잘 설계된 사용자 경험 설문조사는 고객 지원의 뛰어난 점과 사용자를 좌절하게 만드는 부분을 정확히 드러낼 수 있습니다.
지원의 문제점을 파악할 수 있는 특정 질문을 탐구하고, 응답에서 실행 가능한 인사이트를 추출하는 방법을 보여줍니다—특히 해결 품질과 셀프 서비스 격차에 대해.
지원 해결 품질을 드러내는 질문
사용자가 고객 지원에 연락할 때 가장 중요한 것은 단순한 속도가 아니라 해결 품질입니다. 빠른 응답은 좋지만, 근본적인 문제가 여전히 남아 있다면 고객은 신경 쓰지 않습니다. 사실, 고객의 90%는 지원이 단순히 빠른 답변을 제공하는 것뿐만 아니라 정확한 해결책과 충분한 정보를 가진 담당자도 제공해야 한다고 믿습니다. [1]
따라서 사용자가 지원을 통해 더 행복하게 떠나는지(아니면 그렇지 않은지) 측정하기 위해 무엇을 물어봐야 할까요? 문제 해결의 핵심을 파악할 수 있는 질문에 집중해봅시다:
첫 접촉 해결 — 예시: “지원과의 첫 상호작용에서 문제가 완전히 해결되었습니까?”
이는 고통의 근본에 직접적으로 접근합니다: 사용자는 반복적인 접촉을 피하기를 기대합니다. 대부분의 사용자가 아니라고 한다면, 귀하의 팀은 아마도 답변을 서두르거나 문제를 빠르게 해결할 수 있는 권한이 없을 수 있습니다.해결책의 효과 — 예시: “제공된 해결책이 실제로 문제를 얼마나 잘 해결했습니까?”
이는 간단한 표면 해결과 깊은 해결책을 구분합니다. “티켓이 닫혔다”고 말하는 것은 쉽지만, 사용자가 여전히 막혀 있다면 그들의 경험은 악화됩니다. 해결책이 도움이 되지 않은 이유를 묻는 후속 질문을 사용하세요.설명의 명확성 — 예시: “받은 지원 응답이 얼마나 명확하고 이해하기 쉬웠습니까?”
기술적으로 올바른 답변은 사용자가 더 혼란스러워지면 무용지물입니다. 명확성 = 자신감.후속 조치 의지 — 예시: “문제가 해결되지 않은 경우, 무엇이 더 쉽게 해결될 수 있었습니까?”
개방형 피드백을 요청하십시오; 때로는 최고의 인사이트가 사용자 제안에서 나옵니다.
부정적인 경험이 발생할 때, 후속 질문은 무엇이 잘못되었는지 이해할 수 있는 기회를 제공합니다. 대부분의 설문 양식은 이 단계를 놓치지만 자동 AI 후속 질문을 사용하면 설문 조사가 즉시 맥락을 파악하고 사용자가 직면한 실제 장애물을 명확히 할 수 있습니다. 이는 인간 인터뷰어가 할 수 있는 종류의 탐색—일정 조율의 번거로움 없이 할 수 있는 탐색입니다.
지원 경험의 셀프 서비스 격차 발견하기
때때로 사용자는 스스로 답을 찾지 못해 지원에 연락하게 되고, 이는 셀프 서비스 격차의 신호입니다. 불필요한 티켓은 단순한 비용이 아니라 지식 기반, 안내 흐름, 또는 기능 발견성을 개선할 기회이기도 합니다.
다음은 이러한 격차를 발견하고 지원 부담을 줄이는 효과적인 질문들입니다:
좋은 실천 | 나쁜 실천 |
|---|---|
“혼자 찾을 수 없었던 정보는 무엇입니까?” | “도움말 센터가 도움이 되었습니까?” (예/아니요) |
“지원에 연락하기 전에 어디에서 도움을 찾았습니까?” | “당사 문서를 검색해 보셨습니까?” (예/아니요) |
후속: “우리의 셀프 서비스 옵션을 어떻게 개선할 수 있을까요?” | 후속 없음 또는 일반적인 “코멘트 있나요?” |
문서 격차 — 예시: “혼자 찾을 수 없었던 정보는 무엇입니까?” 이 질문은 사용자들이 문서, 온보딩, 또는 앱 내 팁이 실제로 필요를 충족하지 못하는 부분을 정확히 파악하게 합니다.
기능 발견 — 예시: “지원에 연락하기 전에 어디에서 도움을 찾았습니까?” 이러한 답변을 분석하면 사용자가 더 많은 맥락 내 도움을 필요로 하는지, 또는 기능이 전혀 존재하는지 모르는지를 알 수 있습니다.
잘 구조화된 대화형 설문조사는 단순한 “예/아니요”에서 멈추지 않습니다. 혼란을 느낄 때 진정한 후속 질문을 던집니다. 예를 들어, 사용자가 왜 셀프 서비스를 못 했는지 공유한 후, 귀사의 설문은 자세한 사항을 교묘히 탐색할 수 있습니다—상냥한 인간처럼.
지원 피드백을 실행 가능한 인사이트로 변환하기
개방형 지원 피드백의 수작업 분석은 번거롭고—솔직히 말해서, 대부분 중요한 패턴을 놓치고 있습니다. 인공지능 분석이 밝게 빛나는 부분입니다: 응답의 홍수 속에서 반복되는 테마와 실행 가능한 신호를 찾아내고, 전략을 훨씬 더 데이터 주도로 만듭니다. 2022년, 76%의 임원들은 고객 피드백이 모든 고객 결정에 정보를 제공해야 한다고 강조했습니다. [2]
Specific의 분석 챗을 사용하여 설문 데이터와 직접 대화하고 즉시 인사이트를 생성할 수 있습니다. 이를 활용할 수 있는 구체적인 방법은 다음과 같습니다:
반복되는 지원 테마 식별
특정 문제의 영향도를 정량화
사용자 유형, 지역, 문제별로 피드백 분류
각 사용 사례에 대해, 다음은 Specific의 분석 챗에 복사하여 붙일 수 있는 프롬프트입니다:
예시 1: 반복되는 지원 테마 식별
사용자들이 지원 설문 응답에서 뛰어나거나 적절히 해결되지 않았다고 언급한 주요 세 가지 반복 문제가 무엇인가요?
이는 체계적인 문제점을 빠르게 표면시킵니다—분기별 검토에 적합합니다.
예시 2: 특정 문제의 영향도 정량화
문서 격차를 언급한 사용자 중 몇 명이 문제 해결이 완전히 이루어지지 않았다고 보고했습니까? 전체 응답에서 이들이 차지하는 비율은 얼마입니까?
이제 귀하는 문제가 단순한 불편함인지 진정한 장애인지를 식별하고 우선순위를 정할 수 있습니다.
예시 3: 피드백 분류
모든 지원 설문 피드백을 구독 등급별로 분류하세요. 무료 사용자와 유료 사용자 간의 해결 품질에 차이가 있습니까?
이는 교육 집중 영역을 결정하거나 프리미엄 지원 등급을 제공할지 여부를 결정하는 데 매우 유용합니다.
Specific의 AI 설문 응답 분석 도구는 이러한 조사를 몇 분 내에 실행할 수 있게 해줍니다 — 코딩, 대시보드, 또는 내보내기 없이.
데이터 수집기 이상의 관계 구축자로서의 지원 설문조사
너무 많은 팀이 지원 설문조사를 단순히 체크리스트나 데이터 수집기로 보고 있습니다. 하지만 대화형 설문조사를 사용하면 실제로 사용자 관계를 개선하고—사용자의 경험, 단순히 통계에 관한 관심을 나타낼 수 있습니다. 2025년까지, 고객의 82%는 담당자의 태도와 접근 방식이 지원 경험에 있어 매우 중요하다고 말했습니다. [3]
올바르게 수행되면, 대화식 톤을 가진 설문조사는 사용자가 듣고 존중받는 느낌을 주며, 심문받는 듯한 느낌이 들지 않게 합니다. 공유 가능한 설문 페이지를 생성하거나 사용자 여정에 맞게 제품 내 설문조사를 설치할 수 있습니다.
시기 중요성 — 문제 해결 후 바로 지원 설문조사를 보냅니다—세부 사항이 신선하지만 감정이 가라앉은 상태에서. 이러한 타이밍은 솔직하고 높은 품질의 인사이트를 제공하고 사용자를 무작위로, 짜증 날 수 있는 순간에 요청을 던지지 않게 해줍니다.
어조와 공감 — 대화형 접근 방식을 사용하면 사용자들이 더 신중하고 솔직하게 답변하게 됩니다. 그들은 엄격한 양식을 클릭하는 것이 아니라 숙련된 인터뷰어와 대화하고 있다고 느낍니다. 개인적인 후속 조치(“피드백 감사합니다! 더 알고 싶으시면 말씀해 주세요…”)를 추가하십시오—이는 귀하가 경청하고 있으며 그들의 목소리를 가치 있게 여긴다는 것을 신호합니다.
Specific의 대화형 설문조사를 사용하면, 전체 경험이 창작자와 응답자 모두에게 매끄럽고 매력적인 경험이 됩니다. 개인화된 후속 조치와 친근한 어조는 신뢰를 구축하여, 잊기 쉬운 양식의 세계에서 두드러지게 만듭니다.
오늘부터 지원 경험을 개선하세요
진정한 지원 UX 설문조사를 운영하는 것은 할 수 있는 최고의 조치 중 하나입니다. 해결 격차를 잡고, 셀프 서비스 기회를 발견하고, 이탈이나 즐거움의 숨겨진 동인을 발견할 수 있습니다. 이를 실행하지 않으면 직접적이고 실행 가능한 인사이트와 지원이 필요한 모든 사용자와의 강력한 유대 형성 기회를 놓치고 있는 것입니다.
지원 운영을 비용 센터에서 진정한 경쟁 우위로 전환하세요—사용자가 실제로 답변하고 싶어 하는 대화형 접근 방식으로 자체 설문조사를 작성하세요.