„Shopify“ pagrindu sukurti klientų segmentų filtrai

Naudokitės šiuo informaciniu vadovu, kad suprastumėte filtrų pavadinimus, operatorius ir vertes, naudojamus kuriant klientų segmentus, pagrįstus numatytaisiais „Shopify“ filtrais.

Šiame puslapyje

Nebaigto atsiskaitymo data

Pavadinimas: abandoned_checkout_date

Apima klientus pagal datą, kada jie paskutinį kartą nebaigė atsiskaitymo.

Operatoriai	Tiksliai nurodytą datą: `=` Ne nurodytą datą: `!=` Nurodytą dieną arba anksčiau: `<=` Prieš nurodytą datą: `<` Nurodytą dieną arba vėliau: `>=` Po nurodytos datos: `>` Tarp datų: `BETWEEN {date1} AND {date2}` Neegzistuoja: `IS NULL` Egzistuoja: `IS NOT NULL`
Reikšmės
Formatas	Absoliuti data: `YYYY-MM-DD` Datos poslinkio pavyzdžiai: `-4w`, `-10y` Pavadinta data: Šiandien: `= today` Vakar: `= yesterday` Pavadintos datos yra numatytosios reikšmės ir jų negalima keisti. Norėdami nustatyti pasirinktines datas, naudokite datos poslinkį.
Pavyzdys	Įtraukite klientus, kurie paskutinį kartą nebaigė atsiskaitymo per pastarąją savaitę: `abandoned_checkout_date >= -7d` Įtraukite klientus, kurie paskutinį kartą nebaigė atsiskaitymo per pastaruosius aštuonis mėnesius: `abandoned_checkout_date > -8m`
Pastabos	Datos reikšmės yra pagrįstos ištisomis dienomis ir priklauso nuo to, kurioje laiko juostoje yra Jūsų parduotuvė.

Sukaktis

Pavadinimas: anniversary

Įtraukia klientus pagal su datos parametru susieto įvykio datą.

Funkcijos parametrai	Nurodykite įvykį, pagal kurį norite filtruoti. Pavyzdžiui: `'metafields.facts.birth_date'`
Operatoriai	`IS NULL`: parametras neegzistuoja. `IS NOT NULL`: parametras egzistuoja. Datoms galimi šie operatoriai: Yra lygu: `=` Nėra lygu: `!=` Tarp: `BETWEEN`
Reikšmės	`date`
Formatas	Absoliuti data: `YYYY-MM-DD` Datos poslinkio pavyzdžiai: `+4w`, `+3m` Pavadintos datos arba diapazonai: Šiandien: `= today` Per kitas 7 dienas: `BETWEEN today AND +7d` Per kitas 30 dienų: `BETWEEN today AND +30d`
Pavyzdys	Įtraukite klientus, kurių gimtadienis yra per kitas 30 dienų: `anniversary ('metafields.facts.birth_date') BETWEEN today AND +30d`
Pastabos	Filtras `anniversary` neatsižvelgia į metus. Datos reikšmės yra pagrįstos ištisomis dienomis ir priklauso nuo to, kurioje laiko juostoje yra Jūsų parduotuvė. Norėdami filtruoti pagal gimimo datas, turite aktyvinti `facts.birth_date` standartinį metalauką arba sukurti savo pasirinktinį metalauką. Sužinokite daugiau apie standartinių metalaukų pridėjimą arba pasirinktinių metalaukų apibrėžimų kūrimą.

Išleista suma

Pavadinimas: amount_spent

Įtraukia klientus pagal tai, kiek pinigų jie išleido Jūsų parduotuvėje.

Operatoriai	Yra lygu: `=` Nėra lygu: `!=` Daugiau nei: `>` Mažiau nei: `<` Mažiau arba lygu: `<=` Daugiau arba lygu: `>=` Tarp: `BETWEEN`
Reikšmės
Formatas	Skaičių diapazonas: `# AND #` Skaičius: `#` Dešimtainis skaičius: dešimtainiu skyrikliu naudojamas taškas (.). Tūkstančių skyrikliai, pvz., kableliai ar tarpai, nepriimami. Konkrečiai kalbai būdingi formatuoti skaičiai nepriimami.
Pavyzdys	Įtraukite klientus, kurie Jūsų parduotuvėje išleido nuo 1 iki 999.99: `amount_spent BETWEEN 1 AND 999.99`
Pastabos	Naudojama valiuta priklauso nuo Jūsų parduotuvėje pasirinktos valiutos. Nenurodykite, kuri valiuta naudojama, įvesdami valiutos simbolį. `BETWEEN` apima ir pradinę, ir galutinę reikšmes. Pavyzdžiui, `amount_spent BETWEEN 1 AND 100` apima klientus, kurie išleido ne mažiau kaip 1 ir ne daugiau kaip 100.

Miestai

Pavadinimas: customer_cities

Įtraukia klientus, kurių adresas yra nurodytame mieste. Klientai, turintys kelis adresus, gali būti įtraukti į daugiau nei vieną klientų segmentą, kuriame naudojamas šis filtras.

Operatoriai	Apima šį tikslų miestą: `CONTAINS` Neapima šio tikslaus miesto: `NOT CONTAINS` Neegzistuoja: `IS NULL` Egzistuoja: `IS NOT NULL`
Reikšmės
Formatas	`countryCode-regionCode-cityCode`
Pavyzdys	Įtraukite klientus, kurių adresas yra Niujorko mieste: `customer_cities CONTAINS 'US-NY-NewYorkCity'`
Pastabos	Norėdami rasti miestą, galite pradėti vesti miesto pavadinimą ir tada pasirinkti tinkamą reikšmę iš rodomo sąrašo.

Įmonės

Pavadinimas: companies

Apima klientus iš įmonių, kurios sukonfigūruotos kaip B2B klientai.

Operatoriai	Apima šį tikslų įmonės ID: `CONTAINS` Neapima šio tikslaus įmonės ID: `NOT CONTAINS` Neegzistuoja: `IS NULL` Egzistuoja: `IS NOT NULL`
Reikšmės	Įmonės ID
Formatas
Pavyzdys	Yra B2B klientas: `companies IS NOT NULL` Nėra B2B klientas: `companies IS NULL` Apima klientus, kurie yra susiję su konkrečia įmone: `companies CONTAINS 3778915041302`
Pastabos	Kai kuriate klientų segmentą, galite pasirinkti įmonę pagal jos pavadinimą iš rodomo sąrašo. Arba galite pradėti vesti įmonės pavadinimą ir pasirinkti ją iš sąrašo. Į kodą įrašomas įmonės ID, o ne įmonės pavadinimas. Kai užvedate žymeklį ant įmonės ID, rodomas įmonės pavadinimas.

Šalys arba regionai

Pavadinimas: customer_countries

Apima klientus, kurių adresas yra nurodytoje šalyje arba regione. Klientai, turintys kelis adresus, gali būti įtraukti į daugiau nei vieną klientų segmentą, kuriame naudojamas šis filtras.

Operatoriai	Apima šią tikslią vietą: `CONTAINS` Neapima šios tikslios vietos: `NOT CONTAINS` Neegzistuoja: `IS NULL` Egzistuoja: `IS NOT NULL`
Reikšmės	Naudokite ISO dviejų raidžių šalies kodą.
Formatas
Pavyzdys	Įtraukti klientus, kurių adresas yra Jungtinėse Valstijose: `customer_countries CONTAINS 'US'`
Pastabos	Norėdami rasti šalį, galite pradėti vesti šalies pavadinimą ir pasirinkti tinkamą reikšmę iš rodomo sąrašo.

Sukurta pagal programėlės ID

Pavadinimas: created_by_app_id

Apima klientus, kuriuos sukūrė nurodyta programėlė.

Operatoriai	Yra lygu: `=` Nelygu: `!=`
Reikšmės	Programėlės, pagal kurią segmentuojama, ID.
Formatas	Programėlės ID
Pavyzdys	Įtraukti klientus, kurie buvo sukurti „Shopify“ administratoriaus skydelyje: `created_by_app_id = 1830279`
Pastabos	Kai kuriate klientų segmentą, galite pasirinkti programėlę pagal jos pavadinimą iš rodomo sąrašo. Arba galite pradėti vesti programėlės pavadinimą ir pasirinkti ją iš sąrašo. Į kodą įrašomas programėlės ID, o ne programėlės pavadinimas. Kai užvedate žymeklį ant programėlės ID, rodomas programėlės pavadinimas.

Kliento paskyros būsena

Pavadinimas: customer_account_status

Apima klientus, turinčius nurodytą kliento paskyros būseną.

Operatoriai	Yra lygu: `=` Nėra lygu: `!=`
Reikšmės	Atmesta: `'DECLINED'` Klientas buvo pakviestas susikurti paskyrą, bet atsisakė. Išjungta: `'DISABLED'` Klientas nesusikūrė paskyros arba Jūsų parduotuvėje naudojamos naujos klientų paskyros. Įjungta: `'ENABLED'` Klientas susikūrė paskyrą. Pakviesta: `'INVITED'` Klientas buvo pakviestas susikurti paskyrą, bet dar nepriėmė ir neatsisakė.
Formatas
Pavyzdys	Įtraukti klientus, kurie buvo pakviesti susikurti paskyrą, bet atsisakė: `customer_account_status = 'DECLINED'`
Pastabos

Kliento pridėjimo data

Pavadinimas: customer_added_date

Apima klientus pagal datą, kada jie buvo pridėti prie Jūsų parduotuvės.

Operatoriai	Tiksliai nurodytą datą: `=` Ne nurodytą datą: `!=` Nurodytą dieną arba anksčiau: `<=` Prieš nurodytą datą: `<` Nurodytą dieną arba vėliau: `>=` Po nurodytos datos: `>` Tarp datų: `BETWEEN {date1} AND {date2}`
Reikšmės
Formatas	Absoliuti data: `YYYY-MM-DD` Datos poslinkio pavyzdžiai: `-4w`, `-10y` Pavadinta data: Šiandien: `= today` Vakar: `= yesterday` Pavadintos datos yra numatytosios reikšmės ir jų negalima keisti. Norėdami nustatyti pasirinktines datas, naudokite datos poslinkį.
Pavyzdys	Įtraukti klientus, kurie buvo pridėti per pastarąją savaitę: `customer_added_date >= -7d` Įtraukti klientus, kurie buvo pridėti per pastaruosius aštuonis mėnesius: `customer_added_date > -8m` Įtraukti klientus, kurie buvo pridėti per nurodytą datų intervalą: `customer_added_date BETWEEN 2022-12-01 AND 2022-12-31`
Pastabos	Datos reikšmės yra pagrįstos ištisomis dienomis ir priklauso nuo Jūsų parduotuvės laiko juostos.

Kliento el. pašto domenas

Pavadinimas: customer_email_domain

Apima klientus, kurių el. pašto adresas priklauso nurodytam domenui. Domeno vardas yra el. pašto adreso dalis po simbolio @, pavyzdžiui, gmail.com.

Operatoriai	Yra lygu: `=` Nelygu: `!=` Neegzistuoja: `IS NULL` Egzistuoja: `IS NOT NULL`
Reikšmės	Toliau pateikiami domenų vardai yra pasiūlymai. Jūs neapsiribojate jais ir galite rankiniu būdu įvesti bet kuriuos kitus galiojančius domenų vardus: Gmail: `'gmail.com'` Yahoo: `'yahoo.com'` arba `'yahoo.ca'` Hotmail: `'hotmail.com'` AOL: `'aol.com'` MSN: `'msn.com'` Live: `'live.com'` Outlook: `'outlook.com'`
Formatas
Pavyzdys	Įtraukti klientus, kurių el. pašto domenas yra shopify.com: `customer_email_domain = 'shopify.com'`
Pastabos

Kliento kalba

Pavadinimas: customer_language

Apima klientus pagal kalbą, kuria klientas bendrauja su Jūsų parduotuve.

Operatoriai	Yra lygu: `=` Nelygu: `!=` Neegzistuoja: `IS NULL` Egzistuoja: `IS NOT NULL`
Reikšmės	Naudokite ISO 639-1 dviejų raidžių kalbos kodą.
Formatas	Toliau pateikiama keletas įprastų ISO kalbų kodų pavyzdžių. Jūs neapsiribojate šiais kodais ir galite rankiniu būdu įvesti bet kuriuos kitus galiojančius kalbų kodus, tačiau kaip pasiūlymai redaktoriuje Jums bus pateikiamos tik tos reikšmės, kurios yra Jūsų klientų duomenyse. Anglų k.: `'en'` Prancūzų k.: `'fr'` Ispanų k.: `'es'` Vokiečių k.: `'de'` Italų k.: `'it'` Japonų k.: `'ja'` Rusų k.: `'ru'`
Pavyzdys	Įtraukti klientus, kurie su Jūsų parduotuve bendrauja anglų kalba: `customer_language = 'en'` Neįtraukti klientų, kurie su Jūsų parduotuve bendrauja Kanados anglų kalba: `customer_language != 'en-CA'`
Pastabos	Prie reikšmės galite pridėti lokalės ISO kodą, kad nurodytumėte tos kalbos dialektą. Pavyzdžiui, galite naudoti `'en-US'` Jungtinėms Valstijoms ir `'en-GB'` Jungtinei Karalystei, arba `'pt-PT'` Portugalijai ir `'pt-BR'` Brazilijai. Filtro vertė veikia kaip pakaitos simbolis, jei nurodytas tik kalbos prefiksas. Pavyzdžiui, jei filtro vertė yra `'en'`, tada į Jūsų rezultatus įtraukiami klientai, kurių kalba nustatyta į `'en'` ir klientai, kurių kalba nustatyta į `'en-GB'`, `'en-CA'`, ir t. t.

Klientų žymos

Pavadinimas: customer_tags

Įtraukiami klientai pagal jų žymas.

Operatoriai	Yra ši tiksli žyma: `CONTAINS` Nėra šios tikslios žymos: `NOT CONTAINS` Neegzistuoja: `IS NULL` Egzistuoja: `IS NOT NULL`
Reikšmės	Kliento žymos pavadinimas.
Formatas
Pavyzdys	Įtraukti klientus, kurie turi žymą „GoldStatus“: `customer_tags CONTAINS 'GoldStatus'`
Pastabos	Žymose raidžių dydis nesvarbus. Sužinokite daugiau apie žymas ir jų ypatumus.

Klientas nurodytu atstumu

Pavadinimas: customer_within_distance

Įtraukiami klientai, esantys nurodytu atstumu nuo išsaugotos vietos.

Funkcijos parametrai	Kiekvienam filtrui galite naudoti tik vieną atstumo parametrą. `coordinates` (būtinas): naudokite šį parametrą, kad nurodytumėte smeigtuko vietą, kurią norite naudoti kurdami segmentą. `distance_km` (būtinas): naudokite šį parametrą, kad nurodytumėte atstumo spindulį, kuriame norite ieškoti klientų. `distance_mi` (būtinas): naudokite šį parametrą, kad nurodytumėte atstumo spindulį, kuriame norite ieškoti klientų.
Operatoriai	`MATCHES`: Parametras yra „true“. `NOT_MATCHES`: Parametras yra „false“. `IS NULL`: parametras neegzistuoja. `IS NOT NULL`: Parametras egzistuoja.
Reikšmė
Formatas	Palaikomas formatas, skirtas `coordinates`: Skaičius (platuma), skaičius (ilguma) Palaikomas koordinačių (platumos, ilgumos) formatas: Skaičius: `#` Palaikomas formatas, skirtas `distance_mi`, `distance_km`: Skaičius: `#`
Pavyzdys	Kad šis filtras galiotų, reikia nurodyti koordinates ir vieną atstumo parametrą. Filtruoti klientus, kurių adresas yra 10 mylių atstumu nuo koordinačių (45.419190, -75.696727): `customer_within_distance MATCHES (coordinates = (45.419190, -75.696727), distance_mi = 10 )` Filtrą galima naudoti kartu su kitais filtrais, kad dar labiau susiaurintumėte klientų sąrašą. Pavyzdžiui: Filtruoti klientus, kurių adresas yra 20 kilometrų atstumu nuo koordinačių (43.634,-79.412) ir kurie yra pateikę bent vieną užsakymą: `customer_within_distance MATCHES (coordinates = (43.634,-79.412), distance_km = 20 ) AND number_of_orders > 0`
Pastabos	Shopify Segmentation automatiškai konvertuoja Jūsų išsaugotas vietas į koordinačių porą ir rodo jas kaip pasirenkamas reikšmes, kai naudojate šį filtrą. Jei Jūsų parduotuvėje yra išsaugotų vietų, Shopify Magic automatiškai konvertuoja koordinačių porą į Jūsų vietos pavadinimą automatiškai sugeneruotame apraše. Pavyzdžiui: „Klientai, kurių adresas yra 10 mylių atstumu nuo vietos ‚Salt Lake City Store‘.“

El. pašto įvykiai

Pavadinimas: shopify_email.EVENT

Įtraukiami klientai pagal pasirinktus el. pašto įvykius. Palaikomi įvykiai (EVENT) yra šie:

Grąžinta: bounced
Paspausta: clicked
Pristatyta: delivered
Pažymėta kaip šlamštas: marked_as_spam
Atidaryta: opened
Atsisakyta prenumeratos: unsubscribed

Funkcijos parametrai	`activity_id` (neprivaloma): naudokite šį parametrą, kad pasirinktumėte rinkodaros veiklos ID, pagal kurį norite filtruoti. `count` (neprivaloma): naudokite šį parametrą, kad nurodytumėte, kiek kartų įvyko el. pašto įvykis. `date` (neprivaloma): naudokite šį parametrą, kad nurodytumėte įvykio datą.
Operatoriai	`MATCHES`: naudojama, kai įvykis įvyko. `NOT_MATCHES`: naudojama, kai įvykis neįvyko. `IS NULL`: parametras neegzistuoja. `IS NOT NULL`: parametras egzistuoja. Datoms galimi šie operatoriai: Yra lygu: `=` Nelygu: `!=` Daugiau nei: `>` Mažiau nei: `<` Mažiau arba lygu: `<=` Daugiau arba lygu: `>=` Tarp: `BETWEEN`
Reikšmė
Formatas	Palaikomi formatai, skirti `activity_id`: `=` (viena reikšmė) `IN` : kableliais atskirtų reikšmių rinkinys su numanomu „OR“, rašomas skliausteliuose. Pavyzdžiui: `(activity_id IN (1, 2, 3))`. Rinkinyje gali būti ne daugiau kaip 500 veiklos ID. Palaikomi parametro `date` datos formatai: Absoliuti data: `YYYY-MM-DD` Datos poslinkio pavyzdžiai: prieš 7 dienas: `-7d` prieš 4 savaites: `-4w` prieš 3 mėnesius: `-3m` prieš 1 metus: `-1y` Data pagal pavadinimą: `today`, `yesterday` Datos pagal pavadinimą yra numatytosios reikšmės ir jų negalima keisti. Jei norite nurodyti pasirinktines datas, naudokite datos poslinkį. El. pašto įvykiai pasiekiami už pastaruosius 26 mėnesius, o duomenys kaupiami nuo 2022 m. kovo mėn. Palaikomi formatai, skirti `count`: Skaičius: `#`
Pavyzdys	Nurodykite, ar įvyko el. pašto įvykis, naudodami operatorių `MATCHES` arba `NOT MATCHES`: `shopify_email.opened MATCHES (activity_id = 135195754518)` `shopify_email.opened NOT MATCHES (activity_id = 135195754518)` Naudokite parametrą `activity_id`, kad nurodytumėte rinkodaros veiklos ID, pagal kurį norite filtruoti: `shopify_email.delivered MATCHES (activity_id = 135195754518)` Naudokite parametrą `date` ir operatorių `>=`, kad nurodytumėte el. pašto įvykio pradžios datą: `shopify_email.delivered NOT MATCHES (activity_id = 135195754518, date >= 2022-01-01)` Naudokite parametrą `date` ir operatorių `<=`, kad nurodytumėte el. pašto įvykio pabaigos datą: `shopify_email.delivered MATCHES (activity_id = 135195754518, date <= 2022-01-01)` Naudokite parametrą `date` ir operatorių `BETWEEN`, kad nurodytumėte el. pašto įvykio pradžios ir pabaigos datą: `shopify_email.bounced NOT MATCHES (activity_id = 135195754518, date BETWEEN -12m AND today)`
Pastabos	Kai kuriate klientų segmentą naudodami parametrą `activity_id`, galite pasirinkti rinkodaros veiklą pagal jos pavadinimą iš rodomo sąrašo. Dėl duomenų saugojimo, nenurodžius `date` parametrų, rezultatai bus filtruojami pagal paskutinių 26 mėnesių duomenis, be nustatytos pradžios ar pabaigos datos. Jei nenurodytas parametras `activity_id`, jūsų filtras apima visas Shopify el. pašto veiklas.

El. pašto prenumeratos būsena

Pavadinimas: email_subscription_status

Įtraukia klientus pagal tai, ar jie yra prenumeravę jūsų rinkodaros el. laiškus.

Operatoriai	Yra lygu: `=` Nelygu: `!=` Neegzistuoja: `IS NULL` Egzistuoja: `IS NOT NULL`
Reikšmės	Neprenumeruota: `'NOT_SUBSCRIBED'` Klientas neprenumeravo jūsų rinkodaros el. laiškų. Prenumeruota: `'SUBSCRIBED'` Klientas yra prenumeravęs jūsų rinkodaros el. laiškus. Laukiama: `'PENDING'` Klientas prenumeruoja Jūsų rinkodaros el. laiškus. Netinkama: `'INVALID'` Kliento el. pašto adreso rinkodaros būsena yra netinkama. Prenumerata atšaukta: `'UNSUBSCRIBED'` Klientas atšaukė jūsų rinkodaros el. laiškų prenumeratą. Redaguota: `'REDACTED'` Kliento el. pašto adresas buvo redaguotas.
Formatas
Pavyzdys	Įtraukite klientus, kurie prenumeravo jūsų rinkodaros el. laiškus: `email_subscription_status = 'SUBSCRIBED'`
Pastabos

Pirmo užsakymo data

Pavadinimas: first_order_date

Įtraukia klientus, kurie pateikė savo pirmąjį užsakymą nurodytą dieną.

Operatoriai	Tiksliai nurodytą datą: `=` Ne nurodytą datą: `!=` Nurodytą dieną arba anksčiau: `<=` Prieš nurodytą datą: `<` Nurodytą dieną arba vėliau: `>=` Po nurodytos datos: `>` Tarp datų: `BETWEEN {date1} AND {date2}` Neegzistuoja: `IS NULL` Egzistuoja: `IS NOT NULL`
Reikšmės
Formatas	Absoliuti data: `YYYY-MM-DD` Datos poslinkio pavyzdžiai: `-4w`, `-10y` Pavadinta data: Šiandien: `= today` Vakar: `= yesterday` Pavadintos datos yra numatytosios reikšmės ir jų negalima keisti. Norėdami nustatyti pasirinktines datas, naudokite datos poslinkį.
Pavyzdys	Įtraukite klientus, kurių pirmasis užsakymas buvo pateiktas nuo praėjusios savaitės: `first_order_date >= -7d` Įtraukite klientus, kurių pirmasis užsakymas buvo pateiktas per pastaruosius aštuonis mėnesius: `first_order_date > -8m`
Pastabos	Datos reikšmės yra pagrįstos ištisomis dienomis ir priklauso nuo Jūsų parduotuvės laiko juostos.

Paskutinio užsakymo data

Pavadinimas: last_order_date

Įtraukia klientus, kurie pateikė savo paskutinį užsakymą nurodytą dieną.

Operatoriai	Tiksliai nurodytą datą: `=` Ne nurodytą datą: `!=` Nurodytą dieną arba anksčiau: `<=` Prieš nurodytą datą: `<` Nurodytą dieną arba vėliau: `>=` Po nurodytos datos: `>` Tarp datų: `BETWEEN {date1} AND {date2}` Neegzistuoja: `IS NULL` Egzistuoja: `IS NOT NULL`
Reikšmės
Formatas	Absoliuti data: `YYYY-MM-DD` Datos poslinkio pavyzdžiai: `-4w`, `-10y` Pavadinta data: Šiandien: `= today` Vakar: `= yesterday` Pavadintos datos yra numatytosios reikšmės ir jų negalima keisti. Norėdami nustatyti pasirinktines datas, naudokite datos poslinkį.
Pavyzdys	Įtraukite klientus, kurių paskutinis užsakymas buvo pateiktas nuo praėjusios savaitės: `last_order_date >= -7d` Įtraukite klientus, kurių paskutinis užsakymas buvo pateiktas per pastaruosius aštuonis mėnesius: `last_order_date > -8m`
Pastabos	Datos reikšmės yra pagrįstos ištisomis dienomis ir priklauso nuo Jūsų parduotuvės laiko juostos.

Užsakymų skaičius

Pavadinimas: number_of_orders

Įtraukia klientus pagal užsakymų, kuriuos jie pateikė jūsų parduotuvėje, skaičių.

Operatoriai	Yra lygu: `=` Nelygu: `!=` Daugiau nei: `>` Mažiau nei: `<` Mažiau arba lygu: `<=` Daugiau arba lygu: `>=` Tarp: `BETWEEN`
Reikšmės	Jūsų įvesta reikšmė turi būti sveikasis skaičius.
Formatas	Skaičių diapazonas: `# AND #` Skaičius: `#`
Pavyzdys	Įtraukite klientus, kurie pateikė daugiau nei 10 užsakymų: `number_of_orders > 10`
Pastabos	`BETWEEN` apima ir pradinę, ir galutinę reikšmes. Pavyzdžiui, `number_of_orders BETWEEN 1 AND 100` įtraukia klientus, kurie pateikė bent 1 užsakymą ir ne daugiau kaip 100 užsakymų.

Pateikti užsakymai

Pavadinimas: orders_placed

Įtraukia klientus, kurie pateikė užsakymus arba išleido tam tikrą sumą per nurodytą laikotarpį.

Funkcijos parametrai	`app_id` (neprivaloma): naudokite šį parametrą norėdami nurodyti, kuri programėlė sukūrė užsakymą. Tai apima tokias programėles kaip Shopify POS, kurios programėlės ID yra 129785. `location_id` (neprivaloma): naudokite šį parametrą, kad nurodytumėte, iš kurios vietos buvo pateiktas užsakymas. Vietos ID galite rasti savo Shopify administratoriaus srities URL, kai pereinate prie vietos informacijos skiltyje „Vietos“. `count` (neprivaloma): naudokite šį parametrą, kad nurodytumėte, kiek tiksliai kartų buvo pateiktas užsakymas. `amount` (neprivaloma): naudokite šį parametrą, kad nurodytumėte tikslią sumą, išleistą užsakymui. `sum_amount` (neprivaloma): naudokite šį parametrą, kad nurodytumėte sumą, išleistą visiems užsakymams. `date` (neprivaloma): naudokite šį parametrą, kad nurodytumėte įvykio datą.
Operatoriai	`MATCHES`: Parametras yra „true“. `NOT_MATCHES`: Parametras yra „false“. `IS NULL`: parametras neegzistuoja. `IS NOT NULL`: parametras egzistuoja. Datoms galimi šie operatoriai: Yra lygu: `=` Nelygu: `!=` Daugiau nei: `>` Mažiau nei: `<` Mažiau arba lygu: `<=` Daugiau arba lygu: `>=` Tarp: `BETWEEN`
Reikšmės
Formatas	Palaikomi formatai, skirti `count`, `amount`, ir `sum_amount`: Skaičius: `#` Palaikomi formatai, skirti `date`: Absoliuti data: `YYYY-MM-DD` Datos poslinkio pavyzdžiai: prieš 7 dienas: `-7d` prieš 4 savaites: `-4w` prieš 3 mėnesius: `-3m` prieš 1 metus: `-1y` Įvardyta data: Šiandien: `today` Vakar: `yesterday` Įvardytos datos yra numatytosios reikšmės ir jų negalima keisti.
Pavyzdys	Nurodykite, ar užsakymas buvo pateiktas, naudodami `MATCHES` arba `NOT_MATCHES` operatorių: `orders_placed MATCHES ()` `orders_placed NOT MATCHES ()` Filtruokite klientus, kurie per pastaruosius 6 mėnesius pateikė daugiau nei 3 užsakymus (imtinai): `orders_placed MATCHES (count >= 3, date >= -6m)` Filtruokite klientus, kurie per pastarąsias 90 dienų išleido daugiau nei 1 000 USD (imtinai): `orders_placed MATCHES (sum_amount >= 1000, date >= -90d)` Filtruokite klientus, kurie per pastarąsias 7 dienas išleido mažiau nei 100 USD (imtinai): `orders_placed MATCHES (sum_amount <= 100, date >= -7d)` Filtruokite klientus, kurie nuo 2023 m. sausio 1 d. išleido daugiau nei 1 000 USD (imtinai) ir pateikė daugiau nei 3 užsakymus (imtinai): `orders_placed MATCHES (sum_amount >= 1000, count >= 3, date >= 2023-01-01)` Naudokite parametrą `date` ir operatorių `BETWEEN` , kad nurodytumėte konkretų datų intervalą. Laikotarpį nuo 2023 m. sausio 1 d. iki 2023 m. birželio 1 d. (imtinai) galite nurodyti taip: `orders_placed MATCHES (count >= 3, date BETWEEN 2023-01-01 AND 2023-06-01)` Filtruokite klientus, kurie pateikė užsakymą iš jūsų „HQ Gift Shop“ vietos (1122334455) arba „Main Street“ vietos (6677889900): `orders_placed MATCHES (location_id IN (1122334455,6677889900))` Filtruokite klientus, kurie iš viso išleido daugiau nei 500 USD iš Shopify POS: `orders_placed MATCHES (app_id = 129785, sum_amount >= 500)`
Pastabos	Užvedus pelės žymeklį ant sumos, rodoma valiuta, kuri naudojama Jūsų klientams filtruoti. Užvedus pelės žymeklį ant šios sintaksės: `amount`, `sum_amount` rodomas sintaksės aprašas. Jei nėra `parameters` reiškia, kad Jūsų filtras apima visus visų laikų užsakymus.

Prognozuojamas išlaidų lygis

PAVADINIMAS: predicted_spend_tier

Apima klientus, kurie priklauso nurodytam prognozuojamų išlaidų lygiui. Sužinokite daugiau apie prognozuojamą išlaidų lygį.

Operatoriai	Yra lygu: `=` Nelygu: `!=` Neegzistuoja: `IS NULL` Egzistuoja: `IS NOT NULL`
Reikšmės	`'HIGH'` `'MEDIUM'` `'LOW'`
Formatas
Pavyzdys	Įtraukite klientus, kurie priklauso `HIGH` lygiui: `predicted_spend_tier = 'HIGH'`
Pastabos

Produkto prenumeratos būsena

Pavadinimas: product_subscription_status

Apima klientus, kurie turi nurodytą produkto prenumeratos būseną.

Operatoriai	Yra lygu: `=` Nelygu: `!=` Neegzistuoja: `IS NULL` Egzistuoja: `IS NOT NULL`
Reikšmės	Aktyvi: `'SUBSCRIBED'` Klientas turi aktyvią produkto prenumeratą. Atšaukta: `'CANCELLED'` Klientas atšaukė savo produkto prenumeratą. Pasibaigusi: `'EXPIRED'` Kliento produkto prenumerata pasibaigė. Nepavykusi: `'FAILED'` Kliento mokėjimas nepavyko. Niekada neprenumeravo: `'NEVER_SUBSCRIBED'` Klientas niekada nebuvo užsiprenumeravęs. Pristabdyta: `'PAUSED'` Klientas pristabdė savo produkto prenumeratą.
Formatas
Pavyzdys	Įtraukite klientus, kurie turi aktyvią produkto prenumeratą: `product_subscription_status = 'SUBSCRIBED'`
Pastabos

Nupirkti produktai

Pavadinimas: products_purchased

Apima klientus, kurie nupirko nurodytą produktą. Be to, galite įtraukti klientus, kurie produktą nusipirko per nurodytą laikotarpį.

Funkcijos parametrai	`id` (pasirinktinis): naudokite šį parametrą, norėdami nurodyti kliento nupirktą produktą, pagal kurį norite filtruoti. `quantity` (pasirinktinis): naudokite šį parametrą, norėdami nurodyti nupirktų produktų kiekį viename užsakyme. `sum_quantity` (pasirinktinis): naudokite šį parametrą, norėdami nurodyti nupirktų produktų kiekį visuose užsakymuose. `date` (pasirinktinis): naudokite šį parametrą, norėdami nurodyti įvykio datą. `tag` (pasirinktinis): naudokite šį parametrą, norėdami nurodyti nupirktų produktų, pagal kuriuos norite filtruoti, produkto etiketę.
Operatoriai	`MATCHES`: parametras yra „true“. `NOT_MATCHES`: parametras yra „false“. `IS NULL`: parametras neegzistuoja. `IS NOT NULL`: parametras egzistuoja. Datoms galimi naudoti šie operatoriai: Lygu: `=` Nelygu: `!=` Daugiau nei: `>` Mažiau nei: `<` Mažiau arba lygu: `<=` Daugiau arba lygu: `>=` Tarp: `BETWEEN`
Reikšmė
Formatas	Palaikomi formatai, skirti `žyma`: `eilutė` (viena reikšmė) Palaikomi formatai, skirti `id`: `=` (viena reikšmė) `IN` : kableliais atskirtų reikšmių rinkinys su numanomu „OR“, pateiktas skliausteliuose. Pavyzdžiui: `(id IN (1012132033639, 2012162031638, 32421429314657))`. Rinkinyje gali būti ne daugiau kaip 500 produktų ID. Palaikomi `datos` formatai: Absoliuti data: `YYYY-MM-DD` Datos poslinkio pavyzdžiai: prieš 7 dienas: `-7d` prieš 4 savaites: `-4w` prieš 3 mėnesius: `-3m` prieš 1 metus: `-1y` Data pagal pavadinimą: `today`, `yesterday` Pavadintos datos yra numatytosios reikšmės ir jų negalima keisti. Palaikomi formatai, skirti `quantity` ir `sum_quantity`: Skaičius: `#`
Pavyzdys	Nurodykite, ar produktas buvo nupirktas, naudodami operatorių `MATCHES` arba `NOT_MATCHES`: `products_purchased MATCHES (id = 2012162031638)` `products_purchased NOT MATCHES (id IN (2012162031638, 1012132033639))` `products_purchased MATCHES (tag = 'red')` Filtruokite klientus, kurie nupirko konkretų produktą nuo 2022 m. sausio 1 d. iki šiandien: `products_purchased MATCHES (id = 1012132033639, date BETWEEN 2022-01-01 AND today)` Filtruokite klientus, kurie nupirko produktą su etikete `'red'` nuo 2022 m. sausio 1 d. iki šiandien: `products_purchased MATCHES (tag = 'red', date BETWEEN 2022-01-01 AND today)` Per pastarąsias 30 dienų: `products_purchased MATCHES (date >= -30d)` Iki 2022 m. sausio 1 d.: `products_purchased MATCHES (date <= 2022-01-01)` Naudokite parametrą „ `date` ir operatorių `BETWEEN` “, norėdami nurodyti konkretų datų intervalą. Laikotarpį nuo 2022 m. sausio 1 d. iki 2022 m. birželio 1 d. (imtinai) galite nurodyti taip: `products_purchased MATCHES (id = 1012132033639, date BETWEEN 2022-01-01 AND 2022-06-01)` Filtruokite klientus, kurie neseniai nupirko daug produktų su konkrečia etikete: `products_purchased MATCHES (tag = 'product_tag', sum_quantity >= 3, date >= -90d)`
Pastabos	Kai kuriate klientų segmentą naudodami parametrą `id`, galite pasirinkti produktą pagal jo pavadinimą arba paveikslėlį iš rodomo sąrašo. Arba galite pradėti vesti produkto pavadinimą ir tada jį pasirinkti iš sąrašo. Į kodą įvedamas produkto ID, o ne produkto pavadinimas. Užvedus pelės žymeklį ant produkto ID, rodomas produkto pavadinimas ir paveikslėlis. Jei nėra abiejų `date` parametrų, tai reiškia, kad rezultatai bus filtruojami pagal visą laikotarpį, be nustatytos pradžios ar pabaigos datos. Jei nenurodyta jokių parametrų, tai reiškia, kad Jūsų filtras apima visus visų laikų nupirktus produktus.

RFM grupė

Pavadinimas: rfm_group

Apima klientus pagal tai, į kurią RFM grupę jie yra priskirti. Sužinokite daugiau apie RFM klientų analizę.

Galimų RFM grupės operatorių ir reikšmių sąrašas su pavyzdžiais.
Operatoriai	Yra lygu: `=` Nelygu: `!=` Neegzistuoja: `IS NULL` Egzistuoja: `IS NOT NULL`
Reikšmės	Neaktyvūs: `'DORMANT'` Rizikos grupėje: `'AT_RISK'` Buvę lojalūs: `'PREVIOUSLY_LOYAL'` Reikalaujantys dėmesio: `'NEEDS_ATTENTION'` Beveik prarasti: `'ALMOST_LOST'` Lojalūs: `'LOYAL'` Perspektyvūs: `'PROMISING'` Aktyvūs: `'ACTIVE'` Nauji: `'NEW'` Geriausi: `'CHAMPIONS'` Potencialūs: `'PROSPECTS'`
Formatas
Pavyzdys	Įtraukti klientus į RFM grupę Reikalaujantys dėmesio: `rfm_group = 'NEEDS_ATTENTION'`
Pastabos

SMS prenumeratos būsena

Pavadinimas: sms_subscription_status

Įtraukia klientus pagal tai, ar jie prenumeruoja Jūsų rinkodaros SMS žinutes. Sužinokite daugiau apie klientų kontaktinės informacijos rinkimą.

Operatoriai	Yra lygu: `=` Nelygu: `!=` Neegzistuoja: `IS NULL` Egzistuoja: `IS NOT NULL`
Reikšmės	Prenumeravę: `'SUBSCRIBED'` Klientas prenumeruoja Jūsų rinkodaros SMS žinutes. Laukiama: `'PENDING'` Klientas kaip tik prenumeruoja Jūsų rinkodaros SMS žinutes. Duomenys pašalinti: `'REDACTED'` Laukiama kliento duomenų pašalinimo dėl GDPR ištrynimo užklausos. Atsisakę prenumeratos: `'UNSUBSCRIBED'` Klientas atsisakė Jūsų rinkodaros SMS žinučių prenumeratos. Neprenumeravę: `'NOT_SUBSCRIBED'` Klientas niekada neprenumeravo Jūsų rinkodaros SMS žinučių.
Formatas
Pavyzdys	Įtraukti klientus, kurie prenumeravo Jūsų rinkodaros SMS žinutes: `sms_subscription_status = 'SUBSCRIBED'`
Pastabos

Valstijos arba provincijos

Pavadinimas: customer_regions

Įtraukia klientus, kurių adresas yra nurodytame šalies regione. Klientai, turintys kelis adresus, gali būti įtraukti į daugiau nei vieną klientų segmentą, kuriame naudojamas šis filtras.

Operatoriai	Apima šią tikslią vietą: `CONTAINS` Neapima šios tikslios vietos: `NOT CONTAINS` Neegzistuoja: `IS NULL` Egzistuoja: `IS NOT NULL`
Reikšmės	Naudokite ISO šalies kodą su ISO 3166-2 padalinio kodu.
Formatas
Pavyzdys	Įtraukti klientus, kurių adresas yra Niujorko valstijoje: `customer_regions CONTAINS 'US-NY'`
Pastabos	Norėdami rasti regioną, galite pradėti vesti regiono pavadinimą ir tada pasirinkti tinkamą reikšmę iš rodomo sąrašo.

Parduotuvės kredito sąskaitos

Pavadinimas: store_credit_accounts

Įtraukia klientus, kurie turi parduotuvės kredito likutį Jūsų parduotuvėje.

Funkcijos parametrai	`balance` (pasirinktinai): naudokite šį parametrą, norėdami nurodyti dabartinį kliento parduotuvės kredito sąskaitos likutį. `currency` (pasirinktinai): naudokite šį parametrą, norėdami nurodyti kliento parduotuvės kredito likučio valiutą. `next_expiry_date` (pasirinktinai): naudokite šį parametrą, norėdami nurodyti greičiausiai nustosiančio galioti nepanaudoto parduotuvės kredito datą. `last_credit_date` (pasirinktinai): naudokite šį parametrą, norėdami nurodyti datą, kada klientas paskutinį kartą gavo parduotuvės kreditą.
Operatoriai	`MATCHES`: Parametras yra „true“. `NOT_MATCHES`: Parametras yra „false“. `IS NULL`: parametras neegzistuoja. `IS NOT NULL`: parametras egzistuoja. Datoms galimi šie operatoriai: Yra lygu: `=` Nelygu: `!=` Daugiau nei: `>` Mažiau nei: `<` Mažiau arba lygu: `<=` Daugiau arba lygu: `>=` Tarp: `BETWEEN`
Reikšmės
Formatas	Palaikomi formatai, skirti `currency`: Valiutos kodas: pavyzdžiui, `USD` Palaikomi formatai, skirti `balance`: Skaičius: `#` Palaikomi formatai, skirti `next_expiry_date` ir `last_credit_date`: Absoliučios datos: `YYY-MM-DD` Datos poslinkio pavyzdžiai: prieš 7 dienas: `-7d` prieš 4 savaites: `-4w` prieš 3 mėnesius: `-3m` prieš 1 metus: `-1y` Įvardytos datos: Šiandien: `today` Vakar: `yesterday` Įvardytos datos yra numatytosios reikšmės ir jų negalima keisti.
Pavyzdys	Filtruoti klientus, kurių parduotuvės kredito sąskaitos likutis yra didesnis arba lygus 1 bet kuria valiuta: `store_credit_accounts MATCHES (balance >= 1)` Filtruoti klientus, kurių parduotuvės kredito sąskaitos likutis yra didesnis arba lygus 1 USD: `store_credit_accounts MATCHES (balance >= 1, currency: 'USD')` Filtruoti klientus, kurių parduotuvės kreditas nustos galioti per ateinančias 7 dienas: `store_credit_accounts MATCHES (next_expiry_date <= +7d)` Filtruoti klientus, kurie paskutinį kartą gavo parduotuvės kreditą daugiau nei prieš 1 mėnesį, bet vis dar turi likutį, kurį gali išleisti: `store_credit_accounts MATCHES (last_credit_date <= -1m, balance >= 1)`
Pastabos	Klientai turi parduotuvės kredito sąskaitą, jei kada nors jiems suteikėte parduotuvės kreditą. Kliento parduotuvės kredito likutis gali būti didesnis arba lygus 0. Parduotuvės kredito sąskaitos yra susietos su konkrečia valiuta. Jei neįtrauksite `currency` parametro į savo segmentą, filtras grąžins visas parduotuvės kredito sąskaitas, neatsižvelgiant į valiutos tipą. Klientas gali turėti nuo 0 iki daugelio parduotuvės kredito sąskaitų, priklausomai nuo to, kiek valiutų palaikote. Pavyzdžiui, jei klientui suteikiate parduotuvės kreditą ir CAD, ir USD valiutomis, tas klientas turės 2 parduotuvės kredito sąskaitas.

Vitrinos įvykiai

Pavadinimas: storefront.EVENT

Įtraukia klientus pagal vitrinos įvykius. Palaikomi šie įvykiai (EVENT):

Peržiūrėtas produktas: product_viewed
Peržiūrėta kolekcija: collection_viewed

Funkcijos parametrai	`id` (pasirinktinai): naudokite šį parametrą, norėdami nurodyti produktus ar kolekcijas, pagal kuriuos norite filtruoti. `date` (pasirinktinai): naudokite šį parametrą, norėdami nurodyti įvykio datą. `count` (pasirinktinai): naudokite šį parametrą, norėdami nurodyti tikslų produkto ar kolekcijos peržiūrų skaičių. Specifiniai produkto įvykio parametrai: `tag` (pasirinktinai): naudokite šį parametrą, norėdami nurodyti produkto etiketę, pagal kurią norite filtruoti. Tai veikia taip pat, kaip filtruojant pagal kiekvieną produkto ID su ta etikete.
Operatoriai	`MATCHES`: parametras yra „true“. `NOT_MATCHES`: parametras yra „false“. `IS NULL`: parametras neegzistuoja. `IS NOT NULL`: parametras egzistuoja. Datoms galimi naudoti šie operatoriai: Lygu: `=` Nelygu: `!=` Daugiau nei: `>` Mažiau nei: `<` Mažiau arba lygu: `<=` Daugiau arba lygu: `>=` Tarp: `BETWEEN`
Reikšmė
Formatas	Palaikomi formatai, skirti `id`: `=` (viena reikšmė) `IN` : kableliais atskirtų reikšmių rinkinys su numanomu „OR“, pateiktas skliausteliuose. Pavyzdžiui: `(id IN (1012132033639, 2012162031638, 32421429314657))`. Rinkinyje gali būti ne daugiau kaip 500 produktų arba kolekcijų ID. Palaikomi formatai, skirti `žyma`: `eilutė` (viena reikšmė) Palaikomi `datos` formatai: Absoliuti data: `YYYY-MM-DD` Datos poslinkio pavyzdžiai: prieš 7 dienas: `-7d` prieš 4 savaites: `-4w` prieš 3 mėnesius: `-3m` prieš 1 metus: `-1y` Įvardytos datos: Šiandien: `today` Vakar: `yesterday` Vitrinos įvykiai pasiekiami už paskutinius 26 mėnesius, o duomenys renkami nuo 2023 m. gegužės. Pavadintos datos yra numatytosios reikšmės ir jų negalima keisti. Norėdami nustatyti pasirinktines datas, naudokite datos poslinkį.
Pavyzdys	Nurodykite, ar įvyko vitrinos įvykis, naudodami operatorių `MATCHES` arba `NOT_MATCHES`: `storefront.product_viewed MATCHES()` `storefront.collection_viewed NOT MATCHES ()` Naudokite parametrą `id`, kad nurodytumėte produktus, pagal kuriuos norite filtruoti: `storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638)` `storefront.collection_viewed MATCHES (id IN (2012162031638, 456, 789))` Naudokite parametrą `tag`, kad filtruotumėte pagal produkto žymas: `storefront.product_viewed MATCHES (tag CONTAINS 'jeans')` Naudokite parametrą `date` ir operatorių `>=`, kad nurodytumėte vitrinos įvykio pradžios datą: `storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= 2023-04-03)` `storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= -30d)` Naudokite parametrą `date` ir operatorių `<=`, kad nurodytumėte vitrinos įvykio pabaigos datą: `storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date <= 2023-04-30)` `storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date <= -7d)` Naudokite parametrą `date` ir operatorių `BETWEEN`, kad nurodytumėte vitrinos įvykio pradžios ir pabaigos datas: `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)` Filtruokite klientus, kurie peržiūrėjo konkretų produktą per pastarąsias 30 dienų: `storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= -30d)` Filtruokite klientus, kurie peržiūrėjo konkrečią kolekciją nuo 2023 m. sausio 1 d. iki šiandien: `storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date BETWEEN 2023-01-01 AND today)`
Pastabos	Kai kuriate klientų segmentą naudodami parametrą `id`, produktą arba kolekciją galite pasirinkti pagal pavadinimą arba vaizdą rodomame sąraše. Arba galite pradėti vesti produkto arba kolekcijos pavadinimą ir tada pasirinkti atitinkamą elementą iš sąrašo. Į kodą įrašomas produkto arba kolekcijos ID, o ne pavadinimas. Užvedus pelės žymeklį ant ID, rodomas produkto arba kolekcijos pavadinimas ir vaizdas. Kolekcijose naudojamas vaizdas, išsaugotas kaip kolekcijos miniatiūra, jei toks yra. Kitu atveju rodoma bendrinė vaizdo rezervuota vieta. Dėl duomenų saugojimo, nenurodžius `date` parametrų, rezultatai bus filtruojami pagal paskutinių 26 mėnesių duomenis, be nustatytos pradžios ar pabaigos datos. Jei parametras `id` nenurodytas, tai reiškia, kad į Jūsų filtrą įtraukiami visi produktai.