Die Effizienzsteigerung in der Bearbeitung von Support-Tickets ist eine wesentliche Herausforderung für viele Unternehmen. Herkömmliche Methoden zur Ticketbearbeitung erfordern oft einen hohen manuellen Aufwand, was zu Verzögerungen und einer verminderten Servicequalität führt. Künstliche Intelligenz (KI) bietet innovative Lösungen, um diese Effizienzprobleme zu adressieren und das Ticketmanagement zu optimieren.

OTOBO: Eine moderne Plattform für das Ticketmanagement

OTOBO ist eine Open-Source-Alternative zur OTRS Community Edition und bietet eine robuste Plattform für das Ticketmanagement. Seit seiner Einführung hat sich OTOBO durch seine Benutzerfreundlichkeit, Anpassungsfähigkeit und moderne Funktionalitäten einen Namen gemacht. Die Plattform ist darauf ausgelegt, die Bearbeitung von Support-Tickets effizient und strukturiert zu gestalten.

Funktionsweise von OTOBO

OTOBO organisiert Tickets in sogenannten Queues, die als Warteschlangen fungieren. Diese Queues helfen dabei, Tickets nach bestimmten Kriterien zu sortieren und zu verwalten, wie beispielsweise nach Abteilungen, Dringlichkeit oder Art der Anfrage. Jedes Ticket wird einer bestimmten Queue zugewiesen, was eine strukturierte Bearbeitung ermöglicht.

Zusätzlich zu den Queues gibt es in OTOBO ein System von Prioritäten. Diese Prioritäten werden genutzt, um die Dringlichkeit eines Tickets zu bestimmen. Es gibt verschiedene Stufen, wie niedrig, normal und hoch, die dazu beitragen, dass dringende Anfragen schneller bearbeitet werden.

Queues

Queue Beschreibung
Hardware Tickets zu Hardware-Problemen
Software Tickets zu Software-Problemen
Buchhaltung Tickets zu buchhalterischen Anliegen

Prioritäten

Priorität Beschreibung
niedrig Weniger dringende Anfragen
normal Standarddringlichkeit
hoch Dringende Anfragen
otobo ticket classification diagram
OTOBO Ticket Klassifizierung

Vorklassifizierung der Tickets

Ein wichtiger Aspekt des Ticketmanagements in OTOBO ist die Vorklassifizierung von Tickets. Diese Vorklassifizierung hilft dabei, Tickets bereits beim Eingang grob zu sortieren und in die entsprechenden Queues einzuordnen. Dies geschieht normalerweise manuell oder anhand von festgelegten Regeln und Filtern, die auf bestimmte Schlüsselwörter oder Absender basieren.

Automatisierte Klassifizierung durch OTOBO ATC

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OTOBO ATC Funktionsweise Diagramm

OTOBO ATC (Auto Ticket Classification) hebt die Vorklassifizierung auf ein neues Level, indem es Künstliche Intelligenz zur Automatisierung dieses Prozesses nutzt. ATC sammelt Daten aus dem Ticketsystem, um daraus ein Modell zu trainieren, das anschließend zur Klassifizierung der Tickets verwendet wird.

Weitere Informationen zur AI-Ticket-Klassifizierung in OTOBO finden. Diese finden Sie hier.

Datensammlung und Training des Modells

Der erste Schritt im Einsatz von ATC ist die Datensammlung. ATC greift auf die bestehenden Tickets im OTOBO-System zu und extrahiert relevante Informationen, die als Trainingsdaten genutzt werden. Diese Daten umfassen sowohl den Inhalt der Tickets als auch die zugewiesenen Queues und Prioritäten.

Anhand dieser gesammelten Daten wird ein Machine Learning-Modell trainiert. Dieses Modell lernt, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen, die es ihm ermöglichen, neue Tickets korrekt zu klassifizieren.

Einsatz des trainierten Modells zur Klassifizierung

Sobald das Modell trainiert ist, kann es zur automatisierten Klassifizierung von eingehenden Tickets genutzt werden. Das Modell analysiert den Inhalt jedes neuen Tickets und ordnet es automatisch der richtigen Queue und Priorität zu. Dies reduziert den manuellen Aufwand erheblich und verbessert die Effizienz und Genauigkeit der Ticketbearbeitung.

Vorteile der automatisierten Klassifizierung

Die Integration von KI in das Ticketmanagementsystem von OTOBO bietet zahlreiche Vorteile:

  • Reduzierung des manuellen Aufwands: Durch die automatische Klassifizierung entfällt ein großer Teil der manuellenSortierarbeit.
  • Schnellere Bearbeitungszeiten: Tickets werden schneller und präziser bearbeitet, was die Reaktionszeiten verkürzt.
  • Verbesserte Servicequalität: Eine genauere und schnellere Bearbeitung führt zu einer höheren Zufriedenheit der Kunden.

Schlussfolgerung

Die Implementierung von KI in das OTOBO-Ticketmanagementsystem, insbesondere durch den Einsatz von OTOBO ATC, stellteinen bedeutenden Schritt in Richtung Effizienz und Automatisierung dar. Durch die automatische Klassifizierung und Priorisierung von Tickets wird nicht nur der manuelle Aufwand reduziert, sondern auch die Servicequalität verbessert. Unternehmen können so ihre Supportstrukturen optimieren und den Grundstein für zukünftige Innovationen legen.

Referenzen

  • https://softjourn.com/insights/how-ai-is-transforming-the-ticketing-industry
  • https://www.softoft.de/otobo/docs/tickets/queues.html
  • https://www.softoft.de/otobo/docs/tickets/priorities.html

Image Quelle: Genehmigung von Softoft Tobias Bück

Autor

Tobi ist Wirtschaftsinformatiker und sammelte erste Erfahrungen als Soft Dev und Inhaber seiner eigenen Firma Softoft. Mittlerweile ist er als Consultant für Webentwicklung und Ticketsysteme tätig, insbesondere das OTOBO Ticketsystem. Er beschäftigt sich intensiv mit Themen wie Automatisierungstools und Künstlicher Intelligenz.

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