A todos nos ha pasado. Un agente de soporte abre un nuevo ticket en Jira Service Management. A primera vista, parece bastante simple: un restablecimiento de contraseña, quizás una pregunta sobre una función. Pero leyendo entre líneas, te das cuenta de que el cliente está al límite de su paciencia. Ya ha probado el portal de autoservicio, ha esperado en línea y este ticket es su última oportunidad.
¿Cómo puede tu agente diferenciar entre una pregunta rutinaria y un cliente que está a punto de darse de baja?
Aquí es exactamente donde entra en juego el análisis de sentimiento. Es una herramienta muy útil para los equipos de soporte modernos, que te ayuda a hacerte una idea de las emociones de los clientes, priorizar el trabajo y, en última instancia, ofrecer un mejor servicio. Atlassian tiene su propia versión integrada directamente en Jira Service Management, llamada Atlassian Intelligence Customer Sentiment.
En esta guía, te explicaremos toda la función. Hablaremos de lo que hace bien, de dónde se queda un poco corta en el mundo real y de cómo construir una estrategia de IA más inteligente y proactiva para todo tu equipo de soporte.
¿Qué es Customer Sentiment de Atlassian Intelligence?
Customer Sentiment de Atlassian Intelligence es una función dentro de Jira Service Management que intenta automáticamente descifrar cómo se siente un cliente. No lee la mente, solo las palabras. Utiliza el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para escanear el texto en la descripción de un ticket y en cualquier comentario de seguimiento.
Basándose en lo que lee, le asigna una de tres sencillas etiquetas al ticket: Positivo, Neutro o Negativo.
Lo bueno es que esta etiqueta no está grabada en piedra. Se actualiza en tiempo real a medida que se desarrolla la conversación. Si un cliente que empezó siendo neutral añade un comentario frustrado, el sentimiento cambiará a Negativo, dando a tus agentes una visión en directo del estado de ánimo del cliente.
Es una función útil, pero hay una condición: solo está disponible para equipos con los planes Premium o Enterprise de Jira Service Management, y un administrador debe activar primero Atlassian Intelligence.
Lo que Customer Sentiment de Atlassian Intelligence hace bien
Tener una puntuación de sentimiento directamente en tu mesa de ayuda es una ventaja definitiva. Da a tus agentes un contexto inmediato donde ya están trabajando, ayudándoles a tomar mejores decisiones sin cambiar de pantalla.
Una forma más inteligente de clasificar los tickets
Una de las ventajas más prácticas es usar el campo de sentimiento para organizar tus colas de soporte. Como "Sentimiento" es un campo estándar en Jira, puedes usar Jira Query Language (JQL) para crear filtros personalizados.
Por ejemplo, un gerente de soporte podría crear rápidamente una cola dedicada para todos los tickets marcados con "Sentimiento = "Negativo"". Esto asegura que tus clientes más descontentos reciban ayuda primero, yendo más allá de las etiquetas habituales P1 o P2 que no capturan realmente cómo se siente alguien. Es una forma sencilla de adelantarse a las escaladas y mostrar a tus clientes en riesgo que les estás prestando atención.
Cómo ayuda a tus agentes a sonar más humanos
Cuando un agente ve que un cliente ya está molesto, puede cambiar su tono desde la primera respuesta. En lugar de un "Hola" genérico, puede empezar con algo más empático que reconozca la frustración del cliente.
Para un ticket "Negativo", un simple "Siento mucho que estés experimentando esto" puede marcar una gran diferencia. Por otro lado, si un ticket está marcado como "Positivo", un agente puede igualar esa energía para crear una mejor conexión. Es un pequeño ajuste que contribuye en gran medida a que el soporte se sienta menos robótico.
Un buen primer paso hacia el soporte proactivo
Para los equipos que están empezando a explorar el soporte basado en datos, esta función es un comienzo sólido. Te ofrece una forma integrada de señalar a los clientes en riesgo sin necesidad de una configuración complicada o una herramienta de terceros. Hace que tu equipo piense en la emoción del cliente como una métrica real, lo que es un gran primer paso hacia una cultura de soporte más proactivo.
En qué se queda corto Customer Sentiment de Atlassian Intelligence
Aunque tener una herramienta nativa es conveniente, no siempre es la solución completa. Una vez que empiezas a usarla, podrías notar algunas lagunas que pueden impedir que tu equipo construya un sistema de soporte verdaderamente eficiente y proactivo.
No puedes ver el panorama general
Una gran desventaja con la que la gente se encuentra bastante rápido es la falta de informes para la función de sentimiento. Puedes ver el sentimiento en un solo ticket, pero no puedes seguir fácilmente las tendencias a lo largo del tiempo.
Esto deja a los gerentes sin poder responder preguntas importantes como:
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¿Estamos recibiendo más tickets negativos este mes que el pasado?
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¿Cuál de nuestros productos está causando más quebraderos de cabeza a los clientes?
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¿Cambia el sentimiento dependiendo del plan o la ubicación del cliente?
Sin respuestas a estas preguntas, solo estás apagando fuegos individuales en lugar de descubrir qué los está causando. Puedes ver que un cliente está descontento, pero no puedes identificar los patrones que te ayudarían a evitar que otros se sientan de la misma manera.
Solo sabe lo que hay en el ticket
Atlassian Intelligence es bastante inteligente, pero solo puede analizar lo que puede ver. En este caso, su visión se limita al texto dentro de un único ticket de Jira. El problema es que la mayor parte de la información necesaria para realmente resolver el problema del cliente no se encuentra ahí.
Está repartida por páginas de Confluence, Google Docs, wikis internos y miles de tickets de soporte antiguos. El análisis de sentimiento puede decirte que un cliente está molesto por un problema de facturación, pero no puede darle a tu agente la guía paso a paso de tus documentos internos para solucionarlo. Señala el síntoma (la frustración) pero no ayuda con la cura (el problema real).
Es reactivo, no preventivo
Por diseño, la herramienta solo señala un sentimiento negativo después de que un cliente ya se haya hartado y haya escrito un mensaje de enfado. En ese punto, estás jugando a la defensiva, tratando de salvar la relación.
Una estrategia de IA verdaderamente útil no debería centrarse solo en gestionar la frustración; debería tratar de evitar que ocurra en primer lugar. Eso significa dar a los clientes herramientas de autoservicio, como un chatbot inteligente, que pueda extraer respuestas de todo el conocimiento de tu empresa para resolver su problema al instante, de modo que nunca tengan que crear un ticket.
Cómo crear un sistema de soporte con IA más allá de Customer Sentiment de Atlassian Intelligence
La buena noticia es que no tienes que conformarte con las limitaciones de una herramienta integrada. Al añadir una plataforma de IA dedicada, puedes llenar estos vacíos y construir un sistema de soporte que no solo reaccione a los problemas, sino que los prevenga activamente.
Reúne todo tu conocimiento para dar mejores respuestas
Lo primero es lo primero: rompe esos silos de información. Una plataforma como eesel AI se conecta a todas las herramientas en las que tu equipo ya confía. Funciona con Jira Service Management, pero también aprende de Confluence, Google Docs, Slack, tu centro de ayuda y tu historial de tickets pasados.
Al aprender de todo, la IA obtiene una imagen completa de tu negocio. Este conocimiento unificado puede luego potenciar un Agente de IA para gestionar preguntas de primera línea o un Copiloto de IA para dar a tus agentes humanos respuestas instantáneas y correctas. Esto les ayuda a resolver problemas más rápido, que es la mejor manera de convertir un sentimiento negativo en uno positivo.
Prueba y genera informes con confianza
En lugar de cruzar los dedos y esperar que tu IA funcione, deberías poder probarla. El modo de simulación en eesel AI te permite ejecutar tu configuración de IA en miles de tus tickets pasados en un entorno seguro. Puedes ver exactamente cómo habría respondido, obtener predicciones sólidas sobre cuántos tickets puede resolver y encontrar lagunas en tu base de conocimiento antes de que hable con un cliente.
Una vez que lo lances, el panel de informes te da la información que la herramienta nativa de JSM no tiene. Puedes seguir las tasas de automatización, ver qué preguntan tus clientes y obtener una imagen clara de cómo mejorar tu base de conocimiento y tu soporte.
Ponte en marcha en minutos, no en meses
Empezar con la IA no debería parecer un proyecto enorme. La gente en los foros de la comunidad a menudo parece confundida sobre cómo activar siquiera la función de sentimiento de Atlassian. En cambio, eesel AI está diseñado para ser completamente autoservicio y sencillo.
Puedes conectar tu mesa de ayuda con un clic, entrenar la IA con tu conocimiento y lanzar un agente funcional en solo unos minutos. Sin necesidad de demos obligatorias ni largas llamadas de ventas. Esto permite a tu equipo empezar poco a poco, mostrar algunos resultados rápidos y luego escalar tu estrategia de IA cuando estés listo.
Precios de Customer Sentiment de Atlassian Intelligence: JSM frente a eesel AI
Como se mencionó, Customer Sentiment de Atlassian Intelligence no forma parte de todos los planes de Jira Service Management. Para obtenerlo, necesitas estar en el nivel Premium o Enterprise, lo que puede suponer un gran salto de precio para algunos equipos.
Aquí tienes un vistazo rápido de lo que se necesita para obtener la función de Atlassian:
| Plan de JSM de Atlassian | Precio (por agente/mes, anual) | ¿Análisis de sentimiento incluido? |
|---|---|---|
| Gratis | 0 $ (hasta 3 agentes) | No |
| Estándar | 22,05 $ | No |
| Premium | 49,17 $ | Sí |
| Enterprise | Contactar con ventas | Sí |
eesel AI ofrece una forma más predecible y transparente de presupuestar. Todos nuestros productos principales, incluyendo el Agente de IA, el Copiloto de IA y la Clasificación con IA, forman parte de cada plan. La gran diferencia es que no tenemos tarifas por resolución. Nuestros precios se basan en la capacidad que necesitas, por lo que no recibirás una factura sorpresa después de un mes ajetreado. Los planes empiezan en 239 $ al mes para todo tu equipo, y puedes elegir un plan flexible de mes a mes que puedes cancelar en cualquier momento.
Pasa de detectar emociones a resolver problemas
Customer Sentiment de Atlassian Intelligence es una buena característica. Da a los agentes de JSM una pista básica y en tiempo real sobre el estado de ánimo de un cliente, lo que puede ayudar a clasificar tickets y a ser más empático.
Pero por sí sola, es una herramienta reactiva que no resuelve el problema más grande. No tiene los informes que necesitas para tomar decisiones inteligentes, solo funciona con la información del ticket y solo te dice que alguien está frustrado después de que haya sucedido. Una mejor experiencia del cliente no proviene solo de detectar la frustración; proviene de solucionar la causa raíz de manera rápida y eficiente.
Esto requiere una plataforma dedicada que pueda unificar todo el conocimiento de tu empresa, darte informes útiles y ser lo suficientemente simple de configurar y gestionar sin necesidad de un equipo de desarrolladores.
¿Listo para ir más allá de Customer Sentiment de Atlassian Intelligence?
Si buscas construir un sistema de soporte que realmente prevenga la frustración, resuelva los problemas más rápido y te dé información clara, podría ser el momento de mirar más allá de las funciones integradas. eesel AI se conecta a las herramientas que ya usas, como Jira Service Management, en minutos para crear una configuración de soporte de IA unificada, potente y fácil de gestionar.
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Preguntas frecuentes
Customer Sentiment de Atlassian Intelligence es una función dentro de Jira Service Management que utiliza el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para escanear el texto en la descripción y los comentarios de un ticket. Basándose en este análisis, asigna una etiqueta de sentimiento: Positivo, Neutro o Negativo.
Los equipos de soporte pueden aprovechar Customer Sentiment de Atlassian Intelligence utilizando su campo de sentimiento con Jira Query Language (JQL). Esto te permite crear filtros personalizados, como una cola dedicada para todos los tickets marcados como "Negativo", asegurando que los clientes descontentos sean atendidos rápidamente.
No, Customer Sentiment de Atlassian Intelligence actualmente carece de funciones de informes integradas. Aunque muestra el sentimiento en tickets individuales, no proporciona datos agregados o tendencias que puedan ayudar a los gerentes a seguir los cambios en las emociones de los clientes a lo largo del tiempo o entre productos.
Para utilizar Customer Sentiment de Atlassian Intelligence, tu equipo debe tener un plan Premium o Enterprise de Jira Service Management. Además, un administrador debe activar Atlassian Intelligence en tu instancia de Jira.
Customer Sentiment de Atlassian Intelligence es principalmente una herramienta reactiva. Identifica el sentimiento negativo después de que un cliente ya ha expresado su frustración en un ticket, en lugar de prevenir proactivamente que los problemas escalen o proporcionar soluciones antes incluso de que se cree un ticket.
No, Customer Sentiment de Atlassian Intelligence se limita a analizar el texto directamente dentro del ticket de Jira. No se integra ni analiza contenido de bases de conocimiento o documentos externos, lo que significa que no puede proporcionar contexto de tu conocimiento empresarial más amplio.
