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Votre modèle de données Lead to Cash

Salesforce Sales Cloud

Attributs Lead to Cash (18) Activités Lead to Cash (16) Guides d’extraction (3)

Votre modèle de données Lead to Cash

Ce modèle fournit une feuille de route claire pour collecter les données essentielles à l’analyse de votre processus Lead to Cash. Il présente les principaux attributs à recueillir et les activités importantes à suivre, tout en fournissant des indications pratiques pour extraire ces informations de votre système. Grâce à ce modèle, vous pouvez préparer efficacement vos données afin d’obtenir des analyses pertinentes grâce au Process Mining.

Attributs recommandés à collecter
Activités importantes à suivre
Conseils d’extraction pour Salesforce Sales Cloud

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Attributs Lead to Cash

Ces champs de données sont essentiels pour créer un journal d’événements complet et analyser votre processus Lead to Cash en détail.

3 Obligatoire 5 Recommandé 10 Facultatif

	Nom	Description
	Activité ActivityName	Nom de l’événement ou de l’activité métier survenu à un moment précis du processus commercial.
Description Le nom de l’activité décrit une étape ou une étape clé précise du parcours Lead to Cash, comme « Opportunity Created », « Quote Sent » ou « Contract Signed ». Ces valeurs sont dérivées des modifications apportées aux champs clés ou de la création d’enregistrements associés dans Salesforce. L’analyse de la séquence de ces activités permet de visualiser le flux du processus, d’identifier les parcours fréquents et de détecter les écarts par rapport au processus commercial standard. Elle est fondamentale pour créer des cartes de processus et calculer des KPI tels que les durées entre les différentes étapes. Pourquoi c’est important Il définit les étapes de la carte de processus et permet de visualiser et d’analyser le parcours commercial, du lead à l’encaissement. Où les obtenir Il est généralement dérivé de plusieurs sources de données, notamment de l’objet Opportunity History pour les modifications de champs telles que Stage, des dates de création d’objets associés comme Quote et Contract, ainsi que d’enregistrements Task ou Event spécifiques. Exemples Opportunité crééeDevis présenté au clientOpportunité gagnée et clôturéeFacture générée
	Heure de début EventTimestamp	Date et heure précises auxquelles l’activité a eu lieu.
Description L’horodatage de l’événement enregistre le moment exact où une activité s’est produite. Cet horodatage est essentiel pour classer les événements dans l’ordre chronologique et pour toutes les analyses de processus fondées sur le temps. Cet attribut constitue la base du calcul de tous les indicateurs de performance, notamment les durées de cycle, les temps d’exécution et les temps d’attente. Par exemple, la différence entre les horodatages de « Invoice Generated » et « Payment Received » fournit les données nécessaires au KPI « Nombre moyen de jours avant paiement ». Des horodatages précis sont indispensables 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 à tous les calculs de durée et de performance. Où les obtenir Extrait de différents champs de date dans Salesforce, tels que « CreatedDate » sur l’objet Opportunity, « LastModifiedDate » dans Opportunity History ou des champs de date spécifiques sur des objets associés comme Quote et Contract. Exemples 2023-04-15T10:30:00Z2023-05-20T14:00:00Z2023-06-01T09:15:00Z
	Opportunité commerciale SalesOpportunity	Identifiant unique de chaque opportunité commerciale, utilisé comme identifiant principal du cas pour le processus Lead to Cash.
Description L’opportunité commerciale est l’objet central qui suit une affaire potentielle, de la qualification à la clôture. Chaque opportunité possède un identifiant unique qui relie toutes les activités, communications, devis et contrats associés. Dans le Process Mining, cet identifiant est essentiel pour reconstituer le parcours de bout en bout de chaque affaire. En utilisant l’opportunité commerciale comme Case ID, vous pouvez analyser l’ensemble du cycle de vie, mesurer les durées entre les étapes, repérer les variations du processus et comprendre les facteurs qui conduisent à la réussite ou à la perte des affaires. Pourquoi c’est important Il s’agit de l’identifiant fondamental qui relie toutes les étapes du processus et permet une analyse complète et précise du cycle de vente de chaque affaire. Où les obtenir Il s’agit du champ standard « Id » de l’objet Opportunity dans Salesforce Sales Cloud, par exemple Opportunity.Id. Exemples 0068c00001KvM7RAAV0068c00001LpA9BAAV0068c00001NqB3CAAV
	Étape commerciale StageName	Étape actuelle de l’opportunité dans le pipeline commercial, par exemple « Qualification » ou « Negotiation ».
Description L’étape commerciale représente la progression d’une opportunité dans le processus commercial prédéfini. Les modifications de ce champ constituent des événements clés du processus, comme « Proposal Stage Reached ». Cet attribut est fondamental pour créer les Dashboards « Sales Pipeline Bottleneck Identification » et « Daily Sales Funnel Operational View ». Il permet d’analyser le temps passé par les opportunités à chaque étape, les taux de conversion entre les étapes et l’état général du pipeline commercial. Pourquoi c’est important Il suit la progression de l’opportunité dans le funnel commercial et permet d’analyser les goulots d’étranglement et de gérer le pipeline. Où les obtenir Il s’agit du champ standard « StageName » de l’objet Opportunity. Exemples ProspectionQualificationAnalyse des besoinsProposal/Price QuoteNégociation / examen
	Gagnée ? IsWon	Indicateur booléen précisant si l’opportunité a été gagnée ou perdue.
Description Cet attribut indique simplement, par true ou false, le résultat final d’une opportunité commerciale. Il prend la valeur true lorsque l’étape de l’opportunité est « Closed Won » et false lorsqu’elle est « Closed Lost ». « Is Won » sert de base au calcul du KPI « Opportunity Win Rate », l’un des indicateurs les plus importants de l’efficacité commerciale. Il permet également de segmenter l’analyse, par exemple pour comparer les parcours des affaires gagnées et perdues ou calculer la « Average Discount on Won Deals ». Pourquoi c’est important Il mesure directement le résultat d’une opportunité commerciale et permet d’analyser les gains et les pertes ainsi que de calculer les taux de réussite. Où les obtenir Il s’agit du champ standard « IsWon » de l’objet Opportunity. C’est un champ de formule fondé sur StageName. Exemples truefalse
	Montant de l’opportunité Amount	Montant total estimé de la vente associée à l’opportunité.
Description Cet attribut indique la valeur financière d’une affaire potentielle. Il s’agit de l’un des indicateurs les plus importants pour l’analyse financière et l’analyse des performances. Le montant de l’opportunité est utilisé dans presque toutes les vues financières, notamment pour calculer la valeur totale du pipeline, le montant moyen des affaires et la corrélation entre la valeur et d’autres facteurs tels que les remises ou les durées de cycle. Il constitue un élément clé des Dashboards « Sales Representative Performance » et « Opportunity Discount Effectiveness ». Pourquoi c’est important Il fournit la valeur financière de chaque affaire, indispensable au reporting du pipeline, aux prévisions de chiffre d’affaires et à l’analyse des performances. Où les obtenir Il s’agit du champ standard « Amount » de l’objet Opportunity. Exemples 50000125000.75250000
	Pourcentage de remise DiscountPercentage	Le pourcentage de remise appliqué à l’Opportunity.
Description Cet attribut enregistre la remise accordée sur une affaire, généralement sous la forme d’un pourcentage du prix total. Il constitue un facteur important pour comprendre la rentabilité des affaires et les pratiques commerciales. Cette mesure est au cœur du Dashboard « Efficacité des remises accordées aux Opportunities » et du KPI « Remise moyenne sur les affaires gagnées ». En analysant cet attribut, les responsables commerciaux peuvent déterminer si les remises contribuent réellement à la conclusion des affaires ou si elles réduisent simplement les marges. Ils peuvent également comparer les pratiques de remise entre les régions ou les commerciaux. Pourquoi c’est important Cet attribut est essentiel pour analyser la rentabilité, évaluer l’efficacité de la stratégie tarifaire et repérer les remises excessives. Où les obtenir Il s’agit généralement d’un champ personnalisé de type devise ou pourcentage sur l’objet Opportunity ou Quote. Consultez la documentation de Salesforce Sales Cloud ou votre administrateur. Exemples 0.050.100.15
	Responsable de l’opportunité OpportunityOwner	Commercial affecté à l’opportunité commerciale et responsable de son suivi.
Description Le responsable de l’opportunité est l’utilisateur Salesforce principalement chargé de gérer l’affaire. Il s’agit d’une dimension essentielle pour l’analyse des performances. En analysant les données par responsable de l’opportunité, les organisations peuvent créer le Dashboard « Sales Representative Performance ». Celui-ci permet de comparer les durées de cycle, les taux de réussite et les montants moyens des affaires entre les membres de l’équipe, afin d’identifier les meilleurs résultats et les besoins d’accompagnement. Pourquoi c’est important Cet attribut est essentiel pour analyser les performances de l’équipe commerciale, comparer les résultats individuels et identifier les besoins d’accompagnement. Où les obtenir Il s’agit du champ « OwnerId » de l’objet Opportunity, qui renvoie vers l’objet User. Exemples John SmithMaria GarciaDavid Chen
	Dernière mise à jour des données LastDataUpdate	Horodatage indiquant la date et l’heure de la dernière actualisation des données depuis le système source.
Description Cet attribut indique la date et l’heure de l’extraction la plus récente des données depuis Salesforce Sales Cloud. Il permet aux utilisateurs d’évaluer l’actualité des données analysées. Il est essentiel de savoir quand les données ont été mises à jour pour interpréter correctement l’analyse, notamment dans les Dashboards opérationnels tels que « Daily Sales Funnel Operational View ». Cela garantit que les décisions reposent sur une compréhension précise de l’actualité des données. Pourquoi c’est important Il informe les utilisateurs sur l’actualité des données et leur permet de savoir dans quelle mesure l’analyse du processus est à jour. Où les obtenir Il s’agit d’un attribut de métadonnées généré par le pipeline de données ou l’outil ETL au moment de l’extraction. Exemples 2023-10-27T02:00:00Z2023-10-28T02:00:00Z
	ID de commande OrderId	L’identifiant unique de la commande créée à partir d’une Opportunity gagnée.
Description Order ID relie l’Opportunity au processus d’exécution qui suit. Il marque le passage des ventes aux opérations. Cet identifiant est essentiel pour étendre l’analyse du processus au-delà de l’étape « Opportunity Closed Won », jusqu’à la gestion des commandes. Il permet de suivre les activités « Order Created » et « Order Fulfilled », et il est nécessaire pour surveiller le « Taux d’erreur d’exécution des commandes ». Pourquoi c’est important Il relie la partie commerciale du processus à la partie consacrée à l’exécution des commandes, ce qui permet une analyse Lead to Cash réellement de bout en bout. Où les obtenir Cet identifiant provient du champ « Id » de l’objet Order, généralement associé à l’Opportunity. Exemples 8018c000001IyA6AAK8018c000001JyB1AAK8018c000001KzC6AAK
	ID du contrat ContractId	L’identifiant unique du contrat associé à l’Opportunity.
Description Contract ID relie l’Opportunity à un enregistrement de contrat officiel dans Salesforce. Il s’agit d’une étape importante des dernières phases de conclusion d’une affaire. Cet attribut permet d’analyser en détail la phase de contractualisation. Il alimente les Dashboards « Durée du cycle Quote to Contract » et « Conformité et respect des contrats ». Il permet de suivre des activités telles que « Contract Sent for Signature » et « Contract Activated », puis d’en mesurer la durée et le respect des SLA. Pourquoi c’est important Il permet de suivre précisément le sous-processus de gestion des contrats, notamment ses durées de cycle et sa conformité. Où les obtenir Cet identifiant provient du champ « Id » de l’objet Contract, généralement associé à l’Opportunity ou à l’Account. Exemples 8008c000001LxD9AAK8008c000001MyE4AAK8008c000001NzF0AAK
	ID du devis QuoteId	L’identifiant unique d’un devis commercial associé à l’Opportunity.
Description Quote ID identifie un devis précis remis au client pour une Opportunity. Une Opportunity peut être associée à plusieurs devis au cours de son cycle de vie. Le suivi des Quote IDs est essentiel pour analyser la phase de devis du processus commercial. Il permet de mesurer la « Durée du cycle Quote to Contract », de comprendre le nombre de révisions de devis (« Quote Modified ») et d’alimenter le KPI « Fréquence de reprise des devis » en distinguant les différentes versions. Pourquoi c’est important Cet attribut permet d’analyser le cycle de devis, notamment le nombre de révisions et le délai entre l’établissement du devis et son acceptation. Où les obtenir Cet identifiant provient du champ « Id » de l’objet Quote, associé à l’Opportunity. Exemples 0Q08c000001OxP1AAK0Q08c000001PyQ2AAK0Q08c000001QzR3AAK
	Nom du compte AccountName	Le nom du compte client ou de l’entreprise associé à l’Opportunity.
Description Account Name relie l’Opportunity à un client précis. Cette association permet d’analyser le processus commercial du point de vue du client. L’analyse du processus par client permet aux organisations de comprendre les cycles de vente des comptes stratégiques, d’identifier les clients associés à de nombreuses reprises ou à de longues phases de négociation, puis d’adapter leurs stratégies de relation. Elle constitue une dimension utile pour filtrer les données du processus et les examiner plus en détail. Pourquoi c’est important Relie le processus commercial à un client précis, ce qui permet d’analyser les durées des cycles de vente et les schémas d’interaction au niveau du client. Où les obtenir Cet attribut est dérivé du champ de recherche « AccountId » de l’objet Opportunity, qui fait référence au champ « Name » de l’objet Account. Exemples Global Tech Inc.Innovate Solutions LLCQuantum Industries
	Région Region	La région géographique ou le territoire commercial associé à l’Opportunity.
Description L’attribut Region segmente les Opportunities selon leur zone géographique, par exemple « Amérique du Nord », « EMEA » ou « APAC ». Les organisations commerciales utilisent couramment cette approche pour structurer leurs équipes et leurs rapports. Il s’agit de la dimension principale du Dashboard « Comparaison des performances commerciales par région ». Elle permet aux dirigeants de comparer les performances des processus entre les régions, d’identifier les bonnes pratiques dans les zones les plus performantes et de repérer celles qui nécessitent des améliorations. L’analyse peut porter sur les durées de cycle, les taux de réussite et l’utilisation des remises. Pourquoi c’est important Permet de comparer les processus commerciaux et leurs performances entre différents territoires géographiques afin d’identifier les forces et les faiblesses régionales. Où les obtenir Il s’agit souvent d’un champ personnalisé sur l’objet Opportunity ou Account. Consultez la documentation de Salesforce Sales Cloud ou votre administrateur. Exemples Amérique du NordEMEAAPACLATAM
	Reprise IsRework	Indicateur calculé signalant qu’une activité correspond à une reprise ou à une étape répétée.
Description Is Rework est un indicateur booléen défini sur true lorsqu’un processus revient à une étape antérieure. Par exemple, si l’activité « Quote Modified » intervient après « Quote Presented to Customer », elle est considérée comme une reprise. Cet attribut est essentiel pour quantifier les inefficacités des processus. Il contribue directement au calcul des KPI « Taux d’erreur de traitement des commandes » et « Fréquence de reprise des devis ». La mise en évidence des reprises permet de repérer les zones où les exigences sont imprécises, où la communication est insuffisante ou où des problèmes de qualité se manifestent. Pourquoi c’est important Il quantifie les inefficacités des processus en identifiant et en signalant les activités qui font partie de boucles de reprise, afin de mieux cibler les efforts d’amélioration. Où les obtenir Cet indicateur est calculé par l’outil de Process Mining, qui analyse la séquence des activités et détecte les retours en arrière dans le flux du processus. Exemples truefalse
	Source du lead LeadSource	La source à l’origine du lead, par exemple « Web », « Partenaire » ou « Salon professionnel ».
Description Lead Source indique le canal marketing ou l’activité commerciale à l’origine du lead initial. Ces informations sont essentielles pour comprendre l’efficacité des différentes stratégies d’acquisition client. Cet attribut constitue la dimension principale du Dashboard « Analyse de la performance de conversion des leads ». En analysant les taux de conversion et la valeur des affaires par source de lead, les entreprises peuvent optimiser leurs dépenses marketing et concentrer leurs efforts sur les canaux les plus rentables. Pourquoi c’est important Il permet d’évaluer l’efficacité des canaux marketing en reliant les leads à leur origine et à leurs taux de réussite ultérieurs. Où les obtenir Il s’agit du champ standard « LeadSource » de l’objet Lead, généralement transféré vers l’objet Opportunity lors de la conversion. Exemples WebDemande par téléphoneRecommandation d’un partenaireListe achetée
	Système source SourceSystem	Identifie le système source à partir duquel les données ont été extraites.
Description Cet attribut indique le système de référence dans lequel les données d’événement ont été générées. Pour le processus Lead to Cash, il s’agit généralement de « Salesforce Sales Cloud ». Dans les environnements comprenant plusieurs systèmes intégrés, ce champ est essentiel pour assurer la traçabilité des données, résoudre les problèmes et déterminer quel système fait autorité pour chaque étape du processus. Il garantit une base de données claire et fiable. Pourquoi c’est important Il fournit le contexte sur l’origine des données, ce qui est essentiel pour la gouvernance et la validation des données, ainsi que dans les environnements multisystèmes. Où les obtenir Il s’agit généralement d’une valeur statique ajoutée lors de l’extraction et de la transformation des données afin d’indiquer l’origine du jeu de données. Exemples Salesforce Sales CloudSFSC
	Type d’Opportunity Type	Classe l’Opportunity, par exemple comme « Nouvelle affaire » ou « Client existant ».
Description Opportunity Type est un champ de classification standard utilisé pour segmenter les affaires. Il permet de comprendre les différences entre les processus ou cycles de vente visant à acquérir de nouveaux clients et ceux destinés à développer les ventes auprès de clients existants. Dans le cadre du Process Mining, cet attribut permet une analyse comparative. Par exemple, une organisation peut filtrer la carte de processus pour vérifier si le cycle de vente d’une « Nouvelle affaire » est plus long ou comporte davantage d’étapes que celui d’un renouvellement pour « Client existant ». Ces résultats éclairent les décisions stratégiques et les efforts d’optimisation des processus. Pourquoi c’est important La segmentation des Opportunities par type permet de comparer les processus de vente, les durées de cycle et les taux de réussite des nouvelles affaires et des affaires existantes. Où les obtenir Il s’agit du champ standard « Type » de l’objet Opportunity. Exemples Nouveau clientClient existant, montée en gammeClient existant, renouvellementVente additionnelle

Obligatoire Recommandé Facultatif

Activités Lead to Cash

Voici les principales étapes et les jalons à suivre pour découvrir précisément le processus et analyser ses performances.

8 Recommandé 8 Facultatif

	Activité	Description
	Contrat activé	Cette activité signifie que le contrat a été entièrement exécuté et signé par toutes les parties, et qu’il est devenu juridiquement actif. Elle est généralement enregistrée par le changement du statut de l’objet Contract vers « Activated ».
Pourquoi c’est important Il s’agit de la confirmation finale de l’accord juridique avec le client, une étape importante pour la comptabilisation du chiffre d’affaires et la conformité. Les retards à ce stade peuvent avoir une incidence directe sur les prévisions financières. Où les obtenir Cet événement est déduit du changement du champ Status de l’objet Contract vers « Activated ». L’horodatage de cette modification est capturé grâce au suivi de l’historique des champs. Collecte Identifiez l’horodatage auquel le champ « Status » de l’objet Contract prend la valeur « Activated ». Type d’événement inferred
	Devis accepté par le client	Cette activité marque l’accord du client sur les conditions et le prix du devis. Elle est généralement capturée lorsqu’un utilisateur met à jour le statut du devis avec la valeur « Accepted ».
Pourquoi c’est important Il s’agit d’un signal d’achat important et d’une étape majeure avant la génération du contrat. Le délai entre la présentation et l’acceptation constitue un indicateur clé des frictions dans le cycle de vente. Où les obtenir Cet événement est déduit du changement du champ Status de l’objet Quote vers la valeur « Accepted ». L’horodatage est obtenu à partir de l’historique de cette modification. Collecte Identifiez l’horodatage auquel le champ « Status » de Quote prend la valeur « Accepted ». Type d’événement inferred
	Devis créé	Cette activité représente la génération d’un devis formel destiné au client. Elle est capturée lorsqu’un nouvel enregistrement Quote est créé et associé à l’Opportunity.
Pourquoi c’est important La création d’un devis constitue une étape importante vers la conclusion d’une affaire. L’analyse du nombre de devis et du temps nécessaire à leur création permet d’évaluer l’efficacité de l’équipe commerciale et la dynamique de l’affaire. Où les obtenir Cet événement est capturé à partir du champ système CreatedDate de l’objet Quote. L’objet Quote possède une relation de recherche vers son Opportunity parent. Collecte Utilisez le champ CreatedDate de l’objet Quote associé à l’Opportunity. Type d’événement explicit
	Lead converti en opportunité	Cette activité marque le moment où un lead qualifié est converti en opportunité commerciale, avec un compte et un contact associés. Il s’agit généralement d’une action explicite effectuée par un commercial dans Salesforce.
Pourquoi c’est important Il s’agit du transfert essentiel entre le marketing ou le développement des leads et l’équipe commerciale. L’analyse du délai et des taux de conversion à partir de ce point permet d’évaluer la qualité des leads et l’efficacité du processus commercial initial. Où les obtenir Cet événement peut être identifié lorsque le champ IsConverted de l’objet Lead prend la valeur true et que le champ ConvertedOpportunityId est renseigné. L’horodatage correspond à ConvertedDate. Collecte Cet événement est suivi lorsqu’un utilisateur convertit un enregistrement Lead et renseigne les champs ConvertedDate et ConvertedOpportunityId. Type d’événement explicit
	Opportunité créée	Représente la création d’un nouvel enregistrement d’opportunité commerciale dans Salesforce, signalant une affaire susceptible de générer du chiffre d’affaires. Cet événement est enregistré explicitement avec un horodatage de création lors de la première sauvegarde de l’enregistrement.
Pourquoi c’est important Cette activité constitue le début officiel du cycle de vente pour une opportunité donnée. Elle sert de point de départ pour mesurer la durée globale du cycle de vente et la vitesse du pipeline. Où les obtenir Cet événement est capturé à partir du champ système CreatedDate de l’objet Opportunity. Il fournit un horodatage précis du lancement de l’enregistrement d’opportunité. Collecte Utilisez le champ CreatedDate de l’objet Opportunity. Type d’événement explicit
	Opportunité gagnée et clôturée	Représente la conclusion réussie d’une affaire commerciale, l’opportunité étant remportée. Cet événement correspond à la mise à jour manuelle ou automatisée du champ StageName de l’Opportunity vers « Closed Won ».
Pourquoi c’est important Il s’agit du principal résultat positif du processus commercial. L’analyse des tendances et des attributs des affaires remportées est fondamentale pour comprendre les performances et la stratégie commerciales. Où les obtenir Cet événement est déduit du changement du champ StageName de l’objet Opportunity vers « Closed Won ». Sa date est enregistrée dans le champ CloseDate et son horodatage dans l’historique des champs. Collecte Identifiez dans OpportunityFieldHistory l’horodatage auquel « StageName » de l’Opportunity prend la valeur « Closed Won ». Type d’événement inferred
	Opportunité perdue et clôturée	Représente la conclusion infructueuse d’une affaire commerciale, l’opportunité ayant été perdue au profit d’un concurrent ou le client ayant décidé de ne pas acheter. Cet événement est enregistré lorsque StageName de l’Opportunity prend la valeur « Closed Lost ».
Pourquoi c’est important Il s’agit du principal résultat négatif. L’analyse du moment et des raisons pour lesquelles les affaires sont perdues est essentielle pour améliorer la stratégie commerciale, la formation et le positionnement du produit. Où les obtenir Cet événement est déduit du changement du champ StageName de l’objet Opportunity vers « Closed Lost ». Sa date est enregistrée dans le champ CloseDate et son horodatage dans l’historique des champs. Collecte Identifiez dans OpportunityFieldHistory l’horodatage auquel « StageName » de l’Opportunity prend la valeur « Closed Lost ». Type d’événement inferred
	Paiement reçu	Cette activité confirme que le paiement du client a été reçu et affecté à la facture. Elle est généralement déduite du changement du statut d’une facture vers « Paid » ou de la création d’un enregistrement Payment.
Pourquoi c’est important Il s’agit de la dernière activité du processus Lead to Cash, qui représente la réalisation du chiffre d’affaires. Le délai entre la facture et le paiement constitue un KPI essentiel de trésorerie. Où les obtenir Cet événement est déduit du changement du statut d’un objet Invoice vers « Paid » ou de la création d’un objet Payment lié à la facture. Ces données proviennent souvent d’un système financier externe. Collecte Identifiez le moment où le champ « Status » de l’Invoice prend la valeur « Paid » ou celui où un enregistrement Payment associé est créé. Type d’événement inferred
	Commande créée	Cette activité marque la création d’une commande commerciale et lance officiellement le processus d’exécution après la conclusion d’une affaire. Elle est capturée lorsqu’un nouvel enregistrement Order est créé et associé à l’Opportunity ou au compte.
Pourquoi c’est important Il s’agit du transfert officiel du processus commercial vers l’équipe chargée de l’exécution des commandes et des opérations. L’efficacité de cette étape est essentielle pour assurer une livraison dans les délais et la satisfaction client. Où les obtenir Cet événement est capturé à partir du champ système CreatedDate de l’objet Order. La commande est généralement liée au compte et/ou à l’Opportunity à l’origine de l’affaire. Collecte Utilisez le champ CreatedDate de l’objet Order associé au compte de l’Opportunity. 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 du statut de l’objet Order vers un état final tel que « Fulfilled » ou « Completed ».
Pourquoi c’est important Cette étape marque l’exécution de la promesse de livraison faite au client. Le délai entre la création de la commande et son exécution constitue un indicateur clé de l’efficacité opérationnelle et de la satisfaction client. Où les obtenir Cet événement est déduit du changement du champ Status de l’objet Order vers une valeur indiquant l’achèvement. Le suivi de l’historique des champs est nécessaire pour capturer l’horodatage de l’événement. Collecte Identifiez l’horodatage auquel le champ « Status » de Order prend la valeur « Fulfilled » ou « Completed ». Type d’événement inferred
	Contrat envoyé pour signature	Indique qu’un contrat formel a été généré et envoyé au client pour signature. Cet événement est souvent déduit d’un changement de statut de l’objet Contract, par exemple vers « Sent » ou « Out for Signature ».
Pourquoi c’est important Cette activité lance la dernière phase juridique et administrative de la conclusion d’une affaire. Son suivi permet de contrôler l’efficacité du processus de gestion des contrats. Où les obtenir Cet événement est déduit d’un changement de statut de l’objet Contract, qui est lié à l’Opportunity. Le suivi de l’historique du champ Status de Contract est nécessaire. Collecte Identifiez l’horodatage auquel le champ « Status » de Contract prend une valeur telle que « Sent for Signature ». Type d’événement inferred
	Devis modifié	Représente la mise à jour ou la révision d’un devis existant, souvent à la suite des commentaires du client ou d’une négociation. Cet événement est capturé en suivant les modifications apportées aux champs clés de l’enregistrement Quote après sa création initiale.
Pourquoi c’est important Des modifications fréquentes des devis peuvent révéler des inefficacités, des lacunes de communication ou des cycles de négociation prolongés. L’analyse de cette boucle de reprise est essentielle pour raccourcir la phase entre le devis et le contrat. Où les obtenir Cet événement est déduit du champ LastModifiedDate de l’objet Quote ou, de manière plus détaillée, du suivi de l’historique de champs tels que TotalPrice ou des lignes de devis. Collecte Comparez LastModifiedDate et CreatedDate sur l’objet Quote, ou utilisez le suivi de l’historique des champs de Quote. Type d’événement inferred
	Devis présenté au client	Cet événement indique qu’un devis a été envoyé ou officiellement présenté au client pour examen. Il est généralement déduit d’un changement de statut de l’enregistrement Quote, par exemple de « Draft » à « Presented » ou « In Review ».
Pourquoi c’est important Cette activité lance le décompte des cycles de négociation et d’approbation du client. Son suivi permet de mesurer les délais de réponse du client et d’identifier les retards lors de l’acceptation du devis. Où les obtenir Cet événement est déduit des modifications du champ Status de l’objet Quote. L’historique de ce champ doit être suivi pour obtenir l’horodatage précis de la modification. Collecte Identifiez l’horodatage auquel le champ « Status » de Quote prend la valeur « Presented », « Sent » ou une valeur équivalente. Type d’événement inferred
	Étape de l’opportunité modifiée	Cette activité capture toute modification de l’étape commerciale d’une opportunité, par exemple le passage de « Qualification » à « Analyse des besoins ». Ces changements sont consignés dans l’historique des champs du système, ce qui permet de retracer la progression de l’opportunité.
Pourquoi c’est important Le suivi des changements d’étape est essentiel pour comprendre la vitesse du pipeline commercial, repérer les goulots d’étranglement où les affaires stagnent et analyser la conformité du processus. Où les obtenir Cet événement est déduit de l’objet OpportunityFieldHistory, qui suit les modifications du champ StageName sur l’objet Opportunity. Chaque entrée comporte un horodatage ainsi que les anciennes et nouvelles valeurs. Collecte Extrayez les événements de modification du champ « StageName » dans la table OpportunityFieldHistory. Type d’événement inferred
	Étape de proposition atteinte	Marque l’étape précise à laquelle une opportunité passe au stade « Proposal/Price Quote ». Cet événement est déduit de l’historique du champ « StageName » de l’opportunité.
Pourquoi c’est important Il s’agit d’une étape importante, qui indique qu’une solution potentielle a été identifiée et qu’elle peut être chiffrée et présentée. Elle constitue un point essentiel pour analyser le temps consacré à la définition de la solution et à l’établissement du devis. Où les obtenir Cet événement est déduit de l’objet OpportunityFieldHistory, en identifiant précisément l’horodatage auquel le champ « StageName » a été mis à jour avec la valeur « Proposal/Price Quote » ou une valeur d’étape personnalisée équivalente. Collecte Filtrez OpportunityFieldHistory pour conserver les enregistrements dont « Field » vaut « StageName » et dont « NewValue » correspond à l’étape de proposition. Type d’événement inferred
	Facture générée	Représente la création d’une facture destinée à facturer au client les biens ou services livrés. Cet événement peut être capturé par la création d’un enregistrement Invoice, dans Salesforce Billing ou dans un système externe intégré.
Pourquoi c’est important Cette activité lance la partie financière du cycle Lead to Cash. La rapidité et l’exactitude de la facturation ont une incidence directe sur la trésorerie. Où les obtenir Nécessite Salesforce Billing ou un package équivalent. Cet événement est capturé à partir du champ CreatedDate de l’objet Invoice, qui est lié à l’Order ou au compte. Collecte Utilisez le champ CreatedDate de l’objet Invoice, s’il est disponible. Type d’événement explicit

Recommandé Facultatif

Guides d’extraction

Comment extraire vos données de Salesforce Sales Cloud

Étapes

Vérifiez le prérequis : suivi de l’historique des champs : 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, Montant), Quote (État), Contract (État) et Order (État). Cette vérification est indispensable pour enregistrer précisément les changements du processus.
Accédez aux rapports Salesforce : connectez-vous à votre instance Salesforce. Utilisez l’App Launcher pour rechercher et ouvrir l’onglet « Reports ». Cliquez sur le bouton « New Report » pour commencer.
Créez le rapport d’historique des opportunités : ce rapport enregistrera la création des opportunités, les changements d’étape et les événements de clôture. Sélectionnez le type de rapport « Opportunities with Field History ». Ajoutez les colonnes suivantes : Opportunity ID, Opportunity Name, Created Date, Field/Event, Old Value, New Value, Edit Date et Edit By. Ajoutez également les attributs recommandés : Owner, Montant, Is Won et les champs de remise applicables.
Créez le rapport de conversion des prospects : créez un deuxième rapport à partir du type de rapport « Leads ». Ajoutez les colonnes suivantes : Lead ID, Converted Date, Converted Opportunity ID et Lead Owner. Appliquez un filtre pour n’afficher que les prospects dont « Converted » est défini sur true.
Créez le rapport des événements liés aux devis : créez un troisième rapport à partir d’un type de rapport « Quotes », de préférence un type incluant l’historique lorsqu’il est disponible, par exemple « Quotes with Field History ». Ajoutez les colonnes suivantes : Quote ID, Opportunity ID, CreatedDate, LastModifiedDate et État. Ce rapport servira à déduire la création des devis et les changements d’état.
Créez des rapports supplémentaires (contrats, commandes et factures) : en suivant la même méthode que pour le rapport des devis, créez des rapports distincts pour les contrats, les commandes et les factures si ces objets sont utilisés dans votre instance Salesforce. Pour chacun d’eux, incluez l’identifiant de l’enregistrement, l’identifiant de l’opportunité associée, CreatedDate, LastModifiedDate et le champ État de l’objet.
Exécutez et exportez tous les rapports : pour chaque rapport créé, définissez un filtre de période cohérent, par exemple « Opportunity Created Date » au cours des 6 derniers mois. Exécutez chaque rapport et utilisez la fonction « Export » pour enregistrer les résultats dans un fichier CSV.
Regroupez les données dans un tableur : ouvrez un tableur tel que Microsoft Excel. Copiez les données de chaque fichier CSV exporté dans une feuille distincte d’un même classeur.
Créez la feuille du journal d’événements final : créez une nouvelle feuille nommée « Event Log ». Définissez les en-têtes requis : SalesOpportunity, ActivityName, EventTimestamp, ainsi que les en-têtes recommandés : OpportunityOwner, StageName, Montant, IsWon, DiscountPercentage.
Transformez et consolidez les données : renseignez manuellement la feuille « Event Log » 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 Opportunity History dont « New Value » est « Closed Won », créez une ligne dans le journal avec ActivityName défini sur « Opportunity Closed Won » et EventTimestamp défini sur « Edit Date ». Répétez cette opération pour les 16 activités requises dans tous les fichiers sources.
Effectuez le formatage final et exportez le fichier : vérifiez que la colonne EventTimestamp utilise un format cohérent, par exemple YYYY-MM-DD HH:MI:SS. La colonne SalesOpportunity doit être renseignée pour chaque ligne à l’aide de l’Opportunity ID provenant des rapports sources. Enregistrez la feuille « Event Log » finale et consolidée dans un fichier CSV à importer.

Configuration

Types de rapports : le type de rapport principal requis est « Opportunities with Field History ». Des rapports supplémentaires seront nécessaires pour les Leads, les Quotes, les Contracts, les Orders et les Invoices. La disponibilité de types de rapports incluant l’historique pour ces objets améliore considérablement la précision des données.
Suivi de l’historique des champs : cette configuration doit être effectuée au préalable par un administrateur Salesforce. Elle est indispensable pour suivre les changements d’étape des Opportunities ainsi que les changements de statut des Quotes, Contracts et Orders.
Autorisations : l’utilisateur qui exécute les rapports doit disposer d’un accès en lecture à tous les objets concernés : Lead, Account, Opportunity, OpportunityFieldHistory, Quote, Contract, Order, et éventuellement Invoice et Payment.
Filtre de période : il est essentiel d’appliquer un filtre de période cohérent à tous les rapports afin de garantir la corrélation des données. Il est recommandé de filtrer « Opportunity Created Date » sur les trois à six derniers mois pour conserver un volume de données gérable.
Volume de données : pour les organisations qui gèrent un très grand nombre d’Opportunities et d’activités, le Report Builder peut devenir lent ou atteindre les limites d’exportation, généralement autour de 100 000 lignes selon l’édition. Dans ce cas, le service hebdomadaire Data Export Service constitue une solution plus fiable pour obtenir les données brutes.

a Exemple de requête sql

/*
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 : vérifiez que vous disposez d’un compte utilisateur Salesforce avec un accès à l’API et de droits suffisants pour lire les objets Opportunity, Lead, Citation, Contract, Commande et Facture, ainsi que leurs objets Field History correspondants. Le suivi de l’historique des champs doit être activé pour les champs clés, par exemple StageName et État, de ces objets.
Sélectionnez un outil d’exécution : cette requête utilise des clauses UNION ALL qui ne sont pas prises en charge par la Developer Console native de Salesforce ni par Workbench. Vous devez utiliser un outil externe capable de se connecter à Salesforce et d’exécuter des requêtes de type SQL, par exemple un outil de Business Intelligence (BI) comme Tableau ou Power BI, un outil ETL comme MuleSoft ou Informatica, ou un outil d’interrogation des données doté d’un connecteur Salesforce, comme DBeaver ou DataGrip.
Établissez la connexion à Salesforce : configurez la connexion à votre instance Salesforce dans l’outil choisi. Vous aurez généralement besoin de votre nom d’utilisateur, de votre mot de passe et de votre 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 requêtes de votre outil.
Configurez les espaces réservés : la requête contient plusieurs espaces réservés que vous devez remplacer par des valeurs propres à votre organisation Salesforce. Il s’agit notamment des éléments suivants :
- 'YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ' : remplacez toutes les occurrences par les dates de début et de fin souhaitées pour la période d’extraction, au format ISO 8601.
- [Your_Discount_Field__c] : remplacez cet élément par le nom d’API de votre champ personnalisé correspondant au pourcentage de remise sur l’objet Opportunity.
- [Quote_Presented_Status] : remplacez cet élément par la valeur d’état utilisée lorsqu’une citation est présentée à un client, par exemple 'Presented' ou 'In Review'.
- [Opportunity_Lookup_On_Contract__c] : remplacez cet élément par le nom d’API du champ de recherche de l’objet Contract qui renvoie vers Opportunity.
- [Order_Fulfilled_Status] : remplacez cet élément par la valeur d’état indiquant qu’une commande est exécutée, par exemple 'Fulfilled', 'Shipped' ou 'Completed'.
- [Opportunity_Lookup_On_Invoice__c] : remplacez cet élément par le nom d’API du champ de recherche de l’objet Facture qui renvoie vers Opportunity.
Exécutez la requête : lancez la requête complète. Selon le volume de données et l’outil utilisé, l’opération peut prendre plusieurs minutes.
Examinez les résultats : une fois la requête terminée, vérifiez le jeu de données renvoyé afin de vous assurer qu’il contient des lignes pour toutes les activités et que les colonnes sont renseignées comme prévu.
Gérez les erreurs éventuelles : si la requête échoue, recherchez les fautes de frappe dans les noms des espaces réservés remplacés. Vérifiez que l’utilisateur dispose d’un accès de sécurité au niveau des champs pour tous les champs interrogés. La requête peut également expirer ou atteindre les limites de gouvernance si la période est trop longue. Essayez alors de réduire la période, par exemple à un seul trimestre.
Exportez les données : exportez le jeu de résultats final au format CSV.
Préparez l’importation : vérifiez que les en-têtes du fichier CSV correspondent aux attributs requis : SalesOpportunity, ActivityName, EventTimestamp, OpportunityOwner, StageName, Montant, IsWon et DiscountPercentage. Le fichier est maintenant prêt à être importé dans un outil de Process Mining.

Configuration

Suivi de l’historique des champs : cette extraction dépend de manière déterminante de l’activation du suivi de l’historique des champs pour les objets Opportunity (StageName), Quote (Status), Contract (Status) et Order (Status). Sans cette configuration, les activités correspondant aux changements de statut et d’étape ne seront pas enregistrées.
Autorisations utilisateur : l’utilisateur qui exécute la requête doit disposer d’un accès API et d’autorisations de lecture pour tous les objets interrogés : Lead, Opportunity, OpportunityFieldHistory, Quote, QuoteHistory, Contract, ContractHistory, Order, OrderHistory, Invoice et InvoiceHistory.
Période : il est essentiel de définir une période précise à l’aide des espaces réservés 'YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ'. Pour une première analyse, une période de trois à six mois est recommandée afin de trouver un équilibre entre le volume de données et les performances. Pour les instances Salesforce très volumineuses, commencez par une période plus courte, par exemple un mois, afin de tester les performances et les limites de gouvernance.
Champs et statuts personnalisés : la requête utilise des espaces réservés pour les champs personnalisés, par exemple [Your_Discount_Field__c], et pour les valeurs de statut personnalisées, par exemple [Quote_Presented_Status]. Vous devez identifier les noms API et les valeurs corrects dans votre configuration Salesforce, puis mettre à jour la requête en conséquence.
Disponibilité des objets : la requête suppose que vous utilisez les objets standard Contract et Order, ainsi qu’un objet Invoice, courant avec Salesforce Billing. Si votre organisation n’utilise pas ces objets ou recourt à un autre package de facturation, les parties correspondantes de la requête échoueront ou ne renverront aucune donnée. Elles 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 : vérifiez que Python 3.6 ou une version ultérieure est installé sur votre système. Vous aurez également besoin de pip, le gestionnaire de paquets Python, pour installer les bibliothèques nécessaires.
Installez les bibliothèques requises : ouvrez votre ligne de commande ou votre terminal, puis installez les bibliothèques simple-salesforce et pandas en exécutant la commande suivante : pip install simple-salesforce pandas.
Configurez l’accès à l’API Salesforce : connectez-vous à votre compte Salesforce avec un profil d’administrateur. Accédez à Setup, puis à Apps et à App Manager. Créez une nouvelle « Connected App ». Activez les paramètres OAuth pour l’application et accordez-lui l’autorisation « Access and manage your data (api) ». Après l’enregistrement, vous recevrez une « Consumer Key » et un « Consumer Secret ». Vérifiez également que le compte utilisateur utilisé par le script dispose d’un Security Token. Vous pouvez en générer ou en réinitialiser un dans vos paramètres personnels, sous « Reset My Security Token ».
Configurez le script Python : copiez le script Python complet fourni dans la section Query dans un fichier nommé extract_lead_to_cash.py.
Saisissez vos identifiants : ouvrez le fichier du script et remplacez les valeurs des paramètres username, password, security_token et instance_url par vos identifiants Salesforce. Dans un environnement de production, ne codez pas directement les identifiants dans le script. Utilisez plutôt une méthode sécurisée, comme des variables d’environnement ou un fichier de configuration.
Définissez la période d’extraction : modifiez les variables start_date et end_date du script afin de définir la période correspondant aux données à 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 Salesforce Object Query Language (SOQL). Chaque requête cible un objet précis, par exemple Opportunity, OpportunityFieldHistory ou Citation, afin d’enregistrer une activité métier distincte.
Regroupez les données : les résultats de chaque requête sont convertis dans un format structuré appelé DataFrame pandas. Ces DataFrames individuels, chacun représentant une activité, sont ensuite regroupés dans une seule liste.
Transformez et mettez en forme les données : le script concatène tous les DataFrames individuels dans un journal d’événements complet. Il renomme les colonnes pour respecter le schéma requis par le Process Mining (SalesOpportunity, ActivityName, EventTimestamp, etc.) et vérifie que les types de données sont corrects.
Exécutez le script : lancez le script depuis votre terminal à l’aide de la commande suivante : 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 terminée, le script générera un fichier nommé sfdc_lead_to_cash_event_log.csv dans le même répertoire. Ce fichier CSV constitue le journal d’événements final, mis en forme pour être importé dans un outil de Process Mining.

Configuration

Prérequis : un compte Salesforce Enterprise, Unlimited ou Developer Edition, ces éditions disposant d’un accès API. Un profil utilisateur Salesforce doté de l’autorisation « API Enabled » et d’un accès en lecture aux objets suivants : Lead, Opportunity, OpportunityFieldHistory, Quote, Contract et Order. Les objets personnalisés utilisés pour la facturation ou les paiements nécessitent également un accès en lecture.
Authentification : le script utilise une authentification par nom d’utilisateur, mot de passe et jeton de sécurité. Pour renforcer la sécurité en production, envisagez de mettre en place le flux OAuth 2.0 JWT Bearer, également pris en charge par simple-salesforce.
Période : les variables start_date et end_date du script contrôlent la période d’extraction. Pour une première analyse, une période de trois à six mois est recommandée afin d’obtenir suffisamment de données sans créer un volume difficile à traiter. Les filtres de date s’appliquent au champ d’horodatage principal de chaque activité, comme CreatedDate ou ConvertedDate.
Utilisation de l’API : ce script exécute plusieurs requêtes distinctes. Chaque requête, ainsi que la récupération de l’ensemble de ses résultats, consomme des appels API qui sont décomptés de la limite quotidienne de votre organisation. Tenez compte de ces limites, en particulier dans un environnement comportant de nombreuses autres intégrations. Pour extraire des millions d’enregistrements, le script doit être adapté afin d’utiliser la Bulk API de Salesforce.
Personnalisation : le script suppose, lorsque cela est possible, l’utilisation des noms d’objets et de champs standard. Votre organisation peut utiliser des champs personnalisés, par exemple Discount_Percentage__c, des objets personnalisés, par exemple Invoice__c ou Payment__c, ou des relations personnalisées, comme une recherche reliant Contract à Opportunity. Vous devez adapter les requêtes SOQL du script à votre configuration Salesforce.

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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