고객 경험 분석: 지원 경험의 심층적인 인사이트를 얻기 위한 최고의 질문들

고객 경험 분석은 지원 상호작용 직후와 같은 완벽한 순간에 적절한 질문을 할 때 그 진정한 힘을 발휘합니다.

타이밍이 중요합니다: 티켓 후 설문조사는 신선한 상태에서 진정한 감정과 구체적인 세부사항을 포착합니다.

이 가이드에서 저는 질문할 최고의 질문, 숨겨진 패턴을 발견하기 위한 AI 사용 방법, 그리고 지원 티켓 후 설문조사를 제공하는 것이 더 깊은 통찰을 얻는 이유를 보여드릴 것입니다.

완벽한 지원 이야기를 드러내는 필수 질문들

훌륭한 지원 설문조사는 “어땠나요?”라는 질문에 그치지 않고 전체 고객 여정의 세부사항에 파고듭니다. 충성도를 형성하거나 이탈을 유발하는 것을 진정으로 이해하려면, 단순한 숫자뿐 아니라 실제 맥락을 수집하는 질문을 해야 합니다.

• 지원 경험 후 저희를 추천할 가능성을 0-10점 척도로 평가한다면?
  이 고전적인 넷 프로모터 스코어(NPS) 질문은 당신의 팀이 문제를 해결한 후 전체적인 충성도와 즉각적인 감정을 측정합니다. 높은 점수는 무엇이 잘 진행되고 있는지를 알려주고, 낮은 점수는 문제점을 강조합니다. 후속 질문은 자동 AI 프로빙을 통해 각 점수 뒤에 숨겨진 이유를 자동으로 파악할 수 있습니다.

• 오늘 저희 지원 팀이 문제를 완전히 해결했나요?
  이 명확한 예/아니오(선택사항으로 “아직 잘 모르겠음” 옵션 포함) 질문은 당신의 팀이 진정한 종료를 제공했는지를 확인합니다. 반복적인 연락이나 좌절로 이어질 수 있는 간극을 강조합니다.

• 문제가 얼마나 빨리 해결되었다고 느끼셨나요?
  “기대보다 훨씬 빠르게”에서 “기대보다 훨씬 느리게”까지의 척도로 고객의 인식—단순히 시간뿐 아니라—을 파악합니다. 후속 질문은 인식된 느림이나 기쁨 뒤의 구체적인 내용을 탐구할 수 있습니다.

• 상호작용 동안 지원 에이전트의 태도를 어떻게 설명하시겠습니까?
  이 개방형 질문은 감정, 공감 및 정중함을 포착합니다—평가만으로는 놓치기 쉬운 부분들입니다. AI 후속 질문은 에이전트가 고객을 존중받는 느낌을 주었는지 아니면 단순히 절차를 급히 진행했는지를 부드럽게 탐구할 수 있습니다.

• 연락하기 전에 직접 답을 찾으려고 고민하게 만든 것이 있었나요?
  이 질문은 자가 해결 격차를 밝혀내고 도움말 콘텐츠가 충분히 볼 수 있거나 명확하지 않았는지를 강조합니다.

• 저희 지원에서 하나를 개선할 수 있다면 무엇을 선택하시겠습니까?
  이 단순한 프롬프트는 고객들에게 불만보다 아이디어를 공유하도록 장려하여 지속적 개선과 개별화에 기여합니다.

이 핵심 질문 각각은 고객의 이야기에 대한 새로운 층을 열어줍니다. 그러나 거기서 멈추지 마세요—Specific의 AI 기반 후속 프로빙처럼 추가적인 질문을 자동으로 던지는 AI는 설문 피로를 더하지 않고 더 깊이 파고듭니다.

그렇게 함으로써 당신의 지원이 큰 감동을 주거나 실망을 준 이유를 그리고 정확히 어디에서 조치를 취할지를 알려주는 통찰로 일반적인 평점을 발전시킵니다.

티켓 후 트리거로 설문조사의 타이밍 맞추기

피드백을 요청하기 위해 몇 시간 또는 며칠을 기다리는 것은 부족합니다. 대부분의 설문조사가 고객의 이메일에 도달할 때쯤이면 이미 순간은 추억이 되어가고 세부사항은 흐릿해집니다. 그래서 저는 티켓이 해결된 직후 자동으로 트리거되는 제품 내 대화형 설문조사의 큰 옹호자입니다.

제품 내 채팅 기반 설문조사 같은 도구를 사용하여 설문조사를 시작하면 사용자가 있는 곳에서 만나게 되죠: 적극적이고 진정한 의견을 공유할 준비가 된 상태에서. 이는 높은 응답률과 훨씬 풍부한 컨텍스트로 이어지며, 특히 여정이 단편적인 기술 제품 및 SaaS에서 더욱 그렇습니다.

트리거 기반 설문조사는 지원 여정의 자연스럽고 관련있는 부분처럼 느껴져서 차가운 후속조사가 아닙니다. 고객들은 올바른 순간에 질문을 받았을 때 구체적인 내용을 공유하거나 긍정적인 아이디어조차 공유할 가능성이 훨씬 높습니다. 실제로 53%의 고객 지원 팀이 적재적소에서 고객을 돕고 있으며, 52%는 신속하고 즉시 지원을 우선시합니다 [1]. 당신의 설문조사 전략 또한 이 즉시성을 반영해야 하며, 그렇지 않으면 경험을 진정으로 형성하는 것이 무엇인지와의 연결을 잃을 위험이 있습니다.

더 깊이 파고들기: 해결 속도, 감정, 자가 해결 기회

해결 속도
속도가 중요하다는 것은 우리 모두 알고 있습니다—연구에 따르면 소비자의 56%가 신속한 서비스로 인해 브랜드를 추천합니다 [2]. 그러나 경험이 빨랐는지 묻는 것만으로는 충분하지 않습니다. 저는 항상 기대와 결과에 대해 자세히 묻습니다:

해결 시간에 대해 무엇을 기대하셨고 오늘 경험과 어떻게 비교되었나요?

만약 그들이 느렸다라고 말한다면 AI가 자동으로 더 깊이 탐구할 수 있습니다:

솔직함에 감사드립니다—어떤 원인으로 지연되었는지 또는 그것이 어떻게 영향을 미쳤는지 말씀해 주실 수 있나요?

에이전트 감정
팬데믹 이후, 고객들의 42%가 친절하고 공감하는 팀원을 더 중요시하게 되었습니다 [3]. 저는 다음과 같은 질문을 추천합니다:

상담 중 에이전트의 커뮤니케이션 스타일은 어떤 느낌을 주었나요?

응답이 중립적이거나 부정적이라면 AI가 부드럽게 명확히 할 수 있습니다:

경험을 더 개인적이거나 지원적으로 느끼도록 에이전트가 할 수 있었던 것이 무엇이었나요?

AI 기반 후속 질문은 단순히 점수를 추적하는 것에 그치지 않습니다—출처에서 공감 격차를 확인하고, 교육 및 코칭을 위한 새로운 관점을 제공합니다.

자가 해결 격차
대부분의 고객은 가능하다면 스스로 문제를 해결하기를 원합니다. 그러나 미국 소비자의 68%는 질문에 대해 명확한 답변을 받지 못할 경우 거래를 중단합니다 [2]. 좋은 설문조사는 다음과 같은 질문을 합니다:

스스로 답을 찾는 대신 연락하게 된 이유는 무엇인가요? 무엇이 누락되었거나 불명확했나요?

후속 질문은 지원 문서, 검색 도구 또는 내비게이션이 실패했는지를 더 탐색할 수 있습니다. 이러한 통찰은 마찰을 강조하는 것뿐 아니라 지식 베이스나 온보딩 가이드를 개선하는 데 귀중한 골드입니다.

대화형 설문조사의 일부로 전달될 때에도 민감한 탐사 질문이라도 심문이 아닌 진정한 대화처럼 느껴집니다. 고객들은 말을 열게 되고, 당신은 과중한 부담 없이 확실한, 실행 가능한 답변을 받을 수 있습니다.

AI 주제가 채널 및 우선순위별로 반복적인 문제를 플래그하는 방법

고객 피드백을 수집하는 것은 첫 번째 단계일 뿐입니다—실제 가치는 그 목소리를 실행 가능한 패턴으로 변환하는 데 있습니다. 그곳에서 AI 기반의 주제 분석이 모든 것을 변화시킵니다.

저는 AI로 수백 건의 개방형 응답에서 고객들이 어떤 어려움을 겪고 있는지를 한 눈에 볼 수 있습니다. 마법과 같은 일이죠? 그것은 채널 및 우선순위별로 작동하여 라이브 채팅 사용자가 전화로 다른 문제를 제기하는지, 특정 문제가 프리미엄 고객에게 가장 큰 영향을 미치는지를 강조합니다.

연구에 따르면 지원에 AI를 사용하는 회사는 고객 만족도가 20% 상승하는 것을 봅니다 [4]. 그러나 그것은 단순한 통계 이상의 것입니다—경쟁업체보다 빠르게 반복적인 주제에 대해 조치를 취할 수 있는 전략서를 얻게 되죠.

채널별 통찰이 중요합니다: 이메일 티켓에서 제품 버그가 언급된 반면, 채팅에서는 청구 혼란이 발생할 수 있습니다. AI는 감정과 빈도를 고려하여 무엇이 가장 중요한지를 고치는 일을 보장합니다:

• 채팅은 빠르고 긍정적인 결과를 생성하는 반면 전화는 여전히 늦고 있나요?

• 기술 사용자가 신규 고객보다 더 좌절하고 있나요?

• ‘우선순위’ 티켓이 채널마다 다른 의미를 가지나요?

Specific에서는 설문조사 데이터의 모든 부분을 AI에게 분석하도록 요청할 수 있습니다:

지난 30일 동안 "긴급"으로 표시된 채팅 지원 티켓에서 가장 많이 나타나는 주제는 무엇인가요?

이메일과 채팅을 통해 소통할 때 에이전트의 공감을 고객들이 어떻게 묘사하나요?

이번 분기 프리미엄 지원 고객에게 해결되지 않은 주요 고충점은 무엇인가요?

당신의 팀은 심지어 세그먼트, 기간, 주제별 특정 트렌드를 AI와 대화할 수 있으며 대시보드를 파헤칠 필요가 없습니다. 그게 바로 현대의 팀들이 민첩하게 대응하고 무엇이 가장 중요한지를 변화시키는 데 집중할 수 있는 비결입니다, 불평이 쌓이기 전에.

AI를 활용하여 지원 경험 설문조사 구축하기

당신의 지원 흐름에 맞춘 설문조사를 준비할 준비가 되었나요? 좋은 소식입니다: 처음부터 시작할 필요가 없습니다. AI 설문조사 생성기를 사용하면 간단한 프롬프트만으로 완전한 맥락의 지원 설문조사를 만들 수 있습니다:

문제 해결, 에이전트 감정 및 자가 해결 개선 기회를 점검하는 티켓 후 고객 지원 설문조사를 생성하십시오.

기술 지원에 더 깊이 파고들고 싶으신가요?

기술 문제를 제출한 사용자를 대상으로 하는 대화형 설문조사를 초안으로 작성하고, 문제 해결 경험과 제품 문서의 명확성을 후속 질문으로 추가하십시오.

지속적인 고객 성공 확인을 위한 무언가가 필요하신가요?

기존 고객을 대상으로 가치를 전달하고, 지원 응답성을 확인하며 지속적 개선 아이디어를 요청하는 대화형 확인 설문조사를 설계하십시오.

모든 이러한 설문조사는 AI 설문조사 편집기 같은 도구로 쉽게 대화하면서 편집할 수 있습니다. 필요한 변경을 설명하면 AI가 즉시 설문조사를 업데이트합니다—수동 작성 없음, 놓치는 논리 없음. 각 질문은 자연스럽게 느껴져, 고객의 답변에 맞춰 적응하고 충성도를 결정하는 세부사항을 탐구합니다.

지원 통찰력을 고객 충성도로 전환하기

올바른 시간에 올바른 질문으로 지원 경험을 측정하지 않는다면, 직접적으로 이탈 및 충성도에 영향을 미치는 통찰을 놓치고 있는 것입니다. 대화형 제품 내 설문조사는 구식 양식보다 더 나은 문맥과 더 풍부한 피드백을 제공합니다—항상 정직한 대화로 충성도를 쌓아나가는 것입니다. 지금 바로 행동을 취하고 가장 중요한 순간을 이해할 수 있도록 당신만의 설문조사를 만들어보세요.