Filtre for Shopify-baserede kundesegmenter

Denne side blev udskrevet kl. Oct 05, 2022. Besøg https://help.shopify.com/da/manual/customers/customer-segmentation/customer-segments/customer-segmentation-reference/customer-segment-shopify for at se den aktuelle version.

Brug denne referencevejledning til at forstå de filternavne, operatorer og værdier, der bruges til at oprette kundesegmenter, der er baseret på standard Shopify-filtre.

Dato for forladt betaling

abandoned_checkout_date

Inkluderer kunder efter den dato, hvor de senest forlod deres indkøbskurv.

Operatorer Præcis på datoen: =
Ikke på datoen: !=
På eller før datoen: <=
Før datoen: <
På eller efter datoen: >=
Efter datoen: >
Mellem datoerne: BETWEEN <date1> AND <date2>
Eksisterer ikke: IS NULL
Eksisterer: IS NOT NULL
Værdier
Format Absolut dato: YYYY-MM-DD
Eksempler på forskydningsdatoer: -4w, -10y
Angiven dato:
  • I dag: = today
  • I går: = yesterday
  • I de sidste 7 dage: >= 7_days_ago
  • I de sidste 30 dage: >= 30_days_ago
  • I de sidste 90 dage: >= 90_days_ago
  • I de sidste 12 måneder: >= 12_months_ago
De angivne datoer er standardværdier og kan ikke ændres. Brug en forskydningsdato til tilpassede datoer
Eksempel

Inkluder kunder, som forlod deres indkøbskurv i den seneste uge (senest): abandoned_checkout_date >= 7_days_ago

Inkluder kunder, som forlod deres indkøbskurv i de sidste otte måneder (senest): abandoned_checkout_date > -8m
Bemærkninger Datoværdierne er baseret på hele dage og afhænger af din butiks tidszone.

Brugt beløb

amount_spent

Inkluderer kunder baseret på, hvor mange penge de har brugt i din butik.

Operatorer Er lig med: =
Er ikke lig med: !=
Større end: >
Mindre end: <
Mindre end eller lig med: <=
Større end eller lig med: >=
Mellem: BETWEEN
Værdier
Format Nummerinterval: # AND #
: Tal: #
Decimaltal: Decimaltegnet (.), bruges som decimalseparator.
Tusindtalsseparatorer såsom kommaer og mellemrum accepteres ikke.
Sprogspecifikke formaterede tal accepteres ikke.
Eksempel Inkluder kunder, som har brugt 1-999.9 i din butik:
amount_spent BETWEEN 1 AND 999.99
Bemærkninger
  • Den valuta, som bruges, er baseret på den valuta, der er valgt for din butik. Du skal ikke angive den anvendte valuta ved hjælp af valutasymboler.
  • BETWEEN inkluderer både start- og slutværdier. amount_spent BETWEEN 1 AND 100 inkluderer f.eks. kunder, som har brugt mindst 1 og så meget som 100.

Byer

customer_cities

Inkluderer kunder, som har en adresse i en angivet by. Kunder med flere adresser kan blive inkluderet i flere kundesegmenter, der bruger dette filter.

Operatorer Indeholder denne nøjagtige by: CONTAINS
Indeholder ikke denne nøjagtige by: NOT CONTAINS
Eksisterer ikke: IS NULL
Eksisterer: IS NOT NULL
Værdier
Format countryCode-regionCode-cityCode
Eksempel Inkluder kunder, som har en adresse i New York City:
customer_cities CONTAINS 'US-NY-NewYorkCity'
Bemærkninger Begynd at skrive en by for at finde den, og vælg derefter den passende værdi på den liste, der vises.

Firmaer

companies

Omfatter kunder fra firmaer, der er blevet konfigureret som B2B-kunder.

Operatorer Indeholder dette nøjagtige firma-id: CONTAINS
Indeholder ikke dette nøjagtige firma-id: NOT CONTAINS
Findes ikke: IS NULL
Findes: IS NOT NULL
Værdier Firma-id
Format
Eksempel Er B2B-kunde:
companies NOT NULL
Er ikke B2B-kunde:
companies NULL
Omfatter kunder, der er tilknyttet et bestemt firma:
companies CONTAINS 3778915041302
Bemærkninger
  • Når du opretter et kundesegment, kan du vælge firmaet via dets navn på den viste liste. Du kan også begynde at skrive firmaets titel og derefter vælge det på listen.
  • Firma-id'et, ikke firmanavnet, er indtastet i koden. Firmanavnet vises, når du holder markøren over firma-id'et.

Lande eller områder

customer_countries

Inkluderer kunder, som har en adresse i det angivne land eller område. Kunder med flere adresser kan blive inkluderet i flere kundesegmenter, der bruger dette filter.

Operatorer Indeholder denne nøjagtige lokation: CONTAINS
Indeholder ikke denne nøjagtige lokation: NOT CONTAINS
Eksisterer ikke: IS NULL
Eksisterer: IS NOT NULL
Værdier Brug ISO-landekoden på to bogstaver.
Format
Eksempel Inkluder kunder, som har en adresse i USA:
customer_countries CONTAINS 'US'
Bemærkninger Begynd at skrive et land for at finde det, og vælg derefter den passende værdi på den liste, der vises.

Status for kundekonto

customer_account_status

Inkluderer de kunder, som har den angivne status for deres kundekonti.

Operatorer Er lig med: =
Er ikke lig med: !=
Værdier Afvist: 'DECLINED' Kunden blev inviteret til at oprette en konto, men afviste invitationen.
Deaktiveret: 'DISABLED' Kunden har ikke oprettet en konto.
Aktiveret: 'ENABLED' Kunden oprettede en konto.
Inviteret: 'INVITED' Kunden er blevet inviteret til at oprette en konto.
Format
Eksempel Inkluder kunder, som er blevet inviteret til at oprette en konto, men som har afvist:
customer_account_status = 'DECLINED'
Bemærkninger

Kunden har tilføjet dato

customer_added_date

Inkluderer kunder baseret på den dato, hvor de blev føjet til din butik.

Operatorer Præcis på datoen: =
Ikke på datoen: !=
På eller før datoen: <=
Før datoen: <
På eller efter datoen: >=
Efter datoen: >
Mellem datoerne: BETWEEN <date1> AND <date2>
Værdier
Format Absolut dato: YYYY-MM-DD
Eksempler på forskydningsdatoer: -4w, -10y
Angiven dato:
  • I dag: = today
  • I går: = yesterday
  • I de sidste 7 dage: >= 7_days_ago
  • I de sidste 30 dage: >= 30_days_ago
  • I de sidste 90 dage: >= 90_days_ago
  • I de sidste 12 måneder: >= 12_months_ago
De angivne datoer er standardværdier og kan ikke ændres. Brug en forskydningsdato til tilpassede datoer.
Eksempel

Inkluder kunder, som blev tilføjet i den seneste uge:
customer_added_date >= 7_days_ago

Inkluder kunder, som blev tilføjet i de sidste otte måneder:
customer_added_date > -8m

Inkluder kunder, som blev tilføjet i et specifikt datointerval:
customer_added_date BETWEEN 2022-12-01 AND 2022-12-31
Bemærkninger Datoværdierne er baseret på hele dage og afhænger af din butiks tidszone.

Kundens maildomæne

customer_email_domain

Inkluderer kunder med en mailadresse, der tilhører et specifikt domæne. Domænenavnet er den del af mailadressen, som kommer efter @-symbolet, f.eks. gmail.com.

Operatorer Er lig med: =
Er ikke lig med: !=
Eksisterer ikke: IS NULL
Eksisterer: IS NOT NULL
Værdier

Følgende domænenavne er angivet som forslag. Du er ikke begrænset til disse domænenavne. Du kan angive andre gyldige domænenavne manuelt.

gmail.com: 'gmail.com'
yahoo.com: 'yahoo.com'
hotmail.com: 'hotmail.com'
aol.com: 'aol.com'
msn.com: 'msn.com'
live.com: 'live.com'
outlook.com: 'outlook.com'
yahoo.ca: 'yahoo.ca'
Format
Eksempel Inkluder kunder, som har maildomænet shopify.com:
customer_email_domain = 'shopify.com'
Bemærkninger

Kundesprog

customer_language

Inkluderer kunder baseret på det sprog, som kunden bruger til at kommunikere med din butik.

Operatorer Er lig med: =
Er ikke lig med: !=
Eksisterer ikke: IS NULL
Eksisterer: IS NOT NULL
Værdier Brug ISO 639-1-sprogkoden på to bogstaver.
Format

Følgende værdier er eksempler på nogle almindelige ISO-sprogkoder. Dine data er ikke begrænset til disse sprogkoder. Du kan manuelt angive enhver anden gyldig sprogkode, men de værdier, der er leveres til dig som foreslåede værdier i editoren, er de eneste, der er tilgængelige i dine kundedata.

Engelsk: 'en'
Fransk: 'fr'
Spansk: 'es'
Tysk: 'de'
Italiensk: 'it'
Japansk: 'ja'
Russisk: 'ru'
Eksempel

Inkluder kunder, som kommunikerer med din butik på engelsk:
customer_language = 'en'

Udeluk kunder, der kommunikerer med din butik på canadisk engelsk:
customer_language != 'en‑CA'

Bemærkninger
  • Du kan føje landestandardens ISO-kode til værdien for at angive en dialekt for dette sprog. Du kan f.eks. bruge 'en‑US' for USA og 'en‑GB' for Storbritannien, eller 'pt‑PT' for Portugal og 'pt‑BR' for Brasilien.
  • Filterværdien er explicit og fungerer ikke som et jokertegn. Hvis filterværdien f.eks. er 'en', vil dine resultater kun inkludere de kunder, som har sproget angivet til 'en'. Dine resultater inkluderer ikke de kunder, som har sproget angivet til 'en‑GB', 'en‑CA' osv.

Tilpassede tags

customer_tags

Inkluderer kunder baseret på deres tags.

Operatorer Indeholder dette nøjagtige tag: CONTAINS
Indeholder ikke dette nøjagtige tag: NOT CONTAINS
Eksisterer ikke: IS NULL
Eksisterer: IS NOT NULL
Værdier Navnet på et kundetag.
Format
Eksempel Inkluder kunder, som har tagget GoldStatus:
customer_tags CONTAINS 'GoldStatus'
Bemærkninger

Der skelnes ikke mellem store og små bogstaver i forbindelse med tags.

Få mere at vide om tags og overvejelser i forbindelse med brug af dem.

E-mailhændelser

shopify_email.EVENT()

Inkluderer kunder baseret på udvalgte e-mailhændelser. Understøttede hændelser (HÆNDELSE) omfatter følgende:

  • Afvist: bounced
  • Klikket på: clicked
  • Leveret: delivered
  • Markeret som spam: marked_as_spam
  • Åbnet: opened
  • Afmeldt: unsubscribed
Funktionsparametre activity_id (valgfrit): Brug denne parameter til at vælge det markedsføringsaktivitets-id, du vil filtrere.
since (valgfrit): Brug denne parameter til at angive en startdato for eventet.
until (valgfrit): Brug denne parameter til at angive en slutdato for eventet.
Operatorer Er lig med: =
Er ikke lig med: !=
Værdi true, false
Format Understøttede formater for activity_id:
  • ID (enkelt værdi)
  • Liste-id: En liste over værdier med implicit "OR". En Liste er et sæt kommaseparerede værdier, der er omgivet af parenteser. For eksempel: (1, 2, 3). Der er en grænse på 500 aktivitets-id'er på en liste.

    Understøttede Date-formater for since og until:
    • Absolut dato: YYYY-MM-DD
    • Forskydningsdato: F.eks. -4w eller -10y
    • Navngivet dato:
      • I dag: = today
      • I går: = yesterday
      • I de sidste 7 dage: >= 7_days_ago
      • I de sidste 30 dage: >= 30_days_ago
      • I de sidste 90 dage: >= 90_days_ago
      • I de sidste 12 måneder: >= 12_months_ago
    • Eksempel Angiv, om der er sket en e-mailhændelse med operatøren = eller !=:
    shopify_email.opened(activity_id: 135195754518) = false
    shopify_email.opened(activity_id: 135195754518) != true

    Brug parameteret activity_id til at angive det markedsføringsaktivitets-id, som du vil filtrere på:
    shopify_email.delivered(activity_id: 135195754518) = true

    Brug parameteret since til at angive en startdato for et e-mailevent:
    shopify_email.delivered(activity_id: 135195754518, since: 2022-01-01) = false

    Brug parameteret until til at angive en slutdato for et e-mailevent:
    shopify_email.delivered(activity_id: 135195754518, until: 2022-01-01) = true

    Brug parametrene since og until til at angive både en start- og slutdato for et e-mailevent:
    shopify_email.bounced(activity_id: 135195754518, since: 12_months_ago, until: today) = false
    Bemærkninger
    • Når du opretter et kundesegment ved hjælp af activity_id-parameteret, kan du vælge markedsføringsaktiviteten ud fra dens navn på den viste liste.
    • Hvis parametrene since og until ikke findes, betyder det, at resultaterne filtreres for altid uden en angivet start- eller slutdato.
    • Hvis activity_id ikke findes, betyder det, at dit filter indeholder alle Shopify-e-mailaktiviteterne.

    Status for mailabonnement

    email_subscription_status

    Inkluderer kunder afhængigt af, om de abonnerer på dine markedsføringsmails.

    Operatorer Er lig med: =
    Er ikke lig med: !=
    Eksisterer ikke: IS NULL
    Eksisterer: IS NOT NULL
    Værdier Abonnerer ikke: 'NOT_SUBSCRIBED' Kunden abonnerer ikke på dine markedsføringsmails.
    Abonnerer: 'SUBSCRIBED' Kunden abonnerer på dine markedsføringsmails.
    Afventer: 'PENDING' Kunden er ved at tilmelde sig dine markedsføringsmails.
    Ugyldig: 'INVALID' Markedsføringsstatussen for kundens mailadresse er ugyldig.
    Format
    Eksempel Inkluder kunder, der abonnerer på din e-mailmarkedsføring:
    email_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
    Bemærkninger

    Dato for sidste ordre

    last_order_date

    Inkluderer kunder, som afgav deres seneste ordre på den angivne dato.

    Operatorer Præcis på datoen: =
    Ikke på datoen: !=
    På eller før datoen: <=
    Før datoen: <
    På eller efter datoen: >=
    Efter datoen: >
    Mellem datoerne: BETWEEN <date1> AND <date2>
    Eksisterer ikke: IS NULL
    Eksisterer: IS NOT NULL
    Værdier
    Format Absolut dato: YYYY-MM-DD
    Eksempler på forskydningsdatoer: -4w, -10y
    Angiven dato:
    • I dag: = today
    • I går: = yesterday
    • I de sidste 7 dage: >= 7_days_ago
    • I de sidste 30 dage: >= 30_days_ago
    • I de sidste 90 dage: >= 90_days_ago
    • I de sidste 12 måneder: >= 12_months_ago
    De angivne datoer er standardværdier og kan ikke ændres. Brug en forskydningsdato til tilpassede datoer.
    Eksempel

    Inkluder kunder, hvis seneste ordre blev afgivet inden for den sidste uge:
    last_order_date >= 7_days_ago

    Inkluder kunder, hvis seneste ordre blev afgivet inden for de sidste otte måneder:
    last_order_date > -8m
    Bemærkninger Datoværdierne er baseret på hele dage og afhænger af din butiks tidszone.

    Antal ordrer

    number_of_orders

    Inkluderer kunder baseret på antallet af ordrer, som de har afgivet i din butik.

    Operatorer Er lig med: =
    Er ikke lig med: !=
    Større end: >
    Mindre end: <
    Mindre end eller lig med: <=
    Større end eller lig med: >=
    Mellem: BETWEEN
    Værdier Den værdi, du angiver, skal være et heltal.
    Format Nummerinterval: # AND #
    Tal: #
    Eksempel Inkluder kunder, som har afgivet mere end ti ordrer:
    number_of_orders > 10
    Bemærkninger BETWEEN inkluderer både start- og slutværdier. number_of_orders BETWEEN 1 AND 100 inkluderer f.eks. kunder, som har afgivet mindst 1 ordre og så mange som 100 ordrer.

    Forventet forbrugsniveau

    predicted_spend_tier

    Inkluderer kunder, som falder inden for det angivne forventede forbrugsniveau.

    Dette filter er kun tilgængeligt, hvis din butik har haft over 100 salg.

    Få mere at vide om forventet forbrugsniveau.

    Operatorer Er lig med: =
    Er ikke lig med: !=
    Eksisterer ikke: IS NULL
    Eksisterer: IS NOT NULL
    Værdier 'HIGH'
    'MEDIUM'
    'LOW'
    Format
    Eksempel Inkluder kunder, som er på et HØJT niveau:
    predicted_spend_tier = 'HIGH'
    Bemærkninger

    Status for produktabonnement

    product_subscription_status

    Inkluderer kunder, som har den angivne status for produktabonnement.

    Dette filter er kun tilgængeligt, hvis du bruger en abonnementsapp.

    Operatorer Er lig med: =
    Er ikke lig med: !=
    Eksisterer ikke: IS NULL
    Eksisterer: IS NOT NULL
    Værdier Aktiv: 'SUBSCRIBED' Kunden har et aktivt produktabonnement.
    Annulleret: 'CANCELLED' Kunden har opsagt sit produktabonnement.
    Udløbet: 'EXPIRED' Kundens produktabonnement er udløbet.
    Mislykket: 'FAILED' Kunden har en mislykket betaling.
    Aldrig abonneret: 'NEVER_SUBSCRIBED' Kunden har aldrig abonneret.
    Sat på pause: 'PAUSED' Kunden har sat sit produktabonnement på pause.
    Format
    Eksempel Inkluder kunder, som har et aktivt produktabonnement:
    product_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
    Bemærkninger

    Købte produkter

    products_purchased()

    Inkluderer kunder, som har købt et specifikt produkt. Du kan også inkludere kunder, som har købt produktet i et bestemt datointerval.

    Operatorer Indeholder dette nøjagtige produkt-id: CONTAINS
    Indeholder ikke dette nøjagtige produkt-id: NOT CONTAINS
    Eksisterer ikke: IS NULL
    Eksisterer: IS NOT NULL
    Værdier Produkt-id
    Format

    Understøttede tidsintervaller:

    Al tid: products_purchased()
    På eller før datoen: products_purchased(before: <date>)
    På eller efter datoen: products_purchased(after: <date>)
    Datointerval: products_purchased(before: <date>, after: <date>)

    Understøttede datoformater:

    Absolut dato: YYYY-MM-DD
    Eksempler på forskydningsdatoer: -4w, -10y
    Angiven dato:
    • I dag: = today
    • I går: = yesterday
    • I de sidste 7 dage: >= 7_days_ago
    • I de sidste 30 dage: >= 30_days_ago
    • I de sidste 90 dage: >= 90_days_ago
    • I de sidste 12 måneder: >= 12_months_ago
    De angivne datoer er standardværdier og kan ikke ændres. Brug en forskydningsdato til tilpassede datoer.
    Eksempel Siden den 1. januar 2022 til i dag:
    products_purchased(after: 2022-01-01) CONTAINS 3778915041302
    Inden for de seneste 30 dage:
    products_purchased(after: 30_days_ago)
    Før den 1. januar 2022:
    products_purchased(before: 2022-01-01)

    Rækkefølgen af før- og efterparametre betyder ikke noget for datointervaller. Du kan angive: 1. januar 2022 - 1. juni 2022 (inklusiv) på en af følgende måder:

    Mellem den 1. januar 2022 og den 1. juni 2022 (inklusive):
    products_purchased(after: 2022-01-01, before: 2022-06-01) CONTAINS 3778915041302
    Mellem den 1. januar 2022 og den 1. juni 2022 (inklusive):
    products_purchased(before: 2022-06-01, after: 2022-01-01) CONTAINS 3778915041302
    Bemærkninger
    • Når du opretter et kundesegment, kan du vælge produktet via dets navn eller billede på den viste liste. Du kan også begynde at skrive produktets titel og derefter vælge det på listen.
    • Det er produkt-id'et, og ikke produkttitlen, der angives i koden. Når du holder musen over produkt-id'et, vises produkttitlen og produktets billede.

    Sms-abonnementsstatus

    sms_subscription_status

    Inkluderer kunder afhængigt af, om de abonnerer på din markedsføring via sms-tekstbeskeder.

    Få mere at vide om indsamling af kunders kontaktoplysninger.

    Operatorer Er lig med: =
    Er ikke lig med: !=
    Eksisterer ikke: IS NULL
    Eksisterer: IS NOT NULL
    Værdier Abonnerer: 'SUBSCRIBED' Kunden abonnerer på din markedsføring via sms-tekstbeskeder.
    Afventer: 'PENDING' Kunden er ved at tilmelde sig din markedsføring via sms-tekstbeskeder.
    Redigeret: 'REDACTED' Kunden har en afventende redigering på grund af en sletningsanmodning i henhold til GDPR
    Afmeldt: 'UNSUBSCRIBED' Kunden har afmeldt din markedsføring via sms-tekstbeskeder.
    Abonnerer ikke: 'NOT_SUBSCRIBED' Kunden har aldrig tilmeldt sig din markedsføring via sms-tekstbeskeder.
    Format
    Eksempel Inkluder kunder, som abonnerer på din markedsføring via sms-tekstbeskeder:
    sms_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
    Bemærkninger

    Stater eller provinser

    customer_regions

    Inkluderer kunder, som har en adresse i det angivne område i et land. Kunder med flere adresser kan blive inkluderet i flere kundesegmenter, der bruger dette filter.

    Operatorer Indeholder denne nøjagtige lokation: CONTAINS
    Indeholder ikke denne nøjagtige lokation: NOT CONTAINS
    Eksisterer ikke: IS NULL
    Eksisterer: IS NOT NULL
    Værdier Brug ISO-landekoden sammen med underopdelingskoden ISO 3166-2.
    Format
    Eksempel Inkluderer kunder, som har en adresse i staten New York:
    customer_regions CONTAINS 'US-NY'
    Bemærkninger Begynd at skrive et område for at finde det, og vælg derefter den passende værdi på den liste, der vises.

    Er du klar til at begynde at sælge med Shopify?

    Prøv det gratis