Feedback sobre Interação com Agente de Suporte ao Cliente
Captura como transcorreu uma interação específica de suporte ao cliente — canal utilizado, resolução, esforço e como o agente se saiu em comportamentos-chave — com um acompanhamento por IA que investiga o verdadeiro motivo por trás da nota de satisfação, não apenas o número. Desenvolvido para equipes de operações de suporte e CX que acompanham a qualidade dos agentes ao longo do tempo.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
Qual canal você utilizou para contatar o suporte desta vez?
- Telefone
- Chat ao vivo
- Redes sociais
- Mensagens no aplicativo
- Pessoalmente
De modo geral, quão satisfeito você ficou com o agente que atendeu sua solicitação?
Seu problema foi resolvido durante esta interação?
- Sim, totalmente resolvido
- Parcialmente resolvido
- Não, ainda não resolvido
- Ainda está em andamento
Quanto esforço pessoal foi necessário da sua parte para que seu problema fosse tratado?
Pensando especificamente no agente, o quanto você concorda com cada afirmação?
- Ouviu e compreendeu meu problema
- Tinha conhecimento sobre meu problema
- Comunicou-se com clareza
- Manteve-me informado sobre o andamento
- Resolveu as coisas com eficiência, sem idas e vindas desnecessárias
Quando você contata o suporte, quais destes itens são mais importantes para você e quais são menos importantes?
- Rapidez na resolução
- Conhecimento do agente sobre o produto
- Cordialidade e empatia
- Comunicação clara
- Ser mantido informado sobre o andamento
- Não ter que me repetir
- Resolver logo no primeiro contato
- Acompanhamento após o encerramento do problema
Explore a verdadeira história por trás das notas de satisfação e esforço do respondente para esta interação específica: o que exatamente o agente fez ou disse que se destacou, e se o problema foi de fato resolvido a contento. Se a satisfação ou o esforço foram ruins, concentre-se no momento específico em que as coisas deram errado e no que o agente poderia ter feito diferente. Se o problema ainda estiver sem solução, investigue como seria uma solução para o respondente. Mantenha o foco nesta única interação, não no suporte em geral.
Com base nesta interação, qual a probabilidade de você continuar fazendo negócios conosco?
Há algo específico que o agente ou nossa equipe de suporte deveria saber — positivo ou negativo — sobre esta interação?
Com que frequência você contatou nossa equipe de suporte nos últimos 6 meses?
- Esta foi a primeira vez
- 2 a 3 vezes
- 4 a 6 vezes
- Mais de 6 vezes
- Prefiro não dizer
É isso — obrigado! Seu feedback vai diretamente para nossa equipe de qualidade de suporte e nos ajuda a orientar e reconhecer os agentes.
O que está incluído
Acompanhamento com IA
Sondagens adaptativas nas respostas abertas que revelam detalhes que um formulário estático deixaria passar.
Verificações de atenção
Proteções integradas contra respostas apressadas e participantes de baixa qualidade.
Textos escritos por IA
Redação, ordem e ramificações escritas pela IA, ajustadas ao seu objetivo de pesquisa.
Relatório automático
Temas, citações e um resumo em linguagem simples se escrevem sozinhos assim que as respostas chegam.
Como se compara
Analisamos os modelos mais parecidos de outras ferramentas de pesquisa. Veja o que elas fazem bem e onde este modelo vai além.
Por que este modelo
- Captures the full interaction context in one flow — channel used, resolution status, effort, and agent-specific behavior ratings via a matrix question, not just a single satisfaction number
- An AI follow-up interview automatically probes the real reason behind a respondent's satisfaction and effort scores instead of leaving low scores unexplained
- Includes a max-diff question to prioritize what matters most to customers when contacting support, giving support ops a ranked view rather than just averages
- Ends with an open long-text question inviting specific praise or concerns about the agent, plus automated quality scoring and an auto-generated report for tracking agent quality over time
SurveySparrow
Customer Support Agent Feedback TemplateA ready-to-field template focused specifically on rating individual support agents, which makes it directly comparable to our template. It likely covers satisfaction and agent behavior ratings but relies on fixed question sets rather than adaptive probing. No public pricing tier for academic/nonprofit use is indicated.
O que faz bem
- Purpose-built specifically for agent-level feedback, matching the use case closely
- Likely supports conversational/chat-style survey delivery given SurveySparrow's product positioning
- Fielding-ready template that can be deployed quickly
Onde deixa a desejar
- Static question flow with no adaptive AI follow-up to dig into the reasons behind a satisfaction score
- No mention of automated per-response quality scoring for support ops tracking
- No transparent prompt methodology published for any AI-assisted features
QuestionPro
Customer Support Service Evaluation Survey TemplateThis is a broader service-evaluation template rather than one focused tightly on a single agent interaction, but it's a reasonable comparable for support quality feedback. It appears to be a standard fielding-ready survey template with fixed questions. As with most enterprise survey tools, deeper analysis likely requires manual review or add-on modules.
O que faz bem
- Enterprise-grade survey platform with broad customization options
- Template appears to cover general service evaluation, useful for high-level CX tracking
- Backed by QuestionPro's established survey logic and reporting tools
Onde deixa a desejar
- No adaptive AI interview to explore the 'why' behind scores — respondents only answer pre-set questions
- No voice AI interview option or guided screen-share tasks
- No automated per-response quality scoring built into the template itself
SurveyMonkey
Customer Service Survey Template (With Questions)A general customer service feedback template rather than one focused specifically on a single agent interaction with follow-up prompts. It's a solid fielding-ready starting point with standard question types. Its scope is broader and shallower than our agent-specific, interaction-level template.
O que faz bem
- Well-known, easy-to-use platform with broad template library
- Likely includes standard satisfaction and effort-style questions
- Simple to deploy for teams already using SurveyMonkey
Onde deixa a desejar
- No adaptive AI follow-up interview to probe reasons behind satisfaction or effort scores
- No agent-specific behavioral matrix or prioritization (max-diff) question apparent
- No automated quality scoring or auto-generated reports built for ongoing agent-quality tracking
Perguntas frequentes
Quais perguntas estão no modelo “Feedback sobre Interação com Agente de Suporte ao Cliente”?
O modelo inclui 12 perguntas prontas para usar, começando por: “Obrigado por reservar um momento para nos contar sobre sua interação recente com o suporte! Suas respostas são totalment…” · “Qual canal você utilizou para contatar o suporte desta vez?” · “De modo geral, quão satisfeito você ficou com o agente que atendeu sua solicitação?”. O conjunto completo aparece acima e todas as perguntas podem ser editadas.
Quanto tempo leva para responder a esta pesquisa?
Os participantes normalmente terminam as 12 perguntas em cerca de 7 minutos.
Posso personalizar este modelo?
Sim: cada pergunta, cada opção de resposta e a ordem podem ser editadas antes de publicar. Você pode adicionar ou remover perguntas, ou pedir ao editor com IA para refazer a pesquisa em torno do seu objetivo.
Este modelo é gratuito?
Sim. Abra no editor e comece a personalizar agora: não é preciso criar conta para testar, e o plano gratuito cobre a publicação da sua pesquisa.
Pronto para publicar?
Abra este modelo no editor. Tudo é seu para mudar antes de o primeiro participante ver.
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