> Cải tiến quy trình liên tục > Từ khách hàng tiềm năng đến thu tiền > Pipedrive > Mẫu dữ liệu

Mẫu dữ liệu quy trình từ khách hàng tiềm năng đến thu tiền

Pipedrive

Thuộc tính của quy trình từ khách hàng tiềm năng đến thu tiền(20) Hoạt động trong quy trình từ khách hàng tiềm năng đến thu tiền(13) Hướng dẫn trích xuất dữ liệu(3)

Mẫu dữ liệu quy trình từ khách hàng tiềm năng đến thu tiền

Mẫu này hướng dẫn bạn thu thập dữ liệu cần thiết để phân tích quy trình từ khách hàng tiềm năng đến thu tiền trên Pipedrive. Mẫu nêu rõ các thuộc tính thiết yếu, hoạt động cần theo dõi và cách trích xuất thông tin trực tiếp từ hệ thống Pipedrive. Hãy dùng tài nguyên này để chuẩn bị dữ liệu cho process mining và cải tiến quy trình.

Các thuộc tính nên thu thập
Các hoạt động chính cần theo dõi
Hướng dẫn trích xuất dữ liệu từ Pipedrive

Chưa quen với nhật ký sự kiện? Tìm hiểu cách tạo nhật ký sự kiện cho process mining.

Tải mẫu xuống

Thuộc tính của quy trình từ khách hàng tiềm năng đến thu tiền

Các trường dữ liệu được đề xuất này giúp bạn tạo nhật ký sự kiện đầy đủ để phân tích quy trình từ khách hàng tiềm năng đến thu tiền.

3 Bắt buộc 4 Nên có 13 Không bắt buộc

	Tên	Mô tả
	Cơ hội bán hàng SalesOpportunityId	Mã định danh duy nhất của một cơ hội bán hàng, dùng làm ID hồ sơ để theo dõi toàn bộ quy trình Lead to Cash.
Mô tả ID cơ hội bán hàng là khóa chính liên kết mọi hoạt động liên quan, từ lúc tạo khách hàng tiềm năng đến khi nhận khoản thanh toán cuối cùng. ID này đại diện cho một giao dịch tiềm năng được theo dõi trong Pipedrive. Trong phân tích quy trình, mã định danh này rất quan trọng để dựng lại hành trình từ đầu đến cuối của từng giao dịch. Mã này giúp nhóm các sự kiện như 'Deal Created', 'Proposal Sent' và 'Payment Received' thành một hồ sơ thống nhất, từ đó phân tích các biến thể quy trình, thời gian chu kỳ và tỷ lệ chuyển đổi. Vì sao điều này quan trọng Mã định danh này là nền tảng của chế độ xem quy trình, liên kết mọi sự kiện liên quan để tạo thành lịch sử đầy đủ cho từng giao dịch bán hàng. Lấy dữ liệu ở đâu Lấy từ trường 'id' của đối tượng Deal qua Pipedrive API. Ví dụ 12543125441254512546
	Tên hoạt động ActivityName	Tên của sự kiện kinh doanh hoặc tác vụ cụ thể đã diễn ra trong quy trình bán hàng.
Mô tả Thuộc tính này mô tả một bước trong quy trình Lead to Cash, chẳng hạn như 'Deal Created', 'Proposal Sent' hoặc 'Payment Received'. Hoạt động là thành phần cơ bản dùng để trực quan hóa luồng quy trình. Phân tích trình tự và tần suất hoạt động giúp xác định các luồng quy trình phổ biến nhất, điểm nghẽn khiến công việc bị dồn lại và những sai lệch so với quy trình bán hàng tiêu chuẩn. Đây là cơ sở để hiểu quy trình thực tế đang diễn ra như thế nào. Vì sao điều này quan trọng Thuộc tính này xác định các bước trong quy trình, giúp trực quan hóa và phân tích luồng quy trình, tìm điểm nghẽn và kiểm tra mức độ tuân thủ. Lấy dữ liệu ở đâu Thông thường, thuộc tính này được tạo bằng cách ánh xạ các sự kiện trong Pipedrive, chẳng hạn như thay đổi giai đoạn giao dịch hoặc tạo đối tượng liên quan như hóa đơn, vào danh sách hoạt động đã xác định. Ví dụ Deal CreatedĐã gửi đề xuấtDeal WonHóa đơn đã gửiĐã nhận thanh toán
	Thời điểm sự kiện EventTime	Dấu thời gian cho biết thời điểm hoạt động diễn ra.
Mô tả Thời điểm sự kiện, hay thời điểm bắt đầu, ghi lại chính xác ngày giờ một hoạt động được ghi nhận. Dữ liệu thời gian này cần thiết để sắp xếp sự kiện theo trình tự và tính khoảng thời gian giữa các bước trong quy trình. Trong phân tích, dấu thời gian này được dùng để tính các chỉ số hiệu quả chính như thời gian chu kỳ, thời gian xử lý và thời gian chờ. Dữ liệu này cũng giúp tạo bảng điều khiển theo dõi hiệu quả theo thời gian và phát hiện chậm trễ trong quy trình bán hàng. Vì sao điều này quan trọng Dấu thời gian này rất quan trọng để sắp xếp sự kiện, tính thời lượng quy trình và phân tích hiệu quả so với các mục tiêu về thời gian. Lấy dữ liệu ở đâu Lấy từ các trường như 'add_time' hoặc 'update_time' trên Deal, Activity hoặc đối tượng liên quan trong API Pipedrive. Ví dụ 2023-04-15T10:00:00Z2023-04-16T14:30:00Z2023-05-01T09:05:00Z
	Giá trị giao dịch DealValue	Tổng giá trị tiền tệ của cơ hội bán hàng.
Mô tả Giá trị giao dịch là doanh thu tiềm năng hoặc thực tế gắn với một cơ hội bán hàng. Đây là chỉ số cơ bản để ưu tiên giao dịch và đánh giá tác động tài chính của quy trình bán hàng. Trong phân tích quy trình, thuộc tính này được dùng để phân nhóm hồ sơ theo giá trị tài chính, giúp so sánh cách xử lý giao dịch giá trị cao và thấp. Đây cũng là thành phần chính trong các bảng điều khiển phân tích hiệu quả bán hàng, hiệu quả chiết khấu và doanh thu tổng thể. Vì sao điều này quan trọng Thuộc tính này hỗ trợ phân tích tài chính của quy trình bán hàng, giúp ưu tiên giao dịch giá trị cao và hiểu tác động đến doanh thu. Lấy dữ liệu ở đâu Lấy từ trường 'value' của đối tượng Deal trong Pipedrive API. Ví dụ 5000.0025000.501500.75
	Người phụ trách giao dịch DealOwner	Nhân viên bán hàng chịu trách nhiệm quản lý cơ hội bán hàng.
Mô tả Người phụ trách giao dịch là người dùng được giao quản lý một giao dịch cụ thể. Thuộc tính này giúp hiểu cách phân bổ nguồn lực và hiệu quả của đội ngũ bán hàng. Thuộc tính này hỗ trợ phân tích hiệu quả ở cấp cá nhân hoặc nhóm. Bạn có thể lọc bảng điều khiển theo người phụ trách giao dịch để so sánh các chỉ số như thời gian chu kỳ bán hàng, tỷ lệ chuyển đổi và giá trị giao dịch trung bình. Nhờ đó, bạn có thể nhận diện người làm tốt và những lĩnh vực cần được hướng dẫn thêm. Vì sao điều này quan trọng Hỗ trợ phân tích hiệu quả theo nhân viên bán hàng, giúp nhận diện người làm tốt và những lĩnh vực cần cải thiện. Lấy dữ liệu ở đâu Lấy từ trường 'user_id' trên đối tượng Deal, trường này liên kết với đối tượng User trong Pipedrive API. Ví dụ John SmithJane DoePeter Jones
	Trạng thái giao dịch DealStatus	Kết quả hoặc trạng thái hiện tại của giao dịch, chẳng hạn thành công, thất bại hoặc đang mở.
Mô tả Trạng thái giao dịch cho biết kết quả cuối cùng hoặc trạng thái tổng quát hiện tại của một cơ hội bán hàng. Đây là chiều phân tích chính để đánh giá tỷ lệ thành công và hiệu quả quy trình. Thuộc tính này rất cần thiết để tính tỷ lệ thành công và thất bại, cũng như lọc sơ đồ quy trình để so sánh hành trình của giao dịch thành công với giao dịch thất bại. So sánh này thường cho thấy những khác biệt quan trọng trong cách thực hiện quy trình, từ đó giúp lý giải thành công hay thất bại và tìm hướng cải tiến quy trình. Vì sao điều này quan trọng Thuộc tính này rất cần thiết để tính tỷ lệ thành công và thất bại, đồng thời so sánh luồng quy trình của giao dịch thành công với giao dịch thất bại. Lấy dữ liệu ở đâu Lấy từ trường 'status' của đối tượng Deal trong Pipedrive API. Ví dụ thành côngthất bạiđang mở
	Tỷ lệ chiết khấu DiscountPercentage	Tỷ lệ chiết khấu áp dụng cho giao dịch.
Mô tả Thuộc tính này cho biết tỷ lệ chiết khấu áp dụng cho giao dịch bán hàng, nếu có. Đây là yếu tố quan trọng để hiểu chiến lược định giá và tác động của chiến lược đó đến lợi nhuận. Phân tích tỷ lệ chiết khấu giúp đánh giá hiệu quả của chiến lược chiết khấu. Bạn có thể đối chiếu thuộc tính này với giá trị giao dịch, nhân viên bán hàng hoặc sản phẩm để xem chiết khấu thường được áp dụng ở đâu, và liệu chúng có giúp tăng tỷ lệ chốt đơn hay chỉ làm giảm biên lợi nhuận. Vì sao điều này quan trọng Thuộc tính này rất quan trọng để phân tích chiến lược định giá, biên lợi nhuận bán hàng và lợi nhuận tổng thể của giao dịch. Lấy dữ liệu ở đâu Đây thường là trường tùy chỉnh trên đối tượng Deal trong Pipedrive. Xem tài liệu Pipedrive để biết cách thiết lập trường tùy chỉnh. Ví dụ 0.050.100.150.0
	Điều khoản thanh toán PaymentTerms	Điều khoản thanh toán đã thỏa thuận, chẳng hạn như 'Net 30' hoặc 'Net 60'.
Mô tả Điều khoản thanh toán quy định thời hạn khách hàng cần thanh toán hóa đơn sau khi nhận được hóa đơn. Thuộc tính này rất quan trọng để quản lý các khoản phải thu và dòng tiền. Trong process mining, thuộc tính này là cơ sở để đánh giá tình hình thanh toán. Thuộc tính được dùng để tính các KPI như tỷ lệ thanh toán đúng hạn, bằng cách so sánh ngày thanh toán thực tế với ngày đến hạn tính từ ngày lập hóa đơn và điều khoản thanh toán. Vì sao điều này quan trọng Là cơ sở để đo lường tình hình thanh toán đúng hạn và phân tích chậm trễ trong quy trình thu tiền. Lấy dữ liệu ở đâu Đây thường là trường tùy chỉnh trên đối tượng Deal hoặc Organization trong Pipedrive, hoặc có thể lấy từ hệ thống kế toán được tích hợp. Ví dụ Thanh toán trong 30 ngàyThanh toán trong 60 ngàyThanh toán khi nhận hóa đơn
	Đơn vị tiền tệ của giao dịch DealCurrency	Đơn vị tiền tệ dùng cho giá trị giao dịch.
Mô tả Thuộc tính này cho biết đơn vị tiền tệ, chẳng hạn USD, EUR hoặc GBP, dùng để tính giá trị giao dịch. Đây là bối cảnh cần thiết cho mọi chỉ số tài chính. Khi phân tích giao dịch ở nhiều khu vực hoặc quốc gia, thuộc tính này rất cần thiết để lập báo cáo và tổng hợp tài chính chính xác. Thuộc tính giúp áp dụng đúng tỷ giá chuyển đổi trước khi tổng hợp dữ liệu tài chính, tránh đưa ra kết luận sai lệch. Vì sao điều này quan trọng Cung cấp bối cảnh cần thiết cho giá trị giao dịch, giúp phân tích và báo cáo tài chính chính xác ở nhiều khu vực. Lấy dữ liệu ở đâu Lấy từ trường 'currency' của đối tượng Deal trong Pipedrive API. Ví dụ USDEURGBP
	Giai đoạn giao dịch DealStage	Giai đoạn cụ thể hiện tại của giao dịch trong quy trình bán hàng.
Mô tả Giai đoạn giao dịch là một bước cụ thể trong quy trình bán hàng do công ty xác định, chẳng hạn như 'Qualified', 'Proposal Made' hoặc 'Negotiation'. Thuộc tính này cho biết tiến độ giao dịch chi tiết hơn so với trạng thái giao dịch tổng thể. Phân tích các giai đoạn giao dịch rất quan trọng để hiểu phễu bán hàng và xác định nơi giao dịch thường bị đình trệ. Theo dõi thời gian ở mỗi giai đoạn giúp nhóm tìm ra điểm nghẽn và tập trung cải tiến vào những phần gây vấn đề nhiều nhất trong chu kỳ bán hàng. Vì sao điều này quan trọng Cho biết chi tiết tiến độ của giao dịch trong phễu bán hàng, giúp tìm điểm nghẽn và tính tỷ lệ chuyển đổi giữa các giai đoạn. Lấy dữ liệu ở đâu Lấy từ trường 'stage_id' trên đối tượng Deal, trường này liên kết với đối tượng Stage trong Pipedrive API. Ví dụ Tiếp nhận khách hàng tiềm năngĐã liên hệĐã lên lịch giới thiệu sản phẩmĐã lập đề xuấtBắt đầu đàm phán
	Hệ thống nguồn SourceSystem	Cho biết hệ thống đã trích xuất dữ liệu.
Mô tả Thuộc tính này cho biết nguồn dữ liệu, trong trường hợp này là Pipedrive. Thuộc tính đặc biệt hữu ích khi dữ liệu từ nhiều hệ thống được hợp nhất để tạo góc nhìn chung về quy trình. Dù thường là giá trị cố định khi chỉ phân tích một hệ thống, thuộc tính này vẫn cung cấp bối cảnh cần thiết và hỗ trợ quản trị, truy xuất nguồn gốc dữ liệu. Thuộc tính xác nhận rằng các sự kiện và thuộc tính liên quan đến phiên bản Pipedrive. Vì sao điều này quan trọng Cho biết nguồn gốc dữ liệu, giúp truy xuất và hiểu rõ dữ liệu, nhất là khi kết hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống. Lấy dữ liệu ở đâu Thông thường, đây là giá trị cố định được thêm trong quá trình chuyển đổi dữ liệu. Ví dụ Pipedrive
	Khu vực Region	Khu vực địa lý gắn với khách hàng hoặc cơ hội bán hàng.
Mô tả Thuộc tính này phân loại giao dịch theo khu vực địa lý, chẳng hạn Bắc Mỹ, EMEA hoặc APAC. Nhờ đó, bạn có thể phân tích hiệu quả và quy trình bán hàng theo địa điểm. Phân nhóm quy trình theo khu vực giúp doanh nghiệp phát hiện khác biệt giữa các khu vực về thời gian chu kỳ bán hàng, tỷ lệ chốt đơn và biến thể quy trình. Những thông tin này có thể hỗ trợ xây dựng chiến lược bán hàng theo khu vực, phân bổ nguồn lực và chuẩn hóa quy trình. Vì sao điều này quan trọng Hỗ trợ phân tích quy trình bán hàng theo khu vực địa lý, làm rõ khác biệt về hiệu quả và hành vi khách hàng giữa các khu vực. Lấy dữ liệu ở đâu Đây thường là trường tùy chỉnh trên đối tượng Deal hoặc Organization. Bạn cũng có thể dùng các trường địa chỉ của Organization để xác định khu vực. Ví dụ Bắc MỹEMEAAPACMỹ Latinh
	Làm lại IsRework	Cờ xác định các hoạt động thuộc một vòng lặp làm lại.
Mô tả Làm lại là cờ đúng/sai thường được công cụ process mining tính để làm nổi bật những trường hợp quy trình không đi theo luồng tuyến tính mà lặp lại các bước trước đó. Ví dụ, giao dịch chuyển từ 'Negotiation' trở lại 'Proposal Sent' được xem là làm lại. Xác định các bước làm lại rất quan trọng để cải tiến quy trình, vì chúng cho thấy sự kém hiệu quả, công sức bị lãng phí và khả năng gây nhầm lẫn cho khách hàng. Phân tích các hoạt động được đánh dấu là làm lại giúp xác định nơi quy trình gặp trục trặc và đưa ra cải tiến phù hợp. Vì sao điều này quan trọng Giúp định lượng sự kém hiệu quả của quy trình bằng cách xác định và đánh dấu các hoạt động thuộc luồng quy trình lặp lại hoặc quay vòng. Lấy dữ liệu ở đâu Phần mềm process mining tính giá trị này bằng cách phân tích trình tự hoạt động trong từng hồ sơ. Ví dụ truefalse
	Lần cập nhật dữ liệu gần nhất LastDataUpdate	Dấu thời gian của lần làm mới dữ liệu gần nhất từ hệ thống nguồn.
Mô tả Thuộc tính này cho biết lần gần nhất dữ liệu được trích xuất và cập nhật vào tập dữ liệu process mining. Nhờ đó, bạn biết rõ dữ liệu đang phân tích được cập nhật đến thời điểm nào. Trong mọi phân tích, việc biết dữ liệu mới đến đâu rất quan trọng. Thuộc tính này giúp người dùng xác định thông tin đang xem có phản ánh trạng thái mới nhất của quy trình hay không, điều cần thiết để theo dõi vận hành và ra quyết định. Vì sao điều này quan trọng Cho biết dữ liệu mới đến đâu, giúp người dùng nắm được mức độ cập nhật của phân tích quy trình. Lấy dữ liệu ở đâu Giá trị này được tạo và ghi lại trong quá trình nhập dữ liệu hoặc ETL. Ví dụ 2023-10-27T02:00:00Z2023-10-28T02:00:00Z
	Nguồn khách hàng tiềm năng LeadSource	Nguồn hoặc kênh thu hút khách hàng tiềm năng.
Mô tả Nguồn khách hàng tiềm năng cho biết cách một khách hàng tiềm năng được tìm thấy lần đầu, chẳng hạn như 'Webinar', 'Cold Call' hoặc 'Partner Referral'. Thông tin này rất quan trọng đối với chiến lược tiếp thị và bán hàng. Phân tích nguồn khách hàng tiềm năng giúp xác định hiệu quả của từng kênh tiếp thị. Bạn có thể so sánh tỷ lệ chuyển đổi và thời gian chu kỳ bán hàng của khách hàng tiềm năng từ các nguồn khác nhau, qua đó tối ưu ngân sách tiếp thị và nỗ lực bán hàng. Vì sao điều này quan trọng Giúp đo lường hiệu quả của từng kênh tiếp thị bằng cách phân tích tỷ lệ chuyển đổi và hiệu quả quy trình của khách hàng tiềm năng từ mỗi nguồn. Lấy dữ liệu ở đâu Lấy từ trường 'source_name' trên đối tượng Lead, sau đó liên kết với Deal. Ví dụ Tìm kiếm tự nhiênMạng xã hội trả phíGiới thiệuHội chợ thương mại
	Sản phẩm ProductAttached	Sản phẩm hoặc dịch vụ gắn với cơ hội bán hàng.
Mô tả Thuộc tính này cho biết sản phẩm hoặc dịch vụ được bán trong giao dịch. Nhờ đó, bạn có thể phân tích chi tiết hơn các hoạt động bán hàng liên quan đến từng sản phẩm, dịch vụ. Khi đưa sản phẩm vào phân tích, bạn có thể so sánh quy trình bán hàng giữa các dòng sản phẩm. Qua đó, bạn có thể phát hiện sản phẩm nào có chu kỳ bán hàng dài hơn, tỷ lệ chuyển đổi khác biệt hoặc cần các bước quy trình riêng, từ đó điều chỉnh chiến lược bán hàng phù hợp hơn. Vì sao điều này quan trọng Hỗ trợ phân tích quy trình bán hàng theo dòng sản phẩm, giúp phát hiện khác biệt về chu kỳ bán hàng hoặc tỷ lệ thành công giữa các sản phẩm, dịch vụ. Lấy dữ liệu ở đâu Lấy từ đối tượng Product được liên kết với Deal trong Pipedrive API. Ví dụ Gói thuê bao SaaS tiêu chuẩnGiấy phép nền tảng doanh nghiệpGói dịch vụ chuyên nghiệp
	Tên tổ chức OrganizationName	Tên công ty hoặc tổ chức của khách hàng gắn với giao dịch.
Mô tả Thuộc tính này xác định khách hàng doanh nghiệp gắn với cơ hội bán hàng, cho biết những công ty nào đang có trong quy trình bán hàng. Phân tích theo tên tổ chức giúp hiểu hành vi khách hàng và xác định các tài khoản quan trọng. Bạn có thể phân nhóm dữ liệu quy trình để xem quy trình có khác nhau giữa khách hàng chiến lược và khách hàng nhỏ hay không, hoặc theo dõi toàn bộ lịch sử bán hàng với một công ty cụ thể. Vì sao điều này quan trọng Xác định khách hàng, hỗ trợ phân tích theo khách hàng và phân nhóm quy trình bán hàng. Lấy dữ liệu ở đâu Lấy từ trường 'org_id' trên đối tượng Deal, trường này liên kết với đối tượng Organization trong Pipedrive API. Ví dụ ABC CorporationGlobal Tech Inc.Innovate Solutions
	Thanh toán đúng hạn IsOnTimePayment	Cờ đúng/sai cho biết khoản thanh toán có được nhận trong thời hạn đã thỏa thuận hay không.
Mô tả Thuộc tính này là cờ nhị phân (True/False), cho biết khoản thanh toán có được thực hiện đúng hạn hay không. Giá trị được xác định bằng cách so sánh thời gian thanh toán hóa đơn thực tế với điều khoản thanh toán đã thỏa thuận. Cờ này giúp đơn giản hóa việc phân tích hành vi thanh toán. Bạn có thể dùng cờ để tính nhanh KPI tỷ lệ thanh toán đúng hạn và lọc các khoản thanh toán trễ, từ đó tập trung tìm nguyên nhân gốc rễ khiến một số khách hàng hoặc loại giao dịch thanh toán chậm. Vì sao điều này quan trọng Giúp phân tích mức độ tuân thủ điều khoản thanh toán và được dùng để tính KPI tỷ lệ thanh toán đúng hạn. Lấy dữ liệu ở đâu Được tính bằng cách so sánh 'InvoicePaymentTime' với thuộc tính 'PaymentTerms'. Ví dụ: nếu PaymentTerms là 'Net 30' và InvoicePaymentTime không quá 30 ngày, giá trị sẽ là True. Ví dụ truefalse
	Thời điểm kết thúc sự kiện EventEndTime	Dấu thời gian cho biết khi nào một hoạt động có thời lượng được hoàn tất.
Mô tả Thời điểm kết thúc sự kiện đánh dấu lúc hoàn tất một hoạt động có thời lượng đo được, chẳng hạn như cuộc họp hoặc tác vụ. Kết hợp với thời điểm bắt đầu, thuộc tính này giúp tính chính xác thời gian thực hiện từng hoạt động. Thuộc tính này rất cần thiết để tính thời gian xử lý của từng hoạt động. Phân tích thời lượng giúp xác định tác vụ nào tốn nhiều thời gian nhất, từ đó tìm cơ hội tối ưu, tự động hóa hoặc phân bổ lại nguồn lực. Vì sao điều này quan trọng Giúp tính chính xác thời lượng của từng hoạt động, qua đó xác định các tác vụ tốn nhiều thời gian và điểm nghẽn. Lấy dữ liệu ở đâu Lấy từ các trường như 'due_date' hoặc dấu thời gian hoàn tất trên đối tượng Activity trong API Pipedrive. Ví dụ 2023-04-15T11:00:00Z2023-04-16T15:00:00Z2023-05-01T09:35:00Z
	Thời gian thanh toán hóa đơn InvoicePaymentTime	Khoảng thời gian từ lúc gửi hóa đơn đến khi nhận được thanh toán.
Mô tả Thời gian thanh toán hóa đơn đo lường hiệu quả của quy trình thu các khoản phải thu. Chỉ số này theo dõi khoảng thời gian từ hoạt động 'Invoice Sent' đến hoạt động 'Payment Received'. Chỉ số này rất quan trọng để theo dõi dòng tiền và phát hiện chậm trễ trong việc thu tiền. Phân tích thời lượng này giúp doanh nghiệp hiểu hành vi thanh toán của khách hàng và hiệu quả của các chiến lược nhắc nợ, thu hồi công nợ, qua đó tác động trực tiếp đến chu kỳ từ báo giá đến thanh toán. Vì sao điều này quan trọng Đo trực tiếp hiệu quả của quy trình thu tiền và rất quan trọng để quản lý dòng tiền. Lấy dữ liệu ở đâu Được tính bằng hiệu số giữa dấu thời gian của hoạt động 'Payment Received' và 'Invoice Sent' trong cùng một hồ sơ. Ví dụ 28 ngày45 ngày10 ngày

Bắt buộc Nên có Không bắt buộc

Hoạt động trong quy trình từ khách hàng tiềm năng đến thu tiền

Hãy ghi lại các bước và cột mốc chính này trong nhật ký sự kiện để khám phá quy trình chính xác và cải tiến hiệu quả.

5 Nên có 8 Không bắt buộc

	Hoạt động	Mô tả
	Đã gửi đề xuất	Đánh dấu thời điểm gửi báo giá hoặc đề xuất chính thức cho khách hàng. Sự kiện này thường được suy ra khi giao dịch chuyển sang một giai đoạn cụ thể trong quy trình, chẳng hạn như 'Proposal Made' hoặc 'Quote Sent'.
Vì sao điều này quan trọng Đây là một mốc quan trọng trong quy trình bán hàng. Phân tích thời gian từ sự kiện này đến 'Deal Won' giúp xác định thời lượng của giai đoạn ra quyết định và đàm phán. Lấy dữ liệu ở đâu Sự kiện được suy ra từ nhật ký thay đổi Deal khi 'stage_id' chuyển sang giai đoạn dành cho đề xuất. Dấu thời gian chuyển giai đoạn được dùng làm thời điểm diễn ra sự kiện. Thu thập Phát hiện khi 'stage_id' của Deal được cập nhật sang một giai đoạn 'Proposal' cụ thể. Loại sự kiện inferred
	Đã nhận thanh toán	Đánh dấu thời điểm nhận được khoản thanh toán thành công từ khách hàng, hoàn tất chu kỳ thu tiền của cơ hội bán hàng. Đây là sự kiện cuối cùng trong quy trình Lead to Cash và bắt nguồn từ hệ thống tài chính.
Vì sao điều này quan trọng Đây là bước cuối cùng, khi giá trị được hiện thực hóa. Đây là điểm kết thúc thực sự của quy trình Lead to Cash, cần thiết để đo thời gian toàn quy trình và phân tích chậm trễ trong thanh toán. Lấy dữ liệu ở đâu Được ghi nhận từ hệ thống kế toán hoặc xử lý thanh toán. Cần liên kết xác nhận thanh toán với giao dịch trong Pipedrive. Thu thập Dữ liệu sự kiện từ hệ thống tài chính bên ngoài, được liên kết với giao dịch bằng mã định danh duy nhất. Loại sự kiện explicit
	Deal Created	Đánh dấu thời điểm bắt đầu chính thức của một cơ hội bán hàng. Sự kiện này xảy ra khi giao dịch mới được tạo thủ công hoặc tự động tạo từ khách hàng tiềm năng đã chuyển đổi.
Vì sao điều này quan trọng Đây là hoạt động bắt đầu chính của chu kỳ bán hàng. Phân tích thời gian từ sự kiện này đến 'Deal Won' hoặc 'Deal Lost' giúp xác định tổng thời lượng chu kỳ bán hàng. Lấy dữ liệu ở đâu Đây là sự kiện được ghi nhận rõ ràng trong thực thể Deals của Pipedrive. Dấu thời gian tạo ('add_time') của bản ghi giao dịch được dùng làm thời điểm diễn ra sự kiện. Thu thập Dùng trường 'add_time' trong thực thể Deals. Loại sự kiện explicit
	Deal Won	Đánh dấu thời điểm giao dịch chốt thành công, khi khách hàng đồng ý bằng lời nói hoặc văn bản. Đây là thay đổi trạng thái rõ ràng, tiêu chuẩn trong Pipedrive.
Vì sao điều này quan trọng Đây là cột mốc thành công quan trọng nhất. Cột mốc này rất cần thiết để tính tỷ lệ chốt đơn, thời gian của chu kỳ bán hàng đối với các giao dịch thành công và hiệu quả bán hàng tổng thể. Lấy dữ liệu ở đâu Đây là sự kiện được ghi nhận rõ ràng khi trạng thái giao dịch chuyển thành 'won'. Trường 'won_time' trong thực thể Deals cung cấp dấu thời gian chính xác. Thu thập Dùng dấu thời gian 'won_time' từ thực thể Deals. Loại sự kiện explicit
	Giao dịch thất bại	Đánh dấu thời điểm giao dịch kết thúc mà không thành công. Điều này xảy ra khi quy trình bán hàng dừng lại vì khách hàng chọn đối thủ cạnh tranh, không còn quan tâm hoặc vì lý do khác.
Vì sao điều này quan trọng Đây là điểm kết thúc chính khi giao dịch thất bại. Phân tích thời điểm và lý do mất giao dịch giúp cải thiện chiến lược bán hàng, hoạt động đào tạo và quy trình đánh giá khách hàng tiềm năng. Lấy dữ liệu ở đâu Đây là sự kiện được ghi nhận rõ ràng khi trạng thái giao dịch chuyển thành 'lost'. Trường 'lost_time' trong thực thể Deals lưu dấu thời gian. Thu thập Dùng dấu thời gian 'lost_time' từ thực thể Deals. Loại sự kiện explicit
	Bắt đầu đàm phán	Đánh dấu thời điểm bắt đầu đàm phán tích cực về giá, điều khoản hoặc phạm vi. Sự kiện này thường được suy ra khi giao dịch chuyển sang giai đoạn 'Negotiation' sau khi gửi đề xuất.
Vì sao điều này quan trọng Tách riêng giai đoạn đàm phán giúp xác định thời lượng của giai đoạn này và những giao dịch thường mất nhiều thời gian để đàm phán. Lấy dữ liệu ở đâu Sự kiện được suy ra từ nhật ký thay đổi Deal khi 'stage_id' được cập nhật sang một giai đoạn có tên thể hiện rõ việc đàm phán. Thu thập Tìm trong lịch sử giao dịch lần chuyển sang giai đoạn 'Negotiation' đã xác định trước. Loại sự kiện inferred
	Đã liên hệ lần đầu	Đây là lần tương tác có ý nghĩa đầu tiên với khách hàng tiềm năng gắn với giao dịch. Thông thường, tương tác này được ghi nhận là một hoạt động đã hoàn tất, chẳng hạn như cuộc gọi, email hoặc cuộc họp liên kết với giao dịch.
Vì sao điều này quan trọng Theo dõi hoạt động này giúp đo thời gian đến lần liên hệ đầu tiên và đảm bảo khách hàng tiềm năng được tiếp cận kịp thời. Qua đó, bạn có thể đánh giá mức độ phản hồi của đội ngũ bán hàng. Lấy dữ liệu ở đâu Lấy dữ liệu từ đối tượng Activities của Pipedrive. Xác định sự kiện này bằng cách tìm hoạt động đã hoàn tất sớm nhất có liên kết với mã giao dịch. Thu thập Tìm hoạt động đã hoàn tất đầu tiên liên kết với một giao dịch, dựa trên trường 'done_time'. Loại sự kiện explicit
	Deal Qualified	Cho biết giao dịch đã đáp ứng các tiêu chí xác định trước và được xem là cơ hội khả thi đáng theo đuổi. Sự kiện này thường được suy ra khi giao dịch chuyển từ giai đoạn đầu của quy trình, chẳng hạn như 'Lead In', sang giai đoạn đủ điều kiện hơn như 'Contact Made' hoặc 'Needs Defined'.
Vì sao điều này quan trọng Mốc này giúp đánh giá hiệu quả của quy trình đánh giá khách hàng tiềm năng và xác định thời gian giao dịch nằm ở các giai đoạn đầu khi chưa đủ điều kiện. Lấy dữ liệu ở đâu Sự kiện được suy ra từ nhật ký thay đổi hoặc lịch sử Deal khi trường 'stage_id' chuyển sang giai đoạn thể hiện rằng giao dịch đã đủ điều kiện. Thu thập Tìm trong lịch sử giao dịch lần chuyển sang giai đoạn 'qualified' đã xác định trước. Loại sự kiện inferred
	Đơn hàng bán được tạo	Cho biết đơn hàng bán chính thức được tạo trong một hệ thống khác, chẳng hạn như ERP hoặc nền tảng kế toán, sau khi giao dịch được chốt. Hoạt động này không có sẵn trong Pipedrive mà lấy dữ liệu từ hệ thống được tích hợp.
Vì sao điều này quan trọng Sự kiện này đánh dấu thời điểm bàn giao từ bộ phận bán hàng sang vận hành hoặc tài chính. Phân tích khoảng thời gian từ 'Deal Won' đến hoạt động này giúp phát hiện khả năng xử lý đơn hàng bị chậm trễ. Lấy dữ liệu ở đâu Thường được ghi nhận từ ERP hoặc hệ thống tài chính đã kết nối. Cần nhập dữ liệu vào hệ thống và liên kết dữ liệu đó với ID giao dịch trong Pipedrive. Thu thập Dữ liệu sự kiện được gửi từ hệ thống bên ngoài qua API, thường để cập nhật một trường tùy chỉnh trên giao dịch trong Pipedrive. Loại sự kiện explicit
	Đơn hàng đã được thực hiện	Cho biết sản phẩm đã được giao hoặc dịch vụ đã được cung cấp cho khách hàng. Sự kiện này bắt nguồn từ hệ thống thực hiện đơn hàng hoặc hệ thống vận hành bên ngoài.
Vì sao điều này quan trọng Theo dõi việc thực hiện đơn hàng giúp hiểu rõ thời gian từ lúc đặt hàng đến khi giao hàng. Chậm trễ ở bước này ảnh hưởng trực tiếp đến mức độ hài lòng của khách hàng và việc ghi nhận doanh thu. Lấy dữ liệu ở đâu Được ghi nhận từ ERP, hệ thống quản lý hàng tồn kho hoặc hệ thống quản lý dịch vụ bên ngoài. Cần liên kết dữ liệu này với giao dịch tương ứng trong Pipedrive. Thu thập Dữ liệu sự kiện từ hệ thống bên ngoài, được liên kết bằng ID giao dịch hoặc một mã định danh chung khác. Loại sự kiện explicit
	Giao dịch được mở lại	Cho biết giao dịch từng được đánh dấu là thất bại nhưng sau đó được kích hoạt lại để tiếp tục hoạt động bán hàng. Sự kiện này được suy ra khi trạng thái giao dịch chuyển từ 'lost' về 'open'.
Vì sao điều này quan trọng Hoạt động này cho thấy các vòng lặp làm lại và nỗ lực kết nối lại với khách hàng. Phân tích những trường hợp này có thể giúp phát hiện xu hướng trong hành vi khách hàng hoặc hiệu quả của việc theo sát khách hàng. Lấy dữ liệu ở đâu Được suy ra từ nhật ký thay đổi của Deal. Hệ thống phát hiện sự kiện này khi trường 'status' chuyển từ 'lost' sang 'open'. Thu thập Tìm thay đổi trạng thái từ 'lost' sang 'open' trong lịch sử giao dịch. Loại sự kiện inferred
	Hóa đơn đã gửi	Đánh dấu thời điểm hóa đơn được gửi cho khách hàng để thanh toán. Sự kiện này thường được kích hoạt trong hệ thống kế toán hoặc lập hóa đơn bên ngoài sau khi đơn hàng được thực hiện.
Vì sao điều này quan trọng Đây là thời điểm bắt đầu chu kỳ thanh toán. Khoảng thời gian từ sự kiện này đến 'Payment Received' rất quan trọng để theo dõi các khoản phải thu và dòng tiền. Lấy dữ liệu ở đâu Bắt nguồn từ hệ thống kế toán hoặc ERP bên ngoài như Xero hay QuickBooks. Cần tích hợp dữ liệu sự kiện và liên kết dữ liệu đó với giao dịch trong Pipedrive. Thu thập Dữ liệu sự kiện từ hệ thống lập hóa đơn bên ngoài, được liên kết với giao dịch qua tích hợp API. Loại sự kiện explicit
	Theo sát đề xuất	Ghi nhận mọi hoạt động bán hàng, chẳng hạn như cuộc gọi hoặc email, diễn ra sau khi gửi đề xuất cho khách hàng. Sự kiện này cho thấy đội ngũ đang chủ động tương tác trong giai đoạn khách hàng cân nhắc.
Vì sao điều này quan trọng Đo lường mức độ kịp thời và tần suất theo sát, yếu tố quan trọng để duy trì đà tiến triển và chốt giao dịch. Chỉ số này hỗ trợ dashboard 'Proposal Follow-up Timeliness'. Lấy dữ liệu ở đâu Lấy dữ liệu từ đối tượng Activities của Pipedrive. Đây là hoạt động đã hoàn tất, diễn ra sau sự kiện 'Proposal Sent' của cùng giao dịch. Thu thập Tìm một Hoạt động đã hoàn tất có 'done_time' muộn hơn dấu thời gian của hoạt động 'Đã gửi đề xuất'. Loại sự kiện explicit

Nên có Không bắt buộc

Hướng dẫn trích xuất dữ liệu

Cách lấy dữ liệu từ Pipedrive

Các bước

Đăng nhập Pipedrive: Truy cập tài khoản Pipedrive bằng hồ sơ người dùng có quyền xuất dữ liệu. Thông thường, đây là người dùng Admin.
Mở mục xuất dữ liệu: Nhấp vào ảnh hồ sơ ở góc trên bên phải, rồi chọn 'Settings'. Trong menu bên trái, tìm mục 'Tools and apps' và nhấp vào 'Export data'.
Xuất dữ liệu giao dịch: Trong chế độ xem 'Export data', chọn 'Deals'. Chọn định dạng tệp 'CSV'. Bạn nên lọc theo một khoảng thời gian cụ thể, chẳng hạn 6 tháng gần nhất, để giữ kích thước tệp ở mức phù hợp. Nhấp vào 'Export', rồi đợi tệp được tạo và tải xuống. Tệp này chứa thông tin chính về giao dịch, gồm thời điểm tạo, thời điểm thắng và thời điểm thua.
Xuất dữ liệu hoạt động: Lặp lại quy trình với 'Activities'. Chọn 'Activities', chọn định dạng 'CSV', áp dụng cùng bộ lọc thời gian như với giao dịch, rồi xuất tệp. Tệp này chứa các bản ghi cuộc gọi, email, cuộc họp và hoạt động tùy chỉnh được liên kết với giao dịch.
Thu thập dữ liệu từ hệ thống khác: Lấy dữ liệu tương ứng từ các hệ thống ở bước tiếp theo trong quy trình. Bạn cần xuất dữ liệu từ hệ thống ERP, kế toán hoặc xử lý đơn hàng cho các sự kiện như 'Sales Order Created', 'Order Fulfilled', 'Invoice Sent' và 'Payment Received'. Đảm bảo các tệp có một mã định danh chung để đối chiếu với Deal ID trong Pipedrive.
Thiết lập môi trường xử lý dữ liệu: Dùng công cụ có thể xử lý và gộp nhiều tệp CSV, chẳng hạn Python với thư viện pandas, Microsoft Excel với Power Query hoặc một công cụ chuẩn bị dữ liệu khác.
Tải và gộp dữ liệu: Tải các tệp Deals.csv và Activities.csv. Đồng thời tải các tệp dữ liệu bên ngoài đã thu thập ở bước trước.
Tạo nhật ký sự kiện: Dùng tập lệnh để chuyển đổi dữ liệu thô sang định dạng hoạt động cần thiết, rồi tạo nhật ký sự kiện thống nhất. Tạo các hàng tương ứng cho từng hoạt động trong số 13 hoạt động bắt buộc. Ví dụ:
- Sự kiện 'Deal Created' được tạo từ cột add_time trong tệp Deals.csv.
- Sự kiện 'Deal Won' được tạo từ cột won_time trong tệp Deals.csv.
- 'Initial Contact Made' là hoạt động đã hoàn tất sớm nhất cho mỗi giao dịch trong tệp Activities.csv.
- Các hoạt động khác như 'Proposal Sent' hoặc 'Negotiation Started' được suy ra từ chủ đề hoặc loại hoạt động cụ thể trong Activities.csv.
Ánh xạ thuộc tính: Đảm bảo mỗi hàng sự kiện có đủ các cột bắt buộc: SalesOpportunityId, ActivityName và EventTime. Thêm các thuộc tính nên có như DealValue, DealOwner và DealStatus bằng cách nối với dữ liệu giao dịch.
Xuất tệp cuối cùng: Sau khi tạo và kiểm tra nhật ký sự kiện, lưu bảng cuối cùng thành một tệp CSV duy nhất với mã hóa UTF-8. Tệp này đã sẵn sàng để tải lên ProcessMind phân tích.

Cấu hình

Xuất đối tượng: Bạn cần xuất ít nhất 'Deals' và 'Activities'. Bạn cũng có thể cần xuất 'Organizations' hoặc 'People' nếu cần thêm dữ liệu phân tích.
Định dạng tệp: Chọn CSV để tương thích tốt nhất với các công cụ xử lý dữ liệu như Python hoặc Power Query.
Lọc theo khoảng thời gian: Dùng tùy chọn 'Filter by' để chọn khoảng thời gian cụ thể, chẳng hạn 'Deal add time' nằm trong 'last 180 days'. Bước này rất quan trọng để kiểm soát tốc độ xuất và kích thước tệp.
Quyền người dùng: Bạn cần là người dùng Admin hoặc có bộ quyền cho phép xuất dữ liệu từ tài khoản Pipedrive.
Loại hoạt động tùy chỉnh: Việc trích xuất thành công các bước quy trình như 'Deal Qualified' hoặc 'Proposal Sent' phụ thuộc nhiều vào cách tổ chức của bạn sử dụng Activity Types tùy chỉnh trong Pipedrive. Đảm bảo các loại này được thiết lập và đội ngũ bán hàng sử dụng nhất quán.

Truy vấn mẫu python

import pandas as pd

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 1. Load Data ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Load Pipedrive exports. Replace class="hl-string">'deals.csv' and class="hl-string">'activities.csv' with your actual file paths.
deals_df = pd.read_csv(class="hl-string">'deals.csv')
activities_df = pd.read_csv(class="hl-string">'activities.csv')

class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder: Load data from external systems. These files should contain a Deal ID column.
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with actual file loads from your ERP, Accounting, or Fulfillment systems.
sales_orders_df = pd.DataFrame({class="hl-string">'Deal ID': [], class="hl-string">'Order Created Date': []}) class=class="hl-string">"hl-comment"># Example from ERP
fulfillments_df = pd.DataFrame({class="hl-string">'Deal ID': [], class="hl-string">'Fulfillment Date': []})   class=class="hl-string">"hl-comment"># Example from Fulfillment System
invoices_df = pd.DataFrame({class="hl-string">'Deal ID': [], class="hl-string">'Invoice Sent Date': []})         class=class="hl-string">"hl-comment"># Example from Accounting System
payments_df = pd.DataFrame({class="hl-string">'Deal ID': [], class="hl-string">'Payment Received Date': []})     class=class="hl-string">"hl-comment"># Example from Accounting System

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 2. Prepare and Clean Data ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Rename columns for consistency and convert date columns to datetime objects
deals_df.rename(columns={class="hl-string">'ID': class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'Value': class="hl-string">'DealValue', class="hl-string">'Owner name': class="hl-string">'DealOwner', class="hl-string">'Status': class="hl-string">'DealStatus', class="hl-string">'Add time': class="hl-string">'EventTime_Created', class="hl-string">'Won time': class="hl-string">'EventTime_Won', class="hl-string">'Lost time': class="hl-string">'EventTime_Lost'}, inplace=True)
activities_df.rename(columns={class="hl-string">'Deal ID': class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'Subject': class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'Done time': class="hl-string">'EventTime'}, inplace=True)

for col in [class="hl-string">'EventTime_Created', class="hl-string">'EventTime_Won', class="hl-string">'EventTime_Lost']: 
    deals_df[col] = pd.to_datetime(deals_df[col], errors=class="hl-string">'coerce')
activities_df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(activities_df[class="hl-string">'EventTime'], errors=class="hl-string">'coerce')


class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 3. Extract Activities from Pipedrive Data ---

class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Deal Created
event_created = deals_df[[class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'EventTime_Created']].copy()
event_created.rename(columns={class="hl-string">'EventTime_Created': class="hl-string">'EventTime'}, inplace=True)
event_created[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Deal Created'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Deal Won
event_won = deals_df[deals_df[class="hl-string">'EventTime_Won'].notna()][[class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'EventTime_Won']].copy()
event_won.rename(columns={class="hl-string">'EventTime_Won': class="hl-string">'EventTime'}, inplace=True)
event_won[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Deal Won'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Deal Lost
event_lost = deals_df[deals_df[class="hl-string">'EventTime_Lost'].notna()][[class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'EventTime_Lost']].copy()
event_lost.rename(columns={class="hl-string">'EventTime_Lost': class="hl-string">'EventTime'}, inplace=True)
event_lost[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Deal Lost'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter for relevant, completed activities linked to a deal
completed_activities = activities_df[activities_df[class="hl-string">'EventTime'].notna() & activities_df[class="hl-string">'SalesOpportunityId'].notna()].copy()
completed_activities[class="hl-string">'SalesOpportunityId'] = completed_activities[class="hl-string">'SalesOpportunityId'].astype(int)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Initial Contact Made (first completed activity for each deal)
event_initial_contact = completed_activities.sort_values(class="hl-string">'EventTime', ascending=True).drop_duplicates(class="hl-string">'SalesOpportunityId')
event_initial_contact = event_initial_contact[[class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'EventTime']].copy()
event_initial_contact[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Initial Contact Made'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Infer other activities based on activity subject keywords. Adjust keywords as needed.
event_qualified = completed_activities[completed_activities[class="hl-string">'ActivityName'].str.contains(class="hl-string">'qualify|qualification', case=False, na=False)].copy()
event_qualified[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Deal Qualified'

event_proposal_sent = completed_activities[completed_activities[class="hl-string">'ActivityName'].str.contains(class="hl-string">'proposal|quote', case=False, na=False)].copy()
event_proposal_sent[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Proposal Sent'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Proposal Follow-Up: Any call or email activity after a proposal was sent
if not event_proposal_sent.empty:
    merged_followup = pd.merge(completed_activities, event_proposal_sent[[class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'EventTime']].rename(columns={class="hl-string">'EventTime':class="hl-string">'ProposalTime'}), on=class="hl-string">'SalesOpportunityId')
    follow_ups = merged_followup[merged_followup[class="hl-string">'EventTime'] > merged_followup[class="hl-string">'ProposalTime']]
    event_follow_up = follow_ups[follow_ups[class="hl-string">'ActivityName'].str.contains(class="hl-string">'call|email|follow-up', case=False, na=False)].copy()
    event_follow_up[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Proposal Follow-Up'
else:
    event_follow_up = pd.DataFrame(columns=[class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'ActivityName'])

event_negotiation = completed_activities[completed_activities[class="hl-string">'ActivityName'].str.contains(class="hl-string">'negotiation|negotiate', case=False, na=False)].copy()
event_negotiation[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Negotiation Started'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder for Deal Reopened: Logic is complex and not reliably available from standard export.
event_reopened = pd.DataFrame(columns=[class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'ActivityName'])

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 4. Extract Activities from External Data (Placeholders) ---

class=class="hl-string">"hl-comment"># Rename columns and convert dates for external data
class=class="hl-string">"hl-comment"># This section needs to be adapted to your specific file structures
event_so_created = sales_orders_df.rename(columns={class="hl-string">'Deal ID': class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'Order Created Date': class="hl-string">'EventTime'}).assign(ActivityName=class="hl-string">'Sales Order Created')
event_fulfilled = fulfillments_df.rename(columns={class="hl-string">'Deal ID': class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'Fulfillment Date': class="hl-string">'EventTime'}).assign(ActivityName=class="hl-string">'Order Fulfilled')
event_invoice_sent = invoices_df.rename(columns={class="hl-string">'Deal ID': class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'Invoice Sent Date': class="hl-string">'EventTime'}).assign(ActivityName=class="hl-string">'Invoice Sent')
event_payment_received = payments_df.rename(columns={class="hl-string">'Deal ID': class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'Payment Received Date': class="hl-string">'EventTime'}).assign(ActivityName=class="hl-string">'Payment Received')


class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 5. Combine and Finalize Event Log ---

event_log_frames = [
    event_created,
    event_won,
    event_lost,
    event_initial_contact,
    event_qualified[[class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'ActivityName']],
    event_proposal_sent[[class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'ActivityName']],
    event_follow_up[[class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'ActivityName']],
    event_negotiation[[class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'ActivityName']],
    event_reopened,
    event_so_created,
    event_fulfilled,
    event_invoice_sent,
    event_payment_received
]

event_log = pd.concat(event_log_frames)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Merge with deal attributes
final_event_log = pd.merge(event_log, deals_df[[class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'DealValue', class="hl-string">'DealOwner', class="hl-string">'Status']], on=class="hl-string">'SalesOpportunityId', how=class="hl-string">'left')

class=class="hl-string">"hl-comment"># Clean up and select final columns
final_event_log.rename(columns={class="hl-string">'Status':class="hl-string">'DealStatus'}, inplace=True)
final_event_log.dropna(subset=[class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'SalesOpportunityId'], inplace=True)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder for DiscountPercentage - Assuming it's a custom field in your deals export
if class="hl-string">'Discount percentage' in deals_df.columns:
    final_event_log = pd.merge(final_event_log, deals_df[[class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'Discount percentage']], on=class="hl-string">'SalesOpportunityId', how=class="hl-string">'left')
    final_event_log.rename(columns={class="hl-string">'Discount percentage':class="hl-string">'DiscountPercentage'}, inplace=True)
else:
    final_event_log[class="hl-string">'DiscountPercentage'] = None

class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns to match requirements
output_columns = [class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'DealValue', class="hl-string">'DealOwner', class="hl-string">'DealStatus', class="hl-string">'DiscountPercentage']
final_event_log = final_event_log[output_columns]

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 6. Save Final Event Log ---
final_event_log.to_csv(class="hl-string">'pipedrive_event_log.csv', index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')

print(class="hl-string">'Event log created successfully.')

Các bước

Thiết lập môi trường Python: Đảm bảo máy tính đã cài Python 3.6 trở lên. Mở terminal hoặc command prompt và cài các thư viện Python cần thiết bằng lệnh sau: pip install requests pandas.
Lấy thông tin xác thực Pipedrive API: Đăng nhập vào tài khoản Pipedrive. Nhấp vào ảnh hồ sơ để mở Settings, chọn 'Personal preferences' rồi vào thẻ 'API'. Sao chép API token cá nhân. Bạn cũng cần tên miền công ty, là phần đứng trước trong URL Pipedrive, ví dụ your-company trong your-company.pipedrive.com.
Cấu hình tập lệnh trích xuất: Mở tập lệnh Python được cung cấp bằng trình soạn thảo văn bản hoặc IDE. Tìm phần cấu hình ở đầu tập lệnh và thay các giá trị mẫu API_TOKEN và COMPANY_DOMAIN bằng thông tin xác thực của bạn.
Chọn khoảng thời gian trích xuất: Trong phần cấu hình của tập lệnh, đặt biến START_DATE thành ngày tạo sớm nhất của các giao dịch bạn muốn đưa vào phân tích. Dùng định dạng 'YYYY-MM-DD'.
Ánh xạ quy trình bán hàng và mã giai đoạn: Tập lệnh suy ra một số hoạt động dựa trên việc giao dịch chuyển giữa các giai đoạn. Bạn cần cung cấp mã cụ thể của quy trình bán hàng và các giai đoạn chính. Tìm mã bằng cách mở giai đoạn trong giao diện Pipedrive rồi xem URL, hoặc dùng API. Cập nhật các biến PIPELINE_ID, QUALIFIED_STAGE_ID, PROPOSAL_STAGE_ID và NEGOTIATION_STAGE_ID trong tập lệnh.
Chạy tập lệnh: Chạy tập lệnh trong terminal bằng lệnh python your_script_name.py. Tập lệnh sẽ gọi Pipedrive API để lấy giao dịch, hoạt động và nhật ký thay đổi.
Theo dõi quá trình: Tập lệnh sẽ in thông tin tiến độ ra cửa sổ dòng lệnh, cho biết dữ liệu nào đang được lấy. Tùy khối lượng dữ liệu và giới hạn tốc độ API, quá trình có thể mất vài phút.
Thiết lập trích xuất dữ liệu bên ngoài: Với các hoạt động như 'Sales Order Created' và 'Payment Received', tập lệnh có các hàm mẫu. Bạn cần chỉnh sửa các hàm này để kết nối với hệ thống bên ngoài, chẳng hạn nền tảng ERP hoặc kế toán, và lấy dữ liệu sự kiện liên quan. Ánh xạ SalesOpportunityId của Pipedrive với bản ghi trong các hệ thống đó.
Kiểm tra kết quả: Khi chạy xong, tập lệnh sẽ tạo tệp CSV tên pipedrive_event_log.csv. Tệp chứa nhật ký sự kiện có cấu trúc với tất cả hoạt động đã trích xuất.
Chuẩn bị tải lên: Mở tệp CSV để kiểm tra tệp đã được tạo đúng cách. Các cột cần có gồm SalesOpportunityId, ActivityName, EventTime và các thuộc tính được đề xuất khác. Tệp này đã sẵn sàng để tải lên ProcessMind phân tích.

Cấu hình

Thông tin xác thực API: Tập lệnh cần API_TOKEN hợp lệ và COMPANY_DOMAIN để xác thực với Pipedrive API. Đảm bảo người dùng gắn với token có đủ quyền đọc giao dịch, hoạt động và người dùng.
Khoảng thời gian: Biến START_DATE lọc các giao dịch được tạo vào hoặc sau ngày đã chọn. Để phân tích ban đầu, nên chọn khoảng thời gian từ 3 đến 6 tháng để khối lượng dữ liệu dễ xử lý.
Mã quy trình bán hàng và giai đoạn: Để suy ra chính xác các bước như 'Deal Qualified' hoặc 'Proposal Sent', bạn cần cấu hình đúng mã số cho PIPELINE_ID của quy trình bán hàng chính và các giá trị STAGE_ID tương ứng với từng cột mốc. Mã không khớp sẽ khiến thiếu hoạt động.
Hiệu suất và giới hạn tốc độ: Tập lệnh chèn một khoảng dừng ngắn giữa các lần gọi API để tuân thủ giới hạn tốc độ của Pipedrive. Với tổ chức có nhiều giao dịch, bạn có thể cần điều chỉnh khoảng dừng hoặc triển khai chiến lược chờ tăng dần phù hợp hơn để tránh lỗi API.
Ánh xạ trường tùy chỉnh: Nếu dùng trường tùy chỉnh cho thuộc tính quan trọng như DiscountPercentage, bạn cần tìm API key của trường đó. API key là một chuỗi hash dài, không phải tên hiển thị. Sau đó, tham chiếu key này trong logic chuyển đổi dữ liệu.
Kết nối hệ thống bên ngoài: Các hàm mẫu xử lý việc trích xuất sự kiện từ ngoài Pipedrive, chẳng hạn lập hóa đơn hoặc xử lý đơn hàng. Bạn cần tùy chỉnh các phần này để kết nối với nguồn dữ liệu bên ngoài cụ thể.

Truy vấn mẫu python

import requests
import pandas as pd
import time
import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- CONFIGURATION ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Pipedrive API token and company domain
API_TOKEN = class="hl-string">'YOUR_API_TOKEN'
COMPANY_DOMAIN = class="hl-string">'YOUR_COMPANY_DOMAIN' class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., class="hl-string">'your-company-name'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the start date for deal extraction (YYYY-MM-DD)
START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Configure your specific Pipeline and Stage IDs
class=class="hl-string">"hl-comment"># Find these in your Pipedrive URL or via the API /stages endpoint
PIPELINE_ID = 1 class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your main sales pipeline ID
QUALIFIED_STAGE_ID = 2 class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your class="hl-string">'Qualified' stage ID
PROPOSAL_STAGE_ID = 3 class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your class="hl-string">'Proposal Sent' stage ID
NEGOTIATION_STAGE_ID = 4 class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your class="hl-string">'Negotiation' stage ID

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- SCRIPT --- 

BASE_URL = fclass="hl-string">'https://{COMPANY_DOMAIN}.pipedrive.com/api/v1'

def get_paginated_data(endpoint, params={}):
    class="hl-string">"""Fetches all pages of data from a Pipedrive API endpoint."""
    all_data = []
    start = 0
    limit = 500
    while True:
        request_params = {
            class="hl-string">'start': start,
            class="hl-string">'limit': limit,
            class="hl-string">'api_token': API_TOKEN
        }
        request_params.update(params)
        
        try:
            response = requests.get(fclass="hl-string">"{BASE_URL}/{endpoint}", params=request_params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()

            if not data.get(class="hl-string">'data'):
                break

            all_data.extend(data[class="hl-string">'data'])

            if not data.get(class="hl-string">'additional_data', {}).get(class="hl-string">'pagination', {}).get(class="hl-string">'more_items_in_collection'):
                break
            
            start += limit
            time.sleep(0.2) class=class="hl-string">"hl-comment"># Respect API rate limits
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching {endpoint}: {e}")
            break
            
    return all_data

def get_deal_flow(deal_id):
    class="hl-string">"""Fetches the change history (flow) for a single deal."""
    params = {class="hl-string">'api_token': API_TOKEN}
    try:
        response = requests.get(fclass="hl-string">"{BASE_URL}/deals/{deal_id}/flow", params=params)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        return data.get(class="hl-string">'data', [])
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error fetching flow for deal {deal_id}: {e}")
        return []

class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder functions for external data
def get_sales_order_data(deal_ids):
    print(class="hl-string">"Placeholder: Fetching sales order data from external ERP/CRM...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Example: Connect to your ERP, query for orders linked to deal_ids
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Return a list of dicts: [{class="hl-string">'SalesOpportunityId': id, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Sales Order Created', class="hl-string">'EventTime': timestamp}, ...]
    return []

def get_fulfillment_data(deal_ids):
    print(class="hl-string">"Placeholder: Fetching order fulfillment data...")
    return []

def get_invoice_data(deal_ids):
    print(class="hl-string">"Placeholder: Fetching invoice data from accounting system...")
    return []

def get_payment_data(deal_ids):
    print(class="hl-string">"Placeholder: Fetching payment data from financial system...")
    return []


class=class="hl-string">"hl-comment"># --- MAIN EXTRACTION LOGIC ---
if __name__ == class="hl-string">'__main__':
    print(class="hl-string">"Starting Pipedrive data extraction...")
    events = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch all deals created after the START_DATE and in the specified pipeline
    print(class="hl-string">"Fetching deals...")
    deals = get_paginated_data(class="hl-string">'deals', {class="hl-string">'start_date': START_DATE, class="hl-string">'pipeline_id': PIPELINE_ID})
    if not deals:
        print(class="hl-string">"No deals found for the specified criteria. Exiting.")
        exit()

    deal_ids = [d[class="hl-string">'id'] for d in deals]
    print(fclass="hl-string">"Found {len(deals)} deals.")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch all activities related to the deals
    print(class="hl-string">"Fetching activities...")
    all_activities = get_paginated_data(class="hl-string">'activities', {class="hl-string">'user_id': 0}) class=class="hl-string">"hl-comment"># Get for all users
    deal_activities = [act for act in all_activities if act.get(class="hl-string">'deal_id') in deal_ids and act[class="hl-string">'done']]

    activities_by_deal = {}
    for act in deal_activities:
        if act[class="hl-string">'deal_id'] not in activities_by_deal:
            activities_by_deal[act[class="hl-string">'deal_id']] = []
        activities_by_deal[act[class="hl-string">'deal_id']].append(act)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Process each deal to create events
    print(class="hl-string">"Processing deals and activities to generate event log...")
    for deal in deals:
        deal_id = deal[class="hl-string">'id']
        deal_owner_name = deal.get(class="hl-string">'owner_name', class="hl-string">'')
        base_attributes = {
            class="hl-string">'SalesOpportunityId': deal_id,
            class="hl-string">'DealValue': deal.get(class="hl-string">'value', 0),
            class="hl-string">'DealOwner': deal_owner_name,
            class="hl-string">'DealStatus': deal.get(class="hl-string">'status', class="hl-string">'open'),
            class="hl-string">'DiscountPercentage': deal.get(class="hl-string">'discount_percentage', 0)
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Deal Created
        events.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Deal Created', class="hl-string">'EventTime': deal[class="hl-string">'add_time']})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Deal Won / Lost
        if deal[class="hl-string">'status'] == class="hl-string">'won' and deal[class="hl-string">'won_time']:
            events.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Deal Won', class="hl-string">'EventTime': deal[class="hl-string">'won_time']})
        elif deal[class="hl-string">'status'] == class="hl-string">'lost' and deal[class="hl-string">'lost_time']:
            events.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Deal Lost', class="hl-string">'EventTime': deal[class="hl-string">'lost_time']})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Initial Contact Made & Proposal Follow-Up
        proposal_sent_time = None
        if deal_id in activities_by_deal:
            sorted_activities = sorted(activities_by_deal[deal_id], key=lambda x: x[class="hl-string">'marked_as_done_time'])
            if sorted_activities:
                first_activity = sorted_activities[0]
                events.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Initial Contact Made', class="hl-string">'EventTime': first_activity[class="hl-string">'marked_as_done_time']})
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Find proposal follow-ups (requires proposal time)
            class=class="hl-string">"hl-comment"># This part is revisited after stage changes are processed

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activities from Stage Changes: Qualified, Proposal Sent, Negotiation, Reopened
        time.sleep(0.2) class=class="hl-string">"hl-comment"># Rate limit for flow endpoint
        flow = get_deal_flow(deal_id)
        if not flow:
            continue

        lost_then_reopened = False
        was_lost = False

        for change in sorted(flow, key=lambda x: x[class="hl-string">'add_time']):
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Deal Reopened
            if change.get(class="hl-string">'field_key') == class="hl-string">'status' and change.get(class="hl-string">'old_value') == class="hl-string">'lost' and change.get(class="hl-string">'new_value') == class="hl-string">'open':
                events.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Deal Reopened', class="hl-string">'EventTime': change[class="hl-string">'add_time']})
            
            if change.get(class="hl-string">'field_key') != class="hl-string">'stage_id':
                continue

            stage_change_time = change[class="hl-string">'add_time']

            class=class="hl-string">"hl-comment"># Deal Qualified
            if change[class="hl-string">'new_value'] == QUALIFIED_STAGE_ID:
                events.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Deal Qualified', class="hl-string">'EventTime': stage_change_time})

            class=class="hl-string">"hl-comment"># Proposal Sent
            if change[class="hl-string">'new_value'] == PROPOSAL_STAGE_ID:
                events.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Proposal Sent', class="hl-string">'EventTime': stage_change_time})
                proposal_sent_time = stage_change_time

            class=class="hl-string">"hl-comment"># Negotiation Started
            if change[class="hl-string">'new_value'] == NEGOTIATION_STAGE_ID:
                events.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Negotiation Started', class="hl-string">'EventTime': stage_change_time})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Re-check for Proposal Follow-Up now that we have proposal_sent_time
        if proposal_sent_time and deal_id in activities_by_deal:
            for act in activities_by_deal[deal_id]:
                if act[class="hl-string">'marked_as_done_time'] > proposal_sent_time:
                    events.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Proposal Follow-Up', class="hl-string">'EventTime': act[class="hl-string">'marked_as_done_time']})
                    break class=class="hl-string">"hl-comment"># Only capture the first follow-up

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Add events from external systems (placeholders)
    print(class="hl-string">"Adding data from external system placeholders...")
    events.extend(get_sales_order_data(deal_ids))
    events.extend(get_fulfillment_data(deal_ids))
    events.extend(get_invoice_data(deal_ids))
    events.extend(get_payment_data(deal_ids))

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Create and export the final event log
    if not events:
        print(class="hl-string">"No events were generated. The output file will be empty.")
    else:
        print(class="hl-string">"Creating CSV file...")
        df = pd.DataFrame(events)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure required columns are present
        df = df[[class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'DealValue', class="hl-string">'DealOwner', class="hl-string">'DealStatus', class="hl-string">'DiscountPercentage']]
        df.sort_values(by=[class="hl-string">'SalesOpportunityId', class="hl-string">'EventTime'], inplace=True)
        
        output_filename = class="hl-string">'pipedrive_event_log.csv'
        df.to_csv(output_filename, index=False)
        print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_filename}")

Các bước

Chọn và mua giấy phép cho dịch vụ ETL hoặc tự động hóa thương mại có trình kết nối Pipedrive được hỗ trợ, chẳng hạn Fivetran hoặc Make. Xác nhận sản phẩm có thể trích xuất giao dịch, hoạt động, lịch sử giai đoạn và trạng thái giao dịch, người liên hệ, tổ chức và trường tùy chỉnh, đồng thời ghi dữ liệu vào kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu đích.
Tạo kết nối Pipedrive có quyền đọc bằng phương thức xác thực mà trình kết nối hỗ trợ. Cấu hình tài khoản nguồn, không gian làm việc hoặc tổ chức theo công cụ đã chọn. Không giả định đường dẫn menu hay API endpoint cố định vì các mục này khác nhau tùy sản phẩm và phiên bản trình kết nối.
Cấu hình kết nối đích và tạo khu vực lưu dữ liệu ban đầu cho các đối tượng nguồn được đồng bộ. Dùng tên bảng hoặc bộ sưu tập do trình kết nối tạo, hoặc sửa tên trong tập lệnh cho khớp với môi trường của bạn. Giữ nguyên mã định danh nguồn, dấu thời gian, giá trị trạng thái và giai đoạn, mã người phụ trách, giá trị tiền tệ và trường tùy chỉnh.
Cấu hình đồng bộ tăng dần cho khoảng thời gian cần thiết, thường là 3 đến 6 tháng trước đó, và thêm khoảng thời gian chồng lấn nếu trình kết nối hỗ trợ. Bao gồm bản ghi lịch sử cần thiết để nhận diện giao dịch được mở lại, đồng thời lấy lịch sử giai đoạn hoặc trạng thái thay vì chỉ dùng ảnh chụp giao dịch hiện tại.
Đồng bộ các đối tượng Pipedrive và mọi đối tượng ở hệ thống sau cần thiết cho các hoạt động Sales Order Created, Order Fulfilled, Invoice Sent và Payment Received. Bốn hoạt động này không phải sự kiện có sẵn trong Pipedrive, nên cần dữ liệu từ hệ thống ERP, xử lý đơn hàng, kế toán, lập hóa đơn hoặc tài chính. Nếu trình kết nối không cung cấp các đối tượng này, hãy tải chúng vào đích bằng một trình kết nối được hỗ trợ khác.
Tạo các bảng hoặc khung nhìn đã chuẩn hóa để ánh xạ dữ liệu đầu ra của trình kết nối với các đối tượng nguồn logic mà tập lệnh trích xuất tham chiếu. Thay từng tên bảng mẫu trong tập lệnh bằng bảng hoặc khung nhìn tương ứng ở đích. Cấu hình tên giai đoạn, giá trị trạng thái, loại hoạt động và khóa liên kết với hệ thống bên ngoài trong phần cấu hình được chỉ định.
Chạy tập lệnh trích xuất. Tập lệnh tạo rõ ràng các dòng cho Deal Created, Initial Contact Made, Deal Qualified, Proposal Sent, Proposal Follow-Up, Negotiation Started, Deal Won, Sales Order Created, Order Fulfilled, Invoice Sent, Payment Received, Deal Lost và Deal Reopened. Chỉ tạo sự kiện suy ra từ lịch sử giai đoạn hoặc trạng thái khi dữ liệu nguồn có chuyển đổi tương ứng. ProcessMind không suy ra các sự kiện còn thiếu sau khi tải dữ liệu lên.
Kiểm tra các trường SalesOpportunityId, ActivityName và EventTime đã có dữ liệu, dấu thời gian dùng cùng một múi giờ và bản ghi nguồn trùng lặp đã được loại bỏ hoặc kiểm soát bằng mã sự kiện nguồn cùng dấu thời gian sự kiện. Xem lại các thuộc tính được đề xuất và giữ giá trị NULL nếu nguồn không cung cấp.
Xuất kết quả thành CSV dạng bảng phẳng hoặc định dạng nhật ký sự kiện khác được ProcessMind hỗ trợ. Dùng SalesOpportunityId làm mã định danh trường hợp, ActivityName làm cột hoạt động và EventTime làm dấu thời gian sự kiện. Thêm DealValue, DealOwner, DealStatus và DiscountPercentage làm thuộc tính bổ sung. Tải tệp lên hoặc kết nối tập dữ liệu đích trong ProcessMind, sau đó kiểm tra tên hoạt động khớp chính xác với nhãn bắt buộc.

Cấu hình

Trình kết nối nguồn: Cấu hình trình kết nối Pipedrive được hỗ trợ trong dịch vụ ETL hoặc tự động hóa đã chọn. Khả năng của trình kết nối, chế độ đồng bộ, tên bảng được tạo và tùy chọn xác thực khác nhau tùy sản phẩm và phiên bản.
Dữ liệu nguồn bắt buộc: Bao gồm giao dịch, hoạt động, lịch sử giai đoạn và trạng thái giao dịch, người phụ trách hoặc người dùng, cùng các trường dùng để nhận diện khách hàng tiềm năng đã chuyển đổi. Thêm dữ liệu đơn hàng, xử lý đơn hàng, hóa đơn và thanh toán từ các hệ thống được tích hợp.
Đối tượng đích: Thay [Your deals table], [Your activities table], [Your deal stage history table], [Your deal status history table], [Your sales orders table], [Your fulfillment table], [Your invoices table] và [Your payments table] bằng các bảng do trình kết nối tạo hoặc các khung nhìn đã được chọn lọc.
Khoảng thời gian: Bắt đầu với dữ liệu từ 3 đến 6 tháng. Mở rộng khoảng thời gian nếu chu kỳ quy trình dài hơn, cần phân tích giao dịch được mở lại hoặc cần các lần chuyển đổi giai đoạn và trạng thái trong quá khứ.
Tham số ngày: Đặt [Start date] và [End date] theo định dạng ngày mà hệ thống đích hỗ trợ. Dùng khoảng thời gian chồng lấn khi tải dữ liệu tăng dần để lấy các cập nhật muộn, dấu thời gian đã chỉnh sửa và giao dịch ở hệ thống sau bị trễ.
Cấu hình giai đoạn: Cấu hình chính xác tên giai đoạn hoặc nhóm giai đoạn đã chuẩn hóa mà tài khoản Pipedrive dùng cho các bước đánh giá, gửi đề xuất và đàm phán. Không dùng tên giai đoạn ví dụ nếu chúng không khớp với giá trị nguồn.
Cấu hình hoạt động: Cấu hình chính xác các loại hoạt động đã hoàn tất đại diện cho lần liên hệ đầu tiên và việc theo dõi đề xuất, chẳng hạn cuộc gọi, email hoặc cuộc họp, dựa trên giá trị đã chuẩn hóa của trình kết nối.
Liên kết với hệ thống bên ngoài: Cấu hình khóa liên kết đơn hàng ở hệ thống sau với giao dịch Pipedrive. Nếu hệ thống sau dùng khóa khác, hãy tạo khung nhìn ánh xạ trước khi chạy trích xuất.
Bộ lọc: Chỉ lọc theo công ty, tổ chức, quy trình bán hàng, nhóm, tiền tệ hoặc đơn vị kinh doanh khi cần thiết. Ghi lại từng bộ lọc vì chúng ảnh hưởng đến mức độ đầy đủ của trường hợp và sự kiện.
Hiệu suất: Với tập dữ liệu lớn, hãy dùng đồng bộ tăng dần, bộ lọc ngày ở nguồn, bảng đích được phân vùng và cột mã trường hợp, dấu thời gian được lập chỉ mục hoặc phân cụm. Tránh quét lại toàn bộ bảng lịch sử nhiều lần.
Loại trùng lặp: Giữ mã định danh sự kiện nguồn ổn định nếu có. Nếu không, loại trùng dựa trên mã định danh trường hợp, tên hoạt động, dấu thời gian sự kiện và mã bản ghi nguồn, đồng thời giữ lại các hoạt động lặp hợp lệ như nhiều lần theo dõi.
Điều kiện cần có: Cần giấy phép trình kết nối, quyền truy cập Pipedrive, quyền ghi vào hệ thống đích, quyền truy cập lịch sử giao dịch và hoạt động, cùng quyền truy cập dữ liệu từ hệ thống ERP, xử lý đơn hàng, kế toán, lập hóa đơn hoặc tài chính ở các bước sau. Trường tùy chỉnh và dữ liệu thay đổi trong quá khứ có thể cần thêm quyền sản phẩm hoặc tính năng của trình kết nối.

Truy vấn mẫu python

import os
from datetime import datetime, timezone
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine, text

CONNECTION_STRING = os.getenv(class="hl-string">"DESTINATION_CONNECTION_STRING", class="hl-string">"[Connection string]")
START_DATE = os.getenv(class="hl-string">"START_DATE", class="hl-string">"[Start date]")
END_DATE = os.getenv(class="hl-string">"END_DATE", class="hl-string">"[End date]")

DEALS_TABLE = class="hl-string">"[Your deals table]"
ACTIVITIES_TABLE = class="hl-string">"[Your activities table]"
DEAL_STAGE_HISTORY_TABLE = class="hl-string">"[Your deal stage history table]"
DEAL_STATUS_HISTORY_TABLE = class="hl-string">"[Your deal status history table]"
SALES_ORDERS_TABLE = class="hl-string">"[Your sales orders table]"
FULFILLMENT_TABLE = class="hl-string">"[Your fulfillment table]"
INVOICES_TABLE = class="hl-string">"[Your invoices table]"
PAYMENTS_TABLE = class="hl-string">"[Your payments table]"

engine = create_engine(CONNECTION_STRING)

sql = fclass="hl-string">"""
WITH
base_deals AS (
    SELECT
        CAST(d.id AS VARCHAR(255)) AS SalesOpportunityId,
        d.id AS deal_source_id,
        d.add_time AS deal_created_time,
        d.value AS DealValue,
        d.owner_name AS DealOwner,
        d.status AS DealStatus,
        d.discount_percentage AS DiscountPercentage
    FROM {DEALS_TABLE} d
    WHERE d.add_time >= :start_date
      AND d.add_time < :end_date
),
completed_activities AS (
    SELECT
        CAST(a.deal_id AS VARCHAR(255)) AS SalesOpportunityId,
        a.id AS activity_source_id,
        a.done AS activity_done,
        a.activity_type,
        a.subject,
        a.done_time AS activity_time,
        a.add_time AS activity_created_time
    FROM {ACTIVITIES_TABLE} a
    WHERE a.deal_id IS NOT NULL
      AND COALESCE(a.done_time, a.add_time) >= :start_date
      AND COALESCE(a.done_time, a.add_time) < :end_date
      AND a.done = TRUE
),
stage_history AS (
    SELECT
        CAST(h.deal_id AS VARCHAR(255)) AS SalesOpportunityId,
        h.stage_name,
        h.changed_at,
        LAG(h.stage_name) OVER (PARTITION BY h.deal_id ORDER BY h.changed_at, h.id) AS previous_stage
    FROM {DEAL_STAGE_HISTORY_TABLE} h
    WHERE h.changed_at >= :start_date
      AND h.changed_at < :end_date
),
status_history AS (
    SELECT
        CAST(h.deal_id AS VARCHAR(255)) AS SalesOpportunityId,
        LOWER(h.status) AS status,
        LOWER(LAG(h.status) OVER (PARTITION BY h.deal_id ORDER BY h.changed_at, h.id)) AS previous_status,
        h.changed_at
    FROM {DEAL_STATUS_HISTORY_TABLE} h
    WHERE h.changed_at >= :start_date
      AND h.changed_at < :end_date
),
external_sales_orders AS (
    SELECT
        CAST(o.deal_id AS VARCHAR(255)) AS SalesOpportunityId,
        o.created_at AS event_time,
        o.order_value AS DealValue,
        o.owner_name AS DealOwner,
        o.status AS DealStatus,
        o.discount_percentage AS DiscountPercentage
    FROM {SALES_ORDERS_TABLE} o
    WHERE o.deal_id IS NOT NULL
      AND o.created_at >= :start_date
      AND o.created_at < :end_date
),
external_fulfillment AS (
    SELECT
        CAST(f.deal_id AS VARCHAR(255)) AS SalesOpportunityId,
        f.fulfilled_at AS event_time,
        f.order_value AS DealValue,
        f.owner_name AS DealOwner,
        f.status AS DealStatus,
        f.discount_percentage AS DiscountPercentage
    FROM {FULFILLMENT_TABLE} f
    WHERE f.deal_id IS NOT NULL
      AND f.fulfilled_at >= :start_date
      AND f.fulfilled_at < :end_date
),
external_invoices AS (
    SELECT
        CAST(i.deal_id AS VARCHAR(255)) AS SalesOpportunityId,
        i.sent_at AS event_time,
        i.invoice_value AS DealValue,
        i.owner_name AS DealOwner,
        i.status AS DealStatus,
        i.discount_percentage AS DiscountPercentage
    FROM {INVOICES_TABLE} i
    WHERE i.deal_id IS NOT NULL
      AND i.sent_at >= :start_date
      AND i.sent_at < :end_date
),
external_payments AS (
    SELECT
        CAST(p.deal_id AS VARCHAR(255)) AS SalesOpportunityId,
        p.received_at AS event_time,
        p.payment_value AS DealValue,
        p.owner_name AS DealOwner,
        p.status AS DealStatus,
        p.discount_percentage AS DiscountPercentage
    FROM {PAYMENTS_TABLE} p
    WHERE p.deal_id IS NOT NULL
      AND p.received_at >= :start_date
      AND p.received_at < :end_date
),
events AS (
    SELECT b.SalesOpportunityId, 'Deal Created' AS ActivityName, b.deal_created_time AS EventTime, b.DealValue, b.DealOwner, b.DealStatus, b.DiscountPercentage
    FROM base_deals b
    WHERE b.deal_created_time IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT a.SalesOpportunityId, 'Initial Contact Made', COALESCE(a.activity_time, a.activity_created_time), b.DealValue, b.DealOwner, b.DealStatus, b.DiscountPercentage
    FROM completed_activities a
    JOIN base_deals b ON b.SalesOpportunityId = a.SalesOpportunityId
    WHERE LOWER(COALESCE(a.activity_type, '')) IN ('call', 'email', 'meeting')
       OR LOWER(COALESCE(a.subject, '')) LIKE '%initial contact%'
    UNION ALL
    SELECT h.SalesOpportunityId, 'Deal Qualified', h.changed_at, b.DealValue, b.DealOwner, b.DealStatus, b.DiscountPercentage
    FROM stage_history h
    JOIN base_deals b ON b.SalesOpportunityId = h.SalesOpportunityId
    WHERE LOWER(COALESCE(h.stage_name, '')) IN ('contact made', 'needs defined', 'qualified')
      AND LOWER(COALESCE(h.previous_stage, '')) IN ('lead in', 'lead', 'new')
    UNION ALL
    SELECT h.SalesOpportunityId, 'Proposal Sent', h.changed_at, b.DealValue, b.DealOwner, b.DealStatus, b.DiscountPercentage
    FROM stage_history h
    JOIN base_deals b ON b.SalesOpportunityId = h.SalesOpportunityId
    WHERE LOWER(COALESCE(h.stage_name, '')) IN ('proposal made', 'quote sent', 'proposal sent')
    UNION ALL
    SELECT a.SalesOpportunityId, 'Proposal Follow-Up', COALESCE(a.activity_time, a.activity_created_time), b.DealValue, b.DealOwner, b.DealStatus, b.DiscountPercentage
    FROM completed_activities a
    JOIN base_deals b ON b.SalesOpportunityId = a.SalesOpportunityId
    WHERE LOWER(COALESCE(a.activity_type, '')) IN ('call', 'email', 'meeting')
      AND COALESCE(a.activity_time, a.activity_created_time) > COALESCE((SELECT MIN(h.changed_at) FROM stage_history h WHERE h.SalesOpportunityId = a.SalesOpportunityId AND LOWER(COALESCE(h.stage_name, '')) IN ('proposal made', 'quote sent', 'proposal sent')), TIMESTAMP '1900-01-01')
    UNION ALL
    SELECT h.SalesOpportunityId, 'Negotiation Started', h.changed_at, b.DealValue, b.DealOwner, b.DealStatus, b.DiscountPercentage
    FROM stage_history h
    JOIN base_deals b ON b.SalesOpportunityId = h.SalesOpportunityId
    WHERE LOWER(COALESCE(h.stage_name, '')) IN ('negotiation', 'negotiating')
      AND EXISTS (SELECT 1 FROM stage_history p WHERE p.SalesOpportunityId = h.SalesOpportunityId AND LOWER(COALESCE(p.stage_name, '')) IN ('proposal made', 'quote sent', 'proposal sent') AND p.changed_at <= h.changed_at)
    UNION ALL
    SELECT h.SalesOpportunityId, 'Deal Won', h.changed_at, b.DealValue, b.DealOwner, b.DealStatus, b.DiscountPercentage
    FROM status_history h
    JOIN base_deals b ON b.SalesOpportunityId = h.SalesOpportunityId
    WHERE h.status = 'won' AND COALESCE(h.previous_status, '') <> 'won'
    UNION ALL
    SELECT o.SalesOpportunityId, 'Sales Order Created', o.event_time, COALESCE(o.DealValue, b.DealValue), COALESCE(o.DealOwner, b.DealOwner), COALESCE(o.DealStatus, b.DealStatus), COALESCE(o.DiscountPercentage, b.DiscountPercentage)
    FROM external_sales_orders o
    LEFT JOIN base_deals b ON b.SalesOpportunityId = o.SalesOpportunityId
    UNION ALL
    SELECT f.SalesOpportunityId, 'Order Fulfilled', f.event_time, COALESCE(f.DealValue, b.DealValue), COALESCE(f.DealOwner, b.DealOwner), COALESCE(f.DealStatus, b.DealStatus), COALESCE(f.DiscountPercentage, b.DiscountPercentage)
    FROM external_fulfillment f
    LEFT JOIN base_deals b ON b.SalesOpportunityId = f.SalesOpportunityId
    UNION ALL
    SELECT i.SalesOpportunityId, 'Invoice Sent', i.event_time, COALESCE(i.DealValue, b.DealValue), COALESCE(i.DealOwner, b.DealOwner), COALESCE(i.DealStatus, b.DealStatus), COALESCE(i.DiscountPercentage, b.DiscountPercentage)
    FROM external_invoices i
    LEFT JOIN base_deals b ON b.SalesOpportunityId = i.SalesOpportunityId
    UNION ALL
    SELECT p.SalesOpportunityId, 'Payment Received', p.event_time, COALESCE(p.DealValue, b.DealValue), COALESCE(p.DealOwner, b.DealOwner), COALESCE(p.DealStatus, b.DealStatus), COALESCE(p.DiscountPercentage, b.DiscountPercentage)
    FROM external_payments p
    LEFT JOIN base_deals b ON b.SalesOpportunityId = p.SalesOpportunityId
    UNION ALL
    SELECT h.SalesOpportunityId, 'Deal Lost', h.changed_at, b.DealValue, b.DealOwner, b.DealStatus, b.DiscountPercentage
    FROM status_history h
    JOIN base_deals b ON b.SalesOpportunityId = h.SalesOpportunityId
    WHERE h.status = 'lost' AND COALESCE(h.previous_status, '') <> 'lost'
    UNION ALL
    SELECT h.SalesOpportunityId, 'Deal Reopened', h.changed_at, b.DealValue, b.DealOwner, b.DealStatus, b.DiscountPercentage
    FROM status_history h
    JOIN base_deals b ON b.SalesOpportunityId = h.SalesOpportunityId
    WHERE h.status = 'open' AND h.previous_status = 'lost'
)
SELECT SalesOpportunityId, ActivityName, EventTime, DealValue, DealOwner, DealStatus, DiscountPercentage
FROM events
WHERE SalesOpportunityId IS NOT NULL
  AND EventTime IS NOT NULL
ORDER BY SalesOpportunityId, EventTime, ActivityName
"""

with engine.connect() as connection:
    event_log = pd.read_sql(text(sql), connection, params={class="hl-string">"start_date": START_DATE, class="hl-string">"end_date": END_DATE})

event_log[class="hl-string">"EventTime"] = pd.to_datetime(event_log[class="hl-string">"EventTime"], utc=True, errors=class="hl-string">"coerce")
event_log = event_log.dropna(subset=[class="hl-string">"SalesOpportunityId", class="hl-string">"ActivityName", class="hl-string">"EventTime"])
event_log = event_log.sort_values([class="hl-string">"SalesOpportunityId", class="hl-string">"EventTime", class="hl-string">"ActivityName"])
event_log.to_csv(class="hl-string">"processmind_lead_to_cash_event_log.csv", index=False)
print(event_log.to_string(index=False))
print(fclass="hl-string">"Exported {len(event_log)} event rows to processmind_lead_to_cash_event_log.csv")

Sẵn sàng bắt đầu?

Dùng mẫu này để chuẩn bị dữ liệu quy trình từ khách hàng tiềm năng đến thu tiền nhanh chóng và bắt đầu tìm hiểu thông tin hữu ích về quy trình. Bắt đầu tối ưu hoạt động vận hành trên Pipedrive ngay hôm nay.

Quay lại hướng dẫn cải tiến

Tải mẫu xuống

Tăng tỷ lệ chốt giao dịch: tối ưu quy trình Pipedrive từ khách hàng tiềm năng đến thu tiền ngay hôm nay

Tăng tỷ lệ chốt giao dịch thêm 20% và rút ngắn chu kỳ bán hàng. Bắt đầu ngay.

Bắt đầu dùng thử miễn phí

Không cần thẻ tín dụng. Dùng thử miễn phí trong 14 ngày.

Mẫu dữ liệu quy trình từ khách hàng tiềm năng đến thu tiền

Mẫu dữ liệu quy trình từ khách hàng tiềm năng đến thu tiền

Thuộc tính của quy trình từ khách hàng tiềm năng đến thu tiền

Hoạt động trong quy trình từ khách hàng tiềm năng đến thu tiền

Hướng dẫn trích xuất dữ liệu

Xuất dữ liệu trực tiếp từ Pipedrive sang CSV/Excel

Các bước

Cấu hình

Truy vấn mẫu python

Trích xuất bằng Python qua Pipedrive REST API

Các bước

Cấu hình

Truy vấn mẫu python

Dùng công cụ ETL bên thứ ba có trình kết nối Pipedrive

Các bước

Cấu hình

Truy vấn mẫu python

Sẵn sàng bắt đầu?

Tăng tỷ lệ chốt giao dịch: tối ưu quy trình Pipedrive từ khách hàng tiềm năng đến thu tiền ngay hôm nay