전통적인 고객 경험 분석 도구는 종종 지원 후 상호작용의 미묘함을 놓치곤 합니다. 고객으로부터 의미 있는 통찰을 실제로 포착할 수 있는 지원 후 설문조사를 위한 최고의 질문을 공유하고자 합니다.
이 질문들은 지원 후 및 구매 후 순간에 모두 효과적이며, 팀이 해결 품질, 고객 노력, 감정, 그리고 피드백의 진정한 ‘이유’를 밝혀내도록 도와줍니다.
이 설문조사를 다국어 지원으로 만들고 더 깊고 실질적인 대화를 위한 가지 로직을 추가하는 방법에 대해서도 설명하겠습니다.
해결 품질을 측정하는 질문들
해결 품질은 단순한 속도보다 훨씬 중요합니다. 고객이 해결되지 않은 문제를 가지거나 오해받은 채 떠나게 된다면 빠르게 움직이는 것은 의미가 없습니다. 73%의 소비자가 경험을 주요 구매 요인으로 본다는 점을 감안할 때, 품질을 확실히 하는 것이 신뢰를 얻고 충성도를 유도하는 것입니다. [1]
“오늘 우리 팀이 귀하의 문제를 완전히 해결했습니까?” (예 / 아니요 / 잘 모르겠음)
“이 상호작용에서 우리가 무엇을 더 잘할 수 있었을까요?” (개방형, AI가 구체적인 후속 질문 제시)
“이 문제가 다시 발생하지 않을 것이라는 확신이 얼마나 있습니까?” (척도: 전혀 확신 없음 - 매우 확신)
“문제를 다시 설명하거나 반복해야 했습니까?” (전혀 / 한 번 / 여러 번)
설문조사 분석을 위한 샘플 프롬프트:
해결되지 않은 문제나 해결에 대한 낮은 확신을 나타내는 응답을 분석하고 가장 흔한 이유를 요약합니다.
AI 후속 질문은 접점이나 혼란에 대해 더 깊이 설명을 끌어내고, 해결책이 기대를 충족했는지(또는 하지 못했는지) 명확히 합니다. 지원 후 대화에서 AI 후속 질문이 어떻게 더 풍부한 통찰을 제공하는지 알아보세요.
첫 접촉 해결: 고객 문제를 처음 시도에 해결했는지가 중요합니다. 질문: “문제가 한 번의 상호작용으로 해결되었나요 아니면 다시 연락해야 했나요?” 이 질문은 팀의 효율성을 파악하고 반복 접촉을 유도하는 간격을 확인합니다.
문제 복잡성 평가: 복잡한 청구 오류나 기술적 버그 같은 일부 문제는 해결이 어렵습니다. 시도해보세요: “문제 해결이 얼마나 복잡하다고 느끼셨나요?” (간단함 / 적당함 / 복잡함). 이런 질문은 더 많은 교육이나 리소스가 필요한 해결 방법을 알려줍니다.
친구에게 묻듯 이 질문을 표현하세요: “이 문제를 해결할 수 있었나요, 아니면 계속되었나요?” 또는 “문제가 얼마나 복잡하다고 느끼셨나요?” 대화형 표현이 조사 경직성을 제거하고 솔직한 대답을 장려합니다.
지원 상호작용에서 고객 노력을 측정하기
노력은 상황을 좌우할 수 있습니다—사람들은 해결책에 도달하기 위해 얼마나 많은 노력이 필요했는지를 기억합니다. 고객 노럭 점수(CES)는 고객이 마찰을 피하려고 싸웠는지 여부를 보여줍니다. 매년 약 $750억이 고객 경험 부족과 해결되지 않은 노력 문제로 손실됩니다. [2]
“오늘 우리의 도움으로 문제를 해결하는 것이 얼마나 쉬웠나요?” (척도: 매우 어렵다 - 매우 쉽다)
“가장 많은 시간이나 에너지가 소요된 단계는 무엇인가요?” (개방형, AI가 대기나 정보 반복과 같은 단계에 대한 세부 정보 제시)
“도움을 받기 위해 채널을 변경해야 했습니까(이메일, 채팅, 전화)?” (예 / 아니요, 예인 경우: “더 이상 설명해 주세요”)
접근법 비교:
높은 노력 지표 | 낮은 노력 지표 |
|---|---|
다중 전달, 반복, 응답 대기, 채널 전환 강요 | 문제가 한 번에 해결됨, 사전적 도움, 명확한 지침, 반복 없음 |
AI가 특정 마찰 지점에 대해 탐색하도록 하세요: “고객이 채널을 전환했다는 언급을 하면, 그들이 전환한 이유와 초기에 해결할 수 있었던 방법에 대해 물어보세요.” 노력을 묻는 질문이 대화 일부로 표현되면 사람들은 더욱 개방적입니다—대화형 설문 형식이 형식 대비 노력 점수에 미치는 영향을 확인해보세요.
시간 투자 질문: 항상 명확히 하세요: “첫 번째 접촉에서 해결까지 도움을 받는 데 걸린 시간은 대략 얼마나 되나요?” (분 / 시간 / 일). 이는 좌절을 양적으로 평가하며, 개선을 위한 실제 목표를 설정하는 데 도움이 됩니다.
채널 전환 감지: 물어보세요: “문제를 해결하려면 여러 플랫폼에 연락해야 했나요?” 후속: “채널을 전환한 이유는 무엇입니까?” 이러한 답변은 프로세스 또는 팀 간 정렬의 간격을 강조합니다.
노력을 분석하는 예시 프롬프트:
응답자가 언급한 노력 장벽을 요약하여 시간, 의사소통, 프로세스 마찰을 분리하세요.
진정한 고객 감정을 드러내는 감정 질문
만족도 점수만으로는 사람들이 실제로 느꼈던 것을 파악하지 못합니다. 진정한 감정, 충성도나 이탈을 유도하는 감정적 피드백이 필요합니다. 86%의 리더가 AI가 고객 경험 제공 방식을 변화시킬 것이라고 믿는다합니다, 특히 개방형 피드백과 톤을 분석함으로써요. [3]
“이번 경험이 어떻게 느끼게 했나요?” (행복 / 중립 / 좌절 / 실망 / 안도)
“0-10 점 척도로, 지원팀을 친구에게 추천할 가능성은 얼마나 되나요?” (지원용 NPS, 전체가 아님)
“이번 상호작용 이후 기분을 개선할 수 있었던 것은 무엇인가요?” (개방형)
NPS의 변형을 사용하여 맥락을 얻으세요: “이 특정 지원 경험을 기준으로 우리의 지원 팀을 추천할 가능성은 얼마나 되나요, 전체 제품이 아닙니다?” 이러한 수정이 실제 감정을 도출합니다.
저는 AI 설문 응답 분석 도구를 사용하여 감정을 깊이 파고듭니다: AI와 키워드, 감정 또는 스프레드시트에서 발견할 수 없는 미묘한 트렌드에 대해 이야기할 수 있습니다.
감정 온도 체크: 질문을 다음과 같이 표현하세요 “오늘의 경험을 한 단어로 표현해야 한다면 무엇입니까?” 이는 솔직한 직감적 반응을 제공합니다—겉치레가 없습니다.
지원 추천 가능성: 구체적으로: “친구가 같은 문제를 겪는다면, 우리 팀이 잘 해줄 거라고 그들에게 말하고 싶으십니까?” 이것은 해결책을 지지로 연결합니다.
AI는 부정적인 감정 신호에 따라 톤을 바꿀 수도 있으며, 일반적인 감사 인사 대신 공감적으로 반응하거나 복구를 제안합니다.
감정 분석을 위한 예시 프롬프트:
가장 빈번한 감정적 테마를 강조하고, 응답을 긍정적, 중립적, 부정적으로 분류하세요. 이상 감정을 식별하세요.
개선을 이끄는 근본 원인 질문
표준 설문조사는 문제의 진정한 이유를 드러내지 못합니다. 근본 원인 질문은 반복 패턴과 프로세스 중단을 드러내며, 실제로 중요한 개선사항에 집중하게 합니다. 분석을 통해 근본 원인을 찾는 팀은 동료보다 4-8% 더 빠르게 성장하며, 이 접근법이 얼마나 강력한지를 보여줍니다. [4]
“우리의 프로세스에서 문제 해결을 더 어렵게 만든 것이 있었나요?” (개방형, 특정 단계, 지연에 대한 AI 질문)
“귀하의 지원 요청 처리 방식이 기대에 부합했습니까?” (예 / 아니요, 아니면: “어디에서 놓쳤습니까?”)
“이 문제가 예방될 수 있었다면 어떻게 했을까요?” (개방형, 제안을 유도)
“문제를 해결하기 위해 우리의 프로세스를 우회해야 했나요?” (예 / 아니요, 세부사항에 대한 후속 질문)
표면 문제 | 근본 원인 |
|---|---|
느린 응답, 누락된 정보, 모호한 지침 | 잘못된 인계, 불명확한 책임, 지원 교육의 간격 |
모호한 곳에서 AI 논리를 조정하여 후속 조치를 하되, 강압적으로 느껴지지 않도록 하세요. 패턴을 찾고 있나요? 분석에서 “두 번 따라가야 했다” 또는 “혼란스러운 로그인”과 같은 반복되는 구문을 발견하세요—바로 그곳에서 조치가 시작됩니다.
프로세스 중단 질문: 사용하세요: “프로세스에서 불필요하거나 혼란스럽다고 느낀 단계가 있었나요?” 이 것은 운영 효율성을 직접적으로 파헤칩니다.
기대 간극 분석: 시도해보세요: “실제 지원 경험이 기대했던 것과 비교했을 때 어떤가요?” 이는 제품 마케팅 및 지원 팀 모두에게 금광입니다.
예방 가능성 평가: 항상 포함하세요: “이 문제는 예방될 수 있었다고 생각하나요? 무엇을 다르게 했어야 할까요?” 답변은 빠른 승리와 로드맵 우선 순위 모두를 지원합니다.
다국어 설문조사와 지능적인 가지 로직
글로벌 고객 기반을 지원하십니까? 다국어 지원은 이제 필수가 아니라 기대입니다. Specific과 함께라면 설문조사가 자동으로 번역되며, 응답자는 선호하는 언어로 답변할 수 있어 완료율과 데이터 품질을 높입니다.
가지 로직은 NPS 또는 만족도 후속 질문을 최적화하고, 촉진자, 중립자, 비촉진자 각각에 독특한 흐름을 제공해줍니다. 이렇게 하면 모든 응답자가 그들의 경험에 맞는 설문 경로를 받게 됩니다. AI 설문 편집기에서 즉각적인 조정을 위한 채팅 스타일 명령어를 사용하여 모든 것을 세밀하게 조정할 수 있습니다.
언어 자동 감지: “이를 활성화하면, 설문조사는 각 사용자의 앱이나 브라우저 언어로 환영합니다—수동 설정이 필요 없습니다.”
촉진자 후속 질문: 높은 점수를 위해 질문하세요: “경험을 공유하거나 추천에 참여하시겠습니까?” 또는 깊이 있는 질문: “이 상호작용이 돋보이게 만든 요인은 무엇인가요?”
비촉진자 회복: 공감을 보여주세요: “기대에 미치지 못해 죄송합니다. 이 문제를 해결할 수 있는 것은 무엇일까요?” 또는 “시간이 있다면, 개선할 두 가지를 공유해 주시겠습니까?” 이는 단순한 “죄송합니다”가 아닌 직접적인 회복 기회입니다.
가지 구성의 예시:
NPS가 9–10인 경우: 감사, 주요사항에 대한 질문, 추천 요청.
NPS가 7–8인 경우: 경험을 훌륭하게 만들 수 있는 것이 무엇인지 질문.
NPS가 0–6인 경우: 사과, 구체적인 사항에 대한 질문, 회복 행동 제안.
모든 요소를 조합하기: 지원 후 설문조사 전략
가장 효과적인 지원 후 설문조사는 이러한 질문을 대화식의 AI 구동 흐름으로 결합하여 피드백을 원활하게 만듭니다. 지원 상호작용 후 30분에서 1시간 이내에 직접 출시하는 것이 가장 높은 응답 품질을 얻습니다. 달콤한 지점은 피로 없이 뉘앙스를 위한 개방형 및 구조화된 형식을 혼합하여 다섯에서 일곱 개의 질문입니다. 대화형 형식도 도움이 됩니다—사용자는 고정된 형식보다 대화형 설문조사를 훨씬 더 완료할 가능성이 있습니다. [1]
해결 품질(문제를 해결했습니까?)
고객 노력(얼마나 쉬웠습니까, 몇 단계였습니까?)
감정(감정, NPS 변형)
근본 원인(프로세스, 기대, 예방 가능성)
자신의 설문조사를 만들려면, AI 설문 생성기를 사용하여 청중, 언어 및 분기 요구에 맞게 설문조사를 몇 분 안에 만드세요.
타이밍 전략: 경험이 여전히 신선하지만 명확한 해결 확인 후 설문조사를 트리거하세요.
질문 순서: 광범위하게 시작(우리가 해결했습니까?), 더 깊이 탐구(얼마나 어려웠나요?), 그런 다음 감정과 개선 아이디어를 캡처하고, 경험에 따른 ‘감사’ 또는 다음 단계로 끝냅니다.
예시 흐름:
1. 오늘 문제가 완전히 해결되었습니까?
2. 도움을 받는 것이 얼마나 쉬웠습니까?
3. 문제를 다시 설명하거나 채널을 전환해야 했습니까?
4. 0-10 점 척도로, 우리의 지원을 친구에게 추천할 가능성은 얼마나 되나요?
5. 이 상호작용 후 어떻게 느꼈나요?
6. 이 경험을 개선할 수 있었던 것은 무엇입니까?
지금 귀하의 설문조사를 만들어 실제로 실행 가능한 피드백을 수집하기 시작하세요. 대화형 설문조사로 더 높은 참여와 더 깊은 통찰을 얻어 지원을 통해 의미 있는 변화를 이끌 수 있는 명확성을 제공합니다.