Shopify Flow의 일정, 데이터 가져오기 및 반복 워크플로
대부분의 경우 이벤트 발생 시 실행되는 트리거에 여러 조건과 작업을 연결하여 워크플로를 빌드할 수 있습니다. 더 복잡한 사용 사례의 경우 수행해야 할 작업에 대한 트리거가 없거나, 특정 시간에 실행해야 하거나, 데이터 목록으로 작업해야 할 수 있습니다. 이러한 경우 예약된 시간 트리거, 데이터 가져오기 작업 및 루프를 사용하여 고급 워크플로를 생성할 수 있습니다.
예를 들어 미처리 주문에 대한 일일 요약을 받고 싶다고 가정해 보겠습니다. 이 기능 그룹을 사용하면 매일 특정 시간에 실행되는 워크플로를 실행하여 해당 주문을 가져온 다음 요약을 보낼 수 있습니다. 이러한 트리거와 작업을 사용하는 더 많은 예시 및 템플릿을 살펴볼 수 있습니다.
예약된 시간 트리거
이벤트로 인해 워크플로를 시작하는 대신 예약된 시간 트리거는 지정한 특정 시간과 날짜에 워크플로를 시작합니다. 또한 시간별, 일별, 주별 또는 월별로 워크플로가 반복되도록 예약할 수 있습니다. 일정에 따라 실행되므로 고객, 주문 또는 제품과 같은 데이터를 사용하려면 작업을 사용하여 해당 데이터를 가져와야 합니다. 데이터 가져오기 작업을 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.
예약된 시간 트리거는 최소 10분 간격으로 실행할 수 있습니다.
데이터 가져오기 작업
대부분의 작업은 고객에게 태그를 추가하거나, 앱에 고객에게 푸시 알림을 보내라고 지시하는 등의 명령을 보내는 것과 같이 스토어의 어떤 항목을 변경합니다.
데이터 가져오기 작업은 Flow에서 사용할 스토어의 데이터를 가져옵니다. 이 작업은 지난 하루 동안 업데이트된 항목만 가져오는 것과 같은 필터 세트로 쿼리를 호출합니다. 이 작업은 해당 조건과 일치하는 데이터 목록을 반환합니다. 예를 들어 주문 데이터 가져오기 작업은 Admin API에서 주문 쿼리를 호출하고 쿼리와 일치하는 주문 목록을 반환합니다.
데이터 가져오기 작업은 최대 100개 품목이 포함된 목록에서만 실행됩니다.
다음 작업은 워크플로에서 데이터를 사용할 수 있도록 스토어에서 정보를 검색합니다. 데이터 필터링 방법 및 반환되는 데이터에 대한 자세한 내용은 각 작업을 참조하십시오.
- 현금 추적 세션 데이터 가져오기
- 컬렉션 데이터 가져오기
- 회사 데이터 가져오기
- 회사 위치 데이터 가져오기
- 고객 데이터 가져오기
- 할인 데이터 가져오기
- 발주 주문 데이터 가져오기
- 주문 처리 대상 주문 데이터 가져오기
- 기프트 카드 데이터 가져오기
- 위치 데이터 가져오기
- 메타 객체 항목들 가져오기
- 메타 객체 항목 가져오기
- 주문 데이터 가져오기
- 제품 데이터 가져오기
- 제품 이형 데이터 가져오기
- 판매 계획 그룹 데이터 가져오기
- 구독 청구 시도 데이터 가져오기
- 구독 계약 데이터 가져오기
데이터 가져오기 작업의 Liquid 태그
날짜와 함께 데이터 가져오기 작업을 사용할 때 date_minus 및 date_plus Liquid 태그를 사용하여 쿼리의 날짜를 변경할 수 있습니다. 예를 들어 워크플로의 예약된 실행 시간 5일 전의 날짜를 계산하려면 다음 Liquid를 사용할 수 있습니다.
{{ scheduledAt | date_minus: "5 days" }}이 태그 사용 방법에 대한 자세한 내용은 Liquid 변수 설명서를 참조하십시오.
For each 루프
데이터 가져오기 작업을 사용하면 쿼리와 일치하는 데이터 목록을 가져옵니다. For each 루프(반복) 작업을 사용하여 해당 목록을 반복할 수 있습니다. For each 루프에서는 해당 품목에만 적용되는 조건과 작업을 사용할 수 있습니다.
예를 들어 매주 월요일에 실행되는 워크플로를 생성합니다. 워크플로는 주문 데이터 가져오기 작업을 사용하여 해당 주에 접수된 주문을 검색합니다. 그런 다음 For each 루프(반복)는 getOrderData 목록에서 반환된 각 주문에 New order 태그를 적용합니다. 목록의 모든 주문에 태그가 지정되면 태그 지정이 완료되었음을 알리는 내부 이메일이 전송됩니다.
집계 작업
목록으로 작업할 때 나중에 조건 및 작업에서 사용할 품목 수를 계산해야 할 수 있습니다. 예를 들어 이메일을 보내기 전에 결과가 0개보다 많은지 확인할 수 있습니다. Flow는 워크플로의 목록 데이터에 대한 계산을 수행하기 위해 다음과 같은 작업을 제공합니다.
Shopify Flow의 고급 워크플로 예
Shopify Flow에서 사용할 수 있는 몇 가지 고급 워크플로 예를 검토하십시오.
- 2일 주문 처리 기간을 놓친 주문에 대한 일일 요약 받기.
- 새 주문이 생성될 때 동일한 고객이 지난 24시간 이내에 다른 주문을 했는지 확인합니다.
- 매일 품절된 제품을 나열하는 요약 이메일을 받습니다.
- 하루에 한 번, 지불 거절과 관련된 모든 주문을 찾아 고객에게 태그를 지정합니다.
- 새 주문이 생성될 때 고객이 지난 6개월 동안 몇 개의 주문을 했는지 확인합니다.
- 매일 모든 미결제 발주 주문 목록을 가져와 Slack 메시지를 보냅니다.
2일의 주문 처리 기간을 놓친 주문에 대한 일일 요약 받기
이 워크플로는 주문이 배송 보장 기간을 놓쳤는지 여부와 그렇다면 해당 주문의 가치가 얼마인지 확인하는 데 사용할 수 있습니다.
이 예시에서 워크플로는 매일 오후 5시에 실행됩니다. 워크플로는 `주문 데이터 가져오기` 작업을 사용하여 2일의 배송 기간 내에 주문 처리되지 않은 주문 목록을 검색합니다. 그런 다음 `For each` 작업은 모든 지연된 주문에 태그를 추가합니다. 또한 워크플로는 `Count` 작업을 사용하여 지연된 주문 수를 확인하고 `Sum` 작업을 사용하여 해당 주문의 가치를 확인합니다. Count 및 Sum 작업으로 생성된 변수는 주문 수와 해당 가치를 알리는 이메일을 보내는 데 사용됩니다.
새 주문 생성 시 동일 고객이 지난 24시간 내 다른 주문을 했는지 확인
이 워크플로는 동일한 고객이 같은 날에 여러 주문을 했는지 확인하고, 그렇다면 주문을 함께 배송할 수 있도록 주문 처리를 보류하는 데 사용할 수 있습니다.
이 예시에서 워크플로는 새 주문이 생성될 때마다 실행됩니다. 워크플로는 `주문 데이터 가져오기` 작업을 사용하여 지난 하루 동안 고객이 주문한 주문 목록을 검색합니다. 그런 다음 `Count` 작업은 고객이 한 주문 수를 확인합니다. 같은 날 동일한 고객이 두 개 이상의 주문을 한 경우, 해당 주문의 주문 처리가 보류되고 주문에 태그가 추가됩니다.
매일 품절된 제품 목록 요약 이메일 받기
이 워크플로는 모든 품절 제품 목록을 생성하고 이메일을 보내는 데 사용할 수 있습니다.
이 예시에서 워크플로는 매일 오후 9시에 실행됩니다. 워크플로는 `제품 데이터 가져오기` 작업을 사용하여 재고가 없는 제품 목록을 검색합니다. `Count` 작업은 품절 품목 수를 확인합니다. 주문 데이터 가져오기 및 Count 작업으로 생성된 변수는 제품 수와 해당 제품 목록을 알리는 이메일을 보내는 데 사용됩니다.
하루 한 번 지불 거절 관련 모든 주문을 찾아 고객에게 태그 지정하기
이 워크플로는 지불 거절을 시작한 고객을 추적하는 데 사용할 수 있습니다.
이 예시에서 워크플로는 매일 오전 10시에 실행됩니다. 워크플로는 `주문 데이터 가져오기` 작업을 사용하여 지불 거절이 있는 주문 목록을 검색합니다. 그런 다음 `For each` 작업은 해당 주문을 한 모든 고객에게 태그를 추가합니다.
새 주문 생성 시 고객이 지난 6개월간 한 주문 수 확인하기
이 워크플로는 고객이 지난 6개월 동안 몇 개의 주문을 했는지 확인하고 로열티 태그를 추가하는 데 사용할 수 있습니다.
이 예시에서 워크플로는 새 주문이 생성될 때마다 실행됩니다. 워크플로는 `주문 데이터 가져오기` 작업을 사용하여 지난 6개월 동안 고객이 한 주문 목록을 검색합니다. 그런 다음 `Count` 작업은 고객이 한 주문 수를 확인하고 `Sum` 작업은 해당 주문의 가치를 확인합니다. 주문 수가 5개 이상이면 고객 태그가 추가되고, 주문 가치가 $100 이상이면 다른 태그가 추가됩니다.
매일 모든 미결제 발주 주문 목록을 가져와 Slack 메시지 보내기
이 워크플로는 스토어에 미결제 발주 주문이 있는지 여부와 그렇다면 몇 개인지 나타내는 Slack 메시지를 보내는 데 사용할 수 있습니다.
이 예시에서 워크플로는 매일 오후 5시에 실행됩니다. 워크플로는 `발주 주문 데이터 가져오기` 작업을 사용하여 미결제 상태인 발주 주문 목록을 검색합니다. 그런 다음 `Count` 작업은 미결제 발주 주문 수를 확인합니다. Count 작업으로 생성된 변수는 미결제 발주 주문 수를 나타내는 Slack 메시지를 보내는 데 사용됩니다.
