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Seu Template de dados de Lead to Cash

Salesforce Sales Cloud

Atributos de Lead to Cash (18) Atividades de Lead to Cash (16) Guias de extração (3)

Seu Template de dados de Lead to Cash

Este Template oferece um roteiro claro para coletar os dados essenciais à análise do processo de Lead to Cash. Ele apresenta os principais atributos a reunir, as atividades importantes a acompanhar e orientações práticas para extrair essas informações do seu sistema. Com este Template, você prepara os dados com eficiência para obter insights valiosos com Process Mining.

Atributos recomendados para coleta
Principais atividades a acompanhar
Orientações para extrair dados do Salesforce Sales Cloud

Novidade em Event Logs? Saiba como criar um Event Log para Process Mining.

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Atributos de Lead to Cash

Esses campos de dados são essenciais para criar um Event Log completo e permitir uma análise detalhada do processo de Lead to Cash.

3 Obrigatório 5 Recomendado 10 Opcional

	Nome	Descrição
	Atividade ActivityName	Nome do evento ou da atividade de negócio que ocorreu em um determinado momento do processo de vendas.
Descrição O nome da atividade descreve uma etapa ou um marco específico da jornada Lead to Cash, como 'Oportunidade criada', 'Cotação enviada' ou 'Contrato assinado'. Esses eventos são identificados por mudanças em campos importantes ou pela criação de registros relacionados no Salesforce. Analisar a sequência dessas atividades permite visualizar o fluxo do processo, identificar os caminhos mais comuns e detectar desvios do processo padrão de vendas. Isso é fundamental para criar mapas de processo e calcular KPIs, como o tempo de ciclo entre diferentes etapas. Por que isso importa Define as etapas do mapa de processo e permite visualizar e analisar a jornada de vendas, do lead ao recebimento. Onde encontrar Em geral, é obtido de uma combinação de fontes de dados, incluindo o objeto Opportunity History (para mudanças em campos como Stage), as datas de criação de objetos relacionados (por exemplo, Quote e Contract) e registros específicos de Task ou Event. Exemplos Oportunidade criadaCotação apresentada ao clienteOportunidade fechada como ganhaFatura gerada
	Hora de início EventTimestamp	Data e hora exatas em que a atividade ocorreu.
Descrição A data e hora do evento registram o momento exato em que uma atividade ocorreu. Esse registro é essencial para ordenar os eventos cronologicamente e realizar análises de processo baseadas em tempo. Este atributo é a base para calcular todas as métricas de performance, como tempos de ciclo, durações e tempos de espera. Por exemplo, a diferença entre as datas e horas de 'Fatura gerada' e 'Pagamento recebido' fornece os dados para o KPI 'Média de dias até o pagamento'. Registros precisos são essenciais para identificar gargalos e medir a eficiência do processo. Por que isso importa Este atributo estabelece a ordem cronológica dos eventos e é essencial para todos os cálculos de duração e performance. Onde encontrar Extraído de vários campos de data do Salesforce, como 'CreatedDate' no objeto Opportunity, 'LastModifiedDate' do histórico de Opportunity ou campos de data específicos em objetos relacionados, como Quote e Contract. Exemplos 2023-04-15T10:30:00Z2023-05-20T14:00:00Z2023-06-01T09:15:00Z
	Oportunidade de venda SalesOpportunity	Identificador exclusivo de cada oportunidade de venda, usado como identificador principal do caso no processo Lead to Cash.
Descrição A oportunidade de venda é o objeto central que acompanha um possível negócio desde a qualificação até o fechamento. Cada oportunidade tem um ID exclusivo que conecta todas as atividades, comunicações, cotações e contratos relacionados. Em Process Mining, esse ID é essencial para reconstruir a jornada completa de cada negócio. Ao usar a oportunidade de venda como ID do caso, você pode analisar todo o ciclo de vida, medir a duração entre etapas, identificar variações no processo e entender os fatores que levam a negócios ganhos ou perdidos. Por que isso importa Este é o identificador fundamental que conecta todas as etapas do processo e permite analisar o ciclo de vendas de cada negócio de forma completa e precisa. Onde encontrar Este é o campo padrão 'Id' do objeto Opportunity no Salesforce Sales Cloud (por exemplo, Opportunity.Id). Exemplos 0068c00001KvM7RAAV0068c00001LpA9BAAV0068c00001NqB3CAAV
	Etapa de vendas StageName	Etapa atual da oportunidade no pipeline de vendas, como 'Qualification' ou 'Negotiation'.
Descrição A etapa de vendas representa o avanço de uma oportunidade pelo processo de vendas predefinido. As mudanças nesse campo são eventos importantes do processo, como 'Etapa de proposta alcançada'. Este atributo é fundamental para criar os Dashboards 'Identificação de gargalos no pipeline de vendas' e 'Visão operacional diária do funil de vendas'. Ele permite analisar quanto tempo as oportunidades passam em cada etapa, as taxas de conversão entre etapas e a saúde geral do pipeline de vendas. Por que isso importa Acompanha o avanço da oportunidade pelo funil de vendas e permite analisar gargalos e gerenciar o pipeline. Onde encontrar Este é o campo padrão 'StageName' do objeto Opportunity. Exemplos ProspecçãoQualificaçãoAnálise de necessidadesProposta/cotação de preçoNegociação/análise
	Ganha IsWon	Indicador booleano que informa se a oportunidade foi ganha ou perdida.
Descrição Este atributo indica, com um valor verdadeiro ou falso, o resultado final de uma oportunidade de venda. Ele recebe o valor true se a etapa da oportunidade for 'Closed Won' e false se for 'Closed Lost'. 'Ganha' é a base para calcular o KPI 'Taxa de oportunidades ganhas', uma das medidas mais importantes da eficácia de vendas. O atributo também é usado para segmentar análises, por exemplo, para comparar os caminhos do processo de negócios ganhos e perdidos ou calcular o 'Desconto médio em negócios ganhos'. Por que isso importa Mede diretamente o resultado de uma oportunidade de venda e permite analisar ganhos e perdas e calcular as taxas de ganho. Onde encontrar Este é o campo padrão 'IsWon' do objeto Opportunity. É um campo de fórmula baseado em StageName. Exemplos truefalse
	Percentual de desconto DiscountPercentage	Percentual de desconto aplicado à oportunidade.
Descrição Este atributo registra o desconto oferecido em um negócio, geralmente como percentual do preço total. É um fator essencial para entender a rentabilidade dos negócios e o comportamento de vendas. Essa métrica é a base do Dashboard 'Eficácia dos descontos em oportunidades' e do KPI 'Desconto médio em negócios ganhos'. Ao analisar esse atributo, as lideranças de vendas podem avaliar se os descontos ajudam a fechar negócios ou apenas reduzem as margens, além de comparar as práticas de desconto entre regiões ou representantes de vendas. Por que isso importa É essencial para analisar a rentabilidade, entender a eficácia da estratégia de preços e identificar descontos excessivos. Onde encontrar Normalmente, este é um campo personalizado de moeda ou percentual no objeto Opportunity ou Quote. Consulte a documentação do Salesforce Sales Cloud ou o administrador do sistema. Exemplos 0.050.100.15
	Responsável pela oportunidade OpportunityOwner	Representante de vendas designado para a oportunidade e responsável por ela.
Descrição O responsável pela oportunidade é o usuário do Salesforce que gerencia o negócio. Essa é uma dimensão importante para a análise de performance. Ao analisar os dados por responsável pela oportunidade, as organizações podem criar o Dashboard 'Performance dos representantes de vendas'. Ele permite comparar tempos de ciclo, taxas de ganho e valores médios dos negócios entre os integrantes da equipe, identificando os melhores resultados e oportunidades de desenvolvimento. Por que isso importa Este atributo é essencial para analisar a performance da equipe de vendas, comparar resultados individuais e identificar necessidades de desenvolvimento. Onde encontrar Este é o campo 'OwnerId' do objeto Opportunity, que faz a ligação com o objeto User. Exemplos John SmithMaria GarciaDavid Chen
	Valor da oportunidade Amount	Valor total estimado da venda para a oportunidade.
Descrição Este atributo registra o valor monetário de um possível negócio. É uma das métricas mais importantes para análises financeiras e de performance. O valor da oportunidade é usado em quase todas as visões financeiras, incluindo o cálculo do valor total do pipeline, do valor médio dos negócios e da relação entre o valor e outros fatores, como descontos ou tempos de ciclo. É um componente importante dos Dashboards 'Performance dos representantes de vendas' e 'Efetividade dos descontos em oportunidades'. Por que isso importa Informa o valor financeiro de cada negócio, essencial para relatórios do pipeline, previsões de receita e análises de performance. Onde encontrar Este é o campo padrão 'Amount' do objeto Opportunity. Exemplos 50000125000.75250000
	É retrabalho IsRework	Indicador calculado que informa se uma atividade representa retrabalho ou uma etapa repetida.
Descrição É retrabalho é um indicador booleano definido como verdadeiro quando o processo retorna a uma etapa anterior. Por exemplo, se a atividade 'Proposta modificada' ocorrer depois de 'Proposta apresentada ao cliente', ela será considerada retrabalho. Esse atributo é essencial para quantificar as ineficiências do processo. Ele contribui diretamente para calcular os KPIs 'Taxa de erros no processamento de pedidos' e 'Frequência de retrabalho em propostas'. Identificar o retrabalho ajuda a localizar requisitos pouco claros, problemas de comunicação ou falhas de qualidade. Por que isso importa Quantifica as ineficiências do processo ao identificar e sinalizar atividades que fazem parte de ciclos de retrabalho, ajudando a direcionar as iniciativas de melhoria. Onde encontrar A ferramenta de Process Mining calcula esse indicador analisando a sequência de atividades e detectando retornos a etapas anteriores no fluxo do processo. Exemplos truefalse
	ID da proposta QuoteId	Identificador exclusivo de uma proposta comercial vinculada à oportunidade.
Descrição O ID da proposta identifica uma oferta de preço específica apresentada ao cliente para uma oportunidade. Uma oportunidade pode ter várias propostas ao longo do seu ciclo de vida. Acompanhar os IDs das propostas é essencial para analisar a etapa de elaboração de propostas no processo de vendas. Isso ajuda a medir o 'Tempo de ciclo da proposta ao contrato', entender quantas revisões de proposta ('Proposta modificada') ocorrem e calcular o KPI 'Frequência de retrabalho em propostas', diferenciando as versões. Por que isso importa Este atributo ajuda a analisar o ciclo de elaboração de propostas, incluindo o número de revisões e o tempo entre o envio da proposta e sua aceitação. Onde encontrar Este ID vem do campo 'Id' do objeto Quote, que está relacionado à Opportunity. Exemplos 0Q08c000001OxP1AAK0Q08c000001PyQ2AAK0Q08c000001QzR3AAK
	ID do contrato ContractId	Identificador exclusivo do contrato associado à oportunidade.
Descrição O ID do contrato relaciona a oportunidade a um registro formal de contrato no Salesforce. Essa é uma etapa importante na fase final do fechamento de um negócio. Esse atributo permite analisar em detalhes a etapa de contratação e dá suporte aos Dashboards 'Tempo de ciclo da proposta ao contrato' e 'Conformidade e adesão ao contrato'. Com ele, é possível acompanhar atividades como 'Contrato enviado para assinatura' e 'Contrato ativado', além de medir sua duração e conformidade com os SLAs. Por que isso importa Permite acompanhar com precisão o subprocesso de gestão de contratos, incluindo tempos de ciclo e conformidade. Onde encontrar Este ID vem do campo 'Id' do objeto Contract, que normalmente está relacionado à Opportunity ou à Account. Exemplos 8008c000001LxD9AAK8008c000001MyE4AAK8008c000001NzF0AAK
	ID do pedido OrderId	Identificador exclusivo do pedido de venda criado a partir de uma oportunidade ganha.
Descrição O ID do pedido relaciona a oportunidade de venda ao processo de atendimento do pedido. Esse é o ponto de transferência entre vendas e operações. Esse ID é essencial para ampliar a análise do processo além da etapa 'Oportunidade fechada como ganha' e incluir a gestão de pedidos. Com ele, é possível acompanhar as atividades 'Pedido criado' e 'Pedido atendido', além de monitorar a 'Taxa de erros no atendimento de pedidos'. Por que isso importa Conecta a etapa de vendas do processo à etapa de atendimento do pedido, permitindo uma análise completa de Lead to Cash, do início ao fim. Onde encontrar Este ID vem do campo 'Id' do objeto Order, que geralmente está relacionado à Opportunity. Exemplos 8018c000001IyA6AAK8018c000001JyB1AAK8018c000001KzC6AAK
	Nome da conta AccountName	Nome da conta de cliente ou da empresa associada à oportunidade.
Descrição O nome da conta relaciona a oportunidade de venda a um cliente específico, permitindo analisar o processo sob a perspectiva do cliente. A análise por cliente ajuda as organizações a entender os ciclos de vendas de contas estratégicas, identificar clientes com retrabalho frequente ou longas etapas de negociação e adaptar as estratégias de relacionamento. Também oferece uma dimensão útil para filtrar e aprofundar a análise dos dados do processo. Por que isso importa Relaciona o processo de vendas a um cliente específico, permitindo analisar os tempos de ciclo e os padrões de interação por cliente. Onde encontrar Este dado vem do campo de pesquisa 'AccountId' do objeto Opportunity, que faz referência ao campo 'Name' do objeto Account. Exemplos Global Tech Inc.Innovate Solutions LLCQuantum Industries
	Origem do lead LeadSource	A origem do lead, como 'Web', 'Parceiro' ou 'Feira comercial'.
Descrição A Origem do lead registra o canal de marketing ou a atividade de vendas que gerou o lead inicial. Essa informação é essencial para entender a eficácia das diferentes estratégias de aquisição de clientes. Esse atributo é a principal dimensão do Dashboard 'Análise do desempenho de conversão de leads'. Ao analisar as taxas de conversão e os valores dos negócios por origem do lead, as empresas podem otimizar os investimentos em marketing e priorizar os canais mais rentáveis. Por que isso importa Ajuda a avaliar a eficácia dos canais de marketing, relacionando os leads às suas origens e às respectivas taxas de sucesso. Onde encontrar Este é o campo padrão 'LeadSource' do objeto Lead, que normalmente é transferido para o objeto Opportunity após a conversão. Exemplos WebConsulta por telefoneIndicação de parceiroLista comprada
	Região Region	Região geográfica ou território de vendas da oportunidade.
Descrição O atributo Região segmenta as oportunidades por localização geográfica, como 'América do Norte', 'EMEA' ou 'APAC'. Essa é uma forma comum de as organizações de vendas estruturarem suas equipes e relatórios. Essa é a principal dimensão do Dashboard 'Comparação do desempenho de vendas por região'. Ela permite que as lideranças comparem o desempenho dos processos entre regiões, identifiquem boas práticas nas áreas com melhor desempenho e apontem onde é preciso melhorar. A análise pode incluir tempos de ciclo, taxas de ganho e uso de descontos. Por que isso importa Permite comparar os processos e o desempenho de vendas entre diferentes territórios geográficos para identificar pontos fortes e oportunidades de melhoria em cada região. Onde encontrar Geralmente, este é um campo personalizado no objeto Opportunity ou Account. Consulte a documentação do Salesforce Sales Cloud ou o administrador do sistema. Exemplos América do NorteEMEAAPACAmérica Latina
	Sistema de origem SourceSystem	Identifica o sistema de origem de onde os dados foram extraídos.
Descrição Este atributo identifica o sistema de registro em que os dados do evento tiveram origem. No processo Lead to Cash, geralmente será 'Salesforce Sales Cloud'. Em ambientes com vários sistemas integrados, este campo é essencial para rastrear a linhagem dos dados, solucionar problemas e entender qual sistema é a fonte oficial de cada etapa do processo. Assim, os dados de origem ficam claros e confiáveis. Por que isso importa Fornece contexto sobre a origem dos dados, essencial para a governança e a validação dos dados e para ambientes com vários sistemas. Onde encontrar Em geral, é um valor estático adicionado durante a extração e a transformação dos dados para identificar a origem do conjunto de dados. Exemplos Salesforce Sales CloudSFSC
	Tipo de oportunidade Type	Classifica a oportunidade, por exemplo, como 'Novo negócio' ou 'Cliente existente'.
Descrição Tipo de oportunidade é um campo de classificação padrão usado para segmentar negócios. Isso ajuda a entender as diferenças entre os processos ou ciclos de vendas para conquistar novos clientes e vender mais para clientes atuais. Em Process Mining, esse atributo permite fazer análises comparativas. Por exemplo, uma organização pode filtrar o mapa de processos para verificar se o ciclo de vendas de 'Novo negócio' é mais longo ou tem mais etapas do que o de renovações de 'Cliente existente'. Essa análise orienta decisões estratégicas e iniciativas de otimização de processos. Por que isso importa A segmentação das oportunidades por tipo permite comparar processos de vendas, tempos de ciclo e taxas de sucesso de novos negócios e negócios com clientes atuais. Onde encontrar Este é o campo padrão 'Type' do objeto Opportunity. Exemplos Novo negócioCliente existente - UpgradeCliente existente - RenovaçãoNegócio adicional
	Última atualização dos dados LastDataUpdate	Data e hora que indicam quando os dados foram atualizados pela última vez a partir do sistema de origem.
Descrição Este atributo mostra a data e a hora da extração mais recente de dados do Salesforce Sales Cloud. Assim, você sabe o quanto os dados analisados estão atualizados. Saber quando os dados foram atualizados pela última vez é essencial para interpretar a análise corretamente, especialmente em Dashboards operacionais, como 'Visão operacional diária do funil de vendas'. Isso ajuda a tomar decisões considerando a atualidade dos dados. Por que isso importa Informa quando os dados foram atualizados, para que os usuários saibam o quanto a análise do processo está atualizada. Onde encontrar Este é um atributo de metadados gerado pelo pipeline de dados ou pela ferramenta de ETL durante a extração. Exemplos 2023-10-27T02:00:00Z2023-10-28T02:00:00Z

Obrigatório Recomendado Opcional

Atividades de Lead to Cash

Estas são as principais etapas e marcos do processo que você deve acompanhar para descobrir o processo com precisão e analisar seu desempenho.

8 Recomendado 8 Opcional

	Atividade	Descrição
	Contrato ativado	Esta atividade indica que o contrato foi concluído e assinado por todas as partes, passando a ter validade legal. Em geral, isso é registrado quando o status do objeto Contract muda para 'Activated'.
Por que isso importa Esta é a confirmação final de um acordo legal com o cliente e um marco essencial para o reconhecimento de receita e a Conformidade. Atrasos nessa etapa podem afetar diretamente as previsões financeiras. Onde encontrar Inferido quando o campo Status do objeto Contract muda para 'Activated'. A data e hora dessa mudança são registradas pelo histórico de campos. Coleta Identifique quando o campo 'Status' do objeto Contract é definido como 'Activated'. Tipo de evento inferred
	Cotação aceita pelo cliente	Esta atividade marca a concordância do cliente com os termos e preços de uma cotação. Em geral, ela é registrada quando um usuário atualiza o status de Quote para 'Accepted'.
Por que isso importa Este é um sinal importante de intenção de compra e um marco decisivo antes da elaboração do contrato. O tempo entre a apresentação e a aceitação é um indicador importante de atrito no ciclo de vendas. Onde encontrar Inferido a partir da mudança do campo Status do objeto Quote para 'Accepted'. A data e hora são obtidas pelo histórico dessa alteração. Coleta Identifique quando o campo 'Status' de Quote muda para 'Accepted'. Tipo de evento inferred
	Cotação criada	Esta atividade representa a geração de um documento formal de cotação de preço para o cliente. O evento é registrado quando um novo registro Quote é criado e associado à Opportunity.
Por que isso importa A criação de uma cotação é uma etapa importante para fechar um negócio. Analisar a quantidade de cotações e o tempo necessário para criá-las ajuda a avaliar a eficiência da equipe de vendas e o andamento dos negócios. Onde encontrar Obtido do campo de sistema CreatedDate no objeto Quote. O objeto Quote tem uma relação de pesquisa com a Opportunity correspondente. Coleta Use o campo CreatedDate do objeto Quote associado à Opportunity. Tipo de evento explicit
	Lead convertido em oportunidade	Esta atividade marca o momento em que um lead qualificado se transforma em uma oportunidade de venda, com uma conta e um contato associados. Em geral, um representante de vendas realiza essa ação explicitamente no Salesforce.
Por que isso importa Esta é a transferência essencial do marketing ou do desenvolvimento de leads para a equipe de vendas. Analisar o tempo e as taxas de conversão a partir desse ponto ajuda a avaliar a qualidade dos leads e a eficiência do processo inicial de vendas. Onde encontrar Este evento pode ser identificado quando o campo IsConverted do objeto Lead está como true e o campo ConvertedOpportunityId está preenchido. A data e hora do evento são registradas em ConvertedDate. Coleta Registrado quando um usuário converte um registro Lead, preenchendo os campos ConvertedDate e ConvertedOpportunityId. Tipo de evento explicit
	Oportunidade criada	Representa a criação de um novo registro de oportunidade de venda no Salesforce, indicando um possível negócio gerador de receita. O evento é registrado explicitamente com a data e hora de criação quando o registro é salvo pela primeira vez.
Por que isso importa Esta atividade marca o início oficial do ciclo de vendas de uma oportunidade. Ela serve como ponto de partida para medir o tempo total do ciclo de vendas e a velocidade do pipeline. Onde encontrar Obtido do campo de sistema CreatedDate no objeto Opportunity. Esse campo registra com precisão quando o registro da oportunidade foi criado. Coleta Use o campo CreatedDate do objeto Opportunity. Tipo de evento explicit
	Oportunidade fechada como ganha	Representa o fechamento bem-sucedido de um negócio, quando a oportunidade é ganha. Isso ocorre quando o campo StageName da Opportunity é atualizado manual ou automaticamente para 'Closed Won'.
Por que isso importa Este é um dos principais resultados de sucesso do processo de vendas. Analisar as tendências e os atributos dos negócios ganhos é fundamental para entender o desempenho e a estratégia de vendas. Onde encontrar Inferido quando o campo StageName do objeto Opportunity muda para 'Closed Won'. A data do evento é registrada no campo CloseDate, e a data e hora, no histórico de campos. Coleta Identifique no OpportunityFieldHistory quando 'StageName' da Opportunity passa a ser 'Closed Won'. Tipo de evento inferred
	Oportunidade fechada como perdida	Representa o fechamento malsucedido de um negócio, quando a oportunidade é perdida para um concorrente ou o cliente decide não comprar. O evento é registrado quando StageName da Opportunity é atualizado para 'Closed Lost'.
Por que isso importa Este é o principal resultado negativo. Analisar quando e por que os negócios são perdidos é essencial para aprimorar a estratégia de vendas, o treinamento e o posicionamento do produto. Onde encontrar Inferido quando o campo StageName do objeto Opportunity muda para 'Closed Lost'. A data é registrada no campo CloseDate, e a data e hora, no histórico de campos. Coleta Identifique no OpportunityFieldHistory quando 'StageName' da Opportunity passa a ser 'Closed Lost'. Tipo de evento inferred
	Pagamento recebido	Esta atividade confirma que o pagamento do cliente foi recebido e aplicado à fatura. Em geral, ela é inferida quando o status de uma fatura muda para 'Paid' ou quando um registro Payment é criado.
Por que isso importa Esta é a atividade final do processo Lead to Cash e representa a entrada da receita. O tempo entre a emissão da fatura e o pagamento é um KPI essencial de fluxo de caixa. Onde encontrar Inferido quando o status de um objeto Invoice muda para 'Paid' ou quando um objeto Payment vinculado à fatura é criado. Muitas vezes, esses dados vêm de um sistema financeiro externo. Coleta Identifique quando o campo 'Status' de Invoice passa a ser 'Paid' ou quando um registro Payment relacionado é criado. Tipo de evento inferred
	Contrato enviado para assinatura	Indica que um contrato formal foi elaborado e enviado ao cliente para assinatura. Muitas vezes, esse evento é inferido por uma mudança de status no objeto Contract, por exemplo, para 'Sent' ou 'Out for Signature'.
Por que isso importa Esta atividade inicia a etapa jurídica e administrativa final do fechamento de um negócio. Acompanhar esse momento ajuda a monitorar a eficiência da gestão de contratos. Onde encontrar Inferido a partir de uma mudança de status no objeto Contract, vinculado à Opportunity. É necessário acompanhar o histórico do campo Status de Contract. Coleta Identifique quando o campo 'Status' de Contract muda para um valor como 'Sent for Signature'. Tipo de evento inferred
	Cotação apresentada ao cliente	Este evento indica que uma cotação foi enviada ou apresentada formalmente ao cliente para análise. Em geral, ele é inferido por uma mudança de status no registro Quote, por exemplo, de 'Draft' para 'Presented' ou 'In Review'.
Por que isso importa Esta atividade marca o início dos ciclos de negociação e aprovação pelo cliente. Acompanhar esse momento ajuda a medir o tempo de resposta do cliente e identificar atrasos na etapa de aceitação da cotação. Onde encontrar Inferido a partir das mudanças no campo Status do objeto Quote. É necessário acompanhar o histórico desse campo para obter a data e hora exatas da mudança. Coleta Identifique quando o campo 'Status' de Quote muda para 'Presented', 'Sent' ou um valor semelhante. Tipo de evento inferred
	Cotação modificada	Representa uma atualização ou revisão de uma cotação existente, geralmente após o feedback do cliente ou uma negociação. O evento é registrado acompanhando as alterações em campos importantes do registro Quote após sua criação inicial.
Por que isso importa Alterações frequentes nas cotações podem indicar ineficiências, falhas de comunicação ou ciclos de negociação prolongados. Analisar esse ciclo de retrabalho é essencial para encurtar a etapa entre a cotação e o contrato. Onde encontrar Inferido a partir do campo LastModifiedDate do objeto Quote ou, com mais detalhes, do histórico de campos como TotalPrice ou dos itens da cotação. Coleta Compare LastModifiedDate com CreatedDate no objeto Quote ou use o histórico de campos de Quote. Tipo de evento inferred
	Etapa da oportunidade alterada	Esta atividade registra qualquer mudança na etapa de vendas de uma oportunidade, como a passagem de 'Qualification' para 'Needs Analysis'. Essas mudanças ficam registradas no histórico de campos do sistema, permitindo acompanhar o avanço da oportunidade.
Por que isso importa Acompanhar as mudanças de etapa é essencial para entender a velocidade do pipeline de vendas, identificar gargalos em que os negócios ficam parados e analisar a conformidade do processo. Onde encontrar Inferido a partir do objeto OpportunityFieldHistory, que registra as mudanças no campo StageName do objeto Opportunity. Cada registro contém a data e hora, além dos valores antigo e novo. Coleta Extraia os eventos de alteração do campo 'StageName' da tabela OpportunityFieldHistory. Tipo de evento inferred
	Etapa de proposta alcançada	Marca o momento específico em que uma oportunidade passa para a etapa 'Proposal/Price Quote'. Esse evento é inferido a partir do histórico do campo 'StageName' da Opportunity.
Por que isso importa Este marco importante indica que uma solução potencial foi identificada e está pronta para ser precificada e apresentada. É um ponto crítico para analisar o tempo necessário para definir a solução e preparar a cotação. Onde encontrar Inferido a partir do objeto OpportunityFieldHistory, identificando especificamente a data e hora em que o campo 'StageName' foi atualizado para 'Proposal/Price Quote' ou para um valor personalizado equivalente. Coleta Filtre OpportunityFieldHistory pelos registros em que 'Field' é 'StageName' e 'NewValue' corresponde à etapa de proposta. Tipo de evento inferred
	Fatura gerada	Representa a criação de uma fatura para cobrar do cliente os produtos ou serviços entregues. O evento pode ser registrado pela criação de um registro Invoice, no Salesforce Billing ou em um sistema externo integrado.
Por que isso importa Esta atividade dá início à etapa financeira do ciclo Lead to Cash. A rapidez e a precisão do faturamento afetam diretamente o fluxo de caixa. Onde encontrar Requer o Salesforce Billing ou um pacote semelhante. Obtido do campo CreatedDate do objeto Invoice, relacionado à Order ou à Account. Coleta Use o campo CreatedDate do objeto Invoice, se disponível. Tipo de evento explicit
	Pedido atendido	Indica que os produtos ou serviços de um pedido foram entregues ao cliente. Em geral, esse evento é inferido quando o status do objeto Order muda para um estado final, como 'Fulfilled' ou 'Completed'.
Por que isso importa Este marco indica que a entrega prometida ao cliente foi concluída. O tempo entre a criação e o atendimento do pedido é uma métrica importante de eficiência operacional e satisfação do cliente. Onde encontrar Inferido quando o campo Status do objeto Order muda para um valor que indica a conclusão. É necessário acompanhar o histórico de campos para registrar a data e hora do evento. Coleta Identifique quando o campo 'Status' de Order muda para 'Fulfilled' ou 'Completed'. Tipo de evento inferred
	Pedido criado	Esta atividade marca a criação de um pedido de venda e dá início formal ao processo de atendimento após o fechamento do negócio. O evento é registrado quando um novo registro Order é criado e associado à Opportunity ou à Account.
Por que isso importa Esta é a transferência oficial do processo de vendas para a equipe de atendimento de pedidos e operações. A eficiência dessa etapa é essencial para garantir entregas no prazo e a satisfação do cliente. Onde encontrar Obtido do campo de sistema CreatedDate no objeto Order. Em geral, o pedido está vinculado à Account e/ou à Opportunity que o originou. Coleta Use o campo CreatedDate do objeto Order relacionado à Account da Opportunity. Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guias de extração

Como obter seus dados do Salesforce Sales Cloud

Etapas

Verificar pré-requisito: rastreamento do histórico de campos: Antes de começar, confirme com o administrador do Salesforce se o Field History Tracking está habilitado para os campos principais dos seguintes objetos: Opportunity (StageName, Valor), Quote (Status), Contract (Status) e Order (Status). Essa configuração é essencial para registrar as alterações do processo com precisão.
Acessar os relatórios do Salesforce: Entre na sua instância do Salesforce. Use o App Launcher para localizar e abrir a guia 'Reports'. Clique no botão 'New Report' para começar.
Criar o relatório de histórico de oportunidades: Esse relatório registrará a criação de oportunidades, as mudanças de etapa e os eventos de encerramento. Selecione o tipo de relatório 'Opportunities with Field History'. Adicione as seguintes colunas: Opportunity ID, Opportunity Name, Created Date, Field/Event, Old Value, New Value, Edit Date e Edit By. Inclua também os atributos recomendados: Owner, Valor, Is Won e quaisquer campos de desconto aplicáveis.
Criar o relatório de conversão de leads: Crie um segundo relatório usando o tipo 'Leads'. Adicione as colunas Lead ID, Converted Date, Converted Opportunity ID e Lead Owner. Aplique um filtro para exibir somente leads em que 'Converted' seja true.
Criar o relatório de eventos de cotação: Crie um terceiro relatório usando um tipo de relatório 'Quotes', de preferência um que inclua o histórico, se disponível, por exemplo, 'Quotes with Field History'. Adicione as colunas Quote ID, Opportunity ID, CreatedDate, LastModifiedDate e Status. Esses dados serão usados para identificar a criação de cotações e as mudanças de status.
Criar relatórios adicionais (contratos, pedidos e faturas): Siga o mesmo padrão do relatório de cotações e crie relatórios separados para Contracts, Orders e Invoices, se esses objetos forem usados na sua instância do Salesforce. Em cada relatório, inclua o ID do registro, o Opportunity ID relacionado, CreatedDate, LastModifiedDate e o campo Status do objeto.
Executar e exportar todos os relatórios: Defina um filtro de período consistente para cada relatório, por exemplo, 'Opportunity Created Date' nos últimos 6 meses. Execute cada relatório e use a função 'Export' para salvar os resultados em um arquivo CSV.
Combinar os dados em uma planilha: Abra um aplicativo de planilhas, como o Microsoft Excel. Copie os dados de cada arquivo CSV exportado para uma guia separada em uma única pasta de trabalho.
Criar a guia final do Event Log: Crie uma nova guia chamada 'Event Log'. Defina os cabeçalhos necessários: SalesOpportunity, ActivityName, EventTimestamp, e os cabeçalhos recomendados: OpportunityOwner, StageName, Valor, IsWon, DiscountPercentage.
Transformar e consolidar os dados: Preencha manualmente a guia 'Event Log' processando os dados das guias de origem. Para cada linha de origem, crie uma linha correspondente no Event Log. Por exemplo, para uma linha da guia Opportunity History em que 'New Value' seja 'Closed Won', crie uma linha no Event Log com ActivityName definido como 'Opportunity Closed Won' e EventTimestamp definido como 'Edit Date'. Repita o processo para todas as 16 atividades necessárias em todos os arquivos de origem.
Formatar e exportar os dados finais: Confira se a coluna EventTimestamp usa um formato consistente, como YYYY-MM-DD HH:MI:SS. Preencha a coluna SalesOpportunity em todas as linhas, usando o Opportunity ID dos relatórios de origem. Salve a guia 'Event Log' final e consolidada como um arquivo CSV para carregar.

Configuração

Tipos de relatório: O principal tipo de relatório necessário é 'Opportunities with Field History'. Também serão necessários relatórios para leads, cotações, contratos, pedidos e faturas. A disponibilidade de tipos de relatório com histórico para esses objetos melhora bastante a precisão dos dados.
Field History Tracking: Essa configuração deve ser feita previamente por um administrador do Salesforce. Ela é essencial para acompanhar as mudanças na etapa da oportunidade, no status da cotação, no status do contrato e no status do pedido.
Permissões: O usuário que executar os relatórios precisa ter acesso de leitura a todos os objetos relevantes: Lead, Account, Opportunity, OpportunityFieldHistory, Quote, Contract, Order e, possivelmente, Invoice e Payment.
Filtro de intervalo de datas: É fundamental aplicar um intervalo de datas consistente em todos os relatórios para garantir que os dados possam ser relacionados. Recomendamos filtrar por 'Opportunity Created Date' nos últimos 3 a 6 meses para manter um volume de dados gerenciável.
Volume de dados: Em organizações com um volume muito alto de oportunidades e atividades, o Report Builder pode ficar lento ou atingir os limites de exportação (geralmente cerca de 100.000 linhas, dependendo da edição). Nesses casos, o Data Export Service semanal é uma alternativa mais robusta para obter os dados brutos.

a Consulta de exemplo 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]

Etapas

Pré-requisitos: Verifique se você tem uma conta de usuário do Salesforce com acesso à API e permissões suficientes para ler os objetos Opportunity, Lead, Citação, Contract, Pedido e Fatura, além dos objetos correspondentes de histórico de campos. O Field History Tracking precisa estar ativado para os campos principais (por exemplo, StageName e Status) desses objetos.
Escolha uma ferramenta de execução: Esta consulta usa cláusulas UNION ALL, que não são compatíveis com o Developer Console nem com o Workbench nativos do Salesforce. Você precisa usar uma ferramenta externa que se conecte ao Salesforce e execute consultas no estilo SQL, como uma ferramenta de Business Intelligence (BI), por exemplo, Tableau ou Power BI; uma ferramenta de ETL, como MuleSoft ou Informatica; ou uma ferramenta de consulta de dados com conector do Salesforce, como DBeaver ou DataGrip.
Conecte-se ao Salesforce: Configure a conexão com sua instância do Salesforce na ferramenta escolhida. Em geral, você precisará do nome de usuário, da senha e do token de segurança. Selecione a opção de conector Salesforce (API).
Prepare a consulta: Copie a consulta SOQL completa, disponível na seção query deste documento, para o editor de consultas da ferramenta.
Configure os marcadores de posição: A consulta contém vários marcadores de posição que você precisa substituir por valores específicos da sua organização do Salesforce. São eles:
- 'YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ': Substitua todas as ocorrências pelas datas de início e término desejadas para o período de extração, usando o formato ISO 8601.
- [Your_Discount_Field__c]: Substitua pelo nome da API do campo personalizado de percentual de desconto no objeto Opportunity.
- [Quote_Presented_Status]: Substitua pelo valor de status usado quando uma citação é apresentada a um cliente (por exemplo, 'Presented' ou 'In Review').
- [Opportunity_Lookup_On_Contract__c]: Substitua pelo nome da API do campo de pesquisa no objeto Contract que faz a ligação com o objeto Opportunity.
- [Order_Fulfilled_Status]: Substitua pelo valor de status que indica que um pedido foi atendido (por exemplo, 'Fulfilled', 'Shipped' ou 'Completed').
- [Opportunity_Lookup_On_Invoice__c]: Substitua pelo nome da API do campo de pesquisa no objeto Invoice que faz a ligação com o objeto Opportunity.
Execute a consulta: Execute a consulta completa. Dependendo do volume de dados e da ferramenta usada, isso pode levar alguns minutos.
Revise os resultados: Quando a consulta terminar, confira o conjunto de dados retornado para garantir que ele contenha linhas para todas as atividades e que as colunas estejam preenchidas como esperado.
Resolva possíveis erros: Se a consulta falhar, verifique se há erros de digitação nos nomes dos marcadores de posição substituídos. Confirme se o usuário tem acesso de segurança em nível de campo a todos os campos consultados. A consulta também pode expirar ou atingir limites de governança se o período for muito longo. Nesse caso, tente reduzi-lo, por exemplo, para um único trimestre.
Exporte os dados: Exporte o conjunto de resultados final como arquivo CSV.
Prepare o arquivo para carregamento: Verifique se os cabeçalhos do arquivo CSV correspondem aos atributos necessários: SalesOpportunity, ActivityName, EventTimestamp, OpportunityOwner, StageName, Valor, IsWon e DiscountPercentage. O arquivo está pronto para ser carregado em uma ferramenta de Process Mining.

Configuração

Field History Tracking: Esta extração depende da ativação do Field History Tracking nos objetos Opportunity (StageName), Quote (Status), Contract (Status) e Order (Status). Sem isso, as atividades de mudança de status e etapa não serão registradas.
Permissões do usuário: O usuário que executar a consulta precisa ter acesso à API e permissões de leitura para todos os objetos consultados: Lead, Opportunity, OpportunityFieldHistory, Quote, QuoteHistory, Contract, ContractHistory, Order, OrderHistory, Invoice e InvoiceHistory.
Intervalo de datas: É fundamental definir um intervalo específico usando os marcadores de posição 'YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ'. Para a análise inicial, recomendamos um período de 3 a 6 meses para equilibrar o volume de dados e a performance. Em instâncias muito grandes do Salesforce, comece com um intervalo menor (por exemplo, um mês) para testar a performance e verificar possíveis limites de governança.
Campos e status personalizados: A consulta usa marcadores de posição para campos personalizados (por exemplo, [Your_Discount_Field__c]) e valores de status personalizados (por exemplo, [Quote_Presented_Status]). Identifique os nomes de API e os valores corretos na configuração do Salesforce e atualize a consulta conforme necessário.
Disponibilidade dos objetos: A consulta pressupõe o uso dos objetos padrão Contract e Order, além do objeto Invoice (comum no Salesforce Billing). Se sua organização não usar esses objetos ou usar outro pacote de faturamento, essas partes da consulta falharão ou não retornarão dados e deverão ser removidas ou adaptadas.

a Consulta de exemplo 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

Etapas

Prepare o ambiente: Verifique se o Python 3.6 ou uma versão mais recente está instalado no seu sistema. Você também vai precisar do pip, o instalador de pacotes do Python, para instalar as bibliotecas necessárias.
Instale as bibliotecas necessárias: Abra a linha de comando ou o terminal e instale as bibliotecas simple-salesforce e pandas executando o comando: pip install simple-salesforce pandas.
Configure o acesso à API do Salesforce: Entre na sua conta do Salesforce com um perfil de administrador. Acesse Setup, depois Apps e, em seguida, App Manager. Crie um novo 'Connected App'. Ative as configurações de OAuth para o aplicativo e conceda o escopo 'Access and manage your data (api)'. Depois de salvar, você receberá uma 'Consumer Key' e um 'Consumer Secret'. Verifique também se a conta de usuário do script tem um token de segurança. Você pode gerar ou redefinir esse token nas configurações pessoais, em 'Reset My Security Token'.
Configure o script Python: Copie o script Python completo fornecido na seção Query para um arquivo chamado extract_lead_to_cash.py.
Insira suas credenciais: Abra o arquivo do script e substitua os valores dos marcadores de posição username, password, security_token e instance_url pelas suas credenciais específicas do Salesforce. Não insira credenciais diretamente no código em um ambiente de produção. Use um método seguro, como variáveis de ambiente ou um arquivo de configuração.
Defina o período de extração: Altere as variáveis start_date e end_date no script para definir o período dos dados que você quer extrair. Use o formato 'YYYY-MM-DD'.
Entenda a lógica do script: O script se conecta à API do Salesforce e executa uma série de consultas com a linguagem SOQL (Salesforce Object Query Language). Cada consulta busca dados de um objeto específico (por exemplo, Opportunity, OpportunityFieldHistory, Quote) para registrar uma atividade de negócio distinta.
Agregue os dados: Os resultados de cada consulta são convertidos para um formato estruturado chamado DataFrame do pandas. Esses DataFrames individuais, cada um representando uma atividade, são reunidos em uma única lista.
Transforme e formate os dados: O script concatena todos os DataFrames individuais em um Event Log abrangente. Ele renomeia as colunas para corresponder ao esquema obrigatório para Process Mining (SalesOpportunity, ActivityName, EventTimestamp etc.) e garante que os tipos de dados estejam corretos.
Execute o script: Execute o script no terminal com o comando: python extract_lead_to_cash.py. O script se conectará ao Salesforce, executará as consultas e processará os dados.
Obtenha o Event Log: Quando a execução terminar, o script criará o arquivo sfdc_lead_to_cash_event_log.csv no mesmo diretório. Esse arquivo CSV é o Event Log final, formatado para ser carregado em uma ferramenta de Process Mining.

Configuração

Pré-requisitos: Uma conta do Salesforce nas edições Enterprise, Unlimited ou Developer, que oferecem acesso à API. Um perfil de usuário do Salesforce com a permissão 'API Enabled' e acesso de leitura aos seguintes objetos: Lead, Opportunity, OpportunityFieldHistory, Quote, Contract e Order. Também é necessário ter acesso de leitura a quaisquer objetos personalizados usados para faturamento ou pagamentos.
Autenticação: O script usa autenticação com nome de usuário, senha e token de segurança. Para reforçar a segurança em produção, considere implementar o fluxo OAuth 2.0 JWT Bearer, também compatível com simple-salesforce.
Intervalo de datas: As variáveis start_date e end_date do script controlam o período de extração. Para a análise inicial, recomendamos um período de 3 a 6 meses, que oferece dados suficientes sem gerar um volume excessivo. Os filtros de data são aplicados ao campo de timestamp principal de cada atividade, como CreatedDate ou ConvertedDate.
Uso da API: O script executa várias consultas distintas. Cada consulta e a busca subsequente de todos os resultados consomem chamadas da API, que entram no limite diário da sua organização. Fique atento a esses limites, sobretudo em ambientes com muitas outras integrações. Para extrair milhões de registros, adapte o script para usar a Bulk API do Salesforce.
Personalizações: Sempre que possível, o script pressupõe nomes padrão para objetos e campos. Sua organização pode ter campos personalizados (por exemplo, Discount_Percentage__c), objetos personalizados (por exemplo, Invoice__c, Payment__c) ou relacionamentos personalizados (por exemplo, uma pesquisa de Contract para Opportunity). Ajuste as consultas SOQL do script para que correspondam à configuração específica do seu Salesforce.

a Consulta de exemplo python

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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