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
- Zentrale Übersicht
Nicht geschätzte Tickets erscheinen automatisch gesammelt in einer Liste. Mitarbeiter schätzen direkt im System. - 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. - Blocker-Tickets
Abhängigkeiten werden automatisch erkannt. Blockierte Tickets werden markiert und im Workflow so behandelt, dass Deadlines realistisch eingehalten werden können. - 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.
Neben der Automatisierung spielt der Datenschutz eine zentrale Rolle. Viele SaaS-Lösungen speichern Daten extern, was im Kontext der DSGVO kritisch sein kann. Diese Lösung läuft vollständig self-hosted:
- Alle Daten bleiben in der eigenen Infrastruktur.
- Datensicherheit und Transparenz sind jederzeit gewährleistet.
- Der Workflow erfüllt zentrale DSGVO-Prinzipien wie Rechenschaftspflicht und Datenminimierung.
Damit kombiniert die Lösung Automation & Workflow Optimization mit höchster Sicherheit. Gleichzeitig verbessert die kontinuierliche Ticket-Estimation-Automation nicht nur die Planung, sondern auch die Support-Qualität – für langfristigen Erfolg und zufriedene Kunden.
