Lead to Cash 데이터 템플릿

영업 기회 ID는 각 영업 프로세스를 처음부터 끝까지 구분하는 기본 사례 식별자입니다. 잠재 고객 자격 확인, 견적 생성, 최종 주문 처리 등 관련 활동을 하나의 흐름으로 연결합니다.

process mining에서는 이 ID를 사용해 각 영업 기회의 전체 프로세스 흐름을 재구성합니다. 이 식별자를 기준으로 분석하면 거래별 진행 과정을 추적하고, 처리 시간을 측정하며, 영업 파이프라인의 병목을 찾고, 성사된 영업 기회와 실패한 영업 기회의 경로를 비교할 수 있습니다.

모든 프로세스 이벤트를 연결하는 기본 키입니다. 이를 통해 개별 영업 거래의 전체 Lead to Cash 흐름을 재구성하고 분석할 수 있습니다.

일반적으로 원천 시스템의 영업 기회, 거래 또는 견적 객체에서 헤더나 기본 레코드에 있습니다.

원천 시스템 속성은 이벤트 데이터가 생성된 애플리케이션이나 데이터베이스를 식별합니다. 복잡한 Lead to Cash 프로세스에서는 영업 활동을 관리하는 CRM, 주문 이행과 송장 발행을 관리하는 ERP 등 여러 시스템에서 데이터가 들어올 수 있습니다.

이 속성은 데이터 검증과 문제 해결, 데이터 맥락 파악에 유용합니다. 데이터 품질을 평가하는 데 도움이 되며, 서로 다른 시스템이나 별도의 시스템 인스턴스를 사용하는 사업부 간 프로세스 차이를 분석하는 데도 활용할 수 있습니다.

데이터의 맥락을 파악하고 데이터 검증을 지원하며, 원천 시스템에 따라 달라지는 프로세스를 분석할 수 있습니다.

일반적으로 데이터 추출 및 변환(ETL) 과정에서 추가하거나 데이터 웨어하우스의 표준 필드로 제공됩니다.

이벤트 시각 또는 타임스탬프는 활동이 발생한 정확한 날짜와 시간을 기록합니다. 이 시간순 데이터는 이벤트를 올바른 순서로 정렬하고 각 영업 기회의 진행 일정을 재구성하는 데 필요합니다.

process mining은 타임스탬프를 사용해 처리 시간, 활동별 소요 시간, 단계 간 대기 시간 등의 주요 성과 지표를 계산합니다. 타임스탬프를 분석하면 프로세스 성과를 파악하고 지연을 찾으며 프로세스 개선 활동의 효과를 측정할 수 있습니다. 시간 기반 분석의 토대가 되는 데이터입니다.

이 속성은 이벤트를 올바른 순서로 정렬하고 처리 시간과 소요 시간 등 성과 분석에 필요한 시간 기반 지표를 계산하는 데 필수적입니다.

이벤트 로그, 거래 레코드 또는 영업 기회와 연결된 레코드의 생성일이나 수정일에서 확인할 수 있습니다.

이 속성은 데이터 세트를 원천 시스템에서 마지막으로 업데이트하거나 추출한 날짜와 시간을 기록합니다. 분석 중인 데이터의 최신성을 파악하는 데 필요한 정보입니다.

최근 데이터 업데이트 시각을 알면 보고와 분석에 도움이 되며, 사용자에게 프로세스 인사이트가 얼마나 최신인지 알려 줄 수 있습니다. 데이터의 적시성에 대한 기대치를 설정하고 데이터 새로 고침 일정을 관리하며, 충분히 최신인 정보를 바탕으로 의사 결정이 이루어지도록 하는 데 중요합니다.

데이터가 얼마나 최신인지 보여 줍니다. 분석과 업무상 의사 결정이 최신 정보를 바탕으로 이루어지도록 하는 데 중요합니다.

일반적으로 데이터 추출, 변환 및 적재(ETL) 과정에서 이 타임스탬프를 생성해 데이터 세트에 추가합니다.

활동명은 '영업 기회 생성', '견적 발행', '대금 수령'과 같이 Lead to Cash 프로세스의 특정 단계나 이정표를 나타냅니다. 각 활동은 영업 기회의 진행 과정에서 발생하는 개별 이벤트입니다.

이 속성은 실제 프로세스 흐름을 시각화하는 프로세스 탐색에 중요합니다. 활동을 분석하면 일반적인 진행 경로, 표준 프로세스에서 벗어난 흐름, 업무가 쌓이는 병목을 찾을 수 있습니다. 프로세스 맵의 기본 구성 요소이며 단계 간 전환 시간을 계산하는 데 사용됩니다.

프로세스 맵의 단계를 정의해 프로세스 흐름을 시각화하고 분석하며, 적합성을 확인하고 병목을 찾을 수 있습니다.

이벤트 로그, 상태 변경 기록, 작업 완료 데이터 또는 영업 기회와 관련된 특정 활동 테이블에서 가져옵니다.

이 속성은 영업 기회가 어느 고객 계정에 해당하는지 식별합니다. 고객 계정은 기업이나 개인일 수 있으며, 영업 프로세스를 특정 고객과 연결합니다.

고객별로 프로세스를 분석하면 영업 주기를 고객 관점에서 살펴볼 수 있습니다. 특정 고객과의 거래 이력을 추적하고, 구매 행동의 패턴을 파악하며, 주요 고객 계정의 영업 성과를 측정할 수 있습니다. 고객 만족도에 영향을 주거나 특정 고객과의 거래 실패로 이어질 수 있는 프로세스 문제를 찾는 데도 유용합니다.

고객 관점에서 프로세스를 살펴보고 주요 고객 계정의 영업 주기를 분석할 수 있습니다. 고객별 프로세스 문제도 파악할 수 있습니다.

소스 시스템의 영업 기회 레코드나 연결된 계정 또는 연락처 레코드에 기본 필드로 저장됩니다.

리드 유입 경로는 '웹사이트', '전시회', '파트너 추천', '마케팅 캠페인' 등 영업 리드가 어디에서 왔는지 기록합니다. 이를 통해 가치 있는 영업 기회를 가장 많이 만드는 채널을 파악할 수 있습니다.

이 속성은 마케팅 및 영업 채널별 효과를 평가하는 데 중요합니다. 리드 유입 경로별 수주율, 거래 규모, 영업 주기 등의 프로세스 지표를 분석하면 각 채널의 투자 수익을 확인할 수 있습니다. 수익성과 효율성이 높은 채널에 리소스를 집중해 마케팅 비용을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

각 마케팅 채널을 실제 영업 성과 및 프로세스 성과와 연결해 채널별 효과와 투자 수익을 측정할 수 있습니다.

리드 또는 영업 기회 레코드의 기본 필드이며, 일반적으로 리드가 처음 생성될 때 입력됩니다.

영업 기회 결과는 영업 거래가 진행 중인 파이프라인에서 벗어난 뒤의 최종 상태를 기록합니다. 성사 여부를 구분하는 이 속성은 영업 프로세스의 효과를 평가하는 데 중요합니다.

이 속성은 가장 중요한 영업 KPI 중 하나인 '영업 기회 성사율'을 계산하는 기준입니다. process mining에서는 이 결과를 사용해 성사된 거래와 실패한 거래의 프로세스 흐름 및 특성을 비교합니다. 비교 분석을 통해 실패한 영업 기회에서 더 자주 나타나는 패턴, 활동 또는 지연을 찾아 프로세스 개선에 활용할 수 있습니다.

성사율을 계산하고 성공한 거래와 실패한 거래의 프로세스 경로를 비교 분석하는 데 필요합니다.

일반적으로 '상태' 또는 '단계' 필드의 값으로 성사 여부를 구분합니다. 일부 시스템은 'IsWon'과 같은 전용 불리언 필드를 제공합니다.

이 속성은 영업 기회와 관련된 예상 매출 또는 최종 매출을 나타냅니다. 영업 예측, 거래 우선순위 설정, 영업 프로세스의 재무적 영향을 측정하는 데 사용하는 주요 재무 지표입니다.

process mining에서는 거래 규모에 따라 프로세스를 구분하고 분석할 때 영업 기회 금액을 사용합니다. 예를 들어 고액 거래와 소액 거래의 프로세스 흐름을 비교해 경로 또는 처리 시간이 다른지 확인할 수 있습니다. 정체되거나 실패한 영업 기회의 가치를 산정하는 등 프로세스 비효율의 재무적 영향을 계산하는 데도 중요합니다.

영업 파이프라인의 재무 분석과 고액 거래의 우선순위 설정에 활용할 수 있습니다. 거래 규모가 성과에 미치는 영향을 파악하도록 프로세스를 구분할 수도 있습니다.

영업 기회 또는 거래 레코드의 표준 재무 필드로 제공됩니다.

영업 기회 담당자는 영업 기회의 진행 전반을 관리할 책임이 있는 영업 담당자나 팀을 나타냅니다. 이 담당자는 주요 연락 창구이며 거래를 진전시키는 역할을 맡습니다.

이 속성은 성과 분석의 주요 기준입니다. 영업 담당자나 팀별로 처리 시간, 성사율, 할인율 등의 프로세스 지표를 필터링하고 비교할 수 있습니다. 이를 통해 성과가 높은 담당자의 모범 사례를 파악하고 코칭이나 추가 지원이 필요한 영역을 찾을 수 있습니다.

영업 담당자나 팀별 성과를 분석해 우수 담당자와 모범 사례, 코칭이 필요한 영역을 파악할 수 있습니다.

영업 기회 또는 거래 레코드의 표준 필드로 제공되며, '담당자', '배정 대상' 또는 '영업 담당자'로 표시되는 경우가 많습니다.

영업 단계는 정의된 영업 파이프라인에서 영업 기회가 현재 또는 과거에 어느 위치에 있었는지 나타냅니다. 각 단계는 거래가 성사되거나 실패하기까지 거치는 주요 이정표입니다.

영업 단계를 분석하면 영업 퍼널과 파이프라인의 상태를 파악할 수 있습니다. 잠재 고객 전환 퍼널을 만들어 거래가 이탈하는 지점을 확인하고, 단계별 소요 시간을 측정하며, 영업 기회가 정체되는 병목을 찾을 수 있습니다. 단계 전환을 정의된 프로세스와 비교하면 규정 준수 여부도 분석할 수 있습니다.

영업 퍼널을 분석하고 파이프라인의 병목을 찾으며, 거래가 영업 프로세스를 진행하는 속도를 측정하는 데 필요합니다.

일반적으로 영업 기회 또는 거래 객체의 표준 필드로 제공되며, 미리 정의된 선택 목록을 사용하는 경우가 많습니다.

영업 지역 속성은 지리적 위치나 담당 영업 권역에 따라 영업 기회를 분류합니다. 국가, 주, 도시 또는 별도로 정의한 영업 권역을 기준으로 지정할 수 있습니다.

이 속성은 프로세스 데이터를 구분하는 데 유용합니다. 지역별 성과를 필터링하거나 비교하면 영업 주기, 성사율, 프로세스 준수 여부의 지역별 차이를 파악할 수 있습니다. 분석 결과를 바탕으로 리소스를 배분하고 지역별 시장 차이를 확인하며, 성과가 높은 지역의 성공 전략을 다른 지역에 적용할 수 있습니다.

지역별 성과를 비교해 프로세스 효율성과 영업 결과의 차이를 파악할 수 있습니다.

일반적으로 고객 계정 또는 영업 기회 레코드의 표준 필드입니다. 영업 기회 담당자의 권역 배정을 기준으로 산출할 수도 있습니다.

이 속성은 견적이나 최종 주문에 적용된 할인율을 기록합니다. 거래 성사를 위해 표준 정가에서 얼마나 조정했는지 보여줍니다.

할인 수준을 분석하면 영업 수익성과 가격 전략의 효과를 파악할 수 있습니다. process mining에서는 할인율이 높을수록 영업 주기가 짧아지거나 수주율이 높아지는지 확인할 수 있습니다. 할인을 자주 활용하는 영업 담당자를 찾고 할인 정책 준수 여부를 점검하는 데도 쓸 수 있습니다. 이 분석은 '할인 효과' 대시보드에 활용됩니다.

가격 전략과 영업 수익성, 할인 정책 준수 여부를 분석하고 할인과 영업 성과의 관계를 파악하는 데 중요합니다.

일반적으로 견적, 주문 또는 영업 기회의 제품 항목 레코드에서 확인할 수 있습니다.

결제 조건은 고객이 제공받은 상품이나 서비스의 대금을 언제까지 지급해야 하는지 정합니다. 예를 들어 'Net 30'은 청구서 발행일로부터 30일 이내에 결제해야 한다는 뜻이며, '수령 시 결제'도 일반적인 조건입니다.

이 속성은 Lead to Cash 프로세스의 후반부, 특히 '주문부터 결제까지'의 주기를 분석할 때 중요합니다. 합의된 조건과 실제 결제 시점을 비교하면 연체를 파악하고, 매출채권 회수일수(DSO)를 측정하며, 채권 회수 프로세스의 효과를 평가할 수 있습니다. 특정 결제 조건이 거래 성사 속도와 관련이 있는지도 확인할 수 있습니다.

결제 적시성을 분석하고 채권 회수 효과를 측정하며 현금 흐름의 재무 건전성을 파악하는 기준이 됩니다.

판매 주문서나 청구서에서 확인할 수 있으며, 고객 계정 레코드에 기본 조건으로 설정되기도 합니다.

영업 기회 유형은 신규 고객 확보와 기존 고객 대상 추가 판매를 구분하는 등 거래의 성격에 따라 영업 기회를 분류합니다. '갱신', '업그레이드', '교차 판매' 등의 유형도 포함될 수 있습니다.

이 속성은 프로세스를 세분화하는 데 유용합니다. 신규 영업은 기존 고객 대상 영업보다 주기가 길고 복잡한 경우가 많습니다. 유형별로 프로세스를 분석하면 현실적인 성과 기준을 설정하고, 유형별 병목을 찾아 적절한 영업 전략을 마련할 수 있습니다. 이를 통해 예측 정확도와 영업 활동의 효과를 높일 수 있습니다.

영업 방식에 따라 프로세스를 구분해 유형별 성과를 정확히 비교하고 필요한 개선을 집중적으로 추진할 수 있습니다.

일반적으로 영업 기회 객체의 드롭다운 또는 선택 목록 필드입니다.

영업 주기 소요 시간은 단일 영업 기회의 전체 영업 프로세스가 얼마나 걸렸는지 측정하는 주요 성과 지표입니다. 영업 기회 생성일과 종료일의 차이로 계산합니다.

일반적으로 케이스 단위로 계산하며 영업 속도를 직접 보여줍니다. process mining 분석에서는 주요 최적화 지표로 활용합니다. 리드 유입 경로, 영업 기회 담당자, 거래 규모 등 주기가 짧거나 길어지는 요인을 분석하면 영업 프로세스를 단축하고 예측 정확도를 높일 방법을 찾을 수 있습니다.

영업 속도와 효율성을 측정하는 주요 KPI입니다. 영향을 주는 요인을 분석하면 영업 프로세스를 단축하고 예측을 개선할 기회를 찾을 수 있습니다.

각 SalesOpportunityId의 '영업 기회 생성' 시각에서 '영업 기회 종료' 시각을 빼서 계산합니다.

제품 범주는 영업 기회와 관련된 제품이나 서비스를 '하드웨어', '소프트웨어', '컨설팅 서비스'와 같은 상위 분류로 묶습니다. 이를 통해 어떤 제품이나 서비스를 판매하는지 한눈에 파악할 수 있습니다.

이 속성을 기준으로 판매 품목별 프로세스를 분석할 수 있습니다. 예를 들어 하드웨어 판매의 이행 주기가 소프트웨어 판매보다 긴지 확인할 수 있습니다. 수주율이 가장 높거나 영업 주기가 가장 긴 제품 범주를 파악해 제품 전략과 영업 교육에 반영할 수 있습니다.

판매 품목에 따른 프로세스 차이를 분석해 제품별 영업 전략을 조정하고 필요한 리소스를 예측할 수 있습니다.

영업 기회, 견적 또는 주문에 연결된 제품이나 서비스 항목에서 가져옵니다.