> Miglioramento continuo dei processi > Lead to Cash > SAP Sales Cloud > Template dei dati

Il Suo Template dei dati Lead to Cash

SAP Sales Cloud

Attributi Lead to Cash (17) Attività Lead to Cash (15) Guide all'estrazione (2)

Il Suo Template dei dati Lead to Cash

Questo Template fornisce una guida strutturata per raccogliere i dati necessari all'analisi del processo Lead to Cash. Illustra gli attributi e le attività essenziali per creare un event log completo. Include inoltre indicazioni pratiche per estrarre questi dati dal Suo sistema SAP Sales Cloud, così da consentirLe di avviare senza difficoltà il percorso di Process Mining.

Attributi consigliati da raccogliere
Attività chiave da monitorare
Indicazioni per l'estrazione da SAP Sales Cloud

Non conosce ancora gli Event Log? Scopra come creare un Event Log per il Process Mining.

Scarica il Template

Attributi Lead to Cash

Questi sono i campi dati consigliati da includere nell’Event Log per un’analisi completa del processo Lead to Cash in SAP Sales Cloud.

3 Obbligatorio 6 Consigliato 8 Facoltativo

	Nome	Descrizione
	Nome dell'attività ActivityName	Il nome dell'attività di business o dell'evento che si è verificato in un determinato momento del processo.
Descrizione Activity Name descrive uno specifico passaggio o evento all'interno del processo Lead to Cash, come «Lead qualificato», «Offerta creata» o «Pagamento ricevuto». Questi eventi costituiscono la sequenza di azioni che definisce il flusso di processo per ogni opportunità di vendita. L'analisi di queste attività è il fulcro del Process Mining. Consente di visualizzare le mappe di processo, identificare i colli di bottiglia tra i vari passaggi e misurare la frequenza dei diversi percorsi di processo, mostrando come il processo di vendita viene effettivamente eseguito. Perché è importante Questo attributo definisce i passaggi nella mappa di processo, elemento fondamentale per visualizzare e analizzare il flusso di processo. Dove reperirlo Derivato dalle variazioni dello stato degli oggetti di business, dagli eventi di creazione dei documenti o da specifiche azioni degli utenti registrate nei log delle transazioni di SAP Sales Cloud. Esempi Lead acquisitoOpportunità creataPreventivo inviato al clientePagamento ricevuto
	Opportunità di vendita SalesOpportunityId	L'identificativo univoco di un'opportunità di vendita, utilizzato come identificativo principale del caso per il processo Lead to Cash.
Descrizione Il Sales Opportunity ID identifica in modo univoco ogni potenziale vendita, dalla sua origine come lead fino alla risoluzione finale come trattativa vinta o persa. Funge da filo conduttore centrale che collega tutte le attività correlate, come la qualificazione del lead, la creazione dell'offerta, l'elaborazione dell'ordine e il pagamento. Nell'analisi di Process Mining, questo ID è fondamentale per ricostruire il percorso end-to-end di ogni opportunità. Consente di correlare tutti gli eventi e di analizzare, per singola opportunità, le varianti di processo, i tempi di ciclo e i tassi di conversione. Perché è importante È il Case ID essenziale che collega tutte le attività del processo, rendendo possibile tracciare l'intero ciclo di vita di ogni opportunità di vendita. Dove reperirlo È la chiave primaria dell'oggetto di business Opportunity in SAP Sales Cloud. Esempi OP-8000123456OP-8000123457OP-8000123458
	Ora dell'evento EventTime	Il timestamp che indica quando si è verificata una specifica attività o un determinato evento.
Descrizione Event Time registra la data e l'ora precise in cui un'attività è stata completata. Questi dati temporali sono essenziali per comprendere la tempistica e la durata dei passaggi del processo e forniscono l'ordine cronologico necessario per costruire il flusso di processo. Nell'analisi dei processi, i timestamp vengono utilizzati per calcolare i tempi di ciclo tra le attività, misurare la durata complessiva del processo di vendita e identificare ritardi o colli di bottiglia. L'analisi dei timestamp nel tempo può inoltre evidenziare le tendenze nelle prestazioni del processo. Perché è importante Il timestamp è fondamentale per ordinare cronologicamente gli eventi e per tutte le analisi basate sul tempo, inclusi il calcolo dei tempi di ciclo e l'identificazione dei colli di bottiglia. Dove reperirlo Si trova generalmente nei campi «Creation Date» o «Last Changed Date» associati a oggetti di business come Lead, Opportunity, Quote e Sales Order in SAP Sales Cloud. Esempi 2023-04-15T10:30:00Z2023-05-02T14:00:00Z2023-06-20T09:15:00Z
	Categoria di prodotto ProductCategory	La categoria del prodotto o del servizio venduto nell'ambito dell'opportunità.
Descrizione Product Category raggruppa gli articoli o i servizi specifici di un'opportunità in classificazioni più ampie, come «Hardware», «Software» o «Servizi di consulenza». Semplifica l'analisi quando sono coinvolti numerosi prodotti singoli. L'analisi per Product Category è essenziale per comprendere come il processo di vendita vari in base ai diversi tipi di offerta. Viene utilizzata in Dashboard come «Discount Distribution» e «Order Fulfillment Efficiency» per verificare se determinate categorie comportano sconti più elevati o tempi di evasione più lunghi. Perché è importante Consente di analizzare le variazioni del processo in base al tipo di prodotto o servizio venduto, che può comportare cicli di vendita significativamente diversi. Dove reperirlo Derivato dai dati anagrafici dei prodotti collegati alle righe di Sales Quote o Sales Order in SAP Sales Cloud. Esempi Licenza softwareHardwareServizi professionaliAbbonamento di supporto
	Importo dell'ordine di vendita SalesOrderAmount	Il valore monetario complessivo dell'ordine di vendita associato all'opportunità.
Descrizione Questo attributo rappresenta il valore totale dei beni o dei servizi venduti quando un'opportunità viene vinta e viene creato un ordine di vendita. Riflette i ricavi generati dal completamento con successo del processo di vendita. Sales Order Amount è una dimensione finanziaria fondamentale per l'analisi. Può essere utilizzato per segmentare le opportunità in base alle dimensioni, ad esempio trattative piccole, medie o grandi, e verificare se il comportamento del processo varia. Fornisce inoltre il contesto economico per KPI come il tasso di successo, mostrando il valore totale delle opportunità vinte rispetto a quelle perse. Perché è importante Fornisce una dimensione finanziaria al processo, consentendo di analizzare i cicli di vendita e gli esiti in base al valore. Dove reperirlo Questo valore proviene dal campo «Total Net Value» dell'oggetto di business Sales Order associato in SAP Sales Cloud. Esempi 50000.00125000.507800.00
	Origine del lead LeadSource	Il canale di marketing o l'origine del lead iniziale.
Descrizione Lead Source specifica come è stato identificato per la prima volta un potenziale cliente, ad esempio tramite un modulo web, una fiera o una segnalazione di un partner. Queste informazioni vengono generalmente acquisite al momento della creazione del lead. Questo attributo è fondamentale per il Dashboard «Lead Conversion Rate by Source». L'analisi di questa dimensione aiuta i team di marketing e vendita a comprendere quali canali generano i lead di maggior valore, consentendo di allocare meglio le risorse e ottimizzare le campagne di marketing. Perché è importante È essenziale per misurare l'efficacia dei diversi canali di marketing e ottimizzare le strategie di generazione dei lead. Dove reperirlo Si trova negli oggetti di business Lead e Opportunity in SAP Sales Cloud. Il campo si chiama spesso «Source» o «Origin». Esempi WebinarSegnalazione da partnerFiera commercialeRichiesta dal sito web
	Percentuale di sconto DiscountPercentage	La percentuale di sconto applicata all'offerta o all'ordine di vendita.
Descrizione Questo attributo rileva il tasso di sconto complessivo applicato a un'opportunità, generalmente nella fase dell'offerta o dell'ordine. È espresso come percentuale del prezzo di listino. È una metrica fondamentale per analizzare le prestazioni finanziarie e la disciplina commerciale. Il Dashboard «Discount Distribution» utilizza questo attributo per monitorare il comportamento relativo agli sconti tra responsabili commerciali e prodotti. Viene inoltre utilizzato per il KPI «Discount Approval Compliance», così da garantire che gli sconti elevati seguano i Workflow di approvazione previsti. Perché è importante È fondamentale per analizzare la strategia di prezzo, il comportamento del team commerciale nell'applicazione degli sconti e il relativo impatto sulla redditività. Dove reperirlo Calcolato a partire dagli elementi di prezzo degli oggetti di business Sales Quote o Sales Order associati in SAP Sales Cloud. Esempi 0.050.100.25
	Responsabile commerciale SalesRepresentative	La persona dipendente responsabile della gestione dell'opportunità di vendita.
Descrizione Questo attributo identifica l'utente o la persona dipendente proprietaria del lead o dell'opportunità. Spesso rappresenta il principale punto di contatto per il cliente ed è responsabile dell'avanzamento della trattativa nella pipeline di vendita. Nell'analisi, il Sales Representative è una dimensione fondamentale per confrontare le prestazioni. Consente di valutare i tempi del ciclo di vendita, i tassi di successo e il rispetto del processo per singola persona, team o area geografica, aiutando a individuare i migliori risultati e le aree in cui è necessario fornire coaching. Perché è importante Consente di analizzare le prestazioni per persona dipendente, aiutando a individuare opportunità di coaching e best practice tra il personale commerciale. Dove reperirlo Collegato al ruolo di parte «Owner» o «Employee Responsible» sull'oggetto di business Opportunity o Lead in SAP Sales Cloud. Esempi John SmithMaria GarciaChen Wei
	Stato dell'opportunità OpportunityStatus	Lo stato o l'esito corrente dell'opportunità di vendita, ad esempio «Open», «Won» o «Lost».
Descrizione Questo attributo riflette lo stato complessivo dell'opportunità di vendita in un determinato momento. Indica se l'opportunità è ancora in corso, se è stata vinta o se è stata persa a favore di un concorrente o per altri motivi. L'analisi dello stato finale è fondamentale per calcolare KPI chiave come il tasso di successo delle opportunità. Consente inoltre di filtrare l'analisi per concentrarsi esclusivamente sui percorsi conclusi con successo o esaminare i modelli di processo che portano più frequentemente alla perdita delle trattative. Perché è importante Definisce l'esito del caso, elemento fondamentale per calcolare i tassi di successo e di perdita e analizzare i percorsi di processo delle opportunità concluse con o senza successo. Dove reperirlo Il campo «Status» dell'oggetto di business Opportunity in SAP Sales Cloud. Esempi ApertoIn lavorazioneVintoPersoInterrotto
	Area geografica Region	L'area geografica in cui si trovano il cliente o il team di vendita.
Descrizione Region rappresenta l'area geografica assegnata all'opportunità di vendita, spesso in base alla sede del cliente o alla struttura dell'organizzazione commerciale. Può corrispondere a un Paese, a uno Stato o a un territorio commerciale definito ad hoc. È un attributo fondamentale per la segmentazione. Viene utilizzato direttamente nel Dashboard «Opportunity Win Rate Performance» per confrontare le prestazioni nelle diverse aree geografiche. In questo modo è possibile individuare differenze regionali nell'efficienza dei processi, nel successo sul mercato e nelle strategie di vendita. Perché è importante Consente di analizzare le prestazioni di vendita su base geografica, evidenziando le variazioni regionali nei tassi di successo, nei tempi di ciclo e nell'esecuzione del processo. Dove reperirlo Derivato spesso dall'indirizzo del cliente o dall'organizzazione commerciale assegnata all'opportunità in SAP Sales Cloud. Esempi Nord AmericaEMEAAPACLATAM
	Condizioni di pagamento PaymentTerms	Le condizioni di pagamento concordate, ad esempio «Net 30» o «Net 60».
Descrizione Payment Terms definisce le condizioni alle quali il cliente deve pagare i beni o i servizi. Viene stabilito durante la fase dell'ordine di vendita o della stipula del contratto e determina la data di scadenza della fattura. Questo attributo è una dimensione chiave per il Dashboard «Payment Collection Cycle Time». Segmentando i dati in base alle condizioni di pagamento, un'azienda può valutare se i clienti rispettano le scadenze concordate e individuare quali condizioni sono associate a cicli di pagamento più lunghi o più brevi. Perché è importante Fornisce il contesto per l'analisi della riscossione dei pagamenti, aiutando a determinare se i ritardi dipendono dal comportamento del cliente o da condizioni di pagamento troppo favorevoli. Dove reperirlo Si trova nei dati anagrafici di Sales Order o Customer in SAP Sales Cloud. Esempi 30 giorni netti60 giorni nettiPagamento alla ricezione
	È stata eseguita una rilavorazione IsReworked	Un flag che indica se un'attività o un caso è stato sottoposto a rilavorazione.
Descrizione Questo flag booleano viene impostato su true quando nel processo viene rilevato un ciclo di rilavorazione, ad esempio quando un ordine di vendita viene modificato dopo la creazione iniziale o un'offerta viene rivista più volte. Viene derivato analizzando la sequenza delle attività. Questo attributo calcolato è essenziale per quantificare le inefficienze del processo. Supporta direttamente il Dashboard «Sales Order Rework Frequency» e il KPI «Sales Order Rework Rate», rendendo semplice filtrare e contare i casi di rilavorazione senza ricorrere a complesse corrispondenze di pattern nello strumento di analisi. Perché è importante Quantifica direttamente l'inefficienza del processo segnalando i casi con cicli di rilavorazione e semplificando l'analisi della frequenza e delle cause della rilavorazione. Dove reperirlo Questo attributo non è presente nel sistema di origine. Viene calcolato durante la trasformazione dei dati rilevando sequenze ripetute di attività, ad esempio «Sales Order Created» seguito da «Sales Order Reworked». Esempi truefalse
	Metodo di spedizione ShippingMethod	Il metodo utilizzato per consegnare il prodotto fisico al cliente.
Descrizione Questo attributo specifica il metodo logistico o di consegna di un ordine, ad esempio «Spedizione via terra», «Trasporto aereo» o «Consegna digitale». È rilevante per i processi che prevedono beni fisici. Nel Dashboard «Order Fulfillment Efficiency», questo attributo aiuta ad analizzare se i diversi metodi di spedizione sono correlati a tempi di evasione differenti. Può evidenziare inefficienze in specifici canali logistici o aiutare a definire aspettative più accurate per i clienti. Perché è importante Aiuta a diagnosticare i colli di bottiglia nella fase di evasione dell'ordine, segmentando le prestazioni di consegna per canale logistico. Dove reperirlo Si trova generalmente a livello di riga o di testata dell'oggetto di business Sales Order in SAP Sales Cloud. Esempi Trasporto via terraTrasporto aereo il giorno successivoDownload digitaleTrasporto merci
	Nome del cliente CustomerName	Il nome dell'azienda o della persona associata all'opportunità di vendita.
Descrizione Questo attributo identifica il potenziale cliente associato alla trattativa. Collega il processo di vendita a uno specifico account nel sistema. L'analisi per cliente consente di adottare una prospettiva customer-centric sul processo di vendita. Può aiutare a individuare quali clienti presentano i cicli di vendita più lunghi o richiedono più rilavorazioni ed è essenziale per KPI come «Payment Collection Cycle Time», segmentato per cliente. Perché è importante Consente un'analisi incentrata sul cliente per individuare modelli nei cicli di vendita o nei comportamenti di pagamento di account specifici. Dove reperirlo Collegato al ruolo di parte «Account» o «Prospect» sull'oggetto di business Opportunity in SAP Sales Cloud. Esempi Global Tech Inc.Innovate Solutions Ltd.Dynamic Corp
	Organizzazione commerciale SalesOrganization	L'unità organizzativa responsabile della vendita.
Descrizione Sales Organization rappresenta una specifica unità, divisione o team aziendale responsabile di una transazione commerciale. È un elemento chiave della struttura aziendale in SAP. Questo attributo consente di segmentare l'analisi in base alle diverse parti dell'azienda. Può essere utilizzato per confrontare le prestazioni dei processi, i tassi di successo e i tempi di ciclo tra diverse unità aziendali o divisioni commerciali, offrendo una visione organizzativa di alto livello dell'efficienza. Perché è importante Consente di confrontare le prestazioni e analizzare i processi tra diverse unità aziendali o divisioni dell'organizzazione. Dove reperirlo È un campo chiave di assegnazione organizzativa dell'Opportunity o del Sales Order in SAP Sales Cloud. Esempi US01DE01Vendite aziendali Nord
	Sistema di origine SourceSystem	Identifica il sistema da cui provengono i dati.
Descrizione Questo attributo specifica l'applicazione di origine in cui sono stati generati i dati dell'evento. Per questo processo sarà generalmente «SAP Sales Cloud», ma potrebbe includere altri sistemi integrati, come una piattaforma di marketing automation per l'acquisizione dei lead. In un ambiente multi-sistema, questo attributo è essenziale per comprendere la provenienza dei dati e risolvere i problemi di integrazione. Garantisce che l'analisi si basi su una comprensione chiara dell'origine di ogni informazione. Perché è importante Aiuta a distinguere l'origine dei dati negli ambienti integrati, garantendo chiarezza sulla provenienza e sul contesto durante l'analisi. Dove reperirlo Si tratta generalmente di un valore statico aggiunto durante l'estrazione dei dati per indicare l'origine dei record. Esempi SAP Sales CloudSAP C4CSSC_PROD_100
	Ultimo aggiornamento dei dati LastDataUpdate	Il timestamp dell'ultima estrazione o dell'ultimo aggiornamento dei dati dal sistema di origine.
Descrizione Questo attributo indica l'ultima volta in cui sono stati aggiornati i dati dell'event log. Fornisce il contesto necessario per valutare l'attualità dei dati analizzati, un elemento importante per comprenderne la rilevanza. In qualsiasi analisi di processo, conoscere la data di aggiornamento dei dati è fondamentale. Aiuta gli stakeholder a capire se gli insight riflettono le operazioni correnti o un periodo passato, influenzando così le decisioni basate sull'analisi. Perché è importante Fornisce un contesto essenziale sull'attualità dei dati, garantendo che analisi e decisioni si basino su informazioni aggiornate. Dove reperirlo È un timestamp di metadati aggiunto durante il processo di estrazione e trasformazione dei dati (ETL). Esempi 2024-07-20T02:00:00Z2024-07-21T02:00:00Z

Obbligatorio Consigliato Facoltativo

Attività Lead to Cash

Queste sono le fasi chiave del processo e le tappe fondamentali da acquisire nell’Event Log per una corretta individuazione e analisi del processo Lead to Cash.

7 Consigliato 8 Facoltativo

	Attività	Descrizione
	Opportunità chiusa come persa	Questa attività indica la conclusione definitiva di un'opportunità non riuscita, persa a favore di un concorrente o perché il cliente ha deciso di non acquistare. Viene acquisita quando un utente modifica lo stato dell'Opportunity in 'Lost' o 'Closed Lost'.
Perché è importante Analizzare quando e perché le opportunità vengono perse è fondamentale per migliorare la strategia di vendita. Questo punto finale negativo consente di analizzare le trattative perse, ad esempio lo stadio medio in cui si interrompono o le motivazioni di perdita più frequenti. Dove reperirlo Deducibile dalla cronologia delle modifiche di stato dell'oggetto aziendale Opportunity. È il timestamp in cui lo stato viene aggiornato a 'Lost' o 'Closed Lost'. Acquisizione Identificare il timestamp della modifica di stato a 'Lost' sull'oggetto Opportunity. Tipo di evento inferred
	Opportunità chiusa come vinta	Questa attività rappresenta lo stato finale e conclusivo di un'opportunità vinta, dopo il completamento di tutte le attività successive, come la creazione e l'evasione dell'ordine. Viene acquisita quando un utente modifica lo stato dell'Opportunity in uno stato finale 'Closed' con motivazione 'Won'.
Perché è importante Questo evento costituisce il punto finale positivo per l'analisi di Process Mining e consente di calcolare la durata end-to-end del ciclo di vendita per tutte le trattative vinte. Offre una conclusione del processo chiara e definitiva. Dove reperirlo Deducibile dalla cronologia delle modifiche di stato dell'oggetto Opportunity, in particolare dal timestamp in cui lo stato viene aggiornato a 'Closed' e la motivazione è 'Won'. Acquisizione Identificare il timestamp della modifica di stato a 'Closed' con codice motivazione 'Won'. Tipo di evento inferred
	Opportunità creata	È l'avvio ufficiale dell'opportunità di vendita e indica la conversione di un lead qualificato in una concreta iniziativa commerciale. L'evento viene acquisito esplicitamente dal sistema al momento della creazione dell'oggetto aziendale Opportunity, spesso trasferendo i dati del lead originario.
Perché è importante In quanto punto di partenza principale per l'analisi del ciclo di vendita, questa attività è fondamentale. Consente di misurare la durata del ciclo di vendita, i tassi di successo delle opportunità e le performance del team di vendita dal momento in cui una trattativa diventa concreta. Dove reperirlo Questo evento corrisponde al timestamp di creazione dell'oggetto aziendale Opportunity in SAP Sales Cloud. Acquisizione Utilizzare la data e l'ora di creazione del record Opportunity. Tipo di evento explicit
	Opportunità vinta	Questa attività indica che la trattativa si è conclusa con successo e che l'organizzazione ha acquisito il cliente. Viene acquisita quando un utente modifica lo stato dell'Opportunity in 'Won', un'azione standard ed esplicita nel sistema.
Perché è importante È una tappa fondamentale per misurare i tassi di successo e le performance di vendita. Spesso funge da attivatore per i processi successivi, come la creazione e l'evasione dell'ordine, rappresentando un punto di transizione chiave nel ciclo Lead to Cash. Dove reperirlo Deducibile dalla cronologia delle modifiche di stato dell'oggetto aziendale Opportunity. È il timestamp in cui lo stato viene aggiornato a 'Won'. Acquisizione Identificare il timestamp della modifica di stato a 'Won' sull'oggetto Opportunity. Tipo di evento inferred
	Ordine di vendita creato	Questa attività indica la creazione di un ordine di vendita formale, il documento interno ufficiale che avvia l'evasione e la fatturazione. Viene registrata esplicitamente quando un utente crea un oggetto Sales Order e lo collega all'opportunità principale.
Perché è importante È un punto di passaggio fondamentale dalle vendite alle operations. Analizzare il tempo tra 'Opportunity Won' e 'Sales Order Created' può rivelare ritardi interni, mentre monitorare le rilavorazioni successive evidenzia problemi di qualità dei dati. Dove reperirlo Questo evento corrisponde al timestamp di creazione dell'oggetto aziendale Sales Order associato all'Opportunity. Acquisizione Utilizzare la data e l'ora di creazione del record Sales Order associato. Tipo di evento explicit
	Pagamento ricevuto	Questa attività conferma che il pagamento del cliente è stato ricevuto ed elaborato, completando la transazione finanziaria. Queste informazioni provengono quasi sempre da un sistema finanziario o ERP esterno, che aggiorna lo stato della fattura o dell'ordine in SAP Sales Cloud.
Perché è importante È la fase finale di realizzazione del valore nel processo Lead to Cash. Misurare il 'Payment Collection Cycle Time' dalla fattura al pagamento è un KPI fondamentale per gestire il flusso di cassa e valutare le performance dei crediti commerciali. Dove reperirlo Deducibile da una modifica dello stato dell'oggetto Invoice o Sales Order a 'Paid' o 'Cleared'. Questi dati provengono da un sistema finanziario esterno. Acquisizione Identificare il timestamp in cui lo stato di una Invoice cambia in 'Paid' o 'Cleared'. Tipo di evento inferred
	Preventivo inviato al cliente	Questa attività rappresenta il momento in cui un preventivo formale viene ufficialmente sottoposto al cliente per la revisione. In genere viene dedotta da una modifica dello stato sull'oggetto Sales Quote, ad esempio il passaggio da 'In Preparation' a 'Sent' o 'Proposed'.
Perché è importante È una tappa fondamentale, che avvia il conteggio del tempo di negoziazione e decisione del cliente. Analizzare la durata tra questo evento e l'accettazione del preventivo è essenziale per comprendere la velocità della trattativa e i colli di bottiglia nella negoziazione. Dove reperirlo Deducibile dalla cronologia delle modifiche di stato dell'oggetto aziendale Sales Quote. Individuare il timestamp in cui lo stato viene aggiornato a un valore che indica l'invio. Acquisizione Identificare il timestamp della modifica di stato a 'Sent' sull'oggetto Sales Quote. Tipo di evento inferred
	Fattura generata	Rappresenta la creazione della fattura cliente e avvia la fase finanziaria finale del processo. L'evento può essere acquisito dalla creazione di un oggetto Invoice in SAP Sales Cloud o, più comunemente, da un sistema di fatturazione integrato.
Perché è importante Questa attività attiva il ciclo di riscossione dei pagamenti. I ritardi nella generazione delle fatture incidono direttamente sul flusso di cassa, pertanto monitorare il tempo tra evasione e fatturazione è fondamentale per la solidità finanziaria. Dove reperirlo Può corrispondere al timestamp di creazione di un oggetto aziendale Invoice collegato al Sales Order o a un aggiornamento proveniente da un ERP esterno. La fonte dipende dall'architettura dei sistemi. Acquisizione Utilizzare la data di creazione del record Invoice o una voce del registro delle attività proveniente da un ERP integrato. Tipo di evento explicit
	Lead acquisito	Questa attività indica la creazione iniziale di un record lead in SAP Sales Cloud. Rappresenta il primo contatto o interesse da parte di un potenziale cliente e viene generalmente acquisita automaticamente tramite un modulo web, l'importazione di un elenco o l'inserimento manuale da parte di un utente.
Perché è importante Monitorare questo evento è fondamentale per analizzare l'efficacia delle diverse fonti di lead e misurare il volume complessivo di lead generati. Costituisce il punto di partenza per calcolare i tassi di conversione dei lead e comprendere la parte alta del funnel di vendita. Dove reperirlo Questo evento viene acquisito dal timestamp di creazione dell'oggetto aziendale Lead. La fonte del lead è generalmente disponibile come Attributo dello stesso oggetto. Acquisizione Utilizzare la data e l'ora di creazione del record Lead. Tipo di evento explicit
	Lead qualificato	Rappresenta il momento in cui un lead è stato verificato e soddisfa i criteri per essere considerato un prospect commerciale valido. In genere viene acquisito quando un utente modifica manualmente lo stato del Lead in 'Qualified' o in uno stato equivalente, indicando che il lead è pronto per la conversione.
Perché è importante Questa attività distingue i lead grezzi dai prospect effettivamente interessati, consentendo di analizzare l'efficienza del processo di qualificazione. Aiuta a determinare la qualità dei lead provenienti dalle diverse fonti e a individuare i colli di bottiglia tra l'acquisizione del lead e l'avvio delle attività di vendita. Dove reperirlo Derivato dalla cronologia delle modifiche di stato dell'oggetto aziendale Lead. Individuare il timestamp in cui il campo di stato viene aggiornato a 'Qualified'. Acquisizione Identificare il timestamp della modifica di stato a 'Qualified' sull'oggetto Lead. Tipo di evento inferred
	Ordine di vendita rilavorato	Rappresenta una modifica o correzione apportata a un ordine di vendita dopo il suo invio. L'evento viene dedotto rilevando cicli nello stato dell'ordine di vendita, ad esempio il passaggio da 'Submitted' nuovamente a 'In Process' o 'Pending Revision'.
Perché è importante Individuare le rilavorazioni è fondamentale per far emergere inefficienze di processo, errori di inserimento dei dati e lacune nella comunicazione tra vendite e operations. Un'elevata frequenza di rilavorazioni indica problemi di qualità che causano ritardi e aumentano i costi. Dove reperirlo Deducibile dalla cronologia delle modifiche di stato dell'oggetto Sales Order. È necessario analizzare la sequenza delle modifiche di stato per identificare movimenti a ritroso o cicli. Acquisizione Rilevare le transizioni di stato che rappresentano un ciclo, ad esempio da 'Submitted' a 'In Process'. Tipo di evento inferred
	Ordine evaso	Questa attività indica che i prodotti sono stati spediti o che i servizi sono stati erogati al cliente. L'evento viene spesso acquisito tramite un'integrazione con un sistema ERP o logistico, che aggiorna lo stato del Sales Order in SAP Sales Cloud.
Perché è importante Indica il completamento della fase di consegna del processo. Misurare il tempo tra 'Sales Order Created' e 'Order Fulfilled' è essenziale per monitorare l'efficienza dell'evasione degli ordini e il suo impatto sulla soddisfazione dei clienti. Dove reperirlo In genere viene dedotto da una modifica dello stato sull'oggetto Sales Order, ad esempio 'Fulfilled' o 'Shipped'. Lo stato viene spesso aggiornato tramite un'integrazione con un sistema esterno. Acquisizione Identificare il timestamp della modifica dello stato del Sales Order a 'Fulfilled' o 'Delivered'. Tipo di evento inferred
	Preventivo accettato dal cliente	Indica che il cliente ha accettato formalmente o informalmente i termini del preventivo. In genere viene acquisito tramite un aggiornamento manuale dello stato sull'oggetto Sales Quote o Opportunity da parte del rappresentante di vendita.
Perché è importante È un forte segnale di acquisto e una tappa fondamentale prima della finalizzazione del contratto o della creazione dell'ordine. Aiuta a misurare l'efficacia delle proposte e la durata del ciclo decisionale del cliente. Dove reperirlo Deducibile da una modifica dello stato dell'oggetto Sales Quote a 'Accepted' o da una modifica analoga dello stato dell'oggetto Opportunity collegato. Acquisizione Identificare il timestamp in cui lo stato del Sales Quote cambia in 'Accepted'. Tipo di evento inferred
	Preventivo creato	Indica la creazione di un documento di preventivo formale collegato all'opportunità. È una fase interna precedente all'invio del preventivo al cliente e viene acquisita esplicitamente quando un utente genera un nuovo record Quote.
Perché è importante Questa attività separa il tempo di preparazione interna dal momento in cui il cliente riceve il preventivo. Aiuta ad analizzare l'efficienza del processo di generazione dei preventivi e il tempo impiegato dai rappresentanti di vendita per preparare i prezzi. Dove reperirlo Questo evento corrisponde al timestamp di creazione dell'oggetto aziendale Sales Quote associato all'Opportunity. Acquisizione Utilizzare la data e l'ora di creazione del record Sales Quote associato. Tipo di evento explicit
	Soluzione proposta	Questa attività indica che al cliente è stata presentata una possibile soluzione o configurazione di prodotto. In genere viene dedotta da una modifica dello stadio di vendita o dello stato sull'oggetto Opportunity, ad esempio il passaggio allo stadio 'Proposal' o 'Solution Design'.
Perché è importante Analizzare il tempo trascorso in questo stadio e il passaggio alla fase di preventivazione aiuta a individuare i colli di bottiglia nel processo di definizione della soluzione. Offre informazioni sul tempo necessario per passare dal primo contatto a una proposta concreta. Dove reperirlo Deducibile dal registro delle modifiche o dalla cronologia dello stato dell'oggetto Opportunity, in particolare quando lo stadio di vendita viene aggiornato a un valore come 'Solution Proposed' o 'Value Proposition'. Acquisizione Identificare il timestamp in cui il campo dello stadio di vendita dell'Opportunity cambia per indicare una proposta. Tipo di evento inferred

Consigliato Facoltativo

Guide all'estrazione

Come ottenere i Suoi dati da SAP Sales Cloud

Passaggi

Prerequisiti: verifichi di disporre di un utente in SAP Sales Cloud con accesso al work center Analytics, in particolare con i diritti necessari per creare e modificare origini dati e report.
Creazione di un'origine dati combinata: acceda alla vista Design Data Sources nel work center Business Analytics. Crei una nuova Combined Data Source. Colleghi le seguenti origini dati standard utilizzando un left outer join, così da acquisire tutte le opportunità: Lead Information -> Opportunity Header and Item -> Sales Quote Header and Item -> Sales Order Header and Item. La condizione di join dovrebbe basarsi generalmente sull'Opportunity ID o sugli ID dei documenti successivi.
Creazione di un report personalizzato: acceda alla vista Design Reports. Crei un nuovo report basato sulla Combined Data Source creata nel passaggio precedente. Aggiunga alla vista del report tutte le caratteristiche e gli indicatori necessari, inclusi gli identificativi (Lead ID, Opportunity ID), tutti i campi di stato pertinenti e tutti i campi timestamp (Creation Date, Status Change Dates e così via). Includa inoltre gli attributi richiesti, come Sales Representative, Lead Source e Order Amount.
Esposizione del report come servizio OData: nella vista Design Reports, selezioni il report appena creato. Nella configurazione o nelle impostazioni del report, individui l'opzione per esporre il report come query OData. Spesso si tratta di una casella di controllo denominata Enable for OData. Salvi le modifiche. Il sistema genererà un URL OData univoco per il report.
Individuazione dell'URL OData: acceda alla vista OData Services nel work center Administrator. Individui il report personalizzato nell'elenco e copi il relativo URL del servizio. Le servirà per lo script Python.
Configurazione dell'ambiente Python: verifichi di avere Python installato insieme alle librerie requests e pandas. Può installarle con pip: pip install requests pandas.
Configurazione dello script Python: copi lo script Python fornito. Sostituisca i valori segnaposto di C4C_TENANT_URL, OData_SERVICE_PATH, USERNAME e PASSWORD con le credenziali specifiche di SAP Sales Cloud e con l'URL OData del passaggio precedente.
Esecuzione dello script di estrazione: esegua lo script Python. Lo script eseguirà l'autenticazione tramite l'API OData, recupererà i dati in pagine per gestire grandi volumi e li caricherà in un DataFrame pandas.
Trasformazione dei dati: lo script trasforma automaticamente i dati in formato wide, con una riga per opportunità, in un event log in formato long. Scorre ogni potenziale attività verificando la presenza di un timestamp valido. Se il timestamp esiste, crea il record dell'evento corrispondente con il valore corretto di ActivityName.
Esportazione dell'event log: al termine dell'esecuzione, lo script salverà l'event log finale nel file lead_to_cash_event_log.csv nella stessa directory. Il file è formattato per il caricamento diretto in uno strumento di Process Mining.

Configurazione

Configurazione dell'origine dati: il fulcro di questo metodo è una Combined Data Source in SAP Sales Cloud Analytics. È fondamentale utilizzare Left Outer Joins a partire dall'oggetto Opportunity, così da acquisire anche le opportunità che non generano offerte o ordini.
Caratteristiche del report: il report personalizzato deve includere tutti i campi di data e ora corrispondenti alle attività desiderate. Sono inclusi i timestamp di creazione di lead, opportunità, offerte e ordini, oltre ai timestamp delle variazioni di stato.
Filtri dell'API OData: per gestire le prestazioni e il volume dei dati, utilizzi il parametro $filter nell'URL OData all'interno dello script Python. È fortemente consigliato filtrare in base a un intervallo di date, ad esempio OpportunityCreationDate. Per un'analisi iniziale, un intervallo tipico è compreso tra 6 e 12 mesi.
Paginazione: lo script fornito gestisce la paginazione OData utilizzando i parametri $top e $skip. È essenziale per estrarre grandi set di dati senza causare il timeout della connessione API.
Prerequisiti: questo metodo richiede un utente Analytics dedicato, con le autorizzazioni necessarie per accedere all'API OData e alle origini dati sottostanti relative a lead, opportunità, offerte e ordini.

a Query di esempio 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.")

Passaggi

Verifichi che l'accesso OData standard a SAP Sales Cloud sia abilitato per gli oggetti di business pertinenti e che l'utente di integrazione disponga dell'autorizzazione di lettura per Opportunity, Lead, Sales Quote, Sales Order, Invoice e per i dati di pagamento o di fulfillment, laddove tali oggetti siano disponibili nel Suo tenant. Utilizzi gli strumenti di amministrazione e integrazione di SAP Sales Cloud disponibili nel Suo sistema. I percorsi esatti dei menu e i nomi dei servizi degli oggetti variano a seconda del tenant; configuri pertanto l'integrazione in base al Suo sistema.
Identifichi i nomi pubblicati dei servizi OData standard, gli entity set, i campi chiave, le proprietà di navigazione, i campi di stato, i timestamp delle modifiche, i campi del responsabile, della fonte, degli importi, dei prodotti e delle relazioni per gli oggetti di business richiesti. Non presuma che un oggetto o una proprietà siano esposti. Registri i metadati confermati nel documento dei metadati del servizio disponibile all'URL del servizio OData configurato.
Configuri nello script Python l'URL di connessione, le credenziali o le impostazioni OAuth, l'intervallo di date, la dimensione delle pagine e i filtri specifici dell'azienda. Inizialmente utilizzi un intervallo da tre a sei mesi, quindi lo estenda dopo aver verificato prestazioni e completezza.
Estragga i record di Opportunity e Lead tramite i relativi entity set OData standard confermati. Estragga i record di Sales Quote e Sales Order tramite gli entity set confermati. Estragga i record di Invoice, fulfillment e pagamento solo quando i corrispondenti oggetti e le relative relazioni OData standard sono esposti in SAP Sales Cloud. Se tali record sono gestiti in un sistema ERP o finanziario integrato, ottenga da quel sistema il feed OData equivalente approvato e associ i relativi identificativi all'opportunity.
Recuperi tutte le pagine per ogni richiesta OData seguendo il collegamento alla pagina successiva del servizio oppure applicando il meccanismo di paginazione supportato. Applichi, ove supportato, i filtri lato server per data e azienda. Salvi le risposte grezze prima della trasformazione, così da poter verificare conteggi e associazioni.
Normalizzi i timestamp in un unico fuso orario, preferibilmente UTC, e converta i valori di data o datetime SAP in una rappresentazione ISO 8601 coerente. Normalizzi i valori di stato eliminando gli spazi superflui e applicando confronti senza distinzione tra maiuscole e minuscole. Quando possibile, conservi i valori di stato originali nel dataset di audit.
Crei una riga di evento per ogni attività richiesta. Utilizzi l'ora di creazione di Lead per Lead Captured, il timestamp in cui Lead raggiunge lo stato Qualified per Lead Qualified, l'ora di creazione di Opportunity per Opportunity Created, il timestamp in cui Opportunity raggiunge la fase configurata di proposta o soluzione per Solution Proposed, l'ora di creazione di Sales Quote per Quote Created, il timestamp in cui il preventivo raggiunge lo stato Sent o Proposed per Quote Sent to Customer, il timestamp in cui il preventivo o l'opportunity registra l'accettazione da parte del cliente per Quote Accepted by Customer, il timestamp in cui Opportunity raggiunge lo stato Won per Opportunity Won, l'ora di creazione di Sales Order per Sales Order Created, una transizione rilevata da Submitted a In Process o Pending Revision per Sales Order Reworked, l'ora di completamento del fulfillment o della spedizione per Order Fulfilled, l'ora di creazione della fattura per Invoice Generated, l'ora di ricezione o contabilizzazione del pagamento per Payment Received, lo stato finale Closed con motivo Won per Opportunity Closed Won e lo stato finale Lost o Closed Lost per Opportunity Closed Lost.
Unisca gli eventi esternamente utilizzando SalesOpportunityId. Utilizzi i campi di relazione confermati tra Lead, Opportunity, Sales Quote, Sales Order, Invoice, fulfillment e pagamenti. Quando non è disponibile una relazione diretta, utilizzi una tabella di corrispondenza approvata e gestita dall'integrazione o dal processo aziendale. Non deduca una relazione basandosi esclusivamente sulla corrispondenza di descrizioni o importi.
Compili gli Attributi consigliati per ogni evento quando la relazione con la fonte li rende disponibili. Trasferisca SalesRepresentative, LeadSource, OpportunityStatus, SalesOrderAmount, ProductCategory e DiscountPercentage dal record di origine pertinente, mantenendo valori null quando la fonte non fornisce un dato affidabile.
Ordini l'event log finale per SalesOpportunityId ed EventTime. Rimuova esclusivamente le righe duplicate in modo identico, create da pagine API ripetute o da nuovi tentativi. Non accorpi transizioni di stato o eventi distinti che condividono lo stesso timestamp, salvo quando la regola aziendale lo consenta esplicitamente.
Verifichi che siano presenti tutti i 15 nomi delle attività, che i campi obbligatori non siano vuoti, che i timestamp rientrino nell'intervallo richiesto o siano documentati esplicitamente come eventi storici correlati e che le associazioni tra relazioni non generino duplicazioni inattese dei casi. Esporti un file CSV UTF-8 o un altro formato di event log supportato da ProcessMind, utilizzando esattamente i nomi di colonna obbligatori SalesOpportunityId, ActivityName ed EventTime, oltre agli Attributi consigliati disponibili. Carichi quindi il file risultante in ProcessMind senza presumere che la piattaforma ricavi gli eventi mancanti.

Configurazione

Configurazione del servizio OData: utilizzi esclusivamente i servizi OData standard di SAP Sales Cloud e gli entity set confermati nei metadati del servizio del Suo tenant. I nomi dei servizi, delle entità e delle proprietà, così come i percorsi di navigazione, devono essere configurati in base al Suo sistema.
Connessione e autorizzazioni: configuri l'URL SAP Sales Cloud approvato, il metodo di autenticazione, le credenziali client, gli ambiti e le autorizzazioni di lettura. L'accesso ai dati di ERP, logistica, fatturazione o pagamento esterni richiede autorizzazioni separate quando tali eventi non sono esposti da SAP Sales Cloud.
Intervallo di date: inizi con un periodo da tre a sei mesi. Includa un breve periodo precedente quando i timestamp di creazione e di stato possono precedere la finestra di processo selezionata. Documenti se il filtro utilizza l'ora di creazione, l'ora dell'ultima modifica, l'ora della transizione di stato o un altro timestamp confermato.
Chiave obbligatoria del caso: associ ogni evento a SalesOpportunityId. Non generi un evento senza una relazione affidabile con l'opportunity, salvo che il record possa essere risolto tramite una tabella di corrispondenza approvata.
Mappatura degli stati: configuri mappature esatte e specifiche del tenant per Qualified, le fasi di proposta o soluzione, Sent, Proposed, accepted, Won, Closed, Lost, Closed Lost, Submitted, In Process, Pending Revision, il completamento del fulfillment, la creazione della fattura e la ricezione del pagamento. Le etichette degli stati possono variare in base alla configurazione e alla lingua.
Filtri: applichi i filtri confermati per azienda, unità organizzativa, tipo di documento, area vendite, stato e data solo quando tali campi sono esposti e il loro significato aziendale è noto. Non presuma che Company Code e Document Type siano presenti in ogni oggetto SAP Sales Cloud.
Paginazione e limitazione delle richieste: utilizzi la dimensione delle pagine e il meccanismo per la pagina successiva supportati dal servizio OData. Aggiunga la gestione dei nuovi tentativi per gli errori HTTP temporanei, rispetti i limiti di frequenza del tenant ed eviti un numero eccessivo di richieste parallele.
Requisito della cronologia delle modifiche: le attività basate sullo stato richiedono una cronologia degli stati o un change log con timestamp. Un semplice campo dello stato corrente non consente di ricostruire in modo affidabile il momento in cui è stato raggiunto uno stato precedente.
Fonti di eventi esterne: il fulfillment degli ordini, la generazione delle fatture e la ricezione dei pagamenti possono essere gestiti in sistemi integrati ERP, logistici, di fatturazione o finanziari. Configuri identificativi approvati tra i sistemi e regole di estrazione specifiche per ciascuna fonte.
Qualità dei dati: conservi i valori null quando i dati non sono disponibili. Non sostituisca i valori storici con lo stato o il responsabile correnti, salvo che la regola aziendale accetti esplicitamente tale limitazione.
Prerequisiti: verifichi l'edizione SAP Sales Cloud richiesta, la disponibilità delle API, la configurazione dell'integrazione, l'esposizione degli oggetti di business, le autorizzazioni del tenant e le eventuali licenze dei sistemi esterni prima di pianificare l'estrazione.

a Query di esempio 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}")

È pronto per iniziare?

Con questo Template dei dati dispone di tutto ciò che Le serve per iniziare a ottimizzare il processo Lead to Cash. Inizi oggi stesso a trasformare il Suo ciclo dei ricavi.

Torna alla guida al miglioramento Scarica il Template

Ottimizzi ora il processo Lead to Cash e aumenti il tasso di successo!

Elimini le trattative perse e aumenti del 20% il Suo tasso di successo con la nostra prova gratuita.

Inizi la prova gratuita

Non è richiesta alcuna carta di credito. Configurazione in pochi minuti.

Il Suo Template dei dati Lead to Cash

Il Suo Template dei dati Lead to Cash

Attributi Lead to Cash

Attività Lead to Cash

Guide all'estrazione

Estrazione tramite API OData di SAP Sales Cloud Analytics

Passaggi

Configurazione

a Query di esempio python

Query OData dell'oggetto di business standard di SAP Sales Cloud

Passaggi

Configurazione

a Query di esempio python

È pronto per iniziare?

Ottimizzi ora il processo Lead to Cash e aumenti il tasso di successo!

Il Suo Template dei dati Lead to Cash

Il Suo Template dei dati Lead to Cash

Attributi Lead to Cash

Attività Lead to Cash

Guide all'estrazione

Estrazione tramite API OData di SAP Sales Cloud Analytics

Passaggi

Configurazione

a Query di esempio python

Query OData dell'oggetto di business standard di SAP Sales Cloud

Passaggi

Configurazione

a Query di esempio python

È pronto per iniziare?

Ottimizzi ora il processo Lead to Cash e aumenti il tasso di successo!

La Sua privacy è importante