顧客がなぜそのように感じるのかを実際に明らかにする顧客満足度調査を作成するには、ただ評価を求めるだけでは不十分です。顧客満足度調査で実際の洞察を得たい場合は、チェックボックスや単純な星を超えた視野を持つ必要があります。
サポートとのやり取りの直後に満足度を測定することで、何がうまく機能しているかを迅速に把握し、問題が大きくなる前に根本的な問題を見つけることができます。従来のCSAT調査はスコアを捉えますが、「なぜ」を見逃しがちです。そこで登場するのが、**AI駆動の会話型調査**です。AIは詳細や文脈を賢く掘り下げて追求します。SpecificのAI調査ジェネレーターのようなツールは、これをすぐに利用可能にします。
このガイドでは、サポート後の**CSAT**および**CES（顧客努力スコア）**調査に最適な質問と、AIが自動で明確化の質問を行い、フィードバックの根本原因を特定する方法の例を紹介します。
AI駆動のフォローアップを備えた重要なCSATの質問
**CSAT（顧客満足度スコア）**メトリックは、直感的な反応、つまりサポートとのやり取りの直後にどの程度顧客が満足しているかにフォーカスしています。しかし、基本的なスコアを尋ねるだけでは、役立つ文脈を見つけるチャンスを逃してしまいます。
ここに、私が推奨するCSATの基本的な質問形式と、AI駆動のフォローアップのプロンプトの例を紹介します:
「本日受けたサポートにはどれほど満足しましたか？」
評価が低い場合のAIフォローアップ:
「期待に応えられなかった点を教えていただけますか？」
評価が高い場合のAIフォローアップ:
「そう言っていただけて嬉しいです！サポートエージェントが特に良かった点がありましたか？」
「問題は満足のいく形で解決されましたか？」
AIフォローアップ:
「未解決または改善できる点があれば、何が思い浮かびますか？」
「私たちのサポートチームを友人や同僚におすすめしたいですか？」
AIフォローアップ:
「その決断において最も大きな要因は何でしたか？」
評価ベースのCSAT質問（1～5の星評価など）は、構造とベンチマークを提供し、時間の経過とともに変化を追跡するのに不可欠です。しかし、多くの場合、なぜ得点したのかについて何も言わないことがあります。だからこそ、AIのフォローアップが重要です。低評価の場合は詳細を求め、高評価の場合はポジティブのテーマを強調するなど、動的なアプローチが可能です。
開放型の満足度の質問は、人々が自然に自身の意見を表現することを可能にします。「本日よりよくできることはありますか？」という質問は率直な回答を奨励し、AIは曖昧な回答を自動で追求して確認を促します。
フォローアップの「マジック」は、自動AIフォローアップの質問と一緒に、調査がその場で適応し、低評価の場合には痛みのポイントを掘り下げ、ポジティブなフィードバックからはベストプラクティスを引き出します。リアルタイムでのパーソナライズは、静的な調査と比較して最大25％の応答率向上につながります[1]。
摩擦点を明らかにする顧客努力スコアの質問
**CES（顧客努力スコア）**は、プロセスが顧客にとってどの程度容易または困難であったかを特定することに注目しています。満足度が「何」であるとすれば、努力度は「どのように」です。多くの企業にとって、顧客の努力を減らすことが忠誠心を高める最初のステップです。何故なら、81％の顧客が優れたサービスに対してより多くの支払いをいとわないからです [1]。
ここに摩擦を見つけるためのCES質問の形式とフォローアップ戦略をいくつか紹介します:
「問題を解決するのはどの程度簡単でしたか？」（1=非常に難しい、5=非常に簡単）
「今日、簡単または難しく感じた理由は何でしたか？」
「問題を解決するために何度も連絡する必要がありましたか？」
「はいの場合、何が複数回の接触の原因でしたか？」
「サポートを受けた際に、何か手間取ったことはありましたか？」
「手順やプロセスの中で特にフラストレーションを感じたり、不明瞭だと感じたりした部分について説明できますか？」
従来のCESスケールの質問は顧客の努力を定量化し、時間をかけたベンチマークに強力です。しかし、しばしば正確なボトルネックを特定することには至りません。そこで、文脈的な質問が役に立ちます。
文脈的な努力質問（「このプロセスのどの部分がスムーズでないと感じましたか？」など）は、詳細なストーリーを共有するように顧客を直接誘い込みます。AIはターゲットを絞ったプロンプトを伴って素早く摩擦点を明らかにします。それが待機時間であれ、問題の再度説明、混乱させるメニューのナビゲーションであれ関係ありません。
AIによるチャットスタイルの調査が人々を安心させ、調査を低圧ストレスの会話に変えます。そして今日の技術を使えば、最大86％の顧客照会が人間の介入なしに処理（および改善）されます [2]。
根本原因分析のための質問の組み合わせ
フィードバックの「なぜ」を解き明かすには、複数の質問タイプを組み合わせることが必要です：満足度にはCSAT、努力にはCES、そしてストーリーにはオープンエンドのフォローアップを。それがSpecificでうまく機能したフローの例を以下に示します:
ステップ | 例の質問 | AI駆動のフォローアップ |
|---|---|---|
1. CSAT | 「最近のサポート経験にどれだけ満足しましたか？」 |
|
2. CES | 「問題を解決するのはどの程度簡単でしたか？」 |
|
3. オープンエンド | 「もし一つだけ変えられるとしたら、将来的なサポート体験をより良くするものは何ですか？」 |
|
問題解決の確認質問（「問題は完全に解決されましたか？」など）は、適切な結果を測定していることを確認します。満たされていないニーズの明確化は、再度サービスを提供するための次の機会を提供します。
エージェントのパフォーマンスフィードバックは、強みを祝福し、弱点を指導するのに役立ちます。特に、エージェントがニーズを正確に理解していたか、迅速にフォローアップしたかを尋ねてみてください。
プロセス改善の機会は、オープンエンドのフォローアップから得ることができ、「このプロセスをどのようにスムーズにできるでしょうか？」のような質問によってAIが発揮され、多くの質問からのフィードバックを織り交ぜ、再帰的な課題を人目に見える状態にします。
表層的なフィードバック | 根本原因の洞察 |
|---|---|
「サービスが遅い。」 | 「チャットの待機時間が長く、3人のエージェント間で転送されてようやく助けを得た。」 |
「エージェントは親切だった。」 | 「エージェントは迅速に私の状況を理解し、技術的なステップを明確に説明し、メールの要約でフォローアップした。」 |
会話型フォローアップは、インタラクションをダイナミックに保ちながら、回答者が自然に考えを展開できるようにし、調査が対話のように感じられるようにします。AI駆動の調査フローに関する他のアイディアに興味がある場合は、このAI調査ビルダーを見るか、ダイナミックフォローアップがどのように機能するかを確認してください。
Specificでのサポート満足度調査の設定
応答の質とデータの深さを最大化したい場合は、適切な配信方法と設定が重要です。Specificでは、AI駆動のCSATおよびCES調査を2つの主要な方法で配信できます：製品内ウィジェットとチケット終了後のランディングページです。
方法 | トリガのタイミング | 主要設定オプション | 詳細を学ぶ |
|---|---|---|---|
製品内ウィジェット | チャットやサポートの終了時 | トリガタイミング：チャット終了後の遅延を設定; | |
チケット終了後のランディングページ | チケット閉鎖後 | チケット終了後に直接メールで調査リンクを送信; |
設定時には、フォローアップの深さを詳細に制御できます—高価値の顧客にとって詳細なフィードバックが最も価値がある場合にプロービングの度合いを強めたり、日常的なチケットではコンパクトに保つことができます。言語のローカリゼーションは、どの地域の顧客にも調査が利用可能になるため、グローバルなサポートチームにとって不可欠です。設定のステップバイステップガイドが必要な場合は、製品内調査の配信または調査ランディングページをご覧ください。
サポート満足度調査のためのベストプラクティス
最高品質のフィードバックを得るためには、最初の質問を焦点を絞ったシンプルな形にし、必要に応じてAIが深く追求してください。調査するセグメントに基づいてフォローアップの「強度」を調整します。VIPの顧客に対してはより深く、日常的な問題では軽いタッチでストレスを与えないアプローチを心がけてください。
タイミングの考慮: サポートの直後に調査を配信し、記憶が新鮮なうちに質問しますが、タイミング遅延と頻度制御を使用して調査疲労を避けましょう。コンテキストで自動で配信される調査は参加率を高めます: AI駆動のアプローチは25%の高い応答率を示しています[3]。
トーンの設定: 会話的で共感的なトーンを選びましょう—AIベースの調査ツールを使えば、{
