技术支持数据准确性满意度调查
介绍
本模板旨在评估技术支持服务的数据准确性。帮助您收集用户反馈、识别服务短板、优化内部流程，适合IT服务部门提升技术支持服务质量与可信度。 标签
关于
1天内
更新
0
频次
20
题目数
分享
有问题？问问AI帮你修改 改主题：如咖啡问卷改为奶茶问卷
技术支持数据准确性满意度调查
您好！为了持续提升技术支持服务的质量与数据准确性，我们诚挚邀请您参与本次满意度调查。您的宝贵意见将帮助我们改进工作流程，更好地为您服务。
Q1:请问您最常联系技术支持解决哪一类问题？
软件功能使用
系统报错/故障
数据查询与核对
数据导入/导出
账号与权限管理
其他
Q2:您认为技术支持团队提供的数据（如解决方案、故障原因、处理时间等）总体准确性如何？
非常准确
比较准确
一般
不太准确
非常不准确
Q3:技术支持在解答您的问题时，对相关背景信息（如您的使用环境、历史操作等）的掌握是否充分？
非常充分，能精准定位问题
比较充分，基本能理解问题
一般，有时需要我反复说明
不太充分，经常需要我提供大量信息
非常不充分，沟通效率很低
Q4:当技术支持需要您提供数据或截图进行辅助分析时，他们能否清晰、准确地告知您需要提供什么？
总是能清晰准确地告知
大多数时候能清晰准确地告知
有时能，有时不能
经常不能清晰准确地告知
几乎不能清晰准确地告知
Q5:您认为哪些因素最可能影响技术支持提供的数据准确性？（可多选）
技术人员的专业知识水平
内部知识库的完整性与更新速度
问题描述的清晰度与完整性
跨部门沟通的效率与准确性
内部数据系统的可靠性
处理问题的时效压力
其他
Q6:对于技术支持给出的解决方案或处理步骤，您实际执行后的成功率如何？
非常高，基本都能解决问题
比较高，多数情况下能解决问题
一般，有时能解决有时不能
比较低，经常无法解决问题
非常低，几乎无法解决问题
Q7:请对技术支持在数据记录（如工单记录、问题描述、处理过程）方面的准确性进行评分。（1分表示非常不准确，5分表示非常准确）
分数
标签
Q8:当一个问题需要多次沟通或升级处理时，不同技术支持人员对问题背景和进展的描述是否一致？
非常一致，信息无缝衔接
比较一致，偶有细微差异
一般，有时会出现信息断层
不太一致，经常需要重复说明
非常不一致，信息混乱
Q9:技术支持提供的预计解决时间或处理进度更新是否准确可靠？
非常准确可靠
比较准确可靠
一般，有时会有偏差
不太准确可靠，常有延误
非常不准确可靠，几乎不可信
Q10:您是否曾因技术支持提供的数据不准确而导致问题被延误、误判或重复发生？
从未发生
偶尔发生
有时发生
经常发生
总是发生
Q11:为了提高数据准确性，您希望技术支持在哪些方面做出改进？（可多选）
加强初始问题诊断的准确性
提升沟通与确认信息的技巧
完善并实时更新内部知识库
加强跨团队协作与信息同步
提供更清晰的操作指引与文档
增加处理后的效果确认与回访
其他
Q12:基于数据准确性方面的体验，您有多大可能向同事或朋友推荐我们的技术支持服务？（0-10分，0分表示完全不可能，10分表示极有可能）
选项1
Q13:总体而言，您对当前技术支持服务在数据准确性方面的信任度如何？
完全信任
比较信任
一般
不太信任
完全不信任
Q14:请分享一个让您印象深刻的技术支持案例（可以是正面的，也可以是您认为数据准确性有待改进的），并简要说明原因。
填空1
Q15:您认为技术支持团队在确认问题已彻底解决并关闭工单前，所做的最终确认是否充分？
非常充分，会多角度确认问题已解决
比较充分，通常会进行确认
一般，有时确认有时不确认
不太充分，经常草草关闭工单
非常不充分，几乎不确认就关闭
Q16:当您对技术支持提供的数据或结论有疑问时，他们通常如何回应？
耐心解释并提供详细依据
会进行解释，但依据可能不充分
解释比较敷衍
表示需要内部确认，但反馈较慢
不予理会或推诿
Q17:请对技术支持人员主动跟进问题、更新进展的及时性与准确性进行评分。（1分表示非常不满意，5分表示非常满意）
分数
标签
Q18:您通常通过哪些渠道验证技术支持提供的信息或解决方案？（可多选）
自行搜索网络或文档
咨询其他同事
查看官方社区或论坛
联系其他技术支持人员
凭经验判断
不进行验证，直接采纳
其他
Q19:与您接触过的其他公司或团队的技术支持相比，我们团队在数据准确性方面处于什么水平？
明显领先
略有优势
处于平均水平
略有不足
明显落后
Q20:对于提升技术支持数据准确性，您还有哪些具体的意见或建议？
填空1
相关推荐
联系我们
在线客服
客服专线 4006-700-778
客服邮箱 wenjuan@idiaoyan.com
问卷网公众号