カスタマーサポートチケットが終了した後に行う質問は、顧客満足度（CSAT）分析を成功させる決定打となります。
この記事では、CSATサポート調査に最適な質問を紹介し、満足度の真の要因を明らかにするためのスマートなフォローアップについても説明します。
また、SpecificのAPI/JS SDKを使用した自動CSAT収集の設定方法と、最適な結果を得るための再接触のタイミング管理についてもカバーします。
サポート後のCSAT調査の必須質問
CSAT調査の基礎は、以下のシンプルで効果的な質問です：
1から5のスケールで、サポートリクエストの解決にどの程度満足していますか？
これはコアCSATメトリックです。直接的で理解しやすく、チームの顧客への影響を明確に測ります。
顧客満足度分析を豊かにするため、以下の追加質問もお勧めします：
サポートチームとの問題解決はどのくらい簡単でしたか？
これは顧客の努力を測るものであり、将来の忠誠心の強い予測になります。Gartnerの調査によると、努力を軽減することは、おまけや特典で顧客を喜ばせるよりも忠誠心に大きな影響を与える可能性があります。 [1]サポートサービスを他の人におすすめする可能性はどのくらいですか？
これは個別のケースを超えて、ネットプロモータースコア（NPS）の概念を探ります。誰かがチームを推薦したいと思うなら、おそらく非常に良い結果が得られたのでしょう。サポートチームはすべての懸念について対応しましたか？
これは完了度を理解するためです。時折、通常のCSATでは検出されない未解決の問題を抱えたままチケットが閉じられることがあります。
ほとんどの調査は定量的な質問で止まります。しかし、実用的な洞察を得たいなら、さらに掘り下げる必要があります。そこでお勧めしたいのは、リアルタイムでフォローアップを適用する対話型調査です。AIを活用したプロービングにより、各スコアの背後にある「理由」を自動的に明らかにします。スマートなアプローチを検討しているなら、より深く掘り下げるためにSpecificの自動AIフォローアップ質問をチェックしてください。
解決品質のためのスマートフォローアップ
AIを活用したフォローアップは、CSATサポートを表面的な統計から深い理解へと引き上げます。顧客の体験スコアに基づいて適応し、各会話をケースごとにユニークなものにします。
低いCSATスコア（0–6）では：何がうまくいかなかったのか、期待を裏切ったポイント、誰かが経験した痛点を知りたいです。AIは、従来の調査が見落とす具体的な問題を掘り下げるのに最適です。
サポート体験に不満を持った主な理由は何ですか？
サポートのやり取りで期待を裏切った部分はありましたか？
中間スコア（7–8）では：フォローアップは「何が体験をより良くできたか」に焦点を当てます。ここでは、簡単に改善できる点や小さな摩擦点を明らかにします。
最近のサポート体験を改善するためにできたことはありますか？
解決プロセスで改善できる部分はありますか？
高スコア（9–10）では：強みを強化します。これらのフォローアップは、何がうまくいったのかを尋ね、増強できるパターンを見つけるために重要です。
弊社サポート体験で際立った点は何でしたか？
問題解決を特にスムーズにしたプロセスの部分はどれでしたか？
AIを使った適応型フォローアップを組み合わせれば、反応だけでなく、その背後にある「なぜ」を集めることができます。回答を分析する時が来たら、対話型AIがそれを簡単にします。たとえば、私はよく次のようなプロンプトで調査結果を反映します：
ネガティブフィードバックの再発テーマと、優先すべきトップ3の改善案を示してください。
SpecificでのAI調査応答分析を調べて、サポートデータにおけるパターンをどのように浮き彫りにするか見てみてください。
満足度と共にカスタマーエフォートを測定する
正直に言うと、サポートを受けるために手間を掛けたくない人なんていません。だからこそ、満足度と共にカスタマーエフォートを測定することは非常に強力です。研究によると、96％の顧客は高エフォートな体験で忠誠心が低下し、低エフォートな体験ではわずか9％しか忠誠心が低下しません。[2] サポートが仕事のように感じられたら、どれだけの親切さ{
