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Su Template de datos de Lead to Cash

SAP Sales Cloud

Atributos de Lead to Cash (17) Actividades de Lead to Cash (15) Guías de extracción (2)

Su Template de datos de Lead to Cash

Esta plantilla ofrece una guía estructurada para recopilar los datos necesarios para analizar su proceso Lead to Cash. Describe los atributos y las actividades esenciales para crear un registro de eventos completo. También encontrará instrucciones prácticas para extraer estos datos de su sistema SAP Sales Cloud y comenzar sin complicaciones su recorrido de Process Mining.

Atributos recomendados para recopilar
Actividades clave que debe seguir
Guía de extracción para SAP Sales Cloud

¿Es nuevo en los registros de eventos? Aprenda a crear un registro de eventos de Process Mining.

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Atributos de Lead to Cash

Estos son los campos de datos recomendados que debe incluir en su registro de eventos para analizar de forma exhaustiva su proceso Lead to Cash en SAP Sales Cloud.

3 Obligatorio 6 Recomendado 8 Opcional

	Nombre	Descripción
	Hora del evento EventTime	La marca de tiempo que indica cuándo tuvo lugar una actividad o evento específico.
Descripción La hora del evento registra la fecha y hora exactas en que se completó una actividad. Estos datos temporales son esenciales para comprender el momento y la duración de los pasos del proceso. Proporcionan el orden cronológico necesario para crear el flujo del proceso. En el análisis de procesos, las marcas de tiempo se utilizan para calcular los tiempos de ciclo entre actividades, medir la duración total del proceso de ventas e identificar retrasos o cuellos de botella. El análisis de las marcas de tiempo a lo largo del tiempo también puede revelar tendencias en el rendimiento del proceso. Por qué es importante La marca de tiempo es fundamental para ordenar cronológicamente los eventos y para todos los análisis basados en el tiempo, incluidos el tiempo de ciclo y la identificación de cuellos de botella. Dónde obtenerlo Normalmente se encuentra en los campos «Fecha de creación» o «Fecha de última modificación» asociados a objetos de negocio como Leads, Opportunities, Quotes y Sales Orders en SAP Sales Cloud. Ejemplos 2023-04-15T10:30:00Z2023-05-02T14:00:00Z2023-06-20T09:15:00Z
	Nombre de la actividad ActivityName	El nombre de la actividad empresarial o del evento que tuvo lugar en un punto específico del proceso.
Descripción El nombre de la actividad describe un paso o evento específico dentro del proceso Lead to Cash, como «Lead calificado», «Cotización creada» o «Pago recibido». Estos eventos forman la secuencia de acciones que constituye el flujo del proceso para cada oportunidad de venta. El análisis de estas actividades es el núcleo de Process Mining. Permite visualizar mapas de procesos, identificar cuellos de botella entre pasos y medir la frecuencia de las distintas rutas del proceso, lo que revela cómo se ejecuta realmente el proceso de ventas. Por qué es importante Este atributo define los pasos del mapa de procesos, algo fundamental para visualizar y analizar el flujo del proceso. Dónde obtenerlo Se deriva de los cambios de estado de los objetos de negocio, los eventos de creación de documentos o acciones específicas de usuarios registradas en los registros de transacciones de SAP Sales Cloud. Ejemplos Lead captadoOportunidad creadaCotización enviada al clientePago recibido
	Oportunidad de venta SalesOpportunityId	El identificador único de una oportunidad de venta, que actúa como identificador principal del caso para el proceso Lead to Cash.
Descripción El ID de la oportunidad de venta identifica de forma única cada venta potencial, desde su inicio como lead hasta su resolución final como negocio ganado o perdido. Actúa como hilo conductor central que conecta todas las actividades relacionadas, como la calificación del lead, la creación de cotizaciones, el procesamiento de pedidos y el pago. En el análisis de Process Mining, este ID es fundamental para reconstruir el recorrido completo de cada oportunidad. Permite correlacionar todos los eventos y analizar las variantes del proceso, los tiempos de ciclo y las tasas de conversión para cada oportunidad. Por qué es importante Este es el Case ID esencial que vincula todas las actividades del proceso y permite rastrear el ciclo de vida completo de cada oportunidad de venta. Dónde obtenerlo Esta es la clave principal del objeto de negocio Opportunity en SAP Sales Cloud. Ejemplos OP-8000123456OP-8000123457OP-8000123458
	Categoría de producto ProductCategory	La categoría del producto o servicio que se vende en la oportunidad.
Descripción La categoría de producto agrupa los artículos o servicios específicos de una oportunidad en clasificaciones más amplias, como «Hardware», «Software» o «Servicios de consultoría». Esto simplifica el análisis cuando intervienen muchos productos individuales. Analizar por categoría de producto es esencial para comprender cómo varía el proceso de ventas según el tipo de oferta. Se utiliza en Dashboards como «Distribución de descuentos» y «Eficiencia del cumplimiento de pedidos» para comprobar si determinadas categorías implican descuentos mayores o plazos de cumplimiento más largos. Por qué es importante Permite analizar las variaciones del proceso según el tipo de producto o servicio vendido, que puede tener ciclos de ventas muy diferentes. Dónde obtenerlo Se deriva de los datos maestros de productos vinculados a las posiciones de una Sales Quote o Sales Order en SAP Sales Cloud. Ejemplos Licencia de softwareHardwareServicios profesionalesSuscripción de soporte
	Estado de la oportunidad OpportunityStatus	El estado o resultado actual de la oportunidad de venta, como «Abierta», «Ganada» o «Perdida».
Descripción Este atributo refleja el estado general de la oportunidad de venta en un momento determinado. Indica si la oportunidad sigue en curso, se ha ganado con éxito o se ha perdido frente a un competidor o por otros motivos. Analizar el estado final es fundamental para calcular KPI clave, como la tasa de éxito de las oportunidades. También permite filtrar el análisis para centrarse únicamente en las rutas exitosas o investigar los patrones del proceso que conducen con mayor frecuencia a negocios perdidos. Por qué es importante Define el resultado del caso, algo fundamental para calcular las tasas de éxito y pérdida y analizar las rutas del proceso de las oportunidades exitosas frente a las no exitosas. Dónde obtenerlo El campo «Status» del objeto de negocio Opportunity en SAP Sales Cloud. Ejemplos AbiertoEn procesoGanadoPerdidoDetenido
	Importe del pedido de venta SalesOrderAmount	El valor monetario total del pedido de venta asociado a la oportunidad.
Descripción Este atributo representa el valor total de los bienes o servicios vendidos una vez que se gana una oportunidad y se crea un pedido de venta. Refleja los ingresos generados por la finalización exitosa del proceso de ventas. El importe del pedido de venta es una dimensión financiera fundamental para el análisis. Puede utilizarse para segmentar las oportunidades por tamaño, por ejemplo, negocios pequeños, medianos y grandes, y comprobar si el comportamiento del proceso varía. También aporta contexto de valor a KPI como la tasa de éxito, al mostrar el valor total de las oportunidades ganadas frente a las perdidas. Por qué es importante Aporta una dimensión financiera al proceso y permite analizar los ciclos de ventas y sus resultados en función del valor. Dónde obtenerlo Este valor procedería del campo «Total Net Value» del objeto de negocio Sales Order asociado en SAP Sales Cloud. Ejemplos 50000.00125000.507800.00
	Origen del lead LeadSource	El canal de marketing o el origen del lead inicial.
Descripción El origen del lead especifica cómo se identificó por primera vez a un cliente potencial, por ejemplo, mediante un formulario web, una feria comercial o la recomendación de un socio. Esta información normalmente se captura cuando se crea el lead. Este atributo es fundamental para el Dashboard «Tasa de conversión de leads por origen». El análisis de esta dimensión ayuda a los equipos de marketing y ventas a comprender qué canales generan los leads más valiosos, lo que permite asignar mejor los recursos y optimizar las campañas de marketing. Por qué es importante Es esencial para medir la eficacia de los distintos canales de marketing y optimizar las estrategias de generación de leads. Dónde obtenerlo Se encuentra en los objetos de negocio Lead y Opportunity de SAP Sales Cloud. El campo suele llamarse «Source» u «Origin». Ejemplos Seminario webRecomendación de un socioFeria comercialConsulta desde el sitio web
	Porcentaje de descuento DiscountPercentage	El porcentaje de descuento aplicado a la cotización o al pedido de venta.
Descripción Este atributo registra la tasa de descuento total aplicada a una oportunidad, normalmente en la fase de cotización o pedido. Se expresa como un porcentaje del precio de lista. Es una métrica fundamental para analizar el rendimiento financiero y la disciplina comercial. El Dashboard «Distribución de descuentos» utiliza este atributo para supervisar el comportamiento de los descuentos entre representantes de ventas y productos. También se utiliza para el KPI «Cumplimiento de aprobación de descuentos», con el fin de garantizar que los descuentos elevados sigan los Workflow de aprobación correspondientes. Por qué es importante Es fundamental para analizar la estrategia de precios, el comportamiento de los descuentos del equipo de ventas y su impacto en la rentabilidad. Dónde obtenerlo Se calcula a partir de los elementos de precio de los objetos de negocio Sales Quote o Sales Order asociados en SAP Sales Cloud. Ejemplos 0.050.100.25
	Representante de ventas SalesRepresentative	La persona empleada responsable de gestionar la oportunidad de venta.
Descripción Este atributo identifica al usuario o empleado propietario del lead o de la oportunidad. A menudo es el principal punto de contacto con el cliente y se encarga de hacer avanzar el negocio por el embudo de ventas. En el análisis, el representante de ventas es una dimensión clave para comparar el rendimiento. Permite evaluar los tiempos del ciclo de ventas, las tasas de éxito y el cumplimiento del proceso por persona, equipo o región, así como identificar a quienes obtienen mejores resultados y las áreas que requieren capacitación. Por qué es importante Permite analizar el rendimiento por empleado, identificar oportunidades de capacitación y detectar buenas prácticas entre el personal de ventas. Dónde obtenerlo Está vinculado al rol de parte «Owner» o «Employee Responsible» del objeto de negocio Opportunity o Lead en SAP Sales Cloud. Ejemplos John SmithMaria GarciaChen Wei
	¿Se ha retrabajado? IsReworked	Un indicador que señala si una actividad o un caso ha sido objeto de retrabajo.
Descripción Este indicador booleano se establece en true si se detecta un bucle de retrabajo en el proceso, por ejemplo, cuando se modifica un pedido de venta después de su creación inicial o se revisa una cotización varias veces. Se deriva del análisis de la secuencia de actividades. Este atributo calculado es esencial para cuantificar las ineficiencias del proceso. Es compatible directamente con el Dashboard «Frecuencia de retrabajo de pedidos de venta» y el KPI «Tasa de retrabajo de pedidos de venta», ya que facilita el filtrado y el recuento de casos de retrabajo sin necesidad de realizar coincidencias de patrones complejas en la herramienta de análisis. Por qué es importante Cuantifica directamente la ineficiencia del proceso al marcar los casos con bucles de retrabajo y simplificar el análisis de su frecuencia y sus causas. Dónde obtenerlo Este atributo no existe en el sistema de origen. Se calcula durante la transformación de datos mediante la detección de secuencias repetidas de actividades, por ejemplo, «Pedido de venta creado» seguido de «Pedido de venta retrabajado». Ejemplos truefalse
	Condiciones de pago PaymentTerms	Las condiciones de pago acordadas, como «Net 30» o «Net 60».
Descripción Las condiciones de pago definen los términos en los que se espera que un cliente pague los bienes o servicios. Se establecen durante la fase de pedido de venta o contratación y determinan la fecha de vencimiento de la factura. Este atributo es una dimensión clave para el Dashboard «Tiempo de ciclo de cobro de pagos». Al segmentar por condiciones de pago, una empresa puede evaluar si los clientes cumplen los plazos acordados e identificar qué condiciones se asocian a ciclos de pago más largos o más cortos. Por qué es importante Aporta contexto al análisis del cobro de pagos y ayuda a determinar si los retrasos se deben al comportamiento del cliente o a condiciones de pago flexibles. Dónde obtenerlo Se encuentra en los datos maestros de Sales Order o Customer en SAP Sales Cloud. Ejemplos Pago a 30 díasPago a 60 díasPago contra recepción
	Método de envío ShippingMethod	El método utilizado para entregar el producto físico al cliente.
Descripción Este atributo especifica el método logístico o de entrega de un pedido, como «Envío terrestre», «Transporte aéreo» o «Entrega digital». Es relevante para los procesos que incluyen bienes físicos. En el Dashboard «Eficiencia del cumplimiento de pedidos», este atributo ayuda a analizar si los distintos métodos de envío se relacionan con diferentes tiempos de cumplimiento. Puede revelar ineficiencias en determinados canales logísticos o ayudar a establecer expectativas más precisas para los clientes. Por qué es importante Ayuda a diagnosticar cuellos de botella en la parte del proceso dedicada al cumplimiento de pedidos, al segmentar el rendimiento de las entregas por canal logístico. Dónde obtenerlo Normalmente se encuentra en el nivel de posición o de cabecera del objeto de negocio Sales Order en SAP Sales Cloud. Ejemplos Transporte terrestreEntrega aérea al día siguienteDescarga digitalTransporte de mercancías
	Nombre del cliente CustomerName	El nombre de la empresa o persona asociada a la oportunidad de venta.
Descripción Este atributo identifica al cliente potencial del negocio. Vincula el proceso de ventas con una cuenta específica del sistema. El análisis por cliente permite adoptar una perspectiva centrada en el cliente sobre el proceso de ventas. Puede ayudar a identificar qué clientes tienen los ciclos de ventas más largos o requieren más retrabajo, y es esencial para KPI como el «Tiempo de ciclo de cobro de pagos» segmentado por cliente. Por qué es importante Permite realizar análisis centrados en el cliente para identificar patrones en los ciclos de ventas o en el comportamiento de pago de cuentas específicas. Dónde obtenerlo Está vinculado al rol de parte «Account» o «Prospect» del objeto de negocio Opportunity en SAP Sales Cloud. Ejemplos Global Tech Inc.Innovate Solutions Ltd.Dynamic Corp
	Organización de ventas SalesOrganization	La unidad organizativa responsable de la venta.
Descripción La organización de ventas representa una unidad, división o equipo específico de la empresa responsable de una transacción de venta. Es un elemento clave de la estructura empresarial en SAP. Este atributo permite segmentar el análisis por distintas áreas de la empresa. Puede utilizarse para comparar el rendimiento del proceso, las tasas de éxito y los tiempos de ciclo entre diferentes unidades de negocio o divisiones comerciales, proporcionando una visión organizativa de alto nivel sobre la eficiencia. Por qué es importante Permite comparar el rendimiento y analizar los procesos entre distintas unidades de negocio o divisiones de la empresa. Dónde obtenerlo Es un campo clave de asignación organizativa en Opportunity o Sales Order en SAP Sales Cloud. Ejemplos US01DE01Ventas corporativas Norte
	Región Region	La región geográfica en la que se encuentra el cliente o el equipo de ventas.
Descripción La región representa el área geográfica asignada a la oportunidad de venta, normalmente según la ubicación del cliente o la estructura de la organización comercial. Puede ser un país, un estado o un territorio de ventas definido a medida. Es un atributo clave para la segmentación. Se utiliza directamente en el Dashboard «Rendimiento de la tasa de éxito de oportunidades» para comparar el rendimiento entre distintas regiones. Esto ayuda a identificar diferencias regionales en la eficiencia del proceso, el éxito en el mercado y las estrategias de ventas. Por qué es importante Permite analizar geográficamente el rendimiento de ventas y destacar las variaciones regionales en las tasas de éxito, los tiempos de ciclo y la ejecución del proceso. Dónde obtenerlo A menudo se deriva de la dirección del cliente o de la organización de ventas asignada a la oportunidad en SAP Sales Cloud. Ejemplos NorteaméricaEMEAAPACLATAM
	Sistema de origen SourceSystem	Identifica el sistema del que proceden los datos.
Descripción Este atributo especifica la aplicación de origen en la que se generaron los datos del evento. Para este proceso, normalmente será «SAP Sales Cloud», aunque también puede incluir otros sistemas integrados, como una plataforma de automatización de marketing para la captación de leads. En un entorno con varios sistemas, este atributo es fundamental para comprender el linaje de los datos y solucionar problemas de integración. Garantiza que el análisis se base en una comprensión clara del origen de cada dato. Por qué es importante Ayuda a diferenciar el origen de los datos en entornos integrados y garantiza que el linaje y el contexto de los datos sean claros durante el análisis. Dónde obtenerlo Normalmente es un valor estático que se añade durante el proceso de extracción de datos para etiquetar el origen de los registros. Ejemplos SAP Sales CloudSAP C4CSSC_PROD_100
	Última actualización de datos LastDataUpdate	La marca de tiempo en la que se extrajeron o actualizaron por última vez los datos del sistema de origen.
Descripción Este atributo indica la última vez que se actualizaron los datos del registro de eventos. Proporciona contexto sobre la actualidad de los datos analizados, algo importante para comprender la relevancia de los resultados. En cualquier análisis de procesos, conocer la antigüedad de los datos es fundamental. Ayuda a las partes interesadas a determinar si los insights reflejan las operaciones actuales o un periodo anterior, lo que influye en la toma de decisiones basada en el análisis. Por qué es importante Proporciona un contexto esencial sobre la actualidad de los datos y garantiza que el análisis y las decisiones se basen en información actualizada. Dónde obtenerlo Es una marca de tiempo de metadatos que se añade durante el proceso de extracción y transformación de datos (ETL). Ejemplos 2024-07-20T02:00:00Z2024-07-21T02:00:00Z

Obligatorio Recomendado Opcional

Actividades de Lead to Cash

Estos son los pasos clave del proceso y los hitos que debe registrar en su registro de eventos para descubrir y analizar con precisión su proceso Lead to Cash.

7 Recomendado 8 Opcional

	Actividad	Descripción
	Cotización enviada al cliente	Esta actividad representa el momento en que una cotización formal se envía oficialmente al cliente para su revisión. Normalmente se infiere a partir de un cambio de estado en el objeto Sales Quote, por ejemplo, de «In Preparation» a «Sent» o «Proposed».
Por qué es importante Este es un hito clave que inicia el plazo de negociación y toma de decisiones del cliente. Analizar el tiempo entre este evento y la aceptación de la cotización es fundamental para comprender la velocidad del acuerdo y los cuellos de botella de la negociación. Dónde obtenerlo Se infiere del historial de cambios de estado del objeto de negocio Sales Quote. Busque la marca de tiempo en la que el estado se actualiza a un valor que indique que se envió. Recopilar Identifique la marca de tiempo del cambio de estado a «Sent» en el objeto Sales Quote. Tipo de evento inferred
	Oportunidad cerrada como ganada	Esta actividad es el estado final de una oportunidad exitosa, después de completar todas las actividades posteriores, como la creación y el cumplimiento del pedido. Se captura cuando un usuario cambia el estado de Opportunity a un estado final «Closed» con el motivo «Won».
Por qué es importante Este evento sirve como punto final exitoso para el análisis de process mining y permite calcular la duración del ciclo de ventas de principio a fin para todos los acuerdos ganados. Proporciona una conclusión del proceso clara y definitiva. Dónde obtenerlo Se infiere del historial de cambios de estado del objeto Opportunity, específicamente de la marca de tiempo en la que el estado se actualiza a «Closed» y el motivo es «Won». Recopilar Identifique la marca de tiempo del cambio de estado a «Closed» con el código de motivo «Won». Tipo de evento inferred
	Oportunidad cerrada como perdida	Esta actividad marca el final definitivo de una oportunidad no exitosa, en la que el acuerdo se perdió frente a un competidor o el cliente decidió no comprar. Se captura cuando un usuario cambia el estado de Opportunity a «Lost» o «Closed Lost».
Por qué es importante Analizar cuándo y por qué se pierden las oportunidades es fundamental para mejorar la estrategia de ventas. Este punto final de fracaso permite analizar los acuerdos perdidos, como la etapa media en la que se abandonan o los motivos más frecuentes de pérdida. Dónde obtenerlo Se infiere del historial de cambios de estado del objeto de negocio Opportunity. Es la marca de tiempo en la que el estado se actualiza a «Lost» o «Closed Lost». Recopilar Identifique la marca de tiempo del cambio de estado a «Lost» en el objeto Opportunity. Tipo de evento inferred
	Oportunidad creada	Este es el inicio oficial de la oportunidad de venta y marca la conversión de un lead calificado en una iniciativa de ventas concreta. El sistema captura explícitamente este evento al crear el objeto de negocio Opportunity, que a menudo conserva los datos del lead original.
Por qué es importante Como punto de partida principal para analizar el ciclo de ventas, esta actividad es fundamental. Permite medir la duración del ciclo de ventas, las tasas de éxito de las oportunidades y el rendimiento del equipo de ventas desde el momento en que un acuerdo se vuelve tangible. Dónde obtenerlo Este evento corresponde a la marca de tiempo de creación del objeto de negocio Opportunity en SAP Sales Cloud. Recopilar Utilice la fecha y hora de creación del registro Opportunity. Tipo de evento explicit
	Oportunidad ganada	Esta actividad indica que el acuerdo se ha cerrado con éxito y que la organización ha conseguido el negocio. Se captura cuando un usuario cambia el estado de Opportunity a «Won», una acción estándar y explícita del sistema.
Por qué es importante Es un hito crucial para medir las tasas de éxito y el rendimiento de ventas. A menudo activa procesos posteriores, como la creación y el cumplimiento del pedido, por lo que constituye un punto de transición clave en el ciclo Lead to Cash. Dónde obtenerlo Se infiere del historial de cambios de estado del objeto de negocio Opportunity. Es la marca de tiempo en la que el estado se actualiza a «Won». Recopilar Identifique la marca de tiempo del cambio de estado a «Won» en el objeto Opportunity. Tipo de evento inferred
	Pago recibido	Esta actividad confirma que el pago del cliente se ha recibido y procesado, con lo que se completa la transacción financiera. Esta información casi siempre procede de un sistema financiero externo o de un ERP que actualiza el estado de la factura o del pedido en SAP Sales Cloud.
Por qué es importante Este es el paso final de realización del valor en el proceso Lead to Cash. Medir el «Payment Collection Cycle Time» desde la factura hasta el pago es un KPI clave para gestionar el flujo de caja y evaluar el rendimiento de las cuentas por cobrar. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de un cambio de estado del objeto Invoice o Sales Order a «Paid» o «Cleared». Estos datos proceden de un sistema financiero externo. Recopilar Identifique la marca de tiempo en la que el estado de Invoice cambia a «Paid» o «Cleared». Tipo de evento inferred
	Pedido de venta creado	Esta actividad marca la creación de un pedido de venta formal, el documento interno oficial que inicia el cumplimiento y la facturación. Se registra explícitamente cuando un usuario crea un objeto Sales Order y lo vincula con la oportunidad principal.
Por qué es importante Este es un punto de transferencia crítico entre ventas y operaciones. Analizar el tiempo desde «Opportunity Won» hasta «Sales Order Created» puede revelar retrasos internos, mientras que hacer un seguimiento del retrabajo posterior a este punto pone de manifiesto problemas de calidad de datos. Dónde obtenerlo Este evento corresponde a la marca de tiempo de creación del objeto de negocio Sales Order asociado a Opportunity. Recopilar Utilice la fecha y hora de creación del registro Sales Order asociado. Tipo de evento explicit
	Cotización aceptada por el cliente	Indica que el cliente ha aceptado formal o informalmente las condiciones de la cotización. Normalmente se captura mediante una actualización manual del estado en el objeto Sales Quote o Opportunity por parte del representante de ventas.
Por qué es importante Es una señal clara de intención de compra y un hito crítico antes de finalizar el contrato o crear el pedido. Ayuda a medir la eficacia de las propuestas y la duración del ciclo de decisión del cliente. Dónde obtenerlo Se infiere a partir de un cambio de estado del objeto Sales Quote a «Accepted» o de un cambio de estado similar en el objeto Opportunity vinculado. Recopilar Identifique la marca de tiempo en la que el estado de Sales Quote cambia a «Accepted». Tipo de evento inferred
	Cotización creada	Marca la creación de un documento formal de cotización de ventas vinculado a la oportunidad. Es un paso interno previo al envío de la cotización al cliente y se captura explícitamente cuando un usuario genera un nuevo registro Quote.
Por qué es importante Esta actividad separa el tiempo de preparación interna del tiempo durante el cual el cliente dispone de la cotización. Ayuda a analizar la eficiencia del proceso de generación de cotizaciones y cuánto tardan los representantes de ventas en preparar los precios. Dónde obtenerlo Este evento corresponde a la marca de tiempo de creación del objeto de negocio Sales Quote asociado a Opportunity. Recopilar Utilice la fecha y hora de creación del registro Sales Quote asociado. Tipo de evento explicit
	Factura generada	Representa la creación de la factura del cliente e inicia la etapa financiera final del proceso. Este evento puede capturarse a partir de la creación de un objeto Invoice en SAP Sales Cloud o, más habitualmente, desde un sistema de facturación integrado.
Por qué es importante Esta actividad activa el ciclo de cobro. Los retrasos en la generación de facturas afectan directamente al flujo de caja, por lo que supervisar el tiempo desde el cumplimiento hasta la facturación es fundamental para la salud financiera. Dónde obtenerlo Puede corresponder a la marca de tiempo de creación de un objeto de negocio Invoice vinculado a Sales Order o a una actualización procedente de un ERP externo. La fuente depende del entorno de sistemas. Recopilar Utilice la fecha de creación del registro Invoice o una entrada del registro de actividades de un ERP integrado. Tipo de evento explicit
	Lead calificado	Representa el momento en que un lead ha sido evaluado y cumple los criterios para considerarse un prospecto de ventas viable. Normalmente se captura cuando un usuario cambia manualmente el estado del Lead a «Qualified» o a un estado similar, lo que indica que está listo para convertirse.
Por qué es importante Esta actividad separa los leads sin procesar de los prospectos serios y permite analizar la eficiencia del proceso de calificación. Ayuda a determinar la calidad de los leads procedentes de distintas fuentes e identificar cuellos de botella entre la captación del lead y la venta activa. Dónde obtenerlo Se infiere del historial de cambios de estado del objeto de negocio Lead. Busque una marca de tiempo en la que el campo de estado se actualice a «Qualified». Recopilar Identifique la marca de tiempo del cambio de estado a «Qualified» en el objeto Lead. Tipo de evento inferred
	Lead captado	Esta actividad marca la creación inicial de un registro de lead en SAP Sales Cloud. Representa el primer contacto o interés de un cliente potencial y normalmente se captura automáticamente desde un formulario web, una importación de listas o una entrada manual de un usuario.
Por qué es importante Hacer un seguimiento de este evento es fundamental para analizar la eficacia de las distintas fuentes de leads y medir el volumen general de generación de leads. Sirve como punto de partida para calcular las tasas de conversión de leads y comprender la parte superior del embudo de ventas. Dónde obtenerlo Este evento se captura a partir de la marca de tiempo de creación del objeto de negocio Lead. La fuente del lead suele estar disponible como un atributo en el mismo objeto. Recopilar Utilice la fecha y hora de creación del registro Lead. Tipo de evento explicit
	Pedido cumplido	Esta actividad indica que los productos se han enviado o que los servicios se han prestado al cliente. A menudo se captura mediante una integración con un sistema ERP o logístico que actualiza el estado de Sales Order en SAP Sales Cloud.
Por qué es importante Marca la finalización de la parte de entrega del proceso. Medir el tiempo desde «Sales Order Created» hasta «Order Fulfilled» es esencial para supervisar la eficiencia del cumplimiento de pedidos y su impacto en la satisfacción del cliente. Dónde obtenerlo Normalmente se infiere a partir de un cambio de estado en el objeto Sales Order, como «Fulfilled» o «Shipped». Este estado suele actualizarse mediante una integración con un sistema externo. Recopilar Identifique la marca de tiempo del cambio de estado de Sales Order a «Fulfilled» o «Delivered». Tipo de evento inferred
	Pedido de venta retrabajado	Representa una modificación o corrección de un pedido de venta después de haber sido enviado. Este evento se infiere al detectar ciclos en el estado del pedido de venta, como el paso de «Submitted» de vuelta a «In Process» o «Pending Revision».
Por qué es importante Identificar el retrabajo es fundamental para descubrir ineficiencias del proceso, errores de entrada de datos y brechas de comunicación entre ventas y operaciones. Una frecuencia elevada de retrabajo indica problemas de calidad que provocan retrasos y aumentan los costos. Dónde obtenerlo Se infiere del historial de cambios de estado del objeto Sales Order. Requiere analizar la secuencia de cambios de estado para identificar retrocesos o ciclos. Recopilar Detecte las transiciones de estado que representen un ciclo, por ejemplo, de «Submitted» a «In Process». Tipo de evento inferred
	Solución propuesta	Esta actividad indica que se ha presentado al cliente una posible solución o configuración de producto. Normalmente se infiere a partir de un cambio de etapa o estado en el objeto Opportunity, como el paso a una etapa «Proposal» o «Solution Design».
Por qué es importante Analizar el tiempo empleado en esta etapa y la transición a la fase de cotización ayuda a identificar cuellos de botella en el proceso de diseño de la solución. Proporciona información sobre cuánto se tarda en pasar del contacto inicial a una propuesta concreta. Dónde obtenerlo Se infiere del registro de cambios o del historial de estados del objeto Opportunity, específicamente cuando la etapa de ventas se actualiza a un valor como «Solution Proposed» o «Value Proposition». Recopilar Identifique la marca de tiempo en la que el campo de etapa de ventas de Opportunity cambia para reflejar una propuesta. Tipo de evento inferred

Recomendado Opcional

Guías de extracción

Cómo obtener sus datos de SAP Sales Cloud

Pasos

Requisitos previos: Asegúrese de tener un usuario en SAP Sales Cloud con acceso al centro de trabajo Analítica, específicamente con permisos para crear y editar fuentes de datos e informes.
Crear una fuente de datos combinada: Acceda a la vista Diseñar fuentes de datos dentro del centro de trabajo Analítica empresarial. Cree una nueva fuente de datos combinada. Una las siguientes fuentes de datos estándar mediante una combinación externa izquierda para garantizar que se incluyan todas las oportunidades: Información de clientes potenciales -> Cabecera y posición de oportunidad -> Cabecera y posición de oferta de ventas -> Cabecera y posición de pedido de ventas. La condición de unión normalmente debe basarse en el ID de oportunidad o en los ID de los documentos sucesores.
Crear un informe personalizado: Acceda a la vista Diseñar informes. Cree un informe nuevo basado en la fuente de datos combinada creada en el paso anterior. Añada todas las características y cifras clave necesarias a la vista del informe, incluidos los identificadores (ID de cliente potencial, ID de oportunidad), todos los campos de estado relevantes y todos los campos de marca de tiempo (fecha de creación, fechas de cambio de estado, etc.). Incluya también los atributos necesarios, como representante de ventas, origen del cliente potencial e importe del pedido.
Exponer el informe como servicio OData: En la vista Diseñar informes, seleccione el informe recién creado. En la configuración del informe, busque la opción para exponerlo como una consulta OData. A menudo aparece como una casilla denominada Habilitar para OData. Guarde los cambios. El sistema generará una URL de OData única para este informe.
Identificar la URL de OData: Acceda a la vista Servicios OData del centro de trabajo Administrador. Busque su informe personalizado en la lista y copie la URL del servicio. La necesitará para el script de Python.
Configurar el entorno de Python: Asegúrese de tener Python instalado junto con las bibliotecas requests y pandas. Puede instalarlas mediante pip: pip install requests pandas.
Configurar el script de Python: Copie el script de Python proporcionado. Sustituya los valores de marcador de posición de C4C_TENANT_URL, OData_SERVICE_PATH, USERNAME y PASSWORD por sus credenciales específicas de SAP Sales Cloud y la URL de OData del paso anterior.
Ejecutar el script de extracción: Ejecute el script de Python. El script se autenticará en la API de OData, obtendrá los datos por páginas para gestionar grandes volúmenes y los cargará en un DataFrame de pandas.
Transformar los datos: El script transforma automáticamente los datos en formato ancho (una fila por oportunidad) en un registro de eventos en formato largo. Recorre cada actividad posible y comprueba si tiene una marca de tiempo válida. Si existe una marca de tiempo, crea el registro de evento correspondiente con el ActivityName correcto.
Exportar el registro de eventos: Cuando finalice el script, guardará el registro de eventos final como archivo lead_to_cash_event_log.csv en el mismo directorio. Este archivo está preparado para cargarse directamente en una herramienta de Process Mining.

Configuración

Configuración de la fuente de datos: El núcleo de este método es una fuente de datos combinada en SAP Sales Cloud Analytics. Es fundamental utilizar Left Outer Joins partiendo del objeto Opportunity para garantizar que se capturen las oportunidades que no dan lugar a cotizaciones o pedidos.
Características del informe: El informe personalizado debe incluir todos los campos de fecha y hora correspondientes a las actividades deseadas. Esto incluye las marcas de tiempo de creación de leads, oportunidades, cotizaciones y pedidos, así como las marcas de tiempo de los cambios de estado.
Filtrado de la API OData: Para gestionar el rendimiento y el volumen de datos, utilice el parámetro $filter en la URL OData dentro del script de Python. Se recomienda encarecidamente filtrar por un intervalo de fechas, por ejemplo, OpportunityCreationDate. Un intervalo habitual para el análisis inicial es de 6 a 12 meses.
Paginación: El script proporcionado gestiona la paginación de OData mediante los parámetros $top y $skip. Esto es esencial para extraer grandes conjuntos de datos sin que se agote el tiempo de espera de la conexión con la API.
Requisitos previos: Este método requiere un usuario de Analytics específico con permisos para acceder a la API OData y a las fuentes de datos subyacentes de leads, oportunidades, cotizaciones y pedidos.

a Consulta de ejemplo python

import requests
import pandas as pd
import numpy as np

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration Placeholders ---
C4C_TENANT_URL = class="hl-string">"[Your SAP Sales Cloud Tenant URL, e.g., my123456.crm.ondemand.com]"
class=class="hl-string">"hl-comment"># The service path comes from the OData Services view for your custom report
ODATA_SERVICE_PATH = class="hl-string">"/sap/c4c/odata/analytics/ds/CUST_REPORT_ID.svc"
USERNAME = class="hl-string">"[Your_Username]"
PASSWORD = class="hl-string">"[Your_Password]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- OData Service Details ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># The entity set is usually the report ID followed by class="hl-string">'ResultSet'
ENTITY_SET = class="hl-string">"CUST_REPORT_IDResultSet"
BASE_API_URL = fclass="hl-string">"https://{C4C_TENANT_URL}{ODATA_SERVICE_PATH}/{ENTITY_SET}"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Data Extraction ---
def get_odata_data(api_url, username, password):
    records = []
    page_size = 1000
    skip = 0
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># It is highly recommended to add a date filter for performance
    class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., class="hl-string">"$filter=OpportunityCreationDate ge datetime'2023-01-01T00:00:00'"
    odata_params = {
        class="hl-string">"$format": class="hl-string">"json",
        class="hl-string">"$top": page_size,
        class="hl-string">"$skip": skip,
        class="hl-string">"$inlinecount": class="hl-string">"allpages"
        class=class="hl-string">"hl-comment"># class="hl-string">"$filter": class="hl-string">"[Your OData Filter String]"
    }

    print(class="hl-string">"Starting data extraction from SAP Sales Cloud...")
    while True:
        odata_params[class="hl-string">'$skip'] = skip
        response = requests.get(api_url, auth=(username, password), params=odata_params)
        
        if response.status_code != 200:
            print(fclass="hl-string">"Error: Failed to fetch data. Status code: {response.status_code}")
            print(response.text)
            break

        data = response.json()[class="hl-string">'d']
        if class="hl-string">'results' in data and data[class="hl-string">'results']:
            records.extend(data[class="hl-string">'results'])
            count = len(data[class="hl-string">'results'])
            print(fclass="hl-string">"Fetched {len(records)} records...")
            if count < page_size:
                break
            skip += page_size
        else:
            break
            
    print(class="hl-string">"Extraction complete.")
    return pd.DataFrame(records)

source_df = get_odata_data(BASE_API_URL, USERNAME, PASSWORD)

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Data Transformation ---
if not source_df.empty:
    print(class="hl-string">"Starting data transformation into event log format...")
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Rename columns for clarity (adjust these based on your report's field names)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># These are example API field names from the OData service.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># You MUST inspect your OData metadata to get the correct field names.
    column_mapping = {
        class="hl-string">'C_OpportunityId': class="hl-string">'SalesOpportunityId',
        class="hl-string">'LeadCreationDateTime': class="hl-string">'LeadCaptured_Time',
        class="hl-string">'LeadConversionDateTime': class="hl-string">'LeadQualified_Time',
        class="hl-string">'OpportunityCreationDateTime': class="hl-string">'OpportunityCreated_Time',
        class="hl-string">'OpportunityProposalStageDateTime': class="hl-string">'SolutionProposed_Time',
        class="hl-string">'QuoteCreationDateTime': class="hl-string">'QuoteCreated_Time',
        class="hl-string">'QuoteSentToCustomerDateTime': class="hl-string">'QuoteSentToCustomer_Time',
        class="hl-string">'QuoteAcceptedDateTime': class="hl-string">'QuoteAccepted_Time',
        class="hl-string">'OpportunityWonDateTime': class="hl-string">'OpportunityWon_Time',
        class="hl-string">'SalesOrderCreationDateTime': class="hl-string">'SalesOrderCreated_Time',
        class="hl-string">'SalesOrderReworkedDateTime': class="hl-string">'SalesOrderReworked_Time',
        class="hl-string">'SalesOrderFulfilledDateTime': class="hl-string">'OrderFulfilled_Time',
        class="hl-string">'InvoiceGeneratedDateTime': class="hl-string">'InvoiceGenerated_Time',
        class="hl-string">'PaymentReceivedDateTime': class="hl-string">'PaymentReceived_Time',
        class="hl-string">'OpportunityClosedWonDateTime': class="hl-string">'OpportunityClosedWon_Time',
        class="hl-string">'OpportunityClosedLostDateTime': class="hl-string">'OpportunityClosedLost_Time',
        class="hl-string">'SalesRepresentativeName': class="hl-string">'SalesRepresentative',
        class="hl-string">'LeadSourceName': class="hl-string">'LeadSource',
        class="hl-string">'OpportunityStatusName': class="hl-string">'OpportunityStatus',
        class="hl-string">'SalesOrderAmountValue': class="hl-string">'SalesOrderAmount',
        class="hl-string">'ProductCategoryName': class="hl-string">'ProductCategory',
        class="hl-string">'QuoteDiscountPercentage': class="hl-string">'DiscountPercentage'
    }
    source_df.rename(columns=column_mapping, inplace=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Convert date strings to datetime objects, coercing errors to NaT (Not a Time)
    date_cols = [col for col in source_df.columns if class="hl-string">'_Time' in col]
    for col in date_cols:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># OData date format is /Date(timestamp)/. We need to extract the timestamp.
        source_df[col] = source_df[col].str.extract(rclass="hl-string">'\/Date\((\d+)\)\/').astype(float)
        source_df[col] = pd.to_datetime(source_df[col], unit=class="hl-string">'ms', errors=class="hl-string">'coerce')

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Define the activities and their corresponding timestamp columns
    activity_mapping = {
        class="hl-string">'Lead Captured': class="hl-string">'LeadCaptured_Time',
        class="hl-string">'Lead Qualified': class="hl-string">'LeadQualified_Time',
        class="hl-string">'Opportunity Created': class="hl-string">'OpportunityCreated_Time',
        class="hl-string">'Solution Proposed': class="hl-string">'SolutionProposed_Time',
        class="hl-string">'Quote Created': class="hl-string">'QuoteCreated_Time',
        class="hl-string">'Quote Sent to Customer': class="hl-string">'QuoteSentToCustomer_Time',
        class="hl-string">'Quote Accepted by Customer': class="hl-string">'QuoteAccepted_Time',
        class="hl-string">'Opportunity Won': class="hl-string">'OpportunityWon_Time',
        class="hl-string">'Sales Order Created': class="hl-string">'SalesOrderCreated_Time',
        class="hl-string">'Sales Order Reworked': class="hl-string">'SalesOrderReworked_Time',
        class="hl-string">'Order Fulfilled': class="hl-string">'OrderFulfilled_Time',
        class="hl-string">'Invoice Generated': class="hl-string">'InvoiceGenerated_Time',
        class="hl-string">'Payment Received': class="hl-string">'PaymentReceived_Time',
        class="hl-string">'Opportunity Closed Won': class="hl-string">'OpportunityClosedWon_Time',
        class="hl-string">'Opportunity Closed Lost': class="hl-string">'OpportunityClosedLost_Time'
    }

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Unpivot the DataFrame into an event log format
    event_log_df = pd.DataFrame()
    for activity, time_col in activity_mapping.items():
        if time_col in source_df.columns:
            temp_df = source_df[[class="hl-string">'SalesOpportunityId'] + [col for col in column_mapping.values() if col in source_df.columns]].copy()
            temp_df = temp_df.dropna(subset=[time_col])
            if not temp_df.empty:
                temp_df[class="hl-string">'ActivityName'] = activity
                temp_df.rename(columns={time_col: class="hl-string">'EventTime'}, inplace=True)
                event_log_df = pd.concat([event_log_df, temp_df])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Select and order final columns
    required_cols = [class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime']
    recommended_cols = [class="hl-string">'SalesRepresentative', class="hl-string">'LeadSource', class="hl-string">'OpportunityStatus', class="hl-string">'SalesOrderAmount', class="hl-string">'ProductCategory', class="hl-string">'DiscountPercentage']
    final_cols = required_cols + [col for col in recommended_cols if col in event_log_df.columns]
    
    event_log_df = event_log_df[final_cols]
    event_log_df.sort_values(by=[class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'EventTime'], inplace=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Export to CSV ---
    event_log_df.to_csv(class="hl-string">'lead_to_cash_event_log.csv', index=False)
    print(class="hl-string">"Event log saved to 'lead_to_cash_event_log.csv'.")
else:
    print(class="hl-string">"No data extracted. Skipping transformation and export.")

Pasos

Confirme que el acceso OData estándar de SAP Sales Cloud esté habilitado para los objetos empresariales pertinentes y que el usuario de integración tenga autorización de lectura para Opportunity, Lead, Sales Quote, Sales Order, Invoice y los datos de pago o cumplimiento cuando esos objetos estén disponibles en su tenant. Utilice las herramientas de administración e integración de SAP Sales Cloud disponibles en su sistema. Las rutas exactas de los menús y los nombres de los servicios de los objetos varían según el tenant, por lo que debe configurar la conexión según su sistema.
Identifique los nombres publicados de los servicios OData estándar, los conjuntos de entidades, los campos clave, las propiedades de navegación, los campos de estado, las marcas de tiempo de cambio, los campos de propietario, los campos de origen, los campos de importe, los campos de producto y los campos de relación de los objetos empresariales necesarios. No dé por hecho que un objeto o una propiedad están expuestos. Registre los metadatos confirmados del documento de metadatos del servicio disponible en la URL del servicio OData configurado.
Configure la URL de conexión, las credenciales o los ajustes de OAuth, el intervalo de fechas, el tamaño de página y los filtros específicos de la empresa en el script de Python. Utilice inicialmente un intervalo de tres a seis meses y amplíelo después de validar el rendimiento y la integridad de los datos.
Extraiga los registros de Opportunity y Lead mediante sus conjuntos de entidades OData estándar confirmados. Extraiga los registros de Sales Quote y Sales Order mediante sus conjuntos de entidades confirmados. Extraiga los registros de facturas, cumplimiento y pagos únicamente cuando los objetos OData estándar y las relaciones correspondientes estén expuestos en SAP Sales Cloud. Si estos registros se mantienen en un sistema ERP o financiero integrado, obtenga el flujo OData equivalente aprobado de ese sistema y asigne sus identificadores a Opportunity.
Recupere todas las páginas de cada solicitud OData siguiendo el enlace a la página siguiente del servicio o aplicando el mecanismo de paginación compatible. Aplique filtros de fecha y empresa en el servidor cuando sea posible. Almacene las respuestas sin procesar antes de transformarlas para poder auditar los recuentos y las asignaciones.
Normalice las marcas de tiempo a una sola zona horaria, preferiblemente UTC, y convierta los valores de fecha o fecha y hora de SAP a una representación ISO 8601 coherente. Normalice los valores de estado eliminando espacios en blanco y aplicando comparaciones que no distingan entre mayúsculas y minúsculas. Conserve los valores de estado originales en el conjunto de datos de auditoría siempre que sea posible.
Cree una fila de evento para cada actividad necesaria. Utilice la hora de creación de Lead para Lead Captured; la marca de tiempo en la que Lead alcanza Qualified para Lead Qualified; la hora de creación de Opportunity para Opportunity Created; la marca de tiempo en la que Opportunity alcanza la etapa configurada de propuesta o solución para Solution Proposed; la hora de creación de Sales Quote para Quote Created; la marca de tiempo en la que la cotización alcanza Sent o Proposed para Quote Sent to Customer; la marca de tiempo en la que la cotización o Opportunity registra la aceptación del cliente para Quote Accepted by Customer; la marca de tiempo en la que Opportunity alcanza Won para Opportunity Won; la hora de creación de Sales Order para Sales Order Created; una transición detectada de Submitted a In Process o Pending Revision para Sales Order Reworked; la hora de finalización del cumplimiento o envío para Order Fulfilled; la hora de creación de la factura para Invoice Generated; la hora de recepción o compensación del pago para Payment Received; el estado final Closed con motivo Won para Opportunity Closed Won; y el estado final Lost o Closed Lost para Opportunity Closed Lost.
Relacione externamente los eventos mediante SalesOpportunityId. Utilice los campos de relación confirmados entre los registros de Lead, Opportunity, Sales Quote, Sales Order, Invoice, cumplimiento y pagos. Cuando no exista una relación directa, utilice una referencia cruzada aprobada y mantenida por la integración o el proceso empresarial. No infiera una relación únicamente a partir de descripciones o importes coincidentes.
Complete los atributos recomendados en cada evento cuando la relación con el origen los ponga a disposición. Transfiera SalesRepresentative, LeadSource, OpportunityStatus, SalesOrderAmount, ProductCategory y DiscountPercentage desde el registro de origen correspondiente, y conserve los valores nulos cuando el origen no proporcione un valor fiable.
Ordene el registro de eventos final por SalesOpportunityId y EventTime. Elimine únicamente las filas duplicadas exactas creadas por páginas de API repetidas o reintentos. No agrupe transiciones de estado ni eventos distintos que compartan la misma marca de tiempo, salvo que la regla empresarial lo permita explícitamente.
Valide que estén presentes los 15 nombres de actividad, que los campos obligatorios no estén vacíos, que las marcas de tiempo se encuentren dentro del intervalo solicitado o estén documentadas explícitamente como eventos históricos relacionados, y que las relaciones no generen una duplicación inesperada de casos. Exporte un archivo CSV UTF-8 u otro formato de registro de eventos compatible con ProcessMind, con los nombres exactos de columna SalesOpportunityId, ActivityName y EventTime, además de los atributos recomendados cuando estén disponibles. Cargue el archivo resultante en ProcessMind sin esperar que la plataforma derive los eventos que falten.

Configuración

Configuración del servicio OData: Utilice únicamente los servicios OData estándar de SAP Sales Cloud y los conjuntos de entidades confirmados en los metadatos del servicio de su tenant. Los nombres de los servicios, las entidades, las propiedades y las rutas de navegación deben configurarse según su sistema.
Conexión y autorización: Configure la URL aprobada de SAP Sales Cloud, el método de autenticación, las credenciales del cliente, los ámbitos y las autorizaciones de lectura. El acceso a datos de ERP, logística, facturación o pagos externos requiere una autorización independiente cuando esos eventos no estén expuestos por SAP Sales Cloud.
Intervalo de fechas: Comience con tres a seis meses. Incluya un pequeño periodo retrospectivo cuando las marcas de tiempo de creación y estado puedan preceder a la ventana de proceso seleccionada. Documente si el filtro utiliza la hora de creación, la hora de última modificación, la hora de transición de estado u otra marca de tiempo confirmada.
Clave de caso obligatoria: Asigne cada evento a SalesOpportunityId. No genere un evento sin una relación fiable con Opportunity, salvo que el registro pueda resolverse mediante una referencia cruzada aprobada.
Asignación de estados: Configure asignaciones exactas y específicas del tenant para Qualified, las etapas de propuesta o solución, Sent, Proposed, accepted, Won, Closed, Lost, Closed Lost, Submitted, In Process, Pending Revision, la finalización del cumplimiento, la creación de facturas y la recepción de pagos. Las etiquetas de estado pueden variar según la configuración y el idioma.
Filtros: Aplique filtros confirmados de empresa, unidad organizativa, tipo de documento, área de ventas, estado y fecha únicamente cuando esos campos estén expuestos y se comprenda su significado empresarial. No dé por hecho que Company Code y Document Type existen en todos los objetos de SAP Sales Cloud.
Paginación y limitación de solicitudes: Utilice el tamaño de página y el mecanismo de página siguiente compatibles con el servicio OData. Añada gestión de reintentos para errores HTTP transitorios, respete los límites de solicitudes del tenant y evite un número excesivo de solicitudes paralelas.
Requisito de historial de cambios: Las actividades basadas en estados requieren un historial de estados o un registro de cambios con marcas de tiempo. Un campo que solo indique el estado actual no permite reconstruir de forma fiable cuándo se alcanzó un estado anterior.
Fuentes de eventos externas: El cumplimiento de pedidos, la generación de facturas y la recepción de pagos pueden mantenerse en sistemas ERP, logísticos, de facturación o financieros integrados. Configure identificadores aprobados entre sistemas y reglas de extracción específicas para cada origen.
Calidad de los datos: Conserve los valores nulos cuando no haya datos disponibles. No sustituya el estado o el propietario actuales por valores históricos, salvo que la regla empresarial acepte explícitamente esa limitación.
Requisitos previos: Confirme la edición necesaria de SAP Sales Cloud, la disponibilidad de la API, la configuración de integración, la exposición de los objetos empresariales, las autorizaciones del tenant y las licencias de los sistemas externos antes de programar la extracción.

a Consulta de ejemplo python

import os
import time
from datetime import datetime, timezone
from typing import Any, Dict, Iterable, List, Optional

import pandas as pd
import requests

class=class="hl-string">"hl-comment"># Configure these values for your tenant and approved OData services.
BASE_URL = os.environ.get(class="hl-string">"SAP_SALES_CLOUD_ODATA_BASE_URL", class="hl-string">"[Your SAP Sales Cloud OData base URL]")
USERNAME = os.environ.get(class="hl-string">"SAP_SALES_CLOUD_USERNAME", class="hl-string">"[Your username]")
PASSWORD = os.environ.get(class="hl-string">"SAP_SALES_CLOUD_PASSWORD", class="hl-string">"[Your password]")
START_DATE = os.environ.get(class="hl-string">"EXTRACTION_START_DATE", class="hl-string">"[YYYY-MM-DD]")
END_DATE = os.environ.get(class="hl-string">"EXTRACTION_END_DATE", class="hl-string">"[YYYY-MM-DD]")
OUTPUT_FILE = os.environ.get(class="hl-string">"OUTPUT_FILE", class="hl-string">"lead_to_cash_event_log.csv")
PAGE_SIZE = int(os.environ.get(class="hl-string">"ODATA_PAGE_SIZE", class="hl-string">"500"))

class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace each value below with the confirmed standard OData service URL and entity set
class=class="hl-string">"hl-comment"># from the metadata document in your tenant. Do not use an unconfirmed object name.
SERVICES = {
    class="hl-string">"lead": class="hl-string">"[Confirmed Lead OData service URL]",
    class="hl-string">"opportunity": class="hl-string">"[Confirmed Opportunity OData service URL]",
    class="hl-string">"sales_quote": class="hl-string">"[Confirmed Sales Quote OData service URL]",
    class="hl-string">"sales_order": class="hl-string">"[Confirmed Sales Order OData service URL]",
    class="hl-string">"invoice": class="hl-string">"[Confirmed Invoice OData service URL or approved integrated billing service URL]",
    class="hl-string">"fulfillment": class="hl-string">"[Confirmed fulfillment OData service URL or approved integrated logistics service URL]",
    class="hl-string">"payment": class="hl-string">"[Confirmed payment OData service URL or approved integrated financial service URL]",
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace property names and relationship paths with names confirmed from service metadata.
FIELDS = {
    class="hl-string">"lead": {
        class="hl-string">"id": class="hl-string">"[Confirmed Lead identifier property]",
        class="hl-string">"opportunity_id": class="hl-string">"[Confirmed Lead to Opportunity relationship property]",
        class="hl-string">"created_at": class="hl-string">"[Confirmed Lead creation timestamp property]",
        class="hl-string">"status": class="hl-string">"[Confirmed Lead status property]",
        class="hl-string">"status_changed_at": class="hl-string">"[Confirmed Lead status change timestamp property]",
        class="hl-string">"sales_representative": class="hl-string">"[Confirmed Lead representative property]",
        class="hl-string">"lead_source": class="hl-string">"[Confirmed Lead source property]",
        class="hl-string">"opportunity_status": class="hl-string">"[Confirmed related Opportunity status property or blank]",
        class="hl-string">"sales_order_amount": class="hl-string">"[Confirmed related Sales Order amount property or blank]",
        class="hl-string">"product_category": class="hl-string">"[Confirmed Lead product category property or blank]",
        class="hl-string">"discount_percentage": class="hl-string">"[Confirmed related discount property or blank]",
    },
    class="hl-string">"opportunity": {
        class="hl-string">"id": class="hl-string">"[Confirmed Opportunity identifier property]",
        class="hl-string">"created_at": class="hl-string">"[Confirmed Opportunity creation timestamp property]",
        class="hl-string">"stage": class="hl-string">"[Confirmed Opportunity stage property]",
        class="hl-string">"status": class="hl-string">"[Confirmed Opportunity status property]",
        class="hl-string">"status_changed_at": class="hl-string">"[Confirmed Opportunity status change timestamp property]",
        class="hl-string">"status_reason": class="hl-string">"[Confirmed Opportunity status reason property]",
        class="hl-string">"sales_representative": class="hl-string">"[Confirmed Opportunity representative property]",
        class="hl-string">"lead_source": class="hl-string">"[Confirmed Opportunity lead source property]",
        class="hl-string">"sales_order_amount": class="hl-string">"[Confirmed Opportunity or related Sales Order amount property]",
        class="hl-string">"product_category": class="hl-string">"[Confirmed Opportunity product category property]",
        class="hl-string">"discount_percentage": class="hl-string">"[Confirmed Opportunity or related discount property]",
    },
    class="hl-string">"sales_quote": {
        class="hl-string">"id": class="hl-string">"[Confirmed Sales Quote identifier property]",
        class="hl-string">"opportunity_id": class="hl-string">"[Confirmed Sales Quote to Opportunity relationship property]",
        class="hl-string">"created_at": class="hl-string">"[Confirmed Sales Quote creation timestamp property]",
        class="hl-string">"status": class="hl-string">"[Confirmed Sales Quote status property]",
        class="hl-string">"status_changed_at": class="hl-string">"[Confirmed Sales Quote status change timestamp property]",
        class="hl-string">"accepted_at": class="hl-string">"[Confirmed Sales Quote acceptance timestamp property or blank]",
        class="hl-string">"sales_representative": class="hl-string">"[Confirmed Sales Quote representative property]",
        class="hl-string">"sales_order_amount": class="hl-string">"[Confirmed Sales Quote amount property]",
        class="hl-string">"product_category": class="hl-string">"[Confirmed Sales Quote product category property]",
        class="hl-string">"discount_percentage": class="hl-string">"[Confirmed Sales Quote discount property]",
    },
    class="hl-string">"sales_order": {
        class="hl-string">"id": class="hl-string">"[Confirmed Sales Order identifier property]",
        class="hl-string">"opportunity_id": class="hl-string">"[Confirmed Sales Order to Opportunity relationship property]",
        class="hl-string">"created_at": class="hl-string">"[Confirmed Sales Order creation timestamp property]",
        class="hl-string">"status": class="hl-string">"[Confirmed Sales Order status property]",
        class="hl-string">"status_changed_at": class="hl-string">"[Confirmed Sales Order status change timestamp property]",
        class="hl-string">"previous_status": class="hl-string">"[Confirmed Sales Order previous status property or status history field]",
        class="hl-string">"sales_order_amount": class="hl-string">"[Confirmed Sales Order amount property]",
        class="hl-string">"product_category": class="hl-string">"[Confirmed Sales Order product category property]",
        class="hl-string">"discount_percentage": class="hl-string">"[Confirmed Sales Order discount property]",
    },
    class="hl-string">"invoice": {
        class="hl-string">"id": class="hl-string">"[Confirmed Invoice identifier property]",
        class="hl-string">"opportunity_id": class="hl-string">"[Confirmed Invoice to Opportunity relationship property]",
        class="hl-string">"created_at": class="hl-string">"[Confirmed Invoice creation timestamp property]",
        class="hl-string">"invoice_date": class="hl-string">"[Confirmed Invoice date property]",
    },
    class="hl-string">"fulfillment": {
        class="hl-string">"id": class="hl-string">"[Confirmed fulfillment identifier property]",
        class="hl-string">"opportunity_id": class="hl-string">"[Confirmed fulfillment to Opportunity relationship property]",
        class="hl-string">"completed_at": class="hl-string">"[Confirmed fulfillment completion timestamp property]",
        class="hl-string">"status": class="hl-string">"[Confirmed fulfillment status property]",
    },
    class="hl-string">"payment": {
        class="hl-string">"id": class="hl-string">"[Confirmed payment identifier property]",
        class="hl-string">"opportunity_id": class="hl-string">"[Confirmed payment to Opportunity relationship property]",
        class="hl-string">"received_at": class="hl-string">"[Confirmed payment receipt or clearing timestamp property]",
        class="hl-string">"status": class="hl-string">"[Confirmed payment status property]",
    },
}

session = requests.Session()
session.auth = (USERNAME, PASSWORD)
session.headers.update({class="hl-string">"Accept": class="hl-string">"application/json"})


def is_placeholder(value: Any) -> bool:
    return not value or (isinstance(value, str) and value.startswith(class="hl-string">"["))


def parse_time(value: Any) -> Optional[pd.Timestamp]:
    if value is None or value == class="hl-string">"":
        return None
    parsed = pd.to_datetime(value, utc=True, errors=class="hl-string">"coerce")
    if pd.isna(parsed):
        return None
    return parsed


def text(value: Any) -> Optional[str]:
    if value is None:
        return None
    value = str(value).strip()
    return value or None


def get_value(record: Dict[str, Any], property_name: str) -> Any:
    if is_placeholder(property_name):
        return None
    if class="hl-string">"/" in property_name:
        current: Any = record
        for part in property_name.split(class="hl-string">"/"):
            if not isinstance(current, dict):
                return None
            current = current.get(part)
        return current
    return record.get(property_name)


def fetch_all(service_url: str, select_fields: Iterable[str], filter_expression: Optional[str] = None) -> List[Dict[str, Any]]:
    if is_placeholder(service_url):
        return []
    fields = [field for field in select_fields if not is_placeholder(field) and field]
    params: Dict[str, Any] = {class="hl-string">"$top": PAGE_SIZE}
    if fields:
        params[class="hl-string">"$select"] = class="hl-string">",".join(dict.fromkeys(fields))
    if filter_expression:
        params[class="hl-string">"$filter"] = filter_expression
    records: List[Dict[str, Any]] = []
    next_url: Optional[str] = service_url
    first_request = True
    while next_url:
        response = session.get(next_url, params=params if first_request else None, timeout=120)
        response.raise_for_status()
        payload = response.json()
        page = payload.get(class="hl-string">"value", [])
        if not isinstance(page, list):
            raise ValueError(class="hl-string">"The OData response value property is not an array")
        records.extend(page)
        next_url = payload.get(class="hl-string">"@odata.nextLink") or payload.get(class="hl-string">"odata.nextLink")
        first_request = False
        if next_url:
            time.sleep(0.1)
    return records


def common_attributes(record: Dict[str, Any], field_map: Dict[str, str]) -> Dict[str, Any]:
    return {
        class="hl-string">"SalesRepresentative": text(get_value(record, field_map.get(class="hl-string">"sales_representative", class="hl-string">""))),
        class="hl-string">"LeadSource": text(get_value(record, field_map.get(class="hl-string">"lead_source", class="hl-string">""))),
        class="hl-string">"OpportunityStatus": text(get_value(record, field_map.get(class="hl-string">"opportunity_status", class="hl-string">""))) or text(get_value(record, field_map.get(class="hl-string">"status", class="hl-string">""))),
        class="hl-string">"SalesOrderAmount": get_value(record, field_map.get(class="hl-string">"sales_order_amount", class="hl-string">"")),
        class="hl-string">"ProductCategory": text(get_value(record, field_map.get(class="hl-string">"product_category", class="hl-string">""))),
        class="hl-string">"DiscountPercentage": get_value(record, field_map.get(class="hl-string">"discount_percentage", class="hl-string">"")),
    }


def add_event(events: List[Dict[str, Any]], opportunity_id: Any, activity: str, event_time: Any, attributes: Dict[str, Any]) -> None:
    case_id = text(opportunity_id)
    timestamp = parse_time(event_time)
    if not case_id or timestamp is None:
        return
    row = {
        class="hl-string">"SalesOpportunityId": case_id,
        class="hl-string">"ActivityName": activity,
        class="hl-string">"EventTime": timestamp.isoformat(),
    }
    row.update(attributes)
    events.append(row)


start_filter = None if is_placeholder(START_DATE) else START_DATE
end_filter = None if is_placeholder(END_DATE) else END_DATE

def date_filter(field_name: str) -> Optional[str]:
    if is_placeholder(field_name) or not start_filter or not end_filter:
        return None
    return fclass="hl-string">"{field_name} ge '{start_filter}T00:00:00Z' and {field_name} lt '{end_filter}T00:00:00Z'"


lead_fields = list(FIELDS[class="hl-string">"lead"].values())
opportunity_fields = list(FIELDS[class="hl-string">"opportunity"].values())
quote_fields = list(FIELDS[class="hl-string">"sales_quote"].values())
order_fields = list(FIELDS[class="hl-string">"sales_order"].values())
invoice_fields = list(FIELDS[class="hl-string">"invoice"].values())
fulfillment_fields = list(FIELDS[class="hl-string">"fulfillment"].values())
payment_fields = list(FIELDS[class="hl-string">"payment"].values())

leads = fetch_all(SERVICES[class="hl-string">"lead"], lead_fields, date_filter(FIELDS[class="hl-string">"lead"][class="hl-string">"created_at"]))
opportunities = fetch_all(SERVICES[class="hl-string">"opportunity"], opportunity_fields, date_filter(FIELDS[class="hl-string">"opportunity"][class="hl-string">"created_at"]))
quotes = fetch_all(SERVICES[class="hl-string">"sales_quote"], quote_fields, date_filter(FIELDS[class="hl-string">"sales_quote"][class="hl-string">"created_at"]))
orders = fetch_all(SERVICES[class="hl-string">"sales_order"], order_fields, date_filter(FIELDS[class="hl-string">"sales_order"][class="hl-string">"created_at"]))
invoices = fetch_all(SERVICES[class="hl-string">"invoice"], invoice_fields, date_filter(FIELDS[class="hl-string">"invoice"][class="hl-string">"created_at"]))
fulfillments = fetch_all(SERVICES[class="hl-string">"fulfillment"], fulfillment_fields, date_filter(FIELDS[class="hl-string">"fulfillment"][class="hl-string">"completed_at"]))
payments = fetch_all(SERVICES[class="hl-string">"payment"], payment_fields, date_filter(FIELDS[class="hl-string">"payment"][class="hl-string">"received_at"]))

events: List[Dict[str, Any]] = []

for record in leads:
    field_map = FIELDS[class="hl-string">"lead"]
    opportunity_id = get_value(record, field_map[class="hl-string">"opportunity_id"]) or get_value(record, field_map[class="hl-string">"id"])
    attributes = common_attributes(record, field_map)
    add_event(events, opportunity_id, class="hl-string">"Lead Captured", get_value(record, field_map[class="hl-string">"created_at"]), attributes)
    if text(get_value(record, field_map[class="hl-string">"status"])).lower() == class="hl-string">"qualified":
        add_event(events, opportunity_id, class="hl-string">"Lead Qualified", get_value(record, field_map[class="hl-string">"status_changed_at"]) or get_value(record, field_map[class="hl-string">"created_at"]), attributes)

for record in opportunities:
    field_map = FIELDS[class="hl-string">"opportunity"]
    opportunity_id = get_value(record, field_map[class="hl-string">"id"])
    attributes = common_attributes(record, field_map)
    add_event(events, opportunity_id, class="hl-string">"Opportunity Created", get_value(record, field_map[class="hl-string">"created_at"]), attributes)
    stage = text(get_value(record, field_map[class="hl-string">"stage"])).lower()
    if stage in {class="hl-string">"proposal", class="hl-string">"solution design", class="hl-string">"solution proposed"}:
        add_event(events, opportunity_id, class="hl-string">"Solution Proposed", get_value(record, field_map[class="hl-string">"status_changed_at"]) or get_value(record, field_map[class="hl-string">"created_at"]), attributes)
    status = text(get_value(record, field_map[class="hl-string">"status"])).lower()
    reason = text(get_value(record, field_map[class="hl-string">"status_reason"])).lower()
    if status == class="hl-string">"won":
        add_event(events, opportunity_id, class="hl-string">"Opportunity Won", get_value(record, field_map[class="hl-string">"status_changed_at"]), attributes)
    if status in {class="hl-string">"closed", class="hl-string">"closed won"} and reason == class="hl-string">"won":
        add_event(events, opportunity_id, class="hl-string">"Opportunity Closed Won", get_value(record, field_map[class="hl-string">"status_changed_at"]), attributes)
    if status in {class="hl-string">"lost", class="hl-string">"closed lost"}:
        add_event(events, opportunity_id, class="hl-string">"Opportunity Closed Lost", get_value(record, field_map[class="hl-string">"status_changed_at"]), attributes)

for record in quotes:
    field_map = FIELDS[class="hl-string">"sales_quote"]
    opportunity_id = get_value(record, field_map[class="hl-string">"opportunity_id"])
    attributes = common_attributes(record, field_map)
    add_event(events, opportunity_id, class="hl-string">"Quote Created", get_value(record, field_map[class="hl-string">"created_at"]), attributes)
    status = text(get_value(record, field_map[class="hl-string">"status"])).lower()
    status_time = get_value(record, field_map[class="hl-string">"status_changed_at"]) or get_value(record, field_map[class="hl-string">"created_at"])
    if status in {class="hl-string">"sent", class="hl-string">"proposed"}:
        add_event(events, opportunity_id, class="hl-string">"Quote Sent to Customer", status_time, attributes)
    if status in {class="hl-string">"accepted", class="hl-string">"customer accepted"} or get_value(record, field_map[class="hl-string">"accepted_at"]):
        add_event(events, opportunity_id, class="hl-string">"Quote Accepted by Customer", get_value(record, field_map[class="hl-string">"accepted_at"]) or status_time, attributes)

for record in orders:
    field_map = FIELDS[class="hl-string">"sales_order"]
    opportunity_id = get_value(record, field_map[class="hl-string">"opportunity_id"])
    attributes = common_attributes(record, field_map)
    add_event(events, opportunity_id, class="hl-string">"Sales Order Created", get_value(record, field_map[class="hl-string">"created_at"]), attributes)
    status = text(get_value(record, field_map[class="hl-string">"status"])).lower()
    previous_status = text(get_value(record, field_map[class="hl-string">"previous_status"])).lower()
    if previous_status == class="hl-string">"submitted" and status in {class="hl-string">"in process", class="hl-string">"pending revision"}:
        add_event(events, opportunity_id, class="hl-string">"Sales Order Reworked", get_value(record, field_map[class="hl-string">"status_changed_at"]), attributes)

for record in fulfillments:
    field_map = FIELDS[class="hl-string">"fulfillment"]
    opportunity_id = get_value(record, field_map[class="hl-string">"opportunity_id"])
    status = text(get_value(record, field_map[class="hl-string">"status"])).lower()
    if status in {class="hl-string">"fulfilled", class="hl-string">"completed", class="hl-string">"delivered", class="hl-string">"shipped"} or get_value(record, field_map[class="hl-string">"completed_at"]):
        add_event(events, opportunity_id, class="hl-string">"Order Fulfilled", get_value(record, field_map[class="hl-string">"completed_at"]), {})

for record in invoices:
    field_map = FIELDS[class="hl-string">"invoice"]
    opportunity_id = get_value(record, field_map[class="hl-string">"opportunity_id"])
    add_event(events, opportunity_id, class="hl-string">"Invoice Generated", get_value(record, field_map[class="hl-string">"created_at"]) or get_value(record, field_map[class="hl-string">"invoice_date"]), {})

for record in payments:
    field_map = FIELDS[class="hl-string">"payment"]
    opportunity_id = get_value(record, field_map[class="hl-string">"opportunity_id"])
    status = text(get_value(record, field_map[class="hl-string">"status"])).lower()
    if status in {class="hl-string">"received", class="hl-string">"cleared", class="hl-string">"processed", class="hl-string">"paid"} or get_value(record, field_map[class="hl-string">"received_at"]):
        add_event(events, opportunity_id, class="hl-string">"Payment Received", get_value(record, field_map[class="hl-string">"received_at"]), {})

columns = [
    class="hl-string">"SalesOpportunityId",
    class="hl-string">"ActivityName",
    class="hl-string">"EventTime",
    class="hl-string">"SalesRepresentative",
    class="hl-string">"LeadSource",
    class="hl-string">"OpportunityStatus",
    class="hl-string">"SalesOrderAmount",
    class="hl-string">"ProductCategory",
    class="hl-string">"DiscountPercentage",
]

result = pd.DataFrame(events)
for column in columns:
    if column not in result.columns:
        result[column] = None
result = result[columns]
result = result.drop_duplicates()
result[class="hl-string">"EventTime"] = pd.to_datetime(result[class="hl-string">"EventTime"], utc=True, errors=class="hl-string">"coerce")
result = result.dropna(subset=[class="hl-string">"SalesOpportunityId", class="hl-string">"ActivityName", class="hl-string">"EventTime"])
result = result.sort_values([class="hl-string">"SalesOpportunityId", class="hl-string">"EventTime", class="hl-string">"ActivityName"], kind=class="hl-string">"stable")
result[class="hl-string">"EventTime"] = result[class="hl-string">"EventTime"].dt.strftime(class="hl-string">"%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ")
result.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False, encoding=class="hl-string">"utf-8")

required_activities = {
    class="hl-string">"Lead Captured",
    class="hl-string">"Lead Qualified",
    class="hl-string">"Opportunity Created",
    class="hl-string">"Solution Proposed",
    class="hl-string">"Quote Created",
    class="hl-string">"Quote Sent to Customer",
    class="hl-string">"Quote Accepted by Customer",
    class="hl-string">"Opportunity Won",
    class="hl-string">"Sales Order Created",
    class="hl-string">"Sales Order Reworked",
    class="hl-string">"Order Fulfilled",
    class="hl-string">"Invoice Generated",
    class="hl-string">"Payment Received",
    class="hl-string">"Opportunity Closed Won",
    class="hl-string">"Opportunity Closed Lost",
}
missing_activities = sorted(required_activities.difference(set(result[class="hl-string">"ActivityName"].dropna().unique())))
print(fclass="hl-string">"Wrote {len(result)} event rows to {OUTPUT_FILE}")
if missing_activities:
    print(class="hl-string">"Activities with no extracted rows in this data range or configuration:")
    for activity in missing_activities:
        print(fclass="hl-string">"- {activity}")

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