ユーザーエクスペリエンス調査：サポートUXにおける解決の質やセルフサービスのギャップを明らかにする重要な質問

うまく作られたユーザー体験調査は、カスタマーサポートの強みとユーザーを苛立たせるポイントを正確に明らかにすることができます。

私たちは、サポートの痛点を明らかにする具体的な質問を探り、特に解決の質やセルフサーブのギャップに関する回答から行動可能なインサイトを引き出す方法を示します。

サポートの解決の質を明らかにする質問

ユーザーがカスタマーサポートに連絡する際に最も重要なのは、単なるスピードではなく、実際の解決の質です。迅速な対応は良いですが、根本的な問題が解決されていなければ、顧客は満足しません。実際、90%の消費者は、サポートには正確な解決策とよく知識を持った担当者が求められるべきだと考えています。[1]

では、ユーザーがサポートから満足しているかどうかを測定するには、何を尋ねるべきでしょうか？問題解決の核心に迫る質問に焦点を当てましょう：

• 初回コンタクトでの解決 — 例: 「サポートとの最初のやり取りで問題は完全に解決されましたか？」
  これは痛点に直接切り込みます。ユーザーは繰り返しの連絡を避けたいと期待しています。ほとんどのユーザーが「いいえ」と答える場合、チームは回答を急ぎすぎたり、迅速に問題を解決する権限がないのかもしれません。

• 解決の有効性 — 例: 「提供された解決策はあなたの問題をどれだけ実際に解決しましたか？」
  これは、表面的な解決策と深い解決策を探るものです。「チケットは閉じられました」と言うのは簡単ですが、ユーザーがまだブロックされている場合、彼らの体験は悪化します。なぜその解決策が役立たなかったのかを尋ねるフォローアップを使用しましょう。

• 説明の明確さ — 例: 「受け取ったサポートの回答はどれだけ明確で理解しやすいものでしたか？」
  技術的に正しい回答でも、ユーザーがさらに混乱して帰るなら意味がありません。明確さ = 自信です。

• フォローアップの意欲 — 例: 「もし問題が解決されなかった場合、何があればより簡単に解決できたと思いますか？」
  オープンフィードバックを促しましょう。時には最高のインサイトがユーザーの提案にあります。

ネガティブな体験が生じた場合、フォローアップの質問は何が問題だったのかを理解するための扉を開きます。ほとんどの調査フォームはこのステップを逃しますが、自動AIフォローアップ質問を使えば、調査は瞬時にコンテキストを探し、本当の障害を明確にします。それは、人間のインタビュアーがスケジュールの煩雑さなしに行うような深い探求のようです。

サポート体験におけるセルフサーブのギャップを明かす

時には、ユーザーが自力で答えを見つけられずにサポートに連絡してしまうことがあります。これはセルフサーブのギャップの兆候です。不要なチケットは単なるコストではなく、ナレッジベース、ガイドフロー、または機能の発見可能性を向上させる機会でもあります。

そのギャップを明らかにし、サポートの負荷を減らすための効果的な質問を以下に示します：

ドキュメントのギャップ — 例: 「自力で見つけられなかった情報は何でしたか？」これは、ドキュメント、オンボーディング、またはアプリ内のヒントがユーザーの実際のニーズに答えていない場所をユーザーに指摘してもらうものです。

機能の発見 — 例: 「サポートに問い合わせる前にどこで助けを探しましたか？」これらの回答を研究することで、ユーザーがコンテキスト内のヘルプをさらに必要としているか、または彼らが機能の存在を知らない場合を見つけることができます。

うまく構造化された会話調査は、行き止まりの「はい/いいえ」で止まりません。彼らが混乱していると感じた場合、実際のフォローアップを求めます。たとえば、ユーザーがなぜセルフサーブできなかったのかを共有した後に、慎重に特定の問題を尋ねることができます。ちょうど思慮深い人間のように。

サポートフィードバックを行動可能なインサイトに変える

自由形式のサポートフィードバックの手動分析は面倒であり、正直なところ、ほとんどの人は重要なパターンを見逃します。ここでAI分析が輝くのです：回答の洪水の中から再発するテーマと行動指針となる信号を見つけ出し、戦略をよりデータ主導にします。2022年には、76%の経営者が顧客フィードバックはすべての顧客決定を情報提供するべきだと強調しました。[2]

Specificの分析チャットを使用すると、あなたは調査データと直接チャットし、即時にインサイトを生成できます。具体的な利用方法を以下に示します：

• 再発するサポートテーマの特定

• 特定の問題が満足度に与える影響を定量化

• ユーザーの種類、地域、または問題ごとのフィードバックのセグメンテーション

各ユースケースについて、Specificの分析チャットにコピー＆ペーストできるプロンプトを以下に示します：

例 1: 再発するサポートテーマの特定

ユーザーがサポート調査回答で未解決または不十分に解決されたとして挙げた上位3つの再発問題は何ですか？

これは、四半期レビューに最適なシステム的な痛点を迅速に浮上させます。

例 2: 特定の問題の影響を定量化

ドキュメントのギャップを言及したユーザーのうち、問題が完全に解決されなかったと報告したのは何人ですか？これはすべての回答の何パーセントですか？

これにより、どの問題が単なる煩わしさなのか、または本当の障害なのかを見分け、優先順位を付けることができます。

例 3: フィードバックのセグメンテーション

すべてのサポート調査フィードバックをサブスクリプションプランごとにセグメント化してください。無料版と有料ユーザー間で解決の質に違いはありますか？

これは、どこにトレーニングを集中させるべきか、またはプレミアムサポートプランを提供すべきかを決定するのに貴重です。

SpecificのAI調査回答分析ツールを使用すると、これらの調査を数分で実施できます。コーディング、ダッシュボード、またはエクスポートは不要です。

データ収集ではなく、関係構築としてのサポート調査

多くのチームがサポート調査をチェック済みの箱やデータ収集として考えています。しかし、会話調査を使用することで、実際にはより良いユーザー関係を構築し、彼らの体験を気にかけていることを示します。サポート体験において、2025年には82%の顧客がエージェントの態度やアプローチが重要であると言っています。[3]

正しく実施されれば、会話調の調査はユーザーに聞かれ、尊重されていると感じさせ、尋問されていると思わせません。共有可能な調査ページを作成したり、ユーザージャーニーに適した場所にインプロダクト調査を設置したりできます。

タイミングが重要 — サポートがクローズした直後に調査を送信します。詳細が新鮮な間に感情は落ち着くことで、高品質のインサイトを得られます。ランダムにユーザーに送信して、イライラさせる瞬間から避けましょう。

トーンと共感 — 会話的なアプローチを使用すると、ユーザーはより考え深く、正直に答えます。彼らは熟練のインタビュアーと話しているように感じ、堅苦しいフォームには感じません。個人的なフォローアップを追加することで（「ご意見ありがとうございました！もっとお聞きしたいことがあればお知らせください…」）、あなたが彼らの声を聞いており、価値を感じていることを示唆します。

Specificの会話調査を使用することで、クリエイターと回答者の両方にとってスムーズで魅力的な体験を提供します。パーソナライズされたフォローアップとフレンドリーなトーンが信頼を築き、忘れられがちなフォームの中で際立っています。

今日からサポート体験を改善し始める

本物のサポートUX調査を実施することは、最良の施策のひとつです。解決のギャップをキャッチし、セルフサーブの機会を見つけ、顧客離れや満足度の知られていないドライバーを発見できます。これらを行わないことは、直接的で行動可能なインサイトと支援を必要とするすべてのユーザーとの強固な関係を築く機会を逃していることになります。

サポート業務をコストセンターから真の競争優位性へ変える—会話的なアプローチで独自の調査を作成し、ユーザーが実際に答えたいと思うようになります。