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

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
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 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
AnmerkungenDatumswerte 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'
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
Werte date
Format Absolutes Datum: YYYY-MM-DD
Beispiele für Offset-Datum: +4w, +3m
Genannte Daten oder Bereiche:
  • 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 MATCHES ('metafields.facts.birth_date') BETWEEN today AND +30d
Anmerkungen
  • Der Filter anniversary berücksichtigt nicht das Jahr.
  • 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. Mehr Informationen über das Hinzufügen von Standard-Metafeldern oder das Erstellen von benutzerdefinierten Metafelddefinitionen.

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
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

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
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

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
WerteUnternehmens-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
  • 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

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
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.

Nach App-ID erstellt

Name: created_by_app_id

Enthält Kunden, die von der angegebenen App erstellt wurden.

Operatoren Entspricht: =
Entspricht nicht: !=
WerteDie ID der App, nach der segmentiert werden soll.
FormatApp-ID
Beispiel Kunden einbeziehen, die im Shopify-Adminbereich erstellt wurden:
created_by_app_id = 1830279
Anmerkungen
  • Wenn du das Kundensegment erstellst, kannst du eine App anhand des Namens aus der angezeigten Liste auswählen. Alternativ kannst du auch den Namen der App eingeben und sie dann aus der Liste auswählen.
  • In den Code wird die App-ID eingegeben, nicht der App-Name. Wenn du den Mauszeiger über die App-ID bewegst, wird der App-Name angezeigt.

Status des Kundenkontos

Name: customer_account_status

Enthält die Kunden, die den angegebenen Kundenkontostatus haben.

Operatoren Entspricht: =
Entspricht nicht: !=
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.
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

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}
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 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
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
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: 'gmail.com'
  • Yahoo: 'yahoo.com' oder 'yahoo.ca'
  • Hotmail: 'hotmail.com'
  • AOL: 'aol.com'
  • MSN: 'msn.com'
  • Live: 'live.com'
  • Outlook: 'outlook.com'
Format
Beispiel Beziehe Kunden mit ein, deren E-Mail-Domain shopify.com ist:
customer_email_domain = 'shopify.com'
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
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.
  • English: 'en'
  • Französisch: 'fr'
  • Spanisch: 'es'
  • Deutsch: 'de'
  • Italienisch: 'it'
  • Japanisch: 'ja'
  • Russisch: 'ru'
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'
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

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
WerteDer 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.
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.
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:
  • Zahl (Breitengrad), Zahl (Längengrad)

  • Unterstütztes Format für Koordinaten (Breiten- und Längengrad):
  • Zahl: #

  • Unterstütztes Format für distance_mi, distance_km:
  • Zahl: #

  • 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
    Anmerkungen
    • Shopify Segmentation konvertiert deine gespeicherten Standorte automatisch in ein Koordinatenpaar und zeigt diese als wählbare Werte an, wenn du diesen Filter verwendest.
    • Wenn dein Shop über gespeicherte Standorte verfügt, übersetzt Shopify Magic die Koordinaten in der Magic-Übersetzung automatisch in deinen Standortnamen.Beispiel: Kunden mit einer Adresse im Umkreis von 10 Meilen um den Standort „Shop in Salt Lake City“.

    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.
    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
    FormatUnterstützte 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:
  • Absolutes Datum: YYYY-MM-DD
  • Beispiele für Offset-Daten:
    • vor 7 Tagen: -7d
    • Vor 4 Wochen: -4w
    • vor 3 Monaten: -3m
    • vor 1 Jahr: -1y
    • Genanntes Datum: today, yesterday
  • Die benannten Daten sind Standardwerte und können nicht geändert werden. Verwende für benutzerdefinierte Daten ein Offset-Datum. E-Mail-Ereignisse sind für die letzten 26 Monate verfügbar, mit Daten ab März 2022.

    Unterstützte Formate für count:
  • Zahl: #

  • 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)
    Anmerkungen
    • Wenn du mithilfe des Parameters activity_id ein Kundensegment erstellst, kannst du die Marketingaktivität anhand des Namens aus der angezeigten Liste auswählen.
    • Aufgrund der Datenspeicherung führt ein Fehlen der date-Parameter dazu, dass die Ergebnisse ohne Start- oder Enddatum nach den letzten 26 Monaten gefiltert werden.
    • Wenn activity_id nicht angegeben ist, enthält dein Filter alle Shopify-E-Mail-Aktivitäten.

    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
    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.
    Format
    Beispiel Beziehe Kunden mit ein, die dein E-Mail-Marketing abonniert haben:
    email_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
    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
    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, 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
    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
    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, 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
    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
    WerteDer 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.

    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.
    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 count, amount und sum_amount:
    Zahl: #

    Unterstützte Formate für date:
    Absolutes Datum: YYYY-MM-DD
    Beispiele für Offset-Daten:
    • Vor 7 Tagen: -7d
    • Vor 4 Wochen: -4w
    • Vor 3 Monaten: -3m
    • Vor einem Jahr: -1y
    Genanntes Datum:
    • Heute: today
    • Gestern: yesterday
    Die benannten Daten sind Standardwerte und können nicht geändert werden.
    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)
    Anmerkungen
    • Wenn du den Mauszeiger über den Betrag bewegst, wird die Währung angezeigt, die zum Filtern deiner Kunden verwendet wird.
    • Wenn du den Mauszeiger über die folgende Syntax bewegst, wird die Beschreibung der Syntax angezeigt:
      amount,sum_amount.
    • Das Fehlen von parameters bedeutet, dass dein Filter alle Bestellungen enthält, die während der gesamten Zeit aufgegeben wurden.

    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
    Werte 'HIGH'
    'MEDIUM'
    'LOW'
    Format
    Beispiel Beziehe Kunden mit ein, die innerhalb der Stufe HOCH liegen:
    predicted_spend_tier = 'HIGH'
    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
    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

    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.
    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:
    • Vor 7 Tagen: -7d
    • Vor 4 Wochen: -4w
    • Vor 3 Monaten: -3m
    • Vor einem Jahr: -1y
    • Genanntes Datum: today, yesterday
    Die benannten Daten sind Standardwerte und können nicht geändert werden.Unterstützte Formate für quantity und sum_quantity:
    Zahl: #
  • 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)
    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 date angegeben ist, werden die Ergebnisse ohne Start- und Enddatum für den kompletten Zeitraum gefiltert.
    • Das Fehlen von Parametern bedeutet, dass dein Filter alle Produkte enthält, die während der ganzen Zeit gekauft wurden.

    RFM-Gruppe

    Name: rfm_group

    Enthält Kunden auf der Grundlage der RFM-Gruppe, der sie zugeordnet sind. Erfahre mehr über die RFM-Kundenanalyse.

    Liste möglicher RFM-Gruppenoperatoren und -werte, einschließlich Beispielen
    Operatoren Entspricht: =
    Entspricht nicht: !=
    Existiert nicht: IS NULL
    Existiert: IS NOT NULL
    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'
    Format
    Beispiel Ziehe Kunden aus der RFM-Gruppe Erfordert Aufmerksamkeit ein:
    rfm_group = 'NEEDS_ATTENTION'
    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
    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.
    Format
    Beispiel Beziehe Kunden mit ein, die deine Marketing-SMS-Nachrichten abonniert haben:
    sms_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
    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
    WerteVerwende 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.

    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.
    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:
  • Heute: today
  • Gestern: yesterday
  • Die benannten Daten sind Standardwerte und können nicht geändert werden.
    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)
    Anmerkungen
    • Kunden haben ein Shop-Guthabenkonto, wenn du ihnen bereits ein Shop-Guthaben gutgeschrieben hast. Das Shop-Guthaben eines Kunden kann größer als oder gleich 0 sein.
    • Shop-Guthabenkonten sind spezifisch für eine Währung. Wenn du keine Parameter currency in dein Segment einfügst, gibt dein Filter alle Shop-Guthabenkonten unabhängig vom Währungstyp zurück.
    • Ein Kunde kann 0 bis viele Shop-Guthabenkonten haben, je nachdem, wie viele Währungen du unterstützt. Wenn du beispielsweise einem Kunden Shop-Guthaben sowohl in CAD als auch in USD ausgibst, hat dieser Kunde zwei Shop-Guthabenkonten.

    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.
    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 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:
    • Vor 7 Tagen: -7d
    • Vor 4 Wochen: -4w
    • Vor 3 Monaten: -3m
    • Vor einem Jahr: -1y
    Genannte Daten:
    • Heute: today
    • Gestern: yesterday
    Storefront-Ereignisse sind für die letzten 26 Monate verfügbar. Die ersten Daten stammen aus dem Mai 2023.

    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)
    Anmerkungen
    • Wenn du das Kundensegment mithilfe des Parameters id erstellst, kannst du das Produkt oder die Kollektion anhand des Namens oder Bilds aus der angezeigten Liste auswählen. Alternativ kannst du auch den Titel des Produkts oder der Kollektion eingeben und das Produkt bzw. die Kollektion dann aus der Liste auswählen.
    • Die Produkt- oder Kollektions-ID wird in den Code eingegeben – nicht der Titel. Wenn du mit dem Mauszeiger über die ID fährst, werden der Produkt- oder Kollektionstitel und das Bild angezeigt.
    • Kollektionen verwenden das Bild, das als Miniaturansicht der Kollektion gespeichert ist, sofern vorhanden.Wenn kein Bild vorhanden ist, wird ein generischer Platzhalter für Bilder angezeigt.
    • Aufgrund der Datenspeicherung führt ein Fehlen der date-Parameter dazu, dass die Ergebnisse ohne Start- oder Enddatum nach den letzten 26 Monaten gefiltert werden.
    • Wenn id nicht angegeben ist, enthält dein Filter alle Produkte.
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