本文将介绍如何在 WooCommerce 中使用 date_query 查询最近两周未下单的用户。
查询最近两周未下单的用户
在 WooCommerce 中，获取最近两周未下单的用户列表，可以通过修改现有的 has_bought 函数来实现。关键在于使用 date_query 参数来过滤订单，只检索指定时间范围内的订单。
以下是修改后的代码：
function get_users_who_did_not_order_in_last_two_weeks() {
$users = get_users();
$inactive_users = array();
foreach ($users as $user) {
if (!has_bought($user->ID)) {
$inactive_users[] = $user;
}
}
return $inactive_users;
}
function has_bought($user_id) {
// Get all customer orders
$customer_orders = get_posts( array(
'numberposts' => -1,
'meta_key' => '_customer_user',
'meta_value' => $user_id,
'post_type' => 'shop_order', // WC orders post type
'post_status' => 'wc-completed', // Only orders with status "completed"
'date_query' => array(
'before' => date('Y-m-d', strtotime('-2 weeks'))
),
'fields' => 'ids', // 只获取订单 ID，提高效率
) );
// return "true" when customer has already one order
return empty( $customer_orders ); // 如果订单为空，说明用户在两周内没有下单
}代码解释：
-
get_users_who_did_not_order_in_last_two_weeks() 函数：
- 首先，使用 get_users() 获取所有用户。
- 然后，遍历每个用户，并使用 has_bought() 函数检查该用户是否在过去两周内下过单。
- 如果 has_bought() 返回 false（即用户在过去两周内没有下过单），则将该用户添加到 $inactive_users 数组中。
- 最后，返回 $inactive_users 数组。
-
has_bought($user_id) 函数：
- date_query 参数被添加到 get_posts 函数的参数数组中。
- 'before' => date('Y-m-d', strtotime('-2 weeks')) 指定了只查询早于两周前的订单。
- 'fields' => 'ids' 只返回订单ID，而不是整个订单对象，可以显著提高查询效率。
- empty($customer_orders) 用于判断 $customer_orders 数组是否为空。如果为空，则表示用户在过去两周内没有下过单，返回 true。
使用方法：
$inactive_users = get_users_who_did_not_order_in_last_two_weeks();
if (!empty($inactive_users)) {
echo "以下用户在过去两周内没有下过单：\n";
foreach ($inactive_users as $user) {
echo $user->user_login . "\n";
}
} else {
echo "所有用户在过去两周内都下过单。\n";
}这段代码会输出所有在过去两周内没有下过单的用户的用户名。
注意事项
- 性能优化： 如果用户数量非常庞大，直接使用 get_users() 可能会导致性能问题。可以考虑使用 WordPress 的 WP_User_Query 类进行分页查询，或者直接编写更高效的 SQL 查询。
- 订单状态： 上述代码只查询了 wc-completed 状态的订单。如果需要查询其他状态的订单，需要修改 post_status 参数。
- 时区问题： date_query 默认使用 WordPress 的时区设置。如果需要使用其他时区，需要进行相应的转换。
- 测试： 在生产环境中使用之前，请务必在测试环境中进行充分的测试，确保代码能够正确运行。
总结
通过使用 date_query 参数，我们可以方便地查询 WooCommerce 中特定时间范围内的订单。结合用户查询，可以轻松实现各种用户分析和营销功能。 记住在实际应用中，要根据具体需求进行适当的调整和优化，以确保代码的性能和准确性。
