ここでは、サービスの待ち時間とプロセス効率に関する公務員調査のためのベストな質問と、効果的に設計するためのヒントを紹介します。Specificを使用してカスタマイズされた調査を瞬時に作成できます。経験は不要です。
サービスの待ち時間とプロセス効率に関する公務員調査のための最高のオープンエンドの質問
オープンエンドの質問は、正直でニュアンスのあるフィードバックを促進します。これは、堅苦しい形式や迅速な評価では捉えられない洞察を明らかにするのに不可欠です。プロセスの効率や顧客満足度のようにニュアンスのあるものを測定する際には、動機、ストーリー、そして痛点を理解するために使用します。
現在のサービス待ち時間について、全体的な印象はいかがですか?
プロセスが効率的または非効率的と感じた最近の経験を説明できますか?
サービスプロセスの中で最も時間がかかると思うステップとその理由は何ですか?
サービスリクエストの対応方法について、変えたいことはありますか?
待ち時間はあなたのモチベーションや生産性にどのように影響していますか?
サービスプロセスの中で、追加または削除したいステップはありますか?
ピークサービス時のサポートについてどう感じていますか?
サービスプロセスをより快適にするために一つ変更するなら何ですか?
お急ぎのリクエストに、現在のプロセスはどれくらい対応できていると思いますか?
より効率的に作業するために望むツールやリソースはありますか?
覚えておいてください:最新のアイルランド調査では、84%のビジネス顧客がサービスに満足していると答えましたが、オンライン効率に対する満足度は12ポイント上昇しました—このように、これらのニュアンスのある洞察の重要性が強調されています。[1]
サービスの待ち時間とプロセス効率に関する公務員調査のための最高の単一選択式の質問
単一選択式質問は、トレンドを定量化したい場合や迅速な出発点を提供したい場合に最適です。これはオープンエンドの質問よりも要求が少なく、フォローアップの道を開きます。明確な選択肢を提供することで、問題の領域を簡単に特定し、包括的な回答を考えることに圧倒されるかもしれない回答者にとっても簡単です。
質問: 現在のサービス待ち時間に全体的にどれくらい満足していますか?
非常に満足している
やや満足している
中立
やや不満
非常に不満
質問: プロセスのどの部分が最も改善が必要だと思いますか?
初期の応答時間
文書化プロセス
承認ワークフロー
サービスの最終提供
その他
質問: 作業に影響を与える遅延をどのくらい頻繁に経験しますか?
ほとんどない
時々
よくある
ほぼいつも
「なぜ?」でフォローアップするタイミングと方法 誰かが選択肢を選んだ後は、常に「なぜ?」または「もっと教えてください。」と促すことを考慮してください。例えば、待ち時間に「不満」があると感じた人には、文脈について尋ねることで、より意義のあるフィードバックが得られます—それが一過性のイベントだったのか、それとも繰り返しのイライラだったのか。これにより、根本的な原因について推測することなく、データが深まります。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 あなたの選択肢がすべてのシナリオをカバーしていない可能性があると疑われる場合は、常に「その他」を含めてください。続いてオープンエンドの入力を求めましょう—回答者は、構造選択肢では見落としていた新しい視点を提供し、潜在的な盲点を発見することがあります。
興味深いことに、英国の公務員の55%が効率が優先事項であると示しており、しかしながら、従業員の離職率は高いままです—これは標準的な選択肢がキャプチャできないギャップや痛点があることを示唆しています。[2]
サービス待ち時間とプロセス効率に関する公務員のためのNPS質問
ネットプロモータースコア(NPS)は、ロイヤルティと推奨度を測るためのシンプルで普遍的な質問です。公務員組織内でも、NPSはチームメンバーが現在のプロセスを同僚に推奨する可能性を示します。これは強力で、プロセスの満足度に関する「直感的な感覚」を提供し、時間の経過に伴って追跡することができます。
NPSは明確で標準化されており、チームや部門を超えてベンチマークを行うことができます。
回答が迅速で、AI駆動のフォローアップと完璧に組み合わせて「なぜ?」を掘り下げます。
このコンテキストでNPSを使用した即席の調査を希望する場合、公務員のサービス待ち時間とプロセス効率に関するNPS調査を生成してください。
フォローアップ質問の力
適切なタイミングでのフォローアップ質問はすべてを変えます。最初の回答のみに頼ると、回答はしばしば不完全または単なる曖昧に終わります。Specificの自動フォローアップ質問機能はAIを使用してリアルタイムで応答し、見落とした詳細を穏やかに突き止めたり、実際に回答者が言ったことに基づいて掘り下げたりします。
公務員: 「プロセスが遅く感じました。」
AIフォローアップ: 「プロセスのどの部分が最も遅く感じられたのでしょうか、それがあなたの作業にどのように影響しましたか?」
これがなければ、問題がシステムの遅延なのか、書類のバックログなのか、それとも何か他のものなのかを推測するだけになってしまいます。
フォローアップを何回質問するか? 私たちは通常、2〜3回のスマートフォローアップで、ほとんどの質問に十分であると考えています。主要な詳細がキャプチャされたら、次のトピックに進むことを許可しましょう。Specificは、簡単に調査設定でこれを制御することができます。
これにより会話型の調査になります: 回答者は同僚と会話しているように感じ、退屈なフォームに記入していると感じません。それが、より高いエンゲージメントの秘訣です。
AI調査応答分析、GPT駆動の洞察: 数百もの豊富でオープンエンドの回答があっても、AIを用いて簡単に分析できます。AI調査応答分析ガイドでは、チャットCPTスタイルのクエリを使用してパターンやテーマを一瞬で浮かび上がらせる方法を示しています—手動コード化は不要です。
自動プロービング(AI駆動のフォローアップ)は、調査設計の新しいアプローチです。まだ試していない場合は、会話型調査を生成してください。その違いを実感できます。静的なフォームには二度と戻れなくなるでしょう。
ChatGPTまたは他のGPTを用いた公務員調査のためのプロンプトの作成方法
ChatGPT(または任意のGPT)から素晴らしい調査質問を得るためには、タイトなプロンプトが重要です。まず広く始め、それから具体的にします:
この初期プロンプトは必須要素をカバーしています:
サービス待ち時間とプロセス効率に関する公務員調査について10のオープンエンド質問を提案してください。
しかし、GPTはより多くのコンテキストで最善を尽くします。あなたのチーム、目標、または既知の痛点を含めましょう。例えば:
私は、定期的にサービスリクエストを処理する公務員のための調査を作成しています。私たちのチームは待ち時間を短縮し、最もイライラするプロセスステップを特定したいと考えています。痛点や改善案を明らかにする助けとなる10のオープンエンド質問を提案してください。
初めて質問の束を受け取ったら、GPTにそれを整理するよう頼んでください:
質問を見てカテゴリで分類してください。カテゴリとその下に質問を出力してください。
最適なカテゴリが見つかると—例えば「自動化プロセス」や「チームコミュニケーション」など—一層深掘りして次のようにプロンプトを送りします:
「チームコミュニケーションとコラボレーション」カテゴリに焦点を当てた質問を10生成してください。
会話型調査とは何ですか?
会話型調査は、データ収集を友好的な対話に変えるためにAIを活用します。回答者は自然に答え、AIは人間の専門家のようにリアルタイムで適応します—探査、明確化、そしてより深く掘り下げます。この調査は個人的で魅力的で、終わりのないリッカートスケールや平凡なテキストボックスとは根本的に異なります。
AI調査ビルダーを使用すると、静的な質問が得られるだけでなく、各回答者に適応する生きたインタビューが得られます。つまり、データの質が向上し、調査の放棄率が減少します。
手動での調査作成 | AI生成調査(会話型) |
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硬直した固定質問 | 適応的でコンテキストに応じたフォローアップ |
ビルドに時間がかかることがある | プロンプトによる数秒での調査作成 |
退屈なフォーマットの体験 | ピアとチャットしているように感じる |
不完全な回答になりがち | AIが明確さを掘り下げ、より完全な洞察を提供する |
手動データ分析が必要 | AIによる即座の分析とサマリー |
公務員調査にAIを使用する理由は何ですか? AI調査の生成は、スクラッチからの構築も、無限のフォローアップのスクリプトも、非構造化テキストの分析も不要で、あなたの作業を合理化します。プロセス改善に取り組む公務員には、より迅速なフィードバックループとより実用的な変化がもたらされます。さらに、すぐに利用可能なテンプレートを利用したり自然言語で調査を編集したりして、いつでも調整を行うことができます。
Specificは最先端の会話型調査の提供において先を行き、調査作成者と公務員の回答者のための調査ジャーニーをスムーズにします。ステップバイステップのセットアップ方法が必要であれば、サービス待ち時間とプロセス効率に関する公務員調査のための調査作成に関するハウツー記事をご覧ください。
このサービス待ち時間とプロセス効率に関する調査例を今すぐ確認してください
会話型調査がどのようにより深い洞察を明らかにし、分析を簡素化し、フィードバックを容易にするかをご自身で体験してください。その違いを実感し、自分自身で作成してみてください。