Hjelp
Logg på

Shopify-baserte filtre for kundesegment

Bruk denne referanseveiledningen til å forstå filternavnene, operatorene og verdiene som brukes til å bygge kundesegmenter som er basert på standard Shopify-filtre.

På denne siden

Dato for forlatt kasse

Navn: abandoned_checkout_date

Inkluderer kunder etter datoen de sist forlot handlekurven.

Operatorer Nøyaktig på dato: =
Ikke på dato: !=
På eller før dato: <=
Før dato: <
På eller etter dato: >=
Etter dato: >
Mellom datoer: BETWEEN {date1} AND {date2}
Finnes ikke: IS NULL
Finnes: IS NOT NULL







Verdier
Format Absolutt dato: YYYY-MM-DD
Eksempler på datoforskyvning: -4w, -10y
Navngitt dato:
  • I dag: = today
  • I går: = yesterday
De navngitte datoene er standardverdier og kan ikke endres. For egendefinerte datoer kan du bruke en datoforskyvning.

Eksempel Inkluder kunder som sist forlot handlekurven i løpet av den siste uken:
abandoned_checkout_date >= -7d

Inkluder kunder som sist forlot handlekurven i løpet av de siste åtte månedene:
abandoned_checkout_date > -8m



MerknaderDatoverdier er basert på hele dager og avhenger av hvilken tidssone butikken din er i.

Årsdag

Navn: anniversary

Inkluderer kunder etter datoen for hendelsen som er knyttet til datoparameteren.

Funksjonsparametere Angi hendelsen du vil filtrere på. For eksempel: 'metafields.facts.birth_date'
Operatorer IS NULL: Parameteren finnes ikke.
IS NOT NULL: Parameteren finnes.

For datoer inkluderer de tilgjengelige operatorene:
Er lik: =
Er ikke lik: !=
Mellom: BETWEEN





Verdier date
Format Absolutt dato: YYYY-MM-DD
Eksempler på datoforskyvning: +4w, +3m
Navngitte datoer eller områder:
  • I dag: = today
  • I løpet av de neste 7 dagene: BETWEEN today AND +7d
  • I løpet av de neste 30 dagene: BETWEEN today AND +30d


Eksempel Inkluder kunder med fødselsdag i løpet av de neste 30 dagene:
anniversary ('metafields.facts.birth_date') BETWEEN today AND +30d
Merknader

Beløp brukt

Navn: amount_spent

Inkluderer kunder basert på hvor mye penger de har brukt i butikken din.

Operatorer Er lik: =
Er ikke lik: !=
Større enn: >
Mindre enn: <
Mindre enn eller lik: <=
Større enn eller lik: >=
Mellom: BETWEEN





Verdier
Format Tallområde: # AND #
Tall: #
Desimaltall: Desimaltegnet (.) brukes som desimalskilletegn.
Tusenskilletegn, som komma eller mellomrom, godtas ikke.
Språkspesifikke formaterte tall godtas ikke.



Eksempel Inkluder kunder som har brukt fra 1 til 999,99 i butikken din:
amount_spent BETWEEN 1 AND 999.99
Merknader
  • Valutaen som brukes er basert på valutaen som er valgt for butikken din. Ikke angi hvilken valuta som brukes ved å skrive inn et valutasymbol.
  • BETWEEN inkluderer både start- og sluttverdiene. For eksempel, amount_spent BETWEEN 1 AND 100 inkluderer kunder som har brukt minst 1 og så mye som 100.

Byer

Navn: customer_cities

Inkluderer kunder som har en adresse i den angitte byen. Kunder som har flere adresser, kan bli inkludert i mer enn ett kundesegment som bruker dette filteret.

Operatorer Inneholder nøyaktig denne byen: CONTAINS
Inneholder ikke nøyaktig denne byen: NOT CONTAINS
Finnes ikke: IS NULL
Finnes: IS NOT NULL


Verdier
Format countryCode-regionCode-cityCode
Eksempel Inkluder kunder som har en adresse i New York City:
customer_cities CONTAINS 'US-NY-NewYorkCity'
Merknader For å finne en by kan du begynne å skrive inn navnet på byen, og deretter velge den aktuelle verdien fra listen som vises.

Bedrifter

Navn: companies

Inkluderer kunder fra bedrifter som er konfigurert som B2B-kunder.

Operatorer Inneholder nøyaktig denne bedrifts-ID-en: CONTAINS
Inneholder ikke nøyaktig denne bedrifts-ID-en: NOT CONTAINS
Finnes ikke: IS NULL
Finnes: IS NOT NULL


VerdierBedrifts-ID
Format
Eksempel Er en B2B-kunde:
companies IS NOT NULL
Er ikke en B2B-kunde:
companies IS NULL
Inkluderer kunder som er tilknyttet en bestemt bedrift:
companies CONTAINS 3778915041302






Merknader
  • Når du oppretter kundesegmentet, kan du velge bedriften etter navn fra listen som vises. Alternativt kan du begynne å skrive inn navnet på bedriften, og deretter velge den fra listen.
  • Det er bedrifts-ID-en, ikke bedriftsnavnet, som skrives inn i koden. Når du holder markøren over bedrifts-ID-en, vises bedriftsnavnet.

Land eller områder

Navn: customer_countries

Inkluderer kunder som har en adresse i det angitte landet eller området. Kunder som har flere adresser kan bli inkludert i mer enn ett kundesegment som bruker dette filteret.

Operatorer Inneholder nøyaktig denne lokasjonen: CONTAINS
Inneholder ikke nøyaktig denne lokasjonen: NOT CONTAINS
Finnes ikke: IS NULL
Finnes: IS NOT NULL


Verdier Bruk ISO-landskoden på to bokstaver.
Format
Eksempel Inkluder kunder som har en adresse i USA:
customer_countries CONTAINS 'US'
Merknader For å finne et land kan du begynne å skrive inn navnet på landet, og deretter velge den relevante verdien fra listen som vises.

Opprettet av app-ID

Navn: created_by_app_id

Inkluderer kunder som er opprettet av den angitte appen.

Operatorer Er lik: =
Er ikke lik: !=
VerdierID-en til appen du vil segmentere på.
FormatApp-ID
Eksempel Inkluder kunder som er opprettet i Shopify-administrator:
created_by_app_id = 1830279
Merknader
  • Når du oppretter kundesegmentet, kan du velge en app etter navn fra listen som vises. Alternativt kan du begynne å skrive inn navnet på appen, og deretter velge den fra listen.
  • Det er app-ID-en, ikke appnavnet, som skrives inn i koden. Når du holder markøren over app-ID-en, vises appnavnet.

Status for kundekonto

Navn: customer_account_status

Inkluderer kundene som har den angitte kundekonto-statusen.

Operatorer Er lik: =
Er ikke lik: !=
Verdier Avslått: 'DECLINED' Kunden ble invitert til å opprette en konto, men avslo.
Deaktivert: 'DISABLED' Kunden har ikke opprettet en konto, eller butikken din bruker nye kundekontoer.
Aktivert: 'ENABLED' Kunden opprettet en konto.
Invitert: 'INVITED' Kunden har blitt invitert til å opprette en konto, men har ennå ikke akseptert eller avslått.


Format
Eksempel Inkluder kunder som har blitt invitert til å opprette en konto, men som har avslått:
customer_account_status = 'DECLINED'
Merknader

Dato kunde ble lagt til

Navn: customer_added_date

Inkluderer kunder basert på datoen de ble lagt til i butikken din.

Operatorer Nøyaktig på dato: =
Ikke på dato: !=
På eller før dato: <=
Før dato: <
På eller etter dato: >=
Etter dato: >
Mellom datoer: BETWEEN {date1} AND {date2}





Verdier
Format Absolutt dato: YYYY-MM-DD
Eksempler på datoforskyvning: -4w, -10y
Navngitt dato:
  • I dag: = today
  • I går: = yesterday
De navngitte datoene er standardverdier og kan ikke endres. For egendefinerte datoer kan du bruke en datoforskyvning.

Eksempel Inkluder kunder som ble lagt til i løpet av den siste uken:
customer_added_date >= -7d

Inkluder kunder som ble lagt til i løpet av de siste åtte månedene:
customer_added_date > -8m

Inkluder kunder som ble lagt til i løpet av et bestemt datointervall:
customer_added_date BETWEEN 2022-12-01 AND 2022-12-31






Merknader Datoverdier er basert på hele dager og avhenger av hvilken tidssone butikken din er i.

Kundens e-postdomene

Navn: customer_email_domain

Inkluderer kunder der e-postadressen tilhører det angitte domenet. Domenenavnet er delen av e-postadressen etter @-symbolet, for eksempel: gmail.com.

Operatorer Er lik: =
Er ikke lik: !=
Finnes ikke: IS NULL
Finnes: IS NOT NULL


Verdier Følgende domenenavn tilbys som forslag. Du er ikke begrenset til disse domenenavnene. Du kan manuelt angi alle andre gyldige domenenavn:
  • 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 der e-postdomenet er shopify.com:
customer_email_domain = 'shopify.com'
Merknader

Kundespråk

Navn: customer_language

Inkluderer kunder basert på språket kunden bruker til å kommunisere med butikken din.

Operatorer Er lik: =
Er ikke lik: !=
Finnes ikke: IS NULL
Finnes: IS NOT NULL


Verdier Bruk ISO 639-1-språkkoden på to bokstaver.
Format Følgende verdier er eksempler på noen vanlige ISO-språkkoder. Dataene dine er ikke begrenset til disse språkkodene. Du kan manuelt angi alle andre gyldige språkkoder, men verdiene som tilbys deg som foreslåtte verdier i redigeringsprogrammet er de eneste som er tilgjengelige i kundedataene dine.
  • Engelsk: 'en'
  • Fransk: 'fr'
  • Spansk: 'es'
  • Tysk: 'de'
  • Italiensk: 'it'
  • Japansk: 'ja'
  • Russisk: 'ru'
Eksempel Inkluder kunder som kommuniserer med butikken din på engelsk:
customer_language = 'en'

Ekskluder kunder som kommuniserer med butikken din på kanadisk-engelsk:
customer_language != 'en-CA'



Merknader
  • Du kan legge til den lokale ISO-koden i verdien for å angi en dialekt for det språket. Du kan for eksempel bruke 'en-US' for USA og 'en-GB' for Storbritannia, eller 'pt-PT' for Portugal og 'pt-BR' for Brasil.
  • Filterverdien fungerer som et jokertegn hvis bare språkprefikset er angitt. Hvis filterverdien for eksempel er 'en', da inkluderer resultatene kunder med språket satt til 'en' og kunder med språket satt til 'en-GB', 'en-CA', og så videre.

Kundetagger

Navn: customer_tags

Inkluderer kunder basert på taggene deres.

Operatorer Inneholder nøyaktig denne taggen: CONTAINS
Inneholder ikke nøyaktig denne taggen: NOT CONTAINS
Finnes ikke: IS NULL
Finnes: IS NOT NULL


VerdierNavnet på en kundetagg.
Format
Eksempel Inkluder kunder som har taggen GoldStatus:
customer_tags CONTAINS 'GoldStatus'
Merknader Tagger skiller ikke mellom store og små bokstaver.
Les mer om tagger og viktige hensyn.

Kunde innenfor avstand

Navn: customer_within_distance

Inkluderer kunder innenfor en angitt avstand fra en lagret lokalisasjon.

Funksjonsparametere Du kan bare bruke én avstandsparameter for hvert filter.
coordinates (påkrevd): Bruk denne parameteren til å angi pin-lokalisasjonen du vil bruke til å opprette segmentet.
distance_km (påkrevd): Bruk denne parameteren til å angi avstandsradiusen du vil søke innenfor etter kunder.
distance_mi (påkrevd): Bruk denne parameteren til å angi avstandsradiusen du vil søke innenfor etter kunder.




Operatorer MATCHES: Parameteren er sann.
NOT_MATCHES: Parameteren er usann.
IS NULL: Parameteren finnes ikke.
IS NOT NULL: Parameteren finnes.






Verdi
Format Støttet format for coordinates:
  • Tall (breddegrad), Tall (lengdegrad)

    • Støttet format for koordinater (breddegrad, lengdegrad):
  • Tall: #

    • Støttet format for distance_mi, distance_km:
  • Tall: #




    • Eksempel Dette filteret krever koordinater og én avstandsparameter for å være gyldig.

    Filtrer kunder som har en adresse innenfor 10 miles fra koordinatene (45.419190, -75.696727):
    customer_within_distance MATCHES (coordinates = (45.419190, -75.696727), distance_mi = 10 )

    Filteret kan brukes sammen med andre filtre for å begrense kundelisten ytterligere. For eksempel:
    Filtrer kunder som har en adresse innenfor 20 kilometer fra koordinatene (43.634,-79.412) og har lagt inn minst én bestilling:
    customer_within_distance MATCHES (coordinates = (43.634,-79.412), distance_km = 20 ) AND number_of_orders > 0






    Merknader
    • Shopify-segmentering konverterer automatisk de lagrede lokalisasjonene dine til et koordinatpar, og viser dem som valgbare verdier når du bruker dette filteret.
    • Hvis butikken din har lagrede lokalisasjoner, oversetter Shopify Magic automatisk koordinatparet til lokasjonsnavnet ditt i den magiske oversettelsen. For eksempel: «Kunder som har en adresse innenfor 10 miles fra lokalisasjonen 'Salt Lake City Store'.»

    E-posthendelser

    Navn: shopify_email.EVENT

    Inkluderer kunder basert på valgte e-posthendelser. Støttede hendelser (EVENT) inkluderer følgende:

    • Returnert: bounced
    • Klikket: clicked
    • Levert: delivered
    • Merket som søppelpost: marked_as_spam
    • Åpnet: opened
    • Avmeldt: unsubscribed
    Funksjonsparametere activity_id (valgfritt): Bruk denne parameteren til å velge ID-en for markedsføringsaktiviteten du vil filtrere.
    count (valgfritt): Bruk denne parameteren til å angi antall ganger en e-posthendelse har forekommet.
    date (valgfritt): Bruk denne parameteren til å angi datoen for hendelsen.



    Operatorer MATCHES: Brukes når hendelsen har forekommet.
    NOT_MATCHES: Brukes når hendelsen ikke har forekommet.
    IS NULL: Parameteren finnes ikke.
    IS NOT NULL: Parameteren finnes.

    For datoer inkluderer de tilgjengelige operatorene:
    Er lik: =
    Er ikke lik: !=
    Større enn: >
    Mindre enn: <
    Mindre enn eller lik: <=
    Større enn eller lik: >=
    Mellom: BETWEEN











    Verdi
    FormatStøttede formater for activity_id:
  • = (én verdi)
  • IN : Et sett med kommadelte verdier med implisitt «OR», i parentes. For eksempel: (activity_id IN (1, 2, 3)). Det er en grense på 500 aktivitets-ID-er i et sett.

    Støttede datoformater for date:
  • Absolutt dato: YYYY-MM-DD
  • Eksempler på datoforskyvning:
    • 7 dager siden: -7d
    • 4 uker siden: -4w
    • 3 måneder siden: -3m
    • 1 år siden: -1y
    • Navngitt dato: today, yesterday


    • De navngitte datoene er standardverdier og kan ikke endres. For egendefinerte datoer, bruk en datoforskyvning.

    E-posthendelser er tilgjengelige for de siste 26 månedene, med data fra og med mars 2022.

    Støttede formater for count:
  • Tall: #











    • Eksempel Angi om en e-posthendelse har funnet sted ved hjelp av en MATCHES- eller NOT MATCHES-operator:
    shopify_email.opened MATCHES (activity_id = 135195754518)
    shopify_email.opened NOT MATCHES (activity_id = 135195754518)

    Bruk parameteret activity_id for å angi ID-en for markedsføringsaktiviteten du vil filtrere på:
    shopify_email.delivered MATCHES (activity_id = 135195754518)

    Bruk parameteret date og operatoren >= for å angi en startdato for en e-posthendelse:
    shopify_email.delivered NOT MATCHES (activity_id = 135195754518, date >= 2022-01-01)

    Bruk parameteret date og operatoren <= for å angi en sluttdato for en e-posthendelse:
    shopify_email.delivered MATCHES (activity_id = 135195754518, date <= 2022-01-01)

    Bruk parameteret date og operatoren BETWEEN for å angi både start- og sluttdato for en e-posthendelse:
    shopify_email.bounced NOT MATCHES (activity_id = 135195754518, date BETWEEN -12m AND today)













    Merknader
    • Når du oppretter et kundesegment med parameteret activity_id, kan du velge markedsføringsaktiviteten etter navn fra listen som vises.
    • På grunn av dataoppbevaring betyr fravær av date-parametere at resultatene filtreres for de siste 26 månedene, uten en angitt start- eller sluttdato.
    • Fravær av activity_id betyr at filteret inkluderer alle Shopify e-postaktiviteter.

    Status for e-postabonnement

    Navn: email_subscription_status

    Inkluderer kunder basert på om de abonnerer på markedsføring på e-post.

    Operatorer Er lik: =
    Er ikke lik: !=
    Finnes ikke: IS NULL
    Finnes: IS NOT NULL


    Verdier Ikke abonnent: 'NOT_SUBSCRIBED' Kunden har ikke abonnert på markedsføring på e-post.
    Abonnent: 'SUBSCRIBED' Kunden abonnerer på markedsføring på e-post.
    Venter: 'PENDING' Kunden er i ferd med å abonnere på markedsføring på e-post.
    Ugyldig: 'INVALID' Markedsføringsstatusen for kundens e-postadresse er ugyldig.
    Ikke lenger abonnent: 'UNSUBSCRIBED' Kunden har sagt opp abonnementet på markedsførings-e-poster.
    Sladdet: 'REDACTED' Kundens e-postadresse er sladdet.




    Format
    Eksempel Inkluder kunder som abonnerer på e-postmarkedsføring:
    email_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
    Merknader

    Dato for første bestilling

    Navn: first_order_date

    Inkluderer kunder som la inn sin første bestilling på den angitte datoen.

    Operatorer Nøyaktig på dato: =
    Ikke på dato: !=
    På eller før dato: <=
    Før dato: <
    På eller etter dato: >=
    Etter dato: >
    Mellom datoer: BETWEEN {date1} AND {date2}
    Finnes ikke: IS NULL
    Finnes: IS NOT NULL







    Verdier
    Format Absolutt dato: YYYY-MM-DD
    Eksempler på datoforskyvning: -4w, -10y
    Navngitt dato:
    • I dag: = today
    • I går: = yesterday
    De navngitte datoene er standardverdier og kan ikke endres. For egendefinerte datoer kan du bruke en datoforskyvning.

    Eksempel Inkluder kunder som la inn sin første bestilling siden forrige uke:
    first_order_date >= -7d

    Inkluder kunder som la inn sin første bestilling i løpet av de siste åtte månedene:
    first_order_date > -8m



    Merknader Datoverdier er basert på hele dager og avhenger av hvilken tidssone butikken din er i.

    Dato for siste bestilling

    Navn: last_order_date

    Inkluderer kunder som la inn sin siste bestilling på den angitte datoen.

    Operatorer Nøyaktig på dato: =
    Ikke på dato: !=
    På eller før dato: <=
    Før dato: <
    På eller etter dato: >=
    Etter dato: >
    Mellom datoer: BETWEEN {date1} AND {date2}
    Finnes ikke: IS NULL
    Finnes: IS NOT NULL







    Verdier
    Format Absolutt dato: YYYY-MM-DD
    Eksempler på datoforskyvning: -4w, -10y
    Navngitt dato:
    • I dag: = today
    • I går: = yesterday
    De navngitte datoene er standardverdier og kan ikke endres. For egendefinerte datoer kan du bruke en datoforskyvning.

    Eksempel Inkluder kunder som la inn sin siste bestilling siden forrige uke:
    last_order_date >= -7d

    Inkluder kunder som la inn sin siste bestilling i løpet av de siste åtte månedene:
    last_order_date > -8m



    Merknader Datoverdier er basert på hele dager og avhenger av hvilken tidssone butikken din er i.

    Antall bestillinger

    Navn: number_of_orders

    Inkluderer kunder basert på antallet bestillinger de har lagt inn i butikken.

    Operatorer Er lik: =
    Er ikke lik: !=
    Større enn: >
    Mindre enn: <
    Mindre enn eller lik: <=
    Større enn eller lik: >=
    Mellom: BETWEEN





    VerdierVerdien du angir, må være et heltall.
    Format Tallområde: # AND #
    Tall: #
    Eksempel Inkluder kunder som har lagt inn mer enn 10 bestillinger:
    number_of_orders > 10
    Merknader BETWEEN inkluderer både start- og sluttverdiene. For eksempel, number_of_orders BETWEEN 1 AND 100 inkluderer kunder som har lagt inn minst 1 bestilling og opptil 100 bestillinger.

    Bestillinger lagt inn

    Navn: orders_placed

    Inkluderer kunder som la inn bestillinger eller brukte et bestemt beløp i en angitt datoperiode.

    Funksjonsparametere app_id (valgfritt): Bruk dette parameteret til å angi hvilken app som opprettet bestillingen. Dette inkluderer apper som Shopify POS, som har en app-ID på 129785.
    location_id (valgfritt): Bruk dette parameteret til å angi fra hvilket sted bestillingen ble lagt inn. Du finner ID-en til et sted i URL-adressen i Shopify-administrator når du navigerer til stedets informasjonsside i Steder.
    count (valgfritt): Bruk dette parameteret til å angi det nøyaktige antallet ganger en bestilling ble lagt inn.
    amount (valgfritt): Bruk dette parameteret til å angi det nøyaktige beløpet som er brukt på en bestilling.
    sum_amount (valgfritt): Bruk dette parameteret til å angi beløpet som er brukt på alle bestillinger.
    date (valgfritt): Bruk dette parameteret til å angi en dato for hendelsen.






    Operatorer MATCHES: Parameteren er sann.
    NOT_MATCHES: Parameteren er usann.
    IS NULL: Parameteren finnes ikke.
    IS NOT NULL: Parameteren finnes.

    For datoer inkluderer de tilgjengelige operatorene:
    Er lik: =
    Er ikke lik: !=
    Større enn: >
    Mindre enn: <
    Mindre enn eller lik: <=
    Større enn eller lik: >=
    Mellom: BETWEEN











    Verdier
    Format Støttede formater for count, amount, og sum_amount:
    Tall: #

    Støttede formater for date:
    Absolutt dato: YYYY-MM-DD
    Eksempler på datoforskyvning:
    • 7 dager siden: -7d
    • 4 uker siden: -4w
    • 3 måneder siden: -3m
    • 1 år siden: -1y
    Navngitt dato:
    • I dag: today
    • I går: yesterday
    De navngitte datoene er standardverdier og kan ikke endres.




    Eksempel Angi om en bestilling er lagt inn ved hjelp av en MATCHES eller NOT_MATCHES -operator:
    orders_placed MATCHES ()
    orders_placed NOT MATCHES ()

    Filtrer kunder som har lagt inn tre eller flere bestillinger i løpet av de siste seks månedene:
    orders_placed MATCHES (count >= 3, date >= -6m)

    Filtrer kunder som har brukt 1000 USD eller mer i løpet av de siste 90 dagene:
    orders_placed MATCHES (sum_amount >= 1000, date >= -90d)

    Filtrer kunder som har brukt 100 USD eller mindre i løpet av de siste sju dagene:
    orders_placed MATCHES (sum_amount <= 100, date >= -7d)

    Filtrer kunder som har brukt 1000 USD eller mer og lagt inn tre eller flere bestillinger siden 1. januar 2023:
    orders_placed MATCHES (sum_amount >= 1000, count >= 3, date >= 2023-01-01)

    Bruk parameteret date og operatoren BETWEEN for å angi en bestemt datoperiode. Du kan uttrykke mellom 1. januar 2023 og 1. juni 2023 (inkludert) på følgende måte:
    orders_placed MATCHES (count >= 3, date BETWEEN 2023-01-01 AND 2023-06-01)

    Filtrer kunder som la inn en bestilling fra enten Gavebutikk HK-stedet (1122334455) eller Hovedgaten-stedet (6677889900):
    orders_placed MATCHES (location_id IN (1122334455,6677889900))

    Filtrer kunder som har brukt over 500 USD totalt fra Shopify POS:
    orders_placed MATCHES (app_id = 129785, sum_amount >= 500)






















    Merknader
    • Når du holder markøren over beløpet, vises valutaen som brukes til å filtrere kundene.
    • Når du holder markøren over følgende syntaks:
      amount, sum_amount vises beskrivelsen av syntaksen.
    • Fravær av parameters betyr at filteret inkluderer alle bestillinger som noensinne er lagt inn.

    Anslått forbruksnivå

    NAVN: predicted_spend_tier

    Inkluderer kunder som er innenfor det angitte anslåtte forbruksnivået. Finn ut mer om anslått forbruksnivå.

    Operatorer Er lik: =
    Er ikke lik: !=
    Finnes ikke: IS NULL
    Finnes: IS NOT NULL


    Verdier 'HIGH'
    'MEDIUM'
    'LOW'



    Format
    Eksempel Inkluder kunder som er i HIGH-nivået:
    predicted_spend_tier = 'HIGH'
    Merknader

    Produktabonnementsstatus

    Navn: product_subscription_status

    Inkluderer kunder som har den angitte produktabonnement-statusen.

    Operatorer Er lik: =
    Er ikke lik: !=
    Finnes ikke: IS NULL
    Finnes: IS NOT NULL


    Verdier Aktiv: 'SUBSCRIBED' Kunden har et aktivt produktabonnement.
    Avbrutt: 'CANCELLED' Kunden har avbrutt produktabonnementet sitt.
    Utløpt: 'EXPIRED' Kundens produktabonnement har utløpt.
    Mislyktes: 'FAILED' Kunden har en mislykket betaling.
    Aldri abonnert: 'NEVER_SUBSCRIBED' Kunden har aldri abonnert.
    Satt på pause: 'PAUSED' Kunden har satt produktabonnementet sitt på pause.




    Format
    Eksempel Inkluder kunder som har et aktivt produktabonnement:
    product_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
    Merknader

    Kjøpte produkter

    Navn: products_purchased

    Inkluderer kunder som har kjøpt det angitte produktet. I tillegg kan du inkludere kunder som kjøpte produktet i en angitt datoperiode.

    Funksjonsparametere id (valgfritt): Bruk denne parameteren til å angi produktet en kunde har kjøpt som du vil filtrere på.
    quantity (valgfritt): Bruk denne parameteren til å angi antall produkter som er kjøpt per bestilling.
    sum_quantity (valgfritt): Bruk denne parameteren til å angi antall produkter som er kjøpt på tvers av alle bestillinger.
    date (valgfritt): Bruk denne parameteren til å angi en dato for hendelsen.
    tag (valgfritt): Bruk denne parameteren til å angi en produkttagg for kjøpte produkter som du vil filtrere på.



    Operatorer MATCHES: Parameteren er sann.
    NOT_MATCHES: Parameteren er usann.
    IS NULL: Parameteren finnes ikke.
    IS NOT NULL: Parameteren finnes.

    For datoer inkluderer de tilgjengelige operatorene:
    Er lik: =
    Er ikke lik: !=
    Større enn: >
    Mindre enn: <
    Mindre enn eller lik: <=
    Større enn eller lik: >=
    Mellom: BETWEEN











    Verdi
    Format Støttede formater for tagg:
    streng (enkeltverdi)

    Støttede formater for id:
  • = (én verdi)
  • IN : Et sett med kommadelte verdier med en implisitt «OR», omsluttet av parenteser. For eksempel: (id IN (1012132033639, 2012162031638, 32421429314657)). Det er en grense på 500 varenumre i et sett.

    Støttede dato formater:
    Absolutt dato: YYYY-MM-DD
    Eksempler på datoforskyvning:
    • 7 dager siden: -7d
    • 4 uker siden: -4w
    • 3 måneder siden: -3m
    • 1 år siden: -1y
    • Navngitt dato: today, yesterday
    De navngitte datoene er standardverdier og kan ikke endres.

    Støttede formater for quantity og sum_quantity:
    Tall: #










    • Eksempel Angi om et produkt er kjøpt ved hjelp av en MATCHES- eller NOT_MATCHES-operator:
    products_purchased MATCHES (id = 2012162031638)
    products_purchased NOT MATCHES (id IN (2012162031638, 1012132033639)) products_purchased MATCHES (tag = 'red')

    Filtrer kunder som har kjøpt et bestemt produkt siden 1. januar 2022 og frem til i dag:
    products_purchased MATCHES (id = 1012132033639, date BETWEEN 2022-01-01 AND today)

    Filtrer kunder som har kjøpt et produkt med taggen 'red' siden 1. januar 2022 og frem til i dag:
    products_purchased MATCHES (tag = 'red', date BETWEEN 2022-01-01 AND today)

    I løpet av de siste 30 dagene:
    products_purchased MATCHES (date >= -30d)

    Frem til 1. januar 2022:
    products_purchased MATCHES (date <= 2022-01-01)

    Bruk parameteren date og operatoren BETWEEN for å angi en bestemt datoperiode. Du kan uttrykke mellom 1. januar 2022 og 1. juni 2022 (inkludert) på følgende måte:
    products_purchased MATCHES (id = 1012132033639, date BETWEEN 2022-01-01 AND 2022-06-01)

    Filtrer kunder som nylig har kjøpt mange produkter med en bestemt tagg:
    products_purchased MATCHES (tag = 'product_tag', sum_quantity >= 3, date >= -90d)



















    Merknader
    • Når du oppretter kundesegmentet med id-parameteren, kan du velge produktet etter navn eller bilde fra listen som vises. Alternativt kan du begynne å skrive inn produkttittelen og deretter velge den fra listen.
    • Varenummeret, ikke produkttittelen, legges inn i koden. Når du holder markøren over varenummeret, vises produkttittelen og -bildet.
    • Fravær av begge date parametrene betyr at resultatene blir filtrert for all tid, uten angitt start- eller sluttdato.
    • Fravær av parametere betyr at filteret inkluderer alle produkter som er kjøpt noensinne.

    RFM-gruppe

    Navn: rfm_group

    Inkluderer kunder basert på hvilken RFM-gruppe de er kategorisert i. Finn ut mer om RFM-kundeanalyse.

    Liste over mulige RFM-gruppeoperatorer og -verdier, inkludert eksempler.
    Operatorer Er lik: =
    Er ikke lik: !=
    Finnes ikke: IS NULL
    Finnes: IS NOT NULL


    Verdier Sovende: 'DORMANT'
    I faresonen: 'AT_RISK'
    Tidligere lojale: 'PREVIOUSLY_LOYAL'
    Trenger oppmerksomhet: 'NEEDS_ATTENTION'
    Nesten tapt: 'ALMOST_LOST'
    Lojale: 'LOYAL'
    Lovende: 'PROMISING'
    Aktive: 'ACTIVE'
    Nye: 'NEW'
    Forkjempere: 'CHAMPIONS'
    Potensielle kunder: 'PROSPECTS'









    Format
    Eksempel Inkluder kunder i RFM-gruppen Trenger oppmerksomhet:
    rfm_group = 'NEEDS_ATTENTION'
    Merknader

    SMS-abonnementsstatus

    Navn: sms_subscription_status

    Inkluderer kunder basert på om de abonnerer på SMS-meldinger med markedsføring. Finn ut mer om innhenting av kunders kontaktopplysninger.

    Operatorer Er lik: =
    Er ikke lik: !=
    Finnes ikke: IS NULL
    Finnes: IS NOT NULL


    Verdier Abonnerer: 'SUBSCRIBED' Kunden abonnerer på SMS-meldingene dine med markedsføring.
    Ventende: 'PENDING' Kunden er i ferd med å abonnere på SMS-meldingene dine med markedsføring.
    Fjernet: 'REDACTED' Kunden har ventende fjerning på grunn av en slettingsforespørsel i henhold til personvernforordningen.
    Avmeldt: 'UNSUBSCRIBED' Kunden har avmeldt seg fra SMS-meldingene dine med markedsføring.
    Ikke abonnent: 'NOT_SUBSCRIBED' Kunden har aldri abonnert på SMS-meldingene dine med markedsføring.



    Format
    Eksempel Inkluder kunder som har abonnert på SMS-meldingene dine med markedsføring:
    sms_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
    Merknader

    Delstater eller provinser

    Navn: customer_regions

    Inkluderer kunder som har en adresse i det angitte området i et land. Kunder som har flere adresser kan bli inkludert i mer enn ett kundesegment som bruker dette filteret.

    Operatorer Inneholder nøyaktig denne lokasjonen: CONTAINS
    Inneholder ikke nøyaktig denne lokasjonen: NOT CONTAINS
    Finnes ikke: IS NULL
    Finnes: IS NOT NULL


    VerdierBruk ISO-landskoden med ISO 3166-2-inndelingskoden.
    Format
    Eksempel Inkluder kunder som har en adresse i delstaten New York:
    customer_regions CONTAINS 'US-NY'
    Merknader For å finne et område kan du begynne å skrive inn navnet på området, og deretter velge den aktuelle verdien fra listen som vises.

    Kredittkontoer i butikk

    Navn: store_credit_accounts

    Inkluderer kunder som har en butikkvaluta-saldo i butikken.

    Funksjonsparametere balance (valgfritt): Bruk denne parameteren til å angi kundens nåværende saldo på kredittkontoen i butikken.
    currency (valgfritt): Bruk denne parameteren til å angi valutaen for kundens butikkvaluta-saldo.
    next_expiry_date (valgfritt): Bruk denne parameteren til å angi datoen for den ubrukte butikkvalutaen som utløper først.
    last_credit_date (valgfritt): Bruk denne parameteren til å angi datoen kunden sist mottok butikkvaluta.


    Operatorer MATCHES: Parameteren er sann.
    NOT_MATCHES: Parameteren er usann.
    IS NULL: Parameteren finnes ikke.
    IS NOT NULL: Parameteren finnes.

    For datoer inkluderer de tilgjengelige operatorene:
    Er lik: =
    Er ikke lik: !=
    Større enn: >
    Mindre enn: <
    Mindre enn eller lik: <=
    Større enn eller lik: >=
    Mellom: BETWEEN











    Verdier
    Format Støttede formater for currency:
    Valutakode: For eksempel USD

    Støttede formater for balance:
    Tall: #

    Støttede formater for next_expiry_date og last_credit_date:
    Absolutte datoer: YYY-MM-DD
    Eksempler på datoforskyvning:
    7 dager siden: -7d
    4 uker siden: -4w
    3 måneder siden: -3m
    1 år siden: -1y
    Navngitte datoer:
  • I dag: today
  • I går: yesterday
    • De navngitte datoene er standardverdier og kan ikke endres.












    Eksempel Filtrer kunder som har en saldo på kredittkontoen i butikken som er større enn eller lik 1 i en hvilken som helst valuta:
    store_credit_accounts MATCHES (balance >= 1)

    Filtrer kunder som har en saldo på kredittkontoen i butikken som er større enn eller lik 1 USD:
    store_credit_accounts MATCHES (balance >= 1, currency: 'USD')

    Filtrer kunder med butikkvaluta som utløper i løpet av de neste sju dagene:
    store_credit_accounts MATCHES (next_expiry_date <= +7d)

    Filtrer kunder som sist mottok butikkvaluta for mer enn én måned siden, men som fremdeles har en saldo tilgjengelig for bruk:
    store_credit_accounts MATCHES (last_credit_date <= -1m, balance >= 1)









    Merknader
    • Kunder har en kredittkonto i butikken hvis du noen gang har utstedt butikkvaluta til dem. En kundes butikkvaluta-saldo kan være større enn eller lik 0.
    • Kredittkontoer i butikk er spesifikke for en valuta. Hvis du ikke inkluderer en currency parameter i segmentet, returnerer filteret alle kredittkontoer i butikk, uavhengig av valutatype.
    • En kunde kan ha fra 0 til mange kredittkontoer i butikk, avhengig av hvor mange valutaer du støtter. Hvis du for eksempel utsteder butikkvaluta til en kunde i både CAD og USD, har kunden to kredittkontoer i butikken.

    Hendelser i utstillingsvinduet

    Navn: storefront.EVENT

    Inkluderer kunder basert på hendelser i utstillingsvinduet. Støttede hendelser (EVENT) inkluderer følgende:

    • Produkt vist: product_viewed
    • Samling vist: collection_viewed
    Funksjonsparametere id (valgfritt): Bruk denne parameteren til å angi produktene eller samlingene du vil filtrere på.
    date (valgfritt): Bruk denne parameteren til å angi en dato for hendelsen.
    count (valgfritt): Bruk denne parameteren til å angi det nøyaktige antallet ganger et produkt eller en samling ble vist.

    Parametere spesifikke for produkthendelser:
    tag (valgfritt): Bruk denne parameteren til å angi produkttaggen du vil filtrere på. Dette fungerer på samme måte som å filtrere for hvert varenummer med den taggen.






    Operatorer MATCHES: Parameteren er sann.
    NOT_MATCHES: Parameteren er usann.
    IS NULL: Parameteren finnes ikke.
    IS NOT NULL: Parameteren finnes.

    For datoer inkluderer de tilgjengelige operatorene:
    Er lik: =
    Er ikke lik: !=
    Større enn: >
    Mindre enn: <
    Mindre enn eller lik: <=
    Større enn eller lik: >=
    Mellom: BETWEEN











    Verdi
    Format Støttede formater for id:
  • = (én verdi)
  • IN : Et sett med kommadelte verdier med en implisitt «OR», omsluttet av parenteser. For eksempel: (id IN (1012132033639, 2012162031638, 32421429314657)). Det er en grense på 500 produkt- eller samlings-ID-er i et sett.

    Støttede formater for tagg: streng (enkeltverdi)

    Støttede dato formater: Absolutt dato: YYYY-MM-DD
    Eksempler på datoforskyvning:
    • 7 dager siden: -7d
    • 4 uker siden: -4w
    • 3 måneder siden: -3m
    • 1 år siden: -1y
    Navngitte datoer:
    • I dag: today
    • I går: yesterday
    Hendelser i utstillingsvinduet er tilgjengelige for de siste 26 månedene, med data fra og med mai 2023.

    De navngitte datoene er standardverdier og kan ikke endres. For egendefinerte datoer kan du bruke en datoforskyvning.






    • Eksempel Angi om en hendelse i utstillingsvinduet har funnet sted ved hjelp av en MATCHES- eller NOT_MATCHES-operator: storefront.product_viewed MATCHES()
    storefront.collection_viewed NOT MATCHES ()

    Bruk parameteret id til å angi produktene du vil filtrere på:
    storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638)
    storefront.collection_viewed MATCHES (id IN (2012162031638, 456, 789))

    Bruk parameteret tag til å angi produkttaggene du vil filtrere på:
    storefront.product_viewed MATCHES (tag CONTAINS 'jeans')

    Bruk parameteret date og operatoren >= for å angi en startdato for en hendelse i utstillingsvinduet:
    storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= 2023-04-03)
    storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= -30d)

    Bruk parameteret date og operatoren <= for å angi en sluttdato for en hendelse i utstillingsvinduet:
    storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date <= 2023-04-30)
    storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date <= -7d)

    Bruk parameteret date og operatoren BETWEEN for å angi både en start- og sluttdato for en hendelse i utstillingsvinduet:
    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 som har sett et bestemt produkt de siste 30 dagene:
    storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= -30d)

    Filtrer kunder som har sett en bestemt samling siden 1. januar 2023 og frem til i dag:
    storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date BETWEEN 2023-01-01 AND today)

























    Merknader
    • Når du oppretter kundesegmentet med id-parameteret, kan du velge produktet eller samlingen etter navn eller bilde fra listen som vises. Du kan også begynne å skrive inn tittelen til produktet eller samlingen og deretter velge det fra listen.
    • Produkt- eller samlings-ID-en, ikke tittelen, legges inn i koden. Når du holder markøren over ID-en, vises produkt- eller samlingstittelen og bildet.
    • Samlinger bruker bildet som er lagret som samlingens miniatyrbilde, når det er aktuelt. Hvis ikke, vises en generisk bildeplassholder.
    • På grunn av dataoppbevaring betyr fravær av date-parametere at resultatene filtreres for de siste 26 månedene, uten en angitt start- eller sluttdato.
    • Hvis du utelater id, inkluderer filteret alle produkter.