技术支持数据准确性满意度调查
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本模板旨在评估用户对技术支持数据准确性的满意度。帮助您收集用户反馈、识别数据错误根源、获取服务改进建议,适合企业客户服务与技术支持团队优化知识库和服务流程。 标签
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有问题?问问AI帮你修改 改主题:如咖啡问卷改为奶茶问卷
感谢您参与本次调查!我们致力于了解您对技术支持数据准确性的看法,以持续改进服务质量。本问卷大约需要5-8分钟完成,您的所有回答将被严格保密。
Q1:在过去三个月内,您使用技术支持(如帮助文档、在线客服、电话支持等)的频率是?
Q2:您最常因何种问题寻求技术支持?
Q3:总体而言,您认为技术支持提供的数据(如解决方案、配置信息、状态更新等)准确性如何?
Q4:您是否曾因技术支持提供的数据不准确,导致问题未能解决或产生新问题?
Q5:在哪些类型的数据上,您曾遇到过不准确的情况?(可多选)
Q6:当数据出现矛盾或错误时,技术支持人员修正错误的速度和效率如何?
Q7:技术支持提供的数据来源(如知识库、内部系统)是否清晰、可信?
Q8:您认为数据不准确的主要原因是?
Q9:技术支持人员对数据不确定时,主动核实后再回复的意愿如何?
Q10:为提高数据准确性,您希望我们优先改进哪些方面?(可多选)
Q11:基于数据准确性,您向朋友或同事推荐我们技术支持服务的可能性有多大?(0-10分,0为完全不可能,10为极有可能)
Q12:数据准确性对您解决问题的重要程度如何?
Q13:您对我们公开透明的处理数据错误的态度(如承认错误、及时通知、提供补偿等)满意吗?
Q14:您通常通过哪种渠道验证技术支持提供的数据?
Q15:请描述一次令您印象深刻的数据准确(或不准确)的具体经历,以及它带来的影响。
Q16:与行业内其他公司相比,您认为我们技术支持的数据准确性处于什么水平?
Q17:技术支持在提供数据时,解释其背景和适用条件的清晰度如何?
Q18:您更信任哪种形式的技术支持数据?(可多选)
Q19:您是否愿意参与未来的数据准确性提升计划(如测试新知识库、提供反馈等)?
Q20:对于提升技术支持数据的准确性,您还有哪些具体的意见或建议?
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