Power Apps für Dynamics 365 Customer Service erstellen
Viele Anforderungen an Kundenservice und Supportvorgänge werden durch die Basisangeboten von Dynamics 365 Customer Service möglicherweise nicht erfüllt. Dynamics 365 und Microsoft Power Platform bieten Ihnen mehrere Optionen zum Anpassen und Erweitern von Dynamics 365 Customer Service, um solche Anforderungen zu erfüllen, wobei Sie Folgendes können:
Die Logikfunktionen in Dataverse zum Validieren von Daten verwenden
Microsoft Power Automate-Cloud-Flows zur Integration mit anderen Systemen erstellen
Dataverse-Workflows verwenden, um Status zu aktualisieren und E-Mails zu senden
Steuerelemente für das Power Apps Component Framework (PCF) erstellen, um eine umfassende Benutzeroberfläche bereitzustellen
Plug-Ins erstellen, um Geschäftslogik auszuführen
Hinweis
Das Themen zum Anpassen und Erweitern mit Microsoft Power Platform werden von den Zertifizierungen PL-200 und PL-400 eingefasst.
In vielen Szenarien kann vorteilhaft sein, neue Apps mithilfe von Power Apps zu erstellen, anstatt die Dynamics 365 Customer Service-App anzupassen. Wenn zum Beispiel die von Ihnen benötigte Funktionen nicht von der Dynamics 365-App bereitgestellt werden, kann es schneller und einfacher sein, eine neue App zu erstellen, die Daten durch Dataverse mit Dynamics 365 Customer Service teilt.
Beispielszenario
Stellen Sie sich dieses Szenario vor, in dem ein Callcenter über ein Qualitätssicherungsteam verfügt, das Anrufe von Mitarbeitern mithört und sie dann anhand einer Reihe von Richtlinien bewertet. Während Microsoft Dynamics 365 Customer Service Insights Vorgesetzte über die Stimmung des Anrufs informieren kann, kann es nicht überprüfen, ob der Mitarbeiter die Richtlinien für die Bearbeitung des Anrufs befolgt hat. Das Callcenter benötigt ein System, um die Ergebnisse der Qualitätsprüfung zu erfassen und dann das Auftreten von Nichtkonformitäten und Korrekturmaßnahmen zu erfassen. Das Anpassen von Customer Service Insights ist nicht möglich, also ist eine neue App erforderlich.
Folgendes könnte eine mögliche Lösung für diese Anforderung sein:
Benutzerdefinierte Tabellen und Spalten in Dataverse
Beziehungen von den benutzerdefinierten Tabellen zur Anfragentabelle und zum Mitarbeiterbenutzer
Eine Canvas-App zum Erfassen der Qualitätsprüfungsergebnisse für die Anfrage
Ein Power Automate-Cloud-Flow, um nach dem Zufallsprinzip die Liste der Anrufe und Anfragen zu generieren, um eine Qualitätsprüfung durchzuführen.
Eine modellgesteuerte App, um die Ergebnisse der Qualitätsprüfung anzuzeigen
Ein Geschäftsprozessflow zum Verwalten der Schritte zur Korrektur von Nichtkonformitäten
Ein Power BI-Dashboard, um Trends bei den Qualitätsbewertungen anzuzeigen und dem Management die Analyse der Bewertungen zu ermöglichen
Power Automate-Cloud-Flows, um Nichtkonformitäten zu melden und Genehmigungen von Korrekturmaßnahmen zu bearbeiten.
Canvas-Apps
Der Prozess des Erstellens einer Canvas-App für Tabellen in Dataverse ist unkompliziert. Sie können aufgabenbasierte Apps erstellen, zum Beispiel zum Erfassen von Qualitätsprüfungsergebnissen, die Daten in Microsoft Dataverse speichern.
Der folgende Screenshot zeigt eine einfache Canvas-App, in der diese Daten erfasst werden.
Modellgesteuerte Apps
Der folgende Screenshot zeigt eine einfache modellgesteuerte App, die den Qualitätsmangel-Geschäftsprozess verwaltet.
Eine Canvas-App in einem modellgesteuerten Formular einbetten
Mit eingebetteten Canvas-Apps haben Sie die Möglichkeit, die Flexibilität von Canvas-Apps auf modellgesteuerte Formulare zu übertragen. Sie können die folgenden Aktionen ausführen, wenn Sie eine eingebettete Canvas-App verwenden:
Daten aus verschiedenen Quellen neben Daten aus Microsoft Dataverse anzeigen
Daten aus anderen Datenquellen verwenden und aktualisieren
Mit Daten in Feldern im modellgesteuerten App-Formular interagieren
Power Automate-Flows von Schaltflächen in der eingebetteten Canvas-App auslösen
Komplexe Logiken ausführen, die in modellgesteuerten App-Formularen nicht möglich sind, ohne dass Codierung erforderlich ist
Eine assistentenähnliche Benutzeroberfläche erstellen, um den Benutzer durch eine komplexe Reihe von datenbasierten Entscheidungen zu führen.
