In agilen Projekten entstehen täglich neue Tickets – im Support, in der Entwicklung oder im Projektmanagement. Doch ohne klare Strukturen fehlt es oft an Transparenz: Welche Tickets sind wirklich wichtig? Welche blockieren andere? Und wie zuverlässig sind die Schätzungen des Teams?

Um diese Herausforderungen zu lösen, wurde eine vollautomatisierte Ticket-Estimation-Automation entwickelt, die in Notion und Jira eingesetzt wird. Sie kombiniert Workflow-Optimierung, KI-gestützte Priorisierung und Time-Tracking zu einem durchgängigen System.

Herausforderungen

• Fehlende Priorisierung: Support-Tickets wurden oft nach Bauchgefühl bearbeitet.
• Unterschiedliche Schätzungen: Teammitglieder kalkulierten unterschiedlich, was die Planung erschwerte.
• Blocker-Probleme: Abhängigkeiten zwischen Tickets wurden zu spät erkannt.
• Keine Datenbasis: Es gab keinen Abgleich zwischen Schätzungen und realen Zeiten.

Ziele

• Zentrale Übersicht aller Tickets in Notion oder Jira.
• Automatisierte Bewertung mit Effort und Critical Ratio.
• Support-Ticket-Automation zur klaren, datenbasierten Priorisierung.
• Integration von Time-Tracking, um Schätzungen langfristig zu verbessern.
• DSGVO-konformer Workflow ohne externe SaaS-Abhängigkeit.

Lösung

1. Zentrale Übersicht
   Nicht geschätzte Tickets erscheinen automatisch gesammelt in einer Liste. Mitarbeiter schätzen direkt im System.
2. Automatisierte Bewertung & Sortierung
   Jedes Ticket wird mit Effort und Critical Ratio angereichert. Daraus ergibt sich eine automatische Sortierung, die stets die wichtigsten Tickets ganz oben listet.
3. Blocker-Tickets
   Abhängigkeiten werden automatisch erkannt. Blockierte Tickets werden markiert und im Workflow so behandelt, dass Deadlines realistisch eingehalten werden können.
4. Time-Tracking & Postgres-Datenbank
   Über Toggl Track werden die realen Zeiten jedes Tickets erfasst. Diese Daten fließen in eine Postgres-Datenbank und werden mit den Schätzungen verglichen. Das System lernt dabei automatisch, wie genau oder ungenau Teammitglieder schätzen – und passt künftige Estimations individuell an.

Ergebnisse

• 70 % weniger manueller Aufwand in der Ticket-Priorisierung.
• Kontinuierlich bessere Schätzungen dank lernendem System.
• Transparente Übersicht: Teams sehen sofort, welche Tickets Priorität haben.
• Effizienzsteigerung in Support und Entwicklung.
• Erhöhte Support-Qualität, da wichtige Tickets zuerst bearbeitet werden.

In vielen Unternehmen ist der Support über verschiedene Kanäle verteilt – von E-Mail über Slack und Microsoft Teams bis hin zu WhatsApp oder Telegram. Das führt zu ineffizienten Prozessen, Medienbrüchen, verlorenen Anfragen und einem hohen manuellen Aufwand bei der Bearbeitung von Tickets.

Um dieses Problem zu lösen, wurde eine individuelle Multi-Channel Support-Ticket-Automatisierung entwickelt, die folgende Funktionen vereint:

• Zentrale Erfassung aller Support-Tickets, unabhängig vom Eingangskanal.
• KI-gestützte Ticket-Analyse mithilfe eines antrainierten ChatGPT-Systems, das Inhalte auswertet, mit internen Wissensdaten abgleicht und automatisch die passende Kategorie zuweist.
• Integration in bestehende Systeme wie Notion oder Jira, inklusive automatischer Erstellung, Priorisierung und Kategorisierung der Tickets.
• Self-Hosted & DSGVO-konform, um volle Kontrolle über alle Daten zu behalten.

Diese Support Ticket Automation beschleunigt nicht nur die Bearbeitung um bis zu 70 %, sondern reduziert auch den manuellen Aufwand erheblich. Neue Kanäle können jederzeit angebunden werden, wodurch die Lösung zukunftssicher und skalierbar bleibt.