고객 경험 분석: 실질적인 인사이트를 찾아내는 최고의 고객 경험 질문

온보딩 평가”가 놓치는 숨겨진 마찰점을 드러냅니다. 이는 예상치 못한 장애물과 불확실성을 강조합니다.

• 초기 사용 중 혼란스럽거나 누락된 것이 있었나요?
  중요한 이유: 설명서, 설정 단계 또는 전달되지 않은 설명을 알아내는 데 중요하며, 이는 장애물을 제거하고 자체 서비스 성공을 개선하는 데 필수적입니다.

• 처음으로 제품의 가치를 실감한 순간은 언제였나요? (‘아하!’ 순간)
  중요한 이유: 고객의 충성을 유지하는 데 중요한 기폭제를 파악하여 제품 소개 방식을 형성하는 데 도움이 됩니다.

다음은 온보딩 설문 조사에서 더 풍부한 내용을 얻기 위한 프롬프트 사용 방법입니다:

새 사용자에게 설문지를 작성하세요. “온보딩을 가장 쉽게 만든 것은 무엇인가요? 어떤 것이 거의 포기하게 만들었나요? '혼란스럽다'거나 '누락된' 것을 언급하면, 구체적으로 묻습니다.”

사용자 온보딩 설문 조사를 분석하세요. 혼란을 반복적으로 언급한 부분을 찾고, 사용자가 어렵거나 느리다고 말하는 단계를 주목하고, 첫 '아하' 경험을 찾습니다.

모든 고객에게 첫날을 묻습니다. 그들이 흥분한 것 같으면, 그 원인이 된 정확한 기능이나 순간을 파악하세요.

AI 설문 조사 빌더를 사용하면 자연어로 이러한 질문을 작성할 수 있습니다. 알고 싶은 것을 설명하면 톤을 미세 조정하고, 명확하게 묻고, 효과적인 후속 질문을 제안하는 일을 처리합니다.

기능 채택 패턴을 드러내는 질문

고객이 어떤 제품 기능을 사용하고, 어떤 기능을 무시하는지를 이해하는 것은 실제 자신감을 가지고 발전 우선순위를 정할 수 있다는 의미입니다. 여기에서 묻는 질문은 로드맵을 형성하고 자원을 집중할 곳을 결정합니다.

• 가장 많이 사용하는 기능은 무엇이며 그 이유는 무엇인가요?
  핵심 가치 창출 기능과 고객을 위한 생산성 동인을 식별합니다.

• 거의 사용하지 않는 기능이 있나요? 그렇지 않다면 그 이유는 무엇인가요?
  사용성 문제, 탐색성 저조 또는 불필요한 복잡성을 밝혀내는 데 도움이 됩니다.

• 개선하고 싶은 기능이 있다면 무엇일까요?
  이는 고객 이탈 위험이 되기 전에 숨겨진 불만을 드러냅니다.

AI 후속 질문은 이러한 맥락에서 빛을 발합니다. 고객이 “분석 기능을 전혀 사용하지 않는다”고 답하면, 설문 조사는 다음과 같은 맥락에 적합한 후속 질문을 자동으로 발사합니다: “분석 기능이 덜 유용하게 만드는 것은 무엇인가요?” 또는 “어떤 점이 시도해 볼 가치를 느끼게 할까요?” AI 기반 후속 질문은 각 응답에 반응하여 명확하지 않은 답변을 제품 관리자가 놓치지 않도록 합니다.

설문 조사 결과에서 기능 채택을 분석하세요. “거의 사용하지 않는다”고 언급한 사용자를 대상으로 “그 기능이 부족하거나 어려운 부분이 무엇인가요?”라고 묻습니다. 파워 사용자 대 일반 사용자로 응답을 세분화합니다.

단순한, 표면적인 질문과 깊이 있는 통찰력을 생성하는 질문을 대화형 설문 조사로 비교할 수 있습니다:

대화형 설문 조사는 사용자가 고급 기능에 대해 열변을 토하는 파워 유저인지, 기본에만 관심이 있는 일반 사용자인지에 따라 탐색을 쉽게 맞춤화할 수 있습니다.

청구 마찰 질문이 이탈을 방지합니다

청구 문제는 조용한 이탈 요인입니다. 대부분의 고객은 티켓을 제출하지 않습니다; 대신 늦게 지불하거나, 다운그레이드하거나, 사라집니다. 이러한 위험 신호를 포착하기 위해, 결제 경험, 가격 명확성 및 가치 인식에 중점을 둔 질문을 사용하세요.

• 우리의 가격 책정이나 청구에 대해 불명확하거나 예상치 못한 것이 있었나요?
  혼란을 이탈이나 좌절로 바꾸기 전에 드러냅니다.

• 결제를 더 쉽게 만들고 싶은 것이 하나 있다면 무엇인가요?
  워크플로우 문제, 결여된 결제 옵션 또는 시스템적 문제를 탐색합니다.

• 지불하는 가격에 대비한 가치를 공정하다고 느끼세요?
  청구 쪽에서 드러나지 않는 잠재적 불만족을 식별합니다.

청구 및 결제 프로세스에 대한 응답을 분석하세요. 반복적인 고통 포인트를 강조하고, 이탈 포인트 또는 불만 스파이크를 지도로 작성하세요.

결제 어려움에 관한 사용자의 답변을 요구하되, AI에게는 직접적으로 할인을 언급하지 않도록 지시하세요.

AI 요약은 모든 설문 응답에서 결재 관련 주제를 자동으로 표면화하여, “청구에 대해 혼란스러움” 또는 “애플 페이를 사용하고 싶다”는 급증을 수동으로 모으지 않고도 도출할 수 있도록 CX 팀을 돕습니다.

여기서 조기 추세를 포착하는 것은 매우 중요합니다: 기업이 불량한 고객 경험 때문에 연간 750억 달러 이상을 잃습니다. [1] 청구 문제가 매출 손실로 번지기 전에 포착하는 것은 당연한 이치입니다.

한 가지 더 팁 — AI를 사용할 때, 설문 조사가 할인을 제안하는 것을 피하도록 명시적으로 지시할 수 있지만, 고객이 가치와 가격 인식에서 어려움을 겪고 있는 곳을 표면화할 수 있습니다.

AI 분석으로 응답을 통찰로 전환

응답을 수집하는 것은 전투의 절반일 뿐입니다—금은 원시 단어를 실행 가능한 테마로 추출하는 데 있습니다. AI 기반 분석이 스프레드시트의 답변을 읽는 작업에서 자동으로 진정한 통찰력으로 전환하는 곳입니다.

AI 요약은 수십 개의 대화를 즉시 집계하여 명확하고 우선순위가 있는 통찰력을 제공합니다—온보딩 혼란, 무시된 기능 또는 가격 마찰이 가장 중요한 테마를 표면화합니다. 이제 일화에 억눌리지 않고, 일관된 트렌드를 볼 수 있습니다.

AI와의 대화는 분석을 더욱 전환합니다. 모든 답변을 읽는 대신, “가장 큰 온보딩 걸림돌은 무엇인가요?” 또는 “시험 사용자가 결제 마찰을 어떻게 설명하나요?”와 같이 질문을 하고, AI가 맥락이 풍부한 요약을 다시 제공합니다. AI 설문 응답 분석에 대해 자세히 알아보세요—이는 모든 CX 또는 제품 팀에 혁신의 기회를 제공합니다.

고객이 온보딩을 완료하지 못하는 주요 이유는 무엇인가요? 언급된 경우 디바이스 유형별로 세분화하세요.

우리의 엔터프라이즈 계정에 고유한 결제 관련 문제는 무엇인가요?

유지, UI 문제, 가격 책정 등 다양한 분석 스레드를 생성할 수 있습니다—무한한 태깅이나 스프레드시트 작업은 이제 없습니다, 집중되고 유연한 연구만 있을 뿐입니다.

결과는 최상위 CX 팀을 만드는 것과 같습니다: 고객 경험을 우선시하는 회사는 매출이 80% 증가합니다. [3] 데이터를 이러한 방식으로 분석하면, 팀이 문제를 발생 초기 단계에서 발견하고 해결할 수 있어 지연 없이 즉각 대응할 수 있습니다.

대화형 CX 설문 조사로 시작하기

실행 가능한 고객 경험 피드백을 받으려면, 스마트 터치 포인트에서 설문을 시작하세요:

• 주요 작업 직후 (가입, 업그레이드, 취소, 결제)

• 지원 티켓 제출 후 또는 도움말 데스크와 상호 작용한 후

• 사용해 본 새로운 기능 이후 또는 시도 후

AI 설문 편집기를 사용하면, 당신의 설문을 계속 개선하고 테스트할 수 있습니다—첫 번째 응답물을 기반으로 질문 문구를 조정하고, 고객과 공명하는 대화로 빠르게 적응할 수 있습니다.

Specific의 대화형 설문 조사는 당신과 응답자 모두에게 마찰을 제거합니다—당사의 사용자 경험에 대한 집중은 설문이 빠르게, 대화형으로 이루어지며, 피드백 제공을 자연스럽고 부담스럽지 않게 만듭니다.

올바른 톤이 중요합니다. CX 설문 조사: 공감적이고, 간결하며 진심으로 도움이 되도록 하세요—강압적이거나 판매 중심적이어서는 안 됩니다. 그렇게 함으로써 고객이 심문당하는 것이 아닌, 듣고 있다는 느낌을 받게 됩니다.

지금 고객 경험 통찰력을 변화시키세요

기본 메트릭을 넘어서십시오—고객 만족, 도입 또는 이탈의 실제 이유를 밝혀내기 시작하세요. 대화형 설문 조사는 전통적인 형식으로 놓치는 숨겨진 통찰력을 드러냅니다. 자신의 설문을 만들어서 모든 고객 대화가 의미 있게 만드십시오.