잘 만들어진 고객의 목소리 템플릿은 고객이 지원 경험에 대해 실제로 어떻게 생각하는지를 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 피드백을 제대로 수집하면 초기 좌절을 조기에 표면화하고 모든 상호작용—좋든 나쁘든—을 서비스 개선의 기회로 전환할 수 있습니다.
특히 AI 기반 후속조치가 포함된 대화형 설문조사는 표준 양식보다 깊이 파고듭니다. 이러한 설문조사는 정적 체크박스로는 탐색할 수 없는 고충과 밝은 점을 자연스러운 대화처럼 느끼게 만들 수 있습니다. 이렇게 자연스러운 피드백 인터뷰를 시작하고 싶다면 빠르게 시작할 수 있도록 AI 설문조사 빌더를 사용해 보세요.
지원 경험 질문이 효과적인 이유
좋은 지원 질문은 세 가지 핵심 요소로 이루어져 있습니다: 시기, 상황, 대화 흐름. 이 요소들은 함께 일반적인 설문조사를 고객의 실제 감정과 경험을 이해할 수 있는 창으로 바꿉니다.
시기가 중요합니다. 티켓 해결 직후에 피드백을 요청하면 세부 사항이 생생하고 솔직한 반응이 나옵니다. 고객의 절반 이상인 52%는 쿼리가 하루 내에 해결되기를 기대하며, 해결 후 피드백은 가장 진솔합니다. [1]
상황이 중요합니다. "최근의 지원 상호작용"뿐만 아니라 고객의 특정 문제나 요청에 대해 참조합니다. 무엇이 일어났는지를 알고 있다는 것을 보여주는 것은 신뢰를 구축하고 세부 사항에 대한 주의를 나타냅니다.
대화 흐름. 질문이 심문이 아닌 친근한 대화처럼 들리면 사람들은 마음을 엽니다. AI 기반 설문조사는 각 응답에 맞게 톤과 깊이를 조정하여 대화를 풍부하게 만듭니다. 자동 AI 탐지에 의한 후속 조치는 특히 효과적입니다. 명확화와 탐색을 실시간으로 수행하여 "괜찮았다"라는 응답 대신 구체적인 정보를 얻을 수 있습니다.
이 요소들이 함께 작용하여 응답률과 품질을 높이고 피드백 설문조사를 번거로운 작업에서 실제 대화로 전환합니다.
속도 및 해결을 측정하는 질문
고객이 효율성에 대해 어떻게 느끼는지 알고 싶을 때는 응답 시간과 문제 해결 완전성을 타겟으로 한 질문을 사용합니다. 명확한 문구와 똑똑한 AI 명확화는 모호한 답변을 실현 가능한 피드백으로 전환할 수 있습니다.
예시 질문 1: “문제를 얼마나 빨리 해결했는지 만족하셨나요?” 이는 고객이 느끼는 속도와 해결의 질을 동시에 드러냅니다. 누군가 "괜찮았다"라고 대답하면 AI는 예의 있게 추가 세부 사항을 유도할 수 있습니다.
고객이 낮게 평가할 경우: "이 문제를 해결하는 데 합리적이라고 생각되는 시간은 어느 정도였나요?"
고객이 높게 평가할 경우: "우리의 응답 시간이 무엇이 특별히 좋았나요?"
예시 질문 2: “문제를 완전히 해결했나요, 아니면 해결되지 않은 부분이 있나요?” 이는 팀이 완료했다고 생각할 수 있지만 고객은 미완으로 여기는 부분 수정을 드러냅니다. 특히 중요합니다, 43%의 고객이 지난 해에 비해 더 나쁜 고객 서비스 경험을 했다고 응답하는데, 해결되지 않은 문제로 인해 많이 발생합니다. [2]
예시 질문 3 (선택 사항): “우리의 해결 방법 설명의 명확성을 어떻게 평가하시겠습니까?” 고객이 "해결책"을 이해하지 못하면 해결된다고 느끼지 않을 수 있습니다.
공감과 커뮤니케이션 품질 측정
지원 경험의 감정적 측면은 누군가가 충성도가 높은 팬이 되느냐 간단히 다른 회사로 전환하느냐를 종종 결정합니다 (73%의 소비자가 반복적으로 나쁜 서비스를 받은 후 전환합니다 [3]). 훌륭한 설문조사는 공감과 에이전트가 실제로 얼마나 잘 연결되는지를 파고듭니다.
예시 질문 1: “지원팀이 당신의 상황을 얼마나 잘 이해했나요?” 이 질문은 해상뿐만 아니라 고객이 들었다고 느꼈는지를 측정합니다—이것이 장기적 충성도를 강화합니다, 82%가 담당자가 스크립트를 버리고 문제를 해결할 때 브랜드를 고수하겠다고 응답했습니다. [4]
"[이해성이 있었다/없었다]고 느끼게 한 것은 무엇이었나요? 상호 작용 중 특정 순간을 공유할 수 있나요?"
예시 질문 2: “우리 지원 담당자가 당신과 소통한 방식을 어떻게 설명하시겠습니까?” 이와 같은 개방형 질문은 톤, 언어, 명확성에 대한 선호를 드러냅니다, 다지선다형 양식에서 포착 할 수 없는 미묘한 차이입니다. 대화형 설문조사는 개인적 접촉을 제대로 하고 있는지 아니면 완전히 놓치고 있는지를 알아냅니다.
이 질문들 (및 그들의 AI 명확화)을 브랜드와 목표에 맞추어 미세 조정하는 것은 대화형 AI 설문조사 편집기를 사용하면 쉽습니다—변경하고 싶은 내용을 설명하기만 하면 AI가 즉시 설문조사를 적응시킵니다.
티켓 닫기 후 트리거 가이드 설정
지원 설문조사를 언제, 어떻게 트리거 할 지는 내용을 결정하는 만큼 중요합니다. 여기 제가 트레이드오프를 생각하는 방법입니다:
티켓 종료 직후 설문조사를 보내세요, 온더스팟 인사이트를 위해. 하지만 주의하세요: 너무 빨리 하면 고객이 최종 해결을 실제로 보지 못했을 수 있습니다.
24-48시간 후에 설문조사를 지연하면서 해결책이 "유지되는"지 확인합니다. 이는 테스트 시간이 필요하거나 설정이 필요한 문제에 가장 적합합니다.
접근법 | 가장 적합 | 잠재적인 단점 |
|---|---|---|
즉각적 | 빠른 수정 및 긴급 티켓 | 복잡한 문제에 비해 너무 성급함 |
지연됨 | 관찰이 필요한 기술적 문제 | 망각이나 세부사항 손실의 위험 |
트리거 조건은 티켓이 닫힌 것으로 표시된, 해결이 에이전트에 의해 확인되거나 고객이 만족을 표시한 시간을 포함해야 합니다. 매번 설문조사하지 말고—적극적인 사용자가 폭격당하지 않도록 재접촉 기간을 설정하십시오 (그리고 이탈함).
응답 기반 브랜칭이 중요합니다: 부정적인 피드백은 AI가 구체적인 내용을 찾는 후속 조치를 유도하여야 하고 (“무엇이 이것을 더 나아지게 했을까요?”), 긍정적인 응답은 간단히 큰 감사를 표하며 유지할 수 있습니다. 제품 내에 설문조사를 직접 삽입—제품 내 대화형 설문조사을 사용하면 고객이 이미 있는 곳에서 만남으로써 응답을 줄이는 마찰을 줄일 수 있습니다.
지원 피드백을 실행 가능한 인사이트로 전환
더 나은 답변을 수집하는 것은 첫 단계일 뿐입니다—실제 가치는 큰 그림을 이해하는 데서 나옵니다. AI 분석 방법은 수백(또는 그 이상의) 대화에서 패턴을 맞춥니다, 숙련된 관리자조차 놓칠 수 있는 테마를 드러냅니다.
채팅 기반 피드백 분석을 통해, 시스템에 "고객이 들리지 않는다고 느끼는 상위 세 가지 이유는 무엇인가요?" 또는 "어떤 티켓 유형이 가장 자주 만족감을 유도하는가요?"와 같은 질문을 하는 것을 좋아합니다. AI는 결과를 즉시 요약하여 티켓 유형, 지원 에이전트, 특정 기간별로 드릴 다운할 수 있습니다. 거의 43%의 회사가 이미 고객 서비스를 개선하기 위해 AI를 사용하고 있습니다—뒤처지지 마세요. [5]
"기다린 시간을 언급한 모든 응답을 분석하십시오. 고객이 너무 길다고 생각하는 특정 시간은 무엇입니까, 그리고 문제 유형에 따라 어떻게 변합니까?"
이 수준의 패턴 인식은 수동으로 확장할 수 없습니다—AI는 분석 속도를 높일 뿐 아니라 가능하게 합니다. 이를 시도해 보려면 Specific의 AI 설문조사 응답 분석 기능을 통해 피드백을 읽기만 하는 것이 아니라 상호작용할 수 있습니다.
지원 경험 설문조사 구축
대화형 접근 방식으로 지원 피드백 프로세스를 변화시킴으로써 풍부하고 더 정직한 응답을 얻을 수 있으며 놓치는 통찰력도 줄어듭니다. Specific은 대화처럼 느껴지고 번거로움이 없는 최고의 지원 피드백 설문조사 제작 경험을 제공합니다. 더 강력한 피드백 루프를 시작하세요: 자체 설문조사를 만드세요.