この記事では、カスタマージャーニー分析を行うための実用的な質問を提供しており、特に顧客関係を成り立たせたり破壊したりするサポート経験に焦点を当てています。
サポートの旅を理解するには表面的なフィードバックだけでなく、真に何が起こったかを明らかにする会話の深みが必要です。
「問題は解決されましたか？」を超えた解決の質を探る
「問題は解決されましたか？」と尋ねることは、解決の質の表面を掻くだけのことです。顧客は単純なイエス/ノーの箱に収まることはまれであり、彼らの認識はしばしばニュアンスに依存します—期待がどのように管理されたか、回避策が残りの摩擦を残したのか、または問題の一部が未解決のままであるか。これらの詳細は忠誠心と将来の行動を形成するのです。実際、88%の顧客がブランドが提供する経験が製品と同じくらい重要であると述べています [1]。
より深く掘り下げるために、私は具体性を誘う質問を考慮します—プロセスが喜びを与えた瞬間や失望を与えた瞬間です。例えば：
提供された解決策はあなたの期待にどのように一致しましたか？
何が希望より良かったまたは悪かったのですか？
コンテキスト: これは顧客が望んでいたものと実際に経験したものとの不一致を表面化するのに役立ちます。問題が一部しか解決されなかった場合、まだ解決されていないものや不満なものは何ですか？
「完璧な修正」とはどのようなものでしたか？
コンテキスト: 部分的な解決と完全な解決の間のギャップを明らかにし、製品やサポートの盲点を示します。明確な次のステップまたは一時的な回避策を受け取りましたか？
何か不確かなまま残ったものはありますか？
コンテキスト: 技術的な解決が可能であっても、コミュニケーションが仕事を完了したかどうかを評価します。サポートエージェントは解決に関するあなたの不満や懸念をどのように扱いましたか？
インタラクションを改善できたものは何ですか？
コンテキスト: 感情的な知性は、救えるミスと失われた顧客の違いを生み出します。
ここでのフォローアップ戦略は不可欠です。調査の回答者が「ほとんど」または「ある程度」解決されたと言う場合、曖昧さをただ記録するのではなく、AIに具体的な内容確認を依頼しましょう。SpecificのAI駆動の会話型調査はこれを自動的に行い、詳細や「回答の背後にあるストーリー」を探ります—そうする必要はありません。動的な調査についての深い洞察を得るには、自動AIフォローアップ質問をご覧ください。
表面的な質問 | 深く掘り下げた質問 |
|---|---|
問題は解決されましたか？ | 解決策が完全に機能しなかった部分には何がありましたか？ |
エージェントは役に立ちましたか？ | 会話中に助けが不足または不完全だったと感じた部分はどこですか？ |
AI調査を利用することで、顧客が曖昧な回答を共有した際に、ツールは即座にフォローアップ質問を生成し、明確にし、二次的な痛点を明らかにしたり、未述べの不満を探ります。これが真の洞察が存在する場所であり、なぜカスタマージャーニー分析がチェックボックス以上のものを必要とするのです。
顧客が最初に自力で助けようとした場所をマッピングする
自己サービスの何が壊れているのかを理解したい場合、サポートに連絡する前に顧客が取ったすべてのステップのマップが必要です。**回避経路分析**は、文書化、ボット、フォーラムが何処で不足しているのか、または期待が設定されていても満たされなかったかを確実に示します。
事前連絡の旅に関する質問は上流のギャップを明らかにし、チケット数だけでなく、実際の答えを得るための例題を示します：
サポートチームに連絡する前に何を試しましたか？
コンテキスト: 文書化、ボット、または仲間のアドバイスへの依存を明らかにし、欠けているものを確認します。ヘルプセンターを探しましたか、チャットボットを使用しましたか、コミュニティフォーラムで尋ねましたか？
コンテキスト: 自己サービスが試みられる頻度と失敗する頻度をセグメント化します。何かを探している際に何が混乱していたり未答だったと感じましたか？
コンテキスト: ナレッジベースやサポートAIの改善点を特定します。サポートへの連絡が必要だと決定した時点はどこで、なぜそのように思いましたか？
コンテキスト: エスカレーションの動機を特定し、フラストレーションの引き金を明らかにします。
チャネル切り替えに関する質問は、分裂したサポートエコシステムの痛みを浮き彫りにします。66%の顧客がチャネル間での一貫性のない経験について不満を述べていることが分かっている [2]ため、これらの断絶を診断することが重要です。考慮してください：
まずどのサポートチャネルを試しましたか、そしてなぜ切り替えましたか？
以前のチャネルを諦めて解決を見つける前に何があったのですか？
チャネルを切り替えた際に説明をもう一度始めなければならなかったですか？
これらの領域からの洞察は、文書を修正し、AIボットのフローを最適化し、メッセージングを統一する場所を情報で提供し、問題がサポートチケットに変わる前に修正します。
エージェントと部門間の引き継ぎの明確さを評価する
サポートの引き継ぎは顧客体験を成り立たせたり崩すことができます。多くのサポートの旅は問題そのものではなく、エージェントや部門間での扱われ方によって脱線します。53%の消費者がサポートのインタラクションが「断片化」していると感じている原因はこのような断絶です [3]。
まず、移行がスムーズであったかどうか知りたい—顧客は自分の問題を誰が保有しているかを理解できたのか。以下の質問でそれを探ります：
なぜ転送されたのか明確に知らされていると感じましたか？
新しいエージェントがお客様の以前の会話について知識を持っているように見えましたか？
サポート経験中に何回問題を繰り返す必要がありましたか？
コンテキスト保存に関する質問が重要です。顧客が再度自分を説明するたびに、信頼が損なわれます。試しに尋ねてみてください：
新しい人に各々の再度問題を概要する必要がありましたか？
エージェント間で重要な詳細が失われたことはありましたか？
エスカレーションの経験に関する質問は、躍進して階層化や専門家に移る時の摩擦を明らかにします。有用な角度：
エスカレーション中の待ち時間や説明の明確性についてどう思いましたか？
解決に向けての保証がされましたか、それとも転送されているように思えましたか？
会話型調査はリアルタイムで適応し、顧客が複数の引き継ぎを経験したり、フラストレーションを示した場合に更なる追求が可能です。この流動性は、単にどこで移行が起こるかではなく、どのように感じられ、なぜ顧客が戻らないかを明らかにするのに役立ちます。
サポートジャーニーの質問を会話型の洞察に変える
標準のフィードバックフォームは顧客を窮屈な箱に入れてしまい、ストーリーを完全に見逃すことがよくあります。会話型調査は共有された内容に基づいて経路を調整し、各回答に対して豊かなコンテキストを生み出し、チームにとってより具体的で実行可能な洞察をもたらします。
AI駆動の調査は、顧客がサポートジャーニーを説明するときに動的に分岐と探求を行います。これにより、データを孤立したスコアから実際の経験の生きたナラティブマップに変換します。Specificを使用すると、簡単に調査の作成が可能です。準備済みのテンプレートや自然言語のプロンプトを使用して、迅速に適応する調査を作成できます。
以下はサポートジャーニーを分析するための会話型AIの効果的なプロンプトを3つ紹介します：
解決の質のテーマを分析する:
顧客が問題が完全に解決されていない理由として挙げる繰り返しの原因は何ですか、そして彼らが継続的な懸念を表現する言語はどのようなものですか？
このプロンプトは一般的な痛点を強調し、フラストレーションや満足を示す言語のパターンを追跡します。
主な偏向やエスカレーションの経路を特定する:
顧客がサポートに連絡する前に試みる自己サービスチャネルはどれで、どこで最も頻繁に行き詰まると報告されているのか？
これにより、文書化、フォーラム、またはチャットボットが緊急の注意を必要としているかを特定します。
引き継ぎの摩擦点を特定する:
サポートジャーニーで顧客が最も混乱したり、繰り返し説明する必要があるのはどこで、エージェント間の引き継ぎが満足度にどのように影響するか？
この問いはプロセスのギャップを明らかにし、集中的な改善を可能にします。
AI調査応答分析ツールを使用すると、サポートフィードバックについて直接AIとチャットし、数分で洞察を浮き彫りにすることができます。このタイプの適応的で微細な調査を作成し始めるには、AI調査生成器を試してください。AI調査エディターを使用すると、ジャーニー質問を飛行中に微調整することが可能です。
AI駆動の会話を通じてサポートの旅を分析するのを始めましょう
優れたサポートジャーニー分析は、正しい方法で正しい質問を行い、各回答の背後にある本当のストーリーを聞くことから始まります。
Specificは、会話型調査を無理なく感じさせ、回答者とチームの両方を真の理解へと導くシームレスなフィードバックループに参加させます。
会話の深みをキャッチすることで、サポートフィードバックを顧客の忠誠心とビジネス成長を促す洞察へと変換します。
独自の調査を作成し、顧客との会話を戦略的な資産に変換し始めましょう。
