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.

Jahrestag

anniversary()

Enthält Kunden nach Datum des Ereignisses, das mit dem Datumsparameter verknüpft ist.

Funktionsparameter	Datum (erforderlich): Verwende diesen Parameter, um festzulegen, nach welchem Ereignis du filtern möchtest.
Operatoren	Am genauen Datum: = Zwischen den Daten: BETWEEN <date1> AND <date2>
Werte
Format	Absolutes Datum: YYYY-MM-DD Beispiele für Offset-Datum: +4w, +3m Genanntes Datum: Heute: = today In den nächsten 7 Tagen: BETWEEN today AND +7d In den nächsten 30 Tagen: BETWEEN today AND +30d
Beispiel	Kunden einbeziehen, die in den nächsten 30 Tagen Geburtstag haben: anniversary(date: 'metafields.facts.birth_date') BETWEEN today AND +30d
Anmerkungen	Das Jahr wird nicht für die Segmentierung verwendet, wenn absolute Daten verwendet werden. Datumswerte basieren auf gesamten Tagen und hängen davon ab, in welcher Zeitzone sich dein Shop befindet. Um nach Geburtsdaten zu filtern, musst du entweder das Standard-Metafeld facts.birth_date aktivieren oder dein eigenes benutzerdefiniertes Metafeld erstellen. Erhalte mehr Informationen zum Hinzufügen von Standard-Metafeldern oder zum Erstellen von benutzerdefinierten Metafeld-Definitionen.

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

Shopify Plus

Der Unternehmensfilter ist für Händler nur im Shopify Plus-Plan verfügbar. Wenn du zuvor Unternehmen im Shopify Plus-Plan hinzugefügt hast, kannst du mit diesem Filter weiterhin Segmente erstellen und verwenden.

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 fungiert als Platzhalter, wenn nur das Sprach-Präfix angegeben ist. Wenn der Filterwert beispielsweise 'en' ist, umfassen die Ergebnisse Kunden, deren Sprache auf 'en' gesetzt ist, und Kunden, deren Sprache auf 'en‑GB', 'en‑CA' u. a. 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 Beispiel für ein Offset-Datum: -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.

Funktionsparameter	id (optional): Verwende diesen Parameter, um das Produkt anzugeben, das ein Kunde gekauft hat und nach dem du filtern möchtest. tag (optional): Verwende diesen Parameter, um ein Produkt-Tag für gekaufte Produkte anzugeben, nach dem 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 id: ID (einzelner Wert) List <ID>: Eine Reihe von Werten, die als Liste bereitgestellt werden. Beispiel: (1012132033639, 2012162031638, 32421429314657). Es gibt ein Limit von 500 Produkt-IDs in einer Liste. Unterstützte Formate für tag: String (einzelner Wert) Unterstützte Date-Formate für since und until: 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	Gib an, ob ein Produkt gekauft wurde, und verwende dazu den Operator = oder !=: products_purchased() != true products_purchased(id: 2012162031638) = true products_purchased(id: (2012162031638, 1012132033639)) = false products_purchased(tag: 'red') = true Filtere nach Kunden, die ein bestimmtes Produkt zwischen dem 1. Januar 2022 und heute gekauft haben: products_purchased(id: 1012132033639, since: 2022-01-01, until: today) = true Filtere nach Kunden, die zwischen dem 1. Januar 2022 und heute ein Produkt mit dem Tag 'red' gekauft haben: products_purchased(tag: 'Red', since: 2022-01-01, until: today) = true Innerhalb der letzten 30 Tage: products_purchased(since: 30_days_ago) = true Bis zum 1. Januar 2022: products_purchased(until: 2022-01-01) = true In Datumsbereichen ist die Reihenfolge der Parameter since und until 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(id: 1012132033639, since: 2022-01-01, until: 2022-06-01) = true Zwischen dem 1. Januar 2022 und dem 1. Juni 2022 (inklusiv): products_purchased(id: 1012132033639, until: 2022-06-01, since: 2022-01-01) = true
Anmerkungen	Wenn du das Kundensegment mithilfe des Parameters id erstellst, kannst du das Produkt anhand des Namens oder Bilds aus der angezeigten Liste auswählen. Alternativ kannst du auch den Titel des Produkts eingeben und es 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. Wenn keiner der Parameter since und until angegeben ist, werden die Ergebnisse ohne Start- und Enddatum für den kompletten Zeitraum gefiltert. Wenn id nicht angegeben ist, enthält dein Filter alle Produkte.

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.