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Seu Template de dados do processo de lead ao recebimento

SAP Sales Cloud

Atributos do processo de lead ao recebimento(17) Atividades do processo de lead ao recebimento(15) Guias de extração(2)

Seu Template de dados do processo de lead ao recebimento

Este Template oferece um guia estruturado para coletar os dados necessários à análise do processo de lead ao recebimento. Ele apresenta os atributos e as atividades essenciais para criar um Event Log completo. Você também encontra orientações práticas para extrair esses dados do SAP Sales Cloud e começar a fazer Process Mining.

Atributos recomendados para coleta
Principais atividades para acompanhar
Orientações para extração de dados do SAP Sales Cloud

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

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Atributos do processo de lead ao recebimento

Estes são os campos de dados recomendados para incluir no Event Log e analisar de forma abrangente o processo de lead ao recebimento no SAP Sales Cloud.

3 Obrigatório 6 Recomendado 8 Opcional

	Nome	Descrição
	Data e hora do evento EventTime	Data e hora que indicam quando uma atividade ou um evento específico ocorreu.
Descrição A data e hora do evento registram o momento exato em que uma atividade foi concluída. Esses dados temporais são essenciais para entender o momento e a duração das etapas do processo. Também fornecem a ordem cronológica necessária para montar o fluxo do processo. Na análise de processos, as datas e horas são usadas para calcular os tempos de ciclo entre atividades, medir a duração total do processo de vendas e identificar atrasos ou gargalos. A análise desses dados ao longo do tempo também pode revelar tendências de performance do processo. Por que isso importa A data e hora são essenciais para ordenar os eventos cronologicamente e realizar análises baseadas em tempo, incluindo o cálculo do tempo de ciclo e a identificação de gargalos. Onde encontrar Geralmente, estão nos campos 'Data de criação' ou 'Data da última alteração' dos objetos de negócio, como Leads, Opportunities, Quotes e Sales Orders, no SAP Sales Cloud. Exemplos 2023-04-15T10:30:00Z2023-05-02T14:00:00Z2023-06-20T09:15:00Z
	Nome da atividade ActivityName	Nome da atividade de negócio ou do evento ocorrido em um ponto específico do processo.
Descrição O nome da atividade descreve uma etapa ou um evento específico do processo de Lead to Cash, como 'Lead qualificado', 'Cotação criada' ou 'Pagamento recebido'. Esses eventos formam a sequência de ações que compõem o fluxo do processo de cada oportunidade de venda. A análise dessas atividades é a base do Process Mining. Ela permite visualizar os mapas de processo, identificar gargalos entre etapas e medir a frequência dos diferentes caminhos do processo, revelando como o processo de vendas é executado na prática. Por que isso importa Este atributo define as etapas do mapa de processo, algo fundamental para visualizar e analisar o fluxo do processo. Onde encontrar Derivado de alterações de status em objetos de negócio, eventos de criação de documentos ou ações específicas de usuários registradas nos logs de transações do SAP Sales Cloud. Exemplos Lead capturadoOportunidade criadaCotação enviada ao clientePagamento recebido
	Oportunidade de venda SalesOpportunityId	Identificador exclusivo de uma oportunidade de venda, usado como identificador principal do caso no processo de Lead to Cash.
Descrição O ID da oportunidade de venda identifica cada potencial venda de forma exclusiva, desde sua origem como lead até o desfecho, como negócio ganho ou perdido. Ele conecta todas as atividades relacionadas, como qualificação do lead, criação da cotação, processamento do pedido e pagamento. Na análise de Process Mining, esse ID é essencial para reconstruir a jornada completa de cada oportunidade. Ele permite correlacionar todos os eventos e analisar as variantes do processo, os tempos de ciclo e as taxas de conversão de cada oportunidade. Por que isso importa Este é o ID do caso essencial para conectar todas as atividades do processo e acompanhar o ciclo de vida completo de cada oportunidade de venda. Onde encontrar Esta é a chave primária do objeto de negócio Opportunity no SAP Sales Cloud. Exemplos OP-8000123456OP-8000123457OP-8000123458
	Categoria do produto ProductCategory	A categoria do produto ou serviço vendido na oportunidade.
Descrição Categoria do produto agrupa os itens ou serviços específicos de uma oportunidade em classificações mais amplas, como 'Hardware', 'Software' ou 'Serviços de consultoria'. Isso simplifica a análise quando há muitos produtos diferentes. Analisar os dados por categoria do produto é essencial para entender como o processo de vendas varia conforme o tipo de oferta. Esse atributo é usado em Dashboards como 'Discount Distribution' e 'Order Fulfillment Efficiency' para verificar se determinadas categorias envolvem descontos maiores ou prazos de atendimento mais longos. Por que isso importa Permite analisar variações do processo conforme o tipo de produto ou serviço vendido, que pode ter ciclos de vendas bastante diferentes. Onde encontrar É obtida dos dados mestres de produtos vinculados aos itens de uma Sales Quote ou Sales Order no SAP Sales Cloud. Exemplos Licença de softwareHardwareServiços profissionaisAssinatura de suporte
	Fonte do lead LeadSource	Canal de marketing ou origem do lead inicial.
Descrição A fonte do lead indica como um cliente em potencial foi identificado pela primeira vez, por exemplo, por meio de um formulário na web, uma feira comercial ou uma indicação de parceiro. Essa informação costuma ser registrada quando o lead é criado. Este atributo é essencial para o Dashboard 'Taxa de conversão de leads por fonte'. A análise dessa dimensão ajuda as equipes de marketing e vendas a entender quais canais geram os leads mais valiosos, permitindo alocar melhor os recursos e otimizar as campanhas de marketing. Por que isso importa Essencial para medir a eficácia dos diferentes canais de marketing e otimizar as estratégias de geração de leads. Onde encontrar Encontrado nos objetos de negócio Lead e Opportunity do SAP Sales Cloud. O campo costuma se chamar 'Fonte' ou 'Origem'. Exemplos WebinárioIndicação de parceiroFeira comercialConsulta pelo site
	Percentual de desconto DiscountPercentage	O percentual de desconto aplicado à cotação ou ao pedido de venda.
Descrição Este atributo registra a taxa total de desconto aplicada a uma oportunidade, geralmente na etapa da cotação ou do pedido. O valor é expresso como percentual do preço de tabela. Essa é uma métrica importante para analisar o desempenho financeiro e a disciplina comercial. O Dashboard 'Discount Distribution' usa esse atributo para acompanhar os descontos concedidos por representantes de vendas e produtos. Ele também é usado no KPI 'Discount Approval Compliance' para verificar se os descontos elevados seguem os fluxos de aprovação adequados. Por que isso importa É essencial para analisar a estratégia de preços, o comportamento da equipe de vendas ao conceder descontos e o impacto disso na lucratividade. Onde encontrar É calculado com base nos elementos de preço dos objetos de negócio Sales Quote ou Sales Order associados no SAP Sales Cloud. Exemplos 0.050.100.25
	Representante de vendas SalesRepresentative	Funcionário responsável por gerenciar a oportunidade de venda.
Descrição Este atributo identifica o usuário ou funcionário responsável pelo lead ou pela oportunidade. Muitas vezes, essa pessoa é o principal contato do cliente e responde por conduzir a negociação pelo pipeline de vendas. Na análise, o representante de vendas é uma dimensão importante para comparar a performance. Ele permite avaliar os tempos de ciclo de vendas, as taxas de ganho e o cumprimento do processo por pessoa, equipe ou região, ajudando a identificar quem tem melhor desempenho e onde há oportunidades de desenvolvimento. Por que isso importa Permite analisar a performance por funcionário, ajudando a identificar oportunidades de desenvolvimento e boas práticas entre a equipe de vendas. Onde encontrar Vinculado ao papel de parte 'Responsável' ou 'Funcionário responsável' no objeto de negócio Opportunity ou Lead do SAP Sales Cloud. Exemplos John SmithMaria GarciaChen Wei
	Status da oportunidade OpportunityStatus	Estado atual ou resultado da oportunidade de venda, como 'Aberta', 'Ganha' ou 'Perdida'.
Descrição Este atributo mostra o status geral da oportunidade de venda em determinado momento. Ele indica se a oportunidade ainda está em andamento, foi ganha ou foi perdida para um concorrente ou por outros motivos. Analisar o status final é fundamental para calcular KPIs importantes, como a taxa de ganho de oportunidades. Também permite filtrar a análise para se concentrar nos caminhos bem-sucedidos ou investigar os padrões do processo que levam com mais frequência à perda de negócios. Por que isso importa Define o resultado do caso, essencial para calcular as taxas de ganho e perda e analisar os caminhos do processo em oportunidades bem-sucedidas e malsucedidas. Onde encontrar Campo 'Status' do objeto de negócio Opportunity no SAP Sales Cloud. Exemplos AbertaEm andamentoGanhaPerdidaInterrompida
	Valor do pedido de venda SalesOrderAmount	Valor monetário total do pedido de venda associado à oportunidade.
Descrição Este atributo representa o valor total dos produtos ou serviços vendidos quando uma oportunidade é ganha e um pedido de venda é criado. Ele reflete a receita gerada pela conclusão bem-sucedida do processo de vendas. O valor do pedido de venda é uma dimensão financeira importante para a análise. Você pode usá-lo para segmentar oportunidades por porte, como pequenas, médias e grandes, e verificar se o comportamento do processo varia. Ele também contextualiza KPIs como a taxa de conversão, mostrando o valor total das oportunidades ganhas em comparação com as perdidas. Por que isso importa Acrescenta uma dimensão financeira ao processo, permitindo analisar os ciclos e resultados de vendas com base no valor. Onde encontrar Esse valor viria do campo 'Total Net Value' do objeto de negócio Sales Order associado no SAP Sales Cloud. Exemplos 50000.00125000.507800.00
	Condições de pagamento PaymentTerms	As condições de pagamento acordadas, como '30 dias' ou '60 dias'.
Descrição As condições de pagamento definem o prazo que o cliente tem para pagar pelos produtos ou serviços. Elas são estabelecidas durante a etapa do pedido de venda ou da contratação e determinam a data de vencimento da fatura. Esse atributo é uma dimensão importante para o Dashboard 'Payment Collection Cycle Time'. Ao segmentar os dados pelas condições de pagamento, a empresa pode avaliar se os clientes estão cumprindo os prazos acordados e identificar quais condições estão associadas a ciclos de pagamento mais longos ou mais curtos. Por que isso importa Ajuda a contextualizar a análise da cobrança e a identificar se os atrasos estão relacionados ao comportamento do cliente ou a condições de pagamento mais flexíveis. Onde encontrar Está nos dados mestres do pedido de venda ou do cliente no SAP Sales Cloud. Exemplos 30 dias60 diasVencimento no recebimento
	Foi retrabalhado IsReworked	Um indicador que mostra se uma atividade ou um caso passou por retrabalho.
Descrição Este indicador booleano recebe o valor true quando o processo apresenta um ciclo de retrabalho, como um pedido de venda alterado após a criação ou uma cotação revisada várias vezes. O atributo é calculado pela análise da sequência de atividades. Esse atributo calculado é essencial para quantificar as ineficiências do processo. Ele dá suporte direto ao Dashboard 'Sales Order Rework Frequency' e ao KPI 'Sales Order Rework Rate', facilitando a filtragem e a contagem de ocorrências de retrabalho sem exigir correspondência complexa de padrões na ferramenta de análise. Por que isso importa Quantifica diretamente a ineficiência do processo ao sinalizar casos com ciclos de retrabalho, simplificando a análise da frequência e das causas do retrabalho. Onde encontrar Este atributo não existe no sistema de origem. Ele é calculado durante a transformação dos dados, pela detecção de sequências repetidas de atividades, como 'Sales Order Created' seguida de 'Sales Order Reworked'. Exemplos truefalse
	Método de envio ShippingMethod	O método usado para entregar o produto físico ao cliente.
Descrição Este atributo especifica o método de logística ou entrega de um pedido, como 'Transporte terrestre', 'Frete aéreo' ou 'Entrega digital'. Ele é relevante para processos que envolvem produtos físicos. No Dashboard 'Order Fulfillment Efficiency', esse atributo ajuda a analisar se diferentes métodos de envio estão associados a prazos de atendimento distintos. Isso pode revelar ineficiências em determinados canais logísticos ou ajudar a definir expectativas mais precisas para os clientes. Por que isso importa Ajuda a identificar gargalos na etapa de atendimento do pedido, permitindo segmentar o desempenho das entregas por canal logístico. Onde encontrar Geralmente, está no nível do item ou do cabeçalho do objeto de negócio Sales Order no SAP Sales Cloud. Exemplos TerrestreAéreo no dia seguinteDownload digitalFrete
	Nome do cliente CustomerName	Nome da empresa ou da pessoa associada à oportunidade de venda.
Descrição Este atributo identifica o cliente em potencial da negociação e vincula o processo de vendas a uma conta específica no sistema. A análise por cliente permite entender o processo de vendas pela perspectiva de cada cliente. Ela pode ajudar a identificar quais clientes têm os ciclos de venda mais longos ou exigem mais retrabalho. Também é essencial para KPIs como o 'Tempo de ciclo de cobrança' por cliente. Por que isso importa Permite analisar o processo pela perspectiva do cliente e identificar padrões nos ciclos de venda ou nos pagamentos de contas específicas. Onde encontrar Vinculado ao papel de parte 'Conta' ou 'Cliente em potencial' no objeto de negócio Opportunity do SAP Sales Cloud. Exemplos Global Tech Inc.Innovate Solutions Ltd.Dynamic Corp
	Organização de vendas SalesOrganization	A unidade organizacional responsável pela venda.
Descrição A organização de vendas representa uma unidade, divisão ou equipe específica da empresa responsável por uma transação de venda. É um elemento importante da estrutura empresarial no SAP. Esse atributo permite segmentar a análise por diferentes áreas da empresa. Você pode usá-lo para comparar o desempenho do processo, as taxas de conversão e os tempos de ciclo entre unidades de negócio ou divisões de vendas, obtendo uma visão geral da eficiência organizacional. Por que isso importa Permite comparar o desempenho e analisar o processo entre diferentes unidades de negócio ou divisões da empresa. Onde encontrar Esse é um campo importante de atribuição organizacional na Opportunity ou Sales Order do SAP Sales Cloud. Exemplos US01DE01Vendas corporativas Norte
	Região Region	A região geográfica onde o cliente ou a equipe de vendas está localizada.
Descrição Região representa a área geográfica atribuída à oportunidade de venda, geralmente com base na localização do cliente ou na estrutura da organização de vendas. Pode ser um país, estado ou território de vendas definido pela empresa. Esse é um atributo importante para segmentar os dados. Ele é usado diretamente no Dashboard 'Opportunity Win Rate Performance' para comparar o desempenho entre regiões. Assim, você pode identificar diferenças regionais na eficiência do processo, no sucesso de mercado e nas estratégias de vendas. Por que isso importa Permite analisar o desempenho de vendas por região e identificar variações nas taxas de conversão, nos tempos de ciclo e na execução do processo. Onde encontrar Geralmente, é obtida do endereço do cliente ou da organização de vendas atribuída à oportunidade no SAP Sales Cloud. Exemplos América do NorteEMEAAPACAmérica Latina
	Sistema de origem SourceSystem	Identifica o sistema de origem dos dados.
Descrição Este atributo indica a aplicação de origem em que os dados do evento foram gerados. Neste processo, geralmente será 'SAP Sales Cloud', mas também pode incluir outros sistemas integrados, como uma plataforma de automação de marketing usada para capturar leads. Em um ambiente com vários sistemas, este atributo é essencial para entender a linhagem dos dados e solucionar problemas de integração. Ele ajuda a garantir que a análise considere claramente a origem de cada informação. Por que isso importa Ajuda a diferenciar a origem dos dados em ambientes integrados, deixando clara a linhagem e o contexto durante a análise. Onde encontrar Geralmente, é um valor estático adicionado durante a extração dos dados para identificar a origem dos registros. Exemplos SAP Sales CloudSAP C4CSSC_PROD_100
	Última atualização dos dados LastDataUpdate	Data e hora da última extração ou atualização dos dados do sistema de origem.
Descrição Este atributo indica quando os dados do Event Log foram atualizados pela última vez. Ele mostra o quanto os dados analisados estão atualizados, algo importante para avaliar a relevância dos resultados. Em qualquer análise de processo, é essencial saber quando os dados foram atualizados pela última vez. Isso ajuda as partes interessadas a entender se os insights refletem as operações atuais ou um período passado, o que influencia as decisões tomadas com base na análise. Por que isso importa Fornece um contexto essencial sobre a atualização dos dados, ajudando a garantir que as análises e decisões usem informações atuais. Onde encontrar Este é um registro de data e hora de metadados, adicionado durante o processo de extração e transformação de dados (ETL). Exemplos 2024-07-20T02:00:00Z2024-07-21T02:00:00Z

Obrigatório Recomendado Opcional

Atividades do processo de lead ao recebimento

Estas são as principais etapas e os marcos do processo que você deve registrar no Event Log para descobrir e analisar com precisão o processo de lead ao recebimento.

7 Recomendado 8 Opcional

	Atividade	Descrição
	Cotação enviada ao cliente	Esta atividade representa o momento em que uma cotação formal é enviada ao cliente para análise. O evento costuma ser inferido a partir de uma alteração no status do objeto Sales Quote, por exemplo, de 'Em preparação' para 'Enviada' ou 'Proposta'.
Por que isso importa Este marco inicia a contagem do tempo de negociação e decisão do cliente. Analisar o intervalo entre este evento e a aceitação da cotação é essencial para entender a velocidade das negociações e os gargalos na negociação. Onde encontrar Inferido a partir do histórico de alterações de status do objeto de negócio Sales Quote. Procure a data e hora em que o status foi atualizado para um valor que indique o envio. Coleta Identifique a data e hora da alteração do status do objeto Sales Quote para 'Enviada'. Tipo de evento inferred
	Oportunidade criada	Este evento marca o início oficial da oportunidade de venda: um lead qualificado se transforma em uma negociação concreta. O sistema registra o evento explicitamente quando o objeto de negócio Opportunity é criado, muitas vezes aproveitando dados do lead original.
Por que isso importa Esta atividade é o principal ponto de partida para analisar o ciclo de vendas. Com ela, é possível medir a duração do ciclo, as taxas de ganho das oportunidades e o desempenho da equipe de vendas a partir do momento em que a negociação se torna concreta. Onde encontrar Este evento corresponde à data e hora de criação do objeto de negócio Opportunity no SAP Sales Cloud. Coleta Use a data e a hora de criação do registro de Opportunity. Tipo de evento explicit
	Oportunidade encerrada como ganha	Esta atividade representa o status final de uma oportunidade bem-sucedida, após a conclusão de atividades subsequentes, como a criação e o atendimento do pedido. O evento é registrado quando um usuário altera o status da Opportunity para 'Encerrada' e informa 'Ganha' como motivo.
Por que isso importa Este evento marca o encerramento bem-sucedido para a análise de Process Mining e permite calcular a duração total do ciclo de vendas de todas as negociações ganhas. Assim, o processo tem um ponto final claro e definitivo. Onde encontrar Inferido a partir do histórico de alterações de status do objeto Opportunity, especificamente da data e hora em que o status é atualizado para 'Encerrada' com o motivo 'Ganha'. Coleta Identifique a data e hora da alteração do status para 'Encerrada' com o motivo 'Ganha'. Tipo de evento inferred
	Oportunidade encerrada como perdida	Esta atividade marca o fim definitivo de uma oportunidade malsucedida, quando a negociação foi perdida para um concorrente ou o cliente decidiu não comprar. O evento é registrado quando um usuário altera o status da Opportunity para 'Perdida' ou 'Encerrada como perdida'.
Por que isso importa Analisar quando e por que as oportunidades são perdidas é essencial para aprimorar a estratégia de vendas. Este ponto final permite analisar as negociações perdidas, por exemplo, identificando em que etapa elas costumam parar ou quais são os motivos mais comuns da perda. Onde encontrar Inferido a partir do histórico de alterações de status do objeto de negócio Opportunity. Corresponde à data e hora em que o status é atualizado para 'Perdida' ou 'Encerrada como perdida'. Coleta Identifique a data e hora da alteração do status do objeto Opportunity para 'Perdida'. Tipo de evento inferred
	Oportunidade ganha	Esta atividade indica que a negociação foi concluída com sucesso e que a organização conquistou o negócio. O evento é registrado quando um usuário altera o status da Opportunity para 'Ganha', uma ação explícita e padrão no sistema.
Por que isso importa Este é um marco essencial para medir as taxas de ganho e o desempenho de vendas. Muitas vezes, ele dá início a processos subsequentes, como a criação e o atendimento do pedido, sendo um ponto de transição importante no ciclo de Lead to Cash. Onde encontrar Inferido a partir do histórico de alterações de status do objeto de negócio Opportunity. Corresponde à data e hora em que o status é atualizado para 'Ganha'. Coleta Identifique a data e hora da alteração do status do objeto Opportunity para 'Ganha'. Tipo de evento inferred
	Pagamento recebido	Esta atividade confirma que o pagamento do cliente foi recebido e processado, concluindo a transação financeira. Quase sempre, essa informação vem de um sistema financeiro ou ERP externo, que atualiza o status da fatura ou do pedido no SAP Sales Cloud.
Por que isso importa Esta é a etapa final de geração de valor no processo de Lead to Cash. Medir o 'Tempo de ciclo de cobrança' entre a emissão da fatura e o pagamento é um KPI importante para gerenciar o fluxo de caixa e avaliar o desempenho de contas a receber. Onde encontrar Inferido a partir da alteração do status do objeto Invoice ou Sales Order para 'Pago' ou 'Compensado'. Esses dados têm origem em um sistema financeiro externo. Coleta Identifique a data e hora em que o status de Invoice muda para 'Pago' ou 'Compensado'. Tipo de evento inferred
	Pedido de venda criado	Esta atividade marca a criação de um pedido de venda formal, o documento interno oficial que dá início ao atendimento e ao faturamento. O evento é registrado explicitamente quando um usuário cria um objeto Sales Order e o vincula à oportunidade principal.
Por que isso importa Este é um ponto importante de transferência entre vendas e operações. Analisar o tempo entre 'Oportunidade ganha' e 'Pedido de venda criado' pode revelar atrasos internos. Acompanhar retrabalho a partir desse ponto também ajuda a identificar problemas na qualidade dos dados. Onde encontrar Este evento corresponde à data e hora de criação do objeto de negócio Sales Order associado à Opportunity. Coleta Use a data e a hora de criação do registro de Sales Order associado. Tipo de evento explicit
	Cotação aceita pelo cliente	Indica que o cliente aceitou formal ou informalmente os termos da cotação. Em geral, a equipe de vendas registra essa informação manualmente, atualizando o status do objeto Sales Quote ou Opportunity.
Por que isso importa Este é um forte sinal de compra e um marco importante antes da finalização do contrato ou da criação do pedido. Ele ajuda a medir a eficácia das propostas e a duração do ciclo de decisão do cliente. Onde encontrar Inferido a partir da alteração do status do objeto Sales Quote para 'Aceita' ou de uma alteração equivalente no objeto Opportunity vinculado. Coleta Identifique a data e hora em que o status de Sales Quote muda para 'Aceita'. Tipo de evento inferred
	Cotação criada	Marca a criação de um documento formal de cotação vinculado à oportunidade. Esta é uma etapa interna, anterior ao envio da cotação ao cliente, registrada explicitamente quando um usuário gera um novo registro de Quote.
Por que isso importa Esta atividade separa o tempo de preparação interna do período em que o cliente já está com a cotação. Ela ajuda a analisar a eficiência do processo de elaboração de cotações e quanto tempo a equipe de vendas leva para preparar os preços. Onde encontrar Este evento corresponde à data e hora de criação do objeto de negócio Sales Quote associado à Opportunity. Coleta Use a data e a hora de criação do registro de Sales Quote associado. Tipo de evento explicit
	Fatura gerada	Representa a criação da fatura do cliente e dá início à etapa financeira final do processo. Este evento pode ser registrado pela criação de um objeto Invoice no SAP Sales Cloud ou, mais frequentemente, em um sistema de faturamento integrado.
Por que isso importa Esta atividade dá início ao ciclo de cobrança. Atrasos na geração de faturas afetam diretamente o fluxo de caixa. Por isso, é essencial monitorar o tempo entre o atendimento do pedido e o faturamento para manter a saúde financeira. Onde encontrar Pode corresponder à data e hora de criação de um objeto de negócio Invoice vinculado ao Sales Order ou a uma atualização de um ERP externo. A fonte depende dos sistemas utilizados. Coleta Use a data de criação do registro de Invoice ou uma entrada no log de atividades de um ERP integrado. Tipo de evento explicit
	Lead capturado	Esta atividade marca a criação inicial de um registro de lead no SAP Sales Cloud. É o primeiro contato ou sinal de interesse de um cliente em potencial e costuma ser registrado automaticamente por meio de um formulário na web, da importação de uma lista ou da inserção manual por um usuário.
Por que isso importa Acompanhar esse evento é essencial para analisar a eficácia das diferentes fontes de leads e medir o volume geral de geração de leads. Ele marca o início do cálculo das taxas de conversão e ajuda a entender o topo do funil de vendas. Onde encontrar Este evento é registrado a partir da data e hora de criação do objeto de negócio Lead. A fonte do lead costuma estar disponível como um atributo no mesmo objeto. Coleta Use a data e a hora de criação do registro de Lead. Tipo de evento explicit
	Lead qualificado	Marca o momento em que um lead foi avaliado e atende aos critérios para ser considerado uma oportunidade de venda viável. Isso costuma ser registrado quando um usuário altera manualmente o status do Lead para 'Qualificado' ou para um status equivalente, indicando que ele está pronto para conversão.
Por que isso importa Esta atividade diferencia os leads iniciais das oportunidades com potencial real, permitindo analisar a eficiência do processo de qualificação. Ela ajuda a avaliar a qualidade dos leads de diferentes fontes e a identificar gargalos entre a captura do lead e o início das atividades de venda. Onde encontrar Inferido a partir do histórico de alterações de status do objeto de negócio Lead. Procure a data e hora em que o campo de status foi atualizado para 'Qualificado'. Coleta Identifique a data e hora da alteração do status do objeto Lead para 'Qualificado'. Tipo de evento inferred
	Pedido atendido	Esta atividade indica que os produtos foram enviados ou que os serviços foram prestados ao cliente. O evento costuma ser registrado por meio da integração com um sistema ERP ou de logística, que atualiza o status do Sales Order no SAP Sales Cloud.
Por que isso importa Este evento marca a conclusão da etapa de entrega do processo. Medir o tempo entre 'Pedido de venda criado' e 'Pedido atendido' é essencial para acompanhar a eficiência do atendimento de pedidos e seu impacto na satisfação do cliente. Onde encontrar Geralmente inferido a partir de uma alteração no status do objeto Sales Order, como 'Atendido' ou 'Enviado'. Muitas vezes, essa atualização é feita por meio da integração com um sistema externo. Coleta Identifique a data e hora em que o status de Sales Order muda para 'Atendido' ou 'Entregue'. Tipo de evento inferred
	Pedido de venda revisado	Representa uma alteração ou correção em um pedido de venda após o envio. Este evento é inferido pela identificação de ciclos no status do pedido, como a mudança de 'Enviado' de volta para 'Em andamento' ou 'Aguardando revisão'.
Por que isso importa Identificar o retrabalho é essencial para revelar ineficiências no processo, erros de entrada de dados e falhas de comunicação entre vendas e operações. Uma frequência alta de retrabalho indica problemas de qualidade que causam atrasos e aumentam os custos. Onde encontrar Inferido a partir do histórico de alterações de status do objeto Sales Order. É necessário analisar a sequência de alterações para identificar retrocessos ou ciclos. Coleta Detecte transições de status que formem um ciclo, por exemplo, de 'Enviado' para 'Em andamento'. Tipo de evento inferred
	Solução apresentada	Esta atividade indica que uma possível solução ou configuração de produto foi apresentada ao cliente. Ela costuma ser inferida a partir de uma alteração na etapa de venda ou no status do objeto Opportunity, como a mudança para uma etapa de 'Proposta' ou 'Desenho da solução'.
Por que isso importa Analisar o tempo nessa etapa e a transição para a fase de elaboração da cotação ajuda a identificar gargalos no desenvolvimento da solução. Também mostra quanto tempo leva para passar do primeiro contato a uma proposta concreta. Onde encontrar Inferido a partir do histórico de alterações ou de status do objeto Opportunity, especificamente quando a etapa de venda é atualizada para um valor como 'Solução apresentada' ou 'Proposta de valor'. Coleta Identifique a data e hora em que o campo da etapa de venda da Opportunity muda para indicar a apresentação de uma proposta. Tipo de evento inferred

Recomendado Opcional

Guias de extração

Como obter seus dados do SAP Sales Cloud

Etapas

Pré-requisitos: Verifique se você tem um usuário no SAP Sales Cloud com acesso ao centro de trabalho Analytics e permissão para criar e editar fontes de dados e relatórios.
Criar uma fonte de dados combinada: Acesse a visualização Design Data Sources no centro de trabalho Business Analytics. Crie uma nova fonte de dados combinada. Use uma junção externa à esquerda para combinar as seguintes fontes de dados padrão e incluir todas as oportunidades: Lead Information -> Opportunity Header and Item -> Sales Quote Header and Item -> Sales Order Header and Item. Em geral, a condição de junção deve usar o ID da oportunidade ou os IDs dos documentos subsequentes.
Criar um relatório personalizado: Acesse a visualização Design Reports. Crie um relatório com base na fonte de dados combinada criada na etapa anterior. Adicione à visualização do relatório todas as características e métricas necessárias, incluindo identificadores (ID do lead, ID da oportunidade), todos os campos de status relevantes e todos os campos de data e hora (data de criação, datas de alteração de status etc.). Inclua também os atributos necessários, como representante de vendas, origem do lead e valor do pedido.
Disponibilizar o relatório como serviço OData: Na visualização Design Reports, selecione o relatório recém-criado. Na configuração ou nas opções do relatório, encontre a opção para disponibilizá-lo como consulta OData. Geralmente, ela aparece como uma caixa de seleção chamada Enable for OData. Salve as alterações. O sistema vai gerar uma URL OData exclusiva para o relatório.
Identificar a URL OData: Acesse a visualização OData Services no centro de trabalho Administrator. Encontre seu relatório personalizado na lista e copie a URL do serviço. Você vai precisar dela no script Python.
Configurar o ambiente Python: Verifique se o Python está instalado, junto com as bibliotecas requests e pandas. Você pode instalá-las com o pip: pip install requests pandas.
Configurar o script Python: Copie o script Python fornecido. Substitua os valores de exemplo de C4C_TENANT_URL, OData_SERVICE_PATH, USERNAME e PASSWORD pelas suas credenciais específicas do SAP Sales Cloud e pela URL OData da etapa anterior.
Executar o script de extração: Execute o script Python. Ele vai autenticar na API OData, buscar os dados em páginas para lidar com grandes volumes e carregá-los em um DataFrame do pandas.
Transformar os dados: O script transforma automaticamente os dados em formato largo, com uma linha por oportunidade, em um Event Log em formato longo. Ele percorre cada atividade possível e verifica se há uma data e hora válida. Quando encontra esse valor, cria um registro de evento correspondente com o ActivityName correto.
Exportar o Event Log: Ao terminar, o script salva o Event Log final como arquivo lead_to_cash_event_log.csv no mesmo diretório. O arquivo está formatado para ser carregado diretamente em uma ferramenta de Process Mining.

Configuração

Configuração da fonte de dados: O método se baseia em uma fonte de dados combinada no SAP Sales Cloud Analytics. É essencial usar Left Outer Joins a partir do objeto Opportunity para incluir oportunidades que não resultam em cotações ou pedidos.
Características do relatório: O relatório personalizado deve incluir todos os campos de data e hora correspondentes às atividades desejadas. Isso inclui as datas e horas de criação de leads, oportunidades, cotações e pedidos, além das datas e horas de alteração de status.
Filtragem da API OData: Para controlar o desempenho e o volume de dados, use o parâmetro $filter na URL OData do script Python. Recomendamos filtrar por um intervalo de datas, por exemplo, OpportunityCreationDate. Para a análise inicial, um intervalo típico é de 6 a 12 meses.
Paginação: O script fornecido usa os parâmetros $top e $skip para lidar com a paginação OData. Isso é essencial para extrair grandes conjuntos de dados sem que a conexão com a API expire.
Pré-requisitos: Este método exige um usuário dedicado de Analytics com permissão para acessar a API OData e as fontes de dados subjacentes de leads, oportunidades, cotações e pedidos.

Consulta de exemplo python

import requests
import pandas as pd
import numpy as np

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

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

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

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

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

source_df = get_odata_data(BASE_API_URL, USERNAME, PASSWORD)

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

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

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

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

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

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

Etapas

Confirme se o acesso OData padrão do SAP Sales Cloud está habilitado para os objetos de negócio relevantes e se o usuário de integração tem autorização de leitura para Opportunity, Lead, Sales Quote, Sales Order, Invoice e dados de pagamento ou atendimento, quando esses objetos estiverem disponíveis no seu ambiente (tenant). Use as ferramentas de administração e integração do SAP Sales Cloud disponíveis no seu sistema. Os caminhos exatos dos menus e os nomes dos serviços de objetos variam conforme o ambiente; configure tudo de acordo com o seu sistema.
Identifique os nomes publicados dos serviços OData padrão, os conjuntos de entidades, os campos-chave, as propriedades de navegação, os campos de status, as datas e horas de alteração, os campos de responsável, origem, valor, produto e relacionamento dos objetos de negócio necessários. Não presuma que um objeto ou propriedade esteja disponível. Registre os metadados confirmados no documento de metadados do serviço, acessível pela URL OData configurada.
Configure no script Python a URL de conexão, as credenciais ou opções de OAuth, o intervalo de datas, o tamanho das páginas e os filtros específicos da empresa. Comece com um intervalo de três a seis meses e amplie-o depois de validar o desempenho e a integridade dos dados.
Extraia os registros de Opportunity e Lead pelos conjuntos de entidades padrão confirmados. Extraia os registros de Sales Quote e Sales Order pelos respectivos conjuntos de entidades confirmados. Extraia registros de faturas, atendimento e pagamentos somente quando os objetos OData padrão e os relacionamentos correspondentes estiverem disponíveis no SAP Sales Cloud. Se esses registros forem mantidos em um sistema ERP ou financeiro integrado, obtenha desse sistema o feed OData equivalente e aprovado e associe os identificadores à oportunidade.
Recupere todas as páginas de cada solicitação OData seguindo o link para a próxima página do serviço ou usando o mecanismo de paginação compatível. Aplique filtros de data e empresa no servidor, quando disponíveis. Armazene as respostas brutas antes da transformação para permitir auditorias das contagens e dos mapeamentos.
Normalize as datas e horas para um único fuso horário, de preferência UTC, e converta os valores de data ou data e hora do SAP para um formato ISO 8601 consistente. Normalize os valores de status removendo espaços em branco e comparando-os sem diferenciar maiúsculas de minúsculas. Sempre que possível, preserve os valores de status originais no conjunto de dados de auditoria.
Crie uma linha de evento para cada atividade necessária. Use a data e hora de criação do Lead para Lead Captured; a data e hora em que o Lead chega ao status Qualified para Lead Qualified; a data e hora de criação da Opportunity para Opportunity Created; a data e hora em que a Opportunity chega à etapa configurada de proposta ou solução para Solution Proposed; a data e hora de criação da Sales Quote para Quote Created; a data e hora em que a cotação chega ao status Sent ou Proposed para Quote Sent to Customer; a data e hora em que a cotação ou oportunidade registra a aceitação do cliente para Quote Accepted by Customer; a data e hora em que a Opportunity chega ao status Won para Opportunity Won; a data e hora de criação da Sales Order para Sales Order Created; uma transição detectada de Submitted para In Process ou Pending Revision para Sales Order Reworked; a data e hora de conclusão do atendimento ou envio para Order Fulfilled; a data e hora de criação da fatura para Invoice Generated; a data e hora do recebimento ou da compensação do pagamento para Payment Received; o status final Closed com o motivo Won para Opportunity Closed Won; e o status final Lost ou Closed Lost para Opportunity Closed Lost.
Associe os eventos externamente por SalesOpportunityId. Use os campos de relacionamento confirmados entre Lead, Opportunity, Sales Quote, Sales Order, Invoice, atendimento e pagamentos. Quando não houver um relacionamento direto, use uma referência cruzada aprovada e mantida pela integração ou pelo processo de negócio. Não deduza um relacionamento apenas porque as descrições ou os valores coincidem.
Preencha os atributos recomendados em cada evento quando o relacionamento com os dados de origem permitir. Traga SalesRepresentative, LeadSource, OpportunityStatus, SalesOrderAmount, ProductCategory e DiscountPercentage do registro de origem relevante e mantenha valores nulos quando a origem não fornecer um valor confiável.
Ordene o Event Log final por SalesOpportunityId e EventTime. Remova apenas linhas exatamente duplicadas, geradas por páginas repetidas da API ou por novas tentativas. Não agrupe transições de status distintas nem eventos com a mesma data e hora, a menos que a regra de negócio permita isso explicitamente.
Valide se os 15 nomes de atividades estão presentes, se os campos obrigatórios não estão vazios, se as datas e horas estão dentro do intervalo solicitado ou documentadas explicitamente como eventos históricos relacionados e se as junções entre relacionamentos não geram duplicações inesperadas de casos. Exporte um arquivo CSV UTF-8 ou outro formato de Event Log compatível com o ProcessMind, usando exatamente os nomes de coluna obrigatórios SalesOpportunityId, ActivityName e EventTime, além dos atributos recomendados disponíveis. Carregue o arquivo resultante no ProcessMind sem esperar que a plataforma derive eventos ausentes.

Configuração

Configuração do serviço OData: Use apenas serviços OData padrão do SAP Sales Cloud e conjuntos de entidades confirmados nos metadados do serviço do seu ambiente (tenant). Configure os nomes dos serviços, das entidades, das propriedades e dos caminhos de navegação de acordo com o seu sistema.
Conexão e autorização: Configure a URL aprovada do SAP Sales Cloud, o método de autenticação, as credenciais do cliente, os escopos e as autorizações de leitura. O acesso a dados de ERP externo, logística, faturamento ou pagamentos exige uma autorização separada quando esses eventos não estiverem disponíveis no SAP Sales Cloud.
Intervalo de datas: Comece com três a seis meses. Inclua um pequeno período anterior quando as datas e horas de criação e de alteração de status puderem anteceder o intervalo selecionado para o processo. Documente se o filtro usa a data e hora de criação, da última alteração, da transição de status ou outro campo confirmado.
Chave obrigatória do caso: Associe cada evento a SalesOpportunityId. Não gere eventos sem um relacionamento confiável com a oportunidade, a menos que o registro possa ser identificado por uma referência cruzada aprovada.
Mapeamento de status: Configure mapeamentos exatos e específicos do ambiente para Qualified, etapas de proposta ou solução, Sent, Proposed, accepted, Won, Closed, Lost, Closed Lost, Submitted, In Process, Pending Revision, conclusão do atendimento, criação da fatura e recebimento do pagamento. Os rótulos de status podem variar conforme a configuração e o idioma.
Filtros: Aplique filtros confirmados de empresa, unidade organizacional, tipo de documento, área de vendas, status e data somente quando esses campos estiverem disponíveis e seu significado de negócio for conhecido. Não presuma que Company Code e Document Type existam em todos os objetos do SAP Sales Cloud.
Paginação e controle de requisições: Use o tamanho de página e o mecanismo para avançar páginas compatíveis com o serviço OData. Inclua novas tentativas para erros HTTP temporários, respeite os limites de requisições do ambiente e evite excesso de solicitações paralelas.
Requisito de histórico de alterações: As atividades baseadas em status exigem um histórico de status ou um log de alterações com datas e horas. Um campo que mostra apenas o status atual não permite reconstruir com confiabilidade quando um status anterior foi atingido.
Fontes externas de eventos: O atendimento de pedidos, a geração de faturas e o recebimento de pagamentos podem ser registrados em sistemas integrados de ERP, logística, faturamento ou finanças. Configure identificadores aprovados entre sistemas e regras de extração específicas para cada fonte.
Qualidade dos dados: Preserve os valores nulos quando os dados não estiverem disponíveis. Não substitua valores históricos pelo status ou responsável atual, a menos que a regra de negócio aceite explicitamente essa limitação.
Pré-requisitos: Antes de programar a extração, confirme a edição necessária do SAP Sales Cloud, a disponibilidade da API, a configuração da integração, a exposição dos objetos de negócio, as autorizações do ambiente e as licenças de sistemas externos necessárias.

Consulta de exemplo python

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

import pandas as pd
import requests

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

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

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

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


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


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


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


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


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


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


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


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

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


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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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