Las herramientas tradicionales de análisis de la experiencia del cliente a menudo no captan los matices de las interacciones post-soporte. Quiero compartir las mejores preguntas para encuestas post-soporte: aquellas que realmente capturan ideas significativas de sus clientes.
Estas preguntas funcionan tanto para momentos post-soporte como post-compra, ayudando a los equipos a descubrir la calidad de la resolución, el esfuerzo del cliente, el sentimiento y las causas raíz: el verdadero “por qué” detrás de los comentarios.
También te guiaré a través del proceso de hacer que estas encuestas sean multilingües y añadir lógica de ramificación para conversaciones más profundas y accionables.
Preguntas que miden la calidad de la resolución
La calidad de la resolución importa mucho más que la simple velocidad. Avanzar rápido no significa nada si un cliente se va con problemas sin resolver o se siente incomprendido. Considerando que el 73 % de los consumidores ven la experiencia como un factor clave de compra, lograr la calidad es lo que gana confianza y fomenta la lealtad. [1]
“¿Nuestro equipo resolvió completamente su problema hoy?” (Sí / No / No estoy seguro)
“¿Qué podríamos haber hecho mejor en esta interacción, si acaso?” (Respuesta abierta, seguimiento de AI para detalles específicos)
“¿Qué tan seguro está de que esto no volverá a pasar?” (Escala: Nada seguro - Extremadamente seguro)
“¿Tuvo que repetirse o volver a explicar su problema?” (Nunca / Una vez / Más de una vez)
Ejemplo de indicación para el análisis de encuestas:
Analice cuáles respuestas indican problemas no resueltos o baja confianza en la resolución. Resuma las razones más comunes.
Las preguntas de seguimiento por AI pueden ahondar suavemente en más detalles sobre puntos problemáticos o confusiones, aclarando cómo la solución cumplió (o no cumplió) las expectativas. Aprende más sobre las preguntas de seguimiento por AI y cómo buscan obtener conocimientos más ricos en tus conversaciones post-soporte.
Resolución al primer contacto: Importa si el problema de un cliente se resuelve en el primer intento. Pregunta: “¿Se resolvió su problema en una sola interacción o necesitó comunicarse nuevamente?” Esto indaga sobre la efectividad del equipo e identifica lagunas que generan contactos repetidos.
Evaluación de la complejidad del problema: Algunos problemas son complicados, como los errores complejos de facturación o fallas técnicas. Prueba: “¿Qué tan complicado le pareció resolver su problema?” (Simple / Moderado / Complejo). Esto te dice qué soluciones necesitan más capacitación o mejores recursos.
Formula estas preguntas como lo harías con un amigo: “¿Pudimos resolverlo por usted o se prolongó?” o “¿Qué tan complicado le pareció su problema desde su perspectiva?” Un lenguaje conversacional elimina la rigidez de la encuesta y fomenta respuestas honestas.
Midiendo el esfuerzo del cliente en las interacciones de soporte
El esfuerzo es un verdadero obstáculo: las personas recuerdan cuánto trabajo les costó llegar a una solución. El Puntaje de Esfuerzo del Cliente (CES) revela si tus clientes están lidiando con fricciones. Cerca de 75 mil millones de dólares se pierden cada año debido a malas experiencias del cliente y problemas de esfuerzo no resueltos. [2]
“¿Qué tan fácil fue resolver su problema con nosotros hoy?” (Escala: Muy Difícil - Muy Fácil)
“¿Qué paso le tomó más tiempo o energía?” (Respuesta abierta, AI puede pedir detalles sobre pasos como esperar o repetir información)
“¿Tuvo que cambiar de canal (correo electrónico, chat, teléfono) para obtener ayuda?” (Sí / No, solicita: “Cuéntenos más” si es Sí)
Comparación de enfoque:
Indicadores de alto esfuerzo | Indicadores de bajo esfuerzo |
|---|---|
Transferencias múltiples, repeticiones, espera de respuestas, cambios forzosos de canal | Problema resuelto de un solo intento, ayuda proactiva, instrucciones claras, sin repeticiones |
Haz que tu AI explore puntos de fricción específicos: “Si un cliente menciona cambiar de canal, pregunte qué lo hizo cambiar y qué podría haberlo solucionado desde el principio.” Cuando las preguntas sobre esfuerzo se formulan como parte de una conversación, la gente se abre: observa lo que un formato de encuesta conversacional hace en comparación con formularios a los puntajes de esfuerzo.
Preguntas sobre inversión de tiempo: Siempre aclara: “Aproximadamente, ¿cuánto tiempo tomó obtener ayuda desde el primer contacto hasta la resolución?” (Minutos / Horas / Días). Esto cuantifica la frustración y ayuda a establecer objetivos reales para mejoras.
Detección de cambios de canal: Pregunta: “¿Tuvo que comunicarse en más de una plataforma para resolver esto?” y sigue con: “¿Qué lo hizo cambiar de canal?” Las respuestas destacan lagunas en los procesos o en la alineación entre equipos.
Ejemplo de indicación para el análisis de esfuerzo:
Resume las barreras de esfuerzo mencionadas por los encuestados, separando fricciones de tiempo, comunicación y proceso.
Preguntas de sentimiento que revelan los verdaderos sentimientos del cliente
Los puntajes de satisfacción por sí solos no reflejan cómo se siente realmente la gente. Quieres el verdadero sentimiento: los feedback emocionales que impulsan la lealtad o el abandono. El 86 % de los líderes cree que la AI transformará la forma en que brindamos experiencia al cliente, especialmente al analizar comentarios abiertos y tonos. [3]
“¿Cómo lo dejó sintiéndose esta experiencia?” (Feliz / Neutral / Frustrado / Decepcionado / Aliviado)
“En una escala del 0 al 10, ¿qué tan probable es que recomiende a nuestro equipo de soporte a un amigo?” (NPS para soporte, no en general)
“¿Qué una cosa habría mejorado su estado de ánimo después de esta interacción?” (Respuesta abierta)
Usa variaciones de NPS para contexto: “¿Qué tan probable es que recomiende nuestro equipo de ayuda basado en esta experiencia específica de soporte, no en el producto en general?” Estos ajustes revelan el verdadero sentimiento.
Uso la herramienta de análisis de respuestas de encuestas AI para profundizar en el sentimiento: puedes hablar con la AI sobre palabras clave, emociones, o tendencias sutiles que nunca notarías en una hoja de cálculo.
Chequeo de temperatura emocional: Frase preguntas como “Si tuviera que usar una palabra para describir la experiencia de hoy, ¿cuál sería?” Esto ofrece reacciones honestas e inmediatas, sin adornos.
Probabilidad de recomendar soporte: Sé específico: “Si un amigo tuviera el mismo problema, ¿le diría que nuestro equipo lo atendería bien?” Esto conecta la resolución con la promoción.
La AI puede incluso cambiar su tono basado en señales emocionales negativas, respondiendo con empatía o proporcionando un mensaje de recuperación en lugar de un agradecimiento genérico.
Ejemplo de indicación para el análisis de sentimiento:
Destaca los temas emocionales más frecuentes, clasificando las respuestas como positivas, neutrales o negativas. Identifica cualquier emoción atípica.
Preguntas sobre causas raíz que impulsan la mejora
Las encuestas estándar rara vez descubren las verdaderas razones detrás de los problemas. Las preguntas sobre causas raíz exponen patrones repetidos y descomposiciones del proceso, enfocando tus mejoras en lo que realmente importa. Los equipos que utilizan análisis para encontrar las causas raíz crecen entre un 4 % y un 8 % más rápido que sus pares, mostrando lo poderoso que puede ser este enfoque. [4]
“¿Hubo algo en nuestro proceso que hizo que su problema fuera más difícil de resolver?” (Respuesta abierta, AI solicita pasos específicos, demoras)
“¿Cumplimos sus expectativas para cómo se debería haber manejado su solicitud de soporte?” (Sí / No, solicita: “¿Dónde fallamos?” si es No)
“Si este problema pudo haberse evitado, ¿cómo?” (Respuesta abierta, incitando a sugerencias)
“¿Tuvo que sortear nuestro proceso para obtener lo que necesitaba?” (Sí / No, seguimiento para detalles)
Problemas superficiales | Causas raíz |
|---|---|
Respuestas lentas, información faltante, instrucciones vagas | Transferencia deficiente, propiedad poco clara, brechas en la capacitación de soporte |
Moldea tu lógica AI para seguir cuando haya ambigüedad, pero sin parecer insistente. ¿Buscas patrones? En tus análisis, identifica frases repetidas como “tuvo que dar seguimiento dos veces” o “inicio de sesión confuso”—ahí es donde comienza la acción.
Preguntas sobre descomposición del proceso: Usa: “¿Hubo algún paso en nuestro proceso que consideró innecesario o confuso?” Esto va directamente a la ineficiencia operativa.
Análisis de brechas de expectativas: Prueba: “¿Cómo comparó su experiencia real de soporte con lo que pensó que sería?” Es una mina de oro para equipos de marketing de productos y soporte.
Evaluación de prevenibilidad: Siempre incluye: “¿Cree que este problema pudo haberse evitado? ¿Qué podríamos haber hecho diferente?” Las respuestas alimentan tanto victorias rápidas como prioridades de hoja de ruta.
Encuestas multilingües y ramificación inteligente
¿Sirviendo a una base global de clientes? El soporte multilingüe no solo es agradable, es esperado. Con Specific, las encuestas se traducen automáticamente y los encuestados pueden responder en su idioma preferido, aumentando las tasas de finalización y la calidad de los datos.
La lógica de ramificación optimiza tus seguimientos NPS o de satisfacción: entrega flujos únicos a promotores, pasivos y detractores. De esta manera, cada encuestado recibe una ruta de encuesta que se ajusta a su experiencia. Puedes afinar todo en el editor de encuestas AI, utilizando comandos tipo chat para ajustes instantáneos.
Detección automática de idioma: “Cuando habilitas esto, la encuesta da la bienvenida a cada usuario en el idioma de su app o navegador, sin necesidad de configuración manual.”
Seguimientos a promotores: Para puntajes altos, pregunta: “¿Estaría dispuesto a compartir su experiencia o participar en un testimonio?” O profundiza más: “¿Qué hizo que esta interacción destacara?”
Recuperación de detractores: Muestra empatía: “Lamento que no hayamos alcanzado la marca. ¿Qué habría hecho esto correcto?” o “Si tienes un minuto, ¿podrías compartir dos cosas para mejorar?” Esto no es solo un simple “lo siento” estándar, es una oportunidad para una recuperación directa.
Ejemplo de configuración de ramificación:
Si NPS es 9–10: agradece, indaga sobre aspectos destacados, invita a referir.
Si NPS es 7–8: pregunta qué haría la experiencia excelente.
Si NPS es 0–6: disculpa, solicita detalles específicos, ofrece una acción de recuperación.
Poniéndolo todo junto: tu estrategia de encuestas post-soporte
Las encuestas post-soporte más efectivas combinan estas preguntas en un flujo conversacional impulsado por AI, haciendo que la retroalimentación sea sin fricciones. He descubierto que lanzarla directamente después de la interacción de soporte (dentro de 30 minutos a una hora) obtiene la mayor calidad de respuesta. El punto óptimo son entre cinco y siete preguntas, mezclando formatos abiertos y estructurados para obtener matices sin fatiga. Los formatos conversacionales ayudan también: los usuarios son mucho más propensos a completar una encuesta estilo chat que un formulario rígido. [1]
Calidad de la resolución (¿Resolvimos tu problema?)
Esfuerzo del cliente (¿Qué tan fácil, cuántos pasos?)
Sentimiento (Emociones, variaciones de NPS)
Causa raíz (Proceso, expectativa, prevenibilidad)
Para crear la tuya, usa el generador de encuestas AI para crear encuestas en solo unos minutos, personalizando para la audiencia, el idioma y las necesidades de ramificación.
Estrategia de tiempo: Activa las encuestas cuando la experiencia aún esté fresca, pero después de una confirmación clara de resolución.
Secuenciación de preguntas: Comienza amplio (¿Lo resolvimos?), profundiza (¿Qué tan difícil fue?), luego captura emoción e ideas de mejora, finalizando con un ‘gracias’ o próximos pasos basado en la experiencia.
Flujo de ejemplo:
1. ¿Se resolvió completamente su problema hoy?
2. ¿Qué tan fácil fue obtener ayuda?
3. ¿Tuvo que volver a explicar su problema o cambiar de canales?
4. En una escala del 0 al 10, ¿qué tan probable es que recomiende nuestro soporte?
5. ¿Cómo se sintió después de esta interacción?
6. ¿Hay algo que podría haber mejorado esto?
Crea tu propia encuesta ahora y comienza a capturar comentarios reales y accionables. Con encuestas conversacionales, verás mayor compromiso e ideas más profundas, brindándote la claridad para impulsar un cambio significativo con cada soporte brindado.