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.
Auf dieser Seite
- Datum des letzten abgebrochenen Checkouts
- Jahrestag
- Ausgegebener Betrag
- Städte
- Unternehmen
- Länder oder Regionen
- Nach App-ID erstellt
- Status des Kundenkontos
- Datum des Hinzufügens des Kunden
- E-Mail-Domain des Kunden
- Sprache des Kunden
- Kunden-Tags
- Kunde mit Distanz
- E-Mail-Ereignisse
- Status des E-Mail-Abonnements
- Erstes Bestelldatum
- Datum der letzten Bestellung
- Anzahl der Bestellungen
- Aufgegebene Bestellungen
- Prognostizierte Ausgabenstufe
- Status des Produktabonnements
- Gekaufte Produkte
- RFM-Gruppe
- SMS-Abonnementstatus
- Staaten oder Provinzen
- Shop-Guthaben-Konten
- Storefront-Ereignisse
Datum des letzten abgebrochenen Checkouts
Name: 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
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Werte | |
Format |
Absolutes Datum: YYYY-MM-DD Beispiele für Offset-Datum: -4w , -10y Genanntes Datum:
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Beispiel |
Schließe Kunden mit ein, die ihren Warenkorb zuletzt innerhalb der letzten Woche geschlossen haben:abandoned_checkout_date >= 7_days_ago Schließe Kunden mit ein, die ihren Warenkorb zuletzt innerhalb der letzten acht Monate geschlossen haben: abandoned_checkout_date > -8m
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Anmerkungen | Datumswerte basieren auf gesamten Tagen und hängen davon ab, in welcher Zeitzone sich dein Shop befindet. |
Jahrestag
Name: anniversary
Enthält Kunden nach Datum des Ereignisses, das mit dem Datumsparameter verknüpft ist.
Funktionsparameter |
Gib das Ereignis an, für das du filtern möchtest.Zum Beispiel: 'metafields.facts.birth_date'
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Operatoren |
MATCHES : Parameter ist wahr.NOT_MATCHES : Parameter ist falsch.IS NULL : Parameter existiert nicht.IS NOT NULL : Parameter existiert.Für Datumsangaben sind folgende Operatoren verfügbar: Ist gleich: = Ist ungleich: != Größer als: > Kleiner als: < Kleiner oder gleich: <= Größer oder gleich: >= Zwischen: BETWEEN
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Werte |
date
|
Format |
Absolutes Datum: YYYY-MM-DD Beispiele für Offset-Datum: +4w , +3m Genannte Daten oder Bereiche:
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Beispiel |
Kunden einbeziehen, die in den nächsten 30 Tagen Geburtstag haben:anniversary MATCHES ('metafields.facts.birth_date') BETWEEN today AND +30d
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Anmerkungen |
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Ausgegebener Betrag
Name: 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
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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
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Anmerkungen |
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Städte
Name: 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
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Werte | |
Format |
countryCode-regionCode-cityCode
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Beispiel |
Beziehe Kunden mit ein, die eine Adresse in New York City angegeben haben:customer_cities CONTAINS 'US-NY-NewYorkCity'
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Anmerkungen | Um eine Stadt zu finden, kannst du den Namen der Stadt eingeben und dann den entsprechenden Wert aus der angezeigten Liste auswählen. |
Unternehmen
Name: 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
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Werte | Unternehmens-ID |
Format | |
Beispiel |
Ist ein B2B-Kunde:companies IS NOT NULL Ist kein B2B-Kunde: companies IS NULL Enthält Kunden, die mit einem bestimmten Unternehmen verbunden sind: companies CONTAINS 3778915041302 |
Anmerkungen |
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Länder oder Regionen
Name: 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
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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'
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Anmerkungen | Um ein Land zu finden, kannst du den Namen des Landes eingeben und dann den entsprechenden Wert aus der angezeigten Liste auswählen. |
Nach App-ID erstellt
Name: created_by_app_id
Enthält Kunden, die von der angegebenen App erstellt wurden.
Operatoren |
Entspricht: = Entspricht nicht: !=
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Werte | Die ID der App, nach der segmentiert werden soll. |
Format | App-ID |
Beispiel |
Kunden einbeziehen, die im Shopify-Adminbereich erstellt wurden:created_by_app_id = 1830279
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Anmerkungen |
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Status des Kundenkontos
Name: customer_account_status
Enthält die Kunden, die den angegebenen Kundenkontostatus haben.
Operatoren |
Entspricht: = Entspricht nicht: !=
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Werte |
Abgelehnt: 'DECLINED' Kunde wurde eingeladen, ein Konto zu erstellen, hat aber abgelehnt.Deaktiviert: 'DISABLED' Kunde hat kein Konto erstellt oder dein Shop benutzt die neuen Kundenkonten.Aktiviert: 'ENABLED' Kunde hat ein Konto erstellt.Eingeladen: 'INVITED' Kunde wurde eingeladen, ein Konto zu erstellen, hat dies bisher jedoch weder akzeptiert noch abgelehnt.
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Format | |
Beispiel |
Beziehe Kunden mit ein, die zur Erstellung eines Kontos eingeladen wurden, aber abgelehnt haben:customer_account_status = 'DECLINED'
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Anmerkungen |
Datum des Hinzufügens des Kunden
Name: 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}
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Werte | |
Format |
Absolutes Datum: YYYY-MM-DD Beispiele für Offset-Datum: -4w , -10y Genanntes Datum:
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Beispiel |
Schließe Kunden mit ein, die innerhalb der letzten Woche hinzugefügt wurden:customer_added_date >= 7_days_ago Schließe Kunden mit ein, die innerhalb der letzten acht Monate hinzugefügt wurden: customer_added_date > -8m Schließe Kunden mit ein, die innerhalb eines bestimmten Datumsbereichs hinzugefügt wurden: customer_added_date BETWEEN 2022-12-01 AND 2022-12-31
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Anmerkungen | Datumswerte basieren auf gesamten Tagen und hängen davon ab, in welcher Zeitzone sich dein Shop befindet. |
E-Mail-Domain des Kunden
Name: 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
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Werte |
Die folgenden Domain-Namen sind Vorschläge.Du musst dich nicht auf diese Domain-Namen beschränken.Du kannst manuell andere gültige Domain-Namen eingeben.
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Format | |
Beispiel |
Beziehe Kunden mit ein, deren E-Mail-Domain shopify.com ist:customer_email_domain = 'shopify.com'
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Anmerkungen |
Sprache des Kunden
Name: 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
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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.
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Beispiel |
Schließe Kunden mit ein, die auf Englisch mit deinem Shop kommunizieren:customer_language = 'en' Schließe Kunden aus, die auf kanadischem Englisch mit deinem Shop kommunizieren: customer_language != 'en-CA'
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Anmerkungen |
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Kunden-Tags
Name: 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
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Werte | Der Name eines Kunden-Tags. |
Format | |
Beispiel |
Beziehe Kunden mit ein, die den GoldStatus-Tag haben:customer_tags CONTAINS 'GoldStatus'
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Anmerkungen |
Bei Tags wird nicht nach Groß- und Kleinschreibung unterschieden.
Mehr Informationen über Tags und ihre Bedeutung. |
Kunde mit Distanz
Name: customer_within_distance
Beinhaltet Kunden, die sich in einer bestimmten Entfernung von einem gespeicherten Standort befinden.
Funktionsparameter |
Du kannst für jeden Filter nur einen Entfernungsparameter verwenden. coordinates (erforderlich): Verwende diesen Parameter, um den Pin-Standort anzugeben, den du zum Erstellen deines Segments verwenden möchtest. distance_km (erforderlich): Verwende diesen Parameter, um den Entfernungsradius anzugeben, in dem du nach Kunden suchen möchtest.distance_mi (erforderlich): Verwende diesen Parameter, um den Entfernungsradius anzugeben, in dem du nach Kunden suchen möchtest. |
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Operatoren |
MATCHES : Parameter ist wahr.NOT_MATCHES : Parameter ist falsch.IS NULL : Parameter existiert nicht.IS NOT NULL : Parameter existiert. |
Wert | |
Format |
Unterstütztes Format für coordinates :
Unterstütztes Format für Koordinaten (Breiten- und Längengrad): #
Unterstütztes Format für distance_mi , distance_km :
#
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Beispiel |
Für die Gültigkeit dieses Filters sind Koordinaten und ein Entfernungsparameter erforderlich. Filtere nach Kunden, deren Adresse im Umkreis von 10 Meilen der Koordinaten (45.419190–75.696727) liegt: customer_within_distance MATCHES (coordinates = (45.419190, -75.696727), distance_mi = 10 ) Filter können in Verbindung mit anderen Filtern verwendet werden, um deine Kundenliste noch weiter einzugrenzen.Zum Beispiel: Filtern Sie Kunden, deren Adresse im Umkreis von 20 Kilometern der Koordinaten (43.634,-79.412) liegt. und mindestens eine Bestellung aufgegeben haben: Kunde MATCHES (coordinates = (43.634,-79.412), distance_km = 20 ) AND number_of_orders > 0
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Anmerkungen |
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E-Mail-Ereignisse
Name: 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.count (optional): Verwende diesen Parameter, festzulegen, wie oft ein E-Mail-Event aufgetreten ist.date (optional): Verwende diesen Parameter, um das Datum für das Ereignis anzugeben. |
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Operatoren |
MATCHES : Wird verwendet, wenn das Ereignis stattgefunden hat.NOT_MATCHES : Wird verwendet, wenn das Ereignis nicht stattgefunden hat.IS NULL : Parameter existiert nicht.IS NOT NULL : Parameter existiert.Für Daten umfassen die verfügbaren Operatoren: Ist gleich zu: = Ist ungleich zu: != Größer als: > Kleiner als: < Kleiner als oder gleich wie: <= Größer als oder gleich wie: >= Zwischen: BETWEEN
|
Wert | |
Format | Unterstützte Formate für activity_id :
= (einzelner Wert)IN : Eine Reihe von durch Kommas getrennten Werten mit implizitem „OR“, eingeschlossen in Klammern.Beispiel: (activity_id IN 1, 2, 3) .Es gibt ein Limit von 500 Aktivitäts-IDs in einem Set.Unterstützte Datumsformate für date :YYYY-MM-DD
Unterstützte Formate für count :#
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Beispiel |
Gib mit dem Operator MATCHES oder NOT MATCHES an, ob ein E-Mail-Ereignis aufgetreten ist:shopify_email.opened MATCHES (activity_id = 135195754518) shopify_email.opened NOT MATCHES (activity_id = 135195754518) Verwende den Parameter activity_id , um die Marketing-Aktivitäts-ID anzugeben, nach der du filtern möchtest:shopify_email.delivered MATCHES (activity_id = 135195754518) Verwende den Parameter date und den Operator >= , um ein Startdatum für ein E-Mail-Ereignis festzulegen:shopify_email.delivered NOT_MATCHES (activity_id = 135195754518, date >= 2022-01-01) Verwende den Parameter date und den Operator <= , um ein Enddatum für ein E-Mail-Ereignis festzulegen:shopify_email.delivered MATCHES (activity_id = 135195754518, date <= 2022-01-01) Verwende den Parameter date und den Operator BETWEEN , um sowohl ein Start- als auch ein Enddatum für ein E-Mail-Ereignis festzulegen:shopify_email.bounced NOT_MATCHES (activity_id = 135195754518, BETWEEN -12m AND heute)
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Anmerkungen |
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Status des E-Mail-Abonnements
Name: 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
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Werte |
Nicht abonniert: 'NOT_SUBSCRIBED' Der Kunde hat deine Marketing-E-Mail 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.Abgemeldet: 'UNSUBSCRIBED' Der Kunde hat deine Marketing-E-Mails abbestellt.Anonymisiert: 'REDACTED' Die E-Mail-Adresse des Kunden wurde anonymisiert.
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Format | |
Beispiel |
Beziehe Kunden mit ein, die dein E-Mail-Marketing abonniert haben:email_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
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Anmerkungen |
Erstes Bestelldatum
Name: first_order_date
Beinhaltet Kunden, die ihre erste 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
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Werte | |
Format |
Absolutes Datum: YYYY-MM-DD Beispiele für Offset-Datum: -4w , -10y Genanntes Datum:
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Beispiel |
Beziehe Kunden mit ein, deren erste Bestellung seit letzter Woche aufgegeben wurde:first_order_date >= 7_days_ago Beziehe Kunden mit ein, deren erste Bestellung vor acht Monaten aufgegeben wurde: first_order_date > -8m
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Anmerkungen | Datumswerte basieren auf gesamten Tagen und hängen davon ab, in welcher Zeitzone sich dein Shop befindet. |
Datum der letzten Bestellung
Name: 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
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Werte | |
Format |
Absolutes Datum: YYYY-MM-DD Beispiele für Offset-Datum: -4w , -10y Genanntes Datum:
|
Beispiel |
Beziehe Kunden mit ein, deren letzte Bestellung seit letzter Woche aufgegeben wurde:last_order_date >= 7_days_ago Beziehe Kunden mit ein, die ihre letzte Bestellung vor acht Monaten aufgegeben haben: last_order_date > -8m
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Anmerkungen | Datumswerte basieren auf gesamten Tagen und hängen davon ab, in welcher Zeitzone sich dein Shop befindet. |
Anzahl der Bestellungen
Name: 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
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Werte | Der von dir eingegebene Wert muss eine ganze Zahl sein. |
Format |
Zahlenbereich: # AND # Anzahl: #
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Beispiel |
Beziehe Kunden mit ein, die mehr als 10 Bestellungen aufgegeben haben:number_of_orders > 10
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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. |
Aufgegebene Bestellungen
Name: orders_placed
Beinhaltet Kunden, die in einem bestimmten Zeitraum Bestellungen aufgegeben oder einen bestimmten Betrag ausgegeben haben.
Funktionsparameter |
app_id (optional): Verwende diesen Parameter, um anzugeben, über welche App die Bestellung erstellt wurde.location_id (optional): Verwende diesen Parameter, um anzugeben, von welchem Ort aus die Bestellung aufgegeben wurde.count (optional): Verwende diesen Parameter, um die genaue Anzahl anzugeben, wie oft eine Bestellung aufgegeben wurde.amount (optional): Verwende diesen Parameter, um den genauen Betrag anzugeben, der für eine Bestellung ausgegeben wurde.sum_amount (optional): Verwende diesen Parameter, um den Betrag anzugeben, der für alle Bestellungen ausgegeben wurde.date (optional): Verwende diesen Parameter, um ein Datum für das Ereignis anzugeben. |
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Operatoren |
MATCHES : Parameter ist wahr.NOT_MATCHES : Parameter ist falsch.IS NULL : Parameter existiert nicht.IS NOT NULL : Parameter existiert.Für Daten umfassen die verfügbaren Operatoren: Ist gleich zu: = Ist ungleich zu: != Größer als: > Kleiner als: < Kleiner als oder gleich wie: <= Größer als oder gleich wie: >= Zwischen: BETWEEN
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Werte | |
Format |
Unterstützte Formate für count , amount und sum_amount :Zahl: # Unterstützte Formate für date :Absolutes Datum: YYYY-MM-DD Beispiele für Offset-Daten:
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Beispiel |
Gib an, ob eine Bestellung mit dem Operator MATCHES oder NOT_MATCHES aufgegeben wurde:orders_placed MATCHES () orders_placed NOT_MATCHES () Filtere nach Kunden, die in den letzten 6 Monaten mehr als 3 Bestellungen (einschließlich) aufgegeben haben: orders_placed MATCHES (count >= 3, date >= -6m) Filtere nach Kunden, die in den letzten 90 Tagen mehr als 1000 $ (einschließlich) ausgegeben haben: orders_placed MATCHES (sum_amount >= 1000, date >= -90d) Filtere nach Kunden, die in den letzten 7 Tagen weniger als 100 $ (einschließlich) ausgegeben haben: orders_placed MATCHES (sum_amount <= 100, date >= -7d) Filtere nach Kunden, die seit dem 1. Januar 2023 mehr als 1000 $ (einschließlich) ausgegeben und mehr als 3 Bestellungen (einschließlich) aufgegeben haben: orders_placed MATCHES (sum_amount >= 1000, count >= 3, date >= 2023-01-01) Verwende den Parameter date und den Operator BETWEEN , um einen bestimmten Datumsbereich festzulegen.Du kannst „zwischen dem 1. Januar 2023 und dem 1. Juni 2023 (einschließlich)“ auf folgende Weise ausdrücken:
orders_placed MATCHES (count >= 3, BETWEEN 2023-01-01 AND 2023-06-01)
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Anmerkungen |
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Prognostizierte Ausgabenstufe
NAME: predicted_spend_tier
Beinhaltet Kunden, die innerhalb der angegebenen prognostizierten Ausgabenstufe liegen. Erfahre mehr über die prognostizierte Ausgabenstufe.
Operatoren |
Entspricht: = Entspricht nicht: != Existiert nicht: IS NULL Existiert: IS NOT NULL
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Werte |
'HIGH' 'MEDIUM' 'LOW' |
Format | |
Beispiel |
Beziehe Kunden mit ein, die innerhalb der Stufe HOCH liegen:predicted_spend_tier = 'HIGH'
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Anmerkungen |
Status des Produktabonnements
Name: product_subscription_status
Beinhaltet Kunden, die den angegebenen Produktabonnementstatus haben.
Operatoren |
Entspricht: = Entspricht nicht: != Existiert nicht: IS NULL Existiert: IS NOT NULL
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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.
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Format | |
Beispiel |
Beziehe Kunden mit ein, die ein aktives Produktabonnement haben:product_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
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Anmerkungen |
Gekaufte Produkte
Name: 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. quantity (optional): Verwende diesen Parameter, um die Menge der Produkte anzugeben, die pro Bestellung gekauft wurden.sum_quantity (optional): Verwende diesen Parameter, um die Menge der Produkte anzugeben, die in allen Bestellungen gekauft wurden.date (optional): Verwende diesen Parameter, um ein Enddatum für das Ereignis anzugeben.tag (optional): Verwende diesen Parameter, um ein Produkt-Tag für gekaufte Produkte anzugeben, die du filtern möchtest. |
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Operatoren |
MATCHES : Parameter ist wahr.NOT_MATCHES : Parameter ist falsch.IS NULL : Parameter existiert nicht.IS NOT NULL : Parameter existiert.Für Daten umfassen die verfügbaren Operatoren: Ist gleich zu: = Ist ungleich zu: != Größer als: > Kleiner als: < Kleiner als oder gleich wie: <= Größer als oder gleich wie: >= Zwischen: BETWEEN
|
Wert | |
Format |
Unterstützte Formate für Tag :String (einzelner Wert)Unterstützte Formate für ID :
= (einzelner Wert)IN : Eine Reihe von durch Kommas getrennten Werten mit implizitem „OR“, eingeschlossen in Klammern.Beispiel: (id IN 1012132033639, 2012162031638, 32421429314657) .Es gibt ein Limit von 500 Produkt-IDs in einer Reihe.Unterstützte Datums -Formate :Absolutes Datum: YYYY-MM-DD Beispiele für Offset-Daten:
quantity und sum_quantity :Zahl: #
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Beispiel |
Gib mit dem Operator MATCHES oder NOT_MATCHES an, ob ein Produkt gekauft wurde:products_purchased MATCHES (id = 2012162031638) products_purchased NOT_MATCHES (id IN 2012162031638, 1012132033639) products_purchased MATCHES (tag = 'rot') Filtere nach Kunden, die vom 1. Januar 2022 bis heute ein bestimmtes Produkt gekauft haben: products_purchased MATCHES (id = 1012132033639, BETWEEN 2022-01-01 AND heute) Filtere nach Kunden, die vom 1. Januar 2022 bis heute ein Produkt mit dem Tag 'rot' gekauft haben:products_purchased MATCHES (tag = 'rot', BETWEEN 2022-01-01 AND heute) Innerhalb der letzten 30 Tage: products_purchased MATCHES (date >= -30d) Bis 1. Januar 2022: products_purchased MATCHES (date <= 2022-01-01) Verwende den Parameter date und den Operator BETWEEN , um einen bestimmten Datumsbereich festzulegen.Du kannst den Zeitraum vom 1. Januar 2022 bis 1. Juni 2022 (einschließlich) folgendermaßen ausdrücken:products_purchased MATCHES (id = 1012132033639, BETWEEN 2022-01-01 AND 2022-06-01) Filtere nach Kunden, die kürzlich mehrere Produkte mit einem bestimmten Tag gekauft haben: products_purchased MATCHES (tag = 'product_tag', sum_quantity >= 3, date >= -90d)
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Anmerkungen |
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RFM-Gruppe
Name: rfm_group
Enthält Kunden auf der Grundlage der RFM-Gruppe, der sie zugeordnet sind. Erfahre mehr über die RFM-Kundenanalyse.
Operatoren |
Entspricht: = Entspricht nicht: != Existiert nicht: IS NULL Existiert: IS NOT NULL
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Werte |
Ruhend: 'DORMANT' Abwanderungsrisiko: 'AT_RISK' Zuvor loyal: 'PREVIOUSLY_LOYAL' Erfordert Aufmerksamkeit: 'NEEDS_ATTENTION' Fast verloren: 'ALMOST_LOST' Loyal: 'LOYAL' Vielversprechend: 'PROMISING' Aktiv: 'ACTIVE' Neu: 'NEW' Champions: 'CHAMPIONS' Interessenten: 'PROSPECTS'
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Format | |
Beispiel |
Ziehe Kunden aus der RFM-Gruppe Erfordert Aufmerksamkeit ein:rfm_group = 'NEEDS_ATTENTION'
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Anmerkungen |
SMS-Abonnementstatus
Name: 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
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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-LöschungsantragsAbgemeldet: '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.
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Format | |
Beispiel |
Beziehe Kunden mit ein, die deine Marketing-SMS-Nachrichten abonniert haben:sms_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
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Anmerkungen |
Staaten oder Provinzen
Name: 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
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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'
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Anmerkungen | Um eine Region zu finden, kannst du den Namen der Region eingeben und dann den entsprechenden Wert aus der angezeigten Liste auswählen. |
Shop-Guthaben-Konten
Name: store_credit_accounts
Beinhaltet Kunden, die ein Shop-Guthaben in deinem Shop haben.
Funktionsparameter |
balance (optional): Verwende diesen Parameter, um den aktuellen Kontostand des Shop-Guthabens des Kunden anzugeben.currency (optional): Verwende diesen Parameter, um die Währung des Shop-Guthabens des Kunden anzugeben.next_expiry_date (optional): Verwende diesen Parameter, um das Datum des als nächstes ablaufenden nicht ausgegebenen Shop-Guthabens anzugeben.last_credit_date (optional): Verwende diesen Parameter, um das Datum anzugeben, an dem der Kunde zuletzt ein Shop-Guthaben erhalten hat. |
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Operatoren |
MATCHES : Parameter ist wahr.NOT_MATCHES : Parameter ist falsch.IS NULL : Parameter existiert nicht.IS NOT NULL : Parameter existiert.Für Daten umfassen die verfügbaren Operatoren: Ist gleich zu: = Ist ungleich zu: != Größer als: > Kleiner als: < Kleiner als oder gleich wie: <= Größer als oder gleich wie: >= Zwischen: BETWEEN
|
Werte | |
Format |
Unterstützte Formate für currency :Währungscode: Zum Beispiel USD Unterstützte Formate für balance :Zahl: # Unterstützte Formate für next_expiry_date und last_credit_date :Absolute Daten: YYY-MM-DD Beispiele für Offset-Daten: vor 7 Tagen: -7d vor 4 Wochen: -4w vor 3 Monaten: -3m vor 1 Jahr: -1y Genannte Daten: today
yesterday
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Beispiel |
Filtere nach Kunden, die ein Shop-Guthaben-Konto mit einem Guthaben größer oder gleich 1 in einer beliebigen Währung haben:store_credit_accounts MATCHES (balance >= 1) Filtere nach Kunden, die ein Shop-Guthaben-Konto mit einem Guthaben größer oder gleich 1 USD haben: store_credit_accounts MATCHES (balance >= 1, currency: 'USD') Filtere nach Kunden mit Shop-Guthaben, das in den nächsten 7 Tagen abläuft: store_credit_accounts MATCHES (next_expiry_date <= +7d) Filtere nach Kunden, die zuletzt vor mehr als 1 Monat ein Shop-Guthaben erhalten haben, aber noch Guthaben zum Ausgeben haben: store_credit_accounts MATCHES (last_credit_date <= -1m, balance >= 1)
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Anmerkungen |
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Storefront-Ereignisse
Name: storefront.EVENT
Beinhaltet Kunden basierend auf Storefront-Ereignissen.Unterstützte Ereignisse (EVENT
) enthalten Folgendes:
- Produkt wurde angezeigt:
product_viewed
- Kollektion wurde angezeigt:
collection_viewed
Funktionsparameter |
id (optional): Verwende diesen Parameter, um die Produkte oder Kollektionen anzugeben, nach denen du filtern möchtest.date (optional): Verwende diesen Parameter, um ein Datum für das Ereignis anzugeben.count (optional): Verwende diesen Parameter, um die genaue Anzahl dahingehend anzugeben, wie oft ein Produkt oder eine Kollektion angezeigt wurde.Parameter, die für ein Produktereignis spezifisch sind: tag (optional): Verwende diesen Parameter, um das Produkt-Tag anzugeben, nach dem du filtern möchtest. Das Verhalten entspricht der Filterung nach jeder Produkt-ID mit diesem Tag.
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Operatoren |
MATCHES : Parameter ist wahr.NOT_MATCHES : Parameter ist falsch.IS NULL : Parameter existiert nicht.IS NOT NULL : Parameter existiert.Für Daten umfassen die verfügbaren Operatoren: Ist gleich zu: = Ist ungleich zu: != Größer als: > Kleiner als: < Kleiner als oder gleich wie: <= Größer als oder gleich wie: >= Zwischen: BETWEEN
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Wert | |
Format |
Unterstützte Formate für id :
= (einzelner Wert)IN : Eine Reihe von durch Kommas getrennten Werten mit implizitem „OR“, eingeschlossen in Klammern.Beispiel: (id IN 1012132033639, 2012162031638, 32421429314657) .Es gibt ein Limit von 500 Produkt- oder Kollektions-IDs in einer Reihe.Unterstützte Formate für Tag : String (einzelner Wert)Unterstützte Datums -Formate:
Absolutes Datum: YYYY-MM-DD Beispiele für Offset-Datum:
Die genannten Daten sind Standardwerte und können nicht geändert werden. Verwende für benutzerdefinierte Daten ein Offset-Datum. |
Beispiel |
Gib mit dem Operator MATCHES oder NOT_MATCHES an, ob ein Storefront-Ereignis aufgetreten ist: storefront.product_viewed MATCHES() storefront.collection_viewed NOT_MATCHES () Verwende den Parameter ID , um das Produkt anzugeben, nach dem du filtern möchtest:storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638) storefront.collection_viewed MATCHES (id IN 2012162031638, 456, 789) Verwende den Parameter Tag für die Produkt-Tags, nach denen du filtern möchtest: storefront.product_viewed MATCHES (Tag = 'Jeans') Verwende den Parameter Datum und den Operator >= , um ein Startdatum für ein Storefront-Ereignis anzugeben:storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= 2023-04-03) storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= -30d) Verwende den Parameter Datum und den Operator <= , um ein Enddatum für ein Storefront-Ereignis anzugeben:storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date <= 2023-04-30) storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date <= -7d) Verwende den Parameter Datum und den Operator BETWEEN , um sowohl ein Start- als auch ein Enddatum für ein Storefront-Ereignis anzugeben:storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, BETWEEN 2023-04-03 AND 2023-04-30) storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, BETWEEN -90d AND -30d) Filtere nach Kunden, die in den letzten 30 Tagen ein bestimmtes Produkt angesehen haben: storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= -30d) Filtere nach Kunden, die seit 1. Januar 2023 bis heute eine bestimmte Kollektion angesehen haben: storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, BETWEEN 2023-01-01 AND today)
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Anmerkungen |
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