サポートを求めるユーザーへのインタビューは、従来の分析では見逃されがちなセルフサービス体験における重要なギャップを明らかにします。
会話形式の調査は、これらのインタビューを知識ベースのナビゲーションに関するAI駆動のスケーラブルな会話に変換します。
質的なフィードバックの分析がAIツールを用いることで瞬時にユーザー回答のパターンを浮き彫りにし、楽に行えるようになります。
従来のサポート指標が全体像を捉えられない理由
チケットの量や解決時間はチームの忙しさを示すかもしれませんが、ユーザーがなぜ自分で問題を解決できなかったかを明らかにすることはありません。ウェブ分析を見ても、人々がどこをクリックし、どのくらいそこに滞在したかはわかりますが、彼らが実際に何を探していたのかや、行き詰まりを感じたのはどの瞬間かについてはまったく見えてきません。
従来の指標 | ユーザーインタビューの洞察 |
チケットの量 | ユーザーが自力で答えを見つけられなかった理由 |
記事の閲覧数 | 問題を解決できなかった知識ベースのコンテンツ |
クリックパス | ユーザーが自分の言葉で抱えていた実際の質問 |
隠れたフラストレーション：多くのユーザーが毎週ひっそりとセルフサービスを断念し、サポートに連絡もせずに諦めています。事実、顧客の推定40％が直接会社の担当者と話すより、自分で問題を解決しようとしますが、ほとんどが必要な情報を見つけるのに苦労しています。
失われたコンテキスト：多くの分析は、ユーザーがどの検索語を試みたのか、どこで混乱したのか、特定の記事がなぜ役に立たなかったのかについて何も教えてくれません。こうした微妙な違い、「リセットパスワード」が単純なリセット操作ではなくアカウントセキュリティドキュメントを表示した理由こそ、最大の利益を得られるところです。
サポートを求めるユーザーとのフォーカスを当てたインタビューを行っていない場合、ユーザーがセルフサービスを放棄する理由に関する全体像を見逃していることになります。
会話型調査がサポートを求めるユーザーのインタビューをどのように変えるか
正直なところ、誰も退屈なフォームを通り抜けたいとは思いません。AI調査は実際の会話のように感じられます—まるで専門家がやさしく探りを入れ、不完全なアイデアにフォローアップし、全体像を把握しているかのように。静的なフォームとは異なり、会話調査は24/7で稼働し、カレンダーの招待やファシリテーターは必要ありません。
自動化されたAIのフォローアップ質問を用いることで、これらの調査は単に「何がうまくいかなかったか」を尋ねるだけでなく、ナビゲーションの問題を自動的に明確にするためにより深く掘り下げます。
リアルタイムの探り：AIは即座に特定の検索語、混乱した記事、行き詰まった際の試行方法について明確な質問を行います。こうしたインサイトは従来の調査や分析ダッシュボードからは得られません。
自然な言語での応答: 人々は自分の言葉で物語を語ることができ、チェックボックスや強制的なランキングはありません。つまり、本当の痛みのポイントやユーザーに共鳴する言語が浮き彫りになります。
フォローアップで回答を実際に有用な対話に変えることで、すべての調査が意義ある会話となり、適切な会話型調査になります。
これらのAI駆動のインタビューは常にオンで、オフタイムでさえサポートを求めるユーザーからの学びを提供します。
セルフサービスのギャップを明らかにするための重要な質問
私にとって、サポートを求めるユーザー調査は常にユーザーが諦める前の旅路に焦点を当てることで始まります。知識ベースのナビゲーションの真のギャップを明らかにするための質問の構成方法は次のとおりです{
