Q01
메시지
모든 템플릿
지원 상호작용 후 CSAT, CES 및 NPS 설문조사
지원 상호작용 직후 고객의 노력, 만족도, 충성도를 측정합니다. 3분 이내에 실행 가능한 CSAT, CES, NPS 벤치마크를 확보하고자 하는 CX 팀을 위해 설계되었습니다.
샘플 질문
템플릿에 포함된 내용을 미리 확인해 보세요. 모든 질문은 설문 공개 전에 자유롭게 수정할 수 있습니다.
질문 18개 · 약 9분
Q02
객관식
이번 문제로 지원팀에 처음 연락하실 때 어떤 채널을 이용하셨습니까?
- 이메일
- 실시간 채팅
- 전화
- 앱 내 메시지
- 소셜 미디어
- 셀프 서비스 포털 / 도움말 센터
- 기타
Q03
의견 척도
회사는 제 문제를 쉽게 해결할 수 있도록 해주었습니다.
척도: 1 – 7
최소:전혀 동의하지 않음최대:매우 동의함
Q04
메시지
지원 상담원이 귀하의 상호작용을 어떻게 처리했는지 알고 싶습니다. 각 문항에 대해 동의하시는 정도를 평가해 주십시오.
Q05
의견 척도
전반적으로 받으신 지원에 대해 얼마나 만족하십니까?
척도: 1 – 5
최소:매우 불만족최대:매우 만족
Q06
장문형
지원 경험에서 저희가 개선할 수 있는 한 가지는 무엇입니까?
Q07
객관식
다음 중 귀하의 역할을 가장 잘 설명하는 것은 무엇입니까?
- 소비자 / 개인
- 비즈니스 사용자
- 팀 / 조직 관리자
- 개발자 / 엔지니어
- 기타
- 답변하지 않음
Q08
메시지
소중한 시간을 내어 의견을 공유해 주셔서 감사합니다. 여러분의 의견은 지원 경험을 개선하는 데 직접적인 도움이 됩니다.
Q09
객관식
다음 중 가장 최근의 지원 상호작용을 가장 잘 설명하는 결과는 무엇입니까?
- 완전히 해결됨
- 부분적으로 해결됨
- 아직 해결되지 않음
- 진행하지 않기로 결정함
Q10
의견 척도
문제가 처리된 속도에 대해 얼마나 만족하십니까?
척도: 1 – 7
최소:매우 불만족최대:매우 만족
Q11
의견 척도
지원 상담원이 제 문제를 이해했습니다.
척도: 1 – 7
최소:전혀 동의하지 않음최대:매우 동의함
Q12
의견 척도
저희 지원 경험을 친구나 동료에게 추천하실 가능성은 얼마나 됩니까?
척도: 0 – 10
최소:전혀 추천하지 않음최대:매우 추천함
Q13
AI 인터뷰
귀하의 경험에 대해 더 자세히 알고 싶습니다. 저희 AI 어시스턴트가 귀하의 응답을 바탕으로 간단한 후속 질문 몇 가지를 드리겠습니다.
Q14
객관식
귀하의 연령대는 어떻게 되십니까?
- 18세 미만
- 18–24세
- 25–34세
- 35–44세
- 45–54세
- 55–64세
- 65세 이상
- 답변하지 않음
Q15
드롭다운
처음 연락한 것을 포함하여, 이 문제에 대해 저희에게 몇 번 연락하셨습니까?
- 1회 (이번이 첫 연락이었습니다)
- 2회
- 3회
- 4회
- 5회 이상
Q16
의견 척도
지원 상담원은 공감적이고 정중했습니다.
척도: 1 – 7
최소:전혀 동의하지 않음최대:매우 동의함
Q17
객관식
어디에 거주하고 계십니까?
- 미국
- 캐나다
- 영국
- 유럽 연합
- 아시아 태평양
- 라틴 아메리카
- 중동 및 아프리카
- 기타
- 답변하지 않음
Q18
의견 척도
지원 상담원은 명확하게 소통하고 저에게 정보를 지속적으로 제공했습니다.
척도: 1 – 7
최소:전혀 동의하지 않음최대:매우 동의함
포함된 기능
AI 후속 질문
정형화된 설문이 놓치는 세부 내용을, 주관식 답변에 맞춰 AI가 심층 질문으로 끌어냅니다.
주의력 확인 장치
성의 없는 답변과 저품질 응답자를 걸러내는 내장 안전장치입니다.
AI가 작성한 문안
문구, 질문 순서, 분기 로직까지 AI가 연구 목표에 맞춰 작성합니다.
자동 리포트
응답이 모이면 주요 주제, 인용문, 이해하기 쉬운 요약이 자동으로 작성됩니다.
다른 서비스와 비교
다른 설문 도구의 가장 유사한 템플릿을 검토했습니다. 그 도구들이 잘하는 점과, 이 템플릿이 한발 더 나아가는 지점을 정리했습니다.
이 템플릿을 선택하는 이유
- Combines all three core support metrics (CES, CSAT on speed, agent-level satisfaction, and NPS) in a single structured flow rather than a generic satisfaction-only form
- Separates issue resolution effort from agent-specific empathy, clarity, and understanding, so CX teams can pinpoint whether problems are process-driven or agent-driven
- Includes an AI follow-up interview that can probe open-ended feedback in real time, going beyond a single static 'what could we improve' text box
- Captures contact channel, repeat-contact count, and outcome up front, giving benchmarking context (channel/repeat-contact effects on CSAT/CES) that flat satisfaction templates typically omit
SurveyMonkey
Customer Support Satisfaction Survey TemplateA fielding-ready, static template focused on general support satisfaction. It's backed by SurveyMonkey's broad distribution and analytics tooling, but the question set itself appears to be a fixed satisfaction survey rather than one combining CES, CSAT, and NPS with agent-level breakdowns.
잘하는 점
- Established survey platform with mature distribution and reporting tools
- Simple, ready-to-use template requiring no build time
- Broad brand recognition, likely easing respondent trust
아쉬운 점
- Static question set with no adaptive AI follow-up probing on open-ended answers
- No indication of separate effort (CES) vs. agent-empathy vs. loyalty (NPS) breakdown in one flow
- No published methodology or prompt transparency for how satisfaction is scored
Jotform
200+ Customer Satisfaction Evaluation FormsThis is a category/listing page aggregating 200+ separate form templates, not a single fielding-ready CSAT/CES/NPS survey. Useful as a form-building starting point, but a researcher would need to pick and customize an individual form rather than deploy one purpose-built instrument.
잘하는 점
- Large library of customizable form templates to choose from
- Jotform's drag-and-drop builder allows quick edits to any selected form
- Supports embedding forms across many channels/websites
아쉬운 점
- Not a single ready-to-field survey — requires browsing and selecting from many generic forms
- No built-in adaptive AI interviewing or voice-based follow-up
- No automated per-response quality scoring or transparent scoring methodology
QuestionPro
Customer Support Service Evaluation Survey TemplateA dedicated, fielding-ready support evaluation template from an established survey vendor. It likely covers standard satisfaction and service-quality questions, but as a static questionnaire it doesn't appear to include adaptive interviewing or voice-based follow-up.
잘하는 점
- Purpose-built for support/service evaluation specifically
- Backed by QuestionPro's established survey logic and reporting features
- Likely includes standard demographic and service-quality question banks
아쉬운 점
- Static multiple-choice/rating format with no adaptive AI-driven follow-up questions
- No voice AI interview option for richer qualitative capture
- No transparent, published prompt/scoring methodology for open-ended responses
SurveySparrow
FREE Customer Satisfaction Survey TemplateA free, conversational-style CSAT template, consistent with SurveySparrow's chat-like survey UI. It's a general satisfaction survey rather than one explicitly structured around CES + agent-level breakdown + NPS in a single post-support flow.
잘하는 점
- Conversational, chat-style survey format that can feel more engaging than static forms
- Free to use, lowering the barrier to start collecting feedback
- SurveySparrow's platform supports omnichannel distribution
아쉬운 점
- No adaptive AI interview or voice AI follow-up on open-ended feedback
- No automated quality scoring of individual responses
- No visible integration of CES, agent-specific satisfaction, and NPS into one unified post-support instrument
설문을 공개할 준비가 되셨나요?
이 템플릿을 편집기에서 열어 보세요. 첫 응답자가 보기 전에 모든 부분을 원하는 대로 바꿀 수 있습니다.