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您的“从线索到现金” (Lead to Cash) 数据模板

Oracle CX Sales

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线索到现金属性 (21) 线索到现金活动 (14) 提取指南 (2)

您的“从线索到现金” (Lead to Cash) 数据模板

本模板将引导您完成线索到现金数据的准备工作，以便进行流程挖掘。它概述了需要收集的核心属性、需要追踪的关键活动，并为从 Oracle CX Sales 中提取这些信息提供了宝贵指导。遵循此模板，您可以确保对流程进行全面且准确的分析。

线索到现金分析推荐属性
销售和回款周期中需追踪的关键活动
从 Oracle CX Sales 提取数据的详细指南

不熟悉事件日志？了解如何创建流程挖掘事件日志.

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线索到现金属性

这些是建议包含在事件日志中的数据字段，用于对线索到现金流程进行全面分析。

5 必填 5 推荐 11 可选

	名称	描述
	Event 时间 EventTime	指示特定活动或事件发生时间的时间戳。
描述事件时间是记录某项活动发生的日期和时间。它对于按时间顺序排列事件以及计算流程中不同步骤之间的时长至关重要。该时间戳是所有基于时间的分析基础，包括计算周期时间、通过衡量等待时间来识别瓶颈，以及根据服务水平协议 (SLA) 监控绩效。准确的时间戳对于可靠的流程挖掘分析至关重要。为何重要它提供了事件的时间顺序，这对于计算所有绩效指标（如周期时间和持续时间）至关重要。获取方式这对应于与特定活动相关的记录的创建日期或最后更新日期，例如状态更改的时间戳。示例 2023-04-15T10:00:00Z2023-05-01T14:30:00Z2023-05-20T09:15:00Z
	活动名称 ActivityName	销售机会在特定时间点发生的业务活动或事件的名称。
描述此属性描述了线索到现金流程中的特定步骤或里程碑，例如“线索转为机会”、“报价单已创建”或“已收到付款”。这些活动是流程图的基础构建块。分析这些活动的顺序和频率有助于将流程流转可视化，识别常规路径和替代路径，并检测偏差或瓶颈。它是衡量步骤间转换时间以及了解实际工作开展方式的基础。为何重要此属性是构建流程图以及理解销售生命周期内事件顺序的基础。获取方式通常衍生自与机会、报价单或订单对象相关的状态变更、事件日志或特定任务完成记录。示例销售机会已确认合格报价单已发送给客户订单已履行已收到付款
	销售机会 SalesOpportunity	销售机会的唯一标识符，在线索到现金流程中作为 case 使用。
描述销售机会是追踪潜在创收交易的核心对象，涵盖从线索初始阶段到最终成交或流失的全过程。它连接了所有相关活动，如资格评估、报价、订购和支付。在流程挖掘分析中，此标识符对于重建每笔交易的端到端旅程至关重要。通过它，可以分析整个生命周期（包括各阶段之间的周期时间、转化率），并识别导致成功的路径与导致流失的路径。为何重要它是连接所有流程事件的核心 Case ID，能够为每个潜在交易提供完整且准确的全销售生命周期视图。获取方式这是 Oracle CX Sales “机会”对象中的主要标识符。示例 OPP-0012345OPP-0023456OPP-0034567
	最后数据更新 LastDataUpdate	从源系统最后一次刷新或提取数据的时间戳。
描述此属性指示被分析数据的实时性。它显示了从 Oracle CX Sales 最后一次拉取数据的时间。在仪表板和报告中，此时间戳对于告知用户所看数据的时效性至关重要。它有助于管理用户对分析中是否包含最新活动的预期。为何重要向用户告知数据的及时性，这对于解读仪表板和做出知情决策至关重要。获取方式此时间戳在数据提取、转换与加载（ETL）过程中生成并添加。示例 2024-06-10T02:00:00Z
	源系统 SourceSystem	数据提取来源系统。
描述此属性标识流程数据的来源，在本场景中为 Oracle CX Sales。在多系统环境中，此字段有助于区分数据源。在分析中，它提供了关于数据来源的背景信息。这在整合多个系统的数据或理解特定系统行为时非常重要。它是数据治理和可追溯性的标准字段。为何重要为数据来源提供必要的上下文信息，确保可追溯性，并有助于管理来自多个集成系统的数据。获取方式这通常是在数据提取过程中添加的一个静态值，用于标记数据的来源。示例 Oracle CX Sales
	区域 Region	与机会关联的地理区域或销售领地。
描述区域属性根据地理位置（如“北美”、“欧洲中东非”或“亚太”）对机会进行分类。这是细分业务绩效的常用维度。此属性对于“区域销售绩效基准”仪表板必不可少。它支持比较不同区域的销售周期、转化率和流程变体等关键指标，从而识别高绩效区域以及需要针对性改进的区域。为何重要支持比较不同地理区域的流程表现，揭示地区差异和最佳实践。获取方式通常作为 Oracle CX Sales 中“客户”或“机会”对象的标准或自定义字段提供。示例北美欧洲、中东和非洲亚太拉美地区
	流失原因 LossReason	机会流失的具体原因。
描述当机会未成交而关闭时，“流失原因”记录了主因，例如“输给竞争对手”、“价格问题”或“未做决定”。这些信息对于战略分析和流程改进至关重要。此属性是“机会流失与转化中断原因”仪表板的基石。通过将流失原因与流失发生的阶段相结合进行分析，可以帮助企业了解其竞争弱点，并改进销售策略、产品方案或定价模型。为何重要针对未成交的原因提供关键洞察，从而对销售流程和产品方案进行战略性改进。获取方式这是在 Oracle CX Sales 中将机会状态设置为“已关闭 - 流失”时捕获的标准字段。示例价格因竞争对手而流失产品匹配度未做决定
	销售机会价值 OpportunityValue	销售机会的估计或实际金额。
描述此属性代表与销售机会相关的潜在或最终收入。它可用于在机会的整个生命周期内进行细分和优先级排序。在流程挖掘中，分析机会价值有助于了解不同的流程变体如何影响高价值交易与低价值交易。通过将流程路径与财务结果相关联，它对于追踪收入流失的仪表板（如“机会流失与转化中断原因”分析）至关重要。为何重要它支持量化流程低效带来的财务影响，并有助于确定商机和改进工作的优先顺序。获取方式通常位于 Oracle CX Sales 商机对象上的“收入”或“金额”等字段中。示例 50000.00125000.0025000.00
	销售机会负责人 OpportunityOwner	主要负责该销售机会的销售代表。
描述销售机会负责人是负责管理并达成交易的个人用户。此属性支持在个人或团队层面进行绩效分析。在流程挖掘中，按负责人进行过滤可以揭示不同的工作模式、绩效基准以及对标准销售流程的合规情况。它能帮助销售经理发现辅导机会，并了解优秀销售人员是如何推进销售周期的。为何重要支持按销售代表或团队进行绩效分析，帮助识别最佳实践和需要辅导的领域。获取方式可作为 Oracle CX Sales 中商机对象上的标准“所有者”或“负责人”字段。示例约翰·史密斯Jane DoePeter Jones
	销售阶段 SalesStage	销售机会在销售漏斗中所处的当前阶段。
描述销售阶段表示机会在定义的销售流程中的进展，其值包括“资格评估”、“方案建议”或“谈判”。这是了解机会在任何给定时间点状态的关键属性。此属性是构建销售漏斗可视化和“停滞机会阶段分析”仪表板的基础。通过分析在每个阶段花费的时间，团队可以识别交易在哪里变慢，并集中精力疏通销售管道。为何重要这对于销售漏斗分析以及识别商机频繁停滞或流失的瓶颈至关重要。获取方式这是 Oracle CX Sales 中机会对象上的标准字段，通常命名为“SalesStage”或“StageName”。示例 01 - 资质评估03 - 方案建议05 - 商务谈判已成交
	产品名称 ProductName	机会中销售的主要产品或服务。
描述此属性指定与销售机会关联的产品或产品系列。对于包含多个产品的机会，这可能代表主要感兴趣的产品，或者针对每个产品行项目重复显示。按产品分析流程流转可以揭示某些产品是否具有更长或更复杂的销售周期。这种洞察可以为特定产品的销售策略、培训和流程优化工作提供参考。为何重要支持分析不同产品或服务的销售流程差异，突出显示特定产品的瓶颈。获取方式位于产品对象中，通过 Oracle CX Sales 中的商机产品行项目进行链接。示例企业级 CRM 许可证云存储第 1 级专业服务包
	发票 ID InvoiceId	为销售订单生成的发票唯一标识符。
描述发票 ID 是订单履行后发送给客户的计费单据编号。它是流程最后财务阶段的关键文件。该标识符对于分析“发票生成周期”和“回款周期”至关重要。通过它，可以追踪每张发票从创建到最终支付的全过程，这对于监控现金流和应收账款绩效非常关键。为何重要追踪最终的财务交易，这对于分析开票周期和回款效率必不可少。获取方式请参阅 Oracle CX Sales 文档或集成的 ERP/财务系统，获取发票对象标识符。示例 INV-2023-001INV-2023-002INV-2023-003
	客户名称 CustomerName	与销售机会关联的客户或账户名称。
描述此属性标识交易的潜在或现有客户。它是细分和分析销售流程的基础维度。按客户进行过滤可以对特定账户的销售旅程进行详细分析，这对于大客户管理非常有用。它还支持按客户规模、行业或其他特征对流程绩效进行细分，从而量身定制销售方法。为何重要允许按客户对流程分析进行细分，这对于了解特定客户行为和管理大客户至关重要。获取方式链接到 Oracle CX Sales 中“机会”对象的客户名称。示例 Global Tech Inc.Innovate Solutions LLCPioneer Corp
	履行前已开发票 InvoiceBeforeFulfillment	一个标志，指示发票是否在订单履行之前生成。
描述如果特定案例中“发票已生成”事件发生在“订单已履行”事件之前，则此布尔属性被设置为 true。这代表了一种不合规或具有风险的流程路径。此属性直接支持“履约前开票率”这一 KPI，并用于流程合规仪表板。追踪这种偏差有助于企业执行正确的计费程序、减少客户纠纷，并降低收入确认风险。为何重要标记严重的流程合规性违规：在订单履行前向客户开具发票，这可能导致客户不满和财务风险。获取方式通过比较同一个 Case 中“发票已生成”和“订单已履行”活动的时间戳计算得出。示例 truefalse
	折扣百分比 DiscountPercentage	应用于销售报价或机会的折扣百分比。
描述此属性记录特定交易给出的折扣百分比。它直接影响销售的最终价格和利润率。分析折扣水平对于“平均折扣利用率”这一 KPI 至关重要。它能帮助企业了解打折对利润的影响，并揭示折扣应用是否不一致或未经适当批准，从而发现报价审批工作流中的潜在问题。为何重要有助于分析盈利能力和折扣策略的有效性，并识别潜在的失控折扣情况。获取方式请参阅 Oracle CX Sales 文档，查看报价或商机产品行项目对象上的折扣字段。示例 0.050.100.150.20
	报价单 ID QuoteId	与机会关联的销售报价单唯一标识符。
描述报价单 ID 是为机会生成的特定销售报价文档编号。一个机会在其生命周期内可能会有多个报价单，尤其是在发生重做时。追踪此标识符对于分析“报价到订单周期”和“报价重做率”非常重要。它能够精准衡量从报价发布到被接受的时间，并有助于区分初始报价和修订版本。为何重要唯一标识销售报价，支持对报价周期（包括重做和转化时间）进行准确分析。获取方式这是 Oracle CX Sales 中与机会关联的“报价”对象的主要标识符。示例 QUO-98765QUO-98766QUO-98767
	报价重做 IsQuoteRework	一个标志，指示报价是否已被重做，或针对同一商机是否创建了多个报价。
描述如果单个销售机会发生了诸如“报价单已重做”或第二次“报价单已创建”之类的活动，则此布尔属性将被设置为 true。它有助于隔离报价阶段流程低效的实例。此标志用于计算“报价重做率”这一 KPI，并为“流程偏差与重做分析”仪表板提供支持。突出显示重做有助于发现初始需求收集、定价或产品配置中的问题，这些问题会导致额外的精力消耗和延迟。为何重要直接标记报价流程中低效和偏离的情况，帮助识别延迟和重复劳动的根源。获取方式通过分析事件日志计算得出。如果给定销售商机的“报价已创建”或“报价已重做”活动出现多次，则为真。示例 truefalse
	是否停滞 IsStalled	一个标志，指示商机是否在同一销售阶段停留了过长时间。
描述这是一个布尔标志，当一个机会的两个连续活动之间的时间超过预定义的业务阈值（例如 30 天）时，该标志将被设置为 true。它用于计算“停滞机会率”这一 KPI，对于“停滞机会阶段分析”仪表板至关重要。识别停滞的交易让销售经理能够主动干预、提供支持，并提高销售管道的整体流转速度。为何重要有助于主动识别因行动迟缓而面临流失风险的交易，从而实现及时干预。获取方式通过测量一个 Case 的连续事件之间的时间并与定义的阈值进行比较来计算。示例 truefalse
	用户名称 UserName	执行特定活动或事件的用户。
描述此属性标识执行任务的具体人员，例如“创建报价单”或“提交订单”的人。虽然机会负责人对整个交易负责，但“用户名”追踪的是谁执行了具体操作。这种粒度的细节有助于了解资源分配、工作量分布以及对职责角色的遵循情况。它有助于识别某些用户是否成为流程瓶颈，或者某些任务是否始终由未经授权的人员处理。为何重要追踪执行每个具体动作的人员，从而支持详细的工作量分析和活动审计。获取方式通常存在于 Oracle CX Sales 中与活动相关的对象的“创建者”或“最后更新者”字段中。示例 Alice WilliamsBob BrownCharlie Davis
	订单ID OrderId	从成交机会创建的销售订单唯一标识符。
描述订单 ID 是客户接受报价且机会成交后，发送至履约环节的正式销售订单编号。它标志着从销售到运营的关键转折。该标识符对于追踪从“订单已提交履约”活动开始的流程至关重要。它有助于衔接线索到现金周期中的销售和履约环节，从而实现对订单处理和履约时间的端到端分析。为何重要将销售商机与履约流程联系起来，实现从线索到最终交付的真实端到端分析。获取方式请参阅 Oracle CX Sales 文档或集成的 ERP 系统，获取销售订单对象的主标识符。示例 SO-554433SO-554434SO-554435
	销售周期时长 SalesCycleTime	销售机会从创建到关闭的总时长。
描述该指标计算了每个案例从第一个事件（例如“线索转为机会”）到最后一个事件（例如“机会成交”或“机会流失”）所经过的总时间。这是“端到端销售周期绩效”仪表板中使用的关键绩效指标。分析其平均值和分布情况有助于识别整体销售流程中的系统性延迟，并为流程改进计划提供高水平的基准。为何重要为衡量整个销售流程的整体效率和速度提供关键 KPI。获取方式通过从每个销售商机的最后一个事件的时间戳中减去第一个事件的时间戳计算得出。示例 30 days 10:05:0095 days 02:00:0045 days 12:30:00

必填推荐可选

线索到现金活动

这些是需要在事件日志中捕获的关键流程步骤和里程碑，以便准确进行流程发现和瓶颈识别。

6 推荐 8 可选

	活动	描述
	客户已接受报价	表示客户已正式同意报价中的条款和定价。这是一个关键里程碑，通常通过报价对象的状态变更为“已接受”来记录。
为何重要这是一个关键的购买信号，也是创建销售订单的前置条件。它标志着谈判阶段的圆满结束，是“报价到订单”周期中的里程碑。获取方式根据报价对象的状态变更为“已接受”或“客户已批准”来推断。捕获检测报价对象的状态字段是否变更为指定的“已接受”值。事件类型 inferred
	已收到付款	标志着线索到现金周期的最终圆满完成，即已收到并记录客户付款。此事件源自财务系统。
为何重要这是流程的最终成功终点，标志着收入的实现。对于衡量整体销售周期和现金流效率至关重要。获取方式来源于外部应收账款或财务系统。数据必须关联回销售机会，以完成流程分析的闭环。捕获事件时间戳来自财务系统中的支付申请记录。事件类型 explicit
	报价单已创建	代表生成与机会关联的正式报价文档。这是一个明确事件，以创建链接到该机会的新报价记录为标志。
为何重要这是一个重要的里程碑，表明了明确的购买意向。分析从机会创建到报价创建的时间有助于衡量销售速率。获取方式从链接到销售商机 ID (OptyId) 的报价记录 (Q_Quote 对象) 的创建事件中获取。捕获使用与机会关联的报价单对象的创建时间戳。事件类型 explicit
	机会成交	代表交易成功达成，客户已承诺购买。根据机会状态更改为最终“已关闭 - 成交”状态来判定。
为何重要这是销售漏斗中的主要成功里程碑。它是下游履约和计费流程的触发点。获取方式通过商机对象的 `StatusCode` 更新为 `WON` 来推断。此时 `WinProb`（成交概率）字段通常也会变更为 100%。捕获检测商机状态字段何时更新为系统定义的“已成交”状态。事件类型 inferred
	机会流失	代表未成交的不成功结果，即机会已关闭。当机会状态更新为“已关闭 - 流失”时判定。
为何重要这是一个关键的失败终点。分析机会在何时、为何以及以何种价值流失，有助于识别流程弱点和市场挑战。获取方式通过商机对象的 `StatusCode` 更新为 `LOST` 来推断。`ReasonWonLostCode` 字段通常提供相关背景信息。捕获检测商机状态字段何时更新为系统定义的“已流失”状态。事件类型 inferred
	线索已转化为商机	标志着从合格销售线索创建销售机会。该事件是以机会为中心的流程分析起点，当用户在系统中转换线索时会明确触发该事件。
为何重要这是流程的主要启动事件。分析转化线索的数量和来源，对于了解线索生成和资格评估工作的有效性至关重要。获取方式此事件是从创建销售机会记录（机会对象）时捕获的，其中“LeadId”或类似的来源字段已填充，表示其源自转换后的线索。捕获捕获具有非空原始线索引用的商机对象的创建时间戳。事件类型 explicit
	已提出解决方案	表示已向客户提交正式方案或建议。当商机进入“方案建议”或“展示”阶段时，即可推断出此活动。
为何重要追踪这一环节有助于分析制定和提交方案所需的时间。它也是“停滞机会率”KPI 的关键阶段，因为机会往往在此处停留较长时间。获取方式根据商机对象的“销售阶段”字段变更为“4 - 方案建议”或“展示”等值推断得出。捕获检测商机的销售阶段字段是否变更为方案建议状态。事件类型 inferred
	已生成发票	代表为已履行的订单创建客户发票。此活动发生在计费或财务系统中，而非 Oracle CX Sales，因此必须进行数据集成。
为何重要此事件开启了回款周期。履约与开票之间的延迟会对现金流以及“从开票到付款周期”这一 KPI 产生负面影响。获取方式源自外部 ERP 或应收账款系统。为了进行流程分析，事件数据必须与销售机会 ID 相关联。捕获事件时间戳源自财务系统的发票创建日志。事件类型 explicit
	报价单已发送给客户	标志着报价单正式交付客户审核。该事件通常根据报价单对象的状态更改（如变更为“已演示”或“已发送”）来判定。
为何重要此活动开启了客户审核和谈判周期的计时。它是衡量“从报价到订单创建时间”这一 KPI 的起点。获取方式从与商机相关的报价对象的状态变更中推断。该状态字段可能被命名为 `StatusCode` 或类似名称。捕获检测报价对象的状态字段是否变更为“已发送”或“已展示”值。事件类型 inferred
	报价单已重做	记录报价被修改并重新发送给客户的情况。这是通过观察同一商机的多个“报价已创建”事件或单个报价记录的版本变更推断出来的。
为何重要频繁的重做可能表明初始方案不准确或谈判过程漫长，从而延长了销售周期。这直接支持了“报价重做率”KPI 和重做分析仪表板。获取方式通过检测到在报价已发送给客户后又创建了新版本报价，或对现有报价进行了重大更新（例如状态重置为草稿）来推断。捕获识别同一商机的后续“报价已创建”事件或版本递增。事件类型 inferred
	订单已履行	表示产品已发货或服务已交付给客户。此类事件数据并非 Oracle CX Sales 原生数据，必须从集成的订单管理或 ERP 系统中获取。
为何重要标志着对客户交付承诺的履行完毕，并触发开票流程。这对于衡量订单履约周期至关重要。获取方式需要与外部 ERP 或履约系统集成。数据需要关联回原始销售机会 ID。捕获事件时间戳通过集成从履约系统中提取。事件类型 explicit
	订单已提交履行	标志着从销售团队到订单履约团队的交接。在 Oracle CX Sales 中，这通常在机会成交时触发，并启动在集成 ERP 系统中创建销售订单的流程。
为何重要此活动填补了销售与运营之间的空白。分析这一交接环节对于理解和优化“订单履约时间”这一 KPI 至关重要。获取方式此事件在 CX Sales 内部通常是概念性的，代表在独立系统中创建订单的触发点。它可以与“机会成交”时间戳或随后的集成确认状态相关联。捕获通常使用“机会成交”的时间戳作为代理数据，或需要从集成的订单管理系统获取数据。事件类型 inferred
	销售机会已确认合格	代表机会初始资格评估阶段的完成。通常当机会的销售阶段更新为反映初始审查已完成且为可行机会时判定。
为何重要追踪此里程碑有助于衡量早期销售流程的效率，并识别机会在资格评估阶段停留的时间，这对于“线索到机会转化率”这一 KPI 至关重要。获取方式通过商机对象上“销售阶段”字段 (StgId) 的值变更为代表评估的状态（例如，从“1 - 资质评估”转为“2 - 需求发现”）来推断。捕获检测商机的销售阶段字段是否变更为指定的“已评估” (Qualified) 状态。事件类型 inferred
	需求分析已完成	表示销售团队已收集并记录了客户需求。这通常根据机会的销售阶段推进到发现或分析阶段之后来判定。
为何重要此活动是提出方案前的关键里程碑。这里的延迟可能表明客户互动存在问题，或者缺乏可进行技术深挖的资源。获取方式根据商机对象的“销售阶段”字段变更推断得出，例如从“2 - 需求发现”转为“3 - 方案构建”。捕获检测商机的销售阶段字段是否变更为表示发现阶段已完成的状态。事件类型 inferred

推荐可选

提取指南

如何从 Oracle CX Sales 获取数据

步骤

前提条件与身份验证：确保您在 Oracle CX Sales 中拥有具有必要权限（如销售管理员或类似角色）的用户账号，以便访问商机和报价的 REST API。从您的 Oracle Cloud 管理员处获取 OAuth 2.0 客户端凭据（客户端 ID 和客户端密钥），用于验证 API 请求并生成 bearer token。
环境搭建：在您的本地机器或服务器上搭建 Node.js 环境。安装用于发起 HTTP 请求和处理 CSV 文件的必要库。打开终端并运行以下命令： npm install axios npm install json2csv
识别 API 端点：此次提取的主要端点是商机 (Opportunity) 和报价 (Quote) 对象。基础 URL 将根据您的 Oracle 实例而定，例如 https://[您的 Oracle CX 云主机].fa.us2.oraclecloud.com。核心资源包括：

商机：/salesApi/resources/latest/opportunities
报价（作为商机的子资源）：/salesApi/resources/latest/opportunities/{OptyId}/child/Quote

配置提取脚本：将提供的 JavaScript 代码复制到文件中，例如 extract.js。使用您特定的 Oracle CX 云主机 URL、客户端 ID、客户端密钥以及所需的提取日期范围更新脚本顶部的占位变量。
执行脚本：在终端使用命令 node extract.js 运行脚本。脚本将首先获取身份验证令牌，然后开始逐页从 API 获取商机信息。
数据检索与分页：脚本会自动处理 API 分页。它在每次调用中请求固定数量的商机，并使用 offset 参数请求后续页面，直到检索完指定日期范围内的所有商机。
获取关联报价数据：对于检索到的每个商机，脚本会发起二次 API 调用以获取所有关联的报价。这些数据对于生成“报价已创建”和“报价已接受”等报价相关活动至关重要。
将数据转换为事件日志：脚本的核心逻辑会处理每个商机及其关联报价。它将这些层级化的 JSON 数据转换为扁平化的表格式事件日志。脚本会为每项业务活动生成单独的一行，并根据需要从状态码、销售阶段和创建日期中推断事件。
处理外部数据依赖：请注意，“订单已履行”、“发票已生成”和“款项已收到”等活动发生在外部系统中。脚本会为“销售到履约”的交接生成占位活动。您必须单独从 ERP 或财务系统中提取数据，并使用 SalesOpportunity 作为公共键将其与此事件日志合并。
导出为 CSV：所有数据获取并转换完成后，脚本将使用 json2csv 库将最终的事件日志记录数组转换为名为 oracle_cx_sales_event_log.csv 的 CSV 文件。该文件将保存在脚本运行的同级目录下。
准备上传：检查生成的 CSV 文件的准确性和完整性。该文件已按要求配置好列（SalesOpportunity、ActivityName、EventTime 等），可直接上传至 ProcessMind 进行分析。

配置

API 主机 URL：您的 Oracle CX Sales 环境的基础 URL，例如 https://[your-instance].fa.us2.oraclecloud.com。
身份验证：脚本使用 OAuth 2.0（包含客户端 ID 和客户端密钥）进行服务器到服务器的身份验证。这些凭据必须在您的 Oracle Cloud 身份管理设置中进行配置。
日期范围：脚本根据 LastUpdateDate 字段筛选商机。建议从最近 3 到 6 个月的数据开始，以便控制数据量和 API 负载。格式应为 YYYY-MM-DD。
字段选择：脚本使用 fields 查询参数仅从 API 请求必要的字段。这能显著提高性能并减少网络流量。如果您使用了自定义字段，必须将其添加到此参数中。
分页限制：limit 参数控制单次 API 调用返回的记录数。脚本使用 500 作为限制（这是常用的最大值），以优化所需的 API 调用次数。
所需权限：所使用的用户或 OAuth 应用程序凭据必须具有对“Opportunity”和“Quote”REST 资源的读取权限，包括所有标准字段和相关的自定义字段。

a 查询示例 javascript

const axios = require('axios');
const { Parser } = require('json2csv');
const fs = require('fs');

// --- Configuration --- //
const ORACLE_CX_HOST = 'https://[your-oracle-cx-cloud-host].fa.us2.oraclecloud.com';
const CLIENT_ID = '[Your Client ID]';
const CLIENT_SECRET = '[Your Client Secret]';
const START_DATE = '2023-01-01'; // YYYY-MM-DD
const END_DATE = '2023-06-30'; // YYYY-MM-DD
const PAGE_LIMIT = 500;
// --- End Configuration --- //

const tokenUrl = `${ORACLE_CX_HOST}/fscmRestApi/tokenrelay`;
const opportunitiesUrl = `${ORACLE_CX_HOST}/salesApi/resources/latest/opportunities`;

const getAuthToken = async () => {
    try {
        const response = await axios.post(tokenUrl, 'grant_type=client_credentials', {
            headers: {
                'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
                'Authorization': `Basic ${Buffer.from(`${CLIENT_ID}:${CLIENT_SECRET}`).toString('base64')}`
            }
        });
        console.log('Successfully obtained authentication token.');
        return response.data.access_token;
    } catch (error) {
        console.error('Error fetching auth token:', error.response ? error.response.data : error.message);
        throw new Error('Authentication failed.');
    }
};

const fetchAllOpportunities = async (token) => {
    let allOpportunities = [];
    let hasMore = true;
    let offset = 0;

    console.log(`Fetching opportunities updated between ${START_DATE} and ${END_DATE}...`);

    while (hasMore) {
        const params = {
            q: `LastUpdateDate between '${START_DATE}' and '${END_DATE}'`,
            onlyData: true,
            limit: PAGE_LIMIT,
            offset: offset,
            fields: 'OptyId,CreationDate,LastUpdateDate,Name,SalesStage,StatusCode,RevnAmount,OwnerResourcePartyId,PrimaryContactPartyName,LossReasonCode,LeadId,OrganizationName,OptyNumber,OwnerName'
        };

        try {
            const response = await axios.get(opportunitiesUrl, { headers: { Authorization: `Bearer ${token}` }, params });
            const opportunities = response.data.items;
            if (opportunities && opportunities.length > 0) {
                allOpportunities.push(...opportunities);
                offset += opportunities.length;
                console.log(`Fetched ${opportunities.length} opportunities, total so far: ${allOpportunities.length}`);
            } else {
                 hasMore = false;
            }
            hasMore = response.data.hasMore;
        } catch (error) {
            console.error(`Error fetching opportunities at offset ${offset}:`, error.response ? error.response.data : error.message);
            hasMore = false; // Stop on error
        }
    }
    return allOpportunities;
};

const fetchQuotesForOpportunity = async (token, optyId) => {
    const quotesUrl = `${opportunitiesUrl}/${optyId}/child/Quote`;
    try {
        const response = await axios.get(quotesUrl, {
            headers: { Authorization: `Bearer ${token}` },
            params: { fields: 'QuoteId,CreationDate,LastUpdateDate,QuoteStatus,QuoteNumber', onlyData: true }
        });
        return response.data.items;
    } catch (error) {
        console.error(`Error fetching quotes for opportunity ${optyId}:`, error.response ? error.response.data : error.message);
        return [];
    }
};

const transformToEventLog = async (token, opportunities) => {
    const eventLog = [];
    const now = new Date().toISOString();

    for (const opp of opportunities) {
        const commonAttributes = {
            SalesOpportunity: opp.OptyNumber,
            SourceSystem: 'Oracle CX Sales',
            LastDataUpdate: now,
            OpportunityValue: opp.RevnAmount,
            SalesStage: opp.SalesStage,
            OpportunityOwner: opp.OwnerName,
            Region: opp.OrganizationName, // Example mapping, adjust as needed
            LossReason: opp.LossReasonCode
        };

        // Activity: Lead Converted To Opportunity
        if (opp.LeadId) {
            eventLog.push({ ...commonAttributes, ActivityName: 'Lead Converted To Opportunity', EventTime: opp.CreationDate });
        }
        
        // Inferred stage-based activities. Using LastUpdateDate as proxy.
        // A more accurate method requires audit trail data which is more complex to extract.
        const stageNumber = parseInt(opp.SalesStage?.split('-')[0], 10);
        if (stageNumber >= 2) {
             eventLog.push({ ...commonAttributes, ActivityName: 'Opportunity Qualified', EventTime: opp.LastUpdateDate });
        }
        if (stageNumber >= 3) {
             eventLog.push({ ...commonAttributes, ActivityName: 'Needs Analysis Completed', EventTime: opp.LastUpdateDate });
        }
        if (stageNumber >= 4) {
             eventLog.push({ ...commonAttributes, ActivityName: 'Solution Proposed', EventTime: opp.LastUpdateDate });
        }

        // Fetch and process quotes
        const quotes = await fetchQuotesForOpportunity(token, opp.OptyId);
        let quoteCreationCount = 0;
        for (const quote of quotes) {
            quoteCreationCount++;
            // Activity: Quote Created
            eventLog.push({ ...commonAttributes, ActivityName: 'Quote Created', EventTime: quote.CreationDate });
            // Activity: Quote Reworked (inferred from second or later quote creation)
            if (quoteCreationCount > 1) {
                 eventLog.push({ ...commonAttributes, ActivityName: 'Quote Reworked', EventTime: quote.CreationDate });
            }
            // Activity: Quote Sent To Customer
            if (['PRESENTED', 'SENT'].includes(quote.QuoteStatus)) {
                 eventLog.push({ ...commonAttributes, ActivityName: 'Quote Sent To Customer', EventTime: quote.LastUpdateDate });
            }
            // Activity: Quote Accepted By Customer
            if (quote.QuoteStatus === 'ACCEPTED') {
                 eventLog.push({ ...commonAttributes, ActivityName: 'Quote Accepted By Customer', EventTime: quote.LastUpdateDate });
            }
        }

        // Final Opportunity Status activities
        if (opp.StatusCode === 'WON') {
            eventLog.push({ ...commonAttributes, ActivityName: 'Opportunity Won', EventTime: opp.LastUpdateDate });
            // Activity: Order Submitted For Fulfillment (inferred from Opportunity Won)
            eventLog.push({ ...commonAttributes, ActivityName: 'Order Submitted For Fulfillment', EventTime: opp.LastUpdateDate });
            
            // Placeholder for events from external systems. Data should be merged from other sources.
            // eventLog.push({ ...commonAttributes, ActivityName: 'Order Fulfilled', EventTime: [Timestamp from ERP] });
            // eventLog.push({ ...commonAttributes, ActivityName: 'Invoice Generated', EventTime: [Timestamp from Financials] });
            // eventLog.push({ ...commonAttributes, ActivityName: 'Payment Received', EventTime: [Timestamp from Financials] });

        } else if (opp.StatusCode === 'LOST') {
            eventLog.push({ ...commonAttributes, ActivityName: 'Opportunity Lost', EventTime: opp.LastUpdateDate });
        }
    }
    return eventLog;
};

const main = async () => {
    try {
        const token = await getAuthToken();
        const opportunities = await fetchAllOpportunities(token);
        console.log(`Total opportunities to process: ${opportunities.length}`);

        if (opportunities.length > 0) {
            console.log('Transforming data into event log...');
            const eventLog = await transformToEventLog(token, opportunities);
            console.log(`Generated ${eventLog.length} event records.`);
            
            const parser = new Parser();
            const csv = parser.parse(eventLog);
            fs.writeFileSync('oracle_cx_sales_event_log.csv', csv);
            console.log('Event log saved to oracle_cx_sales_event_log.csv');
        }
    } catch (error) {
        console.error('An error occurred during the extraction process:', error.message);
    }
};

main();

步骤

准备 Python 环境：确保您的系统中已安装 Python。使用 pip 安装必要的库：pip install requests pandas。
获取 API 凭据：使用管理员账号登录您的 Oracle CX Sales 实例。导航到安全控制台（导航栏 > 工具 > 安全控制台），创建一个具有“销售代表”或自定义集成角色的新用户。该用户需要具有对 salesLeads、opportunities、quotes 及其相关对象的 API 访问权限。记下用户名和密码。
识别您的 Oracle CX 域名：找到您特定的 Oracle CX Sales 域名 URL。它通常遵循以下格式：https://[您的 Pod 名称].fa.em2.oraclecloud.com。
配置脚本：在编辑器中打开提供的 Python 脚本。将 ORACLE_CX_DOMAIN、USERNAME、PASSWORD、START_DATE 和 END_DATE 的占位符替换为您实际的凭据和所需的提取日期范围。
自定义 API 端点和字段：检查脚本中的 API 调用。请求的字段（如 OptyId、Name、SalesStage、StatusCode）均为标准字段。如果您有对分析至关重要的自定义字段（后缀为 _c），请将其添加到相关 API 请求的 fields 参数中。
实现外部系统集成：脚本包含针对 Oracle CX Sales 之外发生的活动的占位函数（get_order_data_from_erp、get_invoice_data_from_finance、get_payment_data_from_finance）。您必须将这些占位逻辑替换为对 ERP 和财务系统的实际 API 调用，以获取“订单已提交”、“订单已履行”、“发票已生成”和“款项已收到”事件的数据。此集成对于获得完整的“线索到现金”全景视图至关重要。
执行脚本：在命令行中使用 python your_script_name.py 运行脚本。脚本将向 Oracle CX Sales 发起一系列 API 调用，处理数据并将其合并为单个事件日志。
检查输出：脚本将生成一个名为 lead_to_cash_event_log.csv 的文件。在电子表格软件中打开此文件以验证其结构和内容。检查是否包含预期的列：SalesOpportunity、ActivityName、EventTime、SourceSystem 等。
处理 API 分页：提供的脚本包含基础的分页循环。对于超大数据集，您可能需要添加更稳健的错误处理逻辑，或在请求之间设置短暂暂停，以避免触及 API 速率限制。
准备上传：最终的 CSV 文件结构已针对 ProcessMind 直接上传进行了优化。请确保列标题与您 ProcessMind 项目中的映射相匹配，无需进一步格式化。

配置

API 凭据：需要一个具有足够权限读取销售线索 (Sales Lead)、销售商机 (Sales Opportunity) 和报价 (Quote) 对象的专用 API 用户。这包括访问历史数据或状态与阶段变更的审计轨迹。
Oracle CX 域名：必须在脚本中正确指定 Oracle CX Sales 实例的基础 URL。
日期范围：在脚本中设置 START_DATE 和 END_DATE 变量以定义提取窗口。建议初始分析选择 3 到 6 个月的时间范围，以平衡数据量和性能。
商机筛选器：可以根据特定标准自定义脚本来筛选商机。例如，您可以向 API URL 添加查询参数，按 Organization_Id 或自定义字段进行筛选，从而将提取范围限制在特定的业务单元或商机类型内。
外部系统端点：您必须提供 ERP 和财务系统的实际 API 端点、凭据及逻辑，以提取订单、发票和付款数据。脚本假定这些系统可以通过“销售商机 ID”或相关的“订单 ID”进行关联。
分页限制：API 调用中的 limit 参数设置为 100。该值可以调整，但在处理复杂查询时，较高的值可能会增加超时风险。

a 查询示例 python

import requests
import pandas as pd
from requests.auth import HTTPBasicAuth
import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration Settings ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Oracle CX Sales domain, username, and password
ORACLE_CX_DOMAIN = class="hl-string">"https://[your-pod-name].fa.em2.oraclecloud.com"
USERNAME = class="hl-string">"[Your_API_Username]"
PASSWORD = class="hl-string">"[Your_API_Password]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Define the date range for the extraction (YYYY-MM-DD format)
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Helper Function for API Calls ---
def fetch_all_pages(endpoint, q_filter):
    all_items = []
    url = fclass="hl-string">"{ORACLE_CX_DOMAIN}/salesApi/resources/latest/{endpoint}"
    params = {
        class="hl-string">'q': q_filter,
        class="hl-string">'onlyData': class="hl-string">'true',
        class="hl-string">'limit': 100, class=class="hl-string">"hl-comment"># Max records per page
        class="hl-string">'offset': 0
    }
    
    while True:
        try:
            response = requests.get(url, auth=HTTPBasicAuth(USERNAME, PASSWORD), params=params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            items = data.get(class="hl-string">'items', [])
            if not items:
                break
            all_items.extend(items)
            if data.get(class="hl-string">'hasMore', False):
                params[class="hl-string">'offset'] += params[class="hl-string">'limit']
            else:
                break
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching {url}: {e}")
            break
    return all_items

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Placeholder Functions for External Systems ---
def get_order_data_from_erp(opportunity_ids):
    class=class="hl-string">"hl-comment"># CRITICAL: Replace this with actual API calls to your ERP system.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This function should return a list of dictionaries.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Each dictionary should have class="hl-string">'OptyId', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'ActivityName'.
    print(class="hl-string">"Fetching placeholder Order data from ERP...")
    placeholder_data = []
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Example: placeholder_data.append({class="hl-string">'OptyId': 12345, class="hl-string">'EventTime': class="hl-string">'2023-10-25T10:00:00Z', class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Order Submitted For Fulfillment'})
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Example: placeholder_data.append({class="hl-string">'OptyId': 12345, class="hl-string">'EventTime': class="hl-string">'2023-10-28T14:00:00Z', class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Order Fulfilled'})
    return placeholder_data

def get_invoice_data_from_finance(opportunity_ids):
    class=class="hl-string">"hl-comment"># CRITICAL: Replace this with actual API calls to your financial system.
    print(class="hl-string">"Fetching placeholder Invoice data...")
    return [] class=class="hl-string">"hl-comment"># Example: [{class="hl-string">'OptyId': 12345, class="hl-string">'EventTime': class="hl-string">'2023-10-29T11:00:00Z', class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Generated'}]

def get_payment_data_from_finance(opportunity_ids):
    class=class="hl-string">"hl-comment"># CRITICAL: Replace this with actual API calls to your financial system.
    print(class="hl-string">"Fetching placeholder Payment data...")
    return [] class=class="hl-string">"hl-comment"># Example: [{class="hl-string">'OptyId': 12345, class="hl-string">'EventTime': class="hl-string">'2023-11-15T09:30:00Z', class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Received'}]


class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Extraction Logic ---
print(class="hl-string">"Starting Lead to Cash extraction...")

class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch all relevant opportunities within the date range
date_filter = fclass="hl-string">"LastUpdateDate between '{START_DATE}' and '{END_DATE}'"
opportunities = fetch_all_pages(class="hl-string">'opportunities', date_filter)

if not opportunities:
    print(class="hl-string">"No opportunities found for the given date range. Exiting.")
    exit()

print(fclass="hl-string">"Found {len(opportunities)} opportunities to process.")
opp_ids = [opp[class="hl-string">'OptyId'] for opp in opportunities]

class=class="hl-string">"hl-comment"># DataFrame to hold all events
event_log_df = pd.DataFrame()

class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Extract activities from Opportunity and related objects
all_events = []

for opp in opportunities:
    opp_id = opp[class="hl-string">'OptyId']
    last_update = datetime.datetime.now().isoformat()

    base_attributes = {
        class="hl-string">'SalesOpportunity': opp_id,
        class="hl-string">'OpportunityValue': opp.get(class="hl-string">'Revenue'),
        class="hl-string">'SalesStage': opp.get(class="hl-string">'SalesStage'),
        class="hl-string">'OpportunityOwner': opp.get(class="hl-string">'OwnerResourcePartyName'),
        class="hl-string">'Region': opp.get(class="hl-string">'TerritoryName_c'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Example custom field
        class="hl-string">'LossReason': opp.get(class="hl-string">'ReasonWonLostCode'),
        class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Oracle CX Sales',
        class="hl-string">'LastDataUpdate': last_update
    }
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Lead Converted To Opportunity (inference)
    if opp.get(class="hl-string">'PrimaryContactEmailAddress') and opp.get(class="hl-string">'SalesMethod') != class="hl-string">'Renewal': class=class="hl-string">"hl-comment"># Heuristic for lead-based opportunities
        all_events.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Lead Converted To Opportunity', class="hl-string">'EventTime': opp.get(class="hl-string">'CreationDate')})
        
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Activities from Sales Stage history
    stage_history = opp.get(class="hl-string">'ChildSalesStage', [])
    for stage in stage_history:
        stage_name = stage.get(class="hl-string">'SalesStageCode')
        event_time = stage.get(class="hl-string">'LastUpdateDate')
        activity = None
        if stage_name in [class="hl-string">'01-QUALIFICATION', class="hl-string">'QUALIFIED']: activity = class="hl-string">'Opportunity Qualified'
        elif stage_name in [class="hl-string">'02-DISCOVERY', class="hl-string">'ANALYSIS']: activity = class="hl-string">'Needs Analysis Completed'
        elif stage_name in [class="hl-string">'03-PROPOSAL', class="hl-string">'SOLUTION_PROPOSED']: activity = class="hl-string">'Solution Proposed'
        
        if activity:
            all_events.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': activity, class="hl-string">'EventTime': event_time})

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Activities: Opportunity Won / Lost
    if opp.get(class="hl-string">'StatusCode') == class="hl-string">'WON':
        all_events.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Opportunity Won', class="hl-string">'EventTime': opp.get(class="hl-string">'LastUpdateDate')})
    elif opp.get(class="hl-string">'StatusCode') == class="hl-string">'LOST':
        all_events.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Opportunity Lost', class="hl-string">'EventTime': opp.get(class="hl-string">'LastUpdateDate')})

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Activities from Quotes
    quotes = opp.get(class="hl-string">'ChildQuote', [])
    quote_creation_dates = []
    for quote in quotes:
        quote_creation_dates.append(quote.get(class="hl-string">'CreationDate'))
        all_events.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Quote Created', class="hl-string">'EventTime': quote.get(class="hl-string">'CreationDate')})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Infer other quote events from status or custom date fields
        if quote.get(class="hl-string">'QuoteStatus_c') == class="hl-string">'SENT' and quote.get(class="hl-string">'DateSent_c'):
            all_events.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Quote Sent To Customer', class="hl-string">'EventTime': quote.get(class="hl-string">'DateSent_c')})
        if quote.get(class="hl-string">'QuoteStatus_c') == class="hl-string">'ACCEPTED' and quote.get(class="hl-string">'DateAccepted_c'):
            all_events.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Quote Accepted By Customer', class="hl-string">'EventTime': quote.get(class="hl-string">'DateAccepted_c')})
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Quote Reworked (inference)
    if len(quote_creation_dates) > 1:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Mark all but the first creation as a rework event
        sorted_dates = sorted(quote_creation_dates)
        for rework_date in sorted_dates[1:]:
            all_events.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Quote Reworked', class="hl-string">'EventTime': rework_date})

class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Add data from external systems
print(class="hl-string">"Fetching data from external systems...")
order_events = get_order_data_from_erp(opp_ids)
invoice_events = get_invoice_data_from_finance(opp_ids)
payment_events = get_payment_data_from_finance(opp_ids)

external_system_events = []
last_update = datetime.datetime.now().isoformat()

for event in order_events + invoice_events + payment_events:
    opp_id = event[class="hl-string">'OptyId']
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Find the corresponding opportunity to get base attributes
    opp_data = next((item for item in opportunities if item[class="hl-string">"OptyId"] == opp_id), None)
    if opp_data:
         base_attributes = {
            class="hl-string">'SalesOpportunity': opp_id,
            class="hl-string">'OpportunityValue': opp_data.get(class="hl-string">'Revenue'),
            class="hl-string">'SalesStage': opp_data.get(class="hl-string">'SalesStage'),
            class="hl-string">'OpportunityOwner': opp_data.get(class="hl-string">'OwnerResourcePartyName'),
            class="hl-string">'Region': opp_data.get(class="hl-string">'TerritoryName_c'),
            class="hl-string">'LossReason': opp_data.get(class="hl-string">'ReasonWonLostCode'),
            class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'ERP/Finance',
            class="hl-string">'LastDataUpdate': last_update
        }
    else:
        base_attributes = {class="hl-string">'SalesOpportunity': opp_id, class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'ERP/Finance', class="hl-string">'LastDataUpdate': last_update}
    
    external_system_events.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': event[class="hl-string">'ActivityName'], class="hl-string">'EventTime': event[class="hl-string">'EventTime']})

all_events.extend(external_system_events)

class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Finalize the DataFrame
if all_events:
    event_log_df = pd.DataFrame(all_events)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Standardize column names
    event_log_df = event_log_df.rename(columns={class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime': class="hl-string">'EventTime'})
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure required columns exist
    required_cols = [class="hl-string">'SalesOpportunity', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate', class="hl-string">'OpportunityValue', class="hl-string">'SalesStage', class="hl-string">'OpportunityOwner', class="hl-string">'Region', class="hl-string">'LossReason']
    for col in required_cols:
        if col not in event_log_df.columns:
            event_log_df[col] = None
            
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Select and order columns
    event_log_df = event_log_df[required_cols]
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Clean up and sort
    event_log_df = event_log_df.dropna(subset=[class="hl-string">'SalesOpportunity', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime'])
    event_log_df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(event_log_df[class="hl-string">'EventTime'])
    event_log_df = event_log_df.sort_values(by=[class="hl-string">'SalesOpportunity', class="hl-string">'EventTime'])
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    output_filename = class="hl-string">'lead_to_cash_event_log.csv'
    event_log_df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ')
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_filename}")
else:
    print(class="hl-string">"No events were generated.")

您的“从线索到现金” (Lead to Cash) 数据模板

您的“从线索到现金” (Lead to Cash) 数据模板

线索到现金属性

线索到现金活动

提取指南

通过 Oracle CX Sales REST API 直接提取查询数据

步骤

配置

a 查询示例 javascript

使用 Oracle CX Sales REST API 的 Python 脚本

步骤

配置

a 查询示例 python

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立即将您的“从线索到现金”赢率提高 20%

您的“从线索到现金” (Lead to Cash) 数据模板

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