よく設計された顧客の声テンプレートは、顧客があなたのサポート体験について本当に何を考えているかを理解するのに役立ちます。このフィードバックを正確に取得することで、早期に不満を表面化させ、すべてのインタラクションを改善の機会に変えることができます。
特に**AIを活用したフォローアップ**を備えた会話型アンケートは、標準的なフォームよりも深く掘り下げます。それは本物の会話のように感じられ、静的なチェックボックスではできない方法で痛点や明るい点を探ります。この自然な感じのフィードバックインタビューを開始したい場合は、AIアンケートビルダーを使用して迅速に開始してください。
サポート体験の質問を機能させる要素
素晴らしいサポート質問を形作るのは、タイミング、コンテキスト、会話の流れの3つの基本要素です。これらが組み合わさることで、一般的なアンケートが顧客の本当の感情や体験を知る窓口になります。
タイミングが重要です。 チケット解決直後にフィードバックを求めると、詳細が新鮮で正直な反応が得られます。顧客の半数以上—52%—が問題が1日以内に解決されることを期待しており、解決後のフィードバックが最も率直です。[1]
コンテキストが鍵です。 「最近のサポートのやり取り」ではなく、顧客の具体的な問題やリクエストに言及します。起こったことを知っていることを示すことで、信頼を築き、細部への注意を示します。
会話の流れ。 質問が友好的なやり取りのように聞こえ、尋問のようでないと、人々は心を開きます。AI駆動のアンケートはトーンや深さを各応答に合わせて変え、会話を豊かにします。自動AI調査によるフォローアップは特に効果的で、リアルタイムで明確にし探求するので、「まあまあだった」と言う答えを避けることができます。
これらの要素が一緒に働くことで、応答率と品質が向上し、フィードバックアンケートが単なる作業から本当の会話に変わります。
速度と解決を測る質問
効率についてお客様の感情を知りたい場合は、応答時間とどの程度問題が完全に解決されたかについての的を絞った質問を使用します。明確な表現に加え、賢いAIの明確化が漠然とした回答を実行可能なフィードバックに変えることができます。
質問例 1: 「私たちがあなたの問題をどれくらい迅速に解決したかについて、どれほど満足していますか？」この質問は、顧客の速度の認識と解決の質の両方を明らかにします。「まあまあだった」と答えた場合、AIは押し付けがましくないように、さらに詳細を促します。
顧客が低評価の場合: 「この問題を解決するのに合理的な時間枠は何だったでしょうか？」
顧客が高評価の場合: 「私たちの応答時間がうまくいった具体的な理由は何ですか？」
質問例 2: 「私たちはあなたの問題を完全に解決しましたか、それとも何かまだ未解決のものがありますか？」これは、チームが完了したと思っている部分的な修正を明らかにしますが、顧客は未解決と見なしています。これは特に重要です。なぜなら、43％の顧客が未解決の問題により、昨年に比べてより多くの悪いカスタマーサービス体験をしたと答えています。[2]
質問例 3（オプション）: 「私たちの解決策の指示の明確さを評価してください。」顧客が「修正」を理解しない場合、解決されたとは感じないかもしれません。
共感とコミュニケーションの質を測る
サポート体験の感情的な側面は、多くの場合、誰かが忠実なファンになるか単に企業を乗り換えるかを決定します（そして、73％の消費者が繰り返される悪いサービスの後に乗り換えます[3]）。優れた調査は、共感とエージェントが実際に接続している度合いを掘り下げます。
質問例 1: 「私たちのサポートチームはあなたの状況をどれだけ理解していましたか？」この質問は、単なる解決だけでなく、顧客が聞かれたと感じたかどうかを測ります。これが長期の忠誠心を刺激し、82％が、エージェントがスクリプトを放棄し、問題を解決できる場合はブランドと付き合うと述べています。[4]
「[理解された/誤解された]と感じた理由は何ですか？インタラクションから特定の瞬間を共有できますか？」
質問例 2: 「私たちのサポートエージェントのコミュニケーションの仕方をどのように説明しますか？」このようなオープンエンドな質問は、トーン、言語、明瞭さに関する好みを明らかにします。これは、選択肢形式のフォームでは捉えられないニュアンスです。会話型アンケートは、個人的なタッチを捉えているか、完全に外しているかを明らかにします。
これらの質問（およびそのAI明確化）をあなたのブランドと目標に合わせて微調整するのは会話型AIアンケートエディタを使用して簡単です—変更したいことを単に説明すれば、AIが即座にアンケートを適応させます。
ポストチケットトリガーガイダンスの設定
サポートアンケートをトリガーするタイミングと方法は、その内容と同じくらい重要です。ここでは、私がトレードオフについて考える方法を紹介します：
生の、その場の洞察を得るために、チケットクローズ直後にアンケートを送信する。しかし注意: あまりにも早すぎると、顧客が最終的な解決を実際に見ていないかもしれません。
アンケートを24〜48時間遅延させることで、解決策が「定着」したかどうかを確認します。これは、テストやセットアップが必要な問題に最適です。
アプローチ | 最適な状況 | 潜在的な欠点 |
|---|---|---|
即時 | 迅速な修復および緊急のチケット | 複雑な問題には早すぎる |
遅延 | 観察が必要な技術的な問題 | 忘却や詳細の喪失のリスク |
トリガー条件には、チケットが終了としてマークされた、エージェントによる解決の確認、または顧客の満足のシグナルが含まれるべきです。毎回調査するのではなく、アクティブユーザーが爆撃され（そして関与しなく）なるリコンタクト期間を設定します。
応答ベースのブランチングは重要です: ネガティブなフィードバックは詳細を求めるAIフォローアップをトリガーし（「これを改善するためには何が必要でしたか？」）、ポジティブな応答は短く感謝を表すことができます。製品内の会話型アンケートを活用して、顧客がすでにいるところでアンケートを埋め込み、応答への摩擦を軽減します。
サポートフィードバックを実行可能なインサイトに変える
より良い回答を収集することは最初のステップに過ぎません—本当の価値は、大局を理解することから生まれます。AI分析方法は、数百（または数千）の会話を横断してパターンを浮かび上がらせ、経験豊富なマネージャーでも見逃してしまうテーマを明らかにします。
チャットベースのフィードバック分析では、システムに次のようなことを尋ねるのが好きです：「顧客が聞き入れられていないと感じる主な3つの理由は何ですか？」または「どのチケットタイプが最も満足度につながりますか？」AIは即座に結果を要約するので、チケットタイプ、サポートエージェント、特定の期間で掘り下げることができ、レポートを一から構築する必要がありません。すでに43％近くの企業がAIを活用してカスタマーサービスを強化しています—遅れをとらないでください。[5]
「待ち時間について顧客が言及したすべての応答を分析してください。具体的にどの時間枠があまりにも長いと考えられているのか、そしてこれは問題の種類ごとにどのように変わりますか？」
このレベルのパターン認識は手作業でスケールすることは不可能です—AIは分析を加速するだけではなく、それを可能にします。これを試してみたい場合は、SpecificのAIアンケート応答分析機能を使えば、静的なレポートを読むだけでなくフィードバックと対話できます。
サポート体験アンケートを構築する
会話型アプローチでサポートフィードバックプロセスを変革することで、より豊かで正直な応答が得られるだけでなく、見逃されるインサイトも減少します。Specificは、作業ではなくチャットのように感じられるサポートフィードバックアンケートを作成するための一流の経験を提供します。より強力なフィードバックループを開始してください: 独自のアンケートを作成。