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Votre modèle de données Lead to Cash

SAP Sales Cloud

Attributs Lead to Cash (17) Activités Lead to Cash (15) Guides d’extraction (2)

Votre modèle de données Lead to Cash

Ce modèle fournit un guide structuré pour recueillir les données nécessaires à l’analyse de votre processus Lead to Cash. Il présente les attributs et les activités essentiels à la création d’un journal d’événements complet. Vous y trouverez également des conseils pratiques pour extraire ces données de votre système SAP Sales Cloud et commencer votre démarche de Process Mining dans de bonnes conditions.

Attributs recommandés à collecter
Activités essentielles à suivre
Guide d’extraction pour SAP Sales Cloud

Vous découvrez les journaux d’événements ? En savoir plus sur la création d’un journal d’événements pour le Process Mining.

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Attributs Lead to Cash

Voici les champs de données recommandés à inclure dans votre journal d’événements pour analyser complètement votre processus Lead to Cash dans SAP Sales Cloud.

3 Obligatoire 6 Recommandé 8 Facultatif

	Nom	Description
	Heure de l’événement EventTime	L’horodatage indiquant le moment où une activité ou un événement précis s’est produit.
Description Event Time enregistre la date et l’heure précises auxquelles une activité a été terminée. Ces données temporelles sont essentielles pour comprendre le moment et la durée des étapes du processus. Elles fournissent l’ordre chronologique nécessaire à la construction du flux du processus. Dans l’analyse des processus, les horodatages servent à calculer les temps de cycle entre les activités, à mesurer la durée globale du processus commercial et à identifier les retards ou les goulots d’étranglement. Leur analyse au fil du temps peut également révéler des tendances dans la performance du processus. Pourquoi c’est important L’horodatage est essentiel pour classer les événements par ordre chronologique et pour toutes les analyses fondées sur le temps, notamment le temps de cycle et l’identification des goulots d’étranglement. Où les obtenir Généralement présent dans les champs « Date de création » ou « Date de dernière modification » associés aux objets métier tels que les leads, les opportunités, les devis et les commandes commerciales dans SAP Sales Cloud. Exemples 2023-04-15T10:30:00Z2023-05-02T14:00:00Z2023-06-20T09:15:00Z
	Nom de l’activité ActivityName	Le nom de l’activité métier ou de l’événement survenu à un moment précis du processus.
Description L’Activity Name décrit une étape ou un événement précis du processus Lead to Cash, comme « Lead Qualified », « Quote Created » ou « Payment Received ». Ces événements constituent la séquence d’actions qui forme le flux du processus pour chaque opportunité commerciale. L’analyse de ces activités est au cœur du Process Mining. Elle permet de visualiser les cartes de processus, d’identifier les goulots d’étranglement entre les étapes et de mesurer la fréquence des différents parcours, afin de comprendre comment le processus commercial est réellement exécuté. Pourquoi c’est important Cet attribut définit les étapes de la carte de processus, indispensables à la visualisation et à l’analyse du flux du processus. Où les obtenir Dérivé des changements de statut des objets métier, des événements de création de documents ou d’actions spécifiques des utilisateurs enregistrées dans les journaux de transactions de SAP Sales Cloud. Exemples Prospect capturéOpportunité crééeDevis envoyé au clientPaiement reçu
	Opportunité commerciale SalesOpportunityId	L’identifiant unique d’une opportunité commerciale, utilisé comme identifiant principal du cas pour le processus Lead to Cash.
Description L’identifiant de l’opportunité commerciale identifie de manière unique chaque vente potentielle, depuis sa création en tant que lead jusqu’à sa conclusion, qu’elle soit gagnée ou perdue. Il constitue le fil conducteur reliant toutes les activités associées, notamment la qualification du lead, la création du devis, le traitement de la commande et le paiement. Dans une analyse de Process Mining, cet identifiant est essentiel pour reconstituer le parcours de bout en bout de chaque opportunité. Il permet de corréler tous les événements afin d’analyser les variantes de processus, les délais de traitement et les taux de conversion pour chaque opportunité. Pourquoi c’est important Il s’agit du Case ID essentiel qui relie toutes les activités du processus et permet de retracer le cycle de vie complet de chaque opportunité commerciale. Où les obtenir Il s’agit de la clé primaire de l’objet métier Opportunity dans SAP Sales Cloud. Exemples OP-8000123456OP-8000123457OP-8000123458
	Catégorie de produit ProductCategory	La catégorie du produit ou du service vendu dans le cadre de l’opportunité.
Description La catégorie de produit regroupe les articles ou services précis d’une opportunité dans des classifications plus larges, telles que « Matériel », « Logiciels » ou « Services de conseil ». Cela simplifie l’analyse lorsque de nombreux produits individuels sont concernés. L’analyse par catégorie de produit est essentielle pour comprendre comment le processus commercial varie selon le type d’offre. Elle est utilisée dans des Dashboards tels que « Répartition des remises » et « Efficacité de l’exécution des commandes » afin de déterminer si certaines catégories sont associées à des remises plus élevées ou à des délais d’exécution plus longs. Pourquoi c’est important Permet d’analyser les variations du processus selon le type de produit ou de service vendu, dont les cycles de vente peuvent être très différents. Où les obtenir Dérivée des données de référence des produits associées aux postes d’un devis commercial ou d’une commande commerciale dans SAP Sales Cloud. Exemples Licence logicielleMatérielServices professionnelsAbonnement de support
	Commercial SalesRepresentative	Le collaborateur chargé de gérer l’opportunité commerciale.
Description Cet attribut identifie l’utilisateur ou le collaborateur responsable du lead ou de l’opportunité. Il constitue souvent le principal interlocuteur du client et est chargé de faire progresser l’affaire dans le pipeline commercial. Dans l’analyse, le commercial est une dimension essentielle pour comparer les performances. Il permet d’évaluer les délais du cycle commercial, les taux de réussite et le respect du processus par personne, équipe ou région, afin d’identifier les meilleurs résultats et les besoins d’accompagnement. Pourquoi c’est important Permet d’analyser les performances par collaborateur, d’identifier les besoins d’accompagnement et de repérer les bonnes pratiques au sein des équipes commerciales. Où les obtenir Associé au rôle de partie « Propriétaire » ou « Collaborateur responsable » sur l’objet métier Opportunity ou Lead dans SAP Sales Cloud. Exemples John SmithMaria GarciaChen Wei
	Montant de la commande commerciale SalesOrderAmount	La valeur monétaire totale de la commande commerciale associée à l’opportunité.
Description Cet attribut représente la valeur totale des biens ou services vendus lorsqu’une opportunité est gagnée et qu’une commande commerciale est créée. Il correspond au chiffre d’affaires généré par la réussite du processus commercial. Le montant de la commande commerciale est une dimension financière essentielle pour l’analyse. Il peut servir à segmenter les opportunités selon leur taille, par exemple petites, moyennes ou grandes affaires, afin de déterminer si leur comportement diffère. Il fournit également le contexte de valeur des KPI tels que le taux de réussite, en présentant la valeur totale des opportunités gagnées et perdues. Pourquoi c’est important Ajoute une dimension financière au processus et permet d’analyser les cycles de vente et leurs résultats en fonction de leur valeur. Où les obtenir Cette valeur proviendrait du champ « Valeur nette totale » de l’objet métier Sales Order associé dans SAP Sales Cloud. Exemples 50000.00125000.507800.00
	Pourcentage de remise DiscountPercentage	Le pourcentage de remise appliqué au devis commercial ou à la commande.
Description Cet attribut enregistre le taux global de remise appliqué à une opportunité, généralement au stade de la citation ou de la commande. Il est exprimé en pourcentage du prix catalogue. Il s’agit d’une métrique importante pour analyser la performance financière et la discipline commerciale. Le Dashboard « Discount Distribution » utilise cet attribut pour suivre les pratiques de remise selon les commerciaux et les produits. Il sert également au KPI « Discount Approval Compliance », afin de vérifier que les remises importantes suivent les flux d’approbation appropriés. Pourquoi c’est important Essentiel pour analyser la stratégie tarifaire, les pratiques de remise des équipes commerciales et leur incidence sur la rentabilité. Où les obtenir Calculé à partir des éléments de tarification des objets métier Sales Quote ou Sales Order associés dans SAP Sales Cloud. Exemples 0.050.100.25
	Source du lead LeadSource	Le canal marketing ou l’origine du lead initial.
Description La source du lead précise comment un client potentiel a été identifié pour la première fois, par exemple au moyen d’un formulaire web, d’un salon professionnel ou de la recommandation d’un partenaire. Cette information est généralement enregistrée lors de la création du lead. Cet attribut est essentiel au Dashboard « Taux de conversion des leads par source ». Son analyse aide les équipes marketing et commerciales à comprendre quels canaux génèrent les leads les plus intéressants, afin de mieux répartir les ressources et d’optimiser les campagnes marketing. Pourquoi c’est important Essentiel pour mesurer l’efficacité des différents canaux marketing et optimiser les stratégies de génération de leads. Où les obtenir Présent sur les objets métier Lead et Opportunity dans SAP Sales Cloud. Le champ est souvent nommé « Source » ou « Origine ». Exemples WebinaireRecommandation d’un partenaireSalon professionnelDemande via le site web
	Statut de l’opportunité OpportunityStatus	L’état ou le résultat actuel de l’opportunité commerciale, par exemple « Ouverte », « Gagnée » ou « Perdue ».
Description Cet attribut reflète le statut global de l’opportunité commerciale à un moment donné. Il indique si l’opportunité est toujours en cours, si elle a été gagnée ou si elle a été perdue au profit d’un concurrent ou pour une autre raison. L’analyse du statut final est fondamentale pour calculer des KPI essentiels tels que le taux de réussite des opportunités. Elle permet également de filtrer l’analyse afin de se concentrer sur les parcours gagnants ou d’étudier les schémas de processus qui conduisent le plus souvent à la perte d’une affaire. Pourquoi c’est important Définit le résultat du cas. Il est essentiel pour calculer les taux de réussite et d’échec et pour analyser les parcours des opportunités gagnées ou perdues. Où les obtenir Le champ « Statut » de l’objet métier Opportunity dans SAP Sales Cloud. Exemples OuvertEn coursGagnéPerduArrêté
	A fait l’objet d’une reprise IsReworked	Indicateur précisant si une activité ou un cas a fait l’objet d’une reprise.
Description Cet indicateur booléen prend la valeur true lorsqu’une boucle de reprise est détectée dans le processus, par exemple lorsqu’une commande commerciale est modifiée après sa création initiale ou qu’un devis est révisé plusieurs fois. Il est dérivé de l’analyse de la séquence des activités. Cet attribut calculé est essentiel pour quantifier les inefficacités du processus. Il alimente directement le Dashboard « Fréquence des reprises des commandes commerciales » et le KPI « Taux de reprise des commandes commerciales », en facilitant le filtrage et le comptage des reprises sans devoir effectuer de recherche complexe de schémas dans l’outil d’analyse. Pourquoi c’est important Quantifie directement l’inefficacité du processus en signalant les cas comportant des boucles de reprise et en simplifiant l’analyse de leur fréquence et de leurs causes. Où les obtenir Cet attribut n’est pas présent dans le système source. Il est calculé lors de la transformation des données en détectant les séquences d’activités répétées, par exemple « Commande commerciale créée » suivie de « Commande commerciale reprise ». Exemples truefalse
	Conditions de paiement PaymentTerms	Les conditions de paiement convenues, telles que « Net 30 » ou « Net 60 ».
Description Les conditions de paiement définissent les modalités selon lesquelles le client doit régler les biens ou services. Elles sont établies lors de la création de la commande commerciale ou de la contractualisation et déterminent la date d’échéance de la facture. Cet attribut constitue une dimension essentielle du Dashboard « Délai de recouvrement des paiements ». En segmentant les résultats selon les conditions de paiement, l’entreprise peut vérifier si les clients respectent les échéances convenues et identifier les conditions associées aux cycles de paiement les plus longs ou les plus courts. Pourquoi c’est important Fournit le contexte nécessaire à l’analyse du recouvrement des paiements et aide à déterminer si les retards sont liés au comportement des clients ou à des conditions de paiement trop souples. Où les obtenir Situées dans la commande commerciale ou les données de référence client de SAP Sales Cloud. Exemples À 30 jours netsÀ 60 jours netsÀ réception
	Dernière mise à jour des données LastDataUpdate	L’horodatage correspondant au dernier moment où les données ont été extraites ou actualisées depuis le système source.
Description Cet attribut indique la dernière mise à jour des données du journal d’événements. Il précise le degré d’actualité des données analysées, un élément important pour évaluer la pertinence des résultats. Pour toute analyse de processus, il est essentiel de connaître la date des données. Cela permet aux parties prenantes de déterminer si les résultats reflètent les opérations actuelles ou une période antérieure, ce qui influence les décisions prises à partir de l’analyse. Pourquoi c’est important Fournit un contexte important sur l’actualité des données et garantit que l’analyse et les décisions reposent sur des informations à jour. Où les obtenir Il s’agit d’un horodatage de métadonnées ajouté lors du processus d’extraction et de transformation des données (ETL). Exemples 2024-07-20T02:00:00Z2024-07-21T02:00:00Z
	Mode d’expédition ShippingMethod	Le mode utilisé pour livrer le produit physique au client.
Description Cet attribut précise le mode logistique ou de livraison d’une commande, par exemple « Livraison terrestre », « Fret aérien » ou « Livraison numérique ». Il concerne les processus impliquant des biens physiques. Dans le Dashboard « Efficacité de l’exécution des commandes », cet attribut permet d’analyser la corrélation entre les différents modes d’expédition et les délais d’exécution. Il peut révéler des inefficacités dans certains canaux logistiques ou aider à définir plus précisément les attentes des clients. Pourquoi c’est important Aide à diagnostiquer les goulots d’étranglement dans la partie exécution des commandes du processus en segmentant la performance des livraisons selon le canal logistique. Où les obtenir Généralement présent au niveau du poste ou de l’en-tête de l’objet métier Sales Order dans SAP Sales Cloud. Exemples Transport terrestreLivraison aérienne le lendemainTéléchargement numériqueFret
	Nom du client CustomerName	Le nom de l’entreprise ou de la personne associée à l’opportunité commerciale.
Description Cet attribut identifie le client potentiel concerné par l’affaire commerciale. Il relie le processus commercial à un compte précis dans le système. L’analyse par client offre une vision centrée sur le client du processus commercial. Elle peut aider à identifier les clients associés aux cycles de vente les plus longs ou nécessitant le plus de reprises. Elle est également essentielle pour des KPI tels que le délai de recouvrement des paiements, ventilé par client. Pourquoi c’est important Permet une analyse centrée sur le client afin d’identifier les tendances des cycles de vente ou des comportements de paiement pour certains comptes. Où les obtenir Associé au rôle de partie « Compte » ou « Prospect » sur l’objet métier Opportunity dans SAP Sales Cloud. Exemples Global Tech Inc.Innovate Solutions Ltd.Dynamic Corp
	Organisation commerciale SalesOrganization	L’unité organisationnelle responsable de la vente.
Description L’organisation commerciale représente une unité, une division ou une équipe précise de l’entreprise responsable d’une transaction commerciale. Il s’agit d’un élément essentiel de la structure d’entreprise dans SAP. Cet attribut permet de segmenter l’analyse selon les différentes composantes de l’entreprise. Il peut servir à comparer les performances des processus, les taux de réussite et les délais entre plusieurs unités opérationnelles ou divisions commerciales, afin d’obtenir une vision organisationnelle globale de l’efficacité. Pourquoi c’est important Permet de comparer les performances et d’analyser les processus entre différentes unités opérationnelles ou divisions de l’entreprise. Où les obtenir Il s’agit d’un champ d’affectation organisationnelle essentiel de l’Opportunity ou du Sales Order dans SAP Sales Cloud. Exemples US01DE01Ventes aux entreprises, Nord
	Région Region	La région géographique où se trouvent le client ou l’équipe commerciale.
Description La région représente la zone géographique attribuée à l’opportunité commerciale, souvent en fonction de la localisation du client ou de la structure de l’organisation commerciale. Il peut s’agir d’un pays, d’un État ou d’un territoire commercial défini sur mesure. Il s’agit d’un attribut essentiel pour la segmentation. Il est utilisé directement dans le Dashboard « Performance du taux de réussite des opportunités » afin de comparer les résultats entre différentes régions. Cette analyse permet d’identifier les écarts régionaux en matière d’efficacité des processus, de réussite commerciale et de stratégie de vente. Pourquoi c’est important Permet d’analyser les performances commerciales par zone géographique et de mettre en évidence les variations régionales des taux de réussite, des délais et de l’exécution des processus. Où les obtenir Souvent dérivée de l’adresse du client ou de l’organisation commerciale affectée à l’opportunité dans SAP Sales Cloud. Exemples Amérique du NordEMEAAPACLATAM
	Système source SourceSystem	Identifie le système dont proviennent les données.
Description Cet attribut précise l’application source dans laquelle les données d’événement ont été générées. Pour ce processus, il s’agira généralement de « SAP Sales Cloud », mais il peut également s’agir d’autres systèmes intégrés, comme une plateforme d’automatisation marketing utilisée pour capturer les leads. Dans un environnement composé de plusieurs systèmes, cet attribut est essentiel pour comprendre la traçabilité des données et résoudre les problèmes d’intégration. Il garantit que l’analyse repose sur une compréhension claire de l’origine de chaque information. Pourquoi c’est important Permet de distinguer l’origine des données dans les environnements intégrés et de préserver la clarté de leur traçabilité et de leur contexte pendant l’analyse. Où les obtenir Il s’agit généralement d’une valeur statique ajoutée lors de l’extraction des données pour identifier l’origine des enregistrements. Exemples SAP Sales CloudSAP C4CSSC_PROD_100

Obligatoire Recommandé Facultatif

Activités Lead to Cash

Voici les principales étapes et les jalons à enregistrer dans votre journal d’événements pour découvrir et analyser précisément votre processus Lead to Cash.

7 Recommandé 8 Facultatif

	Activité	Description
	Commande client créée	Cette activité marque la création d'une commande client officielle, le document interne qui lance l'exécution et la facturation. Elle est explicitement enregistrée lorsqu'un utilisateur crée un objet Sales Order et l'associe à l'opportunité parente.
Pourquoi c’est important Il s'agit d'un point de transfert essentiel entre les équipes commerciales et opérationnelles. L'analyse du délai entre « Opportunity Won » et « Sales Order Created » peut révéler des retards internes, tandis que le suivi des reprises à partir de cette étape met en évidence les problèmes de qualité des données. Où les obtenir Cet événement correspond à l'horodatage de création de l'objet métier Sales Order associé à l'Opportunity. Collecte Utilisez la date et l'heure de création de l'enregistrement Sales Order associé. Type d’événement explicit
	Devis envoyé au client	Cette activité représente le moment où un devis officiel est transmis au client pour examen. L'événement est généralement déduit d'un changement de statut de l'objet Sales Quote, par exemple de « In Preparation » à « Sent » ou « Proposed ».
Pourquoi c’est important Il s'agit d'une étape clé qui marque le début du délai de négociation et de décision du client. L'analyse de la durée entre cet événement et l'acceptation du devis est essentielle pour comprendre la vitesse de conclusion des affaires et les goulots d'étranglement liés aux négociations. Où les obtenir Déduit de l'historique des changements de statut de l'objet métier Sales Quote. Recherchez l'horodatage auquel le statut est mis à jour avec une valeur indiquant que le devis a été envoyé. Collecte Identifiez l'horodatage du changement de statut vers « Sent » sur l'objet Sales Quote. Type d’événement inferred
	Opportunité clôturée, gagnée	Cette activité correspond au statut final d'une opportunité gagnée, après l'achèvement des activités en aval telles que la création et l'exécution de la commande. Elle est enregistrée lorsqu'un utilisateur modifie le statut de l'Opportunity vers l'état final « Closed » avec le motif « Won ».
Pourquoi c’est important Cet événement constitue le point final d'une réussite pour l'analyse de process mining et permet de calculer la durée du cycle commercial de bout en bout pour toutes les affaires gagnées. Il fournit une conclusion claire et définitive au processus. Où les obtenir Déduit de l'historique des changements de statut de l'objet Opportunity, plus précisément de l'horodatage auquel le statut est mis à jour avec la valeur « Closed » et le motif « Won ». Collecte Identifiez l'horodatage du changement de statut vers « Closed » avec le code motif « Won ». Type d’événement inferred
	Opportunité clôturée, perdue	Cette activité marque la fin définitive d'une opportunité infructueuse, lorsque l'affaire a été remportée par un concurrent ou que le client a décidé de ne pas acheter. Elle est enregistrée lorsqu'un utilisateur modifie le statut de l'Opportunity vers « Lost » ou « Closed Lost ».
Pourquoi c’est important Analyser le moment et les raisons de la perte des opportunités est essentiel pour améliorer la stratégie commerciale. Ce point final permet d'étudier les affaires perdues, notamment l'étape moyenne à laquelle elles s'arrêtent et les motifs de perte les plus fréquents. Où les obtenir Déduit de l'historique des changements de statut de l'objet métier Opportunity. Il s'agit de l'horodatage auquel le statut est mis à jour avec la valeur « Lost » ou « Closed Lost ». Collecte Identifiez l'horodatage du changement de statut vers « Lost » sur l'objet Opportunity. Type d’événement inferred
	Opportunité créée	Il s'agit du début officiel de l'opportunité commerciale, qui marque la conversion d'un prospect qualifié en démarche commerciale concrète. Cet événement est explicitement enregistré par le système lors de la création de l'objet métier Opportunity, qui reprend souvent les données du prospect d'origine.
Pourquoi c’est important En tant que point de départ principal de l'analyse du cycle commercial, cette activité est fondamentale. Elle permet de mesurer la durée du cycle commercial, les taux de réussite des opportunités et les performances de l'équipe commerciale à partir du moment où une affaire devient concrète. Où les obtenir Cet événement correspond à l'horodatage de création de l'objet métier Opportunity dans SAP Sales Cloud. Collecte Utilisez la date et l'heure de création de l'enregistrement Opportunity. Type d’événement explicit
	Opportunité gagnée	Cette activité indique que l'affaire a été conclue avec succès et que l'entreprise a remporté le contrat. Elle est enregistrée lorsqu'un utilisateur modifie le statut de l'Opportunity en « Won », une action standard et explicite dans le système.
Pourquoi c’est important Il s'agit d'une étape essentielle pour mesurer les taux de réussite et les performances commerciales. Elle déclenche souvent des processus en aval, comme la création et l'exécution de la commande, et constitue donc un point de transition important du cycle Lead to Cash. Où les obtenir Déduit de l'historique des changements de statut de l'objet métier Opportunity. Il s'agit de l'horodatage auquel le statut est mis à jour avec la valeur « Won ». Collecte Identifiez l'horodatage du changement de statut vers « Won » sur l'objet Opportunity. Type d’événement inferred
	Paiement reçu	Cette activité confirme que le paiement du client a été reçu et traité, ce qui clôt la transaction financière. Cette information provient presque toujours d'un système financier externe ou d'un ERP qui met à jour le statut de la facture ou de la commande dans SAP Sales Cloud.
Pourquoi c’est important Il s'agit de l'étape finale de création de valeur du processus Lead to Cash. Mesurer le « Payment Collection Cycle Time », de la facture au paiement, constitue un KPI essentiel pour gérer la trésorerie et évaluer la performance du recouvrement. Où les obtenir Déduit d'un changement du statut de l'objet Invoice ou Sales Order vers « Paid » ou « Cleared ». Ces données proviennent d'un système financier externe. Collecte Identifiez l'horodatage auquel le statut de l'Invoice passe à « Paid » ou « Cleared ». Type d’événement inferred
	Commande client reprise	Indique une modification ou une correction apportée à une commande client après sa soumission. Cet événement est déduit de la détection de boucles dans le statut de la commande, par exemple lorsqu'un statut passe de « Submitted » à « In Process » ou « Pending Revision ».
Pourquoi c’est important Identifier les reprises est essentiel pour mettre au jour les inefficacités du processus, les erreurs de saisie et les problèmes de communication entre les équipes commerciales et opérationnelles. Une fréquence élevée de reprises révèle des problèmes de qualité qui entraînent des retards et augmentent les coûts. Où les obtenir Déduit de l'historique des changements de statut de l'objet Sales Order. Il faut analyser la séquence des changements de statut afin d'identifier les retours en arrière ou les boucles. Collecte Détectez les transitions de statut qui constituent une boucle, par exemple de « Submitted » à « In Process ». Type d’événement inferred
	Commande exécutée	Cette activité indique que les produits ont été expédiés ou que les services ont été fournis au client. L'événement est souvent enregistré grâce à une intégration avec un ERP ou un système logistique, qui met à jour le statut de la Sales Order dans SAP Sales Cloud.
Pourquoi c’est important Cette étape marque l'achèvement de la livraison. Mesurer le délai entre « Sales Order Created » et « Order Fulfilled » est essentiel pour suivre l'efficacité de l'exécution des commandes et son effet sur la satisfaction client. Où les obtenir Généralement déduit d'un changement du statut de l'objet Sales Order, par exemple vers « Fulfilled » ou « Shipped ». Ce statut est souvent mis à jour par une intégration avec un système externe. Collecte Identifiez l'horodatage du changement de statut de la Sales Order vers « Fulfilled » ou « Delivered ». Type d’événement inferred
	Devis accepté par le client	Indique que le client a accepté formellement ou informellement les conditions du devis. Cette information est généralement enregistrée au moyen d'une mise à jour manuelle du statut de Sales Quote ou de l'objet Opportunity par le commercial.
Pourquoi c’est important Il s'agit d'un signal d'achat fort et d'une étape essentielle avant la finalisation du contrat ou la création de la commande. Cet événement permet de mesurer l'efficacité des propositions et la durée du cycle de décision du client. Où les obtenir Déduit d'un changement du statut de l'objet Sales Quote vers « Accepted » ou d'un changement de statut similaire sur l'objet Opportunity associé. Collecte Identifiez l'horodatage auquel le statut de Sales Quote passe à « Accepted ». Type d’événement inferred
	Devis créé	Marque la création d'un devis commercial officiel associé à l'opportunité. Il s'agit d'une étape interne qui précède l'envoi du devis au client et qui est explicitement enregistrée lorsqu'un utilisateur crée un nouvel enregistrement Quote.
Pourquoi c’est important Cette activité distingue le temps de préparation interne du temps pendant lequel le client dispose du devis. Elle aide à analyser l'efficacité de la génération des devis et le temps nécessaire aux commerciaux pour préparer les tarifs. Où les obtenir Cet événement correspond à l'horodatage de création de l'objet métier Sales Quote associé à l'Opportunity. Collecte Utilisez la date et l'heure de création de l'enregistrement Sales Quote associé. Type d’événement explicit
	Facture générée	Représente la création de la facture client et lance la dernière étape financière du processus. Cet événement peut être enregistré à partir de la création d'un objet Invoice dans SAP Sales Cloud ou, plus couramment, depuis un système de facturation intégré.
Pourquoi c’est important Cette activité déclenche le cycle d'encaissement. Les retards de génération des factures ont un effet direct sur la trésorerie. Il est donc essentiel de suivre le délai entre l'exécution de la commande et la facturation pour préserver la santé financière de l'entreprise. Où les obtenir Il peut s'agir de l'horodatage de création d'un objet métier Invoice associé à la Sales Order ou d'une mise à jour provenant d'un ERP externe. La source dépend de l'environnement applicatif. Collecte Utilisez la date de création de l'enregistrement Invoice ou une entrée du journal d'activité provenant d'un ERP intégré. Type d’événement explicit
	Prospect capturé	Cette activité marque la création initiale d'un enregistrement de prospect dans SAP Sales Cloud. Elle représente le premier contact ou signe d'intérêt d'un client potentiel et est généralement enregistrée automatiquement à partir d'un formulaire web, d'une importation de liste ou d'une saisie manuelle par un utilisateur.
Pourquoi c’est important Le suivi de cet événement est essentiel pour analyser l'efficacité des différentes sources de prospects et mesurer le volume global de génération de prospects. Il constitue le point de départ du calcul des taux de conversion et de l'analyse du haut de l'entonnoir commercial. Où les obtenir Cet événement est enregistré à partir de l'horodatage de création de l'objet métier Lead. La source du prospect est généralement disponible comme attribut du même objet. Collecte Utilisez la date et l'heure de création de l'enregistrement Lead. Type d’événement explicit
	Prospect qualifié	Indique le moment où un prospect a été évalué et répond aux critères permettant de le considérer comme une opportunité commerciale viable. Cet événement est généralement enregistré lorsqu'un utilisateur modifie manuellement le statut de Lead en « Qualified » ou dans un état équivalent, indiquant qu'il est prêt à être converti.
Pourquoi c’est important Cette activité distingue les prospects bruts des prospects sérieux et permet d'analyser l'efficacité du processus de qualification. Elle aide à évaluer la qualité des prospects issus de différentes sources et à identifier les goulots d'étranglement entre la capture du prospect et l'activité commerciale. Où les obtenir Déduit de l'historique des changements de statut de l'objet métier Lead. Recherchez l'horodatage auquel le champ de statut est mis à jour avec la valeur « Qualified ». Collecte Identifiez l'horodatage du changement de statut vers « Qualified » sur l'objet Lead. Type d’événement inferred
	Solution proposée	Cette activité indique qu'une solution potentielle ou une configuration de produit a été présentée au client. Elle est généralement déduite d'un changement d'étape commerciale ou de statut sur l'objet Opportunity, par exemple lors du passage à l'étape « Proposal » ou « Solution Design ».
Pourquoi c’est important L'analyse du temps passé à cette étape et de la transition vers la phase de devis permet d'identifier les goulots d'étranglement du processus de conception de la solution. Elle indique le temps nécessaire pour passer du premier contact à une proposition concrète. Où les obtenir Déduit du journal des modifications ou de l'historique des statuts de l'objet Opportunity, notamment lorsque l'étape commerciale est mise à jour avec une valeur telle que « Solution Proposed » ou « Value Proposition ». Collecte Identifiez l'horodatage auquel le champ d'étape commerciale de l'Opportunity est modifié pour indiquer une proposition. Type d’événement inferred

Recommandé Facultatif

Guides d’extraction

Comment récupérer vos données depuis SAP Sales Cloud

Étapes

Prérequis : vérifiez que vous disposez d’un utilisateur dans SAP Sales Cloud ayant accès au centre de travail Analyses, notamment des droits nécessaires pour créer et modifier des sources de données et des rapports.
Créer une source de données combinée : accédez à la vue Concevoir des sources de données dans le centre de travail Analyses métier. Créez une source de données combinée. Reliez les sources de données standard suivantes à l’aide d’une jointure externe gauche afin d’inclure toutes les opportunités : Informations sur le lead -> En-tête et poste de l’opportunité -> En-tête et poste du devis commercial -> En-tête et poste de la commande client. La condition de jointure doit généralement reposer sur l’identifiant de l’opportunité ou sur les identifiants des documents successeurs.
Créer un rapport personnalisé : accédez à la vue Concevoir des rapports. Créez un rapport basé sur la source de données combinée créée à l’étape précédente. Ajoutez à la vue du rapport toutes les caractéristiques et tous les indicateurs nécessaires, notamment les identifiants (ID du lead, ID de l’opportunité), tous les champs d’état pertinents et tous les champs d’horodatage (Date de création, Dates de changement d’état, etc.). Ajoutez également les attributs requis, tels que le représentant commercial, la source du lead et le montant de la commande.
Exposer le rapport comme service OData : dans la vue Concevoir des rapports, sélectionnez le rapport que vous venez de créer. Dans sa configuration ou ses paramètres, recherchez l’option permettant d’exposer le rapport sous forme de requête OData. Il s’agit souvent d’une case à cocher intitulée Activer pour OData. Enregistrez les modifications. Le système génère une URL OData unique pour ce rapport.
Identifier l’URL OData : accédez à la vue Services OData dans le centre de travail Administrateur. Recherchez votre rapport personnalisé dans la liste et copiez l’URL de son service. Vous en aurez besoin pour le script Python.
Configurer l’environnement Python : vérifiez que Python est installé avec les bibliothèques requests et pandas. Vous pouvez les installer avec pip : pip install requests pandas.
Configurer le script Python : copiez le script Python fourni. Remplacez les valeurs fictives de C4C_TENANT_URL, OData_SERVICE_PATH, USERNAME et PASSWORD par vos identifiants SAP Sales Cloud et par l’URL OData obtenue à l’étape précédente.
Exécuter le script d’extraction : exécutez le script Python. Il s’authentifie auprès de l’API OData, récupère les données par pages pour gérer les volumes importants, puis les charge dans un DataFrame pandas.
Transformer les données : le script transforme automatiquement les données au format large, avec une ligne par opportunité, en journal d’événements au format long. Il parcourt chaque activité potentielle et vérifie la présence d’un horodatage valide. Lorsqu’un horodatage existe, il crée l’enregistrement d’événement correspondant avec la valeur correcte pour ActivityName.
Exporter le journal d’événements : une fois l’exécution terminée, le script enregistre le journal d’événements final dans le fichier lead_to_cash_event_log.csv, situé dans le même répertoire. Ce fichier est formaté pour être importé directement dans un outil de Process Mining.

Configuration

Configuration de la source de données : Cette méthode repose principalement sur une source de données combinée dans SAP Sales Cloud Analytics. Il est essentiel d’utiliser des Left Outer Joins en partant de l’objet Opportunity afin d’inclure les opportunités qui ne donnent lieu ni à un devis ni à une commande.
Caractéristiques du rapport : Le rapport personnalisé doit inclure tous les champs de date et d’heure correspondant aux activités souhaitées. Cela comprend les horodatages de création des leads, des opportunités, des devis et des commandes, ainsi que les horodatages des changements de statut.
Filtrage de l’API OData : Pour maîtriser les performances et le volume de données, utilisez le paramètre $filter dans l’URL OData du script Python. Il est vivement recommandé de filtrer sur une période, par exemple OpportunityCreationDate. Pour une première analyse, une période de 6 à 12 mois est généralement adaptée.
Pagination : Le script fourni gère la pagination OData à l’aide des paramètres $top et $skip. Cette fonction est essentielle pour extraire des volumes importants sans provoquer l’expiration de la connexion à l’API.
Prérequis : Cette méthode nécessite un utilisateur Analytics dédié disposant des autorisations nécessaires pour accéder à l’API OData et aux sources de données sous-jacentes des leads, des opportunités, des devis et des commandes.

a Exemple de requête python

import requests
import pandas as pd
import numpy as np

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

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

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

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

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

source_df = get_odata_data(BASE_API_URL, USERNAME, PASSWORD)

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

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

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

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

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

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

Étapes

Vérifiez que l’accès OData standard de SAP Sales Cloud est activé pour les objets métier concernés et que l’utilisateur d’intégration dispose des autorisations de lecture pour Opportunity, Lead, Sales Quote, Sales Order, Invoice, ainsi que pour les données de paiement ou d’exécution lorsque ces objets sont disponibles dans votre tenant. Utilisez les outils d’administration et d’intégration de SAP Sales Cloud disponibles dans votre système. Les chemins de menu exacts et les noms des services d’objets varient selon le tenant. Configurez donc l’accès en fonction de votre système.
Identifiez les noms publiés des services OData standard, les ensembles d’entités, les champs clés, les propriétés de navigation, les champs de statut, les horodatages de modification, les champs de responsable, de source, de montant, de produit et de relation pour les objets métier requis. Ne partez pas du principe qu’un objet ou une propriété est exposé. Consignez les métadonnées confirmées à partir du document de métadonnées du service, disponible à l’URL du service OData configuré.
Configurez l’URL de connexion, les identifiants ou paramètres OAuth, la période, la taille des pages et les filtres propres à votre entreprise dans le script Python. Utilisez d’abord une période de trois à six mois, puis élargissez-la après avoir validé les performances et l’exhaustivité des données.
Extrayez les enregistrements Opportunity et Lead à partir de leurs ensembles d’entités OData standard confirmés. Extrayez les enregistrements Sales Quote et Sales Order à partir de leurs ensembles d’entités confirmés. N’extrayez les enregistrements Invoice, fulfillment et payment que lorsque les objets et relations OData standard correspondants sont exposés dans SAP Sales Cloud. Si ces enregistrements sont gérés dans un ERP ou un système financier intégré, obtenez le flux OData approuvé équivalent auprès de ce système et associez ses identifiants à l’opportunité.
Récupérez toutes les pages de chaque requête OData en suivant le lien vers la page suivante fourni par le service ou en appliquant le mécanisme de pagination pris en charge. Appliquez les filtres de date et d’entreprise côté serveur lorsqu’ils sont disponibles. Stockez les réponses brutes avant toute transformation afin de permettre l’audit des volumes et des associations.
Normalisez les horodatages dans un même fuseau horaire, de préférence UTC, et convertissez les valeurs de date ou de date-heure SAP dans un format ISO 8601 cohérent. Normalisez les valeurs de statut en supprimant les espaces superflus et en appliquant des comparaisons insensibles à la casse. Conservez, lorsque cela est possible, les valeurs de statut d’origine dans le jeu de données d’audit.
Créez une ligne d’événement pour chaque activité requise. Utilisez l’heure de création de Lead pour Lead Captured, l’horodatage auquel Lead atteint le statut Qualified pour Lead Qualified, l’heure de création de Opportunity pour Opportunity Created, l’horodatage auquel Opportunity atteint l’étape de proposition ou de solution configurée pour Solution Proposed, l’heure de création de Sales Quote pour Quote Created, l’horodatage auquel le devis atteint le statut Sent ou Proposed pour Quote Sent to Customer, l’horodatage auquel le devis ou l’opportunité enregistre l’acceptation du client pour Quote Accepted by Customer, l’horodatage auquel Opportunity atteint le statut Won pour Opportunity Won, l’heure de création de Sales Order pour Sales Order Created, une transition détectée de Submitted vers In Process ou Pending Revision pour Sales Order Reworked, l’heure d’achèvement de l’exécution ou de l’expédition pour Order Fulfilled, l’heure de création de la facture pour Invoice Generated, l’heure de réception ou de rapprochement du paiement pour Payment Received, le statut final Closed avec le motif Won pour Opportunity Closed Won, et le statut final Lost ou Closed Lost pour Opportunity Closed Lost.
Associez les événements en dehors de SAP Sales Cloud à l’aide de SalesOpportunityId. Utilisez les champs de relation confirmés entre les enregistrements Lead, Opportunity, Sales Quote, Sales Order, Invoice, fulfillment et payment. Lorsqu’aucune relation directe n’est disponible, utilisez une table de correspondance approuvée, gérée par l’intégration ou le processus métier. Ne déduisez pas une relation uniquement à partir de descriptions ou de montants identiques.
Renseignez les attributs recommandés pour chaque événement lorsque la relation avec la source permet de les obtenir. Reportez SalesRepresentative, LeadSource, OpportunityStatus, SalesOrderAmount, ProductCategory et DiscountPercentage depuis l’enregistrement source concerné, tout en conservant les valeurs nulles lorsque la source ne fournit pas de valeur fiable.
Triez le journal d’événements final par SalesOpportunityId et EventTime. Supprimez uniquement les lignes strictement identiques créées par des pages API répétées ou des nouvelles tentatives. Ne regroupez pas les transitions de statut ni les événements distincts partageant le même horodatage, sauf si la règle métier l’autorise explicitement.
Vérifiez que les 15 noms d’activité sont présents, que les champs requis ne sont pas vides, que les horodatages se situent dans la période demandée ou sont explicitement documentés comme des événements historiques associés, et que les associations ne créent pas de doublons inattendus de cas. Exportez un fichier CSV UTF-8 ou un autre format de journal d’événements pris en charge par ProcessMind, avec les noms de colonnes exacts requis, SalesOpportunityId, ActivityName et EventTime, ainsi que les attributs recommandés lorsqu’ils sont disponibles. Importez ensuite le fichier obtenu dans ProcessMind sans attendre de la plateforme qu’elle reconstitue les événements manquants.

Configuration

Configuration du service OData : utilisez uniquement les services et ensembles d’entités OData standard de SAP Sales Cloud confirmés dans les métadonnées du service pour votre tenant. Les noms des services, des entités et des propriétés, ainsi que les chemins de navigation, doivent être configurés en fonction de votre système.
Connexion et autorisations : configurez l’URL SAP Sales Cloud approuvée, la méthode d’authentification, les identifiants client, les portées et les autorisations de lecture. L’accès aux données d’un ERP, d’un système logistique, de facturation ou de paiement externe nécessite une autorisation distincte lorsque ces événements ne sont pas exposés par SAP Sales Cloud.
Période : commencez par trois à six mois. Ajoutez une courte période de rétrospection lorsque les horodatages de création et de statut peuvent précéder la fenêtre de processus sélectionnée. Documentez si le filtre utilise l’heure de création, l’heure de dernière modification, l’heure de transition de statut ou un autre horodatage confirmé.
Clé de cas requise : associez chaque événement à SalesOpportunityId. Ne générez aucun événement sans relation fiable avec une opportunité, sauf si l’enregistrement peut être résolu au moyen d’une table de correspondance approuvée.
Correspondance des statuts : configurez des correspondances exactes et propres au tenant pour Qualified, les étapes de proposition ou de solution, Sent, Proposed, accepted, Won, Closed, Lost, Closed Lost, Submitted, In Process, Pending Revision, l’achèvement de l’exécution, la création de la facture et la réception du paiement. Les libellés de statut peuvent varier selon la configuration et la langue.
Filtres : appliquez les filtres confirmés relatifs à l’entreprise, à l’unité organisationnelle, au type de document, au domaine commercial, au statut et aux dates uniquement lorsque ces champs sont exposés et que leur signification métier est établie. Company Code et Document Type ne sont pas supposés exister dans tous les objets SAP Sales Cloud.
Pagination et limitation du débit : utilisez la taille de page et le mécanisme de page suivante pris en charge par le service OData. Ajoutez une gestion des nouvelles tentatives pour les erreurs HTTP temporaires, respectez les limites de débit du tenant et évitez les requêtes parallèles excessives.
Exigence relative à l’historique des modifications : les activités fondées sur les statuts nécessitent un historique des statuts ou un journal des modifications avec horodatages. Un champ indiquant uniquement le statut actuel ne permet pas de reconstituer de manière fiable la date à laquelle un statut antérieur a été atteint.
Sources d’événements externes : l’exécution des commandes, la génération des factures et la réception des paiements peuvent être gérées dans des systèmes intégrés d’ERP, de logistique, de facturation ou de finance. Configurez des identifiants intersystèmes approuvés et des règles d’extraction propres à chaque source.
Qualité des données : conservez les valeurs nulles lorsque les informations ne sont pas disponibles. Ne remplacez pas les valeurs historiques par le statut ou le responsable actuels, sauf si la règle métier accepte explicitement cette limitation.
Prérequis : confirmez l’édition SAP Sales Cloud requise, la disponibilité de l’API, la configuration de l’intégration, l’exposition des objets métier, les autorisations du tenant et les licences des systèmes externes avant de planifier l’extraction.

a Exemple de requête python

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

import pandas as pd
import requests

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

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

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

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


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


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


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


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


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


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


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


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

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


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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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