Wir alle kennen das. Ein Support-Mitarbeiter öffnet ein neues Ticket in Jira Service Management. Auf den ersten Blick scheint es ganz einfach zu sein – eine Passwortzurücksetzung, vielleicht eine Frage zu einer Funktion. Aber wenn man zwischen den Zeilen liest, erkennt man, dass der Kunde am Rande der Verzweiflung steht. Er hat bereits das Self-Service-Portal ausprobiert, in der Warteschleife gehangen, und dieses Ticket ist seine letzte Hoffnung.
Wie kann Ihr Mitarbeiter den Unterschied zwischen einer Routinefrage und einem Kunden erkennen, der kurz vor der Kündigung steht?
Genau hier kommt die Stimmungsanalyse ins Spiel. Sie ist ein praktisches Werkzeug für moderne Support-Teams, das Ihnen hilft, die Emotionen der Kunden zu verstehen, die Arbeit zu priorisieren und letztendlich einen besseren Service zu bieten. Atlassian hat eine eigene Version davon direkt in Jira Service Management integriert, die sich Atlassian Intelligence Customer Sentiment nennt.
In diesem Leitfaden stellen wir Ihnen die gesamte Funktion vor. Wir werden darüber sprechen, was sie gut kann, wo sie in der Praxis an ihre Grenzen stößt und wie Sie eine intelligentere, proaktivere KI-Strategie für Ihr gesamtes Support-Team aufbauen können.
Was ist Atlassian Intelligence Customer Sentiment?
Atlassian Intelligence Customer Sentiment ist eine Funktion in Jira Service Management, die automatisch versucht, herauszufinden, wie sich ein Kunde fühlt. Sie liest keine Gedanken, sondern nur Worte. Sie verwendet Natural Language Processing (NLP), um den Text in der Beschreibung eines Tickets und alle nachfolgenden Kommentare zu scannen.
Basierend auf dem, was sie liest, versieht sie das Ticket mit einem von drei einfachen Labels: Positiv, Neutral oder Negativ.
Das Coole daran ist, dass dieses Label nicht in Stein gemeißelt ist. Es wird in Echtzeit aktualisiert, während sich das Gespräch entwickelt. Wenn ein Kunde, der anfangs neutral war, einen frustrierten Kommentar hinzufügt, wechselt die Stimmung auf Negativ, was Ihren Mitarbeitern einen Live-Einblick in die Laune des Kunden gibt.
Es ist eine nützliche Funktion, aber es gibt einen Haken: Sie ist nur für Teams mit den Premium- oder Enterprise-Plänen von Jira Service Management verfügbar, und ein Administrator muss zuerst Atlassian Intelligence aktivieren.
Was Atlassian Intelligence Customer Sentiment gut kann
Einen Stimmungswert direkt in Ihrem Helpdesk zu haben, ist ein klarer Vorteil. Er gibt Ihren Mitarbeitern sofortigen Kontext, wo sie bereits arbeiten, und hilft ihnen, bessere Entscheidungen zu treffen, ohne den Bildschirm wechseln zu müssen.
Eine intelligentere Art, Tickets zu sortieren
Einer der praktischsten Vorteile ist die Verwendung des Stimmungsfeldes zur Organisation Ihrer Support-Warteschlangen. Da "Sentiment" ein Standardfeld in Jira ist, können Sie Jira Query Language (JQL) verwenden, um benutzerdefinierte Filter zu erstellen.
Ein Support-Manager könnte zum Beispiel schnell eine dedizierte Warteschlange für alle Tickets erstellen, die mit "Sentiment = "Negative"" markiert sind. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihren unzufriedensten Kunden zuerst geholfen wird, was über die üblichen P1- oder P2-Labels hinausgeht, die nicht wirklich erfassen, wie sich jemand fühlt. Es ist eine einfache Möglichkeit, Eskalationen zuvorzukommen und Ihren gefährdeten Kunden zu zeigen, dass Sie aufmerksam sind.
Wie es Ihren Mitarbeitern hilft, menschlicher zu klingen
Wenn ein Mitarbeiter sieht, dass ein Kunde bereits verärgert ist, kann er seinen Tonfall direkt in der ersten Antwort anpassen. Anstelle eines allgemeinen "Hallo" können sie mit etwas Einfühlsamerem beginnen, das die Frustration des Kunden anerkennt.
Bei einem "negativen" Ticket kann ein einfaches "Es tut mir sehr leid zu hören, dass Sie auf dieses Problem stoßen" einen großen Unterschied machen. Andererseits, wenn ein Ticket als "Positiv" markiert ist, kann ein Mitarbeiter diese Energie aufgreifen, um eine bessere Verbindung aufzubauen. Es ist eine kleine Anpassung, die viel dazu beiträgt, dass der Support sich weniger roboterhaft anfühlt.
Ein guter erster Schritt in Richtung proaktiver Support
Für Teams, die gerade erst in den datengesteuerten Support einsteigen, ist diese Funktion ein solider Anfang. Sie bietet eine integrierte Möglichkeit, gefährdete Kunden zu kennzeichnen, ohne eine komplizierte Einrichtung oder ein Drittanbieter-Tool zu benötigen. Es bringt Ihr Team dazu, über Kundenemotionen als eine echte Metrik nachzudenken, was ein großartiger erster Schritt in Richtung einer proaktiveren Support-Kultur ist.
Wo Atlassian Intelligence Customer Sentiment an seine Grenzen stößt
Obwohl ein natives Tool praktisch ist, ist es nicht immer das Komplettpaket. Sobald Sie anfangen, es zu benutzen, werden Ihnen vielleicht ein paar Lücken auffallen, die Ihr Team davon abhalten können, ein wirklich effizientes und proaktives Support-System aufzubauen.
Sie können das große Ganze nicht sehen
Ein großer Nachteil, auf den man ziemlich schnell stößt, ist das fehlende Reporting für die Stimmungsfunktion. Sie können die Stimmung bei einem einzelnen Ticket sehen, aber Sie können Trends nicht einfach über die Zeit verfolgen.
Dies lässt Manager ohne Antworten auf wichtige Fragen wie:
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Bekommen wir diesen Monat mehr negative Tickets als letzten?
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Welches unserer Produkte bereitet den Kunden die meisten Kopfschmerzen?
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Ändert sich die Stimmung je nach Tarif oder Standort des Kunden?
Ohne Antworten auf diese Fragen löschen Sie nur einzelne Brände, anstatt herauszufinden, was sie verursacht. Sie können sehen, dass ein Kunde unzufrieden ist, aber Sie können nicht die Muster erkennen, die Ihnen helfen würden, zu verhindern, dass andere sich genauso fühlen.
Es weiß nur, was im Ticket steht
Atlassian Intelligence ist ziemlich schlau, aber sie kann nur analysieren, was sie sehen kann. In diesem Fall ist ihre Sicht auf den Text innerhalb eines einzigen Jira-Tickets beschränkt. Das Problem ist, dass die meisten Informationen, die zur tatsächlichen Lösung des Kundenproblems benötigt werden, nicht dort zu finden sind.
Sie sind über Confluence-Seiten, Google Docs, interne Wikis und Tausende von alten Support-Tickets verteilt. Die Stimmungsanalyse kann Ihnen sagen, dass ein Kunde über ein Abrechnungsproblem verärgert ist, aber sie kann Ihrem Mitarbeiter nicht die Schritt-für-Schritt-Anleitung aus Ihren internen Dokumenten zur Behebung des Problems an die Hand geben. Sie zeigt das Symptom (Frustration) auf, hilft aber nicht bei der Heilung (dem eigentlichen Problem).
Es ist reaktiv, nicht präventiv
Das Tool ist so konzipiert, dass es eine negative Stimmung erst dann kennzeichnet, nachdem ein Kunde bereits die Nase voll hat und eine wütende Nachricht geschrieben hat. An diesem Punkt spielen Sie in der Defensive und versuchen, die Beziehung zu retten.
Eine wirklich hilfreiche KI-Strategie sollte sich nicht nur darauf beschränken, Frustration zu managen; sie sollte darauf abzielen, sie von vornherein zu verhindern. Das bedeutet, den Kunden Self-Service-Tools wie einen intelligenten Chatbot zur Verfügung zu stellen, der Antworten aus Ihrem gesamten Unternehmenswissen abrufen kann, um ihr Problem sofort zu lösen, sodass sie gar nicht erst ein Ticket erstellen müssen.
Wie Sie ein KI-Support-System jenseits von Atlassian Intelligence Customer Sentiment aufbauen
Die gute Nachricht ist, dass Sie sich nicht mit den Einschränkungen eines integrierten Tools zufrieden geben müssen. Indem Sie eine dedizierte KI-Plattform hinzufügen, können Sie diese Lücken schließen und ein Support-System aufbauen, das nicht nur auf Probleme reagiert, sondern sie aktiv verhindert.
Führen Sie all Ihr Wissen für bessere Antworten zusammen
Das Wichtigste zuerst: Brechen Sie diese Informationssilos auf. Eine Plattform wie eesel AI verbindet sich mit allen Tools, auf die Ihr Team bereits angewiesen ist. Sie funktioniert mit Jira Service Management, lernt aber auch aus Confluence, Google Docs, Slack, Ihrem Hilfe-Center und Ihrer bisherigen Ticket-Historie.
Indem die KI von allem lernt, erhält sie ein vollständiges Bild Ihres Unternehmens. Dieses vereinheitlichte Wissen kann dann einen AI Agent antreiben, um Fragen an vorderster Front zu bearbeiten, oder einen AI Copilot, um Ihren menschlichen Mitarbeitern sofortige, korrekte Antworten zu geben. Dies hilft ihnen, Probleme schneller zu lösen, was der beste Weg ist, ein negatives Gefühl in ein positives zu verwandeln.
Testen und berichten Sie mit Zuversicht
Anstatt die Daumen zu drücken und zu hoffen, dass Ihre KI funktioniert, sollten Sie in der Lage sein, sie zu testen. Der Simulationsmodus in eesel AI ermöglicht es Ihnen, Ihr KI-Setup an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets in einer sicheren Umgebung zu testen. Sie können genau sehen, wie sie geantwortet hätte, fundierte Vorhersagen darüber erhalten, wie viele Tickets sie lösen kann, und Lücken in Ihrer Wissensdatenbank finden, bevor sie jemals mit einem Kunden spricht.
Sobald Sie live gehen, gibt Ihnen das Reporting-Dashboard die Einblicke, die dem nativen Tool von JSM fehlen. Sie können Automatisierungsraten verfolgen, sehen, wonach Ihre Kunden fragen, und ein klares Bild davon bekommen, wie Sie Ihre Wissensdatenbank verbessern und Ihren Support optimieren können.
In Minuten live gehen, nicht in Monaten
Der Einstieg in die KI sollte sich nicht wie ein riesiges Projekt anfühlen. Leute in Community-Foren scheinen oft verwirrt darüber zu sein, wie man die Stimmungsfunktion von Atlassian überhaupt einschaltet. Im Gegensatz dazu ist eesel AI so konzipiert, dass es vollständig self-service und unkompliziert ist.
Sie können Ihren Helpdesk mit einem Klick verbinden, die KI auf Ihrem Wissen trainieren und in nur wenigen Minuten einen funktionierenden Agenten starten. Keine obligatorischen Demos oder langen Verkaufsgespräche erforderlich. Dies ermöglicht es Ihrem Team, klein anzufangen, schnelle Erfolge zu zeigen und dann Ihre KI-Strategie zu skalieren, wenn Sie bereit sind.
Preise für Atlassian Intelligence Customer Sentiment: JSM vs. eesel AI
Wie bereits erwähnt, ist Atlassian Intelligence Customer Sentiment nicht in jedem Jira Service Management-Plan enthalten. Um es zu erhalten, müssen Sie sich im Premium- oder Enterprise-Tarif befinden, was für einige Teams ein großer Preissprung sein kann.
Hier ist ein kurzer Überblick, was erforderlich ist, um die Funktion von Atlassian zu erhalten:
| Atlassian JSM-Plan | Preis (pro Agent/Monat, jährlich) | Stimmungsanalyse enthalten? |
|---|---|---|
| Kostenlos | 0 $ (bis zu 3 Agenten) | Nein |
| Standard | 22,05 $ | Nein |
| Premium | 49,17 $ | Ja |
| Enterprise | Vertrieb kontaktieren | Ja |
eesel AI bietet eine vorhersehbarere und transparentere Möglichkeit zur Budgetierung. Alle unsere Hauptprodukte, einschließlich des AI Agent, AI Copilot und AI Triage, sind Teil jedes Plans. Der große Unterschied ist, dass wir keine Gebühren pro Lösung haben. Unsere Preisgestaltung basiert auf der von Ihnen benötigten Kapazität, sodass Sie nach einem geschäftigen Monat keine überraschende Rechnung erhalten. Die Pläne beginnen bei 239 $ pro Monat für Ihr gesamtes Team, und Sie können einen flexiblen monatlichen Plan wählen, den Sie jederzeit kündigen können.
Vom Erkennen von Emotionen zum Lösen von Problemen
Atlassian Intelligence Customer Sentiment ist eine nette Funktion. Sie gibt Mitarbeitern in JSM einen grundlegenden Echtzeit-Hinweis auf die Stimmung eines Kunden, was beim Sortieren von Tickets und bei mehr Empathie helfen kann.
Aber für sich allein ist es ein reaktives Werkzeug, das das größere Problem nicht löst. Es verfügt nicht über das Reporting, das Sie für kluge Entscheidungen benötigen, es funktioniert nur mit den Informationen im Ticket, und es sagt Ihnen erst im Nachhinein, dass jemand frustriert ist. Eine bessere Kundenerfahrung entsteht nicht nur durch das Erkennen von Frustration, sondern durch die schnelle und effiziente Behebung der eigentlichen Ursache.
Dies erfordert eine dedizierte Plattform, die Ihr gesamtes Unternehmenswissen vereinheitlichen kann, Ihnen nützliche Berichte liefert und einfach genug einzurichten und zu verwalten ist, ohne ein Team von Entwicklern zu benötigen.
Bereit, über Atlassian Intelligence Customer Sentiment hinauszugehen?
Wenn Sie ein Support-System aufbauen möchten, das Frustration tatsächlich verhindert, Probleme schneller löst und Ihnen klare Einblicke gibt, ist es vielleicht an der Zeit, über integrierte Funktionen hinauszuschauen. eesel AI lässt sich in wenigen Minuten in die von Ihnen bereits genutzten Tools wie Jira Service Management integrieren, um ein einheitliches, leistungsstarkes und einfach zu verwaltendes KI-Support-Setup zu erstellen.
Testen Sie eesel AI kostenlos oder buchen Sie eine Demo, um zu sehen, wie Sie Ihren Kundensupport transformieren können.
Häufig gestellte Fragen
Atlassian Intelligence Customer Sentiment ist eine Funktion innerhalb von Jira Service Management, die Natural Language Processing (NLP) verwendet, um den Text in der Beschreibung und den Kommentaren eines Tickets zu scannen. Basierend auf dieser Analyse vergibt es ein Stimmungslabel: Positiv, Neutral oder Negativ.
Support-Teams können Atlassian Intelligence Customer Sentiment nutzen, indem sie dessen Stimmungsfeld mit Jira Query Language (JQL) verwenden. Dies ermöglicht es Ihnen, benutzerdefinierte Filter zu erstellen, wie z. B. eine dedizierte Warteschlange für alle als "Negativ" markierten Tickets, um sicherzustellen, dass unzufriedene Kunden umgehend bearbeitet werden.
Nein, Atlassian Intelligence Customer Sentiment verfügt derzeit nicht über integrierte Berichtsfunktionen. Obwohl es die Stimmung bei einzelnen Tickets anzeigt, liefert es keine aggregierten Daten oder Trends, die Managern helfen könnten, Veränderungen der Kundenemotionen im Laufe der Zeit oder über Produkte hinweg zu verfolgen.
Um Atlassian Intelligence Customer Sentiment nutzen zu können, muss Ihr Team den Premium- oder Enterprise-Plan von Jira Service Management haben. Zusätzlich muss ein Administrator Atlassian Intelligence in Ihrer Jira-Instanz [aktivieren].
Atlassian Intelligence Customer Sentiment ist in erster Linie ein reaktives Tool. Es identifiziert negative Stimmungen, nachdem ein Kunde bereits Frustration in einem Ticket geäußert hat, anstatt proaktiv zu verhindern, dass Probleme eskalieren, oder Lösungen bereitzustellen, bevor ein Ticket überhaupt erstellt wird.
Nein, Atlassian Intelligence Customer Sentiment beschränkt sich auf die Analyse des Textes direkt im Jira-Ticket. Es integriert oder analysiert keine Inhalte aus externen Wissensdatenbanken oder Dokumenten, was bedeutet, dass es keinen Kontext aus Ihrem umfassenderen Unternehmenswissen liefern kann.
