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Seu Template de Dados de Lead to Cash

SAP Sales Cloud

Atributos de Lead to Cash (17) Atividades de Lead to Cash (15) Guias de Extração (2)

Seu Template de Dados de Lead to Cash

Este Template oferece um guia estruturado para coletar os dados necessários à análise do seu processo Lead to Cash. Ele apresenta os atributos e as atividades essenciais para criar um Event Log completo. Você também encontrará orientações práticas para extrair esses dados do seu sistema SAP Sales Cloud, garantindo um início tranquilo na sua jornada de Process Mining.

Atributos recomendados para coletar
Principais atividades a acompanhar
Orientações de extração para o SAP Sales Cloud

Novo em Event Logs? Aprenda como criar um Event Log de Process Mining.

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Atributos de Lead to Cash

Estes são os campos de dados recomendados que devem ser incluídos no seu Event Log para uma análise completa do processo de Lead to Cash no SAP Sales Cloud.

3 Obrigatório 6 Recomendado 8 Opcional

	Nome	Descrição
	Hora do Evento EventTime	O timestamp que indica quando uma atividade ou evento específico ocorreu.
Descrição A Hora do Evento registra a data e a hora exatas em que uma atividade foi concluída. Esses dados temporais são essenciais para entender o momento e a duração das etapas do processo. Eles fornecem a ordem cronológica necessária para criar o fluxo do processo. Na análise de processos, os timestamps são usados para calcular os tempos de ciclo entre atividades, medir a duração total do processo de vendas e identificar atrasos ou gargalos. Analisar os timestamps ao longo do tempo também pode revelar tendências na performance do processo. Por que isso importa O timestamp é essencial para ordenar os eventos cronologicamente e para todas as análises baseadas em tempo, incluindo o tempo de ciclo e a identificação de gargalos. Onde obter Geralmente encontrado nos campos 'Data de Criação' ou 'Data da Última Alteração' associados a 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	O 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 Lead to Cash, como 'Lead Qualificado', 'Cotação Criada' ou 'Pagamento Recebido'. Esses eventos formam a sequência de ações que compõe o fluxo do processo para cada oportunidade de vendas. Analisar essas atividades é o núcleo do Process Mining. Isso permite visualizar mapas de processo, identificar gargalos entre etapas e medir a frequência de diferentes caminhos do processo, revelando como o processo de vendas é realmente executado. Por que isso importa Este atributo define as etapas do mapa de processo, sendo fundamental para visualizar e analisar o fluxo do processo. Onde obter Derivado de alterações no status de 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 Vendas SalesOpportunityId	O identificador exclusivo de uma oportunidade de vendas, usado como identificador principal do caso no processo Lead to Cash.
Descrição O ID da Oportunidade de Vendas identifica exclusivamente cada venda potencial, desde o início como lead até a resolução final como negócio ganho ou perdido. Ele funciona como o fio condutor que 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, possibilitando analisar variantes do processo, tempos de ciclo e taxas de conversão por oportunidade. Por que isso importa Este é o Case ID essencial que conecta todas as atividades do processo, permitindo rastrear o ciclo de vida completo de cada oportunidade de vendas. Onde obter 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 individuais envolvidos. Analisar por Categoria do Produto é essencial para entender como o processo de vendas varia entre diferentes tipos de oferta. Esse atributo é usado em Dashboards como 'Distribuição de Descontos' e 'Eficiência do Atendimento de Pedidos' para verificar se determinadas categorias envolvem descontos maiores ou prazos de atendimento mais longos. Por que isso importa Permite analisar variações do processo com base no tipo de produto ou serviço vendido, que pode ter ciclos de vendas significativamente diferentes. Onde obter Derivado 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
	Origem do Lead LeadSource	O canal de marketing ou a origem do lead inicial.
Descrição A Origem do Lead especifica como um cliente potencial foi identificado pela primeira vez, por exemplo, por meio de um formulário na web, uma feira ou uma indicação de parceiro. Normalmente, essa informação é capturada quando o lead é criado. Este atributo é essencial para o Dashboard 'Taxa de Conversão de Leads por Origem'. Analisar essa 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 de diferentes canais de marketing e otimizar as estratégias de geração de leads. Onde obter Encontrado nos objetos de negócio Lead e Opportunity do SAP Sales Cloud. O campo geralmente se chama 'Source' ou 'Origin'. Exemplos WebinarIndicação de parceiroFeira comercialConsulta pelo site
	Percentual de Desconto DiscountPercentage	O percentual de desconto aplicado à cotação ou ao pedido de vendas.
Descrição Este atributo registra a taxa geral de desconto aplicada a uma oportunidade, normalmente na etapa de cotação ou pedido. Ele é expresso como um percentual do preço de tabela. Essa é uma métrica essencial para analisar a performance financeira e a disciplina comercial. O Dashboard 'Distribuição de Descontos' usa esse atributo para monitorar o comportamento de concessão de descontos entre representantes de vendas e produtos. Ele também é usado no KPI 'Conformidade de Aprovação de Descontos' para garantir que descontos elevados sigam os Workflows de aprovação adequados. Por que isso importa Essencial para analisar a estratégia de preços, o comportamento de concessão de descontos da equipe de vendas e o impacto na lucratividade. Onde obter Calculado a partir dos elementos de preço nos objetos de negócio Sales Quote ou Sales Order associados no SAP Sales Cloud. Exemplos 0.050.100.25
	Representante de Vendas SalesRepresentative	O funcionário responsável por gerenciar a oportunidade de vendas.
Descrição Este atributo identifica o usuário ou funcionário responsável pelo lead ou pela oportunidade. Geralmente, ele é o principal ponto de contato com o cliente e é responsável por conduzir o negócio pelo pipeline de vendas. Na análise, o Representante de Vendas é uma dimensão importante para comparar a performance. Ele permite avaliar tempos de ciclo de vendas, taxas de conversão e aderência ao processo por pessoa, equipe ou região, ajudando a identificar os melhores desempenhos e as áreas que precisam de desenvolvimento. Por que isso importa Permite analisar a performance por funcionário, ajudando a identificar oportunidades de desenvolvimento e boas práticas entre os profissionais de vendas. Onde obter Vinculado à função de parte 'Owner' ou 'Employee Responsible' no objeto de negócio Opportunity ou Lead do SAP Sales Cloud. Exemplos John SmithMaria GarciaChen Wei
	Status da Oportunidade OpportunityStatus	O estado ou resultado atual da oportunidade de vendas, como 'Aberta', 'Ganha' ou 'Perdida'.
Descrição Este atributo reflete o status geral da oportunidade de vendas em um determinado momento. Ele indica se a oportunidade ainda está em andamento, foi ganha com sucesso ou foi perdida para um concorrente ou por outros motivos. Analisar o status final é fundamental para calcular KPIs importantes, como a Taxa de Conversão de Oportunidades. Também permite filtrar a análise para focar apenas nos caminhos bem-sucedidos ou investigar os padrões de processo que levam com mais frequência à perda de negócios. Por que isso importa Define o resultado do caso, sendo essencial para calcular as taxas de ganhos e perdas e analisar os caminhos de processo de oportunidades bem-sucedidas e malsucedidas. Onde obter O campo 'Status' do objeto de negócio Opportunity no SAP Sales Cloud. Exemplos AbertoEm andamentoGanhoPerdidoInterrompido
	Valor do Pedido de Vendas SalesOrderAmount	O valor monetário total do pedido de vendas associado à oportunidade.
Descrição Este atributo representa o valor total dos produtos ou serviços vendidos quando uma oportunidade é ganha e um pedido de vendas é criado. Ele reflete a receita gerada pela conclusão bem-sucedida do processo de vendas. O Valor do Pedido de Vendas é uma dimensão financeira essencial para a análise. Ele pode ser usado para segmentar oportunidades por tamanho, como negócios pequenos, médios e grandes, e verificar se o comportamento do processo varia. Também fornece o contexto de valor para KPIs como a taxa de conversão, mostrando o valor total das oportunidades ganhas e perdidas. Por que isso importa Fornece uma dimensão financeira ao processo, permitindo analisar ciclos e resultados de vendas com base em valor. Onde obter Esse valor seria obtido 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 líquidos' ou '60 dias líquidos'.
Descrição As Condições de Pagamento definem os termos em que o cliente deve pagar pelos produtos ou serviços. Elas são estabelecidas durante a etapa de pedido de vendas ou contratação e determinam a data de vencimento da fatura. Este atributo é uma dimensão importante para o Dashboard 'Tempo de Ciclo de Cobrança de Pagamentos'. Ao segmentar por 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 Fornece contexto para a análise da cobrança de pagamentos, ajudando a determinar se os atrasos estão relacionados ao comportamento do cliente ou a condições de pagamento flexíveis. Onde obter Localizado nos dados mestres de Sales Order ou Customer do SAP Sales Cloud. Exemplos Líquido em 30 diasLíquido em 60 diasVencimento no recebimento
	Foi Retrabalhado IsReworked	Um indicador que mostra se uma atividade ou um caso passou por retrabalho.
Descrição Este indicador booleano é definido como verdadeiro quando um loop de retrabalho é detectado no processo, como quando um pedido de vendas é alterado após sua criação inicial ou uma cotação é revisada várias vezes. Ele é derivado da análise da sequência de atividades. Este atributo calculado é essencial para quantificar as ineficiências do processo. Ele dá suporte direto ao Dashboard 'Frequência de Retrabalho de Pedidos de Vendas' e ao KPI 'Taxa de Retrabalho de Pedidos de Vendas', 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 loops de retrabalho, simplificando a análise da frequência e das causas do retrabalho. Onde obter Este atributo não existe no sistema de origem. Ele é calculado durante a transformação dos dados, detectando sequências repetidas de atividades, como 'Pedido de Vendas Criado' seguido de 'Pedido de Vendas Retrabalhado'. Exemplos truefalse
	Método de Envio ShippingMethod	O método usado para entregar o produto físico ao cliente.
Descrição Este atributo especifica o método logístico ou de entrega de um pedido, como 'Transporte Terrestre', 'Frete Aéreo' ou 'Entrega Digital'. Ele é relevante para processos que envolvem produtos físicos. No Dashboard 'Eficiência do Atendimento de Pedidos', esse atributo ajuda a analisar se diferentes métodos de envio estão relacionados a diferentes tempos de atendimento. Isso pode revelar ineficiências em canais logísticos específicos ou ajudar a definir expectativas mais precisas para os clientes. Por que isso importa Ajuda a diagnosticar gargalos na etapa de atendimento de pedidos, segmentando a performance de entrega por canal logístico. Onde obter Geralmente encontrado no nível do item ou do cabeçalho do objeto de negócio Sales Order no SAP Sales Cloud. Exemplos Transporte terrestreTransporte aéreo no dia seguinteDownload digitalFrete
	Nome do Cliente CustomerName	O nome da empresa ou da pessoa associada à oportunidade de vendas.
Descrição Este atributo identifica o cliente potencial do negócio de vendas. Ele conecta o processo de vendas a uma conta específica no sistema. Analisar por cliente permite ter uma visão centrada no cliente do processo de vendas. Isso pode ajudar a identificar quais clientes têm os ciclos de vendas mais longos ou exigem mais retrabalho, além de ser essencial para KPIs como o 'Tempo de Ciclo de Cobrança de Pagamentos' segmentado por cliente. Por que isso importa Permite uma análise centrada no cliente para identificar padrões nos ciclos de vendas ou nos comportamentos de pagamento de contas específicas. Onde obter Vinculado à função de parte 'Account' ou 'Prospect' 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 vendas. Ela é um elemento importante da estrutura empresarial no SAP. Este atributo permite segmentar a análise por diferentes partes do negócio. Ele pode ser usado para comparar a performance do processo, as taxas de conversão e os tempos de ciclo entre diferentes unidades de negócio ou divisões de vendas, oferecendo uma visão organizacional ampla da eficiência. Por que isso importa Permite comparar a performance e analisar o processo entre diferentes unidades de negócio ou divisões da empresa. Onde obter Este 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 vendas, 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. Este é um atributo importante para a segmentação. Ele é usado diretamente no Dashboard 'Performance da Taxa de Conversão de Oportunidades' para comparar a performance entre diferentes regiões. Isso ajuda a identificar diferenças regionais na eficiência do processo, no sucesso de mercado e nas estratégias de vendas. Por que isso importa Permite analisar a performance de vendas por região, destacando variações regionais nas taxas de conversão, nos tempos de ciclo e na execução do processo. Onde obter Geralmente derivado do endereço do cliente ou da organização de vendas atribuída à oportunidade no SAP Sales Cloud. Exemplos América do NorteEMEAAPACLATAM
	Sistema de Origem SourceSystem	Identifica o sistema de origem dos dados.
Descrição Este atributo especifica o aplicativo de origem onde os dados do evento foram gerados. Para este processo, normalmente 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, esse atributo é essencial para entender a linhagem dos dados e solucionar problemas de integração. Ele garante que a análise seja baseada em uma compreensão clara da origem de cada informação. Por que isso importa Ajuda a diferenciar as origens dos dados em ambientes integrados, mantendo claras a linhagem e o contexto dos dados durante a análise. Onde obter Normalmente, 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	O timestamp em que os dados foram extraídos ou atualizados pela última vez a partir do sistema de origem.
Descrição Este atributo indica quando os dados do Event Log foram atualizados pela última vez. Ele fornece contexto sobre a atualidade dos dados analisados, algo importante para entender a relevância dos resultados. Em qualquer análise de processos, saber quando os dados foram atualizados é essencial. Isso ajuda as partes interessadas a entender se os insights refletem as operações atuais ou um período passado, influenciando as decisões baseadas na análise. Por que isso importa Fornece um contexto essencial sobre a atualidade dos dados, garantindo que a análise e as decisões sejam baseadas em informações atualizadas. Onde obter Este é um timestamp 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 de Lead to Cash

Estas são as principais etapas e os marcos do processo que devem ser registrados no seu Event Log para uma descoberta e análise precisas do processo de Lead to Cash.

7 Recomendado 8 Opcional

	Atividade	Descrição
	Cotação enviada ao cliente	Esta atividade representa o momento em que uma cotação formal é oficialmente enviada ao cliente para análise. Normalmente, o evento é inferido a partir de uma alteração de status no objeto Sales Quote, por exemplo, de 'In Preparation' para 'Sent' ou 'Proposed'.
Por que isso importa Este é um marco importante que inicia a contagem do tempo de negociação e decisão do cliente. Analisar a duração entre este evento e a aceitação da cotação é essencial para entender a velocidade da negociação e os gargalos de negociação. Onde obter Inferido a partir do histórico de alterações de status do objeto de negócio Sales Quote. Procure o registro de data e hora em que o status é atualizado para um valor que indique que a cotação foi enviada. Captura Identifique o registro de data e hora da alteração de status para 'Sent' no objeto Sales Quote. Tipo de evento inferred
	Oportunidade criada	Este é o início oficial da oportunidade de venda, marcando a conversão de um lead qualificado em uma negociação concreta. O evento é capturado explicitamente pelo sistema quando o objeto de negócio Opportunity é criado, geralmente levando dados do lead original.
Por que isso importa Como principal ponto de partida para a análise do ciclo de vendas, esta atividade é fundamental. Ela permite medir a duração do ciclo de vendas, as taxas de conversão de oportunidades e a performance da equipe de vendas desde o momento em que a negociação se torna concreta. Onde obter Este evento corresponde ao registro de data e hora de criação do objeto de negócio Opportunity no SAP Sales Cloud. Captura Use a data e a hora de criação do registro de Opportunity. Tipo de evento explicit
	Oportunidade fechada como ganha	Esta atividade representa o status final de uma oportunidade bem-sucedida, depois que todas as atividades posteriores, como criação e atendimento do pedido, foram concluídas. Ela é capturada quando um usuário altera o status da Opportunity para um estado final 'Closed' com o motivo 'Won'.
Por que isso importa Este evento funciona como o ponto final bem-sucedido da análise de Process Mining, permitindo calcular a duração do ciclo de vendas de ponta a ponta para todos os negócios ganhos. Ele oferece uma conclusão clara e definitiva do processo. Onde obter Inferido a partir do histórico de alterações de status do objeto Opportunity, especificamente o registro de data e hora em que o status é atualizado para 'Closed' e o motivo é 'Won'. Captura Identifique o registro de data e hora da alteração de status para 'Closed' com o código de motivo 'Won'. Tipo de evento inferred
	Oportunidade fechada como perdida	Esta atividade marca o fim definitivo de uma oportunidade malsucedida, em que o negócio foi perdido para um concorrente ou o cliente decidiu não comprar. Ela é capturada quando um usuário altera o status da Opportunity para 'Lost' ou 'Closed Lost'.
Por que isso importa Analisar quando e por que as oportunidades são perdidas é essencial para melhorar a estratégia de vendas. Este ponto final de insucesso permite analisar negócios perdidos, como o estágio médio em que eles são abandonados ou os motivos mais comuns da perda. Onde obter Inferido a partir do histórico de alterações de status do objeto de negócio Opportunity. É o registro de data e hora em que o status é atualizado para 'Lost' ou 'Closed Lost'. Captura Identifique o registro de data e hora da alteração de status para 'Lost' no objeto Opportunity. Tipo de evento inferred
	Oportunidade ganha	Esta atividade indica que a negociação foi fechada com sucesso e que a organização conquistou o negócio. Ela é capturada quando um usuário altera o status da Opportunity para 'Won', uma ação padrão e explícita no sistema.
Por que isso importa Este é um marco essencial para medir taxas de conversão e a performance de vendas. Muitas vezes, ele aciona processos posteriores, como criação e atendimento do pedido, sendo um ponto de transição importante no ciclo Lead to Cash. Onde obter Inferido a partir do histórico de alterações de status do objeto de negócio Opportunity. É o registro de data e hora em que o status é atualizado para 'Won'. Captura Identifique o registro de data e hora da alteração de status para 'Won' no objeto Opportunity. Tipo de evento inferred
	Pagamento recebido	Esta atividade confirma que o pagamento do cliente foi recebido e processado, concluindo a transação financeira. Essas informações quase sempre vêm 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 Lead to Cash. Medir o 'Payment Collection Cycle Time', desde a fatura até o pagamento, é um KPI essencial para gerenciar o fluxo de caixa e avaliar a performance de contas a receber. Onde obter Inferido a partir de uma alteração de status no objeto Invoice ou Sales Order para 'Paid' ou 'Cleared'. Esses dados têm origem em um sistema financeiro externo. Captura Identifique o registro de data e hora em que o status da Invoice muda para 'Paid' ou 'Cleared'. Tipo de evento inferred
	Pedido de venda criado	Esta atividade marca a criação de um pedido de venda formal, o documento interno oficial que inicia o atendimento e o faturamento. Ela é registrada explicitamente quando um usuário cria um objeto Sales Order e o vincula à oportunidade principal.
Por que isso importa Este é um ponto crítico de transferência entre vendas e operações. Analisar o tempo entre 'Opportunity Won' e 'Sales Order Created' pode revelar atrasos internos, enquanto acompanhar o retrabalho depois desse ponto destaca problemas de qualidade dos dados. Onde obter Este evento corresponde ao registro de data e hora de criação do objeto de negócio Sales Order associado à Opportunity. Captura 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 concordou formal ou informalmente com os termos da cotação. Normalmente, isso é capturado por meio de uma atualização manual de status no objeto Sales Quote ou Opportunity feita pelo representante de vendas.
Por que isso importa Este é um forte sinal de compra e um marco crítico 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 obter Inferido a partir de uma alteração de status do objeto Sales Quote para 'Accepted' ou de uma alteração de status semelhante no objeto Opportunity vinculado. Captura Identifique o registro de data e hora em que o status do Sales Quote muda para 'Accepted'. Tipo de evento inferred
	Cotação criada	Marca a criação de um documento formal de cotação de vendas vinculado à oportunidade. Esta é uma etapa interna anterior ao envio da cotação ao cliente e é capturada 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 geração de cotações e quanto tempo os representantes de vendas levam para preparar os preços. Onde obter Este evento corresponde ao registro de data e hora de criação do objeto de negócio Sales Quote associado à Opportunity. Captura 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, iniciando a etapa financeira final do processo. Este evento pode ser capturado a partir da criação de um objeto Invoice no SAP Sales Cloud ou, mais frequentemente, de um sistema de faturamento integrado.
Por que isso importa Esta atividade aciona o ciclo de recebimento do pagamento. Atrasos na geração da fatura impactam diretamente o fluxo de caixa, por isso monitorar o tempo entre o atendimento do pedido e o faturamento é essencial para a saúde financeira. Onde obter Pode corresponder ao registro de 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 do ambiente de sistemas. Captura Use a data de criação do registro de Invoice ou uma entrada do 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. Ela representa o primeiro contato ou interesse de um cliente em potencial e normalmente é capturada automaticamente por um formulário web, uma importação de lista ou uma entrada manual de usuário.
Por que isso importa Acompanhar este evento é essencial para analisar a eficácia de diferentes fontes de leads e medir o volume geral de geração de leads. Ele serve como ponto de partida para calcular as taxas de conversão de leads e entender o topo do funil de vendas. Onde obter Este evento é capturado a partir do registro de data e hora de criação do objeto de negócio Lead. A fonte do lead normalmente está disponível como um atributo no mesmo objeto. Captura Use a data e a hora de criação do registro de Lead. Tipo de evento explicit
	Lead qualificado	Representa o momento em que um lead foi avaliado e atende aos critérios para ser considerado uma oportunidade de venda viável. Normalmente, isso é capturado quando um usuário altera manualmente o status do Lead para 'Qualified' ou para um estado semelhante, indicando que ele está pronto para conversão.
Por que isso importa Esta atividade separa leads brutos de oportunidades reais, permitindo analisar a eficiência do processo de qualificação. Ela ajuda a determinar a qualidade dos leads de diferentes fontes e a identificar gargalos entre a captura do lead e o início das vendas. Onde obter Inferido a partir do histórico de alterações de status do objeto de negócio Lead. Procure um registro de data e hora em que o campo de status seja atualizado para 'Qualified'. Captura Identifique o registro de data e hora da alteração de status para 'Qualified' no objeto Lead. Tipo de evento inferred
	Pedido atendido	Esta atividade indica que os produtos foram enviados ou que os serviços foram entregues ao cliente. O evento costuma ser capturado por meio de uma integração com um sistema ERP ou de logística, que atualiza o status do Sales Order no SAP Sales Cloud.
Por que isso importa Isso marca a conclusão da etapa de entrega do processo. Medir o tempo entre 'Sales Order Created' e 'Order Fulfilled' é essencial para monitorar a eficiência do atendimento de pedidos e seu impacto na satisfação dos clientes. Onde obter Normalmente inferido a partir de uma alteração de status no objeto Sales Order, como 'Fulfilled' ou 'Shipped'. Esse status costuma ser atualizado por uma integração com um sistema externo. Captura Identifique o registro de data e hora da alteração de status do Sales Order para 'Fulfilled' ou 'Delivered'. Tipo de evento inferred
	Pedido de venda retrabalhado	Representa uma modificação ou correção em um pedido de venda depois que ele já foi enviado. Este evento é inferido pela detecção de loops no status do pedido, como uma mudança de 'Submitted' de volta para 'In Process' ou 'Pending Revision'.
Por que isso importa Identificar o retrabalho é essencial para revelar ineficiências do 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 obter Inferido a partir do histórico de alterações de status do objeto Sales Order. É necessário analisar a sequência de alterações de status para identificar movimentos para trás ou loops. Captura Detecte transições de status que representem um loop, por exemplo, de 'Submitted' para 'In Process'. Tipo de evento inferred
	Solução proposta	Esta atividade indica que uma solução potencial ou configuração de produto foi apresentada ao cliente. Normalmente, ela é inferida a partir de uma alteração no estágio de vendas ou no status do objeto Opportunity, como a mudança para o estágio 'Proposal' ou 'Solution Design'.
Por que isso importa Analisar o tempo gasto neste estágio e a transição para a fase de cotação ajuda a identificar gargalos no processo de definição da solução. Isso oferece um insight sobre quanto tempo leva para passar do contato inicial a uma proposta concreta. Onde obter Inferido a partir do log de alterações ou do histórico de status do objeto Opportunity, especificamente quando o estágio de vendas é atualizado para um valor como 'Solution Proposed' ou 'Value Proposition'. Captura Identifique o registro de data e hora em que o campo de estágio de vendas da Opportunity muda para refletir uma proposta. Tipo de evento inferred

Recomendado Opcional

Guias de Extração

Como obter seus dados do SAP Sales Cloud

Etapas

Pré-requisitos: confirme se você tem um usuário no SAP Sales Cloud com acesso ao centro de trabalho Analytics, especificamente com permissão para criar e editar fontes de dados e relatórios.
Crie uma fonte de dados combinada: acesse a visualização Design Data Sources no centro de trabalho Business Analytics. Crie uma nova Combined Data Source. Una as seguintes fontes de dados padrão usando um left outer join para garantir que todas as oportunidades sejam capturadas: Lead Information -> Opportunity Header and Item -> Sales Quote Header and Item -> Sales Order Header and Item. A condição de união normalmente deve se basear no Opportunity ID ou nos IDs dos documentos sucessores.
Crie um relatório personalizado: acesse a visualização Design Reports. Crie um novo relatório com base na fonte de dados combinada criada na etapa anterior. Adicione à visualização do relatório todas as características e key figures necessárias, incluindo identificadores (Lead ID, Opportunity ID), todos os campos de status relevantes e todos os campos de timestamp (Creation Date, Status Change Dates etc.). Inclua também os atributos necessários, como Sales Representative, Lead Source e Order Amount.
Disponibilize o relatório como serviço OData: na visualização Design Reports, selecione o relatório recém-criado. Na configuração ou nas definições do relatório, encontre a opção para disponibilizá-lo como uma 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 esse relatório.
Identifique 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 precisará dela no script Python.
Configure o ambiente Python: confirme se o Python está instalado com as bibliotecas requests e pandas. Você pode instalá-las usando o pip: pip install requests pandas.
Configure o script Python: copie o script Python fornecido. Substitua os valores de espaço reservado 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.
Execute 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.
Transforme os dados: o script transforma automaticamente os dados em formato amplo, com uma linha por oportunidade, em um Event Log no formato longo. Ele percorre cada atividade possível e verifica se há um timestamp válido. Quando existe um timestamp, ele cria um registro de evento correspondente com o ActivityName correto.
Exporte o Event Log: quando o script terminar, ele salvará o Event Log final como um arquivo lead_to_cash_event_log.csv no mesmo diretório. Esse arquivo está formatado para upload direto em uma ferramenta de Process Mining.

Configuração

Configuração da fonte de dados: o núcleo deste método é uma Combined Data Source no SAP Sales Cloud Analytics. É essencial usar Left Outer Joins começando pelo objeto Opportunity para garantir a captura de 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 os timestamps de criação de leads, oportunidades, cotações e pedidos, além dos timestamps de alterações de status.
Filtragem da API OData: para controlar a performance e o volume de dados, use o parâmetro $filter na URL OData dentro do script Python. É altamente recomendável filtrar por um intervalo de datas, por exemplo, OpportunityCreationDate. Para uma análise inicial, um intervalo típico é de 6 a 12 meses.
Paginação: o script fornecido gerencia a paginação OData usando os parâmetros $top e $skip. 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 permissões para acessar a API OData e as fontes de dados subjacentes de leads, oportunidades, cotações e pedidos.

a 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 que o acesso OData padrão do SAP Sales Cloud está habilitado para os objetos de negócio relevantes e que o usuário de integração tem autorização de leitura para Opportunity, Lead, Sales Quote, Sales Order, Invoice e dados de pagamento ou fulfillment, 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 (tenant), portanto configure a conexão com base no 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, os registros de data e hora de alteração, os campos de responsável, origem, valor, produto e relacionamento dos objetos de negócio necessários. Não presuma que um objeto ou uma propriedade esteja exposto. Registre os metadados confirmados no documento de metadados do serviço disponível no URL do serviço OData configurado.
Configure no script Python a URL da conexão, as credenciais ou configurações de OAuth, o intervalo de datas, o tamanho das páginas e os filtros específicos da empresa. Use inicialmente um intervalo de três a seis meses e amplie-o depois de validar a performance e a completude dos dados.
Extraia os registros de Opportunity e Lead pelos conjuntos de entidades OData padrão confirmados. Extraia os registros de Sales Quote e Sales Order pelos respectivos conjuntos de entidades confirmados. Extraia registros de invoice, fulfillment e pagamento somente quando os objetos e relacionamentos OData padrão correspondentes estiverem expostos no SAP Sales Cloud. Se esses registros forem mantidos em um ERP integrado ou sistema financeiro, obtenha o feed OData aprovado equivalente desse sistema e mapeie seus identificadores para a oportunidade.
Recupere todas as páginas de cada solicitação OData seguindo o link da próxima página do serviço ou aplicando o mecanismo de paginação compatível. Aplique filtros de data e empresa no servidor quando houver suporte. Armazene as respostas brutas antes da transformação para que as contagens e os mapeamentos possam ser auditados.
Normalize os registros de data e hora para um único fuso, de preferência UTC, e converta os valores de data ou data e hora do SAP para uma representação ISO 8601 consistente. Normalize os valores de status removendo espaços em branco e aplicando comparações que não diferenciem maiúsculas de minúsculas. Preserve os valores de status originais no conjunto de dados de auditoria sempre que possível.
Crie uma linha de evento para cada atividade necessária. Use o horário de criação de Lead para Lead Captured, o registro de data e hora em que Lead chega a Qualified para Lead Qualified, o horário de criação de Opportunity para Opportunity Created, o registro de data e hora em que Opportunity chega à etapa configurada de proposta ou solução para Solution Proposed, o horário de criação de Sales Quote para Quote Created, o registro de data e hora em que a cotação chega a Sent ou Proposed para Quote Sent to Customer, o registro de data e hora em que a cotação ou oportunidade registra a aceitação do cliente para Quote Accepted by Customer, o registro de data e hora em que Opportunity chega a Won para Opportunity Won, o horário de criação de Sales Order para Sales Order Created, uma transição detectada de Submitted para In Process ou Pending Revision para Sales Order Reworked, o horário de conclusão do fulfillment ou envio para Order Fulfilled, o horário de criação da invoice para Invoice Generated, o horário de recebimento ou compensação do pagamento para Payment Received, o status final Closed com motivo Won para Opportunity Closed Won e o status final Lost ou Closed Lost para Opportunity Closed Lost.
Relacione os eventos externamente usando SalesOpportunityId. Use os campos de relacionamento confirmados entre Lead, Opportunity, Sales Quote, Sales Order, Invoice, fulfillment e registros de pagamento. 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 com base em descrições ou valores coincidentes.
Preencha os atributos recomendados em cada evento quando o relacionamento com a origem os disponibilizar. Transfira SalesRepresentative, LeadSource, OpportunityStatus, SalesOrderAmount, ProductCategory e DiscountPercentage do registro de origem relevante, mantendo valores nulos quando a origem não fornecer um valor confiável.
Ordene o Event Log final por SalesOpportunityId e EventTime. Remova somente linhas exatamente duplicadas criadas por páginas de API repetidas ou novas tentativas. Não consolide transições de status distintas nem eventos que compartilhem o mesmo registro de data e hora, a menos que a regra de negócio permita isso explicitamente.
Valide se todos os 15 nomes de atividades estão presentes, se os campos obrigatórios não estão vazios, se os registros de data e hora estão dentro do intervalo solicitado ou documentados explicitamente como eventos históricos relacionados e se os relacionamentos não criam uma duplicação inesperada de casos. Exporte um CSV em UTF-8 ou outro formato de Event Log compatível com o ProcessMind, usando exatamente os nomes de colunas obrigatórios SalesOpportunityId, ActivityName e EventTime, além dos atributos recomendados quando disponíveis. Carregue o arquivo resultante no ProcessMind sem esperar que a plataforma derive eventos ausentes.

Configuração

Configuração do serviço OData: Use somente serviços e conjuntos de entidades OData padrão do SAP Sales Cloud confirmados nos metadados do serviço do seu tenant. Os nomes dos serviços, das entidades, das propriedades e dos caminhos de navegação devem ser configurados com base no 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 são expostos pelo SAP Sales Cloud.
Intervalo de datas: Comece com três a seis meses. Inclua um pequeno período de retrospectiva quando os registros de criação e de alteração de status puderem anteceder a janela de processo selecionada. Documente se o filtro usa o horário de criação, o horário da última alteração, o horário da transição de status ou outro registro de data e hora confirmado.
Chave obrigatória do caso: Mapeie cada evento para SalesOpportunityId. Não gere um evento sem um relacionamento confiável com a oportunidade, a menos que o registro possa ser resolvido por meio de uma referência cruzada aprovada.
Mapeamento de status: Configure mapeamentos exatos e específicos do tenant para Qualified, estágios de proposta ou solução, Sent, Proposed, accepted, Won, Closed, Lost, Closed Lost, Submitted, In Process, Pending Revision, conclusão do fulfillment, criação da invoice 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 expostos 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 limitação de requisições: Use o tamanho de página e o mecanismo de próxima página compatíveis com o serviço OData. Adicione tratamento para novas tentativas em erros HTTP temporários, respeite os limites de requisições do tenant e evite solicitações paralelas excessivas.
Requisito de histórico de alterações: As atividades baseadas em status exigem um histórico de status ou log de alterações com registros de data e hora. Um campo de status atual, sozinho, não permite reconstruir com confiabilidade quando um status anterior foi alcançado.
Origens externas de eventos: O fulfillment de pedidos, a geração de invoices e o recebimento de pagamentos podem ser mantidos em sistemas integrados de ERP, logística, faturamento ou finanças. Configure identificadores aprovados entre sistemas e regras de extração específicas para cada origem.
Qualidade dos dados: Preserve valores nulos quando os dados não estiverem disponíveis. Não substitua o status ou o responsável atual por valores históricos, a menos que a regra de negócio aceite explicitamente essa limitação.
Pré-requisitos: 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 tenant e quaisquer licenças de sistemas externos antes de agendar a extração.

a 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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