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Shopify-basierte Kundensegmentfilter

Verwende diesen Referenzleitfaden, um die Filternamen, Operatoren und Werte zu verstehen, die zum Erstellen von Kundensegmenten verwendet werden, die auf den Shopify-Standardfiltern basieren.

Auf dieser Seite

Datum des abgebrochenen Checkouts

Name: abandoned_checkout_date

Enthält Kund:innen basierend auf dem Datum ihres letzten abgebrochenen Checkouts.

Operatoren Genau am Datum: =
Nicht am Datum: !=
Am oder vor dem Datum: <=
Vor dem Datum: <
Ab dem Datum: >=
Nach dem Datum: >
Zwischen Daten: BETWEEN {date1} AND {date2}
Nicht vorhanden: IS NULL
Vorhanden: IS NOT NULL







Werte
Format Absolutes Datum: YYYY-MM-DD
Beispiele für Datumsversatz: -4w, -10y
Benanntes Datum:
  • Heute: = today
  • Gestern: = yesterday
Die benannten Daten sind Standardwerte und können nicht geändert werden. Verwende für benutzerdefinierte Daten einen Datumsversatz.

Beispiel Kund:innen einschließen, die ihren Checkout in der letzten Woche abgebrochen haben:
abandoned_checkout_date >= -7d

Kund:innen einschließen, die ihren Checkout in den letzten acht Monaten abgebrochen haben:
abandoned_checkout_date > -8m



HinweiseDatumswerte basieren auf ganzen Tagen und hängen von der Zeitzone deines Shops ab.

Jahrestag

Name: anniversary

Enthält Kund:innen nach dem Datum des Ereignisses, das mit dem Datumsparameter verknüpft ist.

Funktionsparameter Gib das Ereignis an, nach dem du filtern möchtest. Beispiel: 'metafields.facts.birth_date'
Operatoren IS NULL: Parameter ist nicht vorhanden.
IS NOT NULL: Parameter ist vorhanden.

Für Daten sind die verfügbaren Operatoren:
Ist gleich: =
Ist nicht gleich: !=
Zwischen: BETWEEN





Werte date
Format Absolutes Datum: YYYY-MM-DD
Beispiele für Datumsversatz: +4w, +3m
Benannte Daten oder Bereiche:
  • Heute: = today
  • In den nächsten 7 Tagen: BETWEEN today AND +7d
  • In den nächsten 30 Tagen: BETWEEN today AND +30d


Beispiel Kund:innen mit einem Geburtstag in den nächsten 30 Tagen einschließen:
anniversary ('metafields.facts.birth_date') BETWEEN today AND +30d
Hinweise

Ausgegebener Betrag

Name: amount_spent

Enthält Kund:innen basierend auf dem Geldbetrag, den sie in deinem Shop ausgegeben haben.

Operatoren Ist gleich: =
Ist nicht gleich: !=
Größer als: >
Kleiner als: <
Kleiner oder gleich: <=
Größer oder gleich: >=
Zwischen: BETWEEN





Werte
Format Zahlenbereich: # AND #
Zahl: #
Dezimalzahl: Der Punkt (.) wird als Dezimaltrennzeichen verwendet.
Tausendertrennzeichen, wie Kommas oder Leerzeichen, werden nicht akzeptiert.
Sprachspezifisch formatierte Zahlen werden nicht akzeptiert.



Beispiel Kund:innen einschließen, die zwischen 1 und 999.99 in deinem Shop ausgegeben haben:
amount_spent BETWEEN 1 AND 999.99
Hinweise
  • Die verwendete Währung basiert auf der für deinen Shop ausgewählten Währung. Gib nicht durch die Eingabe eines Währungssymbols an, welche Währung verwendet wird.
  • BETWEEN schließt sowohl den Start- als auch den Endwert ein. Beispiel: amount_spent BETWEEN 1 AND 100 schließt Kund:innen ein, die mindestens 1 und höchstens 100 ausgegeben haben.

Städte

Name: customer_cities

Enthält Kund:innen, die eine Adresse in der angegebenen Stadt haben. Kund:innen mit mehreren Adressen können in mehr als einem Kundensegment enthalten sein, das diesen Filter verwendet.

Operatoren Enthält genau diese Stadt: CONTAINS
Enthält diese Stadt nicht: NOT CONTAINS
Nicht vorhanden: IS NULL
Vorhanden: IS NOT NULL


Werte
Format countryCode-regionCode-cityCode
Beispiel Kund:innen einschließen, die eine Adresse in New York City haben:
customer_cities CONTAINS 'US-NY-NewYorkCity'
Hinweise Um eine Stadt zu finden, kannst du mit der Eingabe des Stadtnamens beginnen und dann den entsprechenden Wert aus der angezeigten Liste auswählen.

Unternehmen

Name: companies

Umfasst Kund:innen von Unternehmen, die als B2B-Kund:innen konfiguriert wurden.

Operatoren Enthält genau diese Unternehmens-ID: CONTAINS
Enthält nicht genau diese Unternehmens-ID: NOT CONTAINS
Nicht vorhanden: IS NULL
Vorhanden: IS NOT NULL


WerteUnternehmens-ID
Format
Beispiel Ist B2B-Kund:in:
companies IS NOT NULL
Ist keine:r B2B-Kund:in:
companies IS NULL
Umfasst Kund:innen, die einem bestimmten Unternehmen zugeordnet sind:
companies CONTAINS 3778915041302






Hinweise
  • Wenn du das Kundensegment erstellst, kannst du das Unternehmen anhand seines Namens aus der angezeigten Liste auswählen. Alternativ kannst du den Namen des Unternehmens eintippen und es dann aus der Liste auswählen.
  • In den Code wird die Unternehmens-ID und nicht der Unternehmensname eingegeben. Wenn du mit dem Cursor über die Unternehmens-ID fährst, wird der Unternehmensname angezeigt.

Länder oder Regionen

Name: customer_countries

Umfasst Kund:innen, die eine Adresse in dem angegebenen Land oder der angegebenen Region haben. Kund:innen mit mehreren Adressen können in mehr als einem Kundensegment enthalten sein, das diesen Filter verwendet.

Operatoren Enthält genau diesen Standort: CONTAINS
Enthält nicht genau diesen Standort: NOT CONTAINS
Nicht vorhanden: IS NULL
Vorhanden: IS NOT NULL


Werte Verwende den aus zwei Buchstaben bestehenden ISO-Ländercode.
Format
Beispiel Kund:innen mit einer Adresse in den Vereinigten Staaten einschließen:
customer_countries CONTAINS 'US'
Hinweise Um ein Land zu finden, kannst du den Namen des Landes eintippen und dann den entsprechenden Wert aus der angezeigten Liste auswählen.

Erstellt von App-ID

Name: created_by_app_id

Umfasst Kund:innen, die von der angegebenen App erstellt wurden.

Operatoren Ist gleich: =
Ist nicht gleich: !=
WerteDie ID der App, nach der segmentiert werden soll.
FormatApp-ID
Beispiel Kund:innen einschließen, die im Shopify-Adminbereich erstellt wurden:
created_by_app_id = 1830279
Hinweise
  • Wenn du das Kundensegment erstellst, kannst du eine App anhand ihres Namens aus der angezeigten Liste auswählen. Alternativ kannst du den Namen der App eintippen und sie dann aus der Liste auswählen.
  • In den Code wird die App-ID und nicht der App-Name eingegeben. Wenn du mit dem Cursor über die App-ID fährst, wird der App-Name angezeigt.

Kundenkonto-Status

Name: customer_account_status

Umfasst die Kund:innen, die den angegebenen Kundenkonto-Status haben.

Operatoren Ist gleich: =
Ist nicht gleich: !=
Werte Abgelehnt: 'DECLINED' Der/Die Kund:in wurde eingeladen, ein Konto zu erstellen, hat die Einladung aber abgelehnt.
Deaktiviert: 'DISABLED' Der/Die Kund:in hat kein Konto erstellt oder dein Shop verwendet die neuen Kundenkonten.
Aktiviert: 'ENABLED' Der/Die Kund:in hat ein Konto erstellt.
Eingeladen: 'INVITED' Der/Die Kund:in wurde eingeladen, ein Konto zu erstellen, hat die Einladung aber noch nicht angenommen oder abgelehnt.


Format
Beispiel Kund:innen einschließen, die eingeladen wurden, ein Konto zu erstellen, die Einladung aber abgelehnt haben:
customer_account_status = 'DECLINED'
Hinweise

Hinzufügedatum von Kund:innen

Name: customer_added_date

Umfasst Kund:innen basierend auf dem Datum, an dem sie zu deinem Shop hinzugefügt wurden.

Operatoren Genau am Datum: =
Nicht am Datum: !=
Am oder vor dem Datum: <=
Vor dem Datum: <
Ab dem Datum: >=
Nach dem Datum: >
Zwischen Daten: BETWEEN {date1} AND {date2}





Werte
Format Absolutes Datum: YYYY-MM-DD
Beispiele für Datumsversatz: -4w, -10y
Benanntes Datum:
  • Heute: = today
  • Gestern: = yesterday
Die benannten Daten sind Standardwerte und können nicht geändert werden. Verwende für benutzerdefinierte Daten einen Datumsversatz.

Beispiel Kund:innen einschließen, die innerhalb der letzten Woche hinzugefügt wurden:
customer_added_date >= -7d

Kund:innen einschließen, die innerhalb der letzten acht Monate hinzugefügt wurden:
customer_added_date > -8m

Kund:innen einschließen, die in einem bestimmten Zeitraum hinzugefügt wurden:
customer_added_date BETWEEN 2022-12-01 AND 2022-12-31






Hinweise Datumswerte basieren auf ganzen Tagen und hängen von der Zeitzone deines Shops ab.

E-Mail-Domain von Kund:innen

Name: customer_email_domain

Umfasst Kund:innen, deren E-Mail-Adresse zur angegebenen Domain gehört. Der Domain-Name ist der Teil der E-Mail-Adresse nach dem @-Symbol, zum Beispiel: gmail.com.

Operatoren Ist gleich: =
Ist nicht gleich: !=
Nicht vorhanden: IS NULL
Vorhanden: IS NOT NULL


Werte Die folgenden Domain-Namen werden als Vorschläge angeboten. Du bist nicht auf diese Domain-Namen beschränkt. Du kannst alle anderen gültigen Domain-Namen manuell eingeben:
  • Gmail: 'gmail.com'
  • Yahoo: 'yahoo.com' oder 'yahoo.ca'
  • Hotmail: 'hotmail.com'
  • AOL: 'aol.com'
  • MSN: 'msn.com'
  • Live: 'live.com'
  • Outlook: 'outlook.com'
Format
Beispiel Kund:innen einschließen, deren E-Mail-Domain shopify.com lautet:
customer_email_domain = 'shopify.com'
Hinweise

Sprache der Kund:innen

Name: customer_language

Umfasst Kund:innen basierend auf der Sprache, die der/die Kund:in für die Kommunikation mit deinem Shop verwendet.

Operatoren Ist gleich: =
Ist nicht gleich: !=
Nicht vorhanden: IS NULL
Vorhanden: IS NOT NULL


Werte Verwende den aus zwei Buchstaben bestehenden Sprachcode nach ISO 639-1.
Format Die folgenden Werte sind Beispiele für einige gängige ISO-Sprachcodes. Deine Daten sind nicht auf diese Sprachcodes beschränkt. Du kannst alle anderen gültigen Sprachcodes manuell eingeben, aber die Werte, die dir im Editor als Vorschläge angeboten werden, sind die einzigen, die in deinen Kundendaten verfügbar sind.
  • Englisch: 'en'
  • Französisch: 'fr'
  • Spanisch: 'es'
  • Deutsch: 'de'
  • Italienisch: 'it'
  • Japanisch: 'ja'
  • Russisch: 'ru'
Beispiel Kund:innen einschließen, die mit deinem Shop auf Englisch kommunizieren:
customer_language = 'en'

Kund:innen ausschließen, die mit deinem Shop auf kanadischem Englisch kommunizieren:
customer_language != 'en-CA'



Hinweise
  • Du kannst dem Wert den ISO-Code des Gebietsschemas hinzufügen, um einen Dialekt für diese Sprache anzugeben. Du kannst zum Beispiel 'en-US' für die Vereinigten Staaten und 'en-GB' für das Vereinigte Königreich verwenden, oder 'pt-PT' für Portugal und 'pt-BR' für Brasilien.
  • Der Filterwert fungiert als Platzhalter, wenn nur das Sprachpräfix angegeben wird. Wenn der Filterwert beispielsweise 'en'ist, enthalten deine Ergebnisse Kund:innen mit der Spracheinstellung 'en' und Kund:innen mit der Spracheinstellung 'en-GB', 'en-CA', und so weiter.

Kunden-Tags

Name: customer_tags

Schließt Kund:innen basierend auf ihren Tags ein.

Operatoren Enthält genau diesen Tag: CONTAINS
Enthält genau diesen Tag nicht: NOT CONTAINS
Nicht vorhanden: IS NULL
Vorhanden: IS NOT NULL


WerteDer Name eines Kunden-Tags.
Format
Beispiel Kund:innen mit dem Tag „GoldStatus“ einschließen:
customer_tags CONTAINS 'GoldStatus'
Hinweise Bei Tags wird nicht zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden.
Mehr über Tags und ihre Besonderheiten erfahren.

Kund:innen in einem bestimmten Umkreis

Name: customer_within_distance

Schließt Kund:innen ein, die sich innerhalb einer angegebenen Entfernung von einem gespeicherten Standort befinden.

Funktionsparameter Du kannst nur einen Entfernungsparameter für jeden Filter verwenden.
coordinates (erforderlich): Verwende diesen Parameter, um den Pin-Standort anzugeben, den du zur Erstellung deines Segments verwenden möchtest.
distance_km (erforderlich): Verwende diesen Parameter, um den Entfernungsradius anzugeben, in dem du nach Kund:innen suchen möchtest.
distance_mi (erforderlich): Verwende diesen Parameter, um den Entfernungsradius anzugeben, in dem du nach Kund:innen suchen möchtest.




Operatoren MATCHES: Der Parameter ist „true“.
NOT_MATCHES: Der Parameter ist „false“.
IS NULL: Parameter ist nicht vorhanden.
IS NOT NULL: Der Parameter ist vorhanden.






Wert
Format Unterstütztes Format für coordinates:
  • Zahl (Breitengrad), Zahl (Längengrad)

    • Unterstütztes Format für Koordinaten (Breitengrad, Längengrad):
  • Zahl: #

    • Unterstütztes Format für distance_mi, distance_km:
  • Zahl: #




    • Beispiel Dieser Filter erfordert Koordinaten und einen Entfernungsparameter, um gültig zu sein.

    Kund:innen filtern, die eine Adresse innerhalb von 10 Meilen von den Koordinaten (45.419190, -75.696727) haben:
    customer_within_distance MATCHES (coordinates = (45.419190, -75.696727), distance_mi = 10 )

    Der Filter kann in Verbindung mit anderen Filtern verwendet werden, um deine Kundenliste noch weiter einzugrenzen. Zum Beispiel:
    Kund:innen filtern, die eine Adresse innerhalb von 20 Kilometern von den Koordinaten (43.634,-79.412) haben und mindestens eine Bestellung aufgegeben haben:
    customer_within_distance MATCHES (coordinates = (43.634,-79.412), distance_km = 20 ) AND number_of_orders > 0






    Hinweise
    • Shopify Segmentation wandelt deine gespeicherten Standorte automatisch in ein Koordinatenpaar um und zeigt sie bei der Verwendung dieses Filters als auswählbare Werte an.
    • Wenn dein Shop gespeicherte Standorte hat, übersetzt Shopify Magic das Koordinatenpaar in der Magic-Übersetzung automatisch in deinen Standortnamen. Zum Beispiel: „Kund:innen, die eine Adresse innerhalb von 10 Meilen vom Standort 'Salt Lake City Store' haben.“

    E-Mail-Ereignisse

    Name: shopify_email.EVENT

    Schließt Kund:innen basierend auf ausgewählten E-Mail-Ereignissen ein. Zu den unterstützten Ereignissen (EVENT) gehören die folgenden:

    • Unzustellbar: bounced
    • Geklickt: clicked
    • Zugestellt: delivered
    • Als Spam markiert: marked_as_spam
    • Geöffnet: opened
    • Abgemeldet: unsubscribed
    Funktionsparameter activity_id (optional): Verwende diesen Parameter, um die ID der Marketingaktivität auszuwählen, nach der du filtern möchtest.
    count (optional): Verwende diesen Parameter, um anzugeben, wie oft ein E-Mail-Ereignis aufgetreten ist.
    date (optional): Verwende diesen Parameter, um das Datum des Ereignisses anzugeben.



    Operatoren MATCHES: Wird verwendet, wenn das Ereignis stattgefunden hat.
    NOT_MATCHES: Wird verwendet, wenn das Ereignis nicht stattgefunden hat.
    IS NULL: Parameter ist nicht vorhanden.
    IS NOT NULL: Parameter ist vorhanden.

    Für Daten sind die verfügbaren Operatoren:
    Ist gleich: =
    Ist nicht gleich: !=
    Größer als: >
    Kleiner als: <
    Kleiner oder gleich: <=
    Größer oder gleich: >=
    Zwischen: BETWEEN











    Wert
    FormatUnterstützte Formate für activity_id:
  • = (einzelner Wert)
  • IN : Eine Menge von kommagetrennten Werten mit implizitem „OR“, in Klammern eingeschlossen. Zum Beispiel: (activity_id IN (1, 2, 3)). Pro Menge gilt ein Limit von 500 Aktivitäts-IDs.

    Unterstützte Datumsformate für date:
  • Absolutes Datum: YYYY-MM-DD
  • Beispiele für Datums-Offsets:
    • Vor 7 Tagen: -7d
    • Vor 4 Wochen: -4w
    • Vor 3 Monaten: -3m
    • Vor 1 Jahr: -1y
    • Benanntes Datum: today, yesterday


    • Die benannten Daten sind Standardwerte und können nicht geändert werden. Verwende für benutzerdefinierte Daten einen Datums-Offset.

    E-Mail-Ereignisse sind für die letzten 26 Monate verfügbar, mit Daten ab März 2022.

    Unterstützte Formate für count:
  • Zahl: #











    • Beispiel Gib mit einem MATCHES- oder NOT MATCHES-Operator an, ob ein E-Mail-Ereignis stattgefunden hat:
    shopify_email.opened MATCHES (activity_id = 135195754518)
    shopify_email.opened NOT MATCHES (activity_id = 135195754518)

    Verwende den Parameter activity_id, um die ID der Marketingaktivität anzugeben, nach der du filtern möchtest:
    shopify_email.delivered MATCHES (activity_id = 135195754518)

    Verwende den Parameter date und den Operator >=, um ein Startdatum für ein E-Mail-Ereignis anzugeben:
    shopify_email.delivered NOT MATCHES (activity_id = 135195754518, date >= 2022-01-01)

    Verwende den Parameter date und den Operator <=, um ein Enddatum für ein E-Mail-Ereignis anzugeben:
    shopify_email.delivered MATCHES (activity_id = 135195754518, date <= 2022-01-01)

    Verwende den Parameter date und den Operator BETWEEN, um sowohl ein Start- als auch ein Enddatum für ein E-Mail-Ereignis anzugeben:
    shopify_email.bounced NOT MATCHES (activity_id = 135195754518, date BETWEEN -12m AND today)













    Hinweise
    • Wenn du ein Kundensegment mit dem Parameter activity_id erstellst, kannst du die Marketingaktivität anhand ihres Namens aus der angezeigten Liste auswählen.
    • Aufgrund der Datenaufbewahrung bedeutet das Fehlen von date-Parametern, dass die Ergebnisse für die letzten 26 Monate gefiltert werden, ohne festgelegtes Start- oder Enddatum.
    • Das Fehlen von activity_id bedeutet, dass dein Filter alle Shopify-E-Mail-Aktivitäten enthält.

    Status des E-Mail-Abonnements

    Name: email_subscription_status

    Schließt Kund:innen basierend darauf ein, ob sie deine Marketing-E-Mails abonniert haben.

    Operatoren Ist gleich: =
    Ist nicht gleich: !=
    Nicht vorhanden: IS NULL
    Vorhanden: IS NOT NULL


    Werte Nicht abonniert: 'NOT_SUBSCRIBED' Die Kund:in hat deine Marketing-E-Mails nicht abonniert.
    Abonniert: 'SUBSCRIBED' Die Kund:in hat deine Marketing-E-Mails abonniert.
    Ausstehend: 'PENDING' Die Kund:in ist dabei, deine Marketing-E-Mails zu abonnieren.
    Ungültig: 'INVALID' Der Marketing-Status der E-Mail-Adresse der Kund:in ist ungültig.
    Abgemeldet: 'UNSUBSCRIBED' Die Kund:in hat sich von deinen Marketing-E-Mails abgemeldet.
    Geschwärzt: 'REDACTED' Die E-Mail-Adresse der Kund:in wurde geschwärzt.




    Format
    Beispiel Kund:innen einschließen, die dein E-Mail-Marketing abonniert haben:
    email_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
    Hinweise

    Datum der ersten Bestellung

    Name: first_order_date

    Schließt Kund:innen ein, die ihre erste Bestellung am angegebenen Datum aufgegeben haben.

    Operatoren Genau am Datum: =
    Nicht am Datum: !=
    Am oder vor dem Datum: <=
    Vor dem Datum: <
    Ab dem Datum: >=
    Nach dem Datum: >
    Zwischen Daten: BETWEEN {date1} AND {date2}
    Nicht vorhanden: IS NULL
    Vorhanden: IS NOT NULL







    Werte
    Format Absolutes Datum: YYYY-MM-DD
    Beispiele für Datumsversatz: -4w, -10y
    Benanntes Datum:
    • Heute: = today
    • Gestern: = yesterday
    Die benannten Daten sind Standardwerte und können nicht geändert werden. Verwende für benutzerdefinierte Daten einen Datumsversatz.

    Beispiel Kund:innen einschließen, deren erste Bestellung seit letzter Woche aufgegeben wurde:
    first_order_date >= -7d

    Kund:innen einschließen, deren erste Bestellung vor acht Monaten oder später aufgegeben wurde:
    first_order_date > -8m



    Hinweise Datumswerte basieren auf ganzen Tagen und hängen von der Zeitzone deines Shops ab.

    Datum der letzten Bestellung

    Name: last_order_date

    Schließt Kund:innen ein, die ihre letzte Bestellung am angegebenen Datum aufgegeben haben.

    Operatoren Genau am Datum: =
    Nicht am Datum: !=
    Am oder vor dem Datum: <=
    Vor dem Datum: <
    Ab dem Datum: >=
    Nach dem Datum: >
    Zwischen Daten: BETWEEN {date1} AND {date2}
    Nicht vorhanden: IS NULL
    Vorhanden: IS NOT NULL







    Werte
    Format Absolutes Datum: YYYY-MM-DD
    Beispiele für Datumsversatz: -4w, -10y
    Benanntes Datum:
    • Heute: = today
    • Gestern: = yesterday
    Die benannten Daten sind Standardwerte und können nicht geändert werden. Verwende für benutzerdefinierte Daten einen Datumsversatz.

    Beispiel Kund:innen einschließen, deren letzte Bestellung seit letzter Woche aufgegeben wurde:
    last_order_date >= -7d

    Kund:innen einschließen, deren letzte Bestellung vor acht Monaten oder später aufgegeben wurde:
    last_order_date > -8m



    Hinweise Datumswerte basieren auf ganzen Tagen und hängen von der Zeitzone deines Shops ab.

    Anzahl der Bestellungen

    Name: number_of_orders

    Schließt Kund:innen basierend auf der Anzahl der Bestellungen ein, die sie in deinem Shop aufgegeben haben.

    Operatoren Ist gleich: =
    Ist nicht gleich: !=
    Größer als: >
    Kleiner als: <
    Kleiner oder gleich: <=
    Größer oder gleich: >=
    Zwischen: BETWEEN





    WerteDer von dir eingegebene Wert muss eine ganze Zahl sein.
    Format Zahlenbereich: # AND #
    Zahl: #
    Beispiel Kund:innen einschließen, die mehr als 10 Bestellungen aufgegeben haben:
    number_of_orders > 10
    Hinweise BETWEEN schließt sowohl den Start- als auch den Endwert ein. Beispiel: number_of_orders BETWEEN 1 AND 100 schließt Kund:innen ein, die mindestens 1 Bestellung und bis zu 100 Bestellungen aufgegeben haben.

    Aufgegebene Bestellungen

    Name: orders_placed

    Schließt Kund:innen ein, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums Bestellungen aufgegeben oder einen bestimmten Betrag ausgegeben haben.

    Funktionsparameter app_id (optional): Verwende diesen Parameter, um anzugeben, welche App die Bestellung erstellt hat. Dazu gehören Apps wie Shopify POS, die die App-ID 129785 hat.
    location_id (optional): Verwende diesen Parameter, um anzugeben, von welchem Standort aus die Bestellung aufgegeben wurde. Die ID eines Standorts findest du in der URL deines Shopify-Admins, wenn du in Locations zu den Details eines Standorts navigierst.
    count (optional): Verwende diesen Parameter, um anzugeben, wie oft genau eine Bestellung aufgegeben wurde.
    amount (optional): Verwende diesen Parameter, um den genauen Betrag anzugeben, der für eine Bestellung ausgegeben wurde.
    sum_amount (optional): Verwende diesen Parameter, um den für alle Bestellungen ausgegebenen Betrag anzugeben.
    date (optional): Verwende diesen Parameter, um ein Datum für das Ereignis anzugeben.






    Operatoren MATCHES: Der Parameter ist „true“.
    NOT_MATCHES: Der Parameter ist „false“.
    IS NULL: Parameter ist nicht vorhanden.
    IS NOT NULL: Parameter ist vorhanden.

    Für Daten sind die verfügbaren Operatoren:
    Ist gleich: =
    Ist nicht gleich: !=
    Größer als: >
    Kleiner als: <
    Kleiner oder gleich: <=
    Größer oder gleich: >=
    Zwischen: BETWEEN











    Werte
    Format Unterstützte Formate für count, amountund sum_amount:
    Zahl: #

    Unterstützte Formate für date:
    Absolutes Datum: YYYY-MM-DD
    Beispiele für Datums-Offsets:
    • Vor 7 Tagen: -7d
    • Vor 4 Wochen: -4w
    • Vor 3 Monaten: -3m
    • Vor 1 Jahr: -1y
    Benanntes Datum:
    • Heute: today
    • Gestern: yesterday
    Die benannten Daten sind Standardwerte und können nicht geändert werden.




    Beispiel Gib mit einem MATCHES oder NOT_MATCHES -Operator an, ob eine Bestellung aufgegeben wurde:
    orders_placed MATCHES ()
    orders_placed NOT MATCHES ()

    Nach Kund:innen filtern, die in den letzten 6 Monaten mehr als 3 Bestellungen (einschließlich) aufgegeben haben:
    orders_placed MATCHES (count >= 3, date >= -6m)

    Nach Kund:innen filtern, die in den letzten 90 Tagen mehr als 1.000 USD (einschließlich) ausgegeben haben:
    orders_placed MATCHES (sum_amount >= 1000, date >= -90d)

    Nach Kund:innen filtern, die in den letzten 7 Tagen weniger als 100 USD (einschließlich) ausgegeben haben:
    orders_placed MATCHES (sum_amount <= 100, date >= -7d)

    Nach Kund:innen filtern, die seit dem 1. Januar 2023 mehr als 1.000 USD (einschließlich) ausgegeben und mehr als 3 Bestellungen (einschließlich) aufgegeben haben:
    orders_placed MATCHES (sum_amount >= 1000, count >= 3, date >= 2023-01-01)

    Verwende den Parameter date und den Operator BETWEEN , um einen bestimmten Datumsbereich anzugeben. Du kannst den Zeitraum zwischen dem 1. Januar 2023 und dem 1. Juni 2023 (einschließlich) wie folgt ausdrücken:
    orders_placed MATCHES (count >= 3, date BETWEEN 2023-01-01 AND 2023-06-01)

    Nach Kund:innen filtern, die eine Bestellung entweder von deinem Standort „HQ Gift Shop“ (1122334455) oder deinem Standort „Main Street“ (6677889900) aus aufgegeben haben:
    orders_placed MATCHES (location_id IN (1122334455,6677889900))

    Nach Kund:innen filtern, die insgesamt über 500 USD über Shopify POS ausgegeben haben:
    orders_placed MATCHES (app_id = 129785, sum_amount >= 500)






















    Hinweise
    • Wenn du mit dem Cursor über den Betrag fährst, wird die Währung angezeigt, die zum Filtern deiner Kund:innen verwendet wird.
    • Wenn du mit dem Cursor über die folgende Syntax fährst:
      amount, sum_amount wird die Beschreibung der Syntax angezeigt.
    • Das Fehlen von parameters bedeutet, dass dein Filter alle Bestellungen aus dem gesamten Zeitraum umfasst.

    Prognostizierte Ausgabenstufe

    NAME: predicted_spend_tier

    Umfasst Kund:innen, die sich in der angegebenen prognostizierten Ausgabenstufe befinden. Erfahre mehr über die prognostizierte Ausgabenstufe.

    Operatoren Ist gleich: =
    Ist nicht gleich: !=
    Nicht vorhanden: IS NULL
    Vorhanden: IS NOT NULL


    Werte 'HIGH'
    'MEDIUM'
    'LOW'



    Format
    Beispiel Kund:innen der Stufe HIGH einschließen:
    predicted_spend_tier = 'HIGH'
    Hinweise

    Produktabonnementstatus

    Name: product_subscription_status

    Umfasst Kund:innen mit dem angegebenen Status für Produktabonnements.

    Operatoren Ist gleich: =
    Ist nicht gleich: !=
    Nicht vorhanden: IS NULL
    Vorhanden: IS NOT NULL


    Werte Aktiv: 'SUBSCRIBED' Der:die Kund:in hat ein aktives Produktabonnement.
    Gekündigt: 'CANCELLED' Der:die Kund:in hat das Produktabonnement gekündigt.
    Abgelaufen: 'EXPIRED' Das Produktabonnement des:der Kund:in ist abgelaufen.
    Fehlgeschlagen: 'FAILED' Beim Kunden bzw. bei der Kundin ist eine Zahlung fehlgeschlagen.
    Nie abonniert: 'NEVER_SUBSCRIBED' Der:die Kund:in hat nie ein Abonnement abgeschlossen.
    Pausiert: 'PAUSED' Der:die Kund:in hat das Produktabonnement pausiert.




    Format
    Beispiel Kund:innen mit einem aktiven Produktabonnement einschließen:
    product_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
    Hinweise

    Gekaufte Produkte

    Name: products_purchased

    Umfasst Kund:innen, die das angegebene Produkt gekauft haben. Darüber hinaus kannst du Kund:innen einschließen, die das Produkt innerhalb eines bestimmten Zeitraums gekauft haben.

    Funktionsparameter id (optional): Verwende diesen Parameter, um das gekaufte Produkt anzugeben, nach dem gefiltert werden soll.
    quantity (optional): Verwende diesen Parameter, um die Anzahl der pro Bestellung gekauften Produkte anzugeben.
    sum_quantity (optional): Verwende diesen Parameter, um die Anzahl der über alle Bestellungen hinweg gekauften Produkte anzugeben.
    date (optional): Verwende diesen Parameter, um ein Datum für das Ereignis anzugeben.
    tag (optional): Verwende diesen Parameter, um einen Produkt-Tag für gekaufte Produkte anzugeben, nach dem gefiltert werden soll.



    Operatoren MATCHES: Der Parameter ist wahr.
    NOT_MATCHES: Der Parameter ist falsch.
    IS NULL: Der Parameter ist nicht vorhanden.
    IS NOT NULL: Parameter ist vorhanden.

    Für Datumsangaben sind die folgenden Operatoren verfügbar:
    Ist gleich: =
    Ist nicht gleich: !=
    Größer als: >
    Kleiner als: <
    Kleiner oder gleich: <=
    Größer oder gleich: >=
    Zwischen: BETWEEN











    Wert
    Format Unterstützte Formate für Tag:
    String (einzelner Wert)

    Unterstützte Formate für ID:
  • = (einzelner Wert)
  • IN : Eine Reihe kommagetrennter Werte mit einem impliziten „OR“, in Klammern eingeschlossen. Zum Beispiel: (id IN (1012132033639, 2012162031638, 32421429314657)). Es gilt ein Limit von 500 Produkt-IDs pro Menge.

    Unterstützte Datums -Formate:
    Absolutes Datum: YYYY-MM-DD
    Beispiele für Datums-Offsets:
    • Vor 7 Tagen: -7d
    • Vor 4 Wochen: -4w
    • Vor 3 Monaten: -3m
    • Vor 1 Jahr: -1y
    • Benanntes Datum: today, yesterday
    Die benannten Datumsangaben sind Standardwerte und können nicht geändert werden.

    Unterstützte Formate für quantity und sum_quantity:
    Zahl: #










    • Beispiel Gib mit dem Operator MATCHES oder NOT_MATCHES an, ob ein Produkt gekauft wurde:
    products_purchased MATCHES (id = 2012162031638)
    products_purchased NOT MATCHES (id IN (2012162031638, 1012132033639)) products_purchased MATCHES (tag = 'red')

    Filtere Kund:innen, die ein bestimmtes Produkt seit dem 1. Januar 2022 bis heute gekauft haben:
    products_purchased MATCHES (id = 1012132033639, date BETWEEN 2022-01-01 AND today)

    Filtere Kund:innen, die ein Produkt mit dem Tag 'red' seit dem 1. Januar 2022 bis heute gekauft haben:
    products_purchased MATCHES (tag = 'red', date BETWEEN 2022-01-01 AND today)

    Innerhalb der letzten 30 Tage:
    products_purchased MATCHES (date >= -30d)

    Bis zum 1. Januar 2022:
    products_purchased MATCHES (date <= 2022-01-01)

    Verwende den Parameter „ date und den Operator BETWEEN “, um einen bestimmten Datumsbereich anzugeben. Du kannst den Zeitraum zwischen dem 1. Januar 2022 und dem 1. Juni 2022 (einschließlich) auf folgende Weise ausdrücken:
    products_purchased MATCHES (id = 1012132033639, date BETWEEN 2022-01-01 AND 2022-06-01)

    Filtere Kund:innen, die kürzlich viele Produkte mit einem bestimmten Tag gekauft haben:
    products_purchased MATCHES (tag = 'product_tag', sum_quantity >= 3, date >= -90d)



















    Hinweise
    • Wenn du das Kundensegment mit dem Parameter id erstellst, kannst du das Produkt anhand seines Namens oder Bildes aus der angezeigten Liste auswählen. Alternativ kannst du den Produkttitel eintippen und ihn dann aus der Liste auswählen.
    • In den Code wird die Produkt-ID eingegeben, nicht der Produkttitel. Wenn du mit dem Cursor über die Produkt-ID fährst, werden der Produkttitel und das Bild angezeigt.
    • Das Fehlen von date -Parametern bedeutet, dass die Ergebnisse für den gesamten Zeitraum gefiltert werden, ohne dass ein Start- oder Enddatum festgelegt ist.
    • Das Fehlen von Parametern bedeutet, dass dein Filter alle Produkte umfasst, die jemals gekauft wurden.

    RFM-Gruppe

    Name: rfm_group

    Umfasst Kund:innen basierend darauf, in welche RFM-Gruppe sie eingeteilt sind. Erfahre mehr über die RFM-Kundenanalyse.

    Liste möglicher Operatoren und Werte für RFM-Gruppen, einschließlich Beispielen.
    Operatoren Ist gleich: =
    Ist nicht gleich: !=
    Nicht vorhanden: IS NULL
    Vorhanden: IS NOT NULL


    Werte Inaktiv: 'DORMANT'
    Gefährdet: 'AT_RISK'
    Ehemals loyal: 'PREVIOUSLY_LOYAL'
    Handlungsbedarf: 'NEEDS_ATTENTION'
    Fast verloren: 'ALMOST_LOST'
    Loyal: 'LOYAL'
    Vielversprechend: 'PROMISING'
    Aktiv: 'ACTIVE'
    Neu: 'NEW'
    Champions: 'CHAMPIONS'
    Interessent:innen: 'PROSPECTS'









    Format
    Beispiel Kund:innen in die RFM-Gruppe Handlungsbedarf aufnehmen:
    rfm_group = 'NEEDS_ATTENTION'
    Hinweise

    SMS-Abonnementstatus

    Name: sms_subscription_status

    Schließt Kund:innen basierend darauf ein, ob sie deine Marketing-SMS abonniert haben. Erfahre mehr über das Sammeln von Kontaktinformationen von Kund:innen.

    Operatoren Ist gleich: =
    Ist nicht gleich: !=
    Nicht vorhanden: IS NULL
    Vorhanden: IS NOT NULL


    Werte Abonniert: 'SUBSCRIBED' Die/der Kund:in hat deine Marketing-SMS abonniert.
    Ausstehend: 'PENDING' Die/der Kund:in ist dabei, deine Marketing-SMS zu abonnieren.
    Anonymisiert: 'REDACTED' Bei der/dem Kund:in ist aufgrund einer Löschanfrage gemäß DSGVO eine Anonymisierung ausstehend.
    Abgemeldet: 'UNSUBSCRIBED' Die/der Kund:in hat sich von deinen Marketing-SMS abgemeldet.
    Nicht abonniert: 'NOT_SUBSCRIBED' Die/der Kund:in hat deine Marketing-SMS nie abonniert.



    Format
    Beispiel Kund:innen aufnehmen, die deine Marketing-SMS abonniert haben:
    sms_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
    Hinweise

    Bundesstaaten oder Provinzen

    Name: customer_regions

    Schließt Kund:innen mit einer Adresse in der angegebenen Region eines Landes ein. Kund:innen mit mehreren Adressen können in mehr als einem Kundensegment, das diesen Filter verwendet, enthalten sein.

    Operatoren Enthält genau diesen Standort: CONTAINS
    Enthält nicht genau diesen Standort: NOT CONTAINS
    Nicht vorhanden: IS NULL
    Vorhanden: IS NOT NULL


    WerteVerwende den ISO-Ländercode mit dem ISO-3166-2-Unterteilungscode.
    Format
    Beispiel Kund:innen mit einer Adresse im Bundesstaat New York aufnehmen:
    customer_regions CONTAINS 'US-NY'
    Hinweise Um eine Region zu finden, kannst du anfangen, den Namen der Region einzugeben, und dann den passenden Wert aus der angezeigten Liste auswählen.

    Shop-Guthabenkonten

    Name: store_credit_accounts

    Schließt Kund:innen ein, die ein Shop-Guthaben in deinem Shop haben.

    Funktionsparameter balance (optional): Verwende diesen Parameter, um das aktuelle Guthaben auf dem Shop-Guthabenkonto der/des Kund:in anzugeben.
    currency (optional): Verwende diesen Parameter, um die Währung des Shop-Guthabens der/des Kund:in anzugeben.
    next_expiry_date (optional): Verwende diesen Parameter, um das Datum des als Nächstes ablaufenden, nicht ausgegebenen Shop-Guthabens anzugeben.
    last_credit_date (optional): Verwende diesen Parameter, um das Datum anzugeben, an dem die/der Kund:in zuletzt ein Shop-Guthaben erhalten hat.


    Operatoren MATCHES: Der Parameter ist „true“.
    NOT_MATCHES: Der Parameter ist „false“.
    IS NULL: Parameter ist nicht vorhanden.
    IS NOT NULL: Parameter ist vorhanden.

    Für Daten sind die verfügbaren Operatoren:
    Ist gleich: =
    Ist nicht gleich: !=
    Größer als: >
    Kleiner als: <
    Kleiner oder gleich: <=
    Größer oder gleich: >=
    Zwischen: BETWEEN











    Werte
    Format Unterstützte Formate für currency:
    Währungscode: Zum Beispiel USD

    Unterstützte Formate für balance:
    Zahl: #

    Unterstützte Formate für next_expiry_date und last_credit_date:
    Absolute Datumsangaben: YYY-MM-DD
    Beispiele für Datumsversätze:
    vor 7 Tagen: -7d
    vor 4 Wochen: -4w
    vor 3 Monaten: -3m
    vor 1 Jahr: -1y
    Benannte Datumsangaben:
  • Heute: today
  • Gestern: yesterday
    • Die benannten Datumsangaben sind Standardwerte und können nicht geändert werden.












    Beispiel Kund:innen filtern, deren Guthaben auf dem Shop-Guthabenkonto in einer beliebigen Währung größer oder gleich 1 ist:
    store_credit_accounts MATCHES (balance >= 1)

    Kund:innen filtern, deren Guthaben auf dem Shop-Guthabenkonto größer oder gleich 1 USD ist:
    store_credit_accounts MATCHES (balance >= 1, currency: 'USD')

    Kund:innen mit Shop-Guthaben filtern, das in den nächsten 7 Tagen abläuft:
    store_credit_accounts MATCHES (next_expiry_date <= +7d)

    Kund:innen filtern, die zuletzt vor mehr als 1 Monat ein Shop-Guthaben erhalten haben, aber immer noch ein verfügbares Guthaben haben:
    store_credit_accounts MATCHES (last_credit_date <= -1m, balance >= 1)









    Hinweise
    • Kund:innen haben ein Shop-Guthabenkonto, wenn du ihnen schon einmal ein Shop-Guthaben ausgestellt hast. Das Shop-Guthaben von Kund:innen kann größer oder gleich 0 sein.
    • Shop-Guthabenkonten sind währungsspezifisch. Wenn du keinen currency Parameter in deinem Segment angibst, gibt dein Filter alle Shop-Guthabenkonten unabhängig von der Währung zurück.
    • Eine/ein Kund:in kann 0 bis viele Shop-Guthabenkonten haben, je nachdem, wie viele Währungen du unterstützt. Wenn du beispielsweise einer/einem Kund:in ein Shop-Guthaben sowohl in CAD als auch in USD ausstellst, hat diese/dieser Kund:in 2 Shop-Guthabenkonten.

    Storefront-Events

    Name: storefront.EVENT

    Schließt Kund:innen basierend auf Storefront-Events ein. Zu den unterstützten Events (EVENT) gehören die folgenden:

    • Produkt angesehen: product_viewed
    • Kollektion angesehen: collection_viewed
    Funktionsparameter id (optional): Verwende diesen Parameter, um die Produkte oder Kollektionen anzugeben, nach denen du filtern möchtest.
    date (optional): Verwende diesen Parameter, um ein Datum für das Event anzugeben.
    count (optional): Verwende diesen Parameter, um anzugeben, wie oft ein Produkt oder eine Kollektion genau angesehen wurde.

    Produktspezifische Event-Parameter:
    tag (optional): Verwende diesen Parameter, um den Produkt-Tag anzugeben, nach dem du filtern möchtest. Das Verhalten entspricht dem Filtern nach jeder Produkt-ID mit diesem Tag.






    Operatoren MATCHES: Der Parameter ist wahr.
    NOT_MATCHES: Der Parameter ist falsch.
    IS NULL: Der Parameter ist nicht vorhanden.
    IS NOT NULL: Parameter ist vorhanden.

    Für Datumsangaben sind die folgenden Operatoren verfügbar:
    Ist gleich: =
    Ist nicht gleich: !=
    Größer als: >
    Kleiner als: <
    Kleiner oder gleich: <=
    Größer oder gleich: >=
    Zwischen: BETWEEN











    Wert
    Format Unterstützte Formate für ID:
  • = (einzelner Wert)
  • IN : Eine Reihe kommagetrennter Werte mit einem impliziten „OR“, in Klammern eingeschlossen. Zum Beispiel: (id IN (1012132033639, 2012162031638, 32421429314657)). Es gibt ein Limit von 500 Produkt- oder Kollektions-IDs pro Set.

    Unterstützte Formate für Tag: String (einzelner Wert)

    Unterstützte Datums Formate: Absolutes Datum: YYYY-MM-DD
    Beispiele für Datumsversätze:
    • Vor 7 Tagen: -7d
    • Vor 4 Wochen: -4w
    • vor 3 Monaten: -3m
    • Vor 1 Jahr: -1y
    Benannte Datumsangaben:
    • Heute: today
    • Gestern: yesterday
    Storefront-Events sind für die letzten 26 Monate verfügbar, wobei die Daten ab Mai 2023 erfasst werden.

    Die benannten Daten sind Standardwerte und können nicht geändert werden. Verwende für benutzerdefinierte Daten einen Datumsversatz.






    • Beispiel Gib mit einem MATCHES- oder NOT_MATCHES-Operator an, ob ein Storefront-Ereignis stattgefunden hat: storefront.product_viewed MATCHES()
    storefront.collection_viewed NOT MATCHES ()

    Verwende den Parameter id, um die Produkte anzugeben, nach denen du filtern möchtest:
    storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638)
    storefront.collection_viewed MATCHES (id IN (2012162031638, 456, 789))

    Verwende den Parameter tag für die Produkt-Tags, nach denen du filtern möchtest:
    storefront.product_viewed MATCHES (tag CONTAINS 'jeans')

    Verwende den Parameter date und den Operator >=, um ein Startdatum für ein Storefront-Ereignis anzugeben:
    storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= 2023-04-03)
    storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= -30d)

    Verwende den Parameter date und den Operator <=, um ein Enddatum für ein Storefront-Ereignis anzugeben:
    storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date <= 2023-04-30)
    storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date <= -7d)

    Verwende den Parameter date und den Operator BETWEEN, um sowohl ein Start- als auch ein Enddatum für ein Storefront-Ereignis anzugeben:
    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)

    Filtere Kund:innen, die in den letzten 30 Tagen ein bestimmtes Produkt angesehen haben:
    storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= -30d)

    Filtere Kund:innen, die seit dem 1. Januar 2023 bis heute eine bestimmte Kollektion angesehen haben:
    storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date BETWEEN 2023-01-01 AND today)

























    Hinweise
    • Wenn du das Kundensegment mit dem id-Parameter erstellst, kannst du das Produkt oder die Kollektion anhand des Namens oder Bildes aus der angezeigten Liste auswählen. Alternativ kannst du beginnen, den Titel des Produkts oder der Kollektion einzugeben, und das jeweilige Element dann aus der Liste auswählen.
    • In den Code wird die Produkt- oder Kollektions-ID eingegeben, nicht der Titel. Wenn du den Cursor über die ID bewegst, werden der Titel und das Bild des Produkts bzw. der Kollektion angezeigt.
    • Kollektionen verwenden das als Kollektions-Vorschaubild gespeicherte Bild, sofern zutreffend. Andernfalls wird ein allgemeiner Bildplatzhalter angezeigt.
    • Aufgrund der Datenaufbewahrung bedeutet das Fehlen von date-Parametern, dass die Ergebnisse für die letzten 26 Monate gefiltert werden, ohne festgelegtes Start- oder Enddatum.
    • Das Fehlen von id bedeutet, dass dein Filter alle Produkte enthält.