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Votre modèle de données du cycle du prospect à l'encaissement (Lead to Cash)

Salesforce Sales Cloud

Attributs du Lead to Cash (19) Activités du Lead to Cash (16) Guides d'extraction (3)

Votre modèle de données du cycle du prospect à l'encaissement (Lead to Cash)

Ce modèle offre une feuille de route claire pour collecter les données essentielles nécessaires à l'analyse de votre processus Lead to Cash. Il décrit les attributs clés à collecter, les activités critiques à suivre et fournit des conseils pratiques pour extraire ces informations de votre système. Avec ce modèle, vous pouvez préparer vos données efficacement pour des insights puissants en process mining.

Attributs recommandés à collecter
Activités clés à suivre
Guide d'extraction pour `Salesforce Sales Cloud`

Nouveau dans les journaux d'événements ? Apprenez comment créer un journal d'événements Process Mining.

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Attributs du Lead to Cash

Ces champs de données sont essentiels pour créer un journal d'événements complet, permettant une analyse détaillée de votre processus Lead to Cash.

3 Obligatoire 5 Recommandé 11 Facultatif

	Nom	Description
	Activité ActivityName	Le nom de l'événement commercial ou de l'activité qui s'est produit à un moment précis du processus de vente.
Description Le Nom de l'activité décrit une étape ou un jalon spécifique dans le parcours Lead to Cash, tel que « Opportunité Créée », « Devis Envoyé » ou « Contrat Signé ». Ceux-ci sont dérivés des changements apportés aux champs clés ou de la création d'enregistrements associés au sein de Salesforce. L'analyse de la séquence de ces activités nous permet de visualiser le flux de processus, d'identifier les chemins courants et de détecter les écarts par rapport au processus de vente standard. C'est fondamental pour construire des cartes de processus et calculer des KPI comme les temps de cycle entre différentes étapes. Pourquoi c'est important Il définit les étapes dans la carte des processus, permettant la visualisation et l'analyse du parcours de vente, du lead à l'encaissement. Où obtenir Généralement dérivé d'une combinaison de sources de données, y compris l'objet Historique d'Opportunité (pour les changements de champs comme Étape), les dates de création d'objets liés (par exemple, Devis, Contrat) et des enregistrements de Tâche ou d'Événement spécifiques. Exemples Opportunité CrééeDevis Présenté au ClientOpportunité GagnéeFacture générée
	Heure de début EventTimestamp	La date et l'heure précises auxquelles l'activité s'est produite.
Description L'Horodatage de l'événement enregistre le moment exact où une activité a eu lieu. Cet horodatage est crucial pour ordonner les événements chronologiquement et pour toutes les analyses de processus basées sur le temps. Cet attribut est la base pour le calcul de toutes les métriques de performance, telles que les temps de cycle, les durées et les temps d'attente. Par exemple, la différence entre les horodatages de « Facture Générée » et de « Paiement Reçu » fournit les données pour le KPI « Nombre moyen de jours de paiement ». Des horodatages précis sont essentiels pour identifier les goulots d'étranglement et mesurer l'efficacité des processus. Pourquoi c'est important Cet attribut fournit l'ordre chronologique des événements et est essentiel pour tous les calculs de durée et de performance. Où obtenir Extrait de divers champs de date dans Salesforce, tels que 'CreatedDate' sur l'objet Opportunity, 'LastModifiedDate' de l'historique des opportunités, ou des champs de date spécifiques sur des objets liés comme Quote et Contract. Exemples 2023-04-15T10:30:00Z2023-05-20T14:00:00Z2023-06-01T09:15:00Z
	Opportunité de vente SalesOpportunity	L'identifiant unique de chaque opportunité de vente, servant d'identifiant de cas principal pour le processus Lead to Cash.
Description L'Opportunité de vente est l'objet central qui suit une affaire potentielle de la qualification à la clôture. Chaque opportunité possède un ID unique qui relie toutes les activités, communications, devis et contrats associés. Dans le process mining, cet ID est essentiel pour reconstituer le parcours de bout en bout de chaque affaire. En utilisant l'Opportunité de vente comme ID de cas, nous pouvons analyser le cycle de vie complet, mesurer les durées entre les étapes, identifier les variations de processus et comprendre les facteurs qui conduisent à des affaires gagnées ou perdues. Pourquoi c'est important C'est l'identifiant fondamental qui connecte toutes les étapes du processus, permettant une analyse complète et précise du cycle de vente pour chaque affaire. Où obtenir C'est le champ standard « Id » sur l'objet Opportunité dans Salesforce Sales Cloud (par exemple, Opportunity.Id). Exemples 0068c00001KvM7RAAV0068c00001LpA9BAAV0068c00001NqB3CAAV
	Étape de vente StageName	L'étape actuelle de l'opportunité dans le pipeline de vente, telle que « Qualification » ou « Négociation ».
Description L'Étape de vente représente la progression d'une opportunité à travers le processus de vente prédéfini. Les changements dans ce champ sont des événements clés du processus, tels que « Étape de proposition atteinte ». Cet attribut est fondamental pour construire les tableaux de bord « Identification des goulots d'étranglement du pipeline de vente » et « Vue opérationnelle quotidienne de l'entonnoir de vente ». Il permet d'analyser le temps que les opportunités passent à chaque étape, les taux de conversion entre les étapes et la santé globale du pipeline de vente. Pourquoi c'est important Il suit la progression de l'opportunité à travers l'entonnoir de vente, permettant l'analyse des goulots d'étranglement et la gestion du pipeline. Où obtenir C'est le champ standard « StageName » sur l'objet Opportunité. Exemples ProspectionQualificationAnalyse des besoinsProposition/DevisNégociation/Révision
	Gagné IsWon	Un indicateur booléen qui précise si l'opportunité a été gagnée ou perdue.
Description Cet attribut est un indicateur simple vrai ou faux du résultat final d'une opportunité de vente. Il est défini sur vrai si l'étape de l'opportunité est « Closed Won » et faux si elle est « Closed Lost ». « Is Won » est la base du calcul du KPI « Taux de réussite des opportunités », l'une des mesures les plus critiques de l'efficacité commerciale. Il est également utilisé pour segmenter l'analyse, par exemple, pour comparer les chemins de processus des affaires gagnées par rapport aux affaires perdues ou pour calculer le « Rabais moyen sur les affaires gagnées ». Pourquoi c'est important Ceci mesure directement le résultat d'une opportunité de vente, permettant une analyse des gains/pertes et le calcul des taux de réussite. Où obtenir C'est le champ standard « IsWon » sur l'objet Opportunité. Il s'agit d'un champ de formule basé sur le StageName. Exemples truefaux
	Montant de l'opportunité Amount	Le montant total estimé de la vente pour l'opportunité.
Description Cet attribut saisit la valeur monétaire d'une affaire potentielle. C'est l'une des métriques les plus importantes pour l'analyse financière et de performance. Le Montant de l'opportunité est utilisé dans presque toutes les vues financières, y compris le calcul de la valeur totale du pipeline, de la taille moyenne des affaires, et la corrélation de la valeur avec d'autres facteurs comme les remises ou les temps de cycle. C'est un composant clé des tableaux de bord « Performance des représentants commerciaux » et « Efficacité de la remise sur opportunité ». Pourquoi c'est important Il fournit la valeur financière de chaque transaction, essentielle pour le reporting du pipeline, la prévision des revenus et l'analyse des performances. Où obtenir C'est le champ standard « Amount » sur l'objet Opportunité. Exemples 50000125000.75250000
	Pourcentage de remise DiscountPercentage	Le pourcentage de remise appliqué à l'opportunité.
Description Cet attribut enregistre la remise offerte sur une affaire, généralement en pourcentage du prix total. C'est un facteur critique pour comprendre la rentabilité des affaires et le comportement de vente. Cette métrique est la pierre angulaire du tableau de bord « Efficacité de la remise sur opportunité » et du KPI « Rabais moyen sur les affaires gagnées ». En analysant cet attribut, les responsables des ventes peuvent déterminer si les remises génèrent des succès ou érodent simplement les marges, et ils peuvent comparer le comportement en matière de remises entre les régions ou les représentants commerciaux. Pourquoi c'est important Ceci est crucial pour analyser la rentabilité, comprendre l'efficacité de la stratégie de prix et identifier les remises excessives. Où obtenir Il s'agit généralement d'un champ de devise ou de pourcentage personnalisé sur l'objet Opportunité ou Devis. Consultez la documentation ou l'administrateur de Salesforce Sales Cloud. Exemples 0.050.100.15
	Responsable d'opportunité OpportunityOwner	Le représentant commercial assigné et responsable de l'opportunité de vente.
Description Le Responsable d'opportunité est l'utilisateur Salesforce qui est principalement responsable de la gestion de l'affaire. C'est une dimension critique pour l'analyse des performances. En analysant les données basées sur le Responsable d'opportunité, les organisations peuvent construire le tableau de bord « Performance des représentants commerciaux ». Cela permet de comparer les temps de cycle, les taux de réussite et les tailles moyennes des affaires entre les différents membres de l'équipe, identifiant ainsi les meilleurs performeurs et les opportunités de coaching. Pourquoi c'est important Cet attribut est essentiel pour analyser la performance de l'équipe de vente, comparer les résultats individuels et identifier les besoins en coaching. Où obtenir C'est le champ « OwnerId » sur l'objet Opportunité, qui est lié à l'objet Utilisateur. Exemples John SmithMaria GarciaDavid Chen
	Dernière mise à jour des données LastDataUpdate	Le timestamp indiquant la dernière actualisation des données depuis le système source.
Description Cet attribut indique la date et l'heure de la dernière extraction de données de Salesforce Sales Cloud. Il fournit aux utilisateurs un contexte sur la fraîcheur des données qu'ils analysent. Savoir quand les données ont été mises à jour pour la dernière fois est essentiel pour interpréter correctement l'analyse, en particulier pour les tableaux de bord opérationnels comme la « Vue opérationnelle quotidienne de l'entonnoir de vente ». Cela garantit que les décisions sont basées sur une compréhension de l'actualité des données. Pourquoi c'est important Informe les utilisateurs sur la fraîcheur des données, en s'assurant qu'ils connaissent la pertinence actuelle de l'analyse du processus. Où obtenir Il s'agit d'un attribut de métadonnées généré par le pipeline de données ou l'outil ETL au moment de l'extraction des données. Exemples 2023-10-27T02:00:00Z2023-10-28T02:00:00Z
	Est un retravail IsRework	Un indicateur calculé signalant si une activité représente un retravail ou une étape répétée.
Description L'indicateur 'Est Retravail' est un indicateur booléen défini à vrai lorsqu'un processus revient à une étape antérieure. Par exemple, si une activité « Devis Modifié » se produit après une activité « Devis présenté au client », elle est considérée comme un retravail. Cet attribut est crucial pour quantifier les inefficacités des processus. Il prend directement en charge le calcul des KPI de « Taux d'erreur de traitement des commandes » et de « Fréquence de retravail des devis ». Mettre en évidence le retravail aide à cibler les domaines présentant des exigences peu claires, des problèmes de communication ou des problèmes de qualité. Pourquoi c'est important Il quantifie les inefficacités des processus en identifiant et en signalant les activités qui font partie des boucles de retravail, aidant à cibler les efforts d'amélioration. Où obtenir Cet indicateur est calculé par l'outil de process mining en analysant la séquence des activités et en détectant les mouvements rétrogrades dans le flux de processus. Exemples truefaux
	ID commande OrderId	L'identifiant unique de la commande client créée à partir d'une opportunité gagnée.
Description L'ID de Commande relie une opportunité de vente au processus d'exécution ultérieur. C'est le point de transfert des ventes aux opérations. Cet ID est essentiel pour étendre l'analyse de processus au-delà de l'étape « Opportunité Gagnée » vers la gestion des commandes. Il permet de suivre les activités « Commande Créée » et « Commande Exécutée » et est nécessaire pour surveiller le « Taux d'erreur d'exécution des commandes ». Pourquoi c'est important Il relie la partie vente du processus à la partie exécution des commandes, permettant une véritable analyse de bout en bout du Lead to Cash. Où obtenir Cet ID provient du champ « Id » de l'objet Commande, qui est souvent lié à l'Opportunité. Exemples 8018c000001IyA6AAK8018c000001JyB1AAK8018c000001KzC6AAK
	ID de contrat ContractId	L'identifiant unique du contrat associé à l'opportunité.
Description L'ID du Contrat relie l'opportunité à un enregistrement de contrat formel dans Salesforce. C'est une étape clé dans les phases finales de la conclusion d'une affaire. Cet attribut permet une analyse détaillée de la phase de contractualisation, supportant les tableaux de bord « Temps de cycle Devis à Contrat » et « Conformité et Adhésion aux Contrats ». Il permet de suivre des activités comme « Contrat Envoyé pour Signature » et « Contrat Activé » et de mesurer leur durée et leur conformité aux SLA. Pourquoi c'est important Il permet un suivi précis du sous-processus de gestion des contrats, y compris les temps de cycle et la conformité. Où obtenir Cet ID provient du champ « Id » de l'objet Contrat, qui est généralement lié à l'Opportunité ou au Compte. Exemples 8008c000001LxD9AAK8008c000001MyE4AAK8008c000001NzF0AAK
	ID Devis QuoteId	L'identifiant unique d'un devis de vente lié à l'opportunité.
Description L'ID du Devis identifie un devis spécifique fourni au client pour une opportunité. Une opportunité peut avoir plusieurs devis tout au long de son cycle de vie. Le suivi des ID de devis est essentiel pour analyser la partie devis du processus de vente. Il aide à mesurer le « Temps de cycle Devis à Contrat », à comprendre le nombre de révisions de devis (« Devis Modifié ») qui se produisent, et supporte le KPI « Fréquence de retravail des devis » en distinguant les différentes versions de devis. Pourquoi c'est important Cet attribut aide à analyser le cycle de devis, y compris le nombre de révisions et le temps écoulé entre le devis et l'acceptation. Où obtenir Cet ID provient du champ « Id » de l'objet Devis, qui est lié à l'Opportunité. Exemples 0Q08c000001OxP1AAK0Q08c000001PyQ2AAK0Q08c000001QzR3AAK
	Nom du compte AccountName	Le nom du compte client ou de l'entreprise associé à l'opportunité.
Description Le Nom du compte relie l'opportunité de vente à un client spécifique. Cela permet une analyse du processus de vente axée sur le client. L'analyse du processus par client permet aux organisations de comprendre les cycles de vente pour les comptes stratégiques, d'identifier les clients avec des retouches fréquentes ou de longues phases de négociation, et d'adapter les stratégies d'engagement. Elle offre une dimension précieuse pour filtrer et explorer les données du processus. Pourquoi c'est important Relie le processus de vente à un client spécifique, permettant une analyse au niveau client des temps de cycle de vente et des modèles d'interaction. Où obtenir Ceci est dérivé du champ de recherche « AccountId » sur l'objet Opportunité, qui fait référence au champ « Name » sur l'objet Compte. Exemples Global Tech Inc.Innovate Solutions LLCQuantum Industries
	Région Region	La région géographique ou le territoire de vente de l'opportunité.
Description L'attribut Région segmente les opportunités en fonction de la géographie, comme « Amérique du Nord », « EMEA » ou « APAC ». C'est une méthode courante pour les organisations commerciales de structurer leurs équipes et leurs rapports. C'est la dimension clé pour le tableau de bord « Comparaison des performances de vente régionales ». Elle permet à la direction de comparer les performances des processus entre les régions, d'identifier les meilleures pratiques dans les zones très performantes et les domaines nécessitant des améliorations dans d'autres. L'analyse peut couvrir les temps de cycle, les taux de réussite et l'utilisation des remises. Pourquoi c'est important Permet de comparer les processus de vente et les performances à travers différents territoires géographiques pour identifier les forces et les faiblesses régionales. Où obtenir Il s'agit souvent d'un champ personnalisé sur l'objet Opportunité ou Compte. Consultez la documentation ou l'administrateur de Salesforce Sales Cloud. Exemples Amérique du NordEMEAAPACLATAM
	Source du lead LeadSource	La source d'où provient le prospect, comme « Web », « Partenaire » ou « Salon professionnel ».
Description La source du lead suit le canal marketing ou l'activité de vente qui a généré le lead initial. Cette information est vitale pour comprendre l'efficacité des différentes stratégies d'acquisition de clients. Cet attribut est la dimension principale du tableau de bord « Analyse des performances de conversion des leads ». En analysant les taux de conversion et les valeurs des transactions par source de lead, les entreprises peuvent optimiser leurs dépenses marketing et se concentrer sur les canaux les plus rentables. Pourquoi c'est important Il aide à déterminer l'efficacité des canaux marketing en liant les leads à leurs origines et aux taux de succès ultérieurs. Où obtenir C'est le champ standard « LeadSource » sur l'objet Lead, qui est généralement transféré à l'objet Opportunité lors de la conversion. Exemples WebDemande par téléphoneRecommandation de partenaireListe achetée
	Système source SourceSystem	Identifie le système source d'où les `données` ont été extraites.
Description Cet attribut spécifie le système de référence d'où proviennent les données d'événement. Pour le processus Lead to Cash, il s'agira généralement de « Salesforce Sales Cloud ». Dans les environnements avec plusieurs systèmes intégrés, ce champ est essentiel pour la lignée des données, le dépannage et la compréhension du système qui fait autorité pour les différentes étapes du processus. Il assure la clarté et la confiance dans la base de données. Pourquoi c'est important Il fournit le contexte sur l'origine des données, ce qui est crucial pour la gouvernance des données, la validation et dans les environnements multi-systèmes. Où obtenir Il s'agit généralement d'une valeur statique ajoutée pendant le processus d'extraction et de transformation des données pour étiqueter l'origine du jeu de données. Exemples Salesforce Sales CloudSFSC
	Temps de cycle CycleTime	La durée totale du processus de vente de bout en bout pour une opportunité.
Description Le temps de cycle est une métrique calculée qui mesure le temps total écoulé entre la première activité (par exemple, « Lead converti en opportunité ») et la dernière activité (par exemple, « Opportunité clôturée gagnée »). C'est un KPI primaire pour l'efficacité globale du processus, qui soutient directement le tableau de bord « Temps de cycle de bout en bout du Lead to Cash ». L'analyse de cette métrique aide à identifier les cas à longue durée et peut être décomposée par des dimensions comme la région ou le type d'opportunité pour trouver des domaines d'amélioration. Pourquoi c'est important Il s'agit d'un indicateur clé de performance qui mesure la vitesse et l'efficacité globales du processus de vente de bout en bout. Où obtenir Cette métrique est calculée dans l'outil de process mining en soustrayant l'horodatage du premier événement de l'horodatage du dernier événement pour chaque cas. Exemples 30 jours 10:05:0095 days 02:00:00120 days 23:55:10
	Type d'opportunité Type	Catégorise l'opportunité, par exemple, comme « Nouvelle Affaire » ou « Client existant ».
Description Le Type d'opportunité est un champ de classification standard utilisé pour segmenter les affaires. Il permet de mieux comprendre les différents processus ou cycles de vente, que ce soit pour l'acquisition de nouveaux clients ou la vente additionnelle aux clients existants. Dans le process mining, cet attribut facilite l'analyse comparative. Par exemple, une organisation peut filtrer la carte des processus pour déterminer si le cycle de vente pour les « Nouvelles affaires » est plus long ou comporte plus d'étapes que pour les renouvellements de « Clients existants ». Ces informations éclairent les décisions stratégiques et les efforts d'optimisation des processus. Pourquoi c'est important La segmentation des opportunités par type permet de comparer différents processus de vente, cycles et taux de réussite pour les nouvelles affaires par rapport aux clients existants. Où obtenir C'est le champ standard « Type » sur l'objet Opportunité. Exemples Nouvelle affaireClient existant - Mise à niveauClient existant - RenouvellementVente additionnelle

Obligatoire Recommandé Facultatif

Activités du Lead to Cash

Ce sont les étapes et les jalons clés du processus à suivre, permettant une découverte précise des processus et une analyse des performances.

8 Recommandé 8 Facultatif

	Activité	Description
	Contrat Activé	Cette activité signifie qu'un contrat a été entièrement exécuté et signé par toutes les parties, devenant légalement actif. Ceci est généralement enregistré comme un changement de statut sur l'objet Contrat à « Activé ».
Pourquoi c'est important C'est la confirmation finale d'un accord légal avec le client, un jalon crucial pour la reconnaissance des revenus et la conformité. Les retards ici peuvent avoir un impact direct sur les prévisions financières. Où obtenir Déduit du changement du champ Statut de l'objet Contrat vers « Activé ». L'horodatage de ce changement est capturé via le suivi de l'historique des champs. Capture Identifiez l'horodatage lorsque le 'Statut' de l'objet Contrat est défini sur 'Activé'. Type d'événement inferred
	Devis Accepté par le Client	Cette activité marque l'accord du client sur les termes et les prix d'un devis. Elle est généralement capturée par un utilisateur mettant à jour le statut du devis à « Accepté ».
Pourquoi c'est important Il s'agit d'un signal d'achat critique et d'une étape majeure avant la génération du contrat. Le temps entre la présentation et l'acceptation est un indicateur clé de la friction du cycle de vente. Où obtenir Déduit d'un changement dans le champ Statut de l'objet Devis à « Accepté ». L'horodatage est dérivé du suivi de l'historique de ce changement de champ. Capture Identifiez l'horodatage lorsque le champ 'Statut' du Devis passe à « Accepté ». Type d'événement inferred
	Devis Créé	Cette activité représente la génération d'un document de devis formel pour le client. Ceci est capturé lorsqu'un nouvel enregistrement de Devis est créé et lié à l'Opportunité.
Pourquoi c'est important La création d'un devis est une étape importante vers la conclusion d'une affaire. L'analyse du nombre de devis et du temps nécessaire pour les créer aide à évaluer l'efficacité de l'équipe de vente et la dynamique des affaires. Où obtenir Capturé à partir du champ système CreatedDate de l'objet Quote. L'objet Devis a une relation de recherche avec son Opportunité parente. Capture Utilisez le CreatedDate de l'objet Devis associé à l'Opportunité. Type d'événement explicit
	Lead converti en opportunité	Cette activité marque le point où un prospect qualifié est converti en opportunité de vente, avec un compte et un contact associés. Il s'agit généralement d'une action explicite effectuée par un représentant commercial dans Salesforce.
Pourquoi c'est important C'est le transfert crucial du marketing ou du développement de leads à l'équipe de vente. L'analyse du temps et des taux de conversion à partir de ce point aide à évaluer la qualité des leads et l'efficacité du processus de vente initial. Où obtenir Cet événement peut être identifié lorsque le champ IsConverted de l'objet Lead est vrai et que le champ ConvertedOpportunityId est renseigné. L'horodatage est le ConvertedDate. Capture Suivi lorsqu'un utilisateur convertit un enregistrement Lead, en renseignant les champs ConvertedDate et ConvertedOpportunityId. Type d'événement explicit
	Opportunité Créée	Représente la création d'un nouvel enregistrement d'opportunité de vente dans Salesforce, signalant une affaire potentiellement génératrice de revenus. Cet événement est explicitement journalisé avec un horodatage de création lorsque l'enregistrement est sauvegardé pour la première fois.
Pourquoi c'est important Cette activité marque le début officiel du cycle de vente pour une opportunité donnée. Elle sert de point de départ pour mesurer le temps total du cycle de vente et la vélocité du pipeline. Où obtenir Capturé à partir du champ système CreatedDate de l'objet Opportunity. Cela fournit un horodatage précis du moment où l'enregistrement de l'opportunité a été initié. Capture Utilisez le champ CreatedDate de l'objet Opportunité. Type d'événement explicit
	Opportunité Gagnée	Cela représente la clôture réussie d'une affaire de vente, où l'opportunité est gagnée. Il s'agit d'une mise à jour manuelle ou automatisée du champ Opportunity StageName à « Closed Won ».
Pourquoi c'est important Il s'agit d'un résultat de succès principal pour le processus de vente. L'analyse des tendances et des attributs des affaires gagnées est fondamentale pour comprendre la performance et la stratégie de vente. Où obtenir Déduit du changement du champ StageName de l'objet Opportunité vers « Closed Won ». La date de cet événement est capturée dans le champ CloseDate et l'horodatage dans l'historique des champs. Capture Identifiez l'horodatage lorsque le 'StageName' de l'Opportunité devient 'Closed Won' à partir de OpportunityFieldHistory. Type d'événement inferred
	Opportunité Perdue	Représente la clôture infructueuse d'une affaire de vente, où l'opportunité est perdue face à un concurrent ou le client décide de ne pas acheter. Ceci est enregistré lorsque le StageName de l'opportunité est mis à jour à « Closed Lost ».
Pourquoi c'est important C'est le principal résultat d'échec. L'analyse du moment et des raisons pour lesquelles les affaires sont perdues est cruciale pour améliorer la stratégie de vente, la formation et le positionnement du produit. Où obtenir Déduit du changement du champ StageName de l'objet Opportunité vers « Closed Lost ». La date est enregistrée dans le champ CloseDate et l'horodatage dans l'historique des champs. Capture Identifiez l'horodatage lorsque le 'StageName' de l'Opportunité devient 'Closed Lost' à partir de OpportunityFieldHistory. Type d'événement inferred
	Paiement Reçu	Cette activité confirme que le paiement du client a été reçu et appliqué à la facture. Elle est généralement déduite d'un changement de statut de la facture à « Payée » ou de la création d'un enregistrement de Paiement.
Pourquoi c'est important Il s'agit de l'activité finale du processus Lead to Cash, représentant la réalisation des revenus. La durée entre la facture et le paiement est un KPI de trésorerie critique. Où obtenir Déduit du changement de statut d'un objet Facture à « Payée », ou de la création d'un objet Paiement lié à la facture. Ces données proviennent souvent d'un système financier externe. Capture Identifiez le moment où le 'Statut' de la Facture devient 'Payée' ou lorsqu'un enregistrement de Paiement lié est créé. Type d'événement inferred
	Changement d'étape de l'opportunité	Cette activité enregistre tout changement d'étape de vente d'une opportunité, comme le passage de « Qualification » à « Analyse des besoins ». Ces changements sont consignés dans l'historique des champs du système, offrant une trace de la progression de l'opportunité.
Pourquoi c'est important Le suivi des changements d'étape est essentiel pour comprendre la vélocité du pipeline de vente, identifier les goulots d'étranglement où les affaires stagnent et analyser la conformité des processus. Où obtenir Déduit de l'objet OpportunityFieldHistory, qui suit les modifications du champ StageName sur l'objet Opportunité. Chaque entrée a un horodatage ainsi que les anciennes et nouvelles valeurs. Capture Extrayez les événements de changement pour le champ 'StageName' de la table OpportunityFieldHistory. Type d'événement inferred
	Commande créée	Cette activité marque la création d'une commande client, initiant formellement le processus d'exécution après qu'une affaire soit gagnée. Ceci est capturé lorsqu'un nouvel enregistrement de Commande est créé et associé à l'Opportunité ou au Compte.
Pourquoi c'est important C'est le transfert officiel du processus de vente à l'équipe d'exécution des commandes et d'opérations. L'efficacité de cette étape est cruciale pour une livraison rapide et la satisfaction du client. Où obtenir Capturé à partir du champ système CreatedDate de l'objet Order. La Commande est généralement liée au Compte et/ou à l'Opportunité d'origine. Capture Utilisez le CreatedDate de l'objet Commande lié au compte de l'opportunité. Type d'événement explicit
	Commande exécutée	Indique que les produits ou services d'une commande ont été livrés au client. Cet événement est généralement déduit d'un changement de statut sur l'objet Commande vers un état terminal comme « Exécutée » ou « Complétée ».
Pourquoi c'est important Ce jalon marque la réalisation de la promesse de livraison au client. Le temps entre la création de la commande et son exécution est une métrique clé pour l'efficacité opérationnelle et la satisfaction du client. Où obtenir Déduit du changement du champ Statut de l'objet Commande vers une valeur d'achèvement. Le suivi de l'historique des champs est requis pour capturer l'horodatage de l'événement. Capture Identifiez l'horodatage lorsque le 'Statut' de la Commande passe à « Exécutée » ou « Complétée ». Type d'événement inferred
	Contrat envoyé pour signature	Indique qu'un contrat formel a été généré et envoyé au client pour signature. Ceci est souvent déduit d'un changement de statut sur l'objet Contrat, par exemple, vers « Envoyé » ou « En attente de signature ».
Pourquoi c'est important Cette activité initie la phase légale et administrative finale de la conclusion d'une affaire. Son suivi permet de surveiller l'efficacité du processus de gestion des contrats. Où obtenir Déduit d'un changement de statut sur l'objet Contrat, qui est lié à l'Opportunité. Nécessite un suivi de l'historique des champs sur le champ Statut du Contrat. Capture Identifiez l'horodatage lorsque le champ 'Statut' du Contrat passe à une valeur comme « Envoyé pour signature ». Type d'événement inferred
	Devis Modifié	Représente une mise à jour ou une révision d'un devis existant, souvent après un retour client ou une négociation. Ceci est enregistré en suivant les modifications apportées aux champs clés de l'enregistrement Devis après sa création initiale.
Pourquoi c'est important Les modifications fréquentes des devis peuvent indiquer des inefficacités, des lacunes de communication ou des cycles de négociation prolongés. L'analyse de cette boucle de retravail est essentielle pour raccourcir la phase de devis-contrat. Où obtenir Déduit du champ LastModifiedDate de l'objet Devis ou, de manière plus granulaire, du suivi de l'historique sur des champs comme TotalPrice ou les postes. Capture Comparez LastModifiedDate avec CreatedDate sur l'objet Devis ou utilisez le suivi de l'historique des champs du Devis. Type d'événement inferred
	Devis Présenté au Client	Cet événement indique qu'un devis a été envoyé ou formellement présenté au client pour examen. Ceci est généralement déduit d'un changement de statut sur l'enregistrement Devis, par exemple, de « Brouillon » à « Présenté » ou « En révision ».
Pourquoi c'est important Cette activité lance le chronomètre des cycles de négociation et d'approbation client. Son suivi permet de mesurer les temps de réponse des clients et d'identifier les retards dans la phase d'acceptation du devis. Où obtenir Déduit des changements apportés au champ Statut de l'objet Devis. L'historique de ce champ doit être suivi pour obtenir l'horodatage spécifique du changement. Capture Identifiez l'horodatage lorsque le champ 'Statut' du Devis passe à « Présenté », « Envoyé » ou une valeur similaire. Type d'événement inferred
	Étape de proposition atteinte	Marque le jalon spécifique lorsqu'une opportunité passe à l'étape « Proposition/Devis ». Ceci est déduit de l'historique du champ 'StageName' de l'Opportunité.
Pourquoi c'est important Il s'agit d'un jalon clé indiquant qu'une solution potentielle a été identifiée et est prête à être chiffrée et présentée. C'est un point critique pour analyser le temps consacré à la recherche de solutions et à l'établissement des devis. Où obtenir Déduit de l'objet OpportunityFieldHistory, spécifiquement en identifiant l'horodatage lorsque le champ 'StageName' a été mis à jour à « Proposition/Devis » ou une valeur d'étape personnalisée similaire. Capture Filtrez OpportunityFieldHistory pour les enregistrements où le 'Field' est 'StageName' et le 'NewValue' est l'étape de proposition. Type d'événement inferred
	Facture générée	Représente la création d'une facture pour facturer au client les biens ou services livrés. Ceci peut être capturé par la création d'un enregistrement Facture, soit dans Salesforce Billing, soit dans un système externe intégré.
Pourquoi c'est important Cette activité lance la partie financière du cycle Lead to Cash. La rapidité et la précision de la facturation ont un impact direct sur la trésorerie. Où obtenir Nécessite Salesforce Billing ou un package similaire. Capturé à partir du champ CreatedDate sur l'objet Facture, qui est lié à la Commande ou au Compte. Capture Utilisez le CreatedDate de l'objet Facture, si disponible. Type d'événement explicit

Recommandé Facultatif

Guides d'extraction

Comment obtenir vos `données` depuis `Salesforce Sales Cloud`

Étapes

Vérification des prérequis : Suivi de l'historique des champs (Field History Tracking) : Avant de commencer, vérifiez auprès de votre administrateur Salesforce que le suivi de l'historique des champs est activé pour les champs clés des objets suivants : Opportunity (StageName, Amount), Quote (Status), Contract (Status) et Order (Status). Ceci est essentiel pour capturer les changements de processus avec précision.
Naviguez vers les rapports Salesforce : Connectez-vous à votre instance Salesforce. Utilisez le Lanceur d'applications pour trouver et ouvrir l'onglet « Rapports ». Cliquez sur le bouton « Nouveau rapport » pour commencer.
Créez le rapport d'historique des opportunités : Ce rapport capturera la création, les changements d'étape et les événements de clôture des opportunités. Sélectionnez le type de rapport « Opportunités avec historique des champs ». Ajoutez les colonnes suivantes : ID de l'opportunité, Nom de l'opportunité, Date de création, Champ/Événement, Ancienne valeur, Nouvelle valeur, Date de modification et Modifié par. Ajoutez également les attributs recommandés : Propriétaire, Montant, Gagné et tous les champs de remise applicables.
Créez le rapport de conversion des leads : Créez un deuxième rapport en utilisant le type de rapport « Leads ». Ajoutez les colonnes : ID du lead, Date de conversion, ID de l'opportunité convertie et Propriétaire du lead. Appliquez un filtre pour afficher uniquement les leads où « Converti » est vrai.
Créez le rapport des événements de devis : Créez un troisième rapport en utilisant un type de rapport « Devis », de préférence un qui inclut l'historique si disponible (par exemple, « Devis avec historique des champs »). Ajoutez les colonnes : ID du devis, ID de l'opportunité, Date de création, Date de dernière modification et Statut. Ceci sera utilisé pour dériver la création et les changements de statut du devis.
Créez des rapports supplémentaires (Contrats, Commandes, Factures) : Suivant le même modèle que le rapport de devis, créez des rapports séparés pour les Contrats, les Commandes et les Factures si ces objets sont utilisés dans votre instance Salesforce. Pour chacun, incluez l'ID de l'enregistrement, l'ID de l'opportunité associée, la Date de création, la Date de dernière modification et le champ Statut de l'objet.
Exécutez et exportez tous les rapports : Pour chaque rapport créé, définissez un filtre de plage de dates cohérent, par exemple, « Date de création de l'opportunité » au cours des 6 derniers mois. Exécutez chaque rapport et utilisez la fonction « Exporter » pour enregistrer les résultats sous forme de fichier CSV.
Combinez les données dans une feuille de calcul : Ouvrez une application de feuille de calcul comme Microsoft Excel. Copiez les données de chaque fichier CSV exporté dans une feuille séparée au sein d'un seul classeur.
Créez la feuille de journal d'événements finale : Créez une nouvelle feuille nommée « Journal d'événements » (Event Log). Définissez les en-têtes requis : SalesOpportunity, ActivityName, EventTimestamp, et les en-têtes recommandés : OpportunityOwner, StageName, Amount, IsWon, DiscountPercentage.
Transformez et consolidez les données : Remplissez manuellement la feuille « Journal d'événements » en traitant les données des feuilles sources. Pour chaque ligne source, créez une ligne correspondante dans le journal d'événements. Par exemple, pour une ligne de la feuille d'historique des opportunités où la « Nouvelle valeur » est « Closed Won », créez une ligne dans le journal d'événements avec ActivityName défini sur « Opportunité clôturée gagnée » et EventTimestamp défini sur la « Date de modification ». Répétez ce processus pour les 16 activités requises dans tous les fichiers sources.
Formatage final et exportation : Assurez-vous que la colonne EventTimestamp est formatée de manière cohérente (par exemple, AAAA-MM-JJ HH:MI:SS). La colonne SalesOpportunity doit être renseignée pour chaque ligne, en utilisant l'ID de l'opportunité des rapports sources. Enregistrez cette feuille finale et consolidée « Journal d'événements » en tant que fichier CSV pour le téléchargement.

Configuration

Types de rapport : Le type de rapport principal nécessaire est « Opportunités avec historique des champs ». Des rapports supplémentaires seront requis pour les Leads, les Devis, les Contrats, les Commandes et les Factures. La disponibilité de types de rapports avec historique activé pour ces objets améliore considérablement la précision des données.
Suivi de l'historique des champs (Field History Tracking) : Celui-ci doit être préconfiguré par un administrateur Salesforce. Il est essentiel pour suivre les modifications de l'étape de l'opportunité, du statut du devis, du statut du contrat et du statut de la commande.
Autorisations : L'utilisateur exécutant les rapports a besoin d'un accès en lecture à tous les objets pertinents : Lead, Account, Opportunity, OpportunityFieldHistory, Quote, Contract, Order, et potentiellement Invoice et Payment.
Filtre de plage de dates : Il est essentiel d'appliquer un filtre de plage de dates cohérent à tous les rapports pour s'assurer que les données se corrèlent. Un filtre sur la « Date de création de l'opportunité » pour les 3 à 6 derniers mois est recommandé pour maintenir un volume de données gérable.
Volume de données : Pour les organisations avec de très grands volumes d'opportunités et d'activités, le générateur de rapports peut devenir lent ou atteindre les limites d'exportation (généralement environ 100 000 lignes selon l'édition). Dans de tels cas, le service d'exportation de données hebdomadaire est une alternative plus robuste pour obtenir les données brutes.

a Exemple de requête config

/*
Salesforce Report Builder is a graphical user interface, so a direct script is not applicable.
The following describes the configuration and transformation logic required to build the final event log file from the various exported reports.
*/

-- **FINAL EVENT LOG STRUCTURE (Target CSV File)**
-- `SalesOpportunity` (TEXT): The Salesforce Opportunity ID (18-digit).
-- `ActivityName` (TEXT): The name of the business event.
-- `EventTimestamp` (DATETIME): The timestamp of the event.
-- `OpportunityOwner` (TEXT): The name of the opportunity owner.
-- `StageName` (TEXT): The stage of the opportunity at the time of the event.
-- `Amount` (NUMERIC): The opportunity amount.
-- `IsWon` (BOOLEAN): True if the opportunity is in a 'Closed Won' stage.
-- `DiscountPercentage` (NUMERIC): The discount percentage, if applicable.

-- **DATA TRANSFORMATION LOGIC (To be applied in a spreadsheet or script)**

-- **From Lead Conversion Report**
-- Activity: 'Lead Converted to Opportunity'
-- `SalesOpportunity` <-- `Converted Opportunity ID`
-- `ActivityName` <-- 'Lead Converted to Opportunity'
-- `EventTimestamp` <-- `Converted Date`

-- **From Opportunity History Report**
-- Activity: 'Opportunity Created'
-- `SalesOpportunity` <-- `Opportunity ID`
-- `ActivityName` <-- 'Opportunity Created'
-- `EventTimestamp` <-- `Created Date`

-- Activity: 'Opportunity Stage Changed'
-- `SalesOpportunity` <-- `Opportunity ID`
-- `ActivityName` <-- 'Opportunity Stage Changed'
-- `EventTimestamp` <-- `Edit Date`
-- Filter: WHERE `Field/Event` = 'Stage'

-- Activity: 'Proposal Stage Reached'
-- `SalesOpportunity` <-- `Opportunity ID`
-- `ActivityName` <-- 'Proposal Stage Reached'
-- `EventTimestamp` <-- `Edit Date`
-- Filter: WHERE `Field/Event` = 'Stage' AND `New Value` = 'Proposal/Price Quote'

-- Activity: 'Opportunity Closed Won'
-- `SalesOpportunity` <-- `Opportunity ID`
-- `ActivityName` <-- 'Opportunity Closed Won'
-- `EventTimestamp` <-- `Edit Date`
-- Filter: WHERE `Field/Event` = 'Stage' AND `New Value` = 'Closed Won'

-- Activity: 'Opportunity Closed Lost'
-- `SalesOpportunity` <-- `Opportunity ID`
-- `ActivityName` <-- 'Opportunity Closed Lost'
-- `EventTimestamp` <-- `Edit Date`
-- Filter: WHERE `Field/Event` = 'Stage' AND `New Value` = 'Closed Lost'

-- **From Quote Report (Requires Quote History Tracking for status changes)**
-- Activity: 'Quote Created'
-- `SalesOpportunity` <-- `Opportunity ID`
-- `ActivityName` <-- 'Quote Created'
-- `EventTimestamp` <-- `CreatedDate`

-- Activity: 'Quote Presented to Customer'
-- `SalesOpportunity` <-- `Opportunity ID`
-- `ActivityName` <-- 'Quote Presented to Customer'
-- `EventTimestamp` <-- [History Edit Date for Status Change to 'Presented']

-- Activity: 'Quote Modified'
-- `SalesOpportunity` <-- `Opportunity ID`
-- `ActivityName` <-- 'Quote Modified'
-- `EventTimestamp` <-- `LastModifiedDate` (Note: This is an approximation)
-- Filter: WHERE `LastModifiedDate` > `CreatedDate`

-- Activity: 'Quote Accepted by Customer'
-- `SalesOpportunity` <-- `Opportunity ID`
-- `ActivityName` <-- 'Quote Accepted by Customer'
-- `EventTimestamp` <-- [History Edit Date for Status Change to 'Accepted']

-- **From Contract Report (Requires Contract History Tracking for status changes)**
-- Activity: 'Contract Sent for Signature'
-- `SalesOpportunity` <-- `Opportunity ID`
-- `ActivityName` <-- 'Contract Sent for Signature'
-- `EventTimestamp` <-- [History Edit Date for Status Change to 'Sent']

-- Activity: 'Contract Activated'
-- `SalesOpportunity` <-- `Opportunity ID`
-- `ActivityName` <-- 'Contract Activated'
-- `EventTimestamp` <-- [History Edit Date for Status Change to 'Activated']

-- **From Order Report (Requires Order History Tracking for status changes)**
-- Activity: 'Order Created'
-- `SalesOpportunity` <-- `Opportunity ID`
-- `ActivityName` <-- 'Order Created'
-- `EventTimestamp` <-- `CreatedDate`

-- Activity: 'Order Fulfilled'
-- `SalesOpportunity` <-- `Opportunity ID`
-- `ActivityName` <-- 'Order Fulfilled'
-- `EventTimestamp` <-- [History Edit Date for Status Change to 'Fulfilled']

-- **From Invoice/Payment Report (If available in Salesforce)**
-- Activity: 'Invoice Generated'
-- `SalesOpportunity` <-- `Opportunity ID`
-- `ActivityName` <-- 'Invoice Generated'
-- `EventTimestamp` <-- [Invoice CreatedDate]

-- Activity: 'Payment Received'
-- `SalesOpportunity` <-- `Opportunity ID`
-- `ActivityName` <-- 'Payment Received'
-- `EventTimestamp` <-- [Payment Date or Invoice Paid Date]

Étapes

Prérequis : Assurez-vous d'avoir un compte utilisateur Salesforce avec accès API et des autorisations suffisantes pour lire les objets Opportunity, Lead, Quote, Contract, Order, Invoice, ainsi que leurs objets d'historique de champs correspondants. Le suivi de l'historique des champs (Field History Tracking) doit être activé pour les champs clés (par exemple, StageName, Status) sur ces objets.
Sélectionnez un outil d'exécution : Cette requête utilise des clauses UNION ALL qui ne sont pas prises en charge par la console de développement native de Salesforce ou Workbench. Vous devez utiliser un outil externe capable de se connecter à Salesforce et d'exécuter des requêtes de type SQL, tel qu'un outil de Business Intelligence (BI) (Tableau, Power BI), un outil ETL (MuleSoft, Informatica), ou un outil de requête de données avec un connecteur Salesforce (DBeaver, DataGrip).
Établissez la connexion Salesforce : Configurez la connexion à votre instance Salesforce dans l'outil choisi. Vous aurez généralement besoin de votre nom d'utilisateur, mot de passe et jeton de sécurité. Utilisez l'option de connecteur Salesforce (API).
Préparez la requête : Copiez la requête SOQL complète fournie dans la section query de ce document dans l'éditeur de requête de votre outil.
Configurez les espaces réservés : La requête contient plusieurs espaces réservés que vous devez remplacer par des valeurs spécifiques à votre organisation Salesforce. Ceux-ci incluent :
- 'YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ' : Remplacez toutes les instances par vos dates de début et de fin souhaitées pour la période d'extraction, en utilisant le format ISO 8601.
- [Your_Discount_Field__c] : Remplacez par le nom API de votre champ personnalisé pour le pourcentage de remise sur l'objet Opportunity.
- [Quote_Presented_Status] : Remplacez par la valeur de statut réelle utilisée lorsqu'un devis est présenté à un client (par exemple, 'Presented', 'In Review').
- [Opportunity_Lookup_On_Contract__c] : Remplacez par le nom API du champ de recherche sur l'objet Contract qui est lié à l'Opportunity.
- [Order_Fulfilled_Status] : Remplacez par la valeur de statut indiquant qu'une commande est exécutée (par exemple, 'Fulfilled', 'Shipped', 'Completed').
- [Opportunity_Lookup_On_Invoice__c] : Remplacez par le nom API du champ de recherche sur l'objet Invoice qui est lié à l'Opportunity.
Exécutez la requête : Exécutez la requête complète. Selon le volume de données et l'outil utilisé, cela peut prendre plusieurs minutes.
Examinez les résultats : Une fois la requête terminée, inspectez l'ensemble de données renvoyé pour vous assurer qu'il contient des lignes pour toutes les différentes activités et que les colonnes sont remplies comme prévu.
Gérez les erreurs potentielles : Si la requête échoue, vérifiez les fautes de frappe dans les noms des espaces réservés remplacés. Assurez-vous que l'utilisateur dispose d'un accès de sécurité au niveau du champ pour tous les champs interrogés. La requête peut également expirer ou atteindre les limites de gouvernance si la plage de dates est trop large ; essayez de réduire la plage de dates à une période plus petite, par exemple, un seul trimestre.
Exportez les données : Exportez l'ensemble de résultats final sous forme de fichier CSV.
Préparez le téléchargement : Assurez-vous que les en-têtes du fichier CSV correspondent aux attributs requis : SalesOpportunity, ActivityName, EventTimestamp, OpportunityOwner, StageName, Amount, IsWon et DiscountPercentage. Le fichier est maintenant prêt à être téléchargé dans un outil de process mining.

Configuration

Suivi de l'historique des champs (Field History Tracking) : Cette extraction dépend de manière critique de l'activation du suivi de l'historique des champs pour les objets Opportunity (StageName), Quote (Status), Contract (Status) et Order (Status). Sans cela, les activités de changement de statut et d'étape ne seront pas capturées.
Autorisations de l'utilisateur : L'utilisateur exécutant doit avoir un accès API et des droits de lecture pour tous les objets de la requête : Lead, Opportunity, OpportunityFieldHistory, Quote, QuoteHistory, Contract, ContractHistory, Order, OrderHistory, Invoice et InvoiceHistory.
Plage de dates : Il est crucial de définir une plage de dates spécifique en utilisant les espaces réservés 'YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ'. Pour une analyse initiale, une période de 3 à 6 mois est recommandée afin d'équilibrer le volume de données et les performances. Pour les instances Salesforce très volumineuses, commencez par une plage plus petite (par exemple, un mois) pour tester les performances et les problèmes de limites de gouvernance.
Champs et statuts personnalisés : La requête utilise des espaces réservés pour les champs personnalisés (par exemple, [Your_Discount_Field__c]) et les valeurs de statut personnalisées (par exemple, [Quote_Presented_Status]). Vous devez identifier les noms API et les valeurs corrects de votre configuration Salesforce et mettre à jour la requête en conséquence.
Disponibilité des objets : La requête suppose l'utilisation des objets standard Contract et Order, ainsi que d'un objet Invoice (courant avec Salesforce Billing). Si votre organisation n'utilise pas ces objets ou utilise un package différent pour la facturation, ces parties de la requête échoueront ou ne renverront aucune donnée et devront être supprimées ou adaptées.

a Exemple de requête sql

SELECT
    ConvertedOpportunityId AS SalesOpportunity,
    'Lead Converted to Opportunity' AS ActivityName,
    ConvertedDate AS EventTimestamp,
    ConvertedOpportunity.Owner.Name AS OpportunityOwner,
    ConvertedOpportunity.StageName AS StageName,
    ConvertedOpportunity.Amount AS Amount,
    ConvertedOpportunity.IsWon AS IsWon,
    ConvertedOpportunity.[Your_Discount_Field__c] AS DiscountPercentage
FROM Lead
WHERE IsConverted = TRUE AND ConvertedDate >= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND ConvertedDate <= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND ConvertedOpportunityId != NULL

UNION ALL

SELECT
    Id AS SalesOpportunity,
    'Opportunity Created' AS ActivityName,
    CreatedDate AS EventTimestamp,
    Owner.Name AS OpportunityOwner,
    StageName AS StageName,
    Amount AS Amount,
    IsWon AS IsWon,
    [Your_Discount_Field__c] AS DiscountPercentage
FROM Opportunity
WHERE CreatedDate >= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND CreatedDate <= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ

UNION ALL

SELECT
    OpportunityId AS SalesOpportunity,
    'Opportunity Stage Changed' AS ActivityName,
    CreatedDate AS EventTimestamp,
    Opportunity.Owner.Name AS OpportunityOwner,
    NewValue AS StageName,
    Opportunity.Amount AS Amount,
    Opportunity.IsWon AS IsWon,
    Opportunity.[Your_Discount_Field__c] AS DiscountPercentage
FROM OpportunityFieldHistory
WHERE Field = 'StageName' AND CreatedDate >= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND CreatedDate <= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ

UNION ALL

SELECT
    OpportunityId AS SalesOpportunity,
    'Proposal Stage Reached' AS ActivityName,
    CreatedDate AS EventTimestamp,
    Opportunity.Owner.Name AS OpportunityOwner,
    NewValue AS StageName,
    Opportunity.Amount AS Amount,
    Opportunity.IsWon AS IsWon,
    Opportunity.[Your_Discount_Field__c] AS DiscountPercentage
FROM OpportunityFieldHistory
WHERE Field = 'StageName' AND NewValue = 'Proposal/Price Quote' AND CreatedDate >= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND CreatedDate <= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ

UNION ALL

SELECT
    OpportunityId AS SalesOpportunity,
    'Quote Created' AS ActivityName,
    CreatedDate AS EventTimestamp,
    Opportunity.Owner.Name AS OpportunityOwner,
    Opportunity.StageName AS StageName,
    Opportunity.Amount AS Amount,
    Opportunity.IsWon AS IsWon,
    Opportunity.[Your_Discount_Field__c] AS DiscountPercentage
FROM Quote
WHERE CreatedDate >= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND CreatedDate <= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND OpportunityId != NULL

UNION ALL

SELECT
    Quote.OpportunityId AS SalesOpportunity,
    'Quote Presented to Customer' AS ActivityName,
    CreatedDate AS EventTimestamp,
    Quote.Opportunity.Owner.Name AS OpportunityOwner,
    Quote.Opportunity.StageName AS StageName,
    Quote.Opportunity.Amount AS Amount,
    Quote.Opportunity.IsWon AS IsWon,
    Quote.Opportunity.[Your_Discount_Field__c] AS DiscountPercentage
FROM QuoteHistory
WHERE Field = 'Status' AND NewValue = '[Quote_Presented_Status]' AND CreatedDate >= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND CreatedDate <= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND Quote.OpportunityId != NULL

UNION ALL

SELECT
    Quote.OpportunityId AS SalesOpportunity,
    'Quote Modified' AS ActivityName,
    CreatedDate AS EventTimestamp,
    Quote.Opportunity.Owner.Name AS OpportunityOwner,
    Quote.Opportunity.StageName AS StageName,
    Quote.Opportunity.Amount AS Amount,
    Quote.Opportunity.IsWon AS IsWon,
    Quote.Opportunity.[Your_Discount_Field__c] AS DiscountPercentage
FROM QuoteHistory
WHERE CreatedDate > Quote.CreatedDate AND CreatedDate >= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND CreatedDate <= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND Quote.OpportunityId != NULL

UNION ALL

SELECT
    Quote.OpportunityId AS SalesOpportunity,
    'Quote Accepted by Customer' AS ActivityName,
    CreatedDate AS EventTimestamp,
    Quote.Opportunity.Owner.Name AS OpportunityOwner,
    Quote.Opportunity.StageName AS StageName,
    Quote.Opportunity.Amount AS Amount,
    Quote.Opportunity.IsWon AS IsWon,
    Quote.Opportunity.[Your_Discount_Field__c] AS DiscountPercentage
FROM QuoteHistory
WHERE Field = 'Status' AND NewValue = 'Accepted' AND CreatedDate >= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND CreatedDate <= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND Quote.OpportunityId != NULL

UNION ALL

SELECT
    Contract.[Opportunity_Lookup_On_Contract__c] AS SalesOpportunity,
    'Contract Sent for Signature' AS ActivityName,
    CreatedDate AS EventTimestamp,
    Contract.Opportunity__r.Owner.Name AS OpportunityOwner,
    Contract.Opportunity__r.StageName AS StageName,
    Contract.Opportunity__r.Amount AS Amount,
    Contract.Opportunity__r.IsWon AS IsWon,
    Contract.Opportunity__r.[Your_Discount_Field__c] AS DiscountPercentage
FROM ContractHistory
WHERE Field = 'Status' AND NewValue = 'Sent for Signature' AND CreatedDate >= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND CreatedDate <= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND Contract.[Opportunity_Lookup_On_Contract__c] != NULL

UNION ALL

SELECT
    Contract.[Opportunity_Lookup_On_Contract__c] AS SalesOpportunity,
    'Contract Activated' AS ActivityName,
    CreatedDate AS EventTimestamp,
    Contract.Opportunity__r.Owner.Name AS OpportunityOwner,
    Contract.Opportunity__r.StageName AS StageName,
    Contract.Opportunity__r.Amount AS Amount,
    Contract.Opportunity__r.IsWon AS IsWon,
    Contract.Opportunity__r.[Your_Discount_Field__c] AS DiscountPercentage
FROM ContractHistory
WHERE Field = 'Status' AND NewValue = 'Activated' AND CreatedDate >= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND CreatedDate <= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND Contract.[Opportunity_Lookup_On_Contract__c] != NULL

UNION ALL

SELECT
    OpportunityId AS SalesOpportunity,
    'Opportunity Closed Won' AS ActivityName,
    CreatedDate AS EventTimestamp,
    Opportunity.Owner.Name AS OpportunityOwner,
    NewValue AS StageName,
    Opportunity.Amount AS Amount,
    Opportunity.IsWon AS IsWon,
    Opportunity.[Your_Discount_Field__c] AS DiscountPercentage
FROM OpportunityFieldHistory
WHERE Field = 'StageName' AND NewValue = 'Closed Won' AND CreatedDate >= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND CreatedDate <= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ

UNION ALL

SELECT
    OpportunityId AS SalesOpportunity,
    'Order Created' AS ActivityName,
    CreatedDate AS EventTimestamp,
    Opportunity.Owner.Name AS OpportunityOwner,
    Opportunity.StageName AS StageName,
    Opportunity.Amount AS Amount,
    Opportunity.IsWon AS IsWon,
    Opportunity.[Your_Discount_Field__c] AS DiscountPercentage
FROM Order
WHERE CreatedDate >= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND CreatedDate <= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND OpportunityId != NULL

UNION ALL

SELECT
    Order.OpportunityId AS SalesOpportunity,
    'Order Fulfilled' AS ActivityName,
    CreatedDate AS EventTimestamp,
    Order.Opportunity.Owner.Name AS OpportunityOwner,
    Order.Opportunity.StageName AS StageName,
    Order.Opportunity.Amount AS Amount,
    Order.Opportunity.IsWon AS IsWon,
    Order.Opportunity.[Your_Discount_Field__c] AS DiscountPercentage
FROM OrderHistory
WHERE Field = 'Status' AND NewValue = '[Order_Fulfilled_Status]' AND CreatedDate >= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND CreatedDate <= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND Order.OpportunityId != NULL

UNION ALL

SELECT
    [Opportunity_Lookup_On_Invoice__c] AS SalesOpportunity,
    'Invoice Generated' AS ActivityName,
    CreatedDate AS EventTimestamp,
    Opportunity__r.Owner.Name AS OpportunityOwner,
    Opportunity__r.StageName AS StageName,
    Opportunity__r.Amount AS Amount,
    Opportunity__r.IsWon AS IsWon,
    Opportunity__r.[Your_Discount_Field__c] AS DiscountPercentage
FROM Invoice
WHERE CreatedDate >= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND CreatedDate <= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND [Opportunity_Lookup_On_Invoice__c] != NULL

UNION ALL

SELECT
    Invoice.[Opportunity_Lookup_On_Invoice__c] AS SalesOpportunity,
    'Payment Received' AS ActivityName,
    CreatedDate AS EventTimestamp,
    Invoice.Opportunity__r.Owner.Name AS OpportunityOwner,
    Invoice.Opportunity__r.StageName AS StageName,
    Invoice.Opportunity__r.Amount AS Amount,
    Invoice.Opportunity__r.IsWon AS IsWon,
    Invoice.Opportunity__r.[Your_Discount_Field__c] AS DiscountPercentage
FROM InvoiceHistory
WHERE Field = 'Status' AND NewValue = 'Paid' AND CreatedDate >= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND CreatedDate <= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND Invoice.[Opportunity_Lookup_On_Invoice__c] != NULL

UNION ALL

SELECT
    OpportunityId AS SalesOpportunity,
    'Opportunity Closed Lost' AS ActivityName,
    CreatedDate AS EventTimestamp,
    Opportunity.Owner.Name AS OpportunityOwner,
    NewValue AS StageName,
    Opportunity.Amount AS Amount,
    Opportunity.IsWon AS IsWon,
    Opportunity.[Your_Discount_Field__c] AS DiscountPercentage
FROM OpportunityFieldHistory
WHERE Field = 'StageName' AND NewValue = 'Closed Lost' AND CreatedDate >= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ AND CreatedDate <= YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ

Étapes

Préparez votre environnement : Assurez-vous d'avoir Python 3.6 ou une version plus récente installée sur votre système. Vous aurez également besoin de pip, l'installateur de packages Python, pour installer les bibliothèques nécessaires.
Installez les bibliothèques requises : Ouvrez votre ligne de commande ou terminal et installez les bibliothèques simple-salesforce et pandas en exécutant la commande : pip install simple-salesforce pandas.
Configurez l'accès à l'API Salesforce : Connectez-vous à votre compte Salesforce avec un profil d'administrateur. Naviguez vers Configuration (Setup), puis Applications (Apps), puis Gestionnaire d'applications (App Manager). Créez une nouvelle « Application connectée » (Connected App). Activez les paramètres OAuth pour l'application et accordez-lui la portée « Accéder et gérer vos données (api) ». Une fois sauvegardé, vous obtiendrez une « Clé consommateur » (Consumer Key) et un « Secret consommateur » (Consumer Secret). Assurez-vous également que le compte utilisateur pour le script dispose d'un jeton de sécurité. Vous pouvez le générer ou le réinitialiser dans vos paramètres personnels sous « Réinitialiser mon jeton de sécurité ».
Configurez le script Python : Copiez le script Python complet fourni dans la section Requête (Query) dans un fichier nommé extract_lead_to_cash.py.
Saisissez vos identifiants : Ouvrez le fichier script et remplacez les valeurs des espaces réservés pour username, password, security_token et instance_url par vos identifiants Salesforce spécifiques. Ne codez pas en dur les identifiants dans un environnement de production ; utilisez une méthode sécurisée comme les variables d'environnement ou un fichier de configuration.
Définissez la période d'extraction : Modifiez les variables start_date et end_date dans le script pour définir la fenêtre de temps pour les données que vous souhaitez extraire. Utilisez le format 'YYYY-MM-DD'.
Comprenez la logique du script : Le script se connecte à l'API Salesforce et exécute une série de requêtes SOQL (Salesforce Object Query Language). Chaque requête cible un objet spécifique (par exemple, Opportunity, OpportunityFieldHistory, Quote) pour capturer une activité commerciale distincte.
Agrégation des données : Les résultats de chaque requête sont convertis dans un format structuré appelé DataFrame pandas. Ces DataFrames individuels, chacun représentant une activité, sont ensuite collectés dans une seule liste.
Transformation et formatage : Le script concatène tous les DataFrames individuels en un journal d'événements complet. Il renomme les colonnes pour correspondre au schéma requis pour le process mining (SalesOpportunity, ActivityName, EventTimestamp, etc.) et assure que les types de données sont corrects.
Exécutez le script : Exécutez le script depuis votre terminal en utilisant la commande : python extract_lead_to_cash.py. Le script se connectera à Salesforce, exécutera les requêtes et traitera les données.
Récupérez le journal d'événements : Une fois l'opération réussie, le script générera un fichier nommé sfdc_lead_to_cash_event_log.csv dans le même répertoire. Ce fichier CSV est le journal d'événements final, formaté pour être téléchargé dans un outil de process mining.

Configuration

Prérequis : Un compte Salesforce sur une édition Enterprise, Unlimited ou Developer (qui ont un accès API). Un profil utilisateur Salesforce avec la permission « API Enabled » et des droits de lecture sur les objets suivants : Lead, Opportunity, OpportunityFieldHistory, Quote, Contract et Order. Tout objet personnalisé pour la facturation ou les paiements nécessitera également un accès en lecture.
Authentification : Le script utilise l'authentification par nom d'utilisateur, mot de passe et jeton de sécurité. Pour une sécurité renforcée dans un environnement de production, envisagez de mettre en œuvre le flux OAuth 2.0 JWT Bearer, qui est également pris en charge par simple-salesforce.
Plage de dates : Les variables start_date et end_date dans le script contrôlent la fenêtre d'extraction. Pour une analyse initiale, une période de 3 à 6 mois est recommandée afin de fournir des données suffisantes sans être excessives. Les filtres de date sont appliqués au champ d'horodatage principal de chaque activité, tel que CreatedDate ou ConvertedDate.
Utilisation de l'API : Ce script exécute plusieurs requêtes distinctes. Chaque requête et la récupération ultérieure de tous les résultats consomment des appels API, qui sont comptabilisés par rapport aux limites quotidiennes de votre organisation. Soyez attentif à ces limites, surtout dans un environnement avec de nombreuses autres intégrations. Pour l'extraction de millions d'enregistrements, le script doit être adapté pour utiliser l'API Bulk de Salesforce.
Personnalisations : Le script suppose des noms d'objets et de champs standards dans la mesure du possible. Votre organisation peut avoir des champs personnalisés (par exemple, Discount_Percentage__c), des objets personnalisés (par exemple, Invoice__c, Payment__c) ou des relations personnalisées (par exemple, un champ de recherche du Contrat vers l'Opportunité). Vous devez ajuster les requêtes SOQL dans le script pour correspondre à votre configuration Salesforce spécifique.

a Exemple de requête python

import pandas as pd
from simple_salesforce import Salesforce
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration Settings ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Salesforce credentials and instance URL
SF_USERNAME = class="hl-string">'[your_salesforce_username]'
SF_PASSWORD = class="hl-string">'[your_salesforce_password]'
SF_SECURITY_TOKEN = class="hl-string">'[your_salesforce_security_token]'
SF_INSTANCE_URL = class="hl-string">'[your_salesforce_instance_url]'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Define the date range for the extraction
start_date = class="hl-string">'2023-01-01'
end_date = class="hl-string">'2023-12-31'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Script ---
def main():
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Establish connection to Salesforce
    try:
        sf = Salesforce(username=SF_USERNAME, password=SF_PASSWORD, security_token=SF_SECURITY_TOKEN, instance_url=SF_INSTANCE_URL)
        print(fclass="hl-string">"Successfully connected to Salesforce instance: {sf.sf_instance}")
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Salesforce connection failed: {e}")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># List to hold DataFrames for each activity
    event_log_parts = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Define common fields to query for Opportunity context
    common_opp_fields = class="hl-string">"Opportunity.Id, Opportunity.Owner.Name, Opportunity.StageName, Opportunity.Amount, Opportunity.IsWon, Opportunity.Discount_Percentage__c"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Lead Converted to Opportunity
    print(class="hl-string">"Extracting: Lead Converted to Opportunity")
    query = fclass="hl-string">"SELECT ConvertedOpportunityId, ConvertedDate, (SELECT Name FROM Owner) FROM Lead WHERE IsConverted = TRUE AND ConvertedDate >= {start_date}T00:00:00Z AND ConvertedDate <= {end_date}T23:59:59Z"
    df = pd.DataFrame(sf.query_all(query)[class="hl-string">'records'])
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Lead Converted to Opportunity'
        df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'ConvertedDate']).dt.tz_localize(None)
        df[class="hl-string">'SalesOpportunity'] = df[class="hl-string">'ConvertedOpportunityId']
        df[class="hl-string">'OpportunityOwner'] = df[class="hl-string">'Owner'].apply(lambda x: x[class="hl-string">'Name'] if x else None)
        df = df[[class="hl-string">'SalesOpportunity', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'OpportunityOwner']]
        event_log_parts.append(df)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Opportunity Created
    print(class="hl-string">"Extracting: Opportunity Created")
    query = fclass="hl-string">"SELECT Id, CreatedDate, Owner.Name, StageName, Amount, IsWon, Discount_Percentage__c FROM Opportunity WHERE CreatedDate >= {start_date}T00:00:00Z AND CreatedDate <= {end_date}T23:59:59Z"
    df = pd.DataFrame(sf.query_all(query)[class="hl-string">'records'])
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Opportunity Created'
        df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'CreatedDate']).dt.tz_localize(None)
        df = df.rename(columns={class="hl-string">'Id': class="hl-string">'SalesOpportunity', class="hl-string">'Name': class="hl-string">'OpportunityOwner', class="hl-string">'Discount_Percentage__c': class="hl-string">'DiscountPercentage'})
        df[class="hl-string">'OpportunityOwner'] = df.apply(lambda row: row[class="hl-string">'Owner'][class="hl-string">'Name'] if row[class="hl-string">'Owner'] else None, axis=1)
        event_log_parts.append(df[[class="hl-string">'SalesOpportunity', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'OpportunityOwner', class="hl-string">'StageName', class="hl-string">'Amount', class="hl-string">'IsWon', class="hl-string">'DiscountPercentage']])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3, 4, 11, 16. Opportunity Stage Changes (includes Proposal, Closed Won, Closed Lost)
    print(class="hl-string">"Extracting: Opportunity Stage Changes")
    query = fclass="hl-string">"SELECT OpportunityId, CreatedDate, NewValue, OldValue, {common_opp_fields} FROM OpportunityFieldHistory WHERE Field = 'StageName' AND CreatedDate >= {start_date}T00:00:00Z AND CreatedDate <= {end_date}T23:59:59Z"
    df = pd.DataFrame(sf.query_all(query)[class="hl-string">'records'])
    if not df.empty:
        df_opp = pd.json_normalize(df[class="hl-string">'Opportunity']).add_prefix(class="hl-string">'Opportunity.')
        df = pd.concat([df.drop(class="hl-string">'Opportunity', axis=1), df_opp], axis=1)
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Opportunity Stage Changed'
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Specific stage milestones
        df.loc[df[class="hl-string">'NewValue'] == class="hl-string">'Proposal/Price Quote', class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Proposal Stage Reached'
        df.loc[df[class="hl-string">'NewValue'] == class="hl-string">'Closed Won', class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Opportunity Closed Won'
        df.loc[df[class="hl-string">'NewValue'] == class="hl-string">'Closed Lost', class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Opportunity Closed Lost'
        df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'CreatedDate']).dt.tz_localize(None)
        df = df.rename(columns={class="hl-string">'OpportunityId': class="hl-string">'SalesOpportunity', class="hl-string">'Opportunity.Owner.Name': class="hl-string">'OpportunityOwner', class="hl-string">'Opportunity.StageName': class="hl-string">'StageName', class="hl-string">'Opportunity.Amount': class="hl-string">'Amount', class="hl-string">'Opportunity.IsWon': class="hl-string">'IsWon', class="hl-string">'Opportunity.Discount_Percentage__c': class="hl-string">'DiscountPercentage'})
        event_log_parts.append(df[[class="hl-string">'SalesOpportunity', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'OpportunityOwner', class="hl-string">'StageName', class="hl-string">'Amount', class="hl-string">'IsWon', class="hl-string">'DiscountPercentage']])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Quote Created
    print(class="hl-string">"Extracting: Quote Created")
    query = fclass="hl-string">"SELECT CreatedDate, OpportunityId, {common_opp_fields} FROM Quote WHERE CreatedDate >= {start_date}T00:00:00Z AND CreatedDate <= {end_date}T23:59:59Z"
    df = pd.DataFrame(sf.query_all(query)[class="hl-string">'records'])
    if not df.empty:
        df_opp = pd.json_normalize(df[class="hl-string">'Opportunity']).add_prefix(class="hl-string">'Opportunity.')
        df = pd.concat([df.drop(class="hl-string">'Opportunity', axis=1), df_opp], axis=1)
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Quote Created'
        df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'CreatedDate']).dt.tz_localize(None)
        df = df.rename(columns={class="hl-string">'OpportunityId': class="hl-string">'SalesOpportunity', class="hl-string">'Opportunity.Owner.Name': class="hl-string">'OpportunityOwner', class="hl-string">'Opportunity.StageName': class="hl-string">'StageName', class="hl-string">'Opportunity.Amount': class="hl-string">'Amount', class="hl-string">'Opportunity.IsWon': class="hl-string">'IsWon', class="hl-string">'Opportunity.Discount_Percentage__c': class="hl-string">'DiscountPercentage'})
        event_log_parts.append(df[[class="hl-string">'SalesOpportunity', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'OpportunityOwner', class="hl-string">'StageName', class="hl-string">'Amount', class="hl-string">'IsWon', class="hl-string">'DiscountPercentage']])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 6, 7, 8. Quote Status Changes (Presented, Modified, Accepted)
    print(class="hl-string">"Extracting: Quote Status Changes")
    query = fclass="hl-string">"SELECT LastModifiedDate, CreatedDate, Status, OpportunityId, {common_opp_fields} FROM Quote WHERE LastModifiedDate >= {start_date}T00:00:00Z AND LastModifiedDate <= {end_date}T23:59:59Z"
    df = pd.DataFrame(sf.query_all(query)[class="hl-string">'records'])
    if not df.empty:
        df_opp = pd.json_normalize(df[class="hl-string">'Opportunity']).add_prefix(class="hl-string">'Opportunity.')
        df = pd.concat([df.drop(class="hl-string">'Opportunity', axis=1), df_opp], axis=1)
        df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'LastModifiedDate']).dt.tz_localize(None)
        df[class="hl-string">'CreatedTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'CreatedDate']).dt.tz_localize(None)
        df = df.rename(columns={class="hl-string">'OpportunityId': class="hl-string">'SalesOpportunity', class="hl-string">'Opportunity.Owner.Name': class="hl-string">'OpportunityOwner', class="hl-string">'Opportunity.StageName': class="hl-string">'StageName', class="hl-string">'Opportunity.Amount': class="hl-string">'Amount', class="hl-string">'Opportunity.IsWon': class="hl-string">'IsWon', class="hl-string">'Opportunity.Discount_Percentage__c': class="hl-string">'DiscountPercentage'})
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Presented
        df_presented = df[df[class="hl-string">'Status'] == class="hl-string">'Presented'].copy()
        if not df_presented.empty: df_presented[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Quote Presented to Customer'; event_log_parts.append(df_presented)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Accepted
        df_accepted = df[df[class="hl-string">'Status'] == class="hl-string">'Accepted'].copy()
        if not df_accepted.empty: df_accepted[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Quote Accepted by Customer'; event_log_parts.append(df_accepted)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Modified (any change after creation)
        df_modified = df[df[class="hl-string">'EventTimestamp'] > df[class="hl-string">'CreatedTimestamp']].copy()
        if not df_modified.empty: df_modified[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Quote Modified'; event_log_parts.append(df_modified)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 9, 10. Contract Status Changes (Sent, Activated)
    print(class="hl-string">"Extracting: Contract Events")
    query = fclass="hl-string">"SELECT LastModifiedDate, ActivatedDate, Status, Opportunity__c, (SELECT Id, Owner.Name, StageName, Amount, IsWon, Discount_Percentage__c FROM Opportunity__r) FROM Contract WHERE (LastModifiedDate >= {start_date}T00:00:00Z AND LastModifiedDate <= {end_date}T23:59:59Z) OR (ActivatedDate >= {start_date} AND ActivatedDate <= {end_date}) AND Opportunity__c != NULL"
    df = pd.DataFrame(sf.query_all(query)[class="hl-string">'records'])
    if not df.empty:
        df_opp = pd.json_normalize(df[class="hl-string">'Opportunity__r']).add_prefix(class="hl-string">'Opportunity.')
        df = pd.concat([df.drop(class="hl-string">'Opportunity__r', axis=1), df_opp], axis=1)
        df = df.rename(columns={class="hl-string">'Opportunity__c': class="hl-string">'SalesOpportunity', class="hl-string">'Opportunity.Owner.Name': class="hl-string">'OpportunityOwner', class="hl-string">'Opportunity.StageName': class="hl-string">'StageName', class="hl-string">'Opportunity.Amount': class="hl-string">'Amount', class="hl-string">'Opportunity.IsWon': class="hl-string">'IsWon', class="hl-string">'Opportunity.Discount_Percentage__c': class="hl-string">'DiscountPercentage'})
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Sent for Signature
        df_sent = df[df[class="hl-string">'Status'] == class="hl-string">'Sent'].copy()
        if not df_sent.empty: df_sent[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Contract Sent for Signature'; df_sent[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df_sent[class="hl-string">'LastModifiedDate']).dt.tz_localize(None); event_log_parts.append(df_sent)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activated
        df_activated = df[df[class="hl-string">'Status'] == class="hl-string">'Activated'].copy()
        if not df_activated.empty: df_activated[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Contract Activated'; df_activated[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df_activated[class="hl-string">'ActivatedDate']).dt.tz_localize(None); event_log_parts.append(df_activated)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Order Created
    print(class="hl-string">"Extracting: Order Created")
    query = fclass="hl-string">"SELECT CreatedDate, OpportunityId, {common_opp_fields} FROM Order WHERE CreatedDate >= {start_date}T00:00:00Z AND CreatedDate <= {end_date}T23:59:59Z AND OpportunityId != NULL"
    df = pd.DataFrame(sf.query_all(query)[class="hl-string">'records'])
    if not df.empty:
        df_opp = pd.json_normalize(df[class="hl-string">'Opportunity']).add_prefix(class="hl-string">'Opportunity.')
        df = pd.concat([df.drop(class="hl-string">'Opportunity', axis=1), df_opp], axis=1)
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Order Created'
        df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'CreatedDate']).dt.tz_localize(None)
        df = df.rename(columns={class="hl-string">'OpportunityId': class="hl-string">'SalesOpportunity', class="hl-string">'Opportunity.Owner.Name': class="hl-string">'OpportunityOwner', class="hl-string">'Opportunity.StageName': class="hl-string">'StageName', class="hl-string">'Opportunity.Amount': class="hl-string">'Amount', class="hl-string">'Opportunity.IsWon': class="hl-string">'IsWon', class="hl-string">'Opportunity.Discount_Percentage__c': class="hl-string">'DiscountPercentage'})
        event_log_parts.append(df)
        
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 13. Order Fulfilled
    print(class="hl-string">"Extracting: Order Fulfilled")
    query = fclass="hl-string">"SELECT LastModifiedDate, Status, OpportunityId, {common_opp_fields} FROM Order WHERE LastModifiedDate >= {start_date}T00:00:00Z AND LastModifiedDate <= {end_date}T23:59:59Z AND Status = 'Fulfilled' AND OpportunityId != NULL"
    df = pd.DataFrame(sf.query_all(query)[class="hl-string">'records'])
    if not df.empty:
        df_opp = pd.json_normalize(df[class="hl-string">'Opportunity']).add_prefix(class="hl-string">'Opportunity.')
        df = pd.concat([df.drop(class="hl-string">'Opportunity', axis=1), df_opp], axis=1)
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Order Fulfilled'
        df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'LastModifiedDate']).dt.tz_localize(None)
        df = df.rename(columns={class="hl-string">'OpportunityId': class="hl-string">'SalesOpportunity', class="hl-string">'Opportunity.Owner.Name': class="hl-string">'OpportunityOwner', class="hl-string">'Opportunity.StageName': class="hl-string">'StageName', class="hl-string">'Opportunity.Amount': class="hl-string">'Amount', class="hl-string">'Opportunity.IsWon': class="hl-string">'IsWon', class="hl-string">'Opportunity.Discount_Percentage__c': class="hl-string">'DiscountPercentage'})
        event_log_parts.append(df)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 14. Invoice Generated (using placeholder custom object Invoice__c)
    print(class="hl-string">"Extracting: Invoice Generated")
    query = fclass="hl-string">"SELECT CreatedDate, Opportunity__c, (SELECT Id, Owner.Name, StageName, Amount, IsWon, Discount_Percentage__c FROM Opportunity__r) FROM Invoice__c WHERE CreatedDate >= {start_date}T00:00:00Z AND CreatedDate <= {end_date}T23:59:59Z AND Opportunity__c != NULL"
    try:
        df = pd.DataFrame(sf.query_all(query)[class="hl-string">'records'])
        if not df.empty:
            df_opp = pd.json_normalize(df[class="hl-string">'Opportunity__r']).add_prefix(class="hl-string">'Opportunity.')
            df = pd.concat([df.drop(class="hl-string">'Opportunity__r', axis=1), df_opp], axis=1)
            df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Invoice Generated'
            df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'CreatedDate']).dt.tz_localize(None)
            df = df.rename(columns={class="hl-string">'Opportunity__c': class="hl-string">'SalesOpportunity', class="hl-string">'Opportunity.Owner.Name': class="hl-string">'OpportunityOwner', class="hl-string">'Opportunity.StageName': class="hl-string">'StageName', class="hl-string">'Opportunity.Amount': class="hl-string">'Amount', class="hl-string">'Opportunity.IsWon': class="hl-string">'IsWon', class="hl-string">'Opportunity.Discount_Percentage__c': class="hl-string">'DiscountPercentage'})
            event_log_parts.append(df)
    except Exception as e:
        print(class="hl-string">"Could not extract 'Invoice Generated'. Check if 'Invoice__c' object and 'Opportunity__c' field exist and are accessible.")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 15. Payment Received (using placeholder custom object Invoice__c status change)
    print(class="hl-string">"Extracting: Payment Received")
    query = fclass="hl-string">"SELECT LastModifiedDate, Status__c, Opportunity__c, (SELECT Id, Owner.Name, StageName, Amount, IsWon, Discount_Percentage__c FROM Opportunity__r) FROM Invoice__c WHERE LastModifiedDate >= {start_date}T00:00:00Z AND LastModifiedDate <= {end_date}T23:59:59Z AND Status__c = 'Paid' AND Opportunity__c != NULL"
    try:
        df = pd.DataFrame(sf.query_all(query)[class="hl-string">'records'])
        if not df.empty:
            df_opp = pd.json_normalize(df[class="hl-string">'Opportunity__r']).add_prefix(class="hl-string">'Opportunity.')
            df = pd.concat([df.drop(class="hl-string">'Opportunity__r', axis=1), df_opp], axis=1)
            df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Payment Received'
            df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'LastModifiedDate']).dt.tz_localize(None)
            df = df.rename(columns={class="hl-string">'Opportunity__c': class="hl-string">'SalesOpportunity', class="hl-string">'Opportunity.Owner.Name': class="hl-string">'OpportunityOwner', class="hl-string">'Opportunity.StageName': class="hl-string">'StageName', class="hl-string">'Opportunity.Amount': class="hl-string">'Amount', class="hl-string">'Opportunity.IsWon': class="hl-string">'IsWon', class="hl-string">'Opportunity.Discount_Percentage__c': class="hl-string">'DiscountPercentage'})
            event_log_parts.append(df)
    except Exception as e:
        print(class="hl-string">"Could not extract 'Payment Received'. Check if 'Invoice__c' object and relevant fields exist and are accessible.")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Finalize Event Log ---
    if not event_log_parts:
        print(class="hl-string">"No data extracted. The event log is empty.")
        return

    print(class="hl-string">"Concatenating and cleaning final event log...")
    final_event_log = pd.concat(event_log_parts, ignore_index=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Select and order final columns
    final_columns = [
        class="hl-string">'SalesOpportunity', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp', 
        class="hl-string">'OpportunityOwner', class="hl-string">'StageName', class="hl-string">'Amount', class="hl-string">'IsWon', class="hl-string">'DiscountPercentage'
    ]
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add any missing columns with null values
    for col in final_columns:
        if col not in final_event_log.columns:
            final_event_log[col] = None
    
    final_event_log = final_event_log[final_columns]

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort the event log
    final_event_log = final_event_log.sort_values(by=[class="hl-string">'SalesOpportunity', class="hl-string">'EventTimestamp'])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    output_filename = class="hl-string">'sfdc_lead_to_cash_event_log.csv'
    final_event_log.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_filename}")

if __name__ == class="hl-string">'__main__':
    main()

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