Workflow zur Sentiment-Analyse von Linear Issues

Dieser Workflow analysiert die Stimmung von Kommentaren zu Problemen in Linear und benachrichtigt das Team über negative Stimmung.

Workflow zur Sentiment-Analyse von Linear Issues

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Server: Unser Server befindet sich in einem Unternehmen mit Sitz in Deutschland. Er hat eine hohe und schnelle Internetverbindung. Es gibt eine Generatorunterstützung für ununterbrochenen Strom.

1. Einführung

Dieser n8n-Workflow ist entwickelt worden, um kontinuierlich aktive Linear Issues zu überwachen, eine Sentiment-Analyse der Kommentare durchzuführen und Benachrichtigungen zu senden, wenn die Stimmung negativ wird.

2. Workflow Schritte

2.1. Schedule Trigger

Name: Schedule Trigger
Typ: n8n-nodes-base.scheduleTrigger
Beschreibung: Dieser Knoten legt fest, wie oft der Workflow ausgeführt wird. In diesem Fall ist es auf alle 30 Minuten eingestellt, um regelmäßig auf Änderungen in den Issues zu überprüfen.

2.2. Fetch Active Linear Issues

Name: Fetch Active Linear Issues
Typ: n8n-nodes-base.graphql
Beschreibung: Hier wird die GraphQL-API von Linear verwendet, um aktiven Issues zu holen, die in den letzten 30 Minuten aktualisiert wurden. Die Abfrage filtert nach den benötigten Feldern.

2.3. Issues to List

Name: Issues to List
Typ: n8n-nodes-base.splitOut
Beschreibung: Dieser Knoten teilt die Liste der Issues auf, um mit jedem einzelnen Issue weiterzuarbeiten. Er verwendet das Feld data.issues.nodes.

2.4. Sentiment over Issue Comments

Name: Sentiment over Issue Comments
Typ: @n8n/n8n-nodes-langchain.informationExtractor
Beschreibung: In diesem Knoten wird eine Sentiment-Analyse der Kommentare jedes Issues durchgeführt. Hierbei werden Benutzer, Erstellungsdaten und der Kommentartext verarbeitet.

2.5. Combine Sentiment Analysis

Name: Combine Sentiment Analysis
Typ: n8n-nodes-base.set
Beschreibung: Dieser Knoten kombiniert die Ergebnisse der Sentiment-Analyse mit den Issue-Daten. So werden die Stimmungsdaten mit den ursprünglichen Issue-Daten zusammengeführt.

2.6. For Each Issue…

Name: For Each Issue…
Typ: n8n-nodes-base.splitInBatches
Beschreibung: Dieser Knoten verarbeitet jedes Issue einzeln, um die anschließenden Schritte auf jedes Issue anzuwenden.

2.7. Get Existing Sentiment

Name: Get Existing Sentiment
Typ: n8n-nodes-base.airtable
Beschreibung: Hier wird die Airtable-Datenbank abgefragt, um den aktuellen Sentimentszustand jedes Issues zu erhalten. Dies geschieht über eine Suchoperation basierend auf der Issue-ID.

2.8. Update Row

Name: Update Row
Typ: n8n-nodes-base.airtable
Beschreibung: Dieser Knoten aktualisiert die Airtable-Zeile mit den neuesten Sentimentinformationen. Falls das Issue bereits existiert, wird die vorherige Stimmung aktualisiert.

2.9. Sentiment Transition

Name: Sentiment Transition
Typ: n8n-nodes-base.switch
Beschreibung: Dieser Knoten prüft, ob es einen Übergang von einer nicht negativen zu einer negativen Stimmung gegeben hat. Das macht es möglich, spezifische Benachrichtigungen auszulösen.

2.10. Deduplicate Notifications

Name: Deduplicate Notifications
Typ: n8n-nodes-base.removeDuplicates
Beschreibung: Dieser Knoten entfernt doppelte Benachrichtigungen, die möglicherweise durch wiederholte Ausführungen des Workflows entstehen könnten.

2.11. Report Issue Negative Transition

Name: Report Issue Negative Transition
Typ: n8n-nodes-base.slack
Beschreibung: Hier wird ein Slack-Benachrichtigung gesendet, wenn ein Issue von einer nicht negativen zu einer negativen Stimmung wechselt. Der Text enthält eine Auflistung der betroffenen Issues.

3. Ergebnis

Dieser Workflow bietet eine Automatisierung, die es Teams ermöglicht, auf Veränderungen in den Stimmungen von Kundeninteraktionen zu reagieren. Durch frühzeitige Warnungen über negative Stimmungen wird das Team in die Lage versetzt, sofortige Maßnahmen zu ergreifen, um die Kundenzufriedenheit sicherzustellen.

4. Download Link

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