= 3, date BETWEEN 2023-01-01 AND 2023-06-01)` Filtrer kunder, der har afgivet en ordre fra enten din lokation “HQ Gift Shop” (1122334455) eller din lokation “Main Street” (6677889900): `orders_placed MATCHES (location_id IN (1122334455,6677889900))` Filtrer kunder, der har brugt over 500 USD i alt fra Shopify POS: `orders_placed MATCHES (app_id = 129785, sum_amount >= 500)`
Bemærkninger	Når du holder markøren over beløbet, vises den valuta, der bruges til at filtrere dine kunder. Når du holder markøren over følgende syntaks: `amount`, `sum_amount` vises beskrivelsen af syntaksen. Fravær af `parameters` betyder, at dit filter inkluderer alle ordrer, der er afgivet gennem tiden.

Forventet forbrugsniveau

NAVN: predicted_spend_tier

Inkluderer kunder, som er inden for det angivne forventede forbrugsniveau. Få mere at vide om forventet forbrugsniveau.

Operatorer	Er lig med: `=` Er ikke lig med: `!=` Findes ikke: `IS NULL` Findes: `IS NOT NULL`
Værdier	`'HIGH'` `'MEDIUM'` `'LOW'`
Format
Eksempel	Inkluder kunder, der er i niveauet `HIGH`: `predicted_spend_tier = 'HIGH'`
Bemærkninger

Status for produktabonnement

Navn: product_subscription_status

Inkluderer kunder, der har den angivne status for produktabonnement.

Operatorer	Er lig med: `=` Er ikke lig med: `!=` Findes ikke: `IS NULL` Findes: `IS NOT NULL`
Værdier	Aktiv: `'SUBSCRIBED'` Kunden har et aktivt produktabonnement. Annulleret: `'CANCELLED'` Kunden har annulleret sit produktabonnement. Udløbet: `'EXPIRED'` Kundens produktabonnement er udløbet. Mislykket: `'FAILED'` Kunden har en mislykket betaling. Aldrig abonneret: `'NEVER_SUBSCRIBED'` Kunden har aldrig abonneret. Sat på pause: `'PAUSED'` Kunden har sat sit produktabonnement på pause.
Format
Eksempel	Inkluder kunder, der har et aktivt produktabonnement: `product_subscription_status = 'SUBSCRIBED'`
Bemærkninger

Købte produkter

Navn: products_purchased

Inkluderer kunder, der har købt det angivne produkt. Derudover kan du inkludere kunder, der har købt produktet i en angiven datoperiode.

Funktionsparametre	`id` (valgfrit): Brug denne parameter til at filtrere efter et bestemt produkt, som en kunde har købt. `quantity` (valgfrit): Brug denne parameter til at angive det antal produkter, der er købt pr. ordre. `sum_quantity` (valgfrit): Brug denne parameter til at angive det antal produkter, der er købt på tværs af alle ordrer. `date` (valgfrit): Brug denne parameter til at angive en dato for hændelsen. `tag` (valgfrit): Brug denne parameter til at angive et produkttag for købte produkter, som du vil filtrere efter.
Operatorer	`MATCHES`: Parameteren er sand. `NOT_MATCHES`: Parameteren er falsk. `IS NULL`: Parameteren findes ikke. `IS NOT NULL`: Parameteren findes. For datoer omfatter de tilgængelige operatorer: Er lig med: `=` Er ikke lig med: `!=` Større end: `>` Mindre end: `<` Mindre end eller lig med: `<=` Større end eller lig med: `>=` Mellem: `BETWEEN`
Værdi
Format	Understøttede formater for `tag`: `streng` (enkeltværdi) Understøttede formater for `id`: `=` (enkeltværdi) `IN` : Et sæt kommaseparerede værdier med et implicit “OR”, omsluttet af parenteser. F.eks.: `(id IN (1012132033639, 2012162031638, 32421429314657))`. Der er en grænse på 500 produkt-id'er i et sæt. Understøttede `dato` -formater: Absolut dato: `YYYY-MM-DD` Eksempler på datoforskydning: 7 dage siden: `-7d` 4 uger siden: `-4w` 3 måneder siden: `-3m` 1 år siden: `-1y` Navngiven dato: `today`, `yesterday` De navngivne datoer er standardværdier og kan ikke ændres. Understøttede formater for `quantity` og `sum_quantity`: Tal: `#`
Eksempel	Angiv, om et produkt er blevet købt, ved hjælp af operatoren `MATCHES` eller `NOT_MATCHES`: `products_purchased MATCHES (id = 2012162031638)` `products_purchased NOT MATCHES (id IN (2012162031638, 1012132033639))` `products_purchased MATCHES (tag = 'red')` Filtrer kunder, der har købt et bestemt produkt siden 1. januar 2022 og indtil i dag: `products_purchased MATCHES (id = 1012132033639, date BETWEEN 2022-01-01 AND today)` Filtrer kunder, der har købt et produkt med tagget `'red'` siden 1. januar 2022 og indtil i dag: `products_purchased MATCHES (tag = 'red', date BETWEEN 2022-01-01 AND today)` Inden for de seneste 30 dage: `products_purchased MATCHES (date >= -30d)` Indtil 1. januar 2022: `products_purchased MATCHES (date <= 2022-01-01)` Brug parameteren `date` og operatoren `BETWEEN` til at angive en bestemt datoperiode. Du kan udtrykke perioden mellem 1. januar 2022 og 1. juni 2022 (inklusive) på følgende måde: `products_purchased MATCHES (id = 1012132033639, date BETWEEN 2022-01-01 AND 2022-06-01)` Filtrer kunder, der for nylig har købt mange produkter med et bestemt tag: `products_purchased MATCHES (tag = 'product_tag', sum_quantity >= 3, date >= -90d)`
Bemærkninger	Når du opretter kundesegmentet ved hjælp af parameteren `id`, kan du vælge produktet ud fra dets navn eller billede på den liste, der vises. Alternativt kan du begynde at skrive produktets titel og derefter vælge det på listen. Det er produkt-id'et, ikke produkttitlen, der angives i koden. Når du holder markøren over produkt-id'et, vises produkttitlen og -billedet. Fravær af begge `date` parametre betyder, at resultaterne filtreres for hele perioden uden en angivet start- eller slutdato. Fravær af parametre betyder, at dit filter inkluderer alle produkter, der er købt gennem tiden.

RFM-gruppe

Navn: rfm_group

Inkluderer kunder baseret på, hvilken RFM-gruppe de er kategoriseret i. Få mere at vide om RFM-kundeanalyse.

Liste over mulige operatorer og værdier for RFM-grupper, inklusive eksempler.
Operatorer	Er lig med: `=` Er ikke lig med: `!=` Findes ikke: `IS NULL` Findes: `IS NOT NULL`
Værdier	Inaktive: `'DORMANT'` I farezonen: `'AT_RISK'` Tidligere loyale: `'PREVIOUSLY_LOYAL'` Kræver opmærksomhed: `'NEEDS_ATTENTION'` Næsten tabt: `'ALMOST_LOST'` Loyale: `'LOYAL'` Lovende: `'PROMISING'` Aktive: `'ACTIVE'` Nye: `'NEW'` Fortalere: `'CHAMPIONS'` Kundeemner: `'PROSPECTS'`
Format
Eksempel	Inkluder kunder i RFM-gruppen Kræver opmærksomhed: `rfm_group = 'NEEDS_ATTENTION'`
Bemærkninger

Status på SMS-abonnement

Navn: sms_subscription_status

Inkluderer kunder baseret på, om de abonnerer på dine marketing-sms-beskeder. Få mere at vide om indsamling af kunders kontaktoplysninger.

Operatorer	Er lig med: `=` Er ikke lig med: `!=` Findes ikke: `IS NULL` Findes: `IS NOT NULL`
Værdier	Tilmeldt: `'SUBSCRIBED'` Kunden er tilmeldt dine marketing-sms-beskeder. Afventende: `'PENDING'` Kunden er ved at tilmelde sig dine marketing-sms-beskeder. Afventer sletning: `'REDACTED'` Kunden afventer sletning på grund af en anmodning om sletning ifølge GDPR. Afmeldt: `'UNSUBSCRIBED'` Kunden har afmeldt sig dine marketing-sms-beskeder. Ikke tilmeldt: `'NOT_SUBSCRIBED'` Kunden har aldrig tilmeldt sig dine marketing-sms-beskeder.
Format
Eksempel	Inkluder kunder, der har tilmeldt sig dine marketing-sms-beskeder: `sms_subscription_status = 'SUBSCRIBED'`
Bemærkninger

Delstater eller provinser

Navn: customer_regions

Inkluderer kunder, der har en adresse i det angivne område i et land. Kunder, der har flere adresser, kan blive inkluderet i mere end ét kundesegment, der bruger dette filter.

Operatorer	Indeholder denne præcise placering: `CONTAINS` Indeholder ikke denne præcise placering: `NOT CONTAINS` Findes ikke: `IS NULL` Findes: `IS NOT NULL`
Værdier	Brug ISO-landekoden sammen med underopdelingskoden ISO 3166-2.
Format
Eksempel	Inkluder kunder, der har en adresse i delstaten New York: `customer_regions CONTAINS 'US-NY'`
Bemærkninger	For at finde et område kan du begynde at skrive navnet på området og derefter vælge den relevante værdi på den liste, der vises.

Tilgodebeviskonti

Navn: store_credit_accounts

Inkluderer kunder, der har en tilgodebevissaldo i din butik.

Funktionsparametre	`balance` (valgfrit): Brug denne parameter til at angive kundens aktuelle saldo på tilgodebeviskontoen. `currency` (valgfrit): Brug denne parameter til at angive valutaen for kundens tilgodebevissaldo. `next_expiry_date` (valgfrit): Brug denne parameter til at angive datoen for det ubenyttede tilgodebevis, der udløber først. `last_credit_date` (valgfrit): Brug denne parameter til at angive datoen for, hvornår kunden sidst modtog et tilgodebevis.
Operatorer	`MATCHES`: Parameteren er sand. `NOT_MATCHES`: Parameteren er falsk. `IS NULL`: Parameteren findes ikke. `IS NOT NULL`: Parameteren findes. For datoer omfatter de tilgængelige operatorer: Er lig med: `=` Er ikke lig med: `!=` Større end: `>` Mindre end: `<` Mindre end eller lig med: `<=` Større end eller lig med: `>=` Mellem: `BETWEEN`
Værdier
Format	Understøttede formater for `currency`: Valutakode: For eksempel `USD` Understøttede formater for `balance`: Tal: `#` Understøttede formater for `next_expiry_date` og `last_credit_date`: Absolutte datoer: `YYY-MM-DD` Eksempler på datoforskydning: For 7 dage siden: `-7d` For 4 uger siden: `-4w` For 3 måneder siden: `-3m` For 1 år siden: `-1y` Navngivne datoer: I dag: `today` I går: `yesterday` De navngivne datoer er standardværdier og kan ikke ændres.
Eksempel	Filtrer kunder, der har en saldo på en tilgodebeviskonto, som er større end eller lig med 1, i en hvilken som helst valuta: `store_credit_accounts MATCHES (balance >= 1)` Filtrer kunder, der har en saldo på en tilgodebeviskonto, som er større end eller lig med 1 USD: `store_credit_accounts MATCHES (balance >= 1, currency: 'USD')` Filtrer kunder med tilgodebevis, der udløber inden for de næste 7 dage: `store_credit_accounts MATCHES (next_expiry_date <= +7d)` Filtrer kunder, der sidst modtog et tilgodebevis for mere end 1 måned siden, men som stadig har en saldo, der kan bruges: `store_credit_accounts MATCHES (last_credit_date <= -1m, balance >= 1)`
Bemærkninger	Kunder har en tilgodebeviskonto, hvis du nogensinde har udstedt et tilgodebevis til dem. En kundes tilgodebevissaldo kan være større end eller lig med 0. Tilgodebeviskonti er specifikke for en valuta. Hvis du ikke inkluderer en `currency` parameter i dit segment, returnerer dit filter alle tilgodebeviskonti uanset valutatype. En kunde kan have 0 til mange tilgodebeviskonti afhængigt af, hvor mange valutaer du understøtter. Hvis du f.eks. udsteder et tilgodebevis til en kunde i både CAD og USD, har kunden 2 tilgodebeviskonti.

Hændelser i butikslayout

Navn: storefront.EVENT

Inkluderer kunder baseret på hændelser i butikslayout. Understøttede hændelser (EVENT) omfatter følgende:

Produkt vist: product_viewed
Kollektion vist: collection_viewed

Funktionsparametre	`id` (valgfrit): Brug denne parameter til at angive de produkter eller kollektioner, du vil filtrere efter. `date` (valgfrit): Brug denne parameter til at angive en dato for hændelsen. `count` (valgfrit): Brug denne parameter til at angive det præcise antal gange, et produkt eller en kollektion er blevet vist. Parametre, der er specifikke for produkthændelser: `tag` (valgfrit): Brug denne parameter til at angive det produkttag, du vil filtrere efter. Dette fungerer på samme måde som at filtrere efter alle produkt-id'er med det pågældende tag.
Operatorer	`MATCHES`: Parameteren er sand. `NOT_MATCHES`: Parameteren er falsk. `IS NULL`: Parameteren findes ikke. `IS NOT NULL`: Parameteren findes. For datoer omfatter de tilgængelige operatorer: Er lig med: `=` Er ikke lig med: `!=` Større end: `>` Mindre end: `<` Mindre end eller lig med: `<=` Større end eller lig med: `>=` Mellem: `BETWEEN`
Værdi
Format	Understøttede formater for `id`: `=` (enkeltværdi) `IN` : Et sæt kommaseparerede værdier med et implicit “OR”, omsluttet af parenteser. F.eks.: `(id IN (1012132033639, 2012162031638, 32421429314657))`. Der er en grænse på 500 produkt- eller kollektions-id'er i et sæt. Understøttede formater for `tag`: `streng` (enkeltværdi) Understøttede `dato` formater: Absolut dato: `YYYY-MM-DD` Eksempler på datoforskydning: 7 dage siden: `-7d` 4 uger siden: `-4w` For 3 måneder siden: `-3m` 1 år siden: `-1y` Navngivne datoer: I dag: `today` I går: `yesterday` Hændelser i butikslayout er tilgængelige for de seneste 26 måneder, og data starter fra maj 2023. De navngivne datoer er standardværdier og kan ikke ændres. Brug en datoforskydning til tilpassede datoer.
Eksempel	Angiv, om en hændelse i butikslayoutet er sket, ved hjælp af en `MATCHES`- eller `NOT_MATCHES`-operator: `storefront.product_viewed MATCHES()` `storefront.collection_viewed NOT MATCHES ()` Brug parameteret `id` til at angive de produkter, du vil filtrere efter: `storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638)` `storefront.collection_viewed MATCHES (id IN (2012162031638, 456, 789))` Brug parameteret `tag` til at angive de produkttags, du vil filtrere efter: `storefront.product_viewed MATCHES (tag CONTAINS 'jeans')` Brug parameteret `date` og operatoren `>=` til at angive en startdato for en hændelse i butikslayoutet: `storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= 2023-04-03)` `storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= -30d)` Brug parameteret `date` og operatoren `<=` til at angive en slutdato for en hændelse i butikslayoutet: `storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date <= 2023-04-30)` `storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date <= -7d)` Brug parameteret `date` og operatoren `BETWEEN` til at angive både en start- og slutdato for en hændelse i butikslayoutet: `storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date BETWEEN 2023-04-03 AND 2023-04-30)` `storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date BETWEEN -90d AND -30d)` Filtrer kunder, der har set et bestemt produkt inden for de seneste 30 dage: `storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= -30d)` Filtrer kunder, der har set en bestemt kollektion siden 1. januar 2023 og indtil i dag: `storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date BETWEEN 2023-01-01 AND today)`
Bemærkninger	Når du opretter kundesegmentet ved hjælp af parameteret `id`, kan du vælge produktet eller kollektionen ud fra dets navn eller billede på den liste, der vises. Du kan også begynde at skrive titlen på produktet eller kollektionen og derefter vælge det/den fra listen. Det er produktets eller kollektionens id, ikke titlen, der angives i koden. Når du holder markøren over id'et, vises produktets eller kollektionens titel og billede. Kollektioner bruger det billede, der er gemt som kollektionens miniaturebillede, hvor det er relevant. Hvis ikke, vises der en generisk billedpladsholder. På grund af dataopbevaring betyder fraværet af `date`-parametre, at resultaterne filtreres for de seneste 26 måneder uden en angivet start- eller slutdato. Hvis `id` mangler, betyder det, at dit filter inkluderer alle produkter.