> Ciągłe doskonalenie procesów > Od leada do płatności > Salesforce Sales Cloud > Szablon danych

Szablon danych Lead to Cash

Salesforce Sales Cloud

← Wróć do przewodnika ulepszania procesów

Atrybuty procesu Lead to Cash(18) Działania w procesie Lead to Cash(16) Instrukcje pobierania danych(3)

Szablon danych Lead to Cash

Szablon wskazuje, jakie dane zebrać do analizy procesu Lead to Cash. Zawiera listę najważniejszych atrybutów i działań do śledzenia oraz praktyczne wskazówki dotyczące ich pobierania z systemu. Dzięki niemu można sprawnie przygotować dane do analizy process mining.

Zalecane atrybuty do zebrania
Działania do śledzenia
Wskazówki dotyczące pobierania danych z Salesforce Sales Cloud

Pierwszy raz spotykają się Państwo z dziennikiem zdarzeń? Dowiedz się jak utworzyć dziennik zdarzeń na potrzeby process mining.

Pobierz szablon

Atrybuty procesu Lead to Cash

Te pola danych są niezbędne do utworzenia dziennika zdarzeń i szczegółowej analizy procesu Lead to Cash.

3 Wymagane 5 Zalecane 10 Opcjonalne

	Nazwa	Opis
	Czas rozpoczęcia EventTimestamp	Dokładna data i godzina wystąpienia działania.
Opis Znacznik czasu zdarzenia wskazuje dokładny moment wykonania działania. Pozwala uporządkować zdarzenia chronologicznie i jest niezbędny do analizy procesu w czasie. Na tej podstawie oblicza się wszystkie mierniki wydajności, takie jak czas cyklu, czas trwania i czas oczekiwania. Na przykład różnica między znacznikami czasu zdarzeń „Wygenerowano fakturę” i „Otrzymano płatność” pozwala obliczyć KPI „Średnia liczba dni do otrzymania płatności”. Dokładne znaczniki czasu pomagają wykrywać wąskie gardła i mierzyć sprawność procesu. Dlaczego to ważne Ten atrybut określa kolejność zdarzeń i jest niezbędny do obliczania czasu trwania oraz mierników wydajności. Skąd pobrać Dane są pobierane z różnych pól daty w Salesforce, takich jak „CreatedDate” obiektu Opportunity, „LastModifiedDate” z historii Opportunity lub odpowiednie pola daty w powiązanych obiektach, takich jak Quote i Contract. Przykłady 2023-04-15T10:30:00Z2023-05-20T14:00:00Z2023-06-01T09:15:00Z
	Działanie ActivityName	Nazwa zdarzenia biznesowego lub działania, które miało miejsce na danym etapie procesu sprzedaży.
Opis Nazwa działania opisuje konkretny krok lub etap procesu Lead to Cash, na przykład „Utworzono szansę sprzedaży”, „Wysłano ofertę” lub „Podpisano umowę”. Informacje te pochodzą ze zmian ważnych pól lub utworzenia powiązanych rekordów w Salesforce. Analiza kolejności działań pozwala przedstawić przebieg procesu, wykryć typowe ścieżki i znaleźć odstępstwa od standardowego procesu sprzedaży. To podstawa tworzenia map procesów i obliczania KPI, takich jak czas między poszczególnymi etapami. Dlaczego to ważne Określa etapy na mapie procesu, dzięki czemu można przedstawić i analizować przebieg sprzedaży od leada do otrzymania płatności. Skąd pobrać Zwykle dane pochodzą z kilku źródeł, między innymi z obiektu Opportunity History (zmiany pól, takich jak Stage), dat utworzenia powiązanych obiektów (np. Quote, Contract) oraz konkretnych rekordów Task lub Event. Przykłady Utworzono szansę sprzedażyPrzedstawiono ofertę klientowiSzansa sprzedaży zamknięta jako wygranaWygenerowano fakturę
	Szansa sprzedaży SalesOpportunity	Unikalny identyfikator każdej szansy sprzedaży, używany jako główny identyfikator case w procesie Lead to Cash.
Opis Szansa sprzedaży to centralny obiekt, który śledzi potencjalną transakcję od kwalifikacji do zamknięcia. Każda szansa ma unikalny identyfikator łączący powiązane działania, komunikację, oferty i umowy. W process mining ten identyfikator pozwala odtworzyć pełny przebieg każdej transakcji. Użycie szansy sprzedaży jako identyfikatora case umożliwia analizę całego cyklu, pomiar czasu między etapami, wykrywanie różnic w przebiegu procesu oraz ustalenie, co sprzyja wygranym lub przegranym transakcjom. Dlaczego to ważne To podstawowy identyfikator łączący wszystkie etapy procesu. Dzięki niemu można dokładnie przeanalizować cały cykl sprzedaży każdej transakcji. Skąd pobrać To standardowe pole „Id” obiektu Opportunity w Salesforce Sales Cloud, na przykład Opportunity.Id. Przykłady 0068c00001KvM7RAAV0068c00001LpA9BAAV0068c00001NqB3CAAV
	Etap sprzedaży StageName	Bieżący etap szansy w pipeline sprzedaży, na przykład „Qualification” lub „Negotiation”.
Opis Etap sprzedaży wskazuje postęp szansy w ramach ustalonego procesu sprzedaży. Zmiana tego pola jest ważnym zdarzeniem, na przykład „Osiągnięto etap oferty”. Ten atrybut jest podstawą dashboardów „Wykrywanie wąskich gardeł w pipeline sprzedaży” i „Bieżący obraz lejka sprzedażowego”. Pozwala analizować czas spędzony przez szanse na poszczególnych etapach, współczynniki konwersji między etapami oraz ogólną kondycję pipeline’u sprzedaży. Dlaczego to ważne Pokazuje postępy szansy w lejku sprzedażowym, co pozwala analizować wąskie gardła i zarządzać pipeline’em. Skąd pobrać To standardowe pole „StageName” obiektu Opportunity. Przykłady Poszukiwanie klientówKwalifikacjaAnaliza potrzebProposal/Price QuoteNegocjacje i ocena
	Procent rabatu DiscountPercentage	Procent rabatu udzielonego w ramach szansy sprzedaży.
Opis Ten atrybut zapisuje rabat udzielony w ramach transakcji, zwykle jako procent ceny całkowitej. Pomaga ocenić rentowność transakcji i sposób prowadzenia sprzedaży. Wskaźnik ten stanowi podstawę dashboardu „Skuteczność rabatów dla szans sprzedaży” oraz KPI „Średni rabat w wygranych transakcjach”. Analiza pozwala ocenić, czy rabaty pomagają wygrywać transakcje, czy tylko obniżają marżę, a także porównać praktyki rabatowe w różnych regionach i wśród przedstawicieli handlowych. Dlaczego to ważne Atrybut ten pomaga analizować rentowność i skuteczność strategii cenowej oraz wykrywać nadmierne rabaty. Skąd pobrać Zwykle jest to niestandardowe pole walutowe lub procentowe w obiekcie Opportunity albo Quote. Szczegóły można znaleźć w dokumentacji Salesforce Sales Cloud lub uzyskać od administratora. Przykłady 0.050.100.15
	Wartość szansy sprzedaży Amount	Szacowana łączna wartość sprzedaży dla danej szansy.
Opis Ten atrybut określa wartość pieniężną potencjalnej transakcji. Jest jednym z ważniejszych mierników w analizie finansowej i ocenie wyników. Wartość szansy sprzedaży jest wykorzystywana w wielu zestawieniach finansowych, między innymi do obliczania łącznej wartości pipeline’u i średniej wartości transakcji oraz analizowania zależności między wartością a innymi czynnikami, takimi jak rabaty czy czas cyklu. Jest jednym z elementów dashboardów „Wyniki przedstawicieli handlowych” i „Wpływ rabatów na szanse sprzedaży”. Dlaczego to ważne Określa wartość finansową każdej transakcji, niezbędną do raportowania pipeline’u, prognozowania przychodów i analizy wyników. Skąd pobrać To standardowe pole „Amount” obiektu Opportunity. Przykłady 50000125000.75250000
	Właściciel szansy sprzedaży OpportunityOwner	Przedstawiciel handlowy przypisany do szansy sprzedaży i odpowiedzialny za jej obsługę.
Opis Właściciel szansy sprzedaży to użytkownik Salesforce, który odpowiada za prowadzenie transakcji. To ważny wymiar analizy wyników. Analiza danych według właściciela szansy pozwala przygotować dashboard „Wyniki przedstawicieli handlowych”. Można porównać czas cyklu, współczynnik wygranych i średnią wartość transakcji poszczególnych członków zespołu, a także wskazać osoby osiągające najlepsze wyniki i obszary wymagające wsparcia. Dlaczego to ważne Ten atrybut pozwala analizować wyniki zespołu sprzedaży, porównywać rezultaty poszczególnych osób i określać potrzeby szkoleniowe. Skąd pobrać To pole „OwnerId” obiektu Opportunity, które łączy go z obiektem User. Przykłady Jan KowalskiMaria NowakDavid Chen
	Wygrana IsWon	Wartość logiczna wskazująca, czy szansa sprzedaży zakończyła się wygraną, czy przegraną.
Opis Ten atrybut przyjmuje wartość true lub false i wskazuje końcowy wynik szansy sprzedaży. Ma wartość true, jeśli etap szansy to „Closed Won”, i false, jeśli to „Closed Lost”. Atrybut „Wygrana” służy do obliczania KPI „Współczynnik wygranych szans sprzedaży”, jednego z ważniejszych mierników skuteczności sprzedaży. Można go też używać do podziału danych, na przykład porównywać ścieżki wygranych i przegranych transakcji lub obliczać „Średni rabat dla wygranych transakcji”. Dlaczego to ważne Bezpośrednio wskazuje wynik szansy sprzedaży, umożliwiając analizę wygranych i przegranych oraz obliczanie współczynnika wygranych. Skąd pobrać To standardowe pole „IsWon” obiektu Opportunity. Jest to pole formuły oparte na polu StageName. Przykłady truefalse
	Czy poprawka IsRework	Obliczana flaga wskazująca, czy działanie oznacza poprawkę lub powtórzenie etapu.
Opis Is Rework to flaga logiczna ustawiana na true, gdy proces wraca do wcześniejszego etapu. Na przykład działanie „Quote Modified” po „Quote Presented to Customer” oznacza poprawkę. Atrybut ten pozwala mierzyć nieefektywność procesu. Bezpośrednio wspiera obliczanie KPI „Wskaźnik błędów przetwarzania zamówień” i „Częstotliwość poprawek ofert”. Wykrycie poprawek pomaga wskazać niejasne wymagania, problemy z komunikacją lub jakością. Dlaczego to ważne Pozwala mierzyć nieefektywność procesu, wskazując działania należące do pętli poprawek i pomagając określić, co warto usprawnić. Skąd pobrać Flaga jest obliczana przez narzędzie process mining na podstawie sekwencji działań i wykrytych powrotów do wcześniejszych etapów procesu. Przykłady truefalse
	Data ostatniej aktualizacji danych LastDataUpdate	Znacznik czasu wskazujący, kiedy dane zostały ostatnio odświeżone z systemu źródłowego.
Opis Ten atrybut wskazuje datę i godzinę ostatniego pobrania danych z Salesforce Sales Cloud. Dzięki temu wiadomo, jak aktualne są analizowane dane. Informacja o dacie ostatniej aktualizacji pomaga prawidłowo interpretować wyniki, zwłaszcza w dashboardach operacyjnych, takich jak „Bieżący obraz lejka sprzedażowego”. Pozwala podejmować decyzje z uwzględnieniem aktualności danych. Dlaczego to ważne Informuje o aktualności danych, dzięki czemu wiadomo, jak bieżąca jest analiza procesu. Skąd pobrać To atrybut metadanych generowany podczas pobierania danych przez potok danych lub narzędzie ETL. Przykłady 2023-10-27T02:00:00Z2023-10-28T02:00:00Z
	Identyfikator oferty cenowej QuoteId	Unikalny identyfikator oferty cenowej powiązanej z szansą sprzedaży.
Opis Quote ID identyfikuje konkretną ofertę cenową przedstawioną klientowi w ramach szansy sprzedaży. W trakcie jej obsługi może powstać kilka ofert. Śledzenie Quote ID jest niezbędne do analizy etapu przygotowywania ofert. Pozwala mierzyć „Czas od oferty do umowy”, sprawdzać liczbę zmian oferty („Quote Modified”) i obliczać KPI „Częstotliwość poprawek ofert”, rozróżniając kolejne wersje. Dlaczego to ważne Atrybut ten pomaga analizować przygotowywanie ofert, w tym liczbę zmian oraz czas od przedstawienia oferty do jej akceptacji. Skąd pobrać Identyfikator pochodzi z pola „Id” obiektu Quote, który jest powiązany z Opportunity. Przykłady 0Q08c000001OxP1AAK0Q08c000001PyQ2AAK0Q08c000001QzR3AAK
	Identyfikator umowy ContractId	Unikalny identyfikator umowy powiązanej z szansą sprzedaży.
Opis Contract ID łączy szansę sprzedaży z formalnym rekordem umowy w Salesforce. To ważny etap końcowej fazy zamykania transakcji. Atrybut umożliwia szczegółową analizę zawierania umów i obsługuje dashboardy „Czas od oferty do umowy” oraz „Zgodność z warunkami umowy”. Pozwala śledzić działania takie jak „Contract Sent for Signature” i „Contract Activated”, mierzyć czas ich trwania oraz sprawdzać zgodność z SLA. Dlaczego to ważne Umożliwia dokładne śledzenie podprocesu zarządzania umowami, w tym czasu jego trwania i zgodności. Skąd pobrać Identyfikator pochodzi z pola „Id” obiektu Contract, który jest zwykle powiązany z Opportunity lub Account. Przykłady 8008c000001LxD9AAK8008c000001MyE4AAK8008c000001NzF0AAK
	Identyfikator zamówienia OrderId	Unikalny identyfikator zamówienia sprzedaży utworzonego na podstawie wygranej szansy sprzedaży.
Opis Order ID łączy szansę sprzedaży z następującym po niej procesem realizacji zamówienia. W tym miejscu odpowiedzialność przechodzi ze sprzedaży do operacji. Identyfikator pozwala rozszerzyć analizę poza etap „Opportunity Closed Won” i objąć nią zarządzanie zamówieniami. Umożliwia śledzenie działań „Order Created” i „Order Fulfilled”, a także monitorowanie KPI „Wskaźnik błędów realizacji zamówień”. Dlaczego to ważne Łączy etap sprzedaży z realizacją zamówienia, umożliwiając analizę Lead to Cash od początku do końca. Skąd pobrać Identyfikator pochodzi z pola „Id” obiektu Order, który jest często powiązany z Opportunity. Przykłady 8018c000001IyA6AAK8018c000001JyB1AAK8018c000001KzC6AAK
	Nazwa konta AccountName	Nazwa konta klienta lub firmy powiązanej z szansą sprzedaży.
Opis Pole Account Name łączy szansę sprzedaży z konkretnym klientem. Dzięki temu można analizować proces sprzedaży z perspektywy klienta. Analiza procesu według klientów pozwala sprawdzić przebieg cyklu sprzedaży dla strategicznych kont, wykryć częste poprawki lub długie negocjacje oraz dostosować sposób współpracy. Atrybut ten ułatwia filtrowanie danych o procesie i analizę szczegółów. Dlaczego to ważne Łączy proces sprzedaży z konkretnym klientem, umożliwiając analizę czasu trwania cyklu sprzedaży i wzorców interakcji dla poszczególnych klientów. Skąd pobrać Wartość pochodzi z pola odwołania „AccountId” w obiekcie Opportunity, które wskazuje pole „Name” w obiekcie Account. Przykłady Global Tech Inc.Innovate Solutions LLCQuantum Industries
	Region Region	Region geograficzny lub obszar sprzedaży przypisany do szansy sprzedaży.
Opis Atrybut Region dzieli szanse sprzedaży według obszaru geograficznego, na przykład „Ameryka Północna”, „EMEA” lub „APAC”. Organizacje sprzedażowe często w ten sposób dzielą zespoły i przygotowują raporty. To główny wymiar dashboardu „Porównanie wyników sprzedaży w regionach”. Umożliwia porównanie przebiegu procesów w poszczególnych regionach, wskazanie dobrych praktyk w tych osiągających najlepsze wyniki oraz obszarów wymagających poprawy. Analiza może obejmować czas trwania cyklu, współczynnik wygranych transakcji i wykorzystanie rabatów. Dlaczego to ważne Umożliwia porównanie procesów sprzedaży i ich wyników w różnych regionach, aby wskazać mocne i słabe strony poszczególnych obszarów. Skąd pobrać Często jest to niestandardowe pole w obiekcie Opportunity lub Account. Szczegóły można znaleźć w dokumentacji Salesforce Sales Cloud lub uzyskać od administratora. Przykłady Ameryka PółnocnaEMEAAPACAmeryka Łacińska
	System źródłowy SourceSystem	Wskazuje system, z którego pobrano dane.
Opis Ten atrybut wskazuje system, w którym powstały dane o zdarzeniu. W procesie Lead to Cash będzie to zwykle „Salesforce Sales Cloud”. W środowisku z wieloma zintegrowanymi systemami pole to pomaga ustalić pochodzenie danych, rozwiązywać problemy i określić, który system jest źródłem danych dla poszczególnych etapów procesu. Dzięki temu wiadomo, skąd pochodzą dane i którym z nich można ufać. Dlaczego to ważne Informuje o pochodzeniu danych, co ma znaczenie dla zarządzania danymi, ich weryfikacji i pracy w środowisku z wieloma systemami. Skąd pobrać Zwykle jest to stała wartość dodawana podczas pobierania i przekształcania danych, aby oznaczyć ich źródło. Przykłady Salesforce Sales CloudSFSC
	Typ szansy sprzedaży Type	Określa kategorię szansy sprzedaży, na przykład „Nowy klient” lub „Obecny klient”.
Opis Opportunity Type to standardowe pole klasyfikujące szanse sprzedaży. Ułatwia rozróżnienie procesów i cykli sprzedaży związanych z pozyskiwaniem nowych klientów oraz sprzedażą dodatkową obecnym klientom. W process mining ten atrybut umożliwia porównywanie przebiegu procesów. Można na przykład przefiltrować mapę procesu i sprawdzić, czy cykl sprzedaży dla kategorii „Nowy klient” trwa dłużej lub obejmuje więcej etapów niż odnowienie umowy z „Obecnym klientem”. Wyniki pomagają podejmować decyzje dotyczące strategii i usprawniania procesów. Dlaczego to ważne Podział szans sprzedaży według typu pozwala porównać procesy sprzedaży, czas ich trwania i skuteczność w przypadku nowych oraz obecnych klientów. Skąd pobrać To standardowe pole „Type” w obiekcie Opportunity. Przykłady Nowy klientObecny klient, rozszerzenie umowyObecny klient, odnowienie umowySprzedaż dodatkowa
	Źródło leada LeadSource	Źródło pozyskania leada, na przykład „Internet”, „Partner” lub „Targi”.
Opis Pole Lead Source wskazuje kanał marketingowy lub działanie sprzedażowe, dzięki któremu pozyskano leada. Informacja ta pozwala ocenić skuteczność różnych strategii pozyskiwania klientów. Ten atrybut jest głównym wymiarem dashboardu „Analiza skuteczności konwersji leadów”. Analiza współczynników konwersji i wartości transakcji według źródła leada pomaga lepiej rozdysponować budżet marketingowy i skupić się na najbardziej rentownych kanałach. Dlaczego to ważne Pozwala ocenić skuteczność kanałów marketingowych, łącząc leady z ich źródłami i późniejszymi wynikami. Skąd pobrać To standardowe pole „LeadSource” w obiekcie Lead. Po konwersji jego wartość jest zwykle przenoszona do obiektu Opportunity. Przykłady InternetZapytanie telefonicznePolecenie partneraZakupiona lista

Wymagane Zalecane Opcjonalne

Działania w procesie Lead to Cash

To najważniejsze etapy i kamienie milowe procesu, które warto śledzić, aby dokładnie odkryć jego przebieg i przeanalizować wyniki.

8 Zalecane 8 Opcjonalne

	Działanie	Opis
	Aktywowano umowę	To zdarzenie oznacza, że umowa została podpisana przez wszystkie strony i weszła w życie. Zwykle jest rejestrowane jako zmiana statusu obiektu Contract na „Activated”.
Dlaczego to ważne To ostateczne potwierdzenie zawarcia umowy z klientem i ważny etap dla ujęcia przychodów oraz zgodności. Opóźnienia mogą bezpośrednio wpływać na prognozy finansowe. Skąd pobrać Zdarzenie można odtworzyć na podstawie zmiany pola Status obiektu Contract na „Activated”. Znacznik czasu tej zmiany jest zapisywany w historii pola. Rejestrowanie Należy ustalić znacznik czasu, gdy pole „Status” obiektu Contract przyjmuje wartość „Activated”. Typ zdarzenia inferred
	Klient zaakceptował ofertę	To zdarzenie oznacza, że klient zaakceptował warunki i cenę oferty. Zwykle jest rejestrowane, gdy użytkownik zmienia status Quote na „Accepted”.
Dlaczego to ważne To wyraźny sygnał gotowości do zakupu i ważny etap przed przygotowaniem umowy. Czas od przedstawienia oferty do jej akceptacji wskazuje, jakie trudności występują w cyklu sprzedaży. Skąd pobrać Zdarzenie można odtworzyć na podstawie zmiany pola Status obiektu Quote na „Accepted”. Znacznik czasu wynika z historii zmian tego pola. Rejestrowanie Należy ustalić znacznik czasu, gdy pole „Status” obiektu Quote zmienia wartość na „Accepted”. Typ zdarzenia inferred
	Lead przekonwertowany na szansę sprzedaży	To zdarzenie oznacza przekształcenie zakwalifikowanego leada w szansę sprzedaży wraz z przypisanym kontem i kontaktem. Zwykle przedstawiciel handlowy wykonuje tę czynność bezpośrednio w Salesforce.
Dlaczego to ważne To ważny moment przekazania leada z marketingu lub zespołu ds. rozwoju leadów do sprzedaży. Analiza czasu i współczynnika konwersji od tego etapu pomaga ocenić jakość leadów oraz sprawność początkowej części procesu sprzedaży. Skąd pobrać Zdarzenie można rozpoznać po tym, że pole IsConverted obiektu Lead ma wartość true, a pole ConvertedOpportunityId jest wypełnione. Znacznik czasu znajduje się w polu ConvertedDate. Rejestrowanie Zdarzenie jest rejestrowane, gdy użytkownik konwertuje rekord Lead i uzupełnia pola ConvertedDate oraz ConvertedOpportunityId. Typ zdarzenia explicit
	Otrzymano płatność	To zdarzenie potwierdza otrzymanie płatności od klienta i przypisanie jej do faktury. Zwykle można je odtworzyć na podstawie zmiany statusu faktury na „Paid” lub utworzenia rekordu Payment.
Dlaczego to ważne To ostatni etap procesu Lead to Cash, oznaczający uzyskanie przychodu. Czas od wystawienia faktury do otrzymania płatności to ważny KPI przepływów pieniężnych. Skąd pobrać Zdarzenie można odtworzyć na podstawie zmiany statusu obiektu Invoice na „Paid” lub utworzenia powiązanego z fakturą obiektu Payment. Dane często pochodzą z zewnętrznego systemu finansowego. Rejestrowanie Należy ustalić, kiedy pole „Status” obiektu Invoice przyjmuje wartość „Paid” lub kiedy powstaje powiązany rekord Payment. Typ zdarzenia inferred
	Szansa sprzedaży zamknięta jako przegrana	To zdarzenie oznacza nieudane zamknięcie transakcji: klient wybrał konkurencyjną ofertę lub zrezygnował z zakupu. Jest rejestrowane, gdy pole StageName obiektu Opportunity zostaje zmienione na „Closed Lost”.
Dlaczego to ważne To podstawowy niekorzystny wynik procesu sprzedaży. Analiza tego, kiedy i dlaczego transakcje są przegrywane, pomaga doskonalić strategię sprzedaży, szkolenia i sposób pozycjonowania produktu. Skąd pobrać Zdarzenie można odtworzyć na podstawie zmiany pola StageName obiektu Opportunity na „Closed Lost”. Datę zapisuje pole CloseDate, a znacznik czasu znajduje się w historii pola. Rejestrowanie Należy ustalić w OpportunityFieldHistory znacznik czasu, gdy pole „StageName” obiektu Opportunity przyjmuje wartość „Closed Lost”. Typ zdarzenia inferred
	Szansa sprzedaży zamknięta jako wygrana	To zdarzenie oznacza pomyślne zamknięcie transakcji, czyli wygraną szansę sprzedaży. Pole StageName obiektu Opportunity jest wtedy ręcznie lub automatycznie zmieniane na „Closed Won”.
Dlaczego to ważne To jeden z głównych mierników skuteczności procesu sprzedaży. Analiza trendów i cech wygranych transakcji pomaga zrozumieć wyniki sprzedaży i skuteczność przyjętej strategii. Skąd pobrać Zdarzenie można odtworzyć na podstawie zmiany pola StageName obiektu Opportunity na „Closed Won”. Datę zapisuje pole CloseDate, a znacznik czasu znajduje się w historii pola. Rejestrowanie Należy ustalić w OpportunityFieldHistory znacznik czasu, gdy pole „StageName” obiektu Opportunity przyjmuje wartość „Closed Won”. Typ zdarzenia inferred
	Utworzono ofertę	To zdarzenie oznacza przygotowanie formalnego dokumentu z wyceną dla klienta. Jest rejestrowane, gdy powstaje nowy rekord Quote powiązany z szansą sprzedaży.
Dlaczego to ważne Przygotowanie oferty to ważny krok w kierunku zamknięcia transakcji. Analiza liczby ofert i czasu ich przygotowania pomaga ocenić sprawność zespołu sprzedaży oraz tempo postępów w transakcji. Skąd pobrać Dane pochodzą z systemowego pola CreatedDate obiektu Quote. Obiekt Quote jest powiązany relacją odwołania z nadrzędną szansą sprzedaży. Rejestrowanie Należy użyć pola CreatedDate obiektu Quote powiązanego z szansą sprzedaży. Typ zdarzenia explicit
	Utworzono szansę sprzedaży	To zdarzenie oznacza utworzenie w Salesforce nowego rekordu szansy sprzedaży, czyli potencjalnej transakcji przynoszącej przychód. System zapisuje je wraz ze znacznikiem czasu, gdy rekord zostaje po raz pierwszy zapisany.
Dlaczego to ważne To oficjalny początek cyklu sprzedaży dla danej szansy. Od tego momentu można mierzyć całkowity czas cyklu sprzedaży i tempo przechodzenia szans przez pipeline. Skąd pobrać Dane pochodzą z systemowego pola CreatedDate obiektu Opportunity. Pole zawiera dokładny znacznik czasu utworzenia rekordu szansy sprzedaży. Rejestrowanie Należy użyć pola CreatedDate z obiektu Opportunity. Typ zdarzenia explicit
	Osiągnięto etap oferty	To zdarzenie oznacza przejście szansy do etapu „Proposal/Price Quote”. Można je odtworzyć z historii pola „StageName” obiektu Opportunity.
Dlaczego to ważne Ten etap oznacza, że określono już potencjalne rozwiązanie i można przygotować jego wycenę oraz przedstawić je klientowi. To ważny moment przy analizie czasu potrzebnego na opracowanie rozwiązania i przygotowanie oferty. Skąd pobrać Zdarzenie można odtworzyć na podstawie obiektu OpportunityFieldHistory, wyszukując znacznik czasu, gdy pole „StageName” zmieniło wartość na „Proposal/Price Quote” lub podobną wartość etapu niestandardowego. Rejestrowanie Należy filtrować OpportunityFieldHistory według rekordów, w których pole „Field” ma wartość „StageName”, a „NewValue” oznacza etap oferty. Typ zdarzenia inferred
	Przedstawiono ofertę klientowi	To zdarzenie oznacza wysłanie lub formalne przedstawienie oferty klientowi do oceny. Zwykle można je rozpoznać po zmianie statusu rekordu Quote, na przykład z „Draft” na „Presented” lub „In Review”.
Dlaczego to ważne Od tego momentu rozpoczyna się czas negocjacji i oczekiwania na decyzję klienta. Śledzenie tego etapu pozwala mierzyć czas odpowiedzi klienta i wykrywać opóźnienia w akceptacji oferty. Skąd pobrać Zdarzenie można odtworzyć na podstawie zmian pola Status obiektu Quote. Aby ustalić dokładny znacznik czasu zmiany, trzeba śledzić historię tego pola. Rejestrowanie Należy ustalić znacznik czasu, gdy pole „Status” obiektu Quote zmienia wartość na „Presented”, „Sent” lub podobną. Typ zdarzenia inferred
	Utworzono zamówienie	To zdarzenie oznacza utworzenie zamówienia sprzedaży i formalne rozpoczęcie realizacji po wygraniu transakcji. Jest rejestrowane, gdy powstaje nowy rekord Order powiązany z szansą sprzedaży lub kontem.
Dlaczego to ważne To formalne przekazanie sprawy z procesu sprzedaży do zespołu realizującego zamówienia i obsługującego operacje. Sprawność tego etapu wpływa na terminowość dostawy i zadowolenie klienta. Skąd pobrać Dane pochodzą z systemowego pola CreatedDate obiektu Order. Zamówienie jest zwykle powiązane z kontem lub szansą sprzedaży, z której wynika. Rejestrowanie Należy użyć pola CreatedDate obiektu Order powiązanego z kontem szansy sprzedaży. Typ zdarzenia explicit
	Wygenerowano fakturę	To zdarzenie oznacza wystawienie faktury za dostarczone towary lub usługi. Można je zarejestrować jako utworzenie rekordu Invoice w Salesforce Billing lub zintegrowanym systemie zewnętrznym.
Dlaczego to ważne Ten etap rozpoczyna finansową część procesu Lead to Cash. Szybkość i poprawność fakturowania bezpośrednio wpływają na przepływy pieniężne. Skąd pobrać Wymaga Salesforce Billing lub podobnego pakietu. Dane pochodzą z pola CreatedDate obiektu Invoice powiązanego z zamówieniem lub kontem. Rejestrowanie Jeśli pole jest dostępne, należy użyć CreatedDate obiektu Invoice. Typ zdarzenia explicit
	Wysłano umowę do podpisu	To zdarzenie oznacza przygotowanie formalnej umowy i wysłanie jej klientowi do podpisu. Można je zwykle odtworzyć na podstawie zmiany statusu obiektu Contract, na przykład na „Sent” lub „Out for Signature”.
Dlaczego to ważne Ten etap rozpoczyna końcową fazę prawną i administracyjną zamykania transakcji. Jego śledzenie pozwala ocenić sprawność obsługi umów. Skąd pobrać Zdarzenie można odtworzyć na podstawie zmiany statusu obiektu Contract powiązanego z szansą sprzedaży. Wymaga to śledzenia historii pola Status obiektu Contract. Rejestrowanie Należy ustalić znacznik czasu, gdy pole „Status” obiektu Contract zmienia wartość na przykład na „Sent for Signature”. Typ zdarzenia inferred
	Zmieniono etap szansy sprzedaży	To zdarzenie rejestruje każdą zmianę etapu sprzedaży szansy, na przykład przejście z „Qualification” do „Needs Analysis”. Zmiany są zapisywane w historii pól systemu, dzięki czemu można prześledzić postępy szansy.
Dlaczego to ważne Śledzenie zmian etapów pozwala ocenić tempo przechodzenia szans przez pipeline, wykryć wąskie gardła, w których transakcje utknęły, oraz analizować zgodność z procesem. Skąd pobrać Zdarzenie można odtworzyć na podstawie obiektu OpportunityFieldHistory, który rejestruje zmiany pola StageName w obiekcie Opportunity. Każdy wpis zawiera znacznik czasu oraz poprzednią i nową wartość. Rejestrowanie Należy pobrać zdarzenia zmian pola „StageName” z tabeli OpportunityFieldHistory. Typ zdarzenia inferred
	Zmieniono ofertę	To zdarzenie oznacza aktualizację lub zmianę istniejącej oferty, często po uwagach klienta lub negocjacjach. Można je wykryć, śledząc zmiany ważnych pól rekordu Quote po jego utworzeniu.
Dlaczego to ważne Częste zmiany ofert mogą wskazywać na nieefektywność, problemy z komunikacją lub długie negocjacje. Analiza tych poprawek pomaga skrócić etap od oferty do umowy. Skąd pobrać Zdarzenie można odtworzyć na podstawie pola LastModifiedDate obiektu Quote lub, dokładniej, historii zmian pól takich jak TotalPrice czy pozycji oferty. Rejestrowanie Należy porównać pola LastModifiedDate i CreatedDate obiektu Quote albo skorzystać z historii zmian pól Quote. Typ zdarzenia inferred
	Zrealizowano zamówienie	To zdarzenie oznacza dostarczenie klientowi produktów lub usług z zamówienia. Zwykle można je odtworzyć na podstawie zmiany statusu obiektu Order na końcowy, na przykład „Fulfilled” lub „Completed”.
Dlaczego to ważne Ten etap oznacza wywiązanie się z obietnicy dostawy. Czas od utworzenia zamówienia do jego realizacji jest ważnym miernikiem sprawności operacyjnej i zadowolenia klienta. Skąd pobrać Zdarzenie można odtworzyć na podstawie zmiany pola Status obiektu Order na wartość oznaczającą zakończenie. Aby ustalić znacznik czasu, trzeba śledzić historię pola. Rejestrowanie Należy ustalić znacznik czasu, gdy pole „Status” obiektu Order zmienia wartość na „Fulfilled” lub „Completed”. Typ zdarzenia inferred

Zalecane Opcjonalne

Instrukcje pobierania danych

Jak pobrać dane z Salesforce Sales Cloud

Kroki

Sprawdzenie wymagań wstępnych: Field History Tracking: Przed rozpoczęciem sprawdź z administratorem Salesforce, czy funkcja Field History Tracking jest włączona dla kluczowych pól następujących obiektów: Opportunity (StageName, Amount), Quote (Status), Contract (Status) i Order (Status). Jest to niezbędne do dokładnego rejestrowania zmian w procesie.
Przejdź do raportów Salesforce: Zaloguj się do instancji Salesforce. Otwórz App Launcher, znajdź kartę „Reports” i ją wybierz. Kliknij „New Report”, aby rozpocząć.
Utwórz raport historii szans sprzedaży: Raport będzie rejestrować utworzenie szansy sprzedaży, zmiany jej etapu i zamknięcie. Wybierz typ raportu „Opportunities with Field History”. Dodaj kolumny: Opportunity ID, Opportunity Name, Created Date, Field/Event, Old Value, New Value, Edit Date i Edit By. Dodaj też zalecane atrybuty: Owner, Amount, Is Won oraz odpowiednie pola dotyczące rabatów.
Utwórz raport konwersji leadów: Utwórz drugi raport, wybierając typ „Leads”. Dodaj kolumny: Lead ID, Converted Date, Converted Opportunity ID i Lead Owner. Ustaw filtr, aby wyświetlać tylko leady, dla których wartość „Converted” to true.
Utwórz raport zdarzeń dotyczących ofert: Utwórz trzeci raport, wybierając typ „Quotes”, najlepiej z historią, jeśli jest dostępna, na przykład „Quotes with Field History”. Dodaj kolumny: Quote ID, Opportunity ID, CreatedDate, LastModifiedDate i Status. Raport posłuży do ustalenia, kiedy utworzono ofertę i zmieniono jej status.
Utwórz dodatkowe raporty (umowy, zamówienia, faktury): Podobnie jak w przypadku raportu ofert utwórz osobne raporty dla obiektów Contract, Order i Invoice, jeśli są używane w instancji Salesforce. W każdym uwzględnij identyfikator rekordu, powiązany Opportunity ID, CreatedDate, LastModifiedDate i pole Status danego obiektu.
Uruchom i wyeksportuj wszystkie raporty: Dla każdego raportu ustaw taki sam zakres dat, na przykład „Opportunity Created Date” z ostatnich 6 miesięcy. Uruchom raport i użyj funkcji „Export”, aby zapisać wyniki w pliku CSV.
Połącz dane w arkuszu kalkulacyjnym: Otwórz arkusz kalkulacyjny, na przykład Microsoft Excel. Skopiuj dane z każdego wyeksportowanego pliku CSV do osobnego arkusza w jednym skoroszycie.
Utwórz arkusz dziennika zdarzeń: Dodaj nowy arkusz o nazwie „Event Log”. Ustaw wymagane nagłówki: SalesOpportunity, ActivityName, EventTimestamp, a także zalecane nagłówki: OpportunityOwner, StageName, Amount, IsWon, DiscountPercentage.
Przekształć i połącz dane: Ręcznie uzupełnij arkusz „Event Log”, przetwarzając dane z arkuszy źródłowych. Dla każdego wiersza źródłowego utwórz odpowiadający mu wiersz w dzienniku zdarzeń. Na przykład dla wiersza w arkuszu historii szans sprzedaży, w którym „New Value” ma wartość „Closed Won”, dodaj wiersz do dziennika zdarzeń z ActivityName ustawionym na „Opportunity Closed Won” i EventTimestamp ustawionym na wartość „Edit Date”. Powtórz te czynności dla wszystkich 16 wymaganych działań we wszystkich plikach źródłowych.
Końcowe formatowanie i eksport: Ujednolić format kolumny EventTimestamp, na przykład YYYY-MM-DD HH:MI:SS. Każdy wiersz musi zawierać wartość w kolumnie SalesOpportunity, pobraną z Opportunity ID w raportach źródłowych. Zapisz końcowy, połączony arkusz „Event Log” jako plik CSV do przesłania.

Konfiguracja

Typy raportów: Podstawowym wymaganym typem raportu jest „Opportunities with Field History”. Potrzebne będą też raporty dla obiektów Lead, Quote, Contract, Order i Invoice. Dostępność typów raportów z historią dla tych obiektów znacznie poprawia dokładność danych.
Field History Tracking: Funkcję musi wcześniej skonfigurować administrator Salesforce. Jest niezbędna do śledzenia zmian etapu Opportunity oraz statusów Quote, Contract i Order.
Uprawnienia: Użytkownik uruchamiający raporty musi mieć dostęp do odczytu wszystkich odpowiednich obiektów: Lead, Account, Opportunity, OpportunityFieldHistory, Quote, Contract, Order oraz, w razie potrzeby, Invoice i Payment.
Filtr zakresu dat: We wszystkich raportach należy zastosować ten sam zakres dat, aby dane można było ze sobą powiązać. Zalecany jest filtr „Opportunity Created Date” obejmujący ostatnie 3–6 miesięcy. Pozwoli to utrzymać dane w rozsądnej objętości.
Ilość danych: W organizacjach z dużą liczbą szans sprzedaży i działań Report Builder może działać wolno lub osiągnąć limit eksportu, który zwykle wynosi około 100 000 wierszy, zależnie od edycji. W takim przypadku lepszym rozwiązaniem do pobrania danych źródłowych może być cotygodniowa usługa Data Export Service.

Przykładowe zapytanie sql

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Kroki

Wymagania wstępne: Upewnij się, że masz konto użytkownika Salesforce z dostępem do API i odpowiednimi uprawnieniami do odczytu obiektów Opportunity, Lead, Quote, Contract, Order i Invoice oraz powiązanych z nimi obiektów Field History. Dla kluczowych pól tych obiektów, na przykład StageName i Status, musi być włączona funkcja Field History Tracking.
Wybierz narzędzie do uruchomienia zapytania: To zapytanie zawiera klauzule UNION ALL, których nie obsługują natywne narzędzia Salesforce Developer Console ani Workbench. Należy użyć zewnętrznego narzędzia, które łączy się z Salesforce i obsługuje zapytania w stylu SQL, na przykład narzędzia Business Intelligence (BI), takiego jak Tableau lub Power BI, narzędzia ETL, takiego jak MuleSoft lub Informatica, albo narzędzia do zapytań z konektorem Salesforce, takiego jak DBeaver lub DataGrip.
Nawiąż połączenie z Salesforce: Skonfiguruj połączenie z instancją Salesforce w wybranym narzędziu. Zazwyczaj potrzebne będą nazwa użytkownika, hasło i token bezpieczeństwa. Wybierz konektor Salesforce (API).
Przygotuj zapytanie: Skopiuj całe zapytanie SOQL z sekcji query tego dokumentu do edytora zapytań w wybranym narzędziu.
Uzupełnij symbole zastępcze: W zapytaniu znajduje się kilka symboli zastępczych, które należy zastąpić wartościami właściwymi dla organizacji Salesforce. Są to:
- 'YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ': Zastąp wszystkie wystąpienia datami początku i końca okresu ekstrakcji w formacie ISO 8601.
- [Your_Discount_Field__c]: Zastąp nazwą API własnego pola określającego procent rabatu w obiekcie Opportunity.
- [Quote_Presented_Status]: Zastąp rzeczywistą wartością statusu używaną dla oferty przedstawionej klientowi, na przykład „Presented” lub „In Review”.
- [Opportunity_Lookup_On_Contract__c]: Zastąp nazwą API pola odwołania w obiekcie Contract, które łączy go z Opportunity.
- [Order_Fulfilled_Status]: Zastąp wartością statusu oznaczającą realizację zamówienia, na przykład „Fulfilled”, „Shipped” lub „Completed”.
- [Opportunity_Lookup_On_Invoice__c]: Zastąp nazwą API pola odwołania w obiekcie Invoice, które łączy go z Opportunity.
Uruchom zapytanie: Uruchom całe zapytanie. W zależności od ilości danych i używanego narzędzia może to potrwać kilka minut.
Sprawdź wyniki: Po zakończeniu zapytania sprawdź zwrócony zbiór danych. Upewnij się, że zawiera wiersze dla wszystkich działań, a kolumny są wypełnione zgodnie z oczekiwaniami.
Rozwiąż ewentualne problemy: Jeśli zapytanie się nie powiedzie, sprawdź, czy nazwy zastępujące symbole zastępcze nie zawierają literówek. Upewnij się, że użytkownik ma uprawnienia do odczytu wszystkich pobieranych pól. Zapytanie może też przekroczyć limit czasu lub limity platformy, jeśli zakres dat jest zbyt szeroki. Spróbuj go skrócić, na przykład do jednego kwartału.
Wyeksportuj dane: Wyeksportuj końcowy zbiór wyników do pliku CSV.
Przygotuj dane do przesłania: Upewnij się, że nagłówki kolumn w pliku CSV odpowiadają wymaganym atrybutom: SalesOpportunity, ActivityName, EventTimestamp, OpportunityOwner, StageName, Amount, IsWon i DiscountPercentage. Plik jest gotowy do przesłania do narzędzia process mining.

Konfiguracja

Field History Tracking: Ekstrakcja wymaga włączenia funkcji Field History Tracking dla obiektów Opportunity (StageName), Quote (Status), Contract (Status) i Order (Status). Bez niej zmiany statusów i etapów nie zostaną zarejestrowane.
Uprawnienia użytkownika: Użytkownik uruchamiający zapytanie musi mieć dostęp do API i uprawnienia do odczytu wszystkich obiektów uwzględnionych w zapytaniu: Lead, Opportunity, OpportunityFieldHistory, Quote, QuoteHistory, Contract, ContractHistory, Order, OrderHistory, Invoice i InvoiceHistory.
Zakres dat: Należy określić zakres dat, zastępując symbole zastępcze 'YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ'. Do wstępnej analizy zaleca się okres 3–6 miesięcy, aby zachować równowagę między ilością danych a wydajnością. W przypadku dużych instancji Salesforce warto zacząć od krótszego okresu, na przykład jednego miesiąca, i sprawdzić wydajność oraz limity platformy.
Pola i statusy niestandardowe: W zapytaniu użyto symboli zastępczych dla pól niestandardowych, na przykład [Your_Discount_Field__c], oraz niestandardowych wartości statusu, na przykład [Quote_Presented_Status]. Należy sprawdzić właściwe nazwy API i wartości w konfiguracji Salesforce, a następnie odpowiednio zmodyfikować zapytanie.
Dostępność obiektów: Zapytanie zakłada użycie standardowych obiektów Contract i Order oraz obiektu Invoice, często dostępnego w Salesforce Billing. Jeśli organizacja nie korzysta z tych obiektów lub używa innego pakietu do rozliczeń, odpowiednie fragmenty zapytania zakończą się błędem albo nie zwrócą danych. Należy je wtedy usunąć lub dostosować.

Przykładowe zapytanie sql

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

Kroki

Przygotuj środowisko: Upewnij się, że na komputerze jest zainstalowany Python w wersji 3.6 lub nowszej. Do instalacji potrzebnych bibliotek będzie też wymagany pip, czyli instalator pakietów Python.
Zainstaluj wymagane biblioteki: Otwórz wiersz poleceń lub terminal i zainstaluj biblioteki simple-salesforce oraz pandas, uruchamiając polecenie: pip install simple-salesforce pandas.
Skonfiguruj dostęp do Salesforce API: Zaloguj się na konto Salesforce z profilem administratora. Przejdź do Setup, następnie Apps i App Manager. Utwórz nową aplikację „Connected App”. Włącz dla niej OAuth Settings i przyznaj zakres „Access and manage your data (api)”. Po zapisaniu aplikacji otrzymasz „Consumer Key” i „Consumer Secret”. Upewnij się też, że konto użytkownika używane przez skrypt ma token bezpieczeństwa. Można go wygenerować lub zresetować w ustawieniach osobistych, wybierając „Reset My Security Token”.
Przygotuj skrypt Python: Skopiuj cały skrypt Python z sekcji Query do pliku o nazwie extract_lead_to_cash.py.
Wprowadź dane logowania: Otwórz plik skryptu i zastąp symbole zastępcze username, password, security_token i instance_url danymi logowania do Salesforce. W środowisku produkcyjnym nie należy wpisywać danych logowania bezpośrednio w kodzie. Zamiast tego warto użyć bezpiecznej metody, na przykład zmiennych środowiskowych lub pliku konfiguracyjnego.
Określ okres ekstrakcji: Zmień wartości zmiennych start_date i end_date w skrypcie, aby ustawić zakres czasu, z którego mają zostać pobrane dane. Użyj formatu „YYYY-MM-DD”.
Zapoznaj się z działaniem skryptu: Skrypt łączy się z Salesforce API i wykonuje serię zapytań w Salesforce Object Query Language (SOQL). Każde zapytanie dotyczy konkretnego obiektu, na przykład Opportunity, OpportunityFieldHistory lub Quote, i służy do rejestrowania określonego działania biznesowego.
Agregacja danych: Wyniki każdego zapytania są przekształcane do uporządkowanej struktury danych pandas DataFrame. Poszczególne obiekty DataFrame, z których każdy odpowiada jednemu działaniu, są następnie zbierane na jednej liście.
Przekształcanie i formatowanie: Skrypt łączy wszystkie obiekty DataFrame w jeden dziennik zdarzeń. Zmienia nazwy kolumn tak, aby odpowiadały wymaganej strukturze danych dla process mining (SalesOpportunity, ActivityName, EventTimestamp itd.), i ustawia prawidłowe typy danych.
Uruchom skrypt: Uruchom skrypt w terminalu poleceniem: python extract_lead_to_cash.py. Skrypt połączy się z Salesforce, wykona zapytania i przetworzy dane.
Pobierz dziennik zdarzeń: Po pomyślnym zakończeniu skrypt utworzy w tym samym katalogu plik sfdc_lead_to_cash_event_log.csv. To gotowy do przesłania do narzędzia process mining dziennik zdarzeń.

Konfiguracja

Wymagania wstępne: Konto Salesforce w edycji Enterprise, Unlimited lub Developer, które zapewniają dostęp do API. Profil użytkownika Salesforce musi mieć uprawnienie „API Enabled” oraz dostęp do odczytu następujących obiektów: Lead, Opportunity, OpportunityFieldHistory, Quote, Contract i Order. Dostęp do odczytu będą też wymagały własne obiekty używane do fakturowania lub płatności.
Uwierzytelnianie: Skrypt uwierzytelnia się za pomocą nazwy użytkownika, hasła i tokenu bezpieczeństwa. Aby zwiększyć bezpieczeństwo w środowisku produkcyjnym, warto rozważyć OAuth 2.0 JWT Bearer Flow, który obsługuje również biblioteka simple-salesforce.
Zakres dat: Zmienne start_date i end_date w skrypcie określają okres ekstrakcji. Do wstępnej analizy zaleca się okres od 3 do 6 miesięcy. Powinien zapewnić wystarczającą ilość danych, nie powodując ich nadmiaru. Filtry daty są stosowane do głównego pola znacznika czasu każdego działania, na przykład CreatedDate lub ConvertedDate.
Wykorzystanie API: Skrypt wykonuje kilka osobnych zapytań. Każde zapytanie i pobranie wszystkich wyników zużywają wywołania API, które wliczają się do dziennych limitów organizacji. Należy uwzględnić te limity, zwłaszcza gdy działa wiele innych integracji. Do pobierania milionów rekordów skrypt należy dostosować tak, aby korzystał z Salesforce Bulk API.
Dostosowania: Skrypt zakłada użycie standardowych nazw obiektów i pól, jeśli są dostępne. W organizacji mogą być używane pola niestandardowe, na przykład Discount_Percentage__c, obiekty niestandardowe, na przykład Invoice__c i Payment__c, lub niestandardowe relacje, na przykład odwołanie z Contract do Opportunity. Należy dostosować zapytania SOQL w skrypcie do konfiguracji Salesforce.

Przykładowe zapytanie python

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Gotowi, aby zacząć?

Skorzystajcie z tego szablonu, aby usprawnić przygotowanie danych i wykorzystać process mining do analizy operacji Lead to Cash. Zacznijcie już dziś poprawiać efektywność.

Wróć do przewodnika ulepszania procesów

Pobierz szablon

Nie traćcie transakcji, usprawnijcie Lead to Cash już teraz

Usprawnij proces Lead to Cash w Salesforce i zwiększ skuteczność sprzedaży o 20%.

Rozpocznij bezpłatny okres próbny

Nie trzeba podawać danych karty płatniczej

Szablon danych Lead to Cash

Szablon danych Lead to Cash

Atrybuty procesu Lead to Cash

Działania w procesie Lead to Cash

Instrukcje pobierania danych

Salesforce Report Builder i Data Export Service

Kroki

Konfiguracja

Przykładowe zapytanie sql

Bezpośrednie zapytanie w Salesforce Object Query Language (SOQL)

Kroki

Konfiguracja

Przykładowe zapytanie sql

Skrypt Python korzystający z Salesforce REST API lub Bulk API

Kroki

Konfiguracja

Przykładowe zapytanie python

Gotowi, aby zacząć?

Nie traćcie transakcji, usprawnijcie Lead to Cash już teraz