Shopify-baserade filter för kundsegment

Använd den här referensguiden för att förstå filternamn, operatorer och värden som används för att bygga kundsegment som baseras på Shopifys standardfilter.

På den här sidan

Datum för övergiven betalning

Namn: abandoned_checkout_date

Inkluderar kunder baserat på det datum då de senast övergav sin varukorg.

Operatorer	Exakt på datum: `=` Inte på datum: `!=` På eller före datum: `<=` Före datum: `<` På eller efter datum: `>=` Efter datum: `>` Mellan datum: `BETWEEN {date1} AND {date2}` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden
Format	Absolut datum: `YYYY-MM-DD` Exempel på datumförskjutning: `-4w`, `-10y` Namngivet datum: Idag: `= today` Igår: `= yesterday` De namngivna datumen är standardvärden och kan inte ändras. Använd en datumförskjutning för anpassade datum.
Exempel	Inkludera kunder som senast övergav sin varukorg under den senaste veckan: `abandoned_checkout_date >= -7d` Inkludera kunder som senast övergav sin varukorg under de senaste åtta månaderna: `abandoned_checkout_date > -8m`
Anmärkningar	Datumvärden baseras på hela dagar och beror på vilken tidszon din butik har.

Årsdag

Namn: anniversary

Inkluderar kunder efter datumet för händelsen som är associerad med datumparametern.

Funktionsparametrar	Ange den händelse du vill filtrera på. Till exempel: `'metafields.facts.birth_date'`
Operatorer	`IS NULL`: Parametern finns inte. `IS NOT NULL`: Parametern finns. För datum inkluderar tillgängliga operatorer: Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Mellan: `BETWEEN`
Värden	`date`
Format	Absolut datum: `YYYY-MM-DD` Exempel på datumförskjutning: `+4w`, `+3m` Namngivna datum eller intervall: Idag: `= today` Inom de kommande 7 dagarna: `BETWEEN today AND +7d` Inom de kommande 30 dagarna: `BETWEEN today AND +30d`
Exempel	Inkludera kunder som fyller år inom de närmaste 30 dagarna: `anniversary ('metafields.facts.birth_date') BETWEEN today AND +30d`
Anmärkningar	Filtret `anniversary` tar inte hänsyn till året. Datumvärden baseras på hela dagar och beror på vilken tidszon din butik har. För att filtrera på födelsedatum måste du antingen aktivera `facts.birth_date` standardmetafältet eller skapa ditt eget anpassade metafält. Mer information om att lägga till standardmetafält eller skapa anpassade metafältsdefinitioner.

Spenderat belopp

Namn: amount_spent

Inkluderar kunder baserat på hur mycket pengar de har spenderat i din butik.

Operatorer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Större än: `>` Mindre än: `<` Mindre eller lika med: `<=` Större eller lika med: `>=` Mellan: `BETWEEN`
Värden
Format	Talområde: `# AND #` Nummer: `#` Decimaltal: Decimalpunkt (.) används som decimalavgränsare. Tusentalsavgränsare, såsom kommatecken eller blanksteg, accepteras inte. Språkspecifika formaterade nummer accepteras inte.
Exempel	Inkludera kunder som har spenderat 1 till 999.99 i din butik: `amount_spent BETWEEN 1 AND 999.99`
Anmärkningar	Valutan som används baseras på den valuta som är vald för din butik. Ange inte vilken valuta som används genom att ange en valutasymbol. `BETWEEN` inkluderar både start- och slutvärden. Till exempel, `amount_spent BETWEEN 1 AND 100` inkluderar kunder som har spenderat minst 1 och som mest 100.

Städer

Namn: customer_cities

Inkluderar kunder som har en adress i den angivna staden. Kunder som har flera adresser kan inkluderas i mer än ett kundsegment som använder detta filter.

Operatorer	Innehåller exakt denna stad: `CONTAINS` Innehåller inte exakt denna stad: `NOT CONTAINS` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden
Format	`countryCode-regionCode-cityCode`
Exempel	Inkludera kunder som har en adress i New York City: `customer_cities CONTAINS 'US-NY-NewYorkCity'`
Anmärkningar	Du hittar en stad genom att börja skriva namnet på staden och sedan välja lämpligt värde från listan som visas.

Företag

Namn: companies

Inkluderar kunder från företag som har konfigurerats som B2B-kunder.

Operatorer	Innehåller exakt detta företags-ID: `CONTAINS` Innehåller inte exakt detta företags-ID: `NOT CONTAINS` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	Företags-ID
Format
Exempel	Är en B2B-kund: `companies IS NOT NULL` Är inte en B2B-kund: `companies IS NULL` Inkluderar kunder som är anslutna till ett specifikt företag: `companies CONTAINS 3778915041302`
Anmärkningar	När du skapar kundsegmentet kan du välja företaget efter dess namn i listan som visas. Alternativt kan du börja skriva företagets namn och sedan välja det i listan. Företagets ID, inte företagsnamnet, anges i koden. Företagsnamnet visas när du håller markören över företags-ID:t.

Länder eller regioner

Namn: customer_countries

Inkluderar kunder som har en adress i det angivna landet eller den angivna regionen. Kunder som har flera adresser kan inkluderas i fler än ett kundsegment som använder det här filtret.

Operatorer	Innehåller exakt den här platsen: `CONTAINS` Innehåller inte exakt den här platsen: `NOT CONTAINS` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	Använd landskoden på två bokstäver enligt ISO.
Format
Exempel	Inkludera kunder som har en adress i USA: `customer_countries CONTAINS 'US'`
Anmärkningar	Om du vill hitta ett land kan du börja skriva in namnet på landet och sedan välja lämpligt värde i listan som visas.

Skapad av app-ID

Namn: created_by_app_id

Inkluderar kunder som har skapats av den angivna appen.

Operatorer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=`
Värden	ID för appen att segmentera på.
Format	App-ID
Exempel	Inkludera kunder som har skapats i Shopify-admin: `created_by_app_id = 1830279`
Anmärkningar	När du skapar kundsegmentet kan du välja en app efter dess namn i listan som visas. Alternativt kan du börja skriva namnet på appen och sedan välja det i listan. Appens ID, inte appnamnet, anges i koden. Appnamnet visas när du håller markören över app-ID:t.

Kundkontostatus

Namn: customer_account_status

Inkluderar de kunder som har den angivna statusen för kundkonto.

Operatorer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=`
Värden	Avvisad: `'DECLINED'` Kunden bjöds in för att skapa ett konto, men tackade nej. Inaktiverat: `'DISABLED'` Kunden har inte skapat något konto, eller så använder din butik de nya kundkontona. Aktiverat: `'ENABLED'` Kunden har skapat ett konto. Inbjuden: `'INVITED'` Kunden har bjudits in för att skapa ett konto, men har ännu inte accepterat eller tackat nej.
Format
Exempel	Inkludera kunder som har bjudits in för att skapa ett konto, men som har tackat nej: `customer_account_status = 'DECLINED'`
Anmärkningar

Datum då kund lades till

Namn: customer_added_date

Inkluderar kunder baserat på det datum de lades till i din butik.

Operatorer	Exakt på datum: `=` Inte på datum: `!=` På eller före datum: `<=` Före datum: `<` På eller efter datum: `>=` Efter datum: `>` Mellan datum: `BETWEEN {date1} AND {date2}`
Värden
Format	Absolut datum: `YYYY-MM-DD` Exempel på datumförskjutning: `-4w`, `-10y` Namngivet datum: Idag: `= today` Igår: `= yesterday` De namngivna datumen är standardvärden och kan inte ändras. Använd en datumförskjutning för anpassade datum.
Exempel	Inkludera kunder som lades till under den senaste veckan: `customer_added_date >= -7d` Inkludera kunder som lades till under de senaste åtta månaderna: `customer_added_date > -8m` Inkludera kunder som lades till under ett specifikt datumintervall: `customer_added_date BETWEEN 2022-12-01 AND 2022-12-31`
Anmärkningar	Datumvärden baseras på hela dagar och är beroende av vilken tidszon din butik har.

Kundens e-postdomän

Namn: customer_email_domain

Inkluderar kunder vars e-postadresser tillhör den angivna domänen. Domännamnet är den del av e-postadressen som kommer efter symbolen @, till exempel: gmail.com.

Operatorer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	Följande domännamn föreslås. Du är inte begränsad till dessa domännamn. Du kan manuellt ange andra giltiga domännamn: 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
Exempel	Inkludera kunder vars e-postdomän är shopify.com: `customer_email_domain = 'shopify.com'`
Anmärkningar

Kundspråk

Namn: customer_language

Inkluderar kunder baserat på det språk som kunden använder för att kommunicera med din butik.

Operatorer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	Använd språkkoden på två bokstäver enligt ISO 639-1.
Format	Följande värden är exempel på några vanliga ISO-språkkoder. Din data är inte begränsad till dessa språkkoder. Du kan manuellt ange andra giltiga språkkoder, men de värden som erbjuds dig som förslag i redigeraren är de enda som är tillgängliga i dina kunddata. Engelska: `'en'` Franska: `'fr'` Spanska: `'es'` Tyska: `'de'` Italienska: `'it'` Japanska: `'ja'` Ryska: `'ru'`
Exempel	Inkludera kunder som kommunicerar med din butik på engelska: `customer_language = 'en'` Exkludera kunder som kommunicerar med din butik på kanadensisk engelska: `customer_language != 'en-CA'`
Anmärkningar	Du kan lägga till en regionsspecifik ISO-kod till värdet för att ange en dialekt för det språket. Du kan till exempel använda `'en-US'` för USA och `'en-GB'` för Storbritannien, eller `'pt-PT'` för Portugal och `'pt-BR'` för Brasilien. Filtervärdet fungerar som ett jokertecken om endast språkprefixet har angetts. Om filtervärdet till exempel är `'en'`, inkluderar resultaten kunder vars språk är inställt på `'en'` och kunder vars språk är inställt på `'en-GB'`, `'en-CA'`, och så vidare.

Kundtaggar

Namn: customer_tags

Inkluderar kunder baserat på deras taggar.

Operatorer	Innehåller den här exakta taggen: `CONTAINS` Innehåller inte den här exakta taggen: `NOT CONTAINS` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	Namnet på en kundtagg.
Format
Exempel	Inkludera kunder som har taggen GoldStatus: `customer_tags CONTAINS 'GoldStatus'`
Anmärkningar	Taggar är inte skiftlägeskänsliga. Mer information om taggar och saker att tänka på.

Kund inom avstånd

Namn: customer_within_distance

Inkluderar kunder inom ett angivet avstånd från en sparad plats.

Funktionsparametrar	Du kan endast använda en avståndsparameter för varje filter. `coordinates` (obligatorisk): Använd den här parametern för att ange den fästa platsen som du vill använda för att skapa ditt segment. `distance_km` (obligatorisk): Använd den här parametern för att ange den avståndsradie som du vill söka efter kunder inom. `distance_mi` (obligatorisk): Använd den här parametern för att ange den avståndsradie som du vill söka efter kunder inom.
Operatorer	`MATCHES`: Parametern är sann. `NOT_MATCHES`: Parametern är falsk. `IS NULL`: Parametern finns inte. `IS NOT NULL`: Parametern finns.
Värde
Format	Format som stöds för `coordinates`: Tal (latitud), Tal (longitud) Format som stöds för koordinater (latitud, longitud): Tal: `#` Format som stöds för `distance_mi`, `distance_km`: Tal: `#`
Exempel	Det här filtret kräver koordinater och en avståndsparameter för att vara giltigt. Filtrera kunder som har en adress inom 10 miles från koordinaterna (45.419190, -75.696727): `customer_within_distance MATCHES (coordinates = (45.419190, -75.696727), distance_mi = 10 )` Filtret kan användas tillsammans med andra filter för att begränsa din kundlista ytterligare. Exempelvis: Filtrera kunder som har en adress inom 20 kilometer från koordinaterna (43.634,-79.412) och har lagt minst en order: `customer_within_distance MATCHES (coordinates = (43.634,-79.412), distance_km = 20 ) AND number_of_orders > 0`
Anmärkningar	Shopify Segmentation konverterar automatiskt dina sparade platser till ett koordinatpar och visar dem som valbara värden när du använder det här filtret. Om din butik har sparade platser översätter Shopify Magic automatiskt koordinatparet till namnet på din plats i den magiska översättningen. Till exempel: ”Kunder som har en adress inom 10 miles från platsen 'Salt Lake City Store'”.

E-posthändelser

Namn: shopify_email.EVENT

Inkluderar kunder baserat på valda e-posthändelser. Händelser som stöds (EVENT) inkluderar följande:

Studsade: bounced
Klickade: clicked
Levererade: delivered
Markerade som skräppost: marked_as_spam
Öppnade: opened
Avslutade prenumerationen: unsubscribed

Funktionsparametrar	`activity_id` (valfritt): Använd den här parametern för att välja ID för den marknadsföringsaktivitet som du vill filtrera. `count` (valfritt): Använd den här parametern för att ange antalet gånger en e-posthändelse inträffade. `date` (valfritt): Använd den här parametern för att ange datum för händelsen.
Operatorer	`MATCHES`: Används när händelsen har inträffat. `NOT_MATCHES`: Används när händelsen inte har inträffat. `IS NULL`: Parametern finns inte. `IS NOT NULL`: Parametern finns. För datum inkluderar tillgängliga operatorer: Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Större än: `>` Mindre än: `<` Mindre eller lika med: `<=` Större eller lika med: `>=` Mellan: `BETWEEN`
Värde
Format	Format som stöds för `activity_id`: `=` (enstaka värde) `IN` : En uppsättning kommaavgränsade värden med ett underförstått ”OR”, inom parentes. Till exempel: `(activity_id IN (1, 2, 3))`. Det finns en gräns på 500 aktivitets-ID:n i en uppsättning. Datumformat som stöds för `date`: Absolut datum: `YYYY-MM-DD` Exempel på datumförskjutning: För 7 dagar sedan: `-7d` För 4 veckor sedan: `-4w` För 3 månader sedan: `-3m` För 1 år sedan: `-1y` Namngivet datum: `today`, `yesterday` De namngivna datumen är standardvärden och kan inte ändras. Använd en datumförskjutning för anpassade datum. E-posthändelser är tillgängliga för de senaste 26 månaderna, med data från och med mars 2022. Format som stöds för `count`: Tal: `#`
Exempel	Ange om en e-posthändelse har inträffat med hjälp av operatorn `MATCHES` eller `NOT MATCHES`: `shopify_email.opened MATCHES (activity_id = 135195754518)` `shopify_email.opened NOT MATCHES (activity_id = 135195754518)` Använd parametern `activity_id` för att ange det ID för marknadsföringsaktivitet som du vill filtrera på: `shopify_email.delivered MATCHES (activity_id = 135195754518)` Använd parametern `date` och operatorn `>=` för att ange ett startdatum för en e-posthändelse: `shopify_email.delivered NOT MATCHES (activity_id = 135195754518, date >= 2022-01-01)` Använd parametern `date` och operatorn `<=` för att ange ett slutdatum för en e-posthändelse: `shopify_email.delivered MATCHES (activity_id = 135195754518, date <= 2022-01-01)` Använd parametern `date` och operatorn `BETWEEN` för att ange både ett start- och slutdatum för en e-posthändelse: `shopify_email.bounced NOT MATCHES (activity_id = 135195754518, date BETWEEN -12m AND today)`
Anmärkningar	När du skapar ett kundsegment med parametern `activity_id` kan du välja marknadsföringsaktiviteten efter dess namn från listan som visas. På grund av datalagring innebär avsaknaden av `date`-parametrar att resultaten filtreras för de senaste 26 månaderna, utan något angivet start- eller slutdatum. Avsaknad av `activity_id` innebär att ditt filter inkluderar alla Shopify Email-aktiviteter.

Status för e-postprenumeration

Namn: email_subscription_status

Inkluderar kunder baserat på om de prenumererar på dina marknadsförings-e-postmeddelanden.

Operatorer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	Inte prenumerant: `'NOT_SUBSCRIBED'` Kunden prenumererar inte på dina marknadsförings-e-postmeddelanden. Prenumerant: `'SUBSCRIBED'` Kunden prenumererar på dina marknadsförings-e-postmeddelanden. Väntande: `'PENDING'` Kunden håller på att prenumerera på dina marknadsförings-e-postmeddelanden. Ogiltig: `'INVALID'` Kundens marknadsföringsstatus för e-postadressen är ogiltig. Avslutad prenumeration: `'UNSUBSCRIBED'` Kunden har avslutat sin prenumeration på dina marknadsförings-e-postmeddelanden. Redigerad: `'REDACTED'` Kundens e-postadress har redigerats.
Format
Exempel	Inkludera kunder som prenumererar på din e-postmarknadsföring: `email_subscription_status = 'SUBSCRIBED'`
Anmärkningar

Datum för första order

Namn: first_order_date

Inkluderar kunder som lade sin första order på det angivna datumet.

Operatorer	Exakt på datum: `=` Inte på datum: `!=` På eller före datum: `<=` Före datum: `<` På eller efter datum: `>=` Efter datum: `>` Mellan datum: `BETWEEN {date1} AND {date2}` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden
Format	Absolut datum: `YYYY-MM-DD` Exempel på datumförskjutning: `-4w`, `-10y` Namngivet datum: Idag: `= today` Igår: `= yesterday` De namngivna datumen är standardvärden och kan inte ändras. Använd en datumförskjutning för anpassade datum.
Exempel	Inkludera kunder vars första order lades sedan förra veckan: `first_order_date >= -7d` Inkludera kunder vars första order lades sedan åtta månader tillbaka: `first_order_date > -8m`
Anmärkningar	Datumvärden baseras på hela dagar och är beroende av vilken tidszon din butik har.

Datum för senaste order

Namn: last_order_date

Inkluderar kunder som lade sin senaste order på det angivna datumet.

Operatorer	Exakt på datum: `=` Inte på datum: `!=` På eller före datum: `<=` Före datum: `<` På eller efter datum: `>=` Efter datum: `>` Mellan datum: `BETWEEN {date1} AND {date2}` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden
Format	Absolut datum: `YYYY-MM-DD` Exempel på datumförskjutning: `-4w`, `-10y` Namngivet datum: Idag: `= today` Igår: `= yesterday` De namngivna datumen är standardvärden och kan inte ändras. Använd en datumförskjutning för anpassade datum.
Exempel	Inkludera kunder vars senaste order lades sedan förra veckan: `last_order_date >= -7d` Inkludera kunder vars senaste order lades sedan åtta månader tillbaka: `last_order_date > -8m`
Anmärkningar	Datumvärden baseras på hela dagar och är beroende av vilken tidszon din butik har.

Antal ordrar

Namn: number_of_orders

Inkluderar kunder baserat på antalet ordrar som de har lagt i din butik.

Operatorer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Större än: `>` Mindre än: `<` Mindre eller lika med: `<=` Större eller lika med: `>=` Mellan: `BETWEEN`
Värden	Värdet du anger måste vara ett heltal.
Format	Talområde: `# AND #` Nummer: `#`
Exempel	Inkludera kunder som har lagt fler än 10 ordrar: `number_of_orders > 10`
Anmärkningar	`BETWEEN` inkluderar både start- och slutvärden. Till exempel, `number_of_orders BETWEEN 1 AND 100` inkluderar kunder som har lagt minst 1 order och högst 100 ordrar.

Lagda ordrar

Namn: orders_placed

Inkluderar kunder som har lagt ordrar eller spenderat ett visst belopp under ett angivet datumintervall.

Funktionsparametrar	`app_id` (valfritt): Använd den här parametern för att ange vilken app som skapade ordern. Detta inkluderar appar som Shopify POS, som har ett app-ID på 129785. `location_id` (valfritt): Använd den här parametern för att ange från vilken plats ordern lades. Du hittar platsens ID i URL:en i din Shopify-admin när du navigerar till platsens uppgifter under Platser. `count` (valfritt): Använd den här parametern för att ange det exakta antalet gånger en order har lagts. `amount` (valfritt): Använd den här parametern för att ange det exakta beloppet som spenderats på en order. `sum_amount` (valfritt): Använd den här parametern för att ange det belopp som spenderats på alla ordrar. `date` (valfritt): Använd den här parametern för att ange ett datum för händelsen.
Operatorer	`MATCHES`: Parametern är sann. `NOT_MATCHES`: Parametern är falsk. `IS NULL`: Parametern finns inte. `IS NOT NULL`: Parametern finns. För datum inkluderar tillgängliga operatorer: Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Större än: `>` Mindre än: `<` Mindre eller lika med: `<=` Större eller lika med: `>=` Mellan: `BETWEEN`
Värden
Format	Format som stöds för `count`, `amount`, och `sum_amount`: Nummer: `#` Format som stöds för `date`: Absolut datum: `YYYY-MM-DD` Exempel på datumförskjutning: För 7 dagar sedan: `-7d` För 4 veckor sedan: `-4w` För 3 månader sedan: `-3m` För 1 år sedan: `-1y` Namngivet datum: Idag: `today` Igår: `yesterday` De namngivna datumen är standardvärden och kan inte ändras.
Exempel	Ange om en order har lagts med hjälp av en `MATCHES` eller `NOT_MATCHES` operatör: `orders_placed MATCHES ()` `orders_placed NOT MATCHES ()` Filtrera kunder som har lagt minst 3 ordrar under de senaste 6 månaderna: `orders_placed MATCHES (count >= 3, date >= -6m)` Filtrera kunder som har spenderat minst 1 000 USD under de senaste 90 dagarna: `orders_placed MATCHES (sum_amount >= 1000, date >= -90d)` Filtrera kunder som har spenderat högst 100 USD under de senaste 7 dagarna: `orders_placed MATCHES (sum_amount <= 100, date >= -7d)` Filtrera kunder som har spenderat minst 1 000 USD och lagt minst 3 ordrar sedan 1 januari 2023: `orders_placed MATCHES (sum_amount >= 1000, count >= 3, date >= 2023-01-01)` Använd parametern `date` och operatorn `BETWEEN` för att ange ett specifikt datumintervall. Du kan uttrycka mellan 1 januari 2023 och 1 juni 2023 (inklusive) på följande sätt: `orders_placed MATCHES (count >= 3, date BETWEEN 2023-01-01 AND 2023-06-01)` Filtrera kunder som har lagt en order från antingen platsen HQ Gift Shop (1122334455) eller platsen Main Street (6677889900): `orders_placed MATCHES (location_id IN (1122334455,6677889900))` Filtrera kunder som har spenderat mer än 500 USD totalt från Shopify POS: `orders_placed MATCHES (app_id = 129785, sum_amount >= 500)`
Anmärkningar	När du håller muspekaren över beloppet visas valutan som används för att filtrera dina kunder. När du håller muspekaren över följande syntax: `amount`, `sum_amount` visas en beskrivning av syntaxen. Frånvaro av `parameters` innebär att ditt filter inkluderar alla ordrar som har lagts genom tiderna.

Förväntad utgiftsnivå

NAMN: predicted_spend_tier

Inkluderar kunder som befinner sig inom den angivna förväntade utgiftsnivån. Mer information om förväntad utgiftsnivå.

Operatorer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	`'HIGH'` `'MEDIUM'` `'LOW'`
Format
Exempel	Inkludera kunder som är i `HIGH`-nivån: `predicted_spend_tier = 'HIGH'`
Anmärkningar

Status för produktprenumeration

Namn: product_subscription_status

Inkluderar kunder som har den angivna statusen för produktprenumeration.

Operatorer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	Aktiv: `'SUBSCRIBED'` Kunden har en aktiv produktprenumeration. Avslutad: `'CANCELLED'` Kunden har avslutat sin produktprenumeration. Utgånget: `'EXPIRED'` Kundens produktprenumeration har löpt ut. Misslyckad: `'FAILED'` Kunden har en misslyckad betalning. Aldrig prenumererat: `'NEVER_SUBSCRIBED'` Kunden har aldrig prenumererat. Pausad: `'PAUSED'` Kunden har pausat sin produktprenumeration.
Format
Exempel	Inkludera kunder som har en aktiv produktprenumeration: `product_subscription_status = 'SUBSCRIBED'`
Anmärkningar

Köpta produkter

Namn: products_purchased

Inkluderar kunder som har köpt den angivna produkten. Dessutom kan du inkludera kunder som köpt produkten under ett angivet datumintervall.

Funktionsparametrar	`id` (valfritt): Använd den här parametern för att ange produkten som en kund har köpt och som du vill filtrera. `quantity` (valfritt): Använd den här parametern för att ange antalet köpta produkter per order. `sum_quantity` (valfritt): Använd den här parametern för att ange antalet köpta produkter för alla ordrar. `date` (valfritt): Använd den här parametern för att ange ett datum för händelsen. `tag` (valfritt): Använd den här parametern för att ange en produkttagg för köpta produkter som du vill filtrera.
Operatorer	`MATCHES`: Parametern är sann. `NOT_MATCHES`: Parametern är falsk. `IS NULL`: Parametern finns inte. `IS NOT NULL`: Parametern finns. För datum inkluderar de tillgängliga operatörerna: Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Större än: `>` Mindre än: `<` Mindre eller lika med: `<=` Större eller lika med: `>=` Mellan: `BETWEEN`
Värde
Format	Format som stöds för `tagg`: `sträng` (enskilt värde) Format som stöds för `id`: `=` (enstaka värde) `IN` : En uppsättning kommaavgränsade värden med ett implicit ”OR”, inom parentes. Till exempel: `(id IN (1012132033639, 2012162031638, 32421429314657))`. Det finns en gräns på 500 produkt-ID:n i en uppsättning. Godkända `datum` format: Absolut datum: `YYYY-MM-DD` Exempel på datumförskjutning: För 7 dagar sedan: `-7d` För 4 veckor sedan: `-4w` För 3 månader sedan: `-3m` För 1 år sedan: `-1y` Namngivet datum: `today`, `yesterday` De namngivna datumen är standardvärden och kan inte ändras. Format som stöds för `quantity` och `sum_quantity`: Nummer: `#`
Exempel	Ange om en produkt har köpts med hjälp 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')` Filtrera kunder som köpt en specifik produkt från och med 1 januari 2022 till idag: `products_purchased MATCHES (id = 1012132033639, date BETWEEN 2022-01-01 AND today)` Filtrera kunder som har köpt en produkt med taggen `'red'` från och med 1 januari 2022 till idag: `products_purchased MATCHES (tag = 'red', date BETWEEN 2022-01-01 AND today)` Under de senaste 30 dagarna: `products_purchased MATCHES (date >= -30d)` Fram till 1 januari 2022: `products_purchased MATCHES (date <= 2022-01-01)` Använd parametern `date` och operatorn `BETWEEN` för att ange ett specifikt datumintervall. Du kan uttrycka mellan 1 januari 2022 och 1 juni 2022 (inklusive) på följande sätt: `products_purchased MATCHES (id = 1012132033639, date BETWEEN 2022-01-01 AND 2022-06-01)` Filtrera kunder som nyligen har köpt många produkter med en specifik tagg: `products_purchased MATCHES (tag = 'product_tag', sum_quantity >= 3, date >= -90d)`
Anmärkningar	När du skapar kundsegmentet med parametern `id` kan du välja produkten efter dess namn eller bild från listan som visas. Alternativt kan du börja skriva produktens namn och sedan välja den från listan. Produkt-ID:t, inte produktnamnet, anges i koden. När du håller muspekaren över produkt-ID:t visas produktnamnet och bilden. Frånvaro av båda `date` parametrarna innebär att resultaten kommer att filtreras för all tid, utan angivet start- eller slutdatum. Frånvaro av parametrar innebär att ditt filter inkluderar alla köpta produkter för all tid.

RFM-grupp

Namn: rfm_group

Inkluderar kunder baserat på vilken RFM-grupp de är kategoriserade i. Mer information om RFM-kundanalys.

Lista över möjliga operatorer och värden för RFM-grupper, inklusive exempel.
Operatorer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	Inaktiva: `'DORMANT'` I riskzonen: `'AT_RISK'` Tidigare lojala: `'PREVIOUSLY_LOYAL'` Kräver uppmärksamhet: `'NEEDS_ATTENTION'` Nästan förlorade: `'ALMOST_LOST'` Lojala: `'LOYAL'` Lovande: `'PROMISING'` Aktiva: `'ACTIVE'` Nya: `'NEW'` Ambassadörer: `'CHAMPIONS'` Potentiella kunder: `'PROSPECTS'`
Format
Exempel	Inkludera kunder i RFM-gruppen Kräver uppmärksamhet: `rfm_group = 'NEEDS_ATTENTION'`
Anmärkningar

Status för SMS-prenumeration

Namn: sms_subscription_status

Inkluderar kunder baserat på om de prenumererar på dina marknadsförings-sms. Läs mer om att samla in kunders kontaktuppgifter.

Operatorer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	Prenumererar: `'SUBSCRIBED'` Kunden prenumererar på dina marknadsförings-sms. Väntande: `'PENDING'` Kunden håller på att börja prenumerera på dina marknadsförings-sms. Borttagen: `'REDACTED'` Kunden har en väntande borttagning på grund av en begäran om radering enligt GDPR. Avregistrerad: `'UNSUBSCRIBED'` Kunden har avregistrerat sig från dina marknadsförings-sms. Inte prenumerant: `'NOT_SUBSCRIBED'` Kunden har aldrig prenumererat på dina marknadsförings-sms.
Format
Exempel	Inkludera kunder som prenumererar på dina marknadsförings-sms: `sms_subscription_status = 'SUBSCRIBED'`
Anmärkningar

Delstater eller provinser

Namn: customer_regions

Inkluderar kunder som har en adress i den angivna regionen i ett land. Kunder som har flera adresser kan inkluderas i mer än ett kundsegment som använder detta filter.

Operatorer	Innehåller exakt den här platsen: `CONTAINS` Innehåller inte exakt den här platsen: `NOT CONTAINS` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	Använd ISO-landskoden med underavdelningskoden ISO 3166-2.
Format
Exempel	Inkludera kunder som har en adress i delstaten New York: `customer_regions CONTAINS 'US-NY'`
Anmärkningar	För att hitta en region kan du börja skriva namnet på regionen och sedan välja lämpligt värde från listan som visas.

Värdecheckskonton

Namn: store_credit_accounts

Inkluderar kunder som har ett saldo för värdecheck i din butik.

Funktionsparametrar	`balance` (valfritt): Använd den här parametern för att ange kundens aktuella saldo på värdecheckskontot. `currency` (valfritt): Använd den här parametern för att ange valutan för kundens värdecheckssaldo. `next_expiry_date` (valfritt): Använd den här parametern för att ange utgångsdatumet för den outnyttjade värdecheck som går ut tidigast. `last_credit_date` (valfritt): Använd den här parametern för att ange det datum då kunden senast fick en värdecheck.
Operatorer	`MATCHES`: Parametern är sann. `NOT_MATCHES`: Parametern är falsk. `IS NULL`: Parametern finns inte. `IS NOT NULL`: Parametern finns. För datum inkluderar tillgängliga operatorer: Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Större än: `>` Mindre än: `<` Mindre eller lika med: `<=` Större eller lika med: `>=` Mellan: `BETWEEN`
Värden
Format	Format som stöds för `currency`: Valutakod: Till exempel `USD` Format som stöds för `balance`: Nummer: `#` Format som stöds för `next_expiry_date` och `last_credit_date`: Absoluta datum: `YYY-MM-DD` Exempel på datumförskjutning: För 7 dagar sedan: `-7d` För 4 veckor sedan: `-4w` För 3 månader sedan: `-3m` För 1 år sedan: `-1y` Namngivna datum: Idag: `today` Igår: `yesterday` De namngivna datumen är standardvärden och kan inte ändras.
Exempel	Filtrera kunder som har ett saldo på värdecheckskontot som är större än eller lika med 1 i valfri valuta: `store_credit_accounts MATCHES (balance >= 1)` Filtrera kunder som har ett saldo på värdecheckskontot som är större än eller lika med 1 USD: `store_credit_accounts MATCHES (balance >= 1, currency: 'USD')` Filtrera kunder med värdecheckar som går ut inom de närmaste 7 dagarna: `store_credit_accounts MATCHES (next_expiry_date <= +7d)` Filtrera kunder som senast fick en värdecheck för mer än 1 månad sedan men som fortfarande har ett saldo att spendera: `store_credit_accounts MATCHES (last_credit_date <= -1m, balance >= 1)`
Anmärkningar	Kunder har ett värdecheckskonto om du någon gång har utfärdat en värdecheck till dem. En kunds värdecheckssaldo kan vara större än eller lika med 0. Värdecheckskonton är specifika för en valuta. Om du inte inkluderar en `currency` parameter i ditt segment returnerar ditt filter alla värdecheckskonton oavsett valutatyp. En kund kan ha 0 till många värdecheckskonton, beroende på hur många valutor du har support för. Om du till exempel utfärdar en värdecheck till en kund i både CAD och USD har den kunden 2 värdecheckskonton.

Skyltfönsterhändelser

Namn: storefront.EVENT

Inkluderar kunder baserat på skyltfönsterhändelser. Händelser som stöds (EVENT) inkluderar följande:

Produkt visad: product_viewed
Produktserie visad: collection_viewed

Funktionsparametrar	`id` (valfritt): Använd den här parametern för att ange de produkter eller produktserier som du vill filtrera på. `date` (valfritt): Använd den här parametern för att ange ett datum för händelsen. `count` (valfritt): Använd den här parametern för att ange det exakta antalet gånger en produkt eller produktserie visades. Produkthändelsespecifika parametrar: `tag` (valfritt): Använd den här parametern för att ange den produkttagg du vill filtrera på. Det här fungerar på samma sätt som att filtrera för varje produkt-ID med den taggen.
Operatorer	`MATCHES`: Parametern är sann. `NOT_MATCHES`: Parametern är falsk. `IS NULL`: Parametern finns inte. `IS NOT NULL`: Parametern finns. För datum inkluderar de tillgängliga operatörerna: Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Större än: `>` Mindre än: `<` Mindre eller lika med: `<=` Större eller lika med: `>=` Mellan: `BETWEEN`
Värde
Format	Format som stöds för `id`: `=` (enstaka värde) `IN` : En uppsättning kommaavgränsade värden med ett implicit ”OR”, inom parentes. Till exempel: `(id IN (1012132033639, 2012162031638, 32421429314657))`. Det finns en gräns på 500 produkt- eller produktserie-ID:n i en uppsättning. Format som stöds för `tagg`: `sträng` (enskilt värde) Godkända `datum` format: Absolut datum: `YYYY-MM-DD` Exempel på datumförskjutning: För 7 dagar sedan: `-7d` För 4 veckor sedan: `-4w` För 3 månader sedan: `-3m` För 1 år sedan: `-1y` Namngivna datum: Idag: `today` Igår: `yesterday` Skyltfönsterhändelser är tillgängliga för de senaste 26 månaderna, med data från och med maj 2023. De namngivna datumen är standardvärden och kan inte ändras. Använd en datumförskjutning för anpassade datum.
Exempel	Ange om en händelse i ett digitalt skyltfönster har inträffat med hjälp av en `MATCHES`- eller `NOT_MATCHES`-operator: `storefront.product_viewed MATCHES()` `storefront.collection_viewed NOT MATCHES ()` Använd parametern `id` för att ange vilka produkter du vill filtrera på: `storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638)` `storefront.collection_viewed MATCHES (id IN (2012162031638, 456, 789))` Använd parametern `tag` för att filtrera på de produkttaggar du vill använda: `storefront.product_viewed MATCHES (tag CONTAINS 'jeans')` Använd parametern `date` och operatorn `>=` för att ange ett startdatum för en händelse i ett digitalt skyltfönster: `storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= 2023-04-03)` `storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= -30d)` Använd parametern `date` och operatorn `<=` för att ange ett slutdatum för en händelse i ett digitalt skyltfönster: `storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date <= 2023-04-30)` `storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date <= -7d)` Använd parametern `date` och operatorn `BETWEEN` för att ange både start- och slutdatum för en händelse i ett digitalt skyltfönster: `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)` Filtrera kunder som har visat en specifik produkt under de senaste 30 dagarna: `storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= -30d)` Filtrera kunder som har visat en specifik produktserie från 1 januari 2023 till idag: `storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date BETWEEN 2023-01-01 AND today)`
Anmärkningar	När du skapar kundsegmentet med parametern `id` kan du välja produkten eller produktserien efter dess titel eller bild från listan som visas. Alternativt kan du börja skriva in produktens eller produktseriens titel och sedan välja den från listan. Produktens eller produktseriens ID, inte titeln, anges i koden. När du håller muspekaren över ID:t visas produktens eller produktseriens titel och bild. Produktserier använder den bild som sparats som produktseriens miniatyrbild, i förekommande fall. I annat fall visas en allmän bildplatshållare. På grund av datalagring innebär avsaknaden av `date`-parametrar att resultaten filtreras för de senaste 26 månaderna, utan något angivet start- eller slutdatum. Frånvaro av `id` innebär att filtret inkluderar alla produkter.