Filtry segmentu klientów oparte na Shopify
Skorzystaj z tego przewodnika, aby poznać nazwy filtrów, operatory i wartości używane do tworzenia segmentów klientów opartych na domyślnych filtrach Shopify.
Na tej stronie
- Data przerwanej realizacji zakupu
- Rocznica
- Wydana kwota
- Miasta
- Firmy
- Kraje lub regiony
- ID aplikacji do tworzenia
- Status konta klienta
- Data dodania klienta
- Domena e-maila klienta
- Język klienta
- Tagi klienta
- Klient w określonej odległości
- Zdarzenia e-mailowe
- Status subskrypcji e-mail
- Data ostatniego zamówienia
- Liczba zamówień
- Zamówienia złożone
- Poziom przewidywanych wydatków
- Status subskrypcji produktu
- Kupione produkty
- Status subskrypcji SMS
- Stany lub prowincje
- Zdarzenia witryny sklepu
Data przerwanej realizacji zakupu
abandoned_checkout_date
Uwzględnia klientów według daty, kiedy ostatni raz porzucili swój koszyk.
Operatory |
Dokładnie w dniu: = Nie w dniu: != W dniu lub wcześniej: <= Przed dniem: < W dniu lub później: >= Po dniu: > Pomiędzy datami: BETWEEN <date1> AND <date2> Nie istnieje: IS NULL Istnieje: IS NOT NULL
|
---|---|
Wartości | |
Format |
Data bezwzględna: YYYY-MM-DD Przykłady przesunięcia daty: -4w , -10y Zdefiniowana data:
|
Przykład |
Uwzględnij klientów, którzy porzucili swój koszyk w ciągu ostatniego tygodnia: Uwzględnij klientów, którzy porzucili swój koszyk w ciągu ostatnich ośmiu miesięcy: |
Uwagi | Wartości dat są oparte na całych dniach i zależą od strefy czasowej, w której znajduje się sklep. |
Rocznica
anniversary()
Uwzględnia klientów według daty wydarzenia powiązanego z parametrem daty.
Parametry funkcji |
Data (wymagane): Użyj tego parametru, aby określić, które wydarzenie chcesz odfiltrować. |
---|---|
Operatory |
Dokładnie w dniu: = Pomiędzy datami: BETWEEN <date1> AND <date2> |
Wartości | |
Format |
Data bezwzględna: YYYY-MM-DD Przykłady przesunięcia daty: +4w , +3m Zdefiniowana data:
|
Przykład |
Uwzględniaj klientów z urodzinami w ciągu najbliższych 30 dni: |
Uwagi |
|
Wydana kwota
amount_spent
Uwzględnia klientów na podstawie kwoty, jaką wydali w sklepie.
Operatory |
Równa się: = Nie równa się: != Większe niż: > Mniejsze niż: < Mniejsze niż lub równe: <= Większe niż lub równe: >= Między: BETWEEN
|
---|---|
Wartości | |
Format |
Zakres liczb: # AND # Liczba: # Liczba dziesiętna: Kropka dziesiętna (.) jest używana jako separator dziesiętny. Separatory tysięcy, takie jak przecinki lub spacje, nie są akceptowane. Sformatowane liczby specyficzne dla języka nie są akceptowane. |
Przykład | Uwzględnij klientów, którzy wydali od 1 do 999,99 w Twoim sklepie:amount_spent BETWEEN 1 AND 999.99
|
Uwagi |
|
Miasta
customer_cities
Obejmuje klientów, którzy mają adres w określonym mieście. Klienci, którzy mają wiele adresów, mogą należeć do więcej niż jednego segmentu klientów, który korzysta z tego filtra.
Operatory |
Zawiera dokładnie to miasto: CONTAINS Nie zawiera dokładnie tego miasta: NOT CONTAINS Nie istnieje: IS NULL Istnieje: IS NOT NULL
|
---|---|
Wartości | |
Format | countryCode-regionCode-cityCode |
Przykład | Uwzględnij klientów, którzy mają adres w Nowym Jorku:customer_cities CONTAINS 'US-NY-NewYorkCity'
|
Uwagi | Aby znaleźć miasto, możesz zacząć wpisywać nazwę miasta, a następnie wybrać odpowiednią wartość z wyświetlonej listy. |
Firmy
companies
Obejmuje klientów z firm, które zostały skonfigurowane jako klienci B2B.
Operatory |
Zawiera dokładnie ten ID firmy: CONTAINS Nie zawiera dokładnie tego ID firmy: NOT CONTAINS Nie istnieje: IS NULL Istnieje: IS NOT NULL
|
---|---|
Wartości | ID firmy |
Format | |
Przykład |
Jest klientem B2B:companies IS NOT NULL Nie jest klientem B2B: companies IS NULL Obejmuje klientów powiązanych z określoną firmą: companies CONTAINS 3778915041302 |
Uwagi |
|
Kraje lub regiony
customer_countries
Obejmuje klientów, którzy mają adres w określonym kraju lub regionie. Klienci, którzy mają wiele adresów, mogą należeć do więcej niż jednego segmentu klientów, który korzysta z tego filtra.
Operatory |
Zawiera dokładnie tę lokalizację: CONTAINS Nie zawiera dokładnie tej lokalizacji: NOT CONTAINS Nie istnieje: IS NULL Istnieje: IS NOT NULL
|
---|---|
Wartości | Użyj dwuliterowego kodu kraju ISO. |
Format | |
Przykład | Uwzględnij klientów, którzy mają adres w Stanach Zjednoczonych:customer_countries CONTAINS 'US'
|
Uwagi | Aby znaleźć kraj, możesz zacząć wpisywać nazwę kraju, a następnie wybrać odpowiednią wartość z wyświetlonej listy. |
ID aplikacji do tworzenia
created_by_app_id
Obejmuje klientów, którzy zostali utworzeni przez określoną aplikację.
Operatory |
Równa się: = Nie równa się: !=
|
---|---|
Wartości | Identyfikator aplikacji, według której chcesz dokonać segmentacji. |
Format | ID aplikacji |
Przykład | Uwzględnij klientów utworzonych w panelu administracyjnym Shopify:created_by_app_id = 1830279
|
Uwagi |
|
Status konta klienta
customer_account_status
Obejmuje klientów, którzy mają określony status konta klienta.
Operatory |
Równa się: = Nie równa się: !=
|
---|---|
Wartości |
Odrzucono: 'DECLINED' Klient został zaproszony do utworzenia konta, ale odrzucił zaproszenie.Wyłączono: 'DISABLED' Klient nie utworzył konta.Włączono: 'ENABLED' Klient utworzył konto.Zaproszono: 'INVITED' Klient został zaproszony do utworzenia konta.
|
Format | |
Przykład | Uwzględnij klientów, którzy zostali zaproszeni do utworzenia konta, ale odrzucili zaproszenie:customer_account_status = 'DECLINED'
|
Uwagi |
Data dodania klienta
customer_added_date
Uwzględnia klientów na podstawie daty dodania ich do sklepu.
Operatory |
Dokładnie w dniu: = Nie w dniu: != W dniu lub wcześniej: <= Przed dniem: < W dniu lub później: >= Po dniu: > Pomiędzy datami: BETWEEN <date1> AND <date2>
|
---|---|
Wartości | |
Format |
Data bezwzględna: YYYY-MM-DD Przykłady przesunięcia daty: -4w , -10y Zdefiniowana data:
|
Przykład |
Uwzględnij klientów, którzy zostali dodani w ciągu ostatniego tygodnia: Uwzględnij klientów, którzy zostali dodani w ciągu ostatnich ośmiu miesięcy: Uwzględnij klientów, którzy zostali dodani w określonym przedziale dat: |
Uwagi | Wartości dat są oparte na całych dniach i zależą od strefy czasowej, w której znajduje się sklep. |
Domena e-maila klienta
customer_email_domain
Obejmuje klientów, których adres e-mail należy do określonej domeny. Nazwa domeny jest częścią adresu e-mail następującym po symbolu @
, np. gmail.com
.
Operatory |
Równa się: = Nie równa się: != Nie istnieje: IS NULL Istnieje: IS NOT NULL
|
---|---|
Wartości |
Sugerowane są poniższe nazwy domen. Nie musisz ograniczać się do tych nazw domen. Możesz ręcznie wprowadzić inne prawidłowe nazwy domen. 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 | |
Przykład | Uwzględnij klientów, których domeną e-mail jest shopify.com:customer_email_domain = 'shopify.com'
|
Uwagi |
Język klienta
customer_language
Uwzględnia klientów na podstawie języka, w jakim klient komunikuje się z Twoim sklepem.
Operatory |
Równa się: = Nie równa się: != Nie istnieje: IS NULL Istnieje: IS NOT NULL
|
---|---|
Wartości | Użyj dwuliterowego kodu języka ISO 639-1. |
Format |
Poniższe wartości są przykładami niektórych typowych kodów języka ISO. Twoje dane nie są ograniczone do tych kodów językowych. Możesz ręcznie wprowadzić inne ważne kody językowe, jednak wartości oferowane w edytorze jako sugerowane wartości są jedynymi, które są dostępne w danych Twoich klientów. Angielski:'en' Francuski: 'fr' Hiszpański: 'es' Niemiecki: 'de' Włoski: 'it' Japoński: 'ja' Rosyjski: 'ru'
|
Przykład |
Uwzględnij klientów, którzy komunikują się z Twoim sklepem w języku angielskim: Wyklucz klientów, którzy kontaktują się z Twoim sklepem w języku angielskim kanadyjskim: |
Uwagi |
|
Tagi klienta
customer_tags
Uwzględnia klientów na podstawie ich tagów.
Operatory |
Zawiera dokładnie ten tag: CONTAINS Nie zawiera dokładnie tego tagu: NOT CONTAINS Nie istnieje: IS NULL Istnieje: IS NOT NULL
|
---|---|
Wartości | Nazwa tagu klienta. |
Format | |
Przykład | Uwzględnij klientów, którzy mają tag GoldStatus:customer_tags CONTAINS 'GoldStatus'
|
Uwagi |
W tagach nie jest rozróżniana wielkość liter. Dowiedz się więcej o tagach i związanych z nimi zagadnieniach. |
Klient w określonej odległości
Uwzględnia klientów znajdujących się w określonej odległości od zapisanej lokalizacji.
Parametry funkcji |
Dla każdego filtra możesz użyć tylko jednego parametru odległości. coordinates (wymagany): Użyj tego parametru, aby określić lokalizację pinu, której chcesz użyć do utworzenia segmentu. distance_km (wymagany): Użyj tego parametru, aby określić promień odległości, w którym chcesz wyszukiwać klientów.distance_mi (wymagany): Użyj tego parametru, aby określić promień odległości, w którym chcesz wyszukiwać klientów. |
---|---|
Operatory |
Równa się: = |
Wartość |
true , false
|
Format | Obsługiwany format dla coordinates :
Obsługiwany format dla współrzędnych (szerokość geograficzna, długość geograficzna): #
Obsługiwany format dla distance_mi : distance_km
#
|
Przykład | Aby filtr był ważny, należy podać współrzędne oraz jeden parametr odległości. Filtruj klientów, którzy mają adres w odległości 10 mil od współrzędnych (40.624940, -111.833060): customer_within_distance(coordinates: (40.624940, -111.833060), distance_mi: 10 ) = true Jeśli Twój sklep ma zapisane lokalizacje, Shopify Magic automatycznie tłumaczy parę współrzędnych na nazwę lokalizacji w tłumaczeniu automatycznym. Klienci, którzy mają adres w odległości 10 mil od lokalizacji „Salt Lake City Store”. Filtr może być używany w połączeniu z innymi filtrami, aby jeszcze bardziej zawęzić listę klientów. Filtruj klientów, którzy mają adres w odległości 20 km od współrzędnych (43.634,-79.412) i złożyli co najmniej jedno zamówienie: customer_within_distance ( coordinates: (43.634,-79.412), distance_km: 20 ) = true AND number_of_orders > 0 Filtruj klientów, którzy nie mają adresu w odległości 50 km od współrzędnych (45.502,-73.563): customer_within_distance ( coordinates: (45.502,-73.563), distance_km: 50 ) = false
|
Uwagi | Funkcja segmentacji Shopify automatycznie konwertuje zapisane lokalizacje na parę współrzędnych i podczas korzystania z tego filtra pojawi się jako wartość do wyboru. |
Zdarzenia e-mailowe
shopify_email.EVENT()
Uwzględnia klientów na podstawie wybranych zdarzeń e-mailowych. Obsługiwane zdarzenia (EVENT) obejmują:
- Odrzucono:
bounced
- Kliknięto:
clicked
- Dostarczono:
delivered
- Oznaczono jako spam:
marked_as_spam
- Otwarto:
opened
- Anulowano subskrypcję:
unsubscribed
Parametry funkcji |
activity_id (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby wybrać ID działania marketingowego, według którego chcesz filtrować.count_at_least (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić minimalną liczbę razy, kiedy wystąpiło zdarzenie związane z mailem.count_at_most (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić maksymalną liczbę razy, kiedy wystąpiło zdarzenie związane z mailem.count (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić dokładną liczbę razy, kiedy wystąpiło zdarzenie związane z mailem.since (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić datę rozpoczęcia zdarzenia.until (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić datę zakończenia zdarzenia. |
---|---|
Operatory |
Równa się: = Nie równa się: != |
Wartość |
true , false
|
Format | Obsługiwane formaty dla activity_id :
ID (pojedyncza wartość)List <ID> : Zbiór wartości z domyślnym "OR". Lista to zbiór wartości oddzielonych przecinkami, zamkniętych w nawiasach. Na przykład: (1, 2, 3) . Istnieje limit 500 identyfikatorów działań na liście.Obsługiwane formaty Date dla since i until :Data bezwzględna: YYYY-MM-DD Przykłady offsetu dla daty: 7 dni temu: :-7d 4 tygodnie temu: :-4w 3 miesiące temu: :-3m 1 rok temu: :-1y Zdefiniowana data: :today , :yesterday Zdefiniowane daty są wartościami domyślnymi i nie można ich zmienić. W przypadku dat niestandardowych użyj przesunięcia daty. Zdarzenia Shopify Email są dostępne za ostatnie 26 miesięcy, a pierwsze dane pochodzą z marca 2022 r. Obsługiwane formaty dla count_at_least , count_at_most , count : Numer: # |
Przykład | Określ, czy zdarzenie e-mailowe miało miejsce za pomocą operatora = lub != :shopify_email.opened(activity_id: 135195754518) = false shopify_email.opened(activity_id: 135195754518) != true Użyj parametru activity_id , aby określić ID działania marketingowego, według którego chcesz filtrować:shopify_email.delivered(activity_id: 135195754518) = true Użyj parametru since , aby określić datę rozpoczęcia zdarzenia e-mailowego:shopify_email.delivered(activity_id: 135195754518, since: 2022-01-01) = false Użyj parametru until , aby określić datę zakończenia zdarzenia e-mailowego:shopify_email.delivered(activity_id: 135195754518, until: 2022-01-01) = true Użyj parametrów since and until aby określić zarówno datę rozpoczęcia, jak i datę zakończenia zdarzenia e-mailowego:shopify_email.bounced(activity_id: 135195754518, since: 12_months_ago, until: today) = false
|
Uwagi |
|
Status subskrypcji e-mail
email_subscription_status
Uwzględnia klientów na podstawie tego, czy subskrybują e-mail marketing.
Operatory |
Równa się: = Nie równa się: != Nie istnieje: IS NULL Istnieje: IS NOT NULL
|
---|---|
Wartości |
Nie jest subskrybentem: 'NOT_SUBSCRIBED' Klient nie subskrybuje Twoich e-maili marketingowych.Jest subskrybentem: 'SUBSCRIBED' Klient subskrybuje Twoje e-maile marketingowe.W toku: 'PENDING' Klient jest w trakcie dokonywania subskrypcji Twoich e-maili marketingowych.Nieprawidłowy: 'INVALID' Status marketingowy adresu e-mail klienta jest nieprawidłowy.
|
Format | |
Przykład | Uwzględnij klientów, którzy subskrybują Twój e-mail marketing:email_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
|
Uwagi |
Data ostatniego zamówienia
last_order_date
Obejmuje klientów, którzy złożyli ostatnie zamówienie w określonym dniu.
Operatory |
Dokładnie w dniu: = Nie w dniu: != W dniu lub wcześniej: <= Przed dniem: < W dniu lub później: >= Po dniu: > Pomiędzy datami: BETWEEN <date1> AND <date2> Nie istnieje: IS NULL Istnieje: IS NOT NULL
|
---|---|
Wartości | |
Format |
Data bezwzględna: YYYY-MM-DD Przykłady przesunięcia daty: -4w , -10y Zdefiniowana data:
|
Przykład |
Uwzględnij klientów, którzy złożyli swoje ostatnie zamówienie tydzień temu: Uwzględnij klientów, którzy złożyli swoje ostatnie zamówienie osiem miesięcy temu: |
Uwagi | Wartości dat są oparte na całych dniach i zależą od strefy czasowej, w której znajduje się sklep. |
Liczba zamówień
number_of_orders
Uwzględnia klientów na podstawie liczby zamówień, które złożyli w Twoim sklepie.
Operatory |
Równa się: = Nie równa się: != Większe niż: > Mniejsze niż: < Mniejsze niż lub równe: <= Większe niż lub równe: >= Między: BETWEEN
|
---|---|
Wartości | Wprowadzana wartość musi być liczbą całkowitą. |
Format |
Zakres liczb: # AND # Liczba: #
|
Przykład | Uwzględnij klientów, którzy złożyli więcej niż 10 zamówień:number_of_orders > 10
|
Uwagi |
BETWEEN obejmuje zarówno wartość rozpoczęcia, jak i zakończenia, np. number_of_orders BETWEEN 1 AND 100 obejmuje klientów, którzy złożyli co najmniej 1 zamówienie i aż 100 zamówień. |
Zamówienia złożone
orders_placed()
Obejmuje klientów, którzy składali zamówienia lub wydali określoną kwotę w określonym przedziale dat.
Parametry funkcji |
|
---|---|
Operatory |
Równa się: Nie równa się: |
Wartości |
true , false
|
Format |
Obsługiwane formaty dla Obsługiwane formaty dla Obsługiwane formaty dla Obsługiwane formaty 7 dni temu: Zdefiniowana data:
Zdefiniowane daty są wartościami domyślnymi i nie można ich zmienić. |
Przykład | Określ, czy zamówienie zostało złożone za pomocą operatora = lub != :
Odfiltruj klientów, którzy złożyli więcej niż 3 zamówienia (włącznie) w ciągu ostatnich 6 miesięcy:
Odfiltruj klientów, którzy wydali więcej niż 1000 USD (włącznie) w ciągu ostatnich 3 miesięcy:
Odfiltruj klientów, którzy wydali w ubiegłym tygodniu mniej niż 100 USD (włącznie):
Odfiltruj klientów, którzy wydali więcej niż 1000 USD (włącznie) i złożyli więcej niż 3 zamówienia (włącznie) od 1 stycznia 2023 r.:
W zakresach dat kolejność parametrów Od 1 stycznia 2023 r. do 1 czerwca 2023 r. (włącznie):
Od 1 stycznia 2023 r. do 1 czerwca 2023 r. (włącznie):
|
Uwagi |
|
Poziom przewidywanych wydatków
predicted_spend_tier
Obejmuje klientów, którzy znajdują się na określonym poziomie przewidywanych wydatków.
Ten filtr jest dostępny tylko wtedy, gdy Twój sklep zrealizował więcej niż 100 transakcji sprzedaży.
Dowiedz się więcej o poziomie przewidywanych wydatków.
Operatory |
Równa się: = Nie równa się: != Nie istnieje: IS NULL Istnieje: IS NOT NULL
|
---|---|
Wartości |
'HIGH' 'MEDIUM' 'LOW' |
Format | |
Przykład | Uwzględnij klientów, którzy znajdują się na WYSOKIM poziomie:predicted_spend_tier = 'HIGH'
|
Uwagi |
Status subskrypcji produktu
product_subscription_status
Obejmuje klientów, którzy mają określony status subskrypcji produktu.
Ten filtr jest dostępny tylko wtedy, gdy korzystasz z aplikacji subskrypcyjnej.
Operatory |
Równa się: = Nie równa się: != Nie istnieje: IS NULL Istnieje: IS NOT NULL
|
---|---|
Wartości |
Aktywna: 'SUBSCRIBED' Klient ma aktywną subskrypcję produktu.Anulowana: 'CANCELLED' Klient anulował subskrypcję produktu.Wygasła: 'EXPIRED' Subskrypcja produktu posiadana przez klienta wygasła.Niedokonana: 'FAILED' Płatność klienta nie powiodła się.Nigdy nie subskrybowano: 'NEVER_SUBSCRIBED' Klient nigdy nie dokonał subskrypcji.Wstrzymana: 'PAUSED' Klient wstrzymał subskrypcję produktu.
|
Format | |
Przykład | Uwzględnij klientów, którzy mają aktywną subskrypcję produktu:product_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
|
Uwagi |
Kupione produkty
products_purchased()
Obejmuje klientów, którzy kupili określony produkt. Ponadto można uwzględnić klientów, którzy kupili produkt w określonym przedziale dat.
Parametry funkcji |
id (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić produkt zakupiony przez klienta, według którego chcesz filtrować. quantity_at_least (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić minimalną ilość produktów zakupionych na zamówienie.quantity_at_most (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić maksymalną ilość zakupionych produktów na zamówienie.quantity (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić ilość zakupionych produktów na zamówienie.sum_quantity_at_least (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić minimalną ilość produktów zakupionych we wszystkich zamówieniach.sum_quantity_at_most (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić maksymalną ilość produktów zakupionych we wszystkich zamówieniach.sum_quantity (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić ilość produktów zakupionych we wszystkich zamówieniach.since (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić datę rozpoczęcia dla wydarzenia.tag (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić tag produktu dla zakupionych produktów, które chcesz filtrować.until (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić datę zakończenia wydarzenia.
|
---|---|
Operatory | Równa się: = Nie równa się: != |
Wartość |
true , false
|
Format |
Obsługiwane formaty dla tag :Ciąg znaków (pojedyncza wartość)Obsługiwane formaty dla id : ID (pojedyncza wartość)Lista <ID> : Zestaw wartości podanych jako lista. Na przykład: (1012132033639, 2012162031638, 32421429314657) . Istnieje limit 500 identyfikatorów produktów na liście.Obsługiwane formaty Date dla since i until :Data bezwzględna: YYYY-MM-DD Przykłady offsetu dla daty: 7 dni temu: :-7d 4 tygodnie temu: :-4w 3 miesiące temu: :-3m 1 rok temu: :-1y Nazwana data: :today , :yesterday Zdefiniowane daty są wartościami domyślnymi i nie można ich zmienić. Obsługiwane formaty dla quantity_at_least , quantity_at_most , quantity : Numer: # Obsługiwane formaty dla sum_quantity_at_least , sum_quantity_at_most , sum_quantity : Numer: # |
Przykład |
Określ, czy produkt został zakupiony za pomocą operatora = czy != : products_purchased() != true products_purchased(id: 2012162031638) = true products_purchased(id: (2012162031638, 1012132033639)) = false products_purchased(tag: 'red') = true Wyfiltruj klientów, którzy zakupili określony produkt od 1 stycznia 2022 r,. do dzisiaj: products_purchased(id: 1012132033639, since: 2022-01-01, until: today) = true Wyfiltruj klientów, którzy zakupili określony produkt za pomocą tagu 'red' od 1 stycznia 2022 r. do dzisiaj: products_purchased(tag: 'Red', since: 2022-01-01, until: today) = true W ciągu ostatnich 30 dni: products_purchased(since: -30d) = true Do 1 stycznia 2022 r.: products_purchased(until: 2022-01-01) = true W zakresach dat kolejność parametrów products_purchased(id: 1012132033639, since: 2022-01-01, until: 2022-06-01) = true Od 1 stycznia 2022 r. do 1 czerwca 2022 r. (włącznie): products_purchased(id: 1012132033639, until: 2022-06-01, since: 2022-01-01) = true Filtruj klientów, którzy ostatnio kupili wiele produktów z określonym tagiem: products_purchased(tag: 'product_tag', sum_quantity_at_least: 3, since: -90d) = true
|
Uwagi |
|
Status subskrypcji SMS
sms_subscription_status
Uwzględnia klientów na podstawie tego, czy subskrybują Twoje marketingowe wiadomości SMS.
Dowiedz się więcej o gromadzeniu danych kontaktowych klientów.
Operatory |
Równa się: = Nie równa się: != Nie istnieje: IS NULL Istnieje: IS NOT NULL
|
---|---|
Wartości |
Jest subskrybentem: 'SUBSCRIBED' Klient subskrybuje Twoje marketingowe wiadomości SMS.W toku: 'PENDING' Klient jest w trakcie dokonywania subskrypcji marketingowych wiadomości SMS.Utajniono: 'REDACTED' Klient oczekuje na utajnienie ze względu na żądanie usunięcia danych zgodnie z RODOAnulowano subskrypcję: 'UNSUBSCRIBED' Klient anulował subskrypcję Twoich marketingowych wiadomości SMS.Nie jest subskrybentem: 'NOT_SUBSCRIBED' Klient nigdy nie subskrybował Twoich marketingowych wiadomości SMS.
|
Format | |
Przykład | Uwzględnij klientów, którzy subskrybowali Twoje marketingowe wiadomości SMS:sms_subscription_status = 'SUBSCRIBED'
|
Uwagi |
Stany lub prowincje
customer_regions
Obejmuje klientów, którzy mają adres w określonym regionie w kraju. Klienci, którzy mają wiele adresów, mogą należeć do więcej niż jednego segmentu klientów, który korzysta z tego filtra.
Operatory |
Zawiera dokładnie tę lokalizację: CONTAINS Nie zawiera dokładnie tej lokalizacji: NOT CONTAINS Nie istnieje: IS NULL Istnieje: IS NOT NULL
|
---|---|
Wartości | Użyj kodu kraju ISO z kodem podziału ISO 3166-2. |
Format | |
Przykład | Uwzględnij klientów, którzy mają adres w stanie Nowy Jork:customer_regions CONTAINS 'US-NY'
|
Uwagi | Aby znaleźć region, możesz zacząć wpisywać nazwę regionu, a następnie wybrać odpowiednią wartość z wyświetlonej listy. |
Zdarzenia witryny sklepu
storefront.EVENT()
Uwzględnia klientów na podstawie wybranych zdarzeń witryny sklepu. Obsługiwane zdarzenia (EVENT) obejmują:
- Wyświetlenie produktu:
product_viewed
- Wyświetlenie kolekcji:
collection_viewed
Parametry funkcji |
id (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić produkty lub kolekcje do filtrowania. since (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić datę rozpoczęcia zdarzenia.until (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić datę zakończenia zdarzenia.count_at_least (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić minimalną liczbę wyświetleń produktu lub kolekcji.count_at_most (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić maksymalną liczbę wyświetleń produktu lub kolekcji.count (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić dokładną liczbę wyświetleń produktu lub kolekcji.
|
---|---|
Parametry specyficzne dla zdarzenia |
tag (opcjonalnie): Użyj tego parametru, aby określić tag produktu, który ma być użyty do filtrowania. Przebieg jest taki sam jak w przypadku filtrowania dla każdego ID produktu z tym tagiem.
|
Operatory | Równa się: = Nie równa się: != |
Wartość |
true , false
|
Format |
Obsługiwane formaty dla id :
ID (pojedyncza wartość)
List <ID> : Zestaw wartości w formie listy. Na przykład: (1012132033639, 2012162031638, 32421429314657) . Obowiązuje limit 500 identyfikatorów produktów na liście.Obsługiwane formaty dla tag :
String (pojedyncza wartość)Obsługiwane formaty YYYY-MM-DD Przykłady przesunięcia daty:
Zdefiniowane daty są wartościami domyślnymi i nie można ich zmienić. W przypadku dat niestandardowych użyj przesunięcia daty. |
Przykład |
Określ, czy zdarzenie witryny sklepu miało miejsce za pomocą operatora = lub != : storefront.product_viewed() = true storefront.collection_viewed() = false Użyj parametru id , aby określić produkty do filtrowania:storefront.product_viewed(id: 2012162031638) = true storefront.collection_viewed(id: (2012162031638, 456, 789)) = true Użyj parametru tag , aby określić tagi produktów do filtrowania: storefront.product_viewed(tag: 'jeans') = true Użyj parametru since , aby określić datę początkową zdarzenia witryny sklepu:storefront.product_viewed(id: 2012162031638, since: 2023-04-03) = true storefront.collection_viewed(id: 2012162031638, since:-30d) = true Użyj parametru until , aby określić datę końcową zdarzenia witryny sklepu:storefront.product_viewed(id: 2012162031638, until: 2023-04-30) = true storefront.collection_viewed(id: 2012162031638, until:-7d) = true Użyj parametrów since i until , aby określić datę początkową i końcową zdarzenia witryny sklepu:storefront.product_viewed(id: 2012162031638, since: 2023-04-03, until: 2023-04-30) = true storefront.collection_viewed(id: 2012162031638, since: -90d, until: -30d) = true Filtruj klientów, którzy oglądali określony produkt w ciągu ostatnich 30 dni: storefront.product_viewed(id: 2012162031638, since: -30d) = true Filtruj klientów, którzy oglądali określoną kolekcję od 1 stycznia 2023 roku do dzisiaj: storefront.collection_viewed(id: 2012162031638, since: 2023-01-01, until: today) = true W zakresach dat kolejność parametrów storefront.collection_viewed(id: 2012162031638, od: 2023-01-01, do: 2023-06-01) = true Od 1 stycznia 2023 r. do dzisiaj (włącznie): storefront.collection_viewed(id: 2012162031638, do: dzisiaj, od: 2023-01-01,) = true
|
Uwagi |
|