優れた質問を備えた従業員調査テンプレートをお探しの場合、ITサポートに関するものを検討しているのは、職場の生産性における最も重要な接点の1つに対処していることになります。
ITに関する問題は、従業員の効率や職務満足度に直接影響します。ここでの遅延やフラストレーションは、組織全体を引きずり下ろす可能性があります。
私は、ITサポート調査で必要な実証済みの質問と、会話型AI調査が従業員のフィードバックの背後にある本当の要因を発掘する方法を共有します。
従来のITサポート調査が見落とす理由
標準的なITフィードバック調査は通常、1-10の評価スケールやはい・いいえの質問に限定されます。これらは簡単に記入できる一方、言い尽くせない面が多くあります。ほとんどの従業員は共有するコンテキストが多くありますが、静的なフォームはそれをキャプチャできるように設計されていません。何が起きたかにかかわらず、同じ質問を同じ方法でします—簡単なプリンター修理があったのか、再発するログインバグと闘っていたのかにかかわらず。
見失われるのは何か？詳細です。解決までに日数がかかった理由。重要なステップで混乱を感じた点や、際立った技術者は誰か。これらのニュアンスは、改善のための実行可能な機会が見つかる傾向にあります。
特に自動AIフォローアップ質問を備えた会話型フィードバックツールは、この古いアプローチを打破します。従業員が遅延を言及した際に、調査は即座に適応し、その原因を質問します。優れたコミュニケーションを言及？何が明確または役立ったかを掘り下げます。そのリアルタイムの好奇心は、より多くの回答とより豊かな洞察を提供します。実際、AI駆動の会話型調査を使用する組織は、従来のフォームよりも20%高い回答率と3倍の従業員フィードバックを収集しています。[1]
従来型の調査 | 会話型調査 |
|---|---|
固定された質問 限られたコンテキスト | 適応型質問フロー 深いコンテキスト |
ITサポート調査で必要な主要な質問
実行可能なフィードバックを得るためには、適切な質問が必要です。ここでは、効果的なITサポート従業員調査テンプレートに含めているものとその理由を紹介します：
全体として、受けたITサポートにどの程度満足していますか？
このクラシックな評価質問は、一般的な感情の把握に役立ちます。ここの傾向が、基線が改善しているか低下しているかを示します。問題解決にかかった時間をどのように評価しますか？
ITの迅速さは重要です。遅い修正はチームの生産性と忍耐を損ないます。これを追跡することで、ボトルネックの背後にあるパターンが浮かび上がります。ITサポートチームからのコミュニケーションの効果はどのくらいでしたか？
良好なコミュニケーションは不確実性を減らします。次のステップは明確でしたか？遅延について積極的にコミュニケートされましたか？これは技術スキルから人間スキルを絞り込みます。解決策は完全に問題を解決しましたか？
「チケット完了」が「問題解決」を意味すると簡単に考えがちですが、ここでのフォローアップで修正が必要な未解決の問題をキャッチできます。ITサポートチームを同僚に勧めるかどうか？
この「ネットプロモーター」スタイルの質問は、ITサポート機能に対する全体的な信頼をキャプチャし、支持者と批判者の両方をフィルタリングします。ITサポートチームがさらに良くできることは何ですか？
オープンエンドですが重要です。この質問では、従業員が繰り返し起こる問題点や創造的な提案を持ち出すことが多く、改善のための金脈になります。体験について私たちに知っておいて欲しいことが他にありますか？
標準化された質問が届かない非尋常なフィードバックや称賛の余地を与えます。
これらの質問が基盤です。真の価値は、回答に基づいて動的なフォローアップ質問を触発し、会話を続けるところにあります。まるで熟練のインタビュアーがするように。
根本原因を明らかにする会話型フォローアップ
現代のAI調査ビルダーの魔法は、明確でないときに「なぜ」と聞いたり、深堀りしたりできることです。リアルタイムで適応することにより、AIはアンケートの評価の背後にある真の「理由」を社員を圧倒することなく提示します。以下に、フォローアップの作業の例シナリオを示します：
シナリオ1:
初期回答：「問題解決に時間がかかって残念でした。」
遅延の主な理由は何でしたか？（例えば、部品待ち、指示の不明確さ、コミュニケーションのギャップ）
どのステップで一番問題が発生しやすいかを明らかにします。
シナリオ2:
初期回答：「ITチームがメールを修正してくれたが、カレンダー同期の問題はまだ残っています。」
共有いただきありがとうございます。チケットは解決済みとしてマークされていましたが、まだ問題を経験しているのですね。具体的にどの点がうまくいっていないのですか？
不完全な解決を早期にキャッチし、フラストレーションが蓄積する前に対処します。
シナリオ3:
初期回答：社員がコミュニケーションの質を「7/10」と評価。
コミュニケーションをどのように改善できたと思いますか？タイミング、明確さ、その他の何かでしたか？
トーンやタイミング、手順のどれが最も重要であるかを明らかにします。
このインタラクティブな会話体験は、エンゲージメントを向上させるだけでなく、より詳細なフィードバックを提供します[3]。AIに支えられた調査応答分析がこれらのオープンエンド回答を実際に行動に移せるテーマに変える様子がわかります。
最大の洞察を得るためにITサポート調査のタイミングを最適化する方法
質問をすることと同様に、タイミングを合わせることも重要です。ITサポート満足度調査の最適なタイミングは通常、チケット解決直後に行うと効果的です。新鮮な体験に基づく即時フィードバックは、従業員が詳細、フラストレーション、および成功を思い出すのに役立ちます。しかし、少し遅れてのフォローアップにも価値があります。1日程度待つことで、残っている問題や再発する問題をキャッチすることができます。
インプロダクトのトリガーを使用すると、ITポータル、Slack、または内部チャットツール内でこれらの調査を完璧なタイミングで自動表示できます。インプロダクト会話型調査がどのように機能するかを参照し、シームレスなフィードバック収集を実現します。回答率を向上させ、疲労を防ぐには：
調査を簡潔に保つ—最大5〜7の質問
調査間隔を空ける（例：解決済みチケットまたは月ごとに1回のみ調査）
何が変更されるかを共有することで参加が価値あるものと感じさせる
AI駆動のフィードバック収集は、回答率を向上させるだけでなく、一般的で重複したフォームに比べて調査疲労を半減させることができます[7]。
ITサポートフィードバックのパターンを理解する
フィードバックが集まり始めたら、次の課題は分析です。毎月何百ものチケットがあり、テキストの壁を実行可能な洞察に変えるのは簡単ではありません。AIが側にあると、それは異なります。AI調査分析は、パスワードリセットの問題のように、繰り返しの苦情を即座に特定し、感情的な感情をフラグし、パターンを見つけることができます。以下は、ITサポート調査データを分析するのに使用できるいくつかの例のプロンプトです：
ITアンケート回答で従業員が最も頻繁に挙げる上位3つの問題は何ですか？
四半期中のITチケット解決速度に関する従業員フィードバックのトレンドを要約します。
ITコミュニケーションの質に関するネガティブフィードバックで一般的なテーマを強調します。
AIを用いた調査回答との対話により、学習が加速し、従業員にとって最も重要なものに迅速に焦点を当てられます[6]。
会話型フィードバックでITサポートを変革する
AI駆動の会話型IT調査は、各ヘルプデスクチケットの背後にある全体像を明らかにし、より豊かで実行可能な洞察を収集しつつ、エンゲージメントを向上させます。Specificは、これらの調査を構築し、結果を分析し、フィードバックを進展に変えるための最先端のユーザーエクスペリエンスを提供します。今すぐ自分の調査を作成し、チームにとって本当に重要なことを発見し始めてください。
