Uma pesquisa de experiência do usuário bem elaborada pode revelar exatamente onde seu suporte ao cliente se destaca e onde frustra os usuários.
Vamos explorar questões específicas que descobrem pontos problemáticos no suporte e demonstrar como extrair percepções acionáveis das respostas—especialmente em relação à qualidade da resolução e lacunas no autoatendimento.
Questões que revelam a qualidade da resolução do suporte
Quando os usuários entram em contato com o suporte ao cliente, o que importa mais não é apenas a velocidade—é a qualidade da resolução. Embora respostas rápidas sejam ótimas, os clientes não vão se importar se o problema central ainda persistir. De fato, uma enorme porcentagem de 90% dos consumidores acredita que o suporte deve oferecer resoluções precisas e representantes bem informados, não apenas respostas rápidas. [1]
Então, o que devemos perguntar para medir se os usuários saem do suporte mais satisfeitos (ou não)? Vamos focar em questões que vão direto ao cerne da resolução do problema:
Resolução no primeiro contato — Exemplo: “Seu problema foi completamente resolvido na sua primeira interação com o suporte?”
Isso vai direto ao ponto: os usuários esperam evitar contatos repetidos. Se a maioria dos usuários responder não, sua equipe pode estar apressando as respostas ou faltando autoridade para resolver questões rapidamente.Efetividade da solução — Exemplo: “Quão bem a solução fornecida resolveu realmente seu problema?”
Isso investiga soluções superficiais versus soluções profundas. É fácil dizer “seu ticket está fechado”, mas se os usuários ainda estão bloqueados, a experiência deles sofre. Use um acompanhamento para perguntar por que a solução não ajudou.Clareza da explicação — Exemplo: “Quão clara e compreensível foi a resposta do suporte que você recebeu?”
Uma resposta tecnicamente correta é inútil se os usuários ficam ainda mais confusos. Clareza = confiança.Disposição para acompanhamento — Exemplo: “Se seu problema não foi resolvido, o que teria facilitado para você?”
Convide feedback aberto; às vezes, as melhores percepções estão nas sugestões dos usuários.
Quando surgem experiências negativas, perguntas de acompanhamento abrem a porta para entender o que deu errado. A maioria dos formulários de pesquisa perde essa etapa—mas com perguntas de acompanhamento automáticas por IA, sua pesquisa pode instantaneamente buscar contexto, elucidando os reais obstáculos que os usuários enfrentam. Esse é o tipo de sondagem que um entrevistador humano poderia fazer—sem os problemas de agendamento.
Descobrindo lacunas de autoatendimento na experiência de suporte
Às vezes, os usuários acabam entrando em contato com o suporte simplesmente porque não conseguem encontrar respostas por conta própria—e isso é um sinal de uma lacuna de autoatendimento. Cada ticket desnecessário não é apenas um custo, mas também uma oportunidade para melhorar sua base de conhecimento, fluxos de orientação ou descobrimento de funcionalidades.
Aqui estão perguntas eficazes para descobrir essas lacunas e reduzir a carga de suporte:
Boa prática | Má prática |
|---|---|
“Que informação você estava procurando que não conseguiu encontrar por conta própria?” | “O centro de ajuda foi útil?” (sim/não) |
“Antes de entrar em contato com o suporte, onde você procurou ajuda?” | “Você tentou pesquisar na nossa documentação?” (sim/não) |
Acompanhamento: “Como você melhoraria nossas opções de autoatendimento?” | Sem acompanhamento ou “Algum comentário?” genérico |
Lacunas na documentação — Exemplo: “Que informação você estava procurando que não conseguiu encontrar por conta própria?” Isso faz com que os usuários identifiquem onde sua documentação, onboarding ou dicas no aplicativo falham em responder às necessidades reais deles.
Descoberta de funcionalidades — Exemplo: “Antes de entrar em contato com o suporte, onde você procurou ajuda?” Ao estudar essas respostas, você identificará quando os usuários precisam de mais ajuda contextual ou quando não sabem que as funcionalidades existem.
Pesquisas conversacionais bem estruturadas não param em um “sim/não” sem saída. Quando percebem confusão, fazem acompanhamentos reais. Por exemplo, após um usuário compartilhar por que não conseguiu se autoatender, sua pesquisa pode sondar gentilmente por detalhes—assim como um humano atencioso faria.
Transforme feedback de suporte em percepções acionáveis
A análise manual de feedback de suporte aberto é tediosa—e, sejamos honestos, muitos de nós perdemos padrões importantes. É aqui que a análise por IA brilha: ela encontra temas recorrentes e sinais acionáveis em um fluxo de respostas, tornando a estratégia muito mais orientada por dados. Em 2022, 76% dos executivos enfatizaram que o feedback do cliente deve informar todas as decisões relacionadas ao cliente. [2]
Usando o chat de análise da Specific, você pode conversar diretamente com os dados da sua pesquisa e gerar percepções instantaneamente. Aqui estão maneiras concretas de usá-lo:
Identificar temas recorrentes de suporte
Quantificar o impacto de questões específicas na satisfação
Segmentar feedback por tipo de usuário, região ou problema
Para cada caso de uso, aqui está um prompt que você pode copiar e colar no chat de análise da Specific:
Exemplo 1: Identificar temas recorrentes de suporte
Quais são as três principais questões recorrentes mencionadas pelos usuários como pendentes ou mal resolvidas nas respostas da pesquisa de suporte?
Isso rapidamente traz à tona pontos problemáticos sistêmicos—perfeito para revisões trimestrais.
Exemplo 2: Quantificar o impacto de questões específicas
Quantos usuários que mencionaram lacunas na documentação também relataram que seu problema não foi totalmente resolvido? Qual porcentagem de todas as respostas isso representa?
Agora você pode identificar quais questões são meros inconvenientes versus verdadeiros impeditivos—e priorizar de acordo.
Exemplo 3: Segmentar feedback
Segmentar todo feedback de pesquisa de suporte por tipo de assinatura. Existem diferenças na qualidade da resolução entre usuários gratuitos e pagos?
Isso é inestimável para decidir onde focar treinamentos ou se deve oferecer níveis de suporte premium.
As ferramentas de análise de resposta de pesquisa por IA da Specific permitem que você faça essas investigações em minutos—sem necessidade de codificação, dashboards ou exportações.
Pesquisas de suporte como construtoras de relacionamento, não apenas coletoras de dados
Muitas equipes veem pesquisas de suporte como uma tarefa a ser cumprida ou uma captura de dados. Mas quando você usa pesquisas conversacionais, na verdade, fortalece o relacionamento com os usuários—mostrando que você se importa com a experiência deles, não apenas com as estatísticas. Não é à toa que em 2025, 82% dos clientes disseram que a postura e abordagem do agente são críticas para a experiência de suporte. [3]
Feitas corretamente, as pesquisas com tom conversacional fazem os usuários se sentirem ouvidos e respeitados, não interrogados. Você pode criar páginas de pesquisa compartilháveis ou instalar pesquisas no produto onde se encaixa melhor na jornada do usuário.
O timing é importante — Envie pesquisas pós-suporte logo após a resolução do problema—enquanto os detalhes estão frescos, mas as emoções já se acalmaram. Esse timing oferece percepções sinceras e de alta qualidade e garante que você não está perguntando aos usuários em momentos inadequados e frustrantes.
Tonalidade e empatia — Usar uma abordagem conversacional garante respostas mais ponderadas e honestas dos usuários. Eles se sentem como se estivessem conversando com um entrevistador habilidoso, não clicando em um formulário rígido. Adicione um acompanhamento pessoal (“Obrigado pelo seu feedback! Se desejar, conte-nos mais…”)—isso sinaliza que você está ouvindo e valoriza a opinião deles.
Quando você usa as pesquisas conversacionais da Specific, toda a experiência se torna fluida e envolvente—tanto para os criadores quanto para os respondentes. Acompanhamentos personalizados e um tom amigável constroem confiança, ajudando você a se destacar num mundo de formulários esquecíveis.
Comece a melhorar sua experiência de suporte hoje
Realizar pesquisas genuínas de UX de suporte é um dos melhores movimentos que você pode fazer. Você captará as lacunas de resolução, identificará oportunidades de autoatendimento e descobrirá impulsionadores ocultos por trás da rotatividade ou satisfação. Se você não estiver realizando essas pesquisas, estará perdendo percepções diretas e acionáveis e uma chance de fortalecer vínculos com cada usuário que precisa de ajuda.
Transforme sua operação de suporte de um centro de custos em uma verdadeira vantagem competitiva—crie sua própria pesquisa com uma abordagem conversacional que os usuários realmente vão querer responder.