従来の顧客体験分析ツールは、サポート後のやり取りのニュアンスを見落としがちです。ここでは、サポート後のアンケートで実際に顧客からの意味のある洞察を得るための最適な質問を共有したいと思います。
これらの質問は、サポート後と購入後の両方の瞬間に機能し、チームが解決の質、顧客の労力、感情、およびフィードバックの背後にある本当の「なぜ」を明らかにするのに役立ちます。
また、これらのアンケートを多言語化し、より深く実用的な会話を可能にする分岐ロジックを追加する方法も説明します。
解決の質を測る質問
解決の質は単なるスピードよりもはるかに重要です。迅速に対応することには意味がありませんが、顧客が問題が解決されないままにされたり、誤解されたと感じたりすることがある場合です。消費者の73％が体験を購入の重要な要因と見なしていることを考えると、質を極めることが信頼を得てロイヤルティを促進するために重要です。 [1]
「我々のチームは今日あなたの問題を完全に解決しましたか？」（はい / いいえ / わからない）
「今回のやり取りで何か改善できたことはありましたか？」（自由回答、AIが具体例を探るフォローアップ）
「これが二度と起こらないとどれくらい自信がありますか？」（スケール：全く自信がない - 非常に自信がある）
「自分の問題を繰り返したり、説明し直した必要はありましたか？」（一度もない / 一度 / 一度以上）
アンケート分析のための例のプロンプト：
未解決の問題や解決に対する低い自信を示す回答を分析し、最も一般的な理由を要約します。
AIのフォローアップ質問は、難所や混乱についてもう少し詳細を探るのに役立ち、修正が期待を満たした（または満たさなかった）方法を明確にします。AIのフォローアップ質問の詳細については、サポート後の会話でより豊かな洞察を求める方法をご覧ください。
初回解決率: 顧客の問題が一度の試みで解決されるかどうかが重要です。次の質問をしてみてください：「あなたの問題は一度のやり取りで解決されましたか、それとも再度ご連絡いただいた必要がありましたか？」 これはチームの効果を探り、再接触を促すギャップを特定します。
問題の複雑さ評価: 一部の問題は難しい - 複雑な請求エラーや技術的なバグを考えてみてください。試してみてください：「あなたの問題を解決するのはどれくらい難しかったですか？」（簡単 / 普通 / 複雑）。これにより、よりトレーニングが必要な修正や、より良いリソースが必要な修正がわかります。
これらの質問を友人に話しかけるように言い表しましょう：「これを解決することができましたか、それとも長引きましたか？」 または 「あなたの観点からどれくらい複雑に感じましたか？」 会話調の言い回しはアンケートの固さを取り除き、正直な答えを促します。
サポートのやり取りにおける顧客の労力を測定する
労力は本当に重要です - 人々は解決に至るまでの労力を覚えています。顧客労力スコア（CES）は、顧客がどれだけの摩擦を感じているかを示し、毎年750億ドルが失われます顧客体験の悪さと未解決の労力問題により。 [2]
「今日の問題解決はどれくらい簡単でしたか？」（スケール：非常に困難 - とても簡単）
「どのステップが最も時間やエネルギーを要しましたか？」（自由回答、AIが待機や情報の繰り返しのステップについて詳細を尋ねることができます）
「助けを得るためにチャネル（Eメール、チャット、電話）を切り替える必要がありましたか？」（はい / いいえ、はいの場合には「詳しく教えてください」）
アプローチの比較:
高労力指標 | 低労力指標 |
|---|---|
多くの引き継ぎ、繰り返し、回答を待つ、強制的なチャネル変更 | 一度で解決、自発的な助け、明確な指示、繰り返しがない |
AIに特定の摩擦ポイントを探るように指示します：例えば「チャネルの切り替えを示す顧客がいる場合、なぜ切り替えたのか、早期に何をすべきだったのかを尋ねる」。労力についての質問を会話の一部として提示すると、人々は心を開くようになります—会話型のアンケート形式が、労力スコアをフォームと比較してどう変えるかを確認してください。
時間の投資についての質問: 常に明確にしてください：「最初のコンタクトから解決までどれくらいの時間がかかりましたか？」（分 / 時間 / 日）。これはイライラを定量化し、改善のためのリアルなターゲット設定に役立ちます。
チャネル切り替えの検出: 次のように尋ねます：「これを解決するために複数のプラットフォームを利用する必要がありましたか？」 そしてフォローアップで：「何がチャネルを切り替えさせましたか？」 これらの答えは、プロセスやクロスチームの調整におけるギャップを浮き彫りにします。
分析への例のプロンプト:
回答者が言及した労力障壁を要約し、時間、コミュニケーション、プロセスの摩擦に分けます。
実際の顧客の感情を明らかにする感情質問
満足度スコアだけでは人々が実際にどのように感じているかはわかりません。あなたが本当に欲しいのは、信頼や解約を促す感情的なフィードバックです。リーダーの86％が、AIが顧客体験の提供方法を転換するだろうと信じている、特に自由回答のフィードバックとトーンを分析することで。 [3]
「この体験はどのような気持ちが残りましたか？」（嬉しい / 中立 / フラストレーション / 失望 / 安堵）
「友達に我々のサポートチームをお勧めする可能性は0〜10のスケールでどれくらいありますか？」（サポート用NPS、全体の評価ではない）
「今回のやり取り後にあなたの気分を改善するにはどのようなことが一つ必要ですか？」（自由回答）
NPSのバリエーションを文脈に応じて使用します：「今回の特定のサポート体験に基づいて、我々のヘルプチームをどれくらいお勧めしますか？」これらの調整が実際の感情を浮き彫りにします。
私はAIのアンケート回答分析ツールを使用して感情を深く掘り下げます：キーワード、感情、またはスプレッドシートでは見つけられない微妙な傾向についてAIとチャットできます。
感情温度チェック: 次のように質問を言い表します：「今日の体験を一言で表すとしたらどう表現しますか？」 これにより正直な本音の反応が得られます - 糖衣を被せずに。
サポートをお勧めする可能性: 具体的に：「同様の問題を抱えた友人がいたら、我々のチームが世話してくれると彼らに伝えますか？」 これにより解決が推進力に結びつきます。
AIは否定的な感情の手がかりに基づいてトーンをシフトさせることができ、一般的な感謝の言葉ではなく、共感的に対応したり、回復のためのプロンプトを提供したりします。
感情分析のための例のプロンプト：
最も頻繁な感情のテーマを強調し、回答をポジティブ、中立、またはネガティブに分類します。異常な感情があるかどうかを特定します。
改善を導く根本原因質問
標準的なアンケートは問題の背後にある本当の理由をほとんど明らかにしません。根本原因に関する質問は繰り返しのパターンやプロセスの崩壊を暴露し、実際に重要なことに改善を集中させます。分析を使用して根本原因を発見するチームは、同業者よりも4〜8％速く成長する、このアプローチの強力さを示しています。 [4]
「私たちのプロセスの中であなたの問題を解決するのが困難にしたものが何かありましたか？」（自由回答、AIは具体的なステップや遅延を引き出します）
「あなたのサポートリクエストに対する我々の対応が期待に沿っていたかどうか教えてください。」（はい / いいえ、いいえの場合には「どこで期待から外れましたか？」）
「この問題が防げたら、どのように防げたと思いますか？」（自由回答、提案を探る）
「目標を達成するために我々のプロセスを迂回する必要がありましたか？」（はい / いいえ、詳細を問うフォローアップ）
表面上の問題 | 根本原因 |
|---|---|
返信が遅い、不足している情報、漠然とした指示 | 手渡しの不備、所有権の不明確さ、サポートトレーニングの欠如 |
AIのロジックを調整して曖昧さがある場合にフォローアップするようにしますが、押し付けがましくならないようにします。パターンを探していますか？分析で繰り返されるフレーズを見つけます、「二度フォローアップする必要があった」や「混乱を招いたログイン」など—それが行動を起こすきっかけです。
プロセス崩壊の質問: 使用します：「我々のプロセスの中で不要または混乱を招くステップがありましたか？」 これは運用上の非効率性を明らかにします。
期待のギャップ分析: 試してください：「あなたの期待していたサポート体験と実際の体験はどのように比較されましたか？」 これは製品マーケティングとサポートチームのための金鉱です。
予防性評価: 常に含めてください：「この問題は防げたと思いますか？何を違うようにしたら良かったでしょうか？」 回答は迅速な勝利とロードマップの優先順位の両方に燃料を供給します。
多言語対応アンケートとインテリジェントブランチング
グローバルな顧客ベースを支えていますか？多言語サポートはただ親切ではなく、期待されています。Specificでは、アンケートが自動的に翻訳され、回答者は希望の言語で回答できるため、完了率とデータの質が向上します。
分岐ロジックは、NPSや満足度のフォローアップを最適化します：推奨者、 中立者、 批判者に対してユニークなフローを提供します。これにより、各回答者が自身の経験に合ったアンケートパスを得ることができます。あなたはAIアンケートエディターでチャット形式のコマンドを使用して即座に調整できます。
言語自動検出:「これを有効にすると、アンケートは各ユーザーを彼らのアプリまたはブラウザの言語で歓迎します—手動設定は不要です。」
推奨者のフォローアップ: 高スコアの場合は次のように尋ねます：「あなたの経験を共有したり、テスティモニアルに参加する意欲はありますか？」 またはより深く掘り下げます：「このやり取りが際立っていた理由は何ですか？」
批判者の回復: 共感を示します：「期待に応えることができず申し訳ありません。何をすればこれを正しくできたでしょうか？」 または「もしお時間があれば、改善すべきことを２つ教えていただけますか？」これらはただの「すみません」ではなく、直接の回復のチャンスです。
分岐構成の例:
NPSが9–10の場合：感謝し、ハイライトを探求し、紹介を求めます。
NPSが7–8の場合：経験を素晴らしいものにするための改善点を尋ねます。
NPSが0–6の場合：謝罪し、具体的な点を尋ね、回復行動を申し出ます。
すべてをまとめる—あなたのサポート後アンケート戦略
最も効果的なサポート後アンケートは、会話調のAI駆動フローでこれらの質問を組み合わせることです—フィードバックを摩擦なくします。サポートのやり取り直後（30分から1時間以内）に開始すると、最も高品質の回答が得られます。スウィートスポットは5～7の質問で、自由回答形式と構造化形式を組み合わせて疲れずにニュアンスを捉えます。会話形式も役立ちます—ユーザーは硬いフォームより会話形式のアンケートを完了する可能性がはるかに高い。[1]
解決の質（問題を解決しましたか？）
顧客の労力（どのくらい簡単で、どのくらいのステップが必要でしたか？）
感情（感情、NPSのバリエーション）
根本原因（プロセス、期待、予防性）
独自のアンケートを作成するために、AIアンケートジェネレーターを使用して、わずか数分でアンケートを作成し、オーディエンス、言語、分岐のニーズに合わせてカスタマイズしてください。
タイミング戦略: 体験が新鮮なうちに、明確な解決の確認後にアンケートをトリガーします。
質問の順序付け: 広く始めます（解決しましたか？）、次に深く掘り下げます（どれくらい困難でしたか？）、最後に感情と改善のアイデアをキャプチャし、体験に基づいて‘ありがとうございます’または次のステップで締めくくります。
フローの例:
1. 今日あなたの問題は完全に解決されましたか？
2. 助けを得るのはどれくらい簡単でしたか？
3. 問題を再説明したりチャネルを切り替えたりする必要がありましたか？
4. 0-10のスケールで、我々のサポートを推奨する可能性はどれくらいですか？
5. このやり取りの後、どのように感じましたか？
6. これをもっと良くするために何かありますか？
今すぐアンケートを作成し、実際に実行可能なフィードバックをキャプチャし始めます。会話型アンケートで、より高いエンゲージメントと深い洞察を得られます—毎回のサポートで意味のある変化を推進するのに必要な明確さを与えます。