온라인 코스 학생 설문조사에서 기술 지원에 대한 최고의 질문

온라인 코스 학생 설문조사에서 기술 지원에 관한 최고의 질문과 똑똑하고 효과적인 설문조사를 디자인하는 팁을 소개합니다. 이렇게 설문조사를 몇 초 만에 만들고 싶다면, Specific의 AI 기반 도구가 즉시 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

기술 지원 피드백을 위한 최고의 개방형 질문

개방형 질문은 자세하고 솔직한 피드백을 원할 때 큰 도움이 됩니다. 온라인 코스 학생들이 자신의 말로 문제를 설명하게 함으로써 예상치 못한 고충이나 제안을 발견할 수 있습니다. 이는 더 나은 이해와 지속적인 개선으로 이어집니다. AI 기반 플랫폼을 사용하는 학습자의 90%가 높은 만족도를 보고한다는 점을 고려할 때, 올바른 질문을 통해 깊이 있는 조사는 의미 있는 기술 지원에 필수적입니다. [1]

1. 온라인 코스 플랫폼을 사용하면서 최근에 겪었던 기술적 문제를 설명해 주시겠습니까?

2. 기술 문제를 해결하기 위해 어떤 방법을 사용하셨나요?

3. 받으신 기술 지원에서 가장 도움이 되었던 점은 무엇인가요?

4. 우리의 기술 지원 프로세스에서 개선이 필요한 부분은 어디라고 생각하십니까?

5. 기술 지원을 받기 어려웠던 장애물이 있었나요?

6. 기술적 문제가 코스 활동을 완료하는 데 어떤 영향을 미쳤나요?

7. 우리의 기술 지원에 대해 하나를 바꿀 수 있다면 그것은 무엇이고 그 이유는 무엇입니까?

8. 경험을 개선하기 위해 새 지원 리소스나 도구에 대한 제안이 있습니까?

9. 기술 지원에 대해 가지고 있던 기대는 무엇이었으며, 그것이 충족되었나요?

10. 우리의 기술 지원팀과의 경험에 대해 추가로 공유할 내용이 있습니까?

이 질문들은 단순한 '무엇'이 아닌 '왜'와 '어떻게'에 대한 답을 얻기 위해 사용됩니다. 학생들의 경험에서 패턴을 발견하여 기술 지원을 훨씬 더 효과적으로 만들 수 있습니다.

명확한 인사이트를 위한 최고의 단일 선택형 객관식 질문

단일 선택형 객관식 질문은 정량적 데이터를 원하거나, 빠르게 트렌드를 파악하거나, 주제를 부드럽게 도입할 때 필수적입니다. 때로는 응답자가 몇 가지 명확한 옵션 중에서 선택하는 것이 처음부터 자세한 답변을 작성하는 것보다 쉽습니다. 이를 통해 대화의 시작점을 제공할 수 있으며, 뒤따르는 심층 개방형 질문으로 더 풍부한 피드백을 수집할 수 있습니다.

질문: 온라인 코스에서 받은 기술 지원에 얼마나 만족하셨나요?

• 매우 만족

• 다소 만족

• 보통

• 다소 불만족

• 매우 불만족

질문: 어떤 지원 채널을 가장 자주 사용하셨습니까?

• 실시간 채팅

• 이메일

• 전화

• 온라인 도움말 센터 / FAQ

• 기타

질문: 기술적 문제가 해결되기까지 얼마나 걸렸습니까?

• 몇 분 이내

• 몇 시간 이내

• 하루 이내

• 하루 이상

• 해결되지 않음

“왜?”에 따라 후속 질문을 언제 할까요? 정량적이거나 구조화된 응답 후 특히 '매우 만족' 이하의 경우 '왜?'를 질문하세요. 이는 근본 원인을 명확히 하고 활용 가능한 맥락을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 학생이 '다소 불만족'을 선택한 경우, '이 평점을 선택한 이유는 무엇인가요?'와 같은 후속 질문을 할 수 있습니다. 이러한 추가 맥락은 모호한 불만을 진정한 개선 기회로 전환할 수 있습니다.

“기타” 선택지를 언제, 왜 추가해야 할까요? 통신 채널, 문제 유형 또는 답변 세트가 모든 시나리오를 포괄하지 않을 수 있는 질문에서는 항상 “기타”를 추가하세요. '기타'를 설명하도록 질문하여, 이전에 고려하지 않았던 새로운 귀중한 통찰력을 종종 얻을 수 있습니다.

기술 지원 피드백을 위한 NPS 질문

순추천지수(NPS)는 그 이유 때문에 클래식한 도구입니다: 이는 충성도와 만족도를 단 하나의 강력한 지표로 측정합니다. 온라인 코스의 기술 지원에서 특히 유용합니다. 왜냐하면, 기술 지원은 전체 코스 경험의 주요 요인 중 하나이기 때문입니다. 해결되지 않은 문제는 코스 완료에만 영향을 미치는 것이 아니라 학생이 플랫폼을 추천할지 여부에도 영향을 미칠 수 있습니다. NPS로 기술 지원이 학생들을 기쁘게 하는지, 혹은 좌절감을 주고 있는지를 추적하고, 후속 질문을 통해 추천자와 비추천자의 이유를 자동으로 파악할 수 있습니다. 준비되셨나요? NPS 기술 지원 설문조사 생성을 몇 초 만에 시도해보세요.

팔로우 질문의 힘

팔로우 질문은 마법과 깊이가 일어나는 곳입니다. 피드백을 얕고 모호하게 남기는 대신, 똑똑한 팔로우 질문은 명확하게 하고 세부 사항을 파고듭니다. AI 기반 자동 팔로우 질문은 정적 양식으로는 불가능한 세부 사항을 포함하게 하며, 이는 피드백 루프에 있어 혁신적일 수 있습니다.

Specific의 AI는 응답자의 답변과 맥락에 따라 실시간으로 후속 조치를 제공합니다. 현재 e-러닝 플랫폼은 AI를 활용하여 AI 챗봇이 학생의 질문의 90%까지 처리할 수 있게 되어 있습니다—대부분은 인간의 개입 없이—AI 기반 팔로우 질문을 통해 설문조사가 최대한 스마트하고 효율적으로 이루어질 수 있습니다. [3] 더 이상 이메일로 학생들을 따라다니거나 불완전한 답변을 모아 맞추지 않아도 됩니다. 대화는 자연스럽고, 당신은 빠르게 모든 이야기의 전체 그림을 얻을 수 있습니다.

• 온라인 코스 학생: “도움 데스크가 느렸다.”

• AI 팔로우: “응답을 기다리는데 얼마나 걸렸고, 이로 인해 학습에 어떠한 영향이 있었는지 설명해 주시겠습니까?”

몇 번이나 팔로우 질문을 해야 할까요? 우리는 두세 번의 적절한 팔로우 질문이 충분한 전체적이고 실행 가능한 맥락을 얻기에 충분하다고 생각합니다—사용자가 필요한 것을 캡처했다면 다음 질문으로 건너뛸 수 있게 하면 좋습니다. Specific에서는 이 설정을 쉽게 맞춤화할 수 있습니다.

이렇게 하면 대화형 설문조사가 됩니다: 이러한 팔로우 프롬프트는 설문조사를 실제 대화로 전환하여, 양식을 작성하는 것뿐만 아니라 지식 있는 사람과 대화하는 것처럼 느껴지게 만듭니다.

AI 조사 분석이 쉬워집니다: 이 모든 풍부한 개방형 피드백은 수동으로 분석하기에 압도적일 수 있지만, AI 기반 분석은 테마를 요약하고 문제를 특징짓고 대규모로 인사이트를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 AI와 결과에 대해 대화할 수 있습니다.

자동화된 동적 팔로우업은 새로운 표준입니다. 이를 경험해보지 않았다면 AI 설문조사 생성을 시도해 보세요—필요한 세부 사항을 얻는 더 빠르고 스마트한 방법입니다.

GPT로 설문조사 질문을 생성하도록 프롬프트하는 방법

다음 온라인 코스 학생 설문조사에 대한 기술 지원 질문을 생성하기 위해 ChatGPT 또는 고급 AI 모델을 사용하고 싶다고 가정해 봅시다. 다음과 같이 잘 구조화된 프롬프트를 사용하여 더 유용한 출력을 얻을 수 있습니다:

간단히 시작하십시오:

Online Course 학생 설문조사에 대한 기술 지원과 관련한 10개의 개방형 질문을 제안하세요.

그러나 더 나은 결과를 얻으려면 추가적인 맥락을 제공하세요. 예를 들어:

우리 플랫폼은 성인 학습자에게 기술 강좌를 제공합니다. 실시간 채팅과 이메일 지원을 제공하지만, 일부 사용자는 문제가 느리게 해결된다고 보고합니다. 우리의 목표는 만족도를 높이고 불만을 줄이는 것입니다. 기술 지원에 대해 학생 설문조사에 대한 10개의 개방형 질문을 제안하세요.

그다음, 아이디어를 정리하세요:

질문을 살펴보고 체계화하십시오. 카테고리를 출력하고 질문을 하위에 배치하세요.

카테고리를 얻었다면 (예: “응답 시간,” “지원의 질,” “채널 효과”), 다음과 같이 작성하십시오:

‘응답 시간’과 ‘지원의 질’ 카테고리에 대한 10개의 질문을 생성하세요.

이 단계적인 프롬프트는 AI가 관심 있는 영역을 더 잘 집중하도록 도와줍니다.

대화형 설문조사란 무엇입니까?

대화형 설문조사는 실제 대화를 모방합니다—동적, 상호작용적이며 응답자의 이전 답변에 맞춰지는 것입니다. 고정된 양식 대신, AI가 질문을 하고 응답을 듣고 숙련된 인터뷰어가 하듯 팔로우합니다. 이는 더 풍부한 피드백, 높은 참여도, 더 정확한 데이터를 가져옵니다.

전통적인 수작업 설문조사는 설계하는 데 시간이 많이 걸리고, 편집이 많이 필요하고, 응답률이 낮고 얕은 답을 제공하는 문제가 있습니다. 반면에 AI 설문조사 생성기 (예: Specific의 것)는 즉각적입니다—목표를 설명하기만 하면 되고, AI가 구조를 만들고, 모범 사례를 적용하며 심지어 대화하면서 설문조사를 편집할 수 있습니다. AI 설문조사 편집기를 사용해보면 얼마나 간단한지를 확인할 수 있습니다.

왜 온라인 코스 학생 설문조사에 AI를 사용해야 합니까? AI 설문조사는 e-러닝의 속도와 규모를 따라가는 데 도움이 됩니다. 이미 2023년에 60%의 온라인 코스에서 AI 기반 평가를 사용[2]하여 AI가 선택사항이 아닌 기대하는 부분이 되었습니다. Specific을 통해 피드백 여정은 원활하고 대화형이며 설문조사 생성자와 온라인 학생 모두에게 맞춤화됩니다. 모두가 더 나은, 더 효율적인 경험을 얻게 됩니다. 처음부터 설문조사를 구축하는 방법에 대한 자세한 정보를 원하시면 자세한 가이드를 확인하세요.

지금 이 기술 지원 설문조사 예제를 보세요

즉시 액세스하여 증명된 AI 기반 설문조사 질문 및 대화형 도구를 확인하세요. Specific이 답변을 행동으로 빠르게 전환할 수 있도록 기술 지원 피드백 수집의 모든 단계를 얼마나 쉽게 하고 스마트하게 만드는지 확인하세요.