Tools zur Analyse der Kundenerfahrung und großartige Fragen für Umfragen nach dem Support: Wie Sie mit konversationalen Umfragen tiefere Einblicke gewinnen können

Traditionelle Tools zur Analyse der Kundenerfahrung übersehen oft die Feinheiten der Interaktionen nach der Unterstützung. Ich möchte die besten Fragen für Post-Support-Umfragen teilen – solche, die tatsächlich bedeutungsvolle Erkenntnisse von Ihren Kunden erfassen.

Diese Fragen eignen sich sowohl für Momente nach der Unterstützung als auch nach dem Kauf und helfen Teams, die Qualität der Lösungen, den Kundenaufwand, die Stimmung und die Ursachen – das tatsächliche „Warum“ hinter dem Feedback – aufzudecken.

Ich werde Ihnen auch zeigen, wie Sie diese Umfragen mehrsprachig gestalten und Verzweigungslogik hinzufügen, um tiefere, handlungsfähigere Gespräche zu führen.

Fragen, die die Lösungsqualität messen

Die Lösungsqualität ist weit wichtiger als die einfache Geschwindigkeit. Schnell zu handeln bringt nichts, wenn ein Kunde mit ungelösten Problemen oder einem Gefühl des Missverstehens zurückbleibt. Da 73 % der Verbraucher die Erfahrung als einen wichtigen Kauffaktor ansehen, entscheidet die Qualität über das Vertrauen und fördert die Loyalität. [1]

• „Hat unser Team Ihr Problem heute vollständig gelöst?“ (Ja / Nein / Nicht sicher)

• „Was hätten wir in dieser Interaktion besser machen können?“ (Offen, KI-Nachfragen für Details)

• „Wie zuversichtlich sind Sie, dass dies nicht wieder passiert?“ (Skala: Überhaupt nicht zuversichtlich – Extrem zuversichtlich)

• „Mussten Sie sich wiederholen oder Ihr Problem erneut erklären?“ (Nie / Einmal / Mehrmals)

Beispielaufforderung für Umfrageanalyse:

Analysieren Sie, welche Antworten auf ungelöste Probleme oder geringe Zuversicht in die Lösung hinweisen. Fassen Sie die häufigsten Gründe zusammen.

KI-Nachfragen können sanft nach mehr Details über Stolpersteine oder Verwirrung fragen, um klarzustellen, wie die Lösung die Erwartungen erfüllt hat (oder nicht). Erfahren Sie mehr über KI-Nachfragen und wie sie reichere Einsichten in Ihren Post-Support-Gesprächen fördern.

Erstkontaktlösung: Es ist wichtig, ob das Problem des Kunden beim ersten Versuch gelöst wird. Fragen Sie: „Wurde Ihr Problem in einer einzigen Interaktion gelöst oder mussten Sie uns erneut kontaktieren?“ Dies gibt Aufschluss über die Effektivität des Teams und weist auf Lücken hin, die zu wiederholten Kontakten führen.

Komplexitätsbewertung der Probleme: Einige Probleme sind schwierig – denken Sie an komplizierte Abrechnungsfehler oder technische Bugs. Fragen Sie: „Wie kompliziert fühlte sich Ihre Lösung an?“ (Einfach / Mittel / Komplex). Dies zeigt, welche Lösungen mehr Schulung oder bessere Ressourcen benötigen.

Formulieren Sie diese Fragen so, wie Sie einen Freund fragen würden: „Konnten wir das für Sie klären, oder zog es sich hin?“ oder „Wie knifflig fühlte sich Ihr Problem aus Ihrer Sicht an?“ Ein konversationeller Ton entfernt die Steifheit von Umfragen und ermutigt zu ehrlichen Antworten.

Messung des Kundenaufwands in Unterstützungsinteraktionen

Der Aufwand ist ein echter Dealbreaker – Menschen erinnern sich daran, wie viel Arbeit es kostete, eine Lösung zu erreichen. Der Customer Effort Score (CES) offenbart, ob Ihre Kunden mit Reibung kämpfen. Jährlich gehen fast 75 Milliarden Dollar aufgrund schlechter Kundenerfahrungen und ungelöster Aufwandsprobleme verloren. [2]

• „Wie einfach war es, Ihr Problem heute bei uns zu lösen?“ (Skala: Sehr schwierig – Sehr einfach)

• „Welcher Schritt hat am meisten Zeit oder Energie gekostet?“ (Offen, KI kann nach Details über Schritte wie Warten oder Wiederholung fragen)

• „Mussten Sie die Kanäle wechseln (E-Mail, Chat, Telefon), um Hilfe zu erhalten?“ (Ja / Nein, bei Ja: „Erzählen Sie uns mehr“)

Ansatzvergleich:

Teilen Sie Ihrer KI mit, nach spezifischen Reibungspunkten zu suchen: „Wenn ein Kunde das Wechseln der Kanäle erwähnt, fragen Sie, was ihn zum Wechsel veranlasst hat und was es hätte frühzeitig beheben können.“ Wenn Aufwandfragen als Teil eines Chats formuliert werden, öffnen sich die Menschen – sehen Sie sich an, was ein konversationelles Umfrageformat für Aufwandbewertungen im Vergleich zu Formularen erreicht.

Fragen zur Zeitinvestition: Klären Sie immer: „Wie lange hat es ungefähr gedauert, von der ersten Kontaktaufnahme bis zur Lösung Hilfe zu erhalten?“ (Minuten / Stunden / Tage). Dies quantifiziert Frustration und hilft, reale Verbesserungsziele zu setzen.

Kanalwechselerkennung: Fragen Sie: „Mussten Sie mehr als eine Plattform kontaktieren, um dies zu klären?“ und folgen Sie nach: „Was hat Sie dazu veranlasst, die Kanäle zu wechseln?“ Die Antworten heben Lücken im Prozess oder der teamübergreifenden Abstimmung hervor.

Beispielaufforderung zur Analyse des Aufwands:

Fassen Sie die von den Befragten erwähnten Barrieren des Aufwands zusammen und unterscheiden Sie zwischen Zeit-, Kommunikations- und Prozessreibung.

Stimmungsfragen, die echte Kundengefühle offenbaren

Zufriedenheitsscores allein erfassen nicht, wie Menschen tatsächlich fühlen. Sie wollen echte Stimmung – das emotionale Feedback, das Loyalität oder Abwanderung antreibt. 86 % der Führungskräfte glauben, dass KI die Art und Weise, wie wir Kundenerfahrungen bereitstellen, verändern wird, insbesondere durch die Analyse von freien Feedback und Tonalität. [3]

• „Wie hat Sie diese Erfahrung fühlen lassen?“ (Glücklich / Neutral / Verärgert / Enttäuscht / Erleichtert)

• „Auf einer Skala von 0–10, wie wahrscheinlich ist es, dass Sie unser Support-Team einem Freund empfehlen?“ (NPS für Support, nicht insgesamt)

• „Was hätte Ihre Stimmung nach dieser Interaktion verbessert?“ (Offen)

Verwenden Sie Variationen von NPS für Kontext: „Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie unser Support-Team basierend auf dieser spezifischen Support-Erfahrung empfehlen, nicht das Produkt insgesamt?“ Diese Anpassungen fördern echte Emotionen.

Ich verwende das KI-Umfrageantwortanalysentool, um tief in die Stimmung einzutauchen: Sie können mit KI über Schlüsselwörter, Emotionen oder subtile Trends sprechen, die Sie in einer Tabelle niemals erkennen würden.

Emotionale Temperaturüberprüfung: Formulieren Sie Fragen wie: „Wenn Sie ein Wort verwenden müssten, um die heutige Erfahrung zu beschreiben, welches wäre es?“ Dies bietet ehrliche bauchgefühlte Reaktionen – ohne Schönfärberei.

Bereitschaft zur Weiterempfehlung: Seien Sie spezifisch: „Wenn ein Freund dasselbe Problem hätte, würden Sie ihm/ihr sagen, dass er/sie von unserem Team betreut wird?“ Dies verbindet die Lösung mit der Fürsprache.

KI kann auch ihren Ton basierend auf negativen emotionalen Signalen ändern und einfühlsam reagieren oder eine Wiederherstellungsaufforderung anstelle eines generischen Dankes bereitstellen.

Beispielaufforderung zur Stimmungsanalyse:

Heben Sie die häufigsten emotionalen Themen hervor und klassifizieren Sie die Antworten als positiv, neutral oder negativ. Identifizieren Sie eventuelle Ausreißeremotionen.

Ursachenfragen, die Verbesserungen vorantreiben

Standardumfragen decken selten die wahren Ursachen von Problemen auf. Ursachenfragen zeigen wiederkehrende Muster und Prozessstörungen auf und richten Ihre Verbesserungen auf das, was wirklich wichtig ist. Teams, die Analysen verwenden, um die Ursachen zu finden, wachsen um 4–8 % schneller als ihre Konkurrenten, was zeigt, wie wirkungsvoll dieser Ansatz sein kann. [4]

• „Gab es etwas in unserem Prozess, das es erschwerte, Ihr Problem zu lösen?“ (Offen, KI fördert spezifische Schritte, Verzögerungen)

• „Haben wir Ihre Erwartungen erfüllt, wie Ihr Support-Anliegen behandelt werden sollte?“ (Ja / Nein, Nachforderung: „Wo haben wir versagt?“ bei Nein)

• „Wenn dieses Problem hätte verhindert werden können, wie?“ (Offen, Anstöße für Vorschläge)

• „Mussten Sie unseren Prozess umgehen, um zu bekommen, was Sie brauchten?“ (Ja / Nein, Nachfragen für Details)

Passen Sie Ihre KI-Logik an, um bei festgestellten Mängeln nachzuhaken: „War es irgendein Schritt in unserem Prozess, der das Lösen Ihres Problems erschwerte?“. Dies gibt Aufschluss über Oberflächenprobleme und Ursachen sowie über Bereiche für schnelle Erfolge und große Pläne.

Prozesszerlegungsfragen: Verwenden Sie: „Gab es einen Schritt in unserem Prozess, der das Lösen Ihres Problems erschwerte?“ Dies gibt einen Einblick in mögliche Prozesslücken oder Schulungsmöglichkeiten.

Erwartungsfragen: Fragen Sie: „Wie entsprach Ihre tatsächliche Support-Erfahrung der, die Sie erwartet haben?“ Dies gibt wichtige Informationen für Produkt-Marketing und Unterstützungsverbesserung.

Präventionsfragen: Fragen Sie: „Hätte dieses Problem verhindert werden können, wie?“ (offen, Anreize für Vorschläge). Antworten liefern sowohl schnelle Erfolge als auch Prioritäten für den Fahrplan.

Mehrsprachige Umfragen und intelligente Verzweigungen

Mehrsprachige Umfragen und intelligente Verzweigungen optimieren die NPS- oder Zufriedenheits-Nachfragen: Sie liefern individuelle Wege, die den Erfahrungen der Befragten entsprechen. Feintuning ist im AI-Umfrage-Editor möglich, mit chatartigen Befehlen.

Spracherkennung: Verwenden Sie: „Wenn ein Kunde das Wechseln der Kanäle erwähnt, fragen Sie, was ihn dazu veranlasst hat und was es früher hätte lösen können.“ Solche Fragen heben die eigentlichen Barrieren hervor.

Förderung von Befragungsteilnahmen: Bei hohen Scores: fragen Sie „Wären Sie bereit, Ihre Meinung zu teilen oder uns Feedback zu geben, wie wir besser werden könnten?“

Erholung unzufriedener Kunden: Zeigen Sie Mitgefühl: „Es tut uns leid, dass wir Ihre Erwartungen nicht erfüllen konnten. Können Sie uns Genaueres sagen?“. Dies ist eine Gelegenheit zur direkten Wiedergutmachung.

Beispiel für die Verzweigungskonfiguration:

Wenn NPS hoch ist, fragen Sie nach: „Was machte diese Erfahrung ausgezeichnet?”

Wenn NPS durchschnittlich ist, fragen Sie: „Was hätte diese Interaktion verbessert?“

Wenn NPS niedrig ist: Entschuldigen Sie sich, fragen Sie nach Details und bieten Sie eine Wiedergutmachung an.

Mehrsprachige Umfragen und intelligente Verzweigungen

Mehrsprachige Umfragen und intelligente Verzweigungen: Bieten Sie individuelle Umgebungen in der AI Umfrage-Editor , ohne dass eine manuelle Einrichtung erforderlich ist.

Verzweigungskonfiguration:

Für hohe Scores, fragen Sie: „Was hat Ihre Erfahrung so ausgezeichnet gemacht?“ oder für niedrige Scores: „Ich entschuldige mich, dass wir die Erwartungen nicht erfüllt haben. Was hätten wir besser machen können?”

Beispiel für eine Verzweigungskonfiguration:

1. Lösung der Qualität (Wurde Ihr Problem vollständig gelöst?)

2. Kundenaufwand (Wie leicht war es, Hilfe zu bekommen?)

3. Stimmung (Emotionen, NPS-Variationen)

4. Grundursachen (Prozess, Lücken identifizieren)

5. Zeitanlage: „Wie lange hat es ungefähr gedauert, Hilfe zu bekommen?“

Erstellen Sie jetzt Ihre eigene Umfrage und beginnen Sie, reale Erkenntnisse zu sammeln.