Shopify-baserade filter för kundsegment

Använd den här referensguiden för att förstå filternamn, operatörer och värden som används för att bygga kundsegment som är baserade på standardfiltret för Shopify.

På den här sidan

Datum för övergiven kassa

Datum för övergiven kassa

Namn: abandoned_checkout_date

Inkluderar kunder baserat på det datum de senast övergav sin varukorg.

Operatörer	Exakt på datum: `=` Inte på datum: `!=` På eller före datum: `<=` Före datum: `<` På eller efter datum: `>=` Efter datum: `>` Mellan datum: `BETWEEN {date1} AND {date2}` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden
Format	Absolut datum: `YYYY-MM-DD` Exempel på datumförskjutning: `-4w`, `-10y` Namngivet datum: I dag: `= today` I går: `= yesterday` Under de senaste 7 dagarna: `>= 7_days_ago` Under de senaste 30 dagarna: `>= 30_days_ago` Under de senaste 90 dagarna: `>= 90_days_ago` Under de senaste 12 månaderna: `>= 12_months_ago` Nämnda datum är inställda som standard och kan inte ändras. Använd en datumförskjutning för anpassade datum.
Exempel	Inkludera kunder som senast övergav sin varukorg under den senaste veckan: `abandoned_checkout_date >= 7_days_ago` Inkludera kunder som senast övergav sin varukorg under de senaste åtta månaderna: `abandoned_checkout_date > -8m`
Anteckningar	Datumvärden baseras på hela dagar och beror på vilken tidszon din butik befinner sig i.

## Årsdag

Namn: anniversary

Inkluderar kunder efter datumet för händelsen som är kopplad till datumparametern.

Funktionsparametrar	Ange den händelse du vill tillämpa filter på. Till exempel: `'metafields.facts.birth_date'`
Operatörer	`MATCHES`: Parametern är sann. `NOT_MATCHES`: Parametern är falsk. `IS NULL`: Parametern finns inte. `IS NOT NULL`: Parametern finns. De tillgängliga operatorerna för datum är följande: Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Större än: `>` Mindre än: `<` Mindre eller lika med: `<=` Större eller lika med: `>=` Mellan: `BETWEEN`
Värden	`date`
Format	Absolut datum: `YYYY-MM-DD` Exempel på datumförskjutning: `+4w`, `+3m` Nämnda datum eller intervall: I dag: `= today` Inom de kommande 7 dagarna: `BETWEEN today AND +7d` Inom de kommande 30 dagarna: `BETWEEN today AND +30d`
Exempel	Inkludera kunder med en födelsedag under de kommande 30 dagarna: `anniversary MATCHES ('metafields.facts.birth_date') BETWEEN today AND +30d`
Anteckningar	Filtret `anniversary` tar beaktar inte året. Datumvärden baseras på hela dagar och beror på vilken tidszon din butik befinner sig i. Om du vill filtrera på födelsedatum måste du antingen aktivera standard-metafält för `facts.birth_date` eller skapa ditt eget anpassade metafält. Läs mer om att lägga till standard-metafält eller skapa anpassade metafältsdefinitioner.

## Spenderat belopp

Namn: amount_spent

Inkluderar kunder baserat på hur mycket pengar de har spenderat i din butik.

Operatörer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Större än: `>` Mindre än: `<` Mindre eller lika med: `<=` Större eller lika med: `>=` Mellan: `BETWEEN`
Värden
Format	Nummerintervall: `# AND #` Nummer: `#` Decimaltal: Decimalpunkt (.) används som decimalavgränsare. Tusentalsavgränsare, såsom kommatecken eller mellanslag, accepteras inte. Språkspecifika nummerformateringar accepteras inte.
Exempel	Inkludera kunder som har spenderat 1 till 999,99 i din butik: `amount_spent BETWEEN 1 AND 999.99`
Anteckningar	Den valuta som används baseras på den valuta som har valts för din butik. Ange inte vilken valuta som ska användas genom att ange en valutasymbol. `BETWEEN` innehåller både start- och slutvärden. Till exempel inkluderar `amount_spent BETWEEN 1 AND 100` kunder som har spenderat minst 1 och så mycket som 100.

## Städer

Namn: customer_cities

Inkluderar kunder som har en adress på den angivna orten. Kunder som har flera adresser kan ingå i mer än ett kundsegment som använder det här filtret.

Operatörer	Innehåller exakt denna stad: `CONTAINS` Innehåller inte exakt denna stad: `NOT CONTAINS` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden
Format	`countryCode-regionCode-cityCode`
Exempel	Inkludera kunder som har en adress i New York City: `customer_cities CONTAINS 'US-NY-NewYorkCity'`
Anteckningar	För att hitta en ort kan du börja skriva namnet på orten och sedan välja lämplig ort från den lista som visas.

## Företag

Namn: companies

Inkluderar kunder från företag som har konfigurerats som B2B-kunder.

Operatörer	Innehåller exakt företags-ID: `CONTAINS` Innehåller inte exakt företags-ID: `NOT CONTAINS` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	Företags-ID
Format
Exempel	Är en B2B-kund: `companies IS NOT NULL` Är inte en B2B-kund: `companies IS NULL` Inkluderar kunder som är anslutna till ett specifikt företag: `companies CONTAINS 3778915041302`
Anteckningar	När du skapar kundsegmentet kan du välja företaget efter dess namn eller bild från den lista som visas. Alternativt kan du börja skriva företagets namn och sedan välja det namnet från listan. Företags-ID, inte företagsnamnet, anges i koden. När du för muspekaren över företags-ID visas företagsnamnet.

## Länder eller regioner

Namn: customer_countries

Inkluderar kunder som har en adress i det angivna landet eller region. Kunder som har flera adresser kan inkluderas i mer än ett kundsegment som använder detta filter.

Operatörer	Innehåller exakt denna plats: `CONTAINS` Innehåller inte exakt denna plats: `NOT CONTAINS` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	Använd ISO-landskoden med två bokstäver.
Format
Exempel	Inkludera kunder som har en adress i USA: `customer_countries CONTAINS 'US'`
Anteckningar	För att hitta ett land kan du börja skriva namnet på landet och sedan välja lämpligt värde från den lista som visas.

## Skapad via app-ID

Namn: created_by_app_id

Inkluderar kunder som har skapats av den angivna appen.

Operatörer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=`
Värden	ID för appen att segmentera på.
Format	App-ID
Exempel	Inkludera kunder som har skapats i Shopify-admin: `created_by_app_id = 1830279`
Anteckningar	När du skapar kundsegmentet kan du välja en app efter dess namn från den lista som visas. Alternativt kan du börja skriva appens namn och sedan välja det namnet från listan. App-ID, inte appnamnet, anges i koden. När du för muspekaren över app-ID visas appnamnet.

## Kundkontostatus

Namn: customer_account_status

Inkluderar de kunder som har specificerad kundkontostatus.

Operatörer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=`
Värden	Avböjde: `'DECLINED'` Kunden var inbjuden att skapa ett konto, men avböjde. Inaktiverad: `'DISABLED'` Kunden har inte skapat ett konto eller så använder din butik de nya kundkontona. Aktiverad: `'ENABLED'` Kunden har skapat ett konto. Inbjuden: `'INVITED'` Kunden har bjudits in att skapa ett konto, men har inte godkänt eller avböjt detta.
Format
Exempel	Inkludera kunder som har bjudits in till att skapa ett konto, men som tackat nej: `customer_account_status = 'DECLINED'`
Anteckningar

## Datum då kunden lades till

Namn: customer_added_date

Inkluderar kunder baserat på det datum de lades till i din butik.

Operatörer	Exakt på datum: `=` Inte på datum: `!=` På eller före datum: `<=` Före datum: `<` På eller efter datum: `>=` Efter datum: `>` Mellan datum: `BETWEEN {date1} AND {date2}`
Värden
Format	Absolut datum: `YYYY-MM-DD` Exempel på datumförskjutning: `-4w`, `-10y` Namngivet datum: I dag: `= today` I går: `= yesterday` Under de senaste 7 dagarna: `>= 7_days_ago` Under de senaste 30 dagarna: `>= 30_days_ago` Under de senaste 90 dagarna: `>= 90_days_ago` Under de senaste 12 månaderna: `>= 12_months_ago` Nämnda datum är inställda som standard och kan inte ändras. Använd en datumförskjutning för anpassade datum.
Exempel	Inkludera kund som har lagts till under den senaste veckan: `customer_added_date >= 7_days_ago` Inkludera kunder som har lagts till under de senaste åtta månaderna: `customer_added_date > -8m` Inkludera kunder som har lagts till inom ett specifikt datumintervall: `customer_added_date BETWEEN 2022-12-01 AND 2022-12-31`
Anteckningar	Datumvärden baseras på hela dagar och beror på vilken tidszon din butik befinner sig i.

## Kundens e-postdomän

Namn: customer_email_domain

Inkluderar kunder vars e-postadress tillhör den angivna domänen. Domännamnet är den del av e-postadressen som kommer efter @-symbolen, till exempel gmail.com.

Operatörer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	Följande domännamn erbjuds som förslag. Du är inte begränsad till dessa domännamn. Du kan ange alla övriga giltiga domännamn manuellt: Gmail: `'gmail.com'` Yahoo: `'yahoo.com'` eller `'yahoo.ca'` Hotmail: `'hotmail.com'` AOL: `'aol.com'` MSN: `'msn.com'` Live: `'live.com'` Prognos: `'outlook.com'`
Format
Exempel	Inkludera kunder vars e-postdomän shopify.com: `customer_email_domain = 'shopify.com'`
Anteckningar

## Kundspråk

Namn: customer_language

Inkluderar kunder baserat på det språk som kunden använder för att kommunicera med din butik.

Operatörer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	Använd språkkoden ISO 639-1 med två bokstäver.
Format	Följande värden är exempel på några vanliga ISO-språkkoder. Dina uppgifter är inte begränsade till dessa språkkoder. Du kan ange andra giltiga språkkoder manuellt, men de värden som erbjuds dig som föreslagna värden i redigeraren är de enda som finns tillgängliga i dina kunddata. Engelska: `'en'` Franska: `'fr'` Spanska: `'es'` Tyska: `'de'` Italienska: `'it'` Japanska: `'ja'` Ryska: `'ru'`
Exempel	Inkludera kunder som kommunicerar med din butik på engelska: `customer_language = 'en'` Exkludera kunder som kommunicerar med din butik på kanadensisk engelska: `customer_language != 'en-CA'`
Anteckningar	Du kan lägga till den lokala ISO-koden till värdet för att specificera en dialekt för det språket. Du kan till exempel använda `'en-US'` för USA och `'en-GB'` för Storbritannien eller `'pt-PT'` för Portugal och `'pt-BR'` för Brasilien. Filtervärdet fungerar som ett wildcard om endast språkprefixet är specificerat. Om filtervärdet till exempel är ett `'en'`, inkluderar dina resultat kunder vars språk är inställt på `'en'` och kunder vars språk är inställt på `'en-GB'`, `'en-CA'` och så vidare.

## Kundtaggar

Namn: customer_tags

Inkluderar kunder baserat på deras taggar.

Operatörer	Innehåller exakt denna tagg: `CONTAINS` Innehåller inte exakt denna tagg: `NOT CONTAINS` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	Namnet på en kundtagg.
Format
Exempel	Inkludera kunder som har GoldStatus-taggen: `customer_tags CONTAINS 'GoldStatus'`
Anteckningar	Taggar är inte skiftlägeskänsliga. Läs mer om taggar och vad man ska tänka på.

## Kund inom avstånd

Namn: customer_within_distance

Inkluderar kunder inom ett specifikt avstånd från en sparad plats.

Funktionsparametrar	Du kan endast använda en avståndsparameter för varje filter. `coordinates` (krävs): Använd den här parametern för att ange den sparade plats du vill använda för att skapa ditt segment. `distance_km` (krävs): Använd den här parametern för att ange avståndsradie där du vill söka efter kunder. `distance_mi` (krävs): Använd den här parametern för att ange avståndsradie där du vill söka efter kunder.
Operatörer	`MATCHES`: Parametern är sann. `NOT_MATCHES`: Parametern är falsk. `IS NULL`: Parametern finns inte. `IS NOT NULL`: Parametern finns.
Värde
Format	Format som stöds för `coordinates`: Nummer (latitud), nummer (longitud) Format som stöds för koordinater (latitud, longitud): Nummer: `#` Format som stöds för `distance_mi`: `distance_km` Nummer: `#`
Exempel	Detta filter kräver koordinater och en avståndsparameter för att vara giltigt. Filtrera kunder som har en adress inom 10 miles från koordinaterna (45.419190, -75.696727): `customer_within_distance MATCHES (coordinates = (45.419190, -75.696727), distance_mi = 10 )` Filtret kan användas tillsammans med andra filter för att ytterligare begränsa din kundlista. Till exempel: Filtrera kunder som har adress inom 20 kilometer från koordinaterna (43.634,-79.412) och har gjort minst en order: `customer_within_distance MATCHES (coordinates = (43.634,-79.412), distance_km = 20 ) AND number_of_orders > 0`
Anteckningar	Shopify Segmentation konverterar automatiskt dina sparade platser till ett koordinatpar och visas dem som valbara värden när du använder det här filtret. Om din butik har sparade platser översätter Shopify Magic automatiskt koordinatpar till ditt platsnamn i Magic-översättningen. Till exempel: "kunder som har en adress inom 10 miles från platsen 'Salt Lake City Store'."

## E-posthändelser

Namn: shopify_email.EVENT

Inkluderar kunder baserat på valda e-posthändelser. Händelser som stöds (EVENT) inkluderar följande:

Studsat tillbaka: bounced
Klickat: clicked
Levererat: delivered
Markerat som skräppost: marked_as_spam
Öppnat: opened
Avanmält prenumeration: unsubscribed

Funktionsparametrar	`activity_id` (valfritt): Använd den här parametern för att välja det marknadsföringsaktivitets-ID som du vill filtrera. `count` (valfritt): Använd den här parametern för att ange antalet gånger en e-posthändelse inträffade. `date` (valfritt): Använd den här parametern för att ange datumet för händelsen.
Operatörer	`MATCHES`: Används när händelsen har inträffat. `NOT_MATCHES`: Används när händelsen inte har inträffat. `IS NULL`: Parametern finns inte. `IS NOT NULL`: Parametern finns. För datum inkluderar de tillgängliga operatörerna: Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Större än: `>` Mindre än: `<` Mindre eller lika med: `<=` Större eller lika med: `>=` Mellan: `BETWEEN`
Värde
Format	Format som stöds för `activity_id`: `=` (enskilt värde) `IN` : En uppsättning kommaseparerade värden med implicit ”OR”, inom parentes. Till exempel: `(activity_id IN 1, 2, 3)`. Det finns en gräns på 500 aktivitets-ID:n i en uppsättning. Datumformat som stöds för `date`: Absolut datum: `YYYY-MM-DD` Exempel på datumförskjutning: 7 dagar sedan: `-7d` 4 veckor sedan: `-4w` 3 månader sedan: `-3m` 1 år sedan: `-1y` Namngivet datum: `today`, `yesterday` Nämnda datum är inställda som standard och kan inte ändras. Använd en datumförskjutning för anpassade datum. E-posthändelser är tillgängliga för de senaste 26 månaderna med data från och med mars 2022. Format som stöds för `count`: Nummer: `#`
Exempel	Ange om en e-posthändelse inträffade med hjälp av en `MATCHES`- eller `NOT MATCHES`-operator: `shopify_email.opened MATCHES (activity_id = 135195754518)` `shopify_email.opened NOT MATCHES (activity_id = 135195754518)` Använd parametern `activity_id` för att ange ID för den marknadsföringsaktivitet som du vill filtrera på: `shopify_email.delivered MATCHES (activity_id = 135195754518)` Använd parametern `date` och operatorn `>=` för att ange startdatumet för en e-posthändelse: `shopify_email.delivered NOT MATCHES (activity_id = 135195754518, date >= 2022-01-01)` Använd parametern `date` och operatorn `<=` för att ange ett slutdatum för en e-posthändelse: `shopify_email.delivered MATCHES (activity_id = 135195754518, date <= 2022-01-01)` Använd parametern `date` och operatorn `BETWEEN` för att ange både ett start- och ett slutdatum för en e-posthändelse: `shopify_email.bounced NOT MATCHES (activity_id = 135195754518, date BETWEEN -12m AND today)`
Anteckningar	När du skapar ett kundsegment med parametern `activity_id` kan du välja marknadsföringsaktivitet via namnet som visas i listan. På grund av datalagring betyder frånvaron av parametern `date` att resultaten kommer filtreras för de senaste 26 månaderna, utan inställt start- eller slutdatum. Om `activity_id` inte finns betyder det att ditt filter inkluderar alla Shopifys e-postaktiviteter.

## Status för e-postprenumeration

Namn: email_subscription_status

Inkluderar kunder baserat på om de prenumererar på din e-postmarknadsföring.

Operatörer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	Prenumererar inte: `'NOT_SUBSCRIBED'` Kunden prenumererar inte på e-postmarknadsföring. Prenumererar: `'SUBSCRIBED'` Kunden prenumererar på e-postmarknadsföring. Väntande: `'PENDING'` Kunden håller på att börja prenumerera på e-postmarknadsföring. Ogiltig: `'INVALID'` Kundens status för e-postmarknadsföring är ogiltig. Avslutad: `'UNSUBSCRIBED'` Kunden har avslutat prenumerationen på e-postmarknadsföring. Borttagen: `'REDACTED'` Kundens e-postadress har tagits bort.
Format
Exempel	Inkludera kunder som prenumererar på din e-postmarknadsföring: `email_subscription_status = 'SUBSCRIBED'`
Anteckningar

## Datum för första order

Namn: first_order_date

Inkluderar kunder som lagt sin första order på angivet datum.

Operatörer	Exakt på datum: `=` Inte på datum: `!=` På eller före datum: `<=` Före datum: `<` På eller efter datum: `>=` Efter datum: `>` Mellan datum: `BETWEEN {date1} AND {date2}` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden
Format	Absolut datum: `YYYY-MM-DD` Exempel på datumförskjutning: `-4w`, `-10y` Namngivet datum: I dag: `= today` I går: `= yesterday` Under de senaste 7 dagarna: `>= 7_days_ago` Under de senaste 30 dagarna: `>= 30_days_ago` Under de senaste 90 dagarna: `>= 90_days_ago` Under de senaste 12 månaderna: `>= 12_months_ago` Nämnda datum är inställda som standard och kan inte ändras. Använd en datumförskjutning för anpassade datum.
Exempel	Inkludera kunder vars första order gjordes sedan förra veckan: `first_order_date >= 7_days_ago` Inkludera kunder vars första order gjordes under de senaste åtta månaderna: `first_order_date > -8m`
Anteckningar	Datumvärden baseras på hela dagar och beror på vilken tidszon din butik befinner sig i.

## Senaste orderdatum

Namn: last_order_date

Inkluderar kunder som lagt sin senaste order på angivet datum.

Operatörer	Exakt på datum: `=` Inte på datum: `!=` På eller före datum: `<=` Före datum: `<` På eller efter datum: `>=` Efter datum: `>` Mellan datum: `BETWEEN {date1} AND {date2}` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden
Format	Absolut datum: `YYYY-MM-DD` Exempel på datumförskjutning: `-4w`, `-10y` Namngivet datum: I dag: `= today` I går: `= yesterday` Under de senaste 7 dagarna: `>= 7_days_ago` Under de senaste 30 dagarna: `>= 30_days_ago` Under de senaste 90 dagarna: `>= 90_days_ago` Under de senaste 12 månaderna: `>= 12_months_ago` Nämnda datum är inställda som standard och kan inte ändras. Använd en datumförskjutning för anpassade datum.
Exempel	Inkludera kunder där senaste order har lagts den senaste veckan: `last_order_date >= 7_days_ago` Inkludera kunder där senaste order lagts de senaste åtta månaderna: `last_order_date > -8m`
Anteckningar	Datumvärden baseras på hela dagar och beror på vilken tidszon din butik befinner sig i.

## Antal ordrar

Namn: number_of_orders

Inkluderar kunder baserat på antalet ordrar som de har lagt i din butik.

Operatörer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Större än: `>` Mindre än: `<` Mindre eller lika med: `<=` Större eller lika med: `>=` Mellan: `BETWEEN`
Värden	Det värde du anger måste vara ett helt nummer.
Format	Nummerintervall: `# AND #` Nummer: `#`
Exempel	Inkludera kunder som har lagt fler än 10 ordrar: `number_of_orders > 10`
Anteckningar	`BETWEEN` innehåller både start- och slutvärden. Till exempel inkluderar `number_of_orders BETWEEN 1 AND 100` kunder som har lagt minst en order och så många som 100 ordrar.

## Lagda ordrar

Namn: orders_placed

Inkluderar kunder som lagt ordrar eller spenderat ett visst belopp under ett specifikt datumintervall.

Funktionsparametrar	`app_id` (valfritt): Använd denna parameter för att ange vilken app som skapade ordern. `location_id` (valfritt): Använd den här parametern för att ange vilken plats som ordern gjordes från. `count` (valfritt): Använd denna parameter för att ange exakt antal gånger en order lades. `amount` (valfritt): Använd denna parameter för att ange exakt belopp som spenderats på en order. `sum_amount` (valfritt): Använd denna parameter för att ange det belopp som spenderats på alla ordrar. `date` (valfritt): Använd denna parameter för att ange ett datum för händelsen.
Operatörer	`MATCHES`: Parametern är sann. `NOT_MATCHES`: Parametern är falsk. `IS NULL`: Parametern finns inte. `IS NOT NULL`: Parametern finns. De tillgängliga operatorerna för datum är följande: Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Större än: `>` Mindre än: `<` Mindre eller lika med: `<=` Större eller lika med: `>=` Mellan: `BETWEEN`
Värden
Format	Format som stöds för `count`, `amount` och `sum_amount`: Nummer: `#` Format som stöds för `date`: Absolut datum: `YYYY-MM-DD` Exempel på datumförskjutning: Sju dagar sedan: `-7d` 4 veckor sedan: `-4w` 3 månader sedan: `-3m` Ett år sedan: `-1y` Namngivet datum: I dag: `today` I går: `yesterday` Nämnda datum är inställda som standard och kan inte ändras.
Exempel	Ange om en order har gjorts med en `MATCHES`- eller `NOT_MATCHES`-operator: `orders_placed MATCHES ()` `orders_placed NOT MATCHES ()` Filtrera kunder som har lagt mer än 3 ordrar (inklusive) under de senaste 6 månaderna: `orders_placed MATCHES (count >= 3, date >= -6m)` Filtrera kunder som har spenderat mer än 1000 USD (inklusive) under de senaste 90 dagarna: `orders_placed MATCHES (sum_amount >= 1000, date >= -90d)` Filtrera kunder som har spenderat mindre än 100 USD (inklusive) under de senaste 7 dagarna: `orders_placed MATCHES (sum_amount <= 100, date >= -7d)` Filtrera kunder som har spenderat mer än 1000 USD (inklusive) och gjort fler än 3 ordrar (inklusive) sedan 1 januari 2023: `orders_placed MATCHES (sum_amount >= 1000, count >= 3, date >= 2023-01-01)` Använd parametern `date` och operatorn `BETWEEN` för att ange ett specifikt datumintervall. Du kan uttrycka dig mellan 1 januari 2023 och 1 juni 2023 (inklusive) på följande sätt: `orders_placed MATCHES (count >= 3, date BETWEEN 2023-01-01 AND 2023-06-01)`
Anteckningar	När du för muspekaren över beloppet visas den valuta som används för att filtrera dina kunder. När du för muspekaren över följande syntax: `amount`, `sum_amount` visas beskrivningen av syntaxen. Frånvaron av `parameters` innebär att ditt filter inkluderar alla ordrar som gjorts för all tid.

## Förutsägbar utgiftsnivå

NAME: predicted_spend_tier

Inkluderar kunder som befinner sig i specificerad förutspådd spender-kategori. Läs mer om förutspådd spender-kategori.

Operatörer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	`'HIGH'` `'MEDIUM'` `'LOW'`
Format
Exempel	Inkludera kunder som ingår i `HÖG`-kategori: `predicted_spend_tier = 'HIGH'`
Anteckningar

## Status för produktprenumeration

Namn: product_subscription_status

Inkluderar kunder som har specificerad produktprenumeration-status.

Operatörer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	Aktiv: `'SUBSCRIBED'` Kunden har en aktiv produktprenumeration. Avbruten: `'CANCELLED'` Kunden har avbrutit sin produktprenumeration. Löpt ut: `'EXPIRED'` Kundens produktprenumeration har gått ut. Misslyckades: `'FAILED'` Kunden har en misslyckad betalning. Aldrig prenumerant: `'NEVER_SUBSCRIBED'` Kunden har aldrig varit prenumerant. Pausad: `'PAUSED'` Kunden har pausat sin produktprenumeration.
Format
Exempel	Inkludera kunder som har en aktiv produktprenumeration: `product_subscription_status = 'SUBSCRIBED'`
Anteckningar

## Inköpta produkter

Namn: products_purchased

Inkluderar kunder som köpt den angivna produkten. Du kan även inkludera kunder som köpt produkten inom ett specifikt datumintervall.

Funktionsparametrar	`id` (valfritt): Använd den här parametern för att ange den produkt som en kund har köpt och som du vill filtrera. `quantity` (valfritt): Använd den här parametern för att ange antalet produkter som köps per order. `sum_quantity` (valfritt): Använd denna parameter för att ange antalet produkter som köps för alla ordrar. `date` (valfritt): Använd den här parametern för att ange ett slutdatum för händelsen. `tag` (valfritt): Använd den här parametern för att ange en produkttagg för köpta produkter som du vill filtrera.
Operatörer	`MATCHES`: Parametern är sann. `NOT_MATCHES`: Parametern är falsk. `IS NULL`: Parametern finns inte. `IS NOT NULL`: Parametern finns. De tillgängliga operatorerna för datum är följande: Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Större än: `>` Mindre än: `<` Mindre eller lika med: `<=` Större eller lika med: `>=` Mellan: `BETWEEN`
Värde
Format	Format som stöds för `tag`: `string` (enkelt värde) Format som stöds för `id`: `=` (enskilt värde) `IN` : En uppsättning kommaseparerade värden med implicit ”OR”, inom parentes. Till exempel: `(id IN (1012132033639, 2012162031638, 32421429314657))`. Det finns en gräns på 500 produkt-ID:n i en uppsättning. `date`-format som stöds: Absolut datum: `YYYY-MM-DD` Exempel på datumförskjutning: Sju dagar sedan: `-7d` 4 veckor sedan: `-4w` 3 månader sedan: `-3m` Ett år sedan: `-1y` Namngivet datum: `today`, `yesterday` Nämnda datum är inställda som standard och kan inte ändras. Format som stöds för `quantity` och `sum_quantity`: Nummer: `#`
Exempel	Ange om en produkt har köpts med hjälp av en `MATCHES`- eller `NOT_MATCHES`-operator: `products_purchased MATCHES (id = 2012162031638)` `products_purchased NOT MATCHES (id IN (2012162031638, 1012132033639))` `products_purchased MATCHES (tag = ’red’)` Filtrera kunder som har köpt en specifik produkt efter den 1 januari 2022 fram till idag: `products_purchased MATCHES (id = 1012132033639, date BETWEEN 2022-01-01 AND today)` Filtrera kunder som har köpt en produkt med taggen `’red’` efter den 1 januari 2022 fram till idag: `products_purchased MATCHES (tag = ’red’, date BETWEEN 2022-01-01 AND today)` Inom de senaste 30 dagarna: `products_purchased MATCHES (date >= -30d)` Fram till den 1 januari 2022: `products_purchased MATCHES (date <= 2022-01-01)` Använd parametern `date` och operatorn `BETWEEN` för att ange ett visst datumintervall. Du kan uttrycka från den 1 januari 2022 fram till och med den 1 juni 2022 (inklusive) på följande sätt: `products_purchased MATCHES (id = 1012132033639, date BETWEEN 2022-01-01 AND 2022-06-01)` Filtrera kunder som nyligen har köpt mycket produkter med en specifik tagg: `products_purchased MATCHES (tag = 'product_tag', sum_quantity >= 3, date >= -90d)`
Anteckningar	När du skapar kundsegmentet med hjälp av `id`-parametern kan du välja produkt efter namn eller bild från listan som visas. Alternativt kan du börja skriva produktens namn och sedan välja namnet från listan. Produkt-ID, inte produkttiteln, anges i koden. När du för muspekaren över produkt-ID visas produktnamn och bild. Om ingen av parametrarna `date` finns innebär det att alla resultat filtreras, utan inställt start- eller slutdatum. Frånvaro av några parametrar innebär att ditt filter inkluderar alla produkter som köps för all tid.

## RFM-grupp

Namn: rfm_group

Inkluderar kunder baserat på vilken RFM-grupp de har kategoriserats som. Läs mer om RFM-kundanalys.

Lista över möjliga RFM-gruppoperatorer och värden, med exempel.
Operatörer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	Vilande: `'DORMANT'` Riskzon: `'AT_RISK'` Tidigare lojala: `'PREVIOUSLY_LOYAL'` Behöver uppmärksamhet: `'NEEDS_ATTENTION'` Nästan förlorade: `'ALMOST_LOST'` Lojala: `'LOYAL'` Lovande: `'PROMISING'` Aktiva: `'ACTIVE'` Nya: `'NEW'` – `'CHAMPIONS'` Möjliga: `'PROSPECTS'`
Format
Exempel	Inkludera kunder i RFM-gruppen Behöver uppmärksamhet: `rfm_group = 'NEEDS_ATTENTION'`
Anteckningar

## SMS-prenumerationsstatus

Namn: sms_subscription_status

Inkluderar kunder baserat på om de prenumererar på dina marknadsförings-SMS. Läs mer om att samla in kundkontaktinformation.

Operatörer	Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	Prenumererar: `'SUBSCRIBED'` Kunden prenumererar på dina marknadsförings-SMS. Väntande: `'PENDING'` Kunden håller på att registrera sig för dina marknadsförings-SMS. Borttagen: `'REDACTED'` Kunden väntar på en borttagning på grund av en GDPR-borttagningsförfrågan. Avanmäld: `'UNSUBSCRIBED'` Kunden har avanmält sig från dina marknadsförings-SMS. Prenumererar inte: `'NOT_SUBSCRIBED'` Kunden har aldrig prenumererat på dina marknadsförings-SMS.
Format
Exempel	Inkludera kunder som prenumererar på dina marknadsförings-SMS: `sms_subscription_status = 'SUBSCRIBED'`
Anteckningar

## Stater eller provinser

Namn: customer_regions

Inkluderar kunder som har en adress i den angivna regionen inom ett land. Kunder som har flera adresser kan inkluderas i mer än ett kundsegment som använder detta filter.

Operatörer	Innehåller exakt denna plats: `CONTAINS` Innehåller inte exakt denna plats: `NOT CONTAINS` Finns inte: `IS NULL` Finns: `IS NOT NULL`
Värden	Använd ISO-landskoden med ISO 3166-2-underindelningskoden.
Format
Exempel	Inkludera kunder som har en adress i delstaten New York: `customer_regions CONTAINS 'US-NY'`
Anteckningar	För att hitta en region kan du börja skriva in namnet på regionen och sedan välja lämpligt värde från den lista som visas.

## Värdecheckskonton

Namn: store_credit_accounts

Inkluderar kunder som har ett värdecheckssaldo i din butik.

Funktionsparametrar	`balance` (valfritt): Använd den här parametern för att ange kundens nuvarande saldo på värdecheckskontot. `currency` (valfritt): Använd den här parametern för att ange valutan för kundens värdecheckssaldo. `next_expiry_date` (valfritt): Använd den här parametern för att ange datumet för den oanvända värdecheck som går ut tidigast. `last_credit_date` (valfritt): Använd den här parametern för att ange det datum då kunden senast fick värdecheckar.
Operatörer	`MATCHES`: Parametern är sann. `NOT_MATCHES`: Parametern är falsk. `IS NULL`: Parametern finns inte. `IS NOT NULL`: Parametern finns. De tillgängliga operatorerna för datum är följande: Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Större än: `>` Mindre än: `<` Mindre eller lika med: `<=` Större eller lika med: `>=` Mellan: `BETWEEN`
Värden
Format	Format som stöds för `currency`: Valutakod: till exempel `USD` Format som stöds för `balance`: Nummer: `#` Format som stöds för `next_expiry_date` och `last_credit_date`: Absoluta datum: `YYY-MM-DD` Exempel på datumförskjutning: 7 dagar sedan: `-7d` 4 veckor sedan: `-4w` 3 månader sedan: `-3m` 1 år sedan: `-1y` Namngivna datum: I dag: `today` I går: `yesterday` Nämnda datum är inställda som standard och kan inte ändras.
Exempel	Filtrera kunder som har ett värdecheckskontosaldo större än eller lika med 1 i valfri valuta: `store_credit_accounts MATCHES (balance >= 1)` Filtrera kunder som har ett värdecheckskontosaldo större än eller lika med 1 USD: `store_credit_accounts MATCHES (balance >= 1, currency: 'USD')` Filtrera kund med värdecheckar som löper ut inom de närmaste 7 dagarna: `store_credit_accounts MATCHES (next_expiry_date <= +7d)` Filtrera kund som senast fick värdecheckar för mer än 1 månad sedan men som fortfarande har ett saldo tillgängligt att spendera: `store_credit_accounts MATCHES (last_credit_date <= -1m, balance >= 1)`
Anteckningar	Om du någon gång har utfärdat värdecheckar till en kund så har kunden ett värdecheckskonto. En kunds värdecheckssaldo kan vara större än eller lika med 0. Butikens värdecheckar är specifika för en valuta. Om du inte inkluderar en `currency`-parameter i segmentet, returnerar filtret alla värdecheckskonton, oavsett valutatyp. En kund kan ha 0 till många värdecheckskonton, beroende på hur många valutor du stöder. Om du till exempel utfärdar värdecheckar till en kund i både CAD och USD har den kunden två värdecheckskonton.

## Skyltfönsterhändelser

Namn: storefront.EVENT

Inkluderar kunder baserat på butikshändelser. Händelser som stöds (EVENT) inkluderar följande:

Visad produkt: product_viewed
Visad produktserie: collection_viewed

Funktionsparametrar	`id` (valfritt): Använd den här parametern för att ange produkterna eller produktserierna du vill filtrera på. `date` (valfritt): Använd den här parametern för att ange ett datum för händelsen. `count` (valfritt): Använd den här parametern för att ange det exakta antalet gånger en produkt eller en produktserie visades. Produkthändelsespecifika parametrar: `tag` (valfritt): Använd den här parametern för att ange den produkttagg du vill filtrera efter. Detta fungerar på samma sätt som filtrering för varje produkt-ID med den taggen.
Operatörer	`MATCHES`: Parametern är sann. `NOT_MATCHES`: Parametern är falsk. `IS NULL`: Parametern finns inte. `IS NOT NULL`: Parametern finns. De tillgängliga operatorerna för datum är följande: Är lika med: `=` Är inte lika med: `!=` Större än: `>` Mindre än: `<` Mindre eller lika med: `<=` Större eller lika med: `>=` Mellan: `BETWEEN`
Värde
Format	Format som stöds för `id`: `=` (enskilt värde) `IN` : En uppsättning kommaseparerade värden med implicit ”OR”, inom parentes. Till exempel: `(id IN (1012132033639, 2012162031638, 32421429314657))`. Det finns en gräns på 500 produkt- eller produktserie-ID i ett set. Format som stöds för `tag`: `sträng` (enkelt värde) `date` som stöds: Absolut datum: `YYYY-MM-DD` Exempel på kompensationsdatum: Sju dagar sedan: `-7d` 4 veckor sedan: `-4w` 3 månader sedan: `-3m` Ett år sedan: `-1y` Nämnda datum: I dag: `today` I går: `yesterday` Skyltfönsterhändelser är tillgängliga under de senaste 26 månaderna, med data från och med maj 2023. Nämnda datum är inställda som standard och kan inte ändras. Använd en datumförskjutning för anpassade datum.
Exempel	Ange om en skyltfönsterhändelse har inträffat med hjälp av en eller `MATCHES`- eller `NOT_MATCHES`-operator: `storefront.product_viewed MATCHES()` `storefront.collection_viewed NOT MATCHES ()` Använd parametern `id` för att ange de produkter som du vill filtrera efter: `storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638)` `storefront.collection_viewed MATCHES (id IN (2012162031638, 456, 789))` Använd parametern `tag` till de produkttaggar som du vill filtrera efter: `storefront.product_viewed MATCHES (tag CONTAINS ’jeans’)` Använd parametern `date` och operatorn `>=` för att ange ett startdatum för en skyltfönsterhändelse: `storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= 2023-04-03)` `storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= -30d)` Använd parametern `date` och operatorn `<=` för att ange ett slutdatum för en skyltfönsterhändelse: `storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date <= 2023-04-30)` `storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date <= -7d)` Använd parametern `date` och operatorn `BETWEEN` för att ange både ett start- och slutdatum för en skyltfönsterhändelse: `storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date BETWEEN 2023-04-03 AND 2023-04-30)` `storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date BETWEEN -90d AND -30d)` Filtrera kunder som visade en specifik produkt under de senaste 30 dagarna: `storefront.product_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date >= -30d)` Filtrera kunder som har tittat på en specifik produktserie sedan den 1 januari 2023 fram till idag: `storefront.collection_viewed MATCHES (id = 2012162031638, date BETWEEN 2023-01-01 AND today)`
Anteckningar	När du skapar kundsegmentet med hjälp av `id`-parametern kan du välja produkt eller produktserie efter namn eller bild från listan som visas. Alternativt kan du börja skriva produktens eller produktseriens namn och sedan välja namnet från listan. Produkt- eller produktserie-ID, inte titeln, anges i koden. När du för muspekaren över ID-numret visas produkt- eller produktserietiteln och bilden. Produktserier använder bilden som sparats som miniatyrbild för produktserien, när tillämpligt. Annars visas en generisk bildplatshållare. På grund av datalagring betyder frånvaron av parametern `date` att resultaten kommer filtreras för de senaste 26 månaderna, utan inställt start- eller slutdatum. Om `id` saknas inkluderar ditt filter alla produkter.