Auf Shopify basierende Kundensegmentfilter

Verwende dieses Referenzhandbuch, um die Filternamen, Operatoren und Werte zu verstehen, die zum Erstellen von Kundensegmenten verwendet werden, die auf den Standardfiltern von Shopify basieren.

Datum des letzten abgebrochenen Checkouts

abandoned_checkout_date

Enthält Kunden nach dem Datum, an dem sie ihren Warenkorb zuletzt abgebrochen haben.

Operatoren Genau am Datum: =
Nicht am Datum: !=
Am oder vor dem Datum: <=
Vor dem Datum: <
Am oder nach dem Datum: >=
Nach dem Datum: >
Zwischen den Daten: BETWEEN <date1> AND <date2>
Existiert nicht: IS NULL
Existiert: IS NOT NULL
Werte
Format Absolutes Datum: YYYY-MM-DD
Beispiele für Offset-Datum: -4w, -10y
Genanntes Datum:
  • Heute: = today
  • Gestern: = yesterday
  • In den letzten 7 Tagen: >= 7_days_ago
  • In den letzten 30 Tagen: >= 30_days_ago
  • In den letzten 90 Tagen: >= 90_days_ago
  • In den letzten 12 Monaten: >= 12_months_ago
Die genannten Daten sind Standardwerte und können nicht geändert werden. Verwende für benutzerdefinierte Daten ein Offset-Datum
Beispiel

Beziehe Kunden mit ein, die ihren Warenkorb zuletzt innerhalb der letzten Woche abgebrochen haben: abandoned_checkout_date >= 7_days_ago

Beziehe Kunden mit ein, die ihren Warenkorb zuletzt innerhalb der letzten acht Monate abgebrochen haben: abandoned_checkout_date > -8m

Anmerkungen Datumswerte basieren auf gesamten Tagen und hängen davon ab, in welcher Zeitzone sich dein Shop befindet.

Ausgegebener Betrag

amount_spent

Beinhaltet Kunden auf Grundlage der Höhe des Betrags, den sie in deinem Shop ausgegeben haben.

Operatoren Entspricht: =
Entspricht nicht: !=
Größer als: >
Kleiner als: <
Kleiner oder gleich: <=
Größer oder gleich: >=
Zwischen: BETWEEN
Werte
Format Zahlenbereich: # AND #
Anzahl: #
Dezimalzahl: Das Dezimaltrennzeichen Punkt (.) wird als Dezimaltrennzeichen verwendet.
Tausendertrennzeichen wie Kommas oder Leerzeichen werden nicht akzeptiert.
Sprachspezifische formatierte Zahlen werden nicht akzeptiert.
Beispiel Beziehe Kunden mit ein, die 1 bis 999,99 in deinem Shop ausgegeben haben:
amount_spent BETWEEN 1 AND 999.99
Anmerkungen
  • Die verwendete Währung basiert auf der für deinen Shop ausgewählten Währung. Gibt nicht an, welche Währung durch Eingabe eines Währungssymbols verwendet wird.
  • BETWEEN beinhaltet sowohl den Start- als auch den Endwert. amount_spent BETWEEN 1 AND 100 z. B. umfasst Kunden, die mindestens 1 und maximal 100 ausgegeben haben.

Städte

customer_cities

Beinhaltet Kunden, die eine Adresse in der angegebenen Stadt haben. Kunden mit mehreren Adressen sind möglicherweise in mehr als einem Kundensegment enthalten, das diesen Filter verwendet.

Operatoren Enthält diese genaue Stadt: CONTAINS
Enthält diese genaue Stadt nicht: NOT CONTAINS
Existiert nicht: IS NULL
Existiert: IS NOT NULL
Werte
Format countryCode-regionCode-cityCode
Beispiel Beziehe Kunden mit ein, die eine Adresse in New York City angegeben haben:
customer_cities CONTAINS 'US-NY-NewYorkCity'
Anmerkungen Um eine Stadt zu finden, kannst du den Namen der Stadt eingeben und dann den entsprechenden Wert aus der angezeigten Liste auswählen.

Unternehmen

companies

Enthält Kunden von Unternehmen, die als B2B-Kunden konfiguriert wurden.

Operatoren Enthält genau diese Unternehmens-ID: CONTAINS
Enthält nicht genau diese Unternehmens-ID: NOT CONTAINS
Existiert nicht: IS NULL
Existiert: IS NOT NULL
Werte Unternehmens-ID
Format
Beispiel Ist ein B2B-Kunde:
companies NOT NULL
Ist kein B2B-Kunde:
companies NULL
Enthält Kunden, die mit einem bestimmten Unternehmen verbunden sind:
companies CONTAINS 3778915041302
Anmerkungen
  • Wenn du das Kundensegment erstellst, kannst du das Unternehmen anhand seines Namens aus der angezeigten Liste auswählen. Alternativ kannst du auch den Titel des Unternehmens eingeben und es dann aus der Liste auswählen.
  • In den Code wird die Unternehmens-ID eingegeben, nicht der Unternehmensname. Wenn du den Mauszeiger über die Unternehmens-ID bewegst, wird der Unternehmensname angezeigt.

Länder oder Regionen

customer_countries

Beinhaltet Kunden, die eine Adresse im angegebenen Land oder in der angegebenen Region haben. Kunden mit mehreren Adressen können zu mehr als einem Kundensegment mit diesem Filter hinzugefügt werden.

Operatoren Enthält diesen genauen Standort: CONTAINS
Enthält diesen genauen Standort nicht: NOT CONTAINS
Existiert nicht: IS NULL
Existiert: IS NOT NULL
Werte Verwende den zweistelligen ISO-Ländercode.
Format
Beispiel Beziehe Kunden mit ein, die eine Adresse in den Vereinigten Staaten angegeben haben:
customer_countries CONTAINS 'US'
Anmerkungen Um ein Land zu finden, kannst du den Namen des Landes eingeben und dann den entsprechenden Wert aus der angezeigten Liste auswählen.

Status des Kundenkontos

customer_account_status

Enthält die Kunden, die den angegebenen Kundenkontostatus haben.

Operatoren Entspricht: =
Entspricht nicht: !=
Werte Abgelehnt: 'DECLINED' Der Kunde wurde eingeladen, ein Konto zu erstellen, hat jedoch abgelehnt.
Deaktiviert: 'DISABLED' Der Kunde hat kein Konto erstellt.
Aktiviert: 'ENABLED' Der Kunde hat ein Konto erstellt.
Eingeladen: 'INVITED' Der Kunde wurde eingeladen, ein Konto zu erstellen.
Format
Beispiel Beziehe Kunden mit ein, die zur Erstellung eines Kontos eingeladen wurden, aber abgelehnt haben:
customer_account_status = 'DECLINED'
Anmerkungen

Datum des Hinzufügens des Kunden

customer_added_date

Beinhaltet Kunden auf Grundlage des Datums, an dem sie zu deinem Shop hinzugefügt wurden.

Operatoren Genau am Datum: =
Nicht am Datum: !=
Am oder vor dem Datum: <=
Vor dem Datum: <
Am oder nach dem Datum: >=
Nach dem Datum: >
Zwischen den Daten: BETWEEN <date1> AND <date2>
Werte
Format Absolutes Datum: YYYY-MM-DD
Beispiele für Offset-Datum: -4w, -10y
Genanntes Datum:
  • Heute: = today
  • Gestern: = yesterday
  • In den letzten 7 Tagen: >= 7_days_ago
  • In den letzten 30 Tagen: >= 30_days_ago
  • In den letzten 90 Tagen: >= 90_days_ago
  • In den letzten 12 Monaten: >= 12_months_ago
Die genannten Daten sind Standardwerte und können nicht geändert werden. Verwende für benutzerdefinierte Daten ein Offset-Datum.
Beispiel

Beziehe Kunden mit ein, die innerhalb der letzten Woche hinzugefügt wurden:
customer_added_date >= 7_days_ago

Beziehe Kunden mit ein, die innerhalb der letzten acht Monate hinzugefügt wurden:
customer_added_date > -8m

Beziehe Kunden mit ein, die innerhalb eines bestimmten Datumsbereichs hinzugefügt wurden:
customer_added_date BETWEEN 2022-12-01 AND 2022-12-31

Anmerkungen Datumswerte basieren auf gesamten Tagen und hängen davon ab, in welcher Zeitzone sich dein Shop befindet.

E-Mail-Domain des Kunden

customer_email_domain

Beinhaltet Kunden, deren E-Mail-Adresse zur angegebenen Domain gehört. Der Domain-Name ist der Teil der E-Mail-Adresse nach dem Symbol @, z. B. gmail.com.

Operatoren Entspricht: =
Entspricht nicht: !=
Existiert nicht: IS NULL
Existiert: IS NOT NULL
Werte

Die folgenden Domain-Namen sind Vorschläge. Du musst dich nicht auf diese Domain-Namen beschränken. Du kannst manuell andere gültige Domain-Namen eingeben.

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
Beispiel Beziehe Kunden mit ein, deren E-Mail-Domain shopify.com ist:
customer_email_domain = 'shopify.com'
Anmerkungen

Sprache des Kunden

customer_language

Beinhaltet Kunden auf Grundlage der Sprache, die der Kunde zur Kommunikation mit deinem Shop nutzt.

Operatoren Entspricht: =
Entspricht nicht: !=
Existiert nicht: IS NULL
Existiert: IS NOT NULL
Werte Verwende den zweistelligen ISO-639-1-Ländercode.
Format

Die folgenden Werte sind Beispiele einiger gängiger ISO-Sprachcodes. Deine Daten werden nicht auf diese Sprachcodes begrenzt. Du kannst einen beliebigen anderen gültigen Sprachcode manuell eingeben. Die Werte, die dir als vorgeschlagene Werte im Editor angeboten werden, sind jedoch die einzigen, die in deinen Kundendaten verfügbar sind.

Englisch: 'en'
Französisch: 'fr'
Spanisch: 'es'
Deutsch: 'de'
Italienisch: 'it'
Japanisch: 'ja'
Russisch: 'ru'
Beispiel

Beinhaltet Kunden, die auf Englisch mit deinem Shop kommunizieren:
customer_language = 'en'

Kunden ausschließen, die auf Kanadischem Englisch mit deinem Shop kommunizieren:
customer_language != 'en‑CA'

Anmerkungen
  • Du kannst den ISO-Code der Sprachvariante zum Wert hinzufügen, um einen Dialekt für diese Sprache festzulegen. Zum Beispiel kannst du 'en‑US' für die Vereinigten Staaten und 'en‑GB' für das Vereinigte Königreich verwenden oder 'pt‑PT' für Portugal und 'pt‑BR' für Brasilien.
  • Der Filterwert ist explizit und fungiert nicht als Wildcard. Wenn der Filterwert beispielsweise 'en' ist, beinhalten deine Ergebnisse nur die Kunden, deren Sprache auf 'en' festgelegt ist. Deine Ergebnisse beinhalten keine Kunden, deren Sprache auf 'en‑GB', 'en‑CA' etc. festgelegt ist.

Kunden-Tags

customer_tags

Beinhaltet Kunden auf Grundlage ihrer Tags.

Operatoren Enthält dieses genaue Tag: CONTAINS
Enthält dieses genaue Tag nicht: NOT CONTAINS
Existiert nicht: IS NULL
Existiert: IS NOT NULL
Werte Der Name eines Kunden-Tags.
Format
Beispiel Beziehe Kunden mit ein, die den GoldStatus-Tag haben:
customer_tags CONTAINS 'GoldStatus'
Anmerkungen

Bei Tags wird nicht nach Groß- und Kleinschreibung unterschieden.

Erfahre mehr über Tags und ihre entsprechenden Hinweise.

E-Mail-Ereignisse

shopify_email.EVENT()

Beinhaltet Kunden basierend auf ausgewählten E-Mail-Ereignissen. Unterstützte Ereignisse (EVENT) enthalten Folgendes:

  • Abgewiesen: bounced
  • Geklickt: clicked
  • Zugestellt: delivered
  • Als Spam markiert: marked_as_spam
  • Geöffnet: opened
  • Abgemeldet: unsubscribed
Funktionsparameter activity_id (optional): Verwende diesen Parameter, um die Marketingaktivitäts-ID auszuwählen, nach der du filtern möchtest.
since (optional): Verwende diesen Parameter, um ein Startdatum für das Ereignis anzugeben.
until (optional): Verwende diesen Parameter, um ein Enddatum für das Ereignis anzugeben.
Operatoren Entspricht: =
Entspricht nicht: !=
Wert true, false
Format Unterstützte Formate für activity_id:
  • ID (einzelner Wert)
  • List ID: Eine Reihe von Werten, die "OR" enthält. List ist eine Reihe von durch Komma getrennten Werten, die in Klammern steht. Beispiel: (1, 2, 3). Es gibt ein Limit von 500 Aktivitäts-IDs in einer Liste.

    Unterstützte Date-Formate für since und until:
    • Absolutes Datum: YYYY-MM-DD
    • Offset-Datum: z. B. -4w oder -10y
    • Genanntes Datum:
      • Heute: = today
      • Gestern: = yesterday
      • In den letzten 7 Tagen: >= 7_days_ago
      • In den letzten 30 Tagen: >= 30_days_ago
      • In den letzten 90 Tagen: >= 90_days_ago
      • In den letzten 12 Monaten: >= 12_months_ago
  • Beispiel Gib an, ob ein E-Mail-Ereignis stattgefunden hat, und verwende dazu den Operator = oder !=:
    shopify_email.opened(activity_id: 135195754518) = false
    shopify_email.opened(activity_id: 135195754518) != true

    Verwende den Parameter activity_id, um die Marketingaktivitäts-ID anzugeben, nach der du filtern möchtest:
    shopify_email.delivered(activity_id: 135195754518) = true

    Verwende den Parameter since, um ein Startdatum für ein E-Mail-Ereignis anzugeben:
    shopify_email.delivered(activity_id: 135195754518, since: 2022-01-01) = false

    Verwende den Parameter until, um ein Enddatum für ein E-Mail-Ereignis anzugeben:
    shopify_email.delivered(activity_id: 135195754518, until: 2022-01-01) = true

    Verwende die Parameter since und until, um sowohl ein Start- als auch ein Enddatum für ein E-Mail-Ereignis anzugeben:
    shopify_email.bounced(activity_id: 135195754518, since: 12_months_ago, until: today) = false
    Anmerkungen
    • Wenn du mithilfe des Parameters activity_id ein Kundensegment erstellst, kannst du die Marketingaktivität anhand des Namens aus der angezeigten Liste auswählen.
    • Wenn keiner der Parameter since und until angegeben ist, werden die Ergebnisse ohne Start- und Enddatum für den kompletten Zeitraum gefiltert.
    • Wenn activity_id nicht angegeben ist, enthält dein Filter alle Shopify-E-Mail-Aktivitäten.

    Status des E-Mail-Abonnements

    email_subscription_status

    Beinhaltet Kunden auf der Grundlage, ob sie deine Marketing-E-Mails abonniert haben.

    Operatoren Entspricht: =
    Entspricht nicht: !=
    Existiert nicht: IS NULL
    Existiert: IS NOT NULL
    Werte Nicht abonniert: 'NOT_SUBSCRIBED' Der Kunde hat deine Marketing-E-Mails nicht abonniert.
    Abonniert: 'SUBSCRIBED' Der Kunde hat deine Marketing-E-Mails abonniert.
    Ausstehend: 'PENDING' Der Kunde befindet sich im Abonnementprozess für deine Marketing-E-Mails.
    Ungültig: 'INVALID' Der Status der E-Mail-Adresse des Kunden für Marketing ist ungültig.
    Format
    Beispiel Beziehe Kunden mit ein, die dein E-Mail-Marketing abonniert haben:
    email_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
    Anmerkungen

    Datum der letzten Bestellung

    last_order_date

    Beinhaltet Kunden, die ihre letzte Bestellung am angegebenen Datum aufgegeben haben.

    Operatoren Genau am Datum: =
    Nicht am Datum: !=
    Am oder vor dem Datum: <=
    Vor dem Datum: <
    Am oder nach dem Datum: >=
    Nach dem Datum: >
    Zwischen den Daten: BETWEEN <date1> AND <date2>
    Existiert nicht: IS NULL
    Existiert: IS NOT NULL
    Werte
    Format Absolutes Datum: YYYY-MM-DD
    Beispiele für Offset-Datum: -4w, -10y
    Genanntes Datum:
    • Heute: = today
    • Gestern: = yesterday
    • In den letzten 7 Tagen: >= 7_days_ago
    • In den letzten 30 Tagen: >= 30_days_ago
    • In den letzten 90 Tagen: >= 90_days_ago
    • In den letzten 12 Monaten: >= 12_months_ago
    Die genannten Daten sind Standardwerte und können nicht geändert werden. Verwende für benutzerdefinierte Daten ein Offset-Datum.
    Beispiel

    Beziehe Kunden mit ein, die ihre letzte Bestellung in der letzten Woche aufgegeben haben:
    last_order_date >= 7_days_ago

    Beziehe Kunden mit ein, die ihre letzte Bestellung vor acht Monaten aufgegeben haben:
    last_order_date > -8m

    Anmerkungen Datumswerte basieren auf gesamten Tagen und hängen davon ab, in welcher Zeitzone sich dein Shop befindet.

    Anzahl der Bestellungen

    number_of_orders

    Beinhaltet Kunden auf Grundlage der Anzahl der Bestellungen, die sie in deinem Shop aufgegeben haben.

    Operatoren Entspricht: =
    Entspricht nicht: !=
    Größer als: >
    Kleiner als: <
    Kleiner oder gleich: <=
    Größer oder gleich: >=
    Zwischen: BETWEEN
    Werte Der von dir eingegebene Wert muss eine ganze Zahl sein.
    Format Zahlenbereich: # AND #
    Anzahl: #
    Beispiel Beziehe Kunden mit ein, die mehr als 10 Bestellungen aufgegeben haben:
    number_of_orders > 10
    Anmerkungen BETWEEN beinhaltet sowohl den Start- als auch den Endwert. number_of_orders BETWEEN 1 AND 100 z. B. umfasst Kunden, die mindestens 1 und maximal 100 Bestellungen aufgegeben haben.

    Prognostizierte Ausgabenstufe

    predicted_spend_tier

    Beinhaltet Kunden, die innerhalb der angegebenen prognostizierten Ausgabenstufe liegen.

    Dieser Filter ist nur verfügbar, wenn dein Shop mehr als 100 Verkäufe erzielt hat.

    Erfahre mehr über die prognostizierte Ausgabenstufe.

    Operatoren Entspricht: =
    Entspricht nicht: !=
    Existiert nicht: IS NULL
    Existiert: IS NOT NULL
    Werte 'HIGH'
    'MEDIUM'
    'LOW'
    Format
    Beispiel Beziehe Kunden mit ein, die innerhalb der Stufe "HOCH" liegen:
    predicted_spend_tier = 'HIGH'
    Anmerkungen

    Status des Produktabonnements

    product_subscription_status

    Beinhaltet Kunden, die den angegebenen Produktabonnementstatus haben.

    Dieser Filter ist nur verfügbar, wenn du eine Abonnement-App verwendest.

    Operatoren Entspricht: =
    Entspricht nicht: !=
    Existiert nicht: IS NULL
    Existiert: IS NOT NULL
    Werte Aktiv: 'SUBSCRIBED' Der Kunde hat ein aktives Produktabonnement.
    Storniert: 'CANCELLED' Der Kunde hat sein Produktabonnement storniert.
    Abgelaufen: 'EXPIRED' Das Produktabonnement des Kunden ist abgelaufen.
    Fehlgeschlagen: 'FAILED' Die Zahlung des Kunden ist fehlgeschlagen.
    Nie abonniert: 'NEVER_SUBSCRIBED' Der Kunde hat nie abonniert.
    Pausiert: 'PAUSED' Der Kunde hat sein Produktabonnement pausiert.
    Format
    Beispiel Beziehe Kunden mit ein, die ein aktives Produktabonnement haben:
    product_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
    Anmerkungen

    Gekaufte Produkte

    products_purchased()

    Beinhaltet Kunden, die das angegebene Produkt gekauft haben. Darüber hinaus kannst du Kunden einbeziehen, die das Produkt in einem bestimmten Datumsbereich gekauft haben.

    Operatoren Enthält diese genaue Produkt-ID: CONTAINS
    Enthält diese genaue Produkt-ID nicht: NOT CONTAINS
    Existiert nicht: IS NULL
    Existiert: IS NOT NULL
    Werte Produkt-ID
    Format

    Unterstützte Zeitspannen:

    Ganzer Zeitraum: products_purchased()
    Am oder vor dem Datum: products_purchased(before: <date>)
    Am oder nach dem Datum: products_purchased(after: <date>)
    Datumsbereich: products_purchased(before: <date>, after: <date>)

    Unterstützte Datumsformate:

    Absolutes Datum: YYYY-MM-DD
    Beispiele für Offset-Datum: -4w, -10y
    Genanntes Datum:
    • Heute: = today
    • Gestern: = yesterday
    • In den letzten 7 Tagen: >= 7_days_ago
    • In den letzten 30 Tagen: >= 30_days_ago
    • In den letzten 90 Tagen: >= 90_days_ago
    • In den letzten 12 Monaten: >= 12_months_ago
    Die genannten Daten sind Standardwerte und können nicht geändert werden. Verwende für benutzerdefinierte Daten ein Offset-Datum.
    Beispiel Seit dem 1. Januar 2022 bis heute:
    products_purchased(after: 2022-01-01) CONTAINS 3778915041302
    Innerhalb der letzten 30 Tage:
    products_purchased(after: 30_days_ago)
    Vor dem 1. Januar 2022:
    products_purchased(before: 2022-01-01)

    In Datumsbereichen ist die Reihenfolge der Parameter "Vorher" und "Nachher" nicht von Belang. Du kannst "zwischen dem 1. Januar 2022 und dem 1. Juni 2022" (inklusiv) auf eine der folgenden Arten ausdrücken:

    Zwischen dem 1. Januar 2022 und dem 1. Juni 2022 (inklusiv):
    products_purchased(after: 2022-01-01, before: 2022-06-01) CONTAINS 3778915041302
    Zwischen dem 1. Januar 2022 und dem 1. Juni 2022 (inklusiv):
    products_purchased(before: 2022-06-01, after: 2022-01-01) CONTAINS 3778915041302
    Anmerkungen
    • Wenn du das Kundensegment erstellst, kannst du das Produkt nach seinem Namen oder Bild aus der angezeigten Liste auswählen. Alternativ kannst du den Produkttitel eingeben und ihn dann aus der Liste auswählen.
    • Die Produkt-ID, nicht der Produkttitel, wird in den Code eingegeben. Wenn du mit dem Mauszeiger über die Produkt-ID fährst, werden der Produkttitel und das Bild angezeigt.

    SMS-Abonnementstatus

    sms_subscription_status

    Beinhaltet Kunden auf der Grundlage, ob sie deine Marketing-SMS-Nachrichten abonniert haben.

    Erfahre mehr über das Erfassen von Kundenkontaktinformationen.

    Operatoren Entspricht: =
    Entspricht nicht: !=
    Existiert nicht: IS NULL
    Existiert: IS NOT NULL
    Werte Abonniert: 'SUBSCRIBED' Der Kunde hat deine Marketing-SMS-Nachrichten abonniert.
    Ausstehend: 'PENDING' Der Kunde befindet sich im Abonnementprozess für deine Marketing-SMS-Nachrichten.
    Anonymisiert: 'REDACTED' Der Kunde befindet sich in einer ausstehenden Anonymisierung aufgrund eines DSGVO-Löschungsantrags.
    Abgemeldet: 'UNSUBSCRIBED' Der Kunde hat sich vom Erhalt deiner Marketing-SMS-Nachrichten abgemeldet.
    Nicht abonniert: 'NOT_SUBSCRIBED' Der Kunde hat deine Marketing-SMS-Nachrichten nie abonniert.
    Format
    Beispiel Beziehe Kunden mit ein, die deine Marketing-SMS-Nachrichten abonniert haben:
    sms_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
    Anmerkungen

    Staaten oder Provinzen

    customer_regions

    Beinhaltet Kunden, die eine Adresse in der angegebenen Region in einem Land haben. Kunden mit mehreren Adressen können zu mehr als einem Kundensegment mit diesem Filter hinzugefügt werden.

    Operatoren Enthält diesen genauen Standort: CONTAINS
    Enthält diesen genauen Standort nicht: NOT CONTAINS
    Existiert nicht: IS NULL
    Existiert: IS NOT NULL
    Werte Verwende den ISO-Ländercode mit dem Unterteilungscode ISO 3166-2.
    Format
    Beispiel Beziehe Kunden mit ein, die eine Adresse im Bundesstaat New York angegeben haben:
    customer_regions CONTAINS 'US-NY'
    Anmerkungen Um eine Region zu finden, kannst du den Namen der Region eingeben und dann den entsprechenden Wert aus der angezeigten Liste auswählen.

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