Trợ giúp
Đăng nhập

Bộ lọc phân khúc khách hàng dựa trên Shopify

Sử dụng hướng dẫn tham khảo này để hiểu các tên bộ lọc, toán tử và giá trị được dùng để tạo phân khúc khách hàng dựa trên bộ lọc mặc định của Shopify.

Trên trang này

Ngày có giao dịch thanh toán bỏ dở

Tên: abandoned_checkout_date

Bao gồm khách hàng theo ngày họ bỏ dở giỏ hàng lần cuối.

Toán tử Chính xác vào ngày: =
Không vào ngày: !=
Vào hoặc trước ngày: <=
Trước ngày: <
Vào hoặc sau ngày: >=
Sau ngày: >
Giữa các ngày: BETWEEN {date1} AND {date2}
Không tồn tại: IS NULL
Tồn tại: IS NOT NULL







Giá trị
Định dạng Ngày tuyệt đối: YYYY-MM-DD
Ví dụ về chênh lệch ngày: -4w, -10y
Ngày được đặt tên:
  • Hôm nay: = today
  • Hôm qua: = yesterday
Các ngày được đặt tên là giá trị mặc định và không thể thay đổi. Đối với ngày tùy chỉnh, hãy sử dụng mức chênh lệch ngày.

Ví dụ Bao gồm những khách hàng bỏ giỏ hàng lần cuối trong vòng một tuần qua:
abandoned_checkout_date >= -7d

Bao gồm những khách hàng bỏ giỏ hàng lần cuối trong tám tháng qua:
abandoned_checkout_date > -8m



Ghi chúGiá trị ngày dựa trên ngày trọn vẹn và tùy thuộc vào múi giờ của cửa hàng.

Ngày kỷ niệm

Tên: anniversary

Bao gồm khách hàng theo ngày diễn ra sự kiện liên kết với tham số ngày.

Tham số hàm Chỉ định sự kiện bạn muốn lọc. Ví dụ: 'metafields.facts.birth_date'
Toán tử IS NULL: Tham số không tồn tại.
IS NOT NULL: Tham số có tồn tại.

Đối với ngày, các toán tử khả dụng bao gồm:
Bằng: =
Không bằng: !=
Nằm trong khoảng: BETWEEN





Giá trị date
Định dạng Ngày tuyệt đối: YYYY-MM-DD
Ví dụ về chênh lệch ngày: +4w, +3m
Các ngày hoặc phạm vi ngày được đặt tên:
  • Hôm nay: = today
  • Trong 7 ngày tới: BETWEEN today AND +7d
  • Trong 30 ngày tới: BETWEEN today AND +30d


Ví dụ Bao gồm những khách hàng có sinh nhật trong vòng 30 ngày tới:
anniversary ('metafields.facts.birth_date') BETWEEN today AND +30d
Ghi chú

Số tiền đã chi tiêu

Tên: amount_spent

Bao gồm khách hàng dựa trên số tiền họ đã chi tiêu tại cửa hàng của bạn.

Toán tử Bằng: =
Không bằng: !=
Lớn hơn: >
Nhỏ hơn: <
Nhỏ hơn hoặc bằng: <=
Lớn hơn hoặc bằng: >=
Nằm trong khoảng: BETWEEN





Giá trị
Định dạng Phạm vi số: # AND #
Số: #
Số thập phân: Dấu chấm (.) được dùng làm dấu phân cách thập phân.
Không chấp nhận dấu phân cách hàng nghìn, chẳng hạn như dấu phẩy hoặc khoảng trắng.
Không chấp nhận số được định dạng theo ngôn ngữ cụ thể.



Ví dụ Bao gồm những khách hàng đã chi tiêu từ 1 đến 999.99 tại cửa hàng của bạn:
amount_spent BETWEEN 1 AND 999.99
Ghi chú
  • Tiền tệ được sử dụng dựa trên loại tiền tệ đã chọn cho cửa hàng của bạn. Đừng chỉ định loại tiền tệ bằng cách nhập ký hiệu tiền tệ.
  • BETWEEN bao gồm cả giá trị bắt đầu và giá trị kết thúc. Ví dụ: amount_spent BETWEEN 1 AND 100 bao gồm những khách hàng đã chi tiêu ít nhất là 1 và tối đa là 100.

Thành phố

Tên: customer_cities

Bao gồm những khách hàng có địa chỉ tại thành phố được chỉ định. Những khách hàng có nhiều địa chỉ có thể được bao gồm trong nhiều phân khúc khách hàng dùng bộ lọc này.

Toán tử Chứa thành phố chính xác này: CONTAINS
Không chứa thành phố chính xác này: NOT CONTAINS
Không tồn tại: IS NULL
Tồn tại: IS NOT NULL


Giá trị
Định dạng countryCode-regionCode-cityCode
Ví dụ Bao gồm những khách hàng có địa chỉ tại New York City:
customer_cities CONTAINS 'US-NY-NewYorkCity'
Ghi chú Để tìm một thành phố, bạn có thể bắt đầu nhập tên thành phố, rồi chọn giá trị phù hợp từ danh sách hiển thị.

Công ty

Tên: companies

Bao gồm khách hàng từ những công ty đã được định cấu hình là khách hàng B2B.

Toán tử Chứa ID công ty chính xác này: CONTAINS
Không chứa ID công ty chính xác này: NOT CONTAINS
Không tồn tại: IS NULL
Tồn tại: IS NOT NULL


Giá trịID công ty
Định dạng
Ví dụ Là khách hàng B2B:
companies IS NOT NULL
Không phải khách hàng B2B:
companies IS NULL
Bao gồm những khách hàng liên kết với một công ty cụ thể:
companies CONTAINS 3778915041302






Ghi chú
  • Khi tạo phân khúc khách hàng, bạn có thể chọn tên công ty từ danh sách được hiển thị. Ngoài ra, bạn có thể bắt đầu nhập tên công ty, rồi chọn từ danh sách.
  • ID công ty được nhập vào mã, chứ không phải tên công ty. Khi bạn di con trỏ qua ID công ty, tên công ty sẽ hiển thị.

Quốc gia hoặc khu vực

Tên: customer_countries

Bao gồm những khách hàng có địa chỉ tại quốc gia hoặc khu vực được chỉ định. Những khách hàng có nhiều địa chỉ có thể được bao gồm trong nhiều phân khúc khách hàng dùng bộ lọc này.

Toán tử Chứa vị trí chính xác này: CONTAINS
Không chứa vị trí chính xác này: NOT CONTAINS
Không tồn tại: IS NULL
Tồn tại: IS NOT NULL


Giá trị Sử dụng mã quốc gia hai chữ cái ISO.
Định dạng
Ví dụ Bao gồm những khách hàng có địa chỉ tại Hoa Kỳ:
customer_countries CONTAINS 'US'
Ghi chú Để tìm quốc gia, hãy bắt đầu nhập tên quốc gia, sau đó chọn giá trị phù hợp trong danh sách hiển thị.

Tạo bởi ID ứng dụng

Tên: created_by_app_id

Bao gồm những khách hàng được tạo bởi ứng dụng cụ thể.

Toán tử Bằng: =
Không bằng: !=
Giá trịID của ứng dụng cần phân khúc.
Định dạngID ứng dụng
Ví dụ Bao gồm những khách hàng được tạo trong trang quản trị Shopify:
created_by_app_id = 1830279
Ghi chú
  • Khi tạo phân khúc khách hàng, bạn có thể chọn ứng dụng theo tên trong danh sách hiển thị. Hoặc, hãy bắt đầu nhập tên ứng dụng rồi chọn từ danh sách.
  • ID ứng dụng sẽ được nhập vào mã chứ không phải tên ứng dụng. Khi bạn di chuột qua ID ứng dụng, tên ứng dụng sẽ hiển thị.

Trạng thái tài khoản khách hàng

Tên: customer_account_status

Bao gồm những khách hàng có trạng thái tài khoản khách hàng cụ thể.

Toán tử Bằng: =
Không bằng: !=
Giá trị Đã từ chối: 'DECLINED' Khách hàng được mời tạo tài khoản nhưng đã từ chối.
Đã vô hiệu hóa: 'DISABLED' Khách hàng chưa tạo tài khoản hoặc cửa hàng đang sử dụng tài khoản khách hàng mới.
Đã bật: 'ENABLED' Khách hàng đã tạo tài khoản.
Đã mời: 'INVITED' Khách hàng đã được mời tạo tài khoản nhưng chưa chấp nhận hay từ chối.


Định dạng
Ví dụ Bao gồm những khách hàng được mời tạo tài khoản nhưng đã từ chối:
customer_account_status = 'DECLINED'
Ghi chú

Ngày thêm khách hàng

Tên: customer_added_date

Bao gồm khách hàng dựa trên ngày họ được thêm vào cửa hàng.

Toán tử Chính xác vào ngày: =
Không vào ngày: !=
Vào hoặc trước ngày: <=
Trước ngày: <
Vào hoặc sau ngày: >=
Sau ngày: >
Giữa các ngày: BETWEEN {date1} AND {date2}





Giá trị
Định dạng Ngày tuyệt đối: YYYY-MM-DD
Ví dụ về chênh lệch ngày: -4w, -10y
Ngày được đặt tên:
  • Hôm nay: = today
  • Hôm qua: = yesterday
Các ngày được đặt tên là giá trị mặc định và không thể thay đổi. Đối với ngày tùy chỉnh, hãy sử dụng mức chênh lệch ngày.

Ví dụ Bao gồm những khách hàng được thêm trong tuần trước:
customer_added_date >= -7d

Bao gồm những khách hàng được thêm trong tám tháng qua:
customer_added_date > -8m

Bao gồm những khách hàng được thêm trong phạm vi ngày cụ thể:
customer_added_date BETWEEN 2022-12-01 AND 2022-12-31






Ghi chú Giá trị ngày tính theo ngày trọn vẹn và phụ thuộc vào múi giờ của cửa hàng.

Miền email khách hàng

Tên: customer_email_domain

Bao gồm những khách hàng có địa chỉ email thuộc miền cụ thể. Tên miền là phần của địa chỉ email đứng sau biểu tượng @, ví dụ: gmail.com.

Toán tử Bằng: =
Không bằng: !=
Không tồn tại: IS NULL
Tồn tại: IS NOT NULL


Giá trị Các tên miền sau đây được cung cấp dưới dạng đề xuất. Bạn không bị giới hạn ở các tên miền này. Bạn có thể nhập thủ công bất kỳ tên miền hợp lệ nào khác:
  • Gmail: 'gmail.com'
  • Yahoo: 'yahoo.com' hoặc 'yahoo.ca'
  • Hotmail: 'hotmail.com'
  • AOL: 'aol.com'
  • MSN: 'msn.com'
  • Live: 'live.com'
  • Outlook: 'outlook.com'
Định dạng
Ví dụ Bao gồm những khách hàng có miền email là shopify.com:
customer_email_domain = 'shopify.com'
Ghi chú

Ngôn ngữ của khách hàng

Tên: customer_language

Bao gồm khách hàng dựa trên ngôn ngữ mà khách hàng dùng để giao tiếp với cửa hàng.

Toán tử Bằng: =
Không bằng: !=
Không tồn tại: IS NULL
Tồn tại: IS NOT NULL


Giá trị Sử dụng mã ngôn ngữ hai chữ cái theo tiêu chuẩn ISO 639-1.
Định dạng Các giá trị sau đây là ví dụ về một số mã ngôn ngữ ISO phổ biến. Dữ liệu của bạn không bị giới hạn ở các mã ngôn ngữ này. Bạn có thể nhập thủ công mọi mã ngôn ngữ hợp lệ khác, nhưng các giá trị được đề xuất trong trình biên tập là những giá trị duy nhất có trong dữ liệu khách hàng của bạn.
  • Tiếng Anh: 'en'
  • Tiếng Pháp: 'fr'
  • Tiếng Tây Ban Nha: 'es'
  • Tiếng Đức: 'de'
  • Tiếng Ý: 'it'
  • Tiếng Nhật: 'ja'
  • Tiếng Nga: 'ru'
Ví dụ Bao gồm những khách hàng giao tiếp bằng tiếng Anh với cửa hàng:
customer_language = 'en'

Loại trừ những khách hàng giao tiếp với cửa hàng bằng tiếng Anh Canada:
customer_language != 'en-CA'



Ghi chú
  • Bạn có thể thêm mã ISO ngôn ngữ và vùng vào giá trị để chỉ định phương ngữ cho ngôn ngữ đó. Ví dụ: bạn có thể dùng 'en-US' cho Hoa Kỳ và 'en-GB' cho Vương quốc Anh, hoặc 'pt-PT' cho Bồ Đào Nha và 'pt-BR' cho Brazil.
  • Giá trị bộ lọc có vai trò như ký tự đại diện nếu bạn chỉ chỉ định tiền tố ngôn ngữ. Ví dụ: nếu giá trị bộ lọc là 'en', kết quả của bạn sẽ bao gồm những khách hàng có ngôn ngữ được đặt thành 'en' và những khách hàng có ngôn ngữ được đặt thành 'en-GB', 'en-CA', v.v.

Thẻ khách hàng

Tên: customer_tags

Bao gồm khách hàng dựa trên thẻ của họ.

Toán tử Chứa thẻ chính xác này: CONTAINS
Không chứa thẻ chính xác này: NOT CONTAINS
Không tồn tại: IS NULL
Tồn tại: IS NOT NULL


Giá trịTên thẻ khách hàng.
Định dạng
Ví dụ Bao gồm những khách hàng có thẻ GoldStatus:
customer_tags CONTAINS 'GoldStatus'
Ghi chú Thẻ không phân biệt chữ hoa chữ thường.
Tìm hiểu thêm về thẻ và những lưu ý liên quan.

Khách hàng trong khoảng cách

Tên: customer_within_distance

Bao gồm những khách hàng trong một khoảng cách nhất định so với địa điểm đã lưu.

Tham số hàm Bạn chỉ có thể sử dụng một tham số khoảng cách cho mỗi bộ lọc.
coordinates (bắt buộc): Sử dụng tham số này để chỉ định địa điểm ghim bạn muốn dùng để tạo phân khúc.
distance_km (bắt buộc): Sử dụng tham số này để chỉ định bán kính khoảng cách bạn muốn tìm kiếm khách hàng.
distance_mi (bắt buộc): Sử dụng tham số này để chỉ định bán kính khoảng cách bạn muốn tìm kiếm khách hàng.




Toán tử MATCHES: Tham số là true.
NOT_MATCHES: Tham số là false.
IS NULL: Tham số không tồn tại.
IS NOT NULL: Tham số tồn tại.






Giá trị
Định dạng Định dạng được hỗ trợ đối với tọa độ:
  • Số (vĩ độ), Số (kinh độ)

    • Định dạng được hỗ trợ đối với tọa độ (vĩ độ, kinh độ):
  • Số: #

    • Định dạng được hỗ trợ đối với distance_mi, distance_km:
  • Số: #




    • Ví dụ Bộ lọc này yêu cầu tọa độ và một thông số khoảng cách để hợp lệ.

    Lọc khách hàng có địa chỉ trong phạm vi 10 dặm tính từ tọa độ (45.419190, -75.696727):
    customer_within_distance MATCHES (coordinates = (45.419190, -75.696727), distance_mi = 10 )

    Có thể sử dụng bộ lọc này cùng với những bộ lọc khác để tiếp tục thu hẹp danh sách khách hàng. Ví dụ:
    Lọc khách hàng có địa chỉ trong phạm vi 20 km tính từ tọa độ (43.634,-79.412) và đã đặt ít nhất một đơn hàng:
    customer_within_distance MATCHES (coordinates = (43.634,-79.412), distance_km = 20 ) AND number_of_orders > 0






    Ghi chú
    • Tính năng Phân khúc của Shopify tự động chuyển đổi các địa điểm đã lưu thành cặp tọa độ, hiển thị dưới dạng giá trị có thể chọn khi sử dụng bộ lọc này.
    • Nếu cửa hàng đã lưu địa điểm, Shopify Magic sẽ tự động dịch cặp tọa độ sang tên địa điểm trong bản dịch của Magic. Ví dụ: "Khách hàng có địa chỉ trong phạm vi 10 dặm tính từ địa điểm 'Salt Lake City Store'."

    Sự kiện email

    Tên: shopify_email.EVENT

    Bao gồm khách hàng dựa trên sự kiện email đã chọn. Các sự kiện được hỗ trợ (EVENT) bao gồm:

    • Bị trả lại: bounced
    • Đã nhấp: clicked
    • Đã phân phối: delivered
    • Đã đánh dấu là spam: marked_as_spam
    • Đã mở: opened
    • Đã hủy đăng ký: unsubscribed
    Tham số hàm activity_id (tùy chọn): Sử dụng thông số này để chọn ID hoạt động tiếp thị muốn lọc.
    count (tùy chọn): Sử dụng thông số này để chỉ định số lần diễn ra sự kiện email.
    date (tùy chọn): Sử dụng thông số này để chỉ định ngày diễn ra sự kiện.



    Toán tử MATCHES: Sử dụng khi sự kiện đã diễn ra.
    NOT_MATCHES: Sử dụng khi sự kiện chưa diễn ra.
    IS NULL: Tham số không tồn tại.
    IS NOT NULL: Tham số có tồn tại.

    Đối với ngày, các toán tử khả dụng bao gồm:
    Bằng: =
    Không bằng: !=
    Lớn hơn: >
    Nhỏ hơn: <
    Nhỏ hơn hoặc bằng: <=
    Lớn hơn hoặc bằng: >=
    Nằm trong khoảng: BETWEEN











    Giá trị
    Định dạngĐịnh dạng được hỗ trợ đối với activity_id:
  • = (một giá trị)
  • IN : Một tập hợp các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy có ngụ ý "OR", đặt trong dấu ngoặc đơn. Ví dụ: (activity_id IN (1, 2, 3)). Giới hạn 500 ID hoạt động trong một tập hợp.

    Định dạng ngày được hỗ trợ đối với date:
  • Ngày tuyệt đối: YYYY-MM-DD
  • Ví dụ về khoảng chênh lệch ngày:
    • 7 ngày trước: -7d
    • 4 tuần trước: -4w
    • 3 tháng trước: -3m
    • 1 năm trước: -1y
    • Ngày định danh: today, yesterday


    • Các ngày định danh là giá trị mặc định và không thể thay đổi. Đối với ngày tùy chỉnh, hãy sử dụng khoảng chênh lệch ngày.

    Sự kiện email có sẵn trong 26 tháng qua, với dữ liệu bắt đầu từ tháng 3 năm 2022.

    Định dạng được hỗ trợ đối với count:
  • Số: #











    • Ví dụ Chỉ định xem sự kiện email có diễn ra hay không bằng toán tử MATCHES hoặc NOT MATCHES:
    shopify_email.opened MATCHES (activity_id = 135195754518)
    shopify_email.opened NOT MATCHES (activity_id = 135195754518)

    Sử dụng thông số activity_id để chỉ định ID hoạt động tiếp thị muốn lọc:
    shopify_email.delivered MATCHES (activity_id = 135195754518)

    Sử dụng thông số date và toán tử >= để chỉ định ngày bắt đầu của sự kiện email:
    shopify_email.delivered NOT MATCHES (activity_id = 135195754518, date >= 2022-01-01)

    Sử dụng thông số date và toán tử <= để chỉ định ngày kết thúc của sự kiện email:
    shopify_email.delivered MATCHES (activity_id = 135195754518, date <= 2022-01-01)

    Sử dụng thông số date và toán tử BETWEEN để chỉ định cả ngày bắt đầu và ngày kết thúc của sự kiện email:
    shopify_email.bounced NOT MATCHES (activity_id = 135195754518, date BETWEEN -12m AND today)













    Ghi chú
    • Khi tạo phân khúc khách hàng bằng thông số activity_id, bạn có thể chọn hoạt động tiếp thị theo tên trong danh sách hiển thị.
    • Do thời gian lưu trữ dữ liệu, việc thiếu thông số date đồng nghĩa với việc kết quả sẽ được lọc trong 26 tháng qua mà không có ngày bắt đầu hoặc ngày kết thúc cụ thể.
    • Việc thiếu activity_id đồng nghĩa với việc bộ lọc sẽ bao gồm tất cả hoạt động email trên Shopify.

    Trạng thái đăng ký email

    Tên: email_subscription_status

    Bao gồm khách hàng dựa trên việc họ có đăng ký nhận email tiếp thị hay không.

    Toán tử Bằng: =
    Không bằng: !=
    Không tồn tại: IS NULL
    Tồn tại: IS NOT NULL


    Giá trị Chưa đăng ký: 'NOT_SUBSCRIBED' Khách hàng chưa đăng ký nhận email tiếp thị.
    Đã đăng ký: 'SUBSCRIBED' Khách hàng đã đăng ký nhận email tiếp thị.
    Đang chờ xử lý: 'PENDING' Khách hàng đang trong quá trình đăng ký nhận email tiếp thị.
    Không hợp lệ: 'INVALID' Trạng thái tiếp thị đối với địa chỉ email của khách hàng không hợp lệ.
    Đã hủy đăng ký: 'UNSUBSCRIBED' Khách hàng đã hủy đăng ký nhận email tiếp thị.
    Đã che: 'REDACTED' Địa chỉ email của khách hàng đã bị che.




    Định dạng
    Ví dụ Bao gồm khách hàng đã đăng ký nhận email tiếp thị:
    email_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
    Ghi chú

    Ngày đặt đơn hàng đầu tiên

    Tên: first_order_date

    Bao gồm khách hàng đã đặt đơn hàng đầu tiên vào ngày được chỉ định.

    Toán tử Chính xác vào ngày: =
    Không vào ngày: !=
    Vào hoặc trước ngày: <=
    Trước ngày: <
    Vào hoặc sau ngày: >=
    Sau ngày: >
    Giữa các ngày: BETWEEN {date1} AND {date2}
    Không tồn tại: IS NULL
    Tồn tại: IS NOT NULL







    Giá trị
    Định dạng Ngày tuyệt đối: YYYY-MM-DD
    Ví dụ về chênh lệch ngày: -4w, -10y
    Ngày được đặt tên:
    • Hôm nay: = today
    • Hôm qua: = yesterday
    Các ngày được đặt tên là giá trị mặc định và không thể thay đổi. Đối với ngày tùy chỉnh, hãy sử dụng mức chênh lệch ngày.

    Ví dụ Bao gồm khách hàng đã đặt đơn hàng đầu tiên kể từ tuần trước:
    first_order_date >= -7d

    Bao gồm khách hàng đã đặt đơn hàng đầu tiên kể từ 8 tháng trước:
    first_order_date > -8m



    Ghi chú Giá trị ngày tính theo ngày trọn vẹn và phụ thuộc vào múi giờ của cửa hàng.

    Ngày đặt đơn hàng gần nhất

    Tên: last_order_date

    Bao gồm khách hàng đã đặt đơn hàng gần nhất vào ngày xác định.

    Toán tử Chính xác vào ngày: =
    Không vào ngày: !=
    Vào hoặc trước ngày: <=
    Trước ngày: <
    Vào hoặc sau ngày: >=
    Sau ngày: >
    Giữa các ngày: BETWEEN {date1} AND {date2}
    Không tồn tại: IS NULL
    Tồn tại: IS NOT NULL







    Giá trị
    Định dạng Ngày tuyệt đối: YYYY-MM-DD
    Ví dụ về chênh lệch ngày: -4w, -10y
    Ngày được đặt tên:
    • Hôm nay: = today
    • Hôm qua: = yesterday
    Các ngày được đặt tên là giá trị mặc định và không thể thay đổi. Đối với ngày tùy chỉnh, hãy sử dụng mức chênh lệch ngày.

    Ví dụ Bao gồm khách hàng đã đặt đơn hàng gần nhất kể từ tuần trước:
    last_order_date >= -7d

    Bao gồm khách hàng đã đặt đơn hàng gần nhất kể từ 8 tháng trước:
    last_order_date > -8m



    Ghi chú Giá trị ngày tính theo ngày trọn vẹn và phụ thuộc vào múi giờ của cửa hàng.

    Số lượng đơn hàng

    Tên: number_of_orders

    Bao gồm khách hàng dựa trên số lượng đơn hàng họ đã đặt trong cửa hàng.

    Toán tử Bằng: =
    Không bằng: !=
    Lớn hơn: >
    Nhỏ hơn: <
    Nhỏ hơn hoặc bằng: <=
    Lớn hơn hoặc bằng: >=
    Nằm trong khoảng: BETWEEN





    Giá trịGiá trị đã nhập phải là số nguyên.
    Định dạng Phạm vi số: # AND #
    Số: #
    Ví dụ Bao gồm khách hàng đã đặt hơn 10 đơn hàng:
    number_of_orders > 10
    Ghi chú BETWEEN bao gồm cả giá trị bắt đầu và giá trị kết thúc. Ví dụ: number_of_orders BETWEEN 1 AND 100 bao gồm những khách hàng đã đặt ít nhất 1 đơn hàng và lên đến 100 đơn hàng.

    Đơn hàng đã đặt

    Tên: orders_placed

    Bao gồm khách hàng đã đặt đơn hàng hoặc đã chi tiêu một số tiền nhất định trong khoảng thời gian đã xác định.

    Tham số hàm app_id (tùy chọn): Sử dụng tham số này để chỉ định ứng dụng đã tạo đơn hàng. Điều này bao gồm các ứng dụng như Shopify POS, có ID ứng dụng là 129785.
    location_id (tùy chọn): Sử dụng tham số này để chỉ định địa điểm đặt đơn hàng. Bạn có thể tìm thấy ID của địa điểm trong URL trang quản trị Shopify khi điều hướng đến phần thông tin chi tiết của địa điểm trong mục Địa điểm.
    count (tùy chọn): Sử dụng tham số này để chỉ định chính xác số lần đơn hàng đã được đặt.
    amount (tùy chọn): Sử dụng tham số này để chỉ định chính xác số tiền đã chi tiêu cho một đơn hàng.
    sum_amount (tùy chọn): Sử dụng tham số này để chỉ định số tiền đã chi tiêu cho tất cả đơn hàng.
    date (tùy chọn): Sử dụng tham số này để chỉ định ngày cho sự kiện.






    Toán tử MATCHES: Tham số là true.
    NOT_MATCHES: Tham số là false.
    IS NULL: Tham số không tồn tại.
    IS NOT NULL: Tham số có tồn tại.

    Đối với ngày, các toán tử khả dụng bao gồm:
    Bằng: =
    Không bằng: !=
    Lớn hơn: >
    Nhỏ hơn: <
    Nhỏ hơn hoặc bằng: <=
    Lớn hơn hoặc bằng: >=
    Nằm trong khoảng: BETWEEN











    Giá trị
    Định dạng Định dạng được hỗ trợ đối với count, amount, và sum_amount:
    Số: #

    Định dạng được hỗ trợ đối với date:
    Ngày tuyệt đối: YYYY-MM-DD
    Ví dụ về độ lệch ngày:
    • 7 ngày trước: -7d
    • 4 tuần trước: -4w
    • 3 tháng trước: -3m
    • 1 năm trước: -1y
    Ngày có tên:
    • Hôm nay: today
    • Hôm qua: yesterday
    Ngày có tên là giá trị mặc định và không thể thay đổi.




    Ví dụ Chỉ định xem đơn hàng đã được đặt hay chưa bằng toán tử MATCHES hoặc NOT_MATCHES :
    orders_placed MATCHES ()
    orders_placed NOT MATCHES ()

    Lọc khách hàng đã đặt từ 3 đơn hàng trở lên trong 6 tháng qua:
    orders_placed MATCHES (count >= 3, date >= -6m)

    Lọc khách hàng đã chi tiêu từ 1.000 USD trở lên trong 90 ngày qua:
    orders_placed MATCHES (sum_amount >= 1000, date >= -90d)

    Lọc khách hàng đã chi tiêu từ 100 USD trở xuống trong 7 ngày qua:
    orders_placed MATCHES (sum_amount <= 100, date >= -7d)

    Lọc khách hàng đã chi tiêu từ 1.000 USD trở lên và đặt từ 3 đơn hàng trở lên kể từ ngày 1 tháng 1 năm 2023:
    orders_placed MATCHES (sum_amount >= 1000, count >= 3, date >= 2023-01-01)

    Sử dụng tham số date và toán tử BETWEEN để xác định một khoảng thời gian cụ thể. Bạn có thể diễn đạt khoảng thời gian từ ngày 1 tháng 1 năm 2023 đến ngày 1 tháng 6 năm 2023 (bao gồm cả hai ngày này) theo cách sau:
    orders_placed MATCHES (count >= 3, date BETWEEN 2023-01-01 AND 2023-06-01)

    Lọc khách hàng đã đặt đơn hàng từ địa điểm HQ Gift Shop (1122334455) hoặc địa điểm Main Street (6677889900) của bạn:
    orders_placed MATCHES (location_id IN (1122334455,6677889900))

    Lọc khách hàng đã chi tiêu tổng cộng hơn 500 USD từ Shopify POS:
    orders_placed MATCHES (app_id = 129785, sum_amount >= 500)






















    Ghi chú
    • Khi bạn di chuột qua số tiền, hệ thống sẽ hiển thị tiền tệ được sử dụng để lọc khách hàng.
    • Khi bạn di chuột qua cú pháp sau:
      amount, sum_amount mô tả của cú pháp đó sẽ được hiển thị.
    • Việc không có parameters có nghĩa là bộ lọc của bạn bao gồm tất cả đơn hàng đã đặt trong toàn bộ thời gian.

    Hạng chi tiêu dự đoán

    TÊN: predicted_spend_tier

    Bao gồm những khách hàng thuộc hạng chi tiêu dự đoán đã xác định. Tìm hiểu thêm về hạng chi tiêu dự đoán.

    Toán tử Bằng: =
    Không bằng: !=
    Không tồn tại: IS NULL
    Tồn tại: IS NOT NULL


    Giá trị 'HIGH'
    'MEDIUM'
    'LOW'



    Định dạng
    Ví dụ Bao gồm khách hàng thuộc hạng HIGH:
    predicted_spend_tier = 'HIGH'
    Ghi chú

    Trạng thái đăng ký sản phẩm

    Tên: product_subscription_status

    Bao gồm khách hàng có trạng thái đăng ký sản phẩm đã xác định.

    Toán tử Bằng: =
    Không bằng: !=
    Không tồn tại: IS NULL
    Tồn tại: IS NOT NULL


    Giá trị Đang hoạt động: 'SUBSCRIBED' Khách hàng có một gói đăng ký sản phẩm đang hoạt động.
    Đã hủy: 'CANCELLED' Khách hàng đã hủy gói đăng ký sản phẩm.
    Đã hết hạn: 'EXPIRED' Gói đăng ký sản phẩm của khách hàng đã hết hạn.
    Không thành công: 'FAILED' Khách hàng có khoản thanh toán không thành công.
    Chưa từng đăng ký: 'NEVER_SUBSCRIBED' Khách hàng chưa từng đăng ký.
    Đã tạm dừng: 'PAUSED' Khách hàng đã tạm dừng gói đăng ký sản phẩm.




    Định dạng
    Ví dụ Bao gồm khách hàng có gói đăng ký sản phẩm đang hoạt động:
    product_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
    Ghi chú

    Sản phẩm đã mua

    Tên: products_purchased

    Bao gồm khách hàng đã mua sản phẩm xác định. Ngoài ra, bạn có thể đưa vào những khách hàng đã mua sản phẩm trong một khoảng thời gian xác định.

    Tham số hàm id (tùy chọn): Sử dụng tham số này để chỉ định sản phẩm khách hàng đã mua mà bạn muốn lọc.
    quantity (tùy chọn): Sử dụng tham số này để chỉ định số lượng sản phẩm đã mua trên mỗi đơn hàng.
    sum_quantity (tùy chọn): Sử dụng tham số này để chỉ định số lượng sản phẩm đã mua trên tất cả đơn hàng.
    date (tùy chọn): Sử dụng tham số này để chỉ định ngày cho sự kiện.
    tag (tùy chọn): Sử dụng tham số này để chỉ định thẻ sản phẩm cho các sản phẩm đã mua mà bạn muốn lọc.



    Toán tử MATCHES: Tham số là true.
    NOT_MATCHES: Tham số là false.
    IS NULL: Tham số không tồn tại.
    IS NOT NULL: Tham số tồn tại.

    Đối với ngày, các toán tử khả dụng bao gồm:
    Bằng: =
    Không bằng: !=
    Lớn hơn: >
    Nhỏ hơn: <
    Nhỏ hơn hoặc bằng: <=
    Lớn hơn hoặc bằng: >=
    Nằm trong khoảng: BETWEEN











    Giá trị
    Định dạng Định dạng được hỗ trợ đối với thẻ:
    chuỗi (một giá trị)

    Định dạng được hỗ trợ đối với ID:
  • = (một giá trị)
  • IN : Một tập hợp các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy có ngụ ý "OR", được đặt trong dấu ngoặc đơn. Ví dụ: (id IN (1012132033639, 2012162031638, 32421429314657)). Giới hạn là 500 ID sản phẩm trong một tập hợp.

    Các định dạng ngày được hỗ trợ:
    Ngày tuyệt đối: YYYY-MM-DD
    Ví dụ về khoảng chênh lệch ngày:
    • 7 ngày trước: -7d
    • 4 tuần trước: -4w
    • 3 tháng trước: -3m
    • 1 năm trước: -1y
    • Ngày định danh: today, yesterday
    Các ngày có tên là giá trị mặc định và không thể thay đổi.

    Định dạng được hỗ trợ đối với quantity và sum_quantity:
    Số: #










    • Ví dụ Chỉ định xem sản phẩm đã được mua hay chưa bằng toán tử MATCHES hoặc NOT_MATCHES:
    products_purchased MATCHES (id = 2012162031638)
    products_purchased NOT MATCHES (id IN (2012162031638, 1012132033639)) products_purchased MATCHES (tag = 'red')

    Lọc khách hàng đã mua sản phẩm cụ thể kể từ ngày 1 tháng 1 năm 2022 cho đến hôm nay:
    products_purchased MATCHES (id = 1012132033639, date BETWEEN 2022-01-01 AND today)

    Lọc khách hàng đã mua sản phẩm có thẻ 'red' kể từ ngày 1 tháng 1 năm 2022 cho đến hôm nay:
    products_purchased MATCHES (tag = 'red', date BETWEEN 2022-01-01 AND today)

    Trong 30 ngày qua:
    products_purchased MATCHES (date >= -30d)

    Đến ngày 1 tháng 1 năm 2022:
    products_purchased MATCHES (date <= 2022-01-01)

    Sử dụng tham số date và toán tử BETWEEN để chỉ định một phạm vi ngày cụ thể. Bạn có thể biểu thị từ ngày 1 tháng 1 năm 2022 đến ngày 1 tháng 6 năm 2022 (bao gồm cả hai ngày này) theo cách sau:
    products_purchased MATCHES (id = 1012132033639, date BETWEEN 2022-01-01 AND 2022-06-01)

    Lọc khách hàng gần đây đã mua nhiều sản phẩm có thẻ cụ thể:
    products_purchased MATCHES (tag = 'product_tag', sum_quantity >= 3, date >= -90d)



















    Ghi chú
    • Khi tạo phân khúc khách hàng bằng tham số id, bạn có thể chọn sản phẩm theo tên hoặc hình ảnh trong danh sách được hiển thị. Ngoài ra, bạn có thể bắt đầu nhập tên sản phẩm, rồi chọn từ danh sách.
    • Bạn phải nhập ID sản phẩm, chứ không phải tên sản phẩm, vào mã. Khi bạn di chuột qua ID sản phẩm, tên và hình ảnh sản phẩm sẽ hiển thị.
    • Nếu không có cả hai tham số date , kết quả sẽ được lọc cho mọi thời điểm, không có ngày bắt đầu hoặc ngày kết thúc cụ thể.
    • Nếu không có tham số nào, bộ lọc của bạn sẽ bao gồm tất cả sản phẩm đã mua trong mọi thời điểm.

    Nhóm RFM

    Tên: rfm_group

    Bao gồm khách hàng dựa trên nhóm RFM mà họ được phân loại vào. Tìm hiểu thêm về phân tích khách hàng RFM.

    Danh sách các toán tử và giá trị khả dụng của nhóm RFM, bao gồm ví dụ.
    Toán tử Bằng: =
    Không bằng: !=
    Không tồn tại: IS NULL
    Tồn tại: IS NOT NULL


    Giá trị Không hoạt động: 'DORMANT'
    Có nguy cơ: 'AT_RISK'
    Từng trung thành: 'PREVIOUSLY_LOYAL'
    Cần chú ý: 'NEEDS_ATTENTION'
    Gần như đã mất: 'ALMOST_LOST'
    Trung thành: 'LOYAL'
    Có triển vọng: 'PROMISING'
    Đang hoạt động: 'ACTIVE'
    Mới: 'NEW'
    Nhà vô địch: 'CHAMPIONS'
    Tiềm năng: 'PROSPECTS'









    Định dạng
    Ví dụ Bao gồm những khách hàng thuộc nhóm RFM Cần chú ý:
    rfm_group = 'NEEDS_ATTENTION'
    Ghi chú

    Trạng thái đăng ký SMS

    Tên: sms_subscription_status

    Bao gồm khách hàng dựa trên việc họ có đăng ký nhận tin nhắn văn bản SMS tiếp thị của bạn hay không. Tìm hiểu thêm về thu thập thông tin liên hệ của khách hàng.

    Toán tử Bằng: =
    Không bằng: !=
    Không tồn tại: IS NULL
    Tồn tại: IS NOT NULL


    Giá trị Đã đăng ký: 'SUBSCRIBED' Khách hàng đã đăng ký nhận tin nhắn văn bản SMS tiếp thị của bạn.
    Đang chờ xử lý: 'PENDING' Khách hàng đang trong quá trình đăng ký nhận tin nhắn văn bản SMS tiếp thị của bạn.
    Đã xóa dữ liệu: 'REDACTED' Khách hàng đang chờ xóa dữ liệu do yêu cầu xóa theo GDPR.
    Đã hủy đăng ký: 'UNSUBSCRIBED' Khách hàng đã hủy đăng ký nhận tin nhắn văn bản SMS tiếp thị của bạn.
    Chưa đăng ký: 'NOT_SUBSCRIBED' Khách hàng chưa từng đăng ký nhận tin nhắn văn bản SMS tiếp thị của bạn.



    Định dạng
    Ví dụ Bao gồm những khách hàng đã đăng ký nhận tin nhắn văn bản SMS tiếp thị của bạn:
    sms_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
    Ghi chú

    Tiểu bang hoặc tỉnh

    Tên: customer_regions

    Bao gồm những khách hàng có địa chỉ tại một khu vực cụ thể thuộc một quốc gia. Những khách hàng có nhiều địa chỉ có thể được bao gồm trong nhiều phân khúc khách hàng sử dụng bộ lọc này.

    Toán tử Chứa vị trí chính xác này: CONTAINS
    Không chứa vị trí chính xác này: NOT CONTAINS
    Không tồn tại: IS NULL
    Tồn tại: IS NOT NULL


    Giá trịSử dụng mã quốc gia ISO với mã phân cấp ISO 3166-2.
    Định dạng
    Ví dụ Bao gồm những khách hàng có địa chỉ ở Tiểu bang New York:
    customer_regions CONTAINS 'US-NY'
    Ghi chú Để tìm một khu vực, bạn có thể bắt đầu nhập tên khu vực, rồi chọn giá trị phù hợp trong danh sách hiển thị.

    Tài khoản tín dụng cửa hàng

    Tên: store_credit_accounts

    Bao gồm những khách hàng có số dư tín dụng cửa hàng tại cửa hàng của bạn.

    Tham số hàm balance (tùy chọn): Sử dụng tham số này để chỉ định số dư tài khoản tín dụng cửa hàng hiện tại của khách hàng.
    currency (tùy chọn): Sử dụng tham số này để chỉ định tiền tệ cho số dư tín dụng cửa hàng của khách hàng.
    next_expiry_date (tùy chọn): Sử dụng tham số này để chỉ định ngày hết hạn sớm nhất của tín dụng cửa hàng chưa chi tiêu.
    last_credit_date (tùy chọn): Sử dụng tham số này để chỉ định ngày khách hàng nhận tín dụng cửa hàng lần cuối.


    Toán tử MATCHES: Tham số là true.
    NOT_MATCHES: Tham số là false.
    IS NULL: Tham số không tồn tại.
    IS NOT NULL: Tham số có tồn tại.

    Đối với ngày, các toán tử khả dụng bao gồm:
    Bằng: =
    Không bằng: !=
    Lớn hơn: >
    Nhỏ hơn: <
    Nhỏ hơn hoặc bằng: <=
    Lớn hơn hoặc bằng: >=
    Nằm trong khoảng: BETWEEN











    Giá trị
    Định dạng Định dạng được hỗ trợ đối với currency:
    Mã tiền tệ: Ví dụ USD

    Định dạng được hỗ trợ đối với balance:
    Số: #

    Định dạng được hỗ trợ đối với next_expiry_date và last_credit_date:
    Ngày tuyệt đối: YYY-MM-DD
    Ví dụ về chênh lệch ngày:
    7 ngày trước: -7d
    4 tuần trước: -4w
    3 tháng trước: -3m
    1 năm trước: -1y
    Ngày được đặt tên:
  • Hôm nay: today
  • Hôm qua: yesterday
    • Ngày được đặt tên là các giá trị mặc định và không thể thay đổi.












    Ví dụ Lọc khách hàng có số dư tài khoản tín dụng cửa hàng lớn hơn hoặc bằng 1 ở bất kỳ loại tiền tệ nào:
    store_credit_accounts MATCHES (balance >= 1)

    Lọc khách hàng có số dư tài khoản tín dụng cửa hàng lớn hơn hoặc bằng 1 USD:
    store_credit_accounts MATCHES (balance >= 1, currency: 'USD')

    Lọc khách hàng có tín dụng cửa hàng sẽ hết hạn trong 7 ngày tới:
    store_credit_accounts MATCHES (next_expiry_date <= +7d)

    Lọc khách hàng nhận tín dụng cửa hàng lần cuối cách đây hơn 1 tháng nhưng vẫn còn số dư để chi tiêu:
    store_credit_accounts MATCHES (last_credit_date <= -1m, balance >= 1)









    Ghi chú
    • Khách hàng có tài khoản tín dụng cửa hàng nếu bạn từng cấp tín dụng cửa hàng cho họ. Số dư tín dụng cửa hàng của khách hàng có thể lớn hơn hoặc bằng 0.
    • Tài khoản tín dụng cửa hàng dành riêng cho một loại tiền tệ. Nếu không bao gồm tham số currency trong phân khúc, bộ lọc sẽ trả về tất cả tài khoản tín dụng cửa hàng bất kể loại tiền tệ.
    • Một khách hàng có thể có từ 0 đến nhiều tài khoản tín dụng cửa hàng, tùy thuộc vào số lượng tiền tệ bạn hỗ trợ. Ví dụ: nếu bạn cấp tín dụng cửa hàng cho khách hàng bằng cả CAD và USD, khách hàng đó sẽ có 2 tài khoản tín dụng cửa hàng.

    Sự kiện trên cửa hàng

    Tên: storefront.EVENT

    Bao gồm khách hàng dựa trên sự kiện trên cửa hàng. Các sự kiện được hỗ trợ (EVENT) bao gồm:

    • Đã xem sản phẩm: product_viewed
    • Đã xem bộ sưu tập: collection_viewed
    Tham số hàm id (tùy chọn): Sử dụng tham số này để chỉ định sản phẩm hoặc bộ sưu tập muốn lọc.
    date (tùy chọn): Sử dụng tham số này để chỉ định ngày diễn ra sự kiện.
    count (tùy chọn): Sử dụng tham số này để chỉ định số lần chính xác sản phẩm hoặc bộ sưu tập được xem.

    Tham số dành riêng cho sự kiện sản phẩm:
    tag (tùy chọn): Sử dụng tham số này để chỉ định thẻ sản phẩm muốn lọc. Thao tác này có tác dụng tương tự như lọc mọi ID sản phẩm có thẻ đó.






    Toán tử MATCHES: Tham số là true.
    NOT_MATCHES: Tham số là false.
    IS NULL: Tham số không tồn tại.
    IS NOT NULL: Tham số tồn tại.

    Đối với ngày, các toán tử khả dụng bao gồm:
    Bằng: =
    Không bằng: !=
    Lớn hơn: >
    Nhỏ hơn: <
    Nhỏ hơn hoặc bằng: <=
    Lớn hơn hoặc bằng: >=
    Nằm trong khoảng: BETWEEN











    Giá trị
    Định dạng Định dạng được hỗ trợ đối với ID:
  • = (một giá trị)
  • IN : Một tập hợp các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy có ngụ ý "OR", được đặt trong dấu ngoặc đơn. Ví dụ: (id IN (1012132033639, 2012162031638, 32421429314657)). Giới hạn là 500 ID sản phẩm hoặc ID bộ sưu tập trong một tập hợp.

    Định dạng được hỗ trợ đối với thẻ: chuỗi (một giá trị)

    Các định dạng ngày định dạng: Ngày tuyệt đối: YYYY-MM-DD
    Ví dụ về chênh lệch ngày:
    • 7 ngày trước: -7d
    • 4 tuần trước: -4w
    • 3 tháng trước: -3m
    • 1 năm trước: -1y
    Ngày được đặt tên:
    • Hôm nay: today
    • Hôm qua: yesterday
    Sự kiện trên cửa hàng có sẵn trong 26 tháng qua, với dữ liệu bắt đầu từ tháng 5 năm 2023.

    Các ngày được đặt tên là giá trị mặc định và không thể thay đổi. Đối với ngày tùy chỉnh, hãy sử dụng mức chênh lệch ngày.






    • Ví dụ Chỉ định xem sự kiện trên cửa hàng có diễn ra hay không bằng cách sử dụng toán tử MATCHES hoặc NOT_MATCHES: storefront.product_viewed MATCHES()
    storefront.collection_viewed NOT MATCHES ()

    Sử dụng tham số id để chỉ định sản phẩm muốn lọc:
    storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638)
    storefront.collection_viewed MATCHES (id IN (2012162031638, 456, 789))

    Sử dụng tham số tag đối với thẻ sản phẩm muốn lọc:
    storefront.product_viewed MATCHES (tag CONTAINS 'jeans')

    Sử dụng tham số date và toán tử >= để chỉ định ngày bắt đầu cho sự kiện trên cửa hàng:
    storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= 2023-04-03)
    storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= -30d)

    Sử dụng tham số date và toán tử <= để chỉ định ngày kết thúc cho sự kiện trên cửa hàng:
    storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date <= 2023-04-30)
    storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date <= -7d)

    Sử dụng tham số date và toán tử BETWEEN để chỉ định cả ngày bắt đầu và kết thúc cho sự kiện trên cửa hàng:
    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)

    Lọc khách hàng đã xem một sản phẩm cụ thể trong 30 ngày qua:
    storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= -30d)

    Lọc khách hàng đã xem một bộ sưu tập cụ thể từ ngày 1 tháng 1 năm 2023 cho đến hôm nay:
    storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date BETWEEN 2023-01-01 AND today)

























    Ghi chú
    • Khi tạo phân khúc khách hàng bằng tham số id, bạn có thể chọn sản phẩm hoặc bộ sưu tập theo tên hoặc hình ảnh từ danh sách hiển thị. Ngoài ra, bạn có thể bắt đầu nhập tiêu đề của sản phẩm hoặc bộ sưu tập, sau đó chọn từ danh sách.
    • ID sản phẩm hoặc ID bộ sưu tập (không phải tiêu đề) được nhập vào mã. Khi bạn di con trỏ qua ID, tiêu đề và hình ảnh của sản phẩm hoặc bộ sưu tập sẽ hiển thị.
    • Bộ sưu tập sử dụng hình ảnh được lưu làm hình thu nhỏ của bộ sưu tập nếu có. Nếu không, phần giữ chỗ hình ảnh chung sẽ hiển thị.
    • Do thời gian lưu trữ dữ liệu, việc thiếu thông số date đồng nghĩa với việc kết quả sẽ được lọc trong 26 tháng qua mà không có ngày bắt đầu hoặc ngày kết thúc cụ thể.
    • Nếu không có id, bộ lọc sẽ bao gồm tất cả sản phẩm.