Criar uma pesquisa de satisfação do cliente que realmente revele por que os clientes se sentem da maneira que sentem requer mais do que apenas pedir uma avaliação. Se você quer saber como criar uma pesquisa de satisfação do cliente que descubra insights reais, é hora de olhar além das caixas de seleção e estrelas simples.
Medir satisfação logo após interações de suporte ajuda você a identificar rapidamente o que está funcionando—e encontrar problemas subjacentes—antes que se tornem problemas maiores. Pesquisas CSAT tradicionais capturam uma pontuação, mas geralmente perdem o “por quê”. É aí que entram as **pesquisas conversacionais alimentadas por IA**: elas podem aprofundar, investigando detalhes e contexto com respostas inteligentes. Ferramentas como o gerador de pesquisas por IA da Specific tornam este processo instantaneamente acessível.
Neste guia, estou compartilhando ótimas perguntas para pesquisas CSAT pós-suporte e **CES (Customer Effort Score)**—além de exemplos de como a IA pode automaticamente fazer perguntas de esclarecimento para chegar à causa raiz do feedback.
Perguntas essenciais de CSAT com acompanhamentos por IA
O **CSAT (Customer Satisfaction Score)** é tudo sobre aquela reação instintiva: quão satisfeito está o cliente logo após a interação de suporte? Mas se você só pedir uma pontuação básica, está perdendo a chance de descobrir contexto acionável.
Aqui estão alguns formatos de perguntas CSAT essenciais que eu recomendo, juntamente com exemplos de prompts de acompanhamento impulsionados por IA:
“Quão satisfeito você está com a ajuda que recebeu hoje?”
Acompanhamento por IA se a avaliação for baixa:
“Você poderia compartilhar mais sobre o que não atendeu às suas expectativas?”
Acompanhamento por IA se a avaliação for alta:
“Ótimo ouvir isso! Houve algo específico que nosso agente de suporte fez particularmente bem?”
“Resolvemos seu problema à sua satisfação?”
Acompanhamento por IA:
“Se algo ficou sem solução ou poderia ter sido melhorado, o que vem à mente?”
“Qual a probabilidade de você recomendar nossa equipe de suporte a um amigo ou colega?”
Acompanhamento por IA:
“Qual foi o maior fator na sua decisão?”
Perguntas de CSAT baseadas em avaliação (como uma escala de 1 a 5 estrelas) fornecem estrutura e comparação—essenciais para monitorar mudanças ao longo do tempo. Mas muitas vezes, os clientes deixam uma pontuação média sem dizer o motivo. É por isso que os acompanhamentos por IA são críticos. Eles podem se adaptar dinamicamente, pedindo mais detalhes se a pontuação for baixa ou até destacando temas positivos se o feedback for positivo.
Perguntas de satisfação abertas permitem que as pessoas se expressem naturalmente. Uma pergunta como, “O que poderíamos ter feito melhor hoje?” incentiva respostas honestas, e a IA pode esclarecer respostas vagas ou incertas com sondagens automáticas.
A mágica acontece no acompanhamento: com perguntas de acompanhamento automáticas por IA, a pesquisa se adapta instantaneamente—aprofundando-se em pontos críticos para pontuações negativas ou destacando as melhores práticas a partir de feedback positivo. Personalizar em tempo real pode aumentar as taxas de resposta em até 25% em comparação com pesquisas estáticas [1].
Perguntas de Customer Effort Score que revelam pontos de fricção
O **CES (Customer Effort Score)** é totalmente sobre identificar onde seu processo facilita ou dificulta a vida dos clientes. Se a satisfação é o “quê”, o esforço é o “como”. Para muitas empresas, reduzir o esforço do cliente é o primeiro passo para aumentar a lealdade, já que 81% dos clientes estão dispostos a pagar mais por um serviço superior [1].
Aqui estão alguns formatos de perguntas CES e estratégias de acompanhamento para ajudar a identificar fricções:
“Quão fácil foi resolver seu problema?” (1=Muito difícil, 5=Muito fácil)
“O que tornou fácil ou difícil para você hoje?”
“Você teve que nos contatar várias vezes para resolver seu problema?”
“Se sim, o que o fez entrar em contato mais de uma vez?”
“Houve algo que o atrasou ao receber suporte?”
“Você pode descrever um passo específico ou parte do processo que achou frustrante ou confusa?”
Perguntas de escala CES tradicionais quantificam o esforço do cliente, o que é poderoso para benchmarking ao longo do tempo. Mas raramente identificam o gargalo exato. É aí que o questionamento contextual entra.
Perguntas de esforço contextual (como, “Houve alguma parte desse processo que poderia ser mais suave para você?”) convidam diretamente os clientes a compartilhar histórias detalhadas. Acompanhando com perguntas direcionadas, a IA pode rapidamente revelar exatamente onde ocorre a fricção—seja esperando, reexplicando problemas ou navegando em menus confusos.
Pesquisas em estilo chat impulsionadas por IA colocam as pessoas à vontade, transformando a pesquisa em uma conversa de baixa pressão em vez de um interrogatório. E com a tecnologia de hoje, até 86% das consultas dos clientes podem ser tratadas (e melhoradas) sem necessidade de intervenção humana [2].
Combinando perguntas para análise de causa raiz
Desbloquear o “porquê” por trás do feedback significa misturar múltiplos tipos de perguntas: CSAT para satisfação, CES para esforço e acompanhamentos abertos para histórias. Aqui está um exemplo de fluxo que já vi funcionar bem na Specific:
Etapa | Pergunta Exemplo | Acompanhamento Impulsionado por IA |
|---|---|---|
1. CSAT | “Quão satisfeito você ficou com sua recente experiência de suporte?” |
|
2. CES | “Quão fácil foi para você resolver seu problema?” |
|
3. Aberto | “Se pudéssemos mudar uma coisa, o que tornaria suas futuras experiências de suporte melhores?” |
|
Perguntas de confirmação de resolução (como “Seu problema foi completamente resolvido?”) garantem que você está medindo o resultado correto. Esclarecer necessidades não atendidas dá a você uma segunda chance de entregar.
Feedback de desempenho do agente permite celebrar forças e treinar fraquezas. Pergunte especificamente se o agente entendeu suas necessidades ou fez um acompanhamento pontual.
Oportunidades de melhoria de processo surgem de acompanhamentos abertos que investigam “como poderíamos tornar isso mais suave para você?” É onde a IA brilha, juntando feedback de múltiplas perguntas para destacar problemas recorrentes.
Feedback superficial | Insights de causa raiz |
|---|---|
“O serviço foi lento.” | “O tempo de espera no chat foi longo e fui transferido entre três agentes antes de receber ajuda.” |
“O agente foi útil.” | “O agente entendeu rapidamente meu contexto, explicou os passos técnicos claramente e fez um resumo por e-mail.” |
Acompanhamentos conversacionais mantêm a interação dinâmica, permitindo que os respondentes expandam seus pensamentos naturalmente—fazendo com que a pesquisa pareça mais um diálogo do que uma tarefa. Se você estiver interessado em mais ideias para fluxos de pesquisa impulsionados por IA, confira este construtor de pesquisas por IA ou veja como acompanhamentos dinâmicos funcionam na prática.
Configurando pesquisas de satisfação de suporte na Specific
Se você quer maximizar tanto a qualidade da resposta quanto a profundidade dos dados, escolher a entrega e configuração certas é importante. Na Specific, você pode entregar pesquisas CSAT e CES impulsionadas por IA através de dois métodos principais: widgets in-product e páginas de destino pós-ticket.
Método | Quando é acionado | Principais opções de configuração | Saiba mais |
|---|---|---|---|
Widget in-product | Logo após o chat ou suporte terminar | Tempo de acionamento: Defina atraso após o chat; | |
Página de destino pós-ticket | Após o fechamento do ticket | Links de pesquisa por email diretamente após o fechamento do ticket; |
Ao configurar, você tem controle granular sobre a profundidade de acompanhamento—você pode ajustar o questionamento nos casos em que o feedback detalhado é mais valioso (como para clientes de alto valor) ou mantê-lo breve para tickets de rotina. A localização de idioma está disponível para garantir que as pesquisas sejam acessíveis para clientes em qualquer região, o que é essencial para equipes de suporte globais. Se você precisar de um guia passo a passo para configuração, confira entrega de pesquisa in-product ou páginas de destino de pesquisas.
Melhores práticas para pesquisas de satisfação de suporte
Para obter o feedback da mais alta qualidade, mantenha suas perguntas iniciais focadas e simples—então deixe que a IA lide com questionamentos mais profundos conforme necessário. Ajuste a “intensidade” do acompanhamento com base no segmento que você está pesquisando. Para clientes VIP, vá mais fundo; para questões de rotina, mantenha leve e sem atrito.
Considerações de tempo: Entregue pesquisas imediatamente após o suporte, quando as memórias estão frescas, mas use atrasos de tempo e controles de frequência para evitar fadiga de pesquisa. Pesquisas automatizadas entregues no contexto geram maior participação: abordagens alimentadas por IA mostraram entregar taxas de resposta 25% maiores [3].
Configuração de tom: Escolha um tom conversacional e empático—ferramentas de pesquisa baseadas em IA permitem que você defina o estilo para combinar com sua marca, fazendo a experiência parecer mais convidativa e menos robótica.
Análise de resposta: Não colete apenas dados—analise-os. Use análise de resposta de pesquisa por IA para conversar diretamente com seus dados e identificar tendências. Você encontrará insights acionáveis, como pontos de fricção específicos ou agentes de alto desempenho, que você pode perder de outra forma.
Refine seu conteúdo de pesquisa ao longo do tempo. Com o editor de pesquisa por IA na Specific, você pode rapidamente iterar sobre o fluxo de perguntas e prompts de acompanhamento com base no que aprende com os resultados iniciais.
Se você não está capturando o “porquê” por trás das pontuações de satisfação, está perdendo insights acionáveis que poderiam reduzir tickets repetidos, melhorar o treinamento de agentes e, em última instância, aumentar a retenção.
Transforme o feedback de suporte em insights acionáveis
Ótimas pesquisas de satisfação do cliente não apenas coletam avaliações—elas investigam as razões por trás das pontuações, revelando o que realmente importa para os clientes. Com pesquisas conversacionais alimentadas por IA, você pode capturar feedbacks detalhados em tempo real e transformar cada interação de suporte em uma oportunidade de melhoria.
A Specific facilita o lançamento dessas pesquisas inteligentes quando e onde mais importam—diretamente dentro do seu produto ou integradas perfeitamente pós-ticket. Pronto para criar sua própria pesquisa de satisfação do cliente? Comece a construir com IA para capturar os insights que mais importam.
