Ejemplos de preguntas de encuesta: más de 50 ejemplos para recoger feedback

Empieza por el objetivo, no por la pregunta

El error más común que veo en el equipo de soporte no es una mala redacción. Es escribir preguntas antes de decidir qué decisión van a impulsar las respuestas. Una encuesta que mide todo no mide nada, y consume la buena voluntad que necesitas para la siguiente.

Así que antes de copiar una sola pregunta de las de abajo, responde a esto: ¿qué vas a hacer de forma diferente según las respuestas? Si no puedes nombrar la acción, elimina la pregunta. Una encuesta de "¿cómo lo hicimos?" sin nadie responsable de los resultados es solo ruido que le pides generar al cliente.

Ese enfoque también te dice qué tipo de encuesta necesitas. Medir una interacción es trabajo de CSAT. Medir la lealtad hacia toda la marca es NPS. Medir cuánto esfuerzo le hiciste hacer a alguien es CES. No son intercambiables, y elegir la incorrecta es como los equipos terminan con números en los que nadie confía. Así se comparan las tres métricas principales de soporte:

Las reglas para redactar preguntas de encuesta que la gente responde

La redacción importa más que la plataforma. Una pregunta clara en un correo sencillo gana a una ingeniosa en una herramienta pulida. Cinco reglas cubren casi todo:

• Una pregunta por pregunta. "¿Qué tan satisfecho estuviste con la rapidez y amabilidad de nuestro soporte?" son dos preguntas. Si alguien fue atendido rápido por un agente antipático, no puede responder con honestidad. Sepárala.
• Elimina los adjetivos cargados. "¿Qué tan increíble fue nuestro soporte increíblemente rápido?" le dice al lector qué debe responder. Quita los adjetivos y obtienes "¿Cómo calificarías la rapidez de nuestro soporte?".
• Equilibra la escala. Ofrece tantas opciones negativas como positivas, con un punto medio neutral real. Una escala que va de "bueno, genial, excelente" no deja espacio para la verdad.
• Mantenla corta. Cada pregunta adicional reduce la finalización. Para una encuesta posterior a un ticket, una valoración y un comentario opcional es el punto óptimo.
• Pregunta en el momento adecuado. Una pregunta de satisfacción se siente distinta un minuto después de resolver el problema que tres días después.

Esa primera corrección es la que más se pasa por alto, así que vale la pena verla en paralelo:

Ejemplos de preguntas de encuesta por objetivo

Aquí está el banco. Toma lo que encaje, cambia el nombre del producto, y elimina el resto. Cada conjunto de abajo está pensado para recortarse, no para enviarse entero.

Usa esto para saltar al conjunto que necesitas:

Preguntas de satisfacción del cliente (CSAT)

Estas se asocian a una única interacción. El patrón imbatible es una puntuación más un campo abierto:

• ¿Qué tan satisfecho estuviste con el soporte que recibiste hoy? (1 a 5)
• ¿Cuál es el motivo principal de tu valoración? (texto abierto)
• ¿Se resolvió tu problema en el primer contacto? (sí / no)
• ¿Cómo calificarías el conocimiento de la persona que te ayudó? (1 a 5)
• ¿Cómo calificarías la rapidez de nuestra respuesta? (1 a 5)
• ¿Hay algo que el agente podría haber hecho mejor? (texto abierto)

Si usas Zendesk, Freshdesk o Gorgias, cada uno tiene una encuesta CSAT nativa que puedes configurar para que se dispare al cerrar el ticket, así que rara vez necesitas una herramienta aparte para esto.

Preguntas de Net Promoter Score (NPS)

El NPS es a nivel de relación, así que envíalo según un calendario en vez de después de cada ticket. La clásica es una única pregunta del 0 al 10, pero el valor real está en la pregunta abierta de seguimiento:

• ¿Qué tan probable es que recomiendes [producto] a un amigo o colega? (0 a 10)
• ¿Cuál es el motivo principal de tu puntuación? (texto abierto)
• ¿Qué es lo único que podríamos hacer para mejorar tu experiencia? (texto abierto)
• ¿Qué función echarías más de menos si la elimináramos? (texto abierto)
• ¿Qué estuvo a punto de impedir que te convirtieras en cliente? (texto abierto)

Si prefieres no construir esto desde cero, Freshdesk y otras herramientas de helpdesk incluyen una encuesta NPS nativa que puedes programar.

Preguntas de Customer Effort Score (CES)

El CES predice la lealtad mejor que la satisfacción en muchos contextos de soporte, porque la gente perdona un problema con mucha más facilidad de la que perdona pasarlo mal para solucionarlo:

• ¿Qué tan fácil fue resolver tu problema hoy? (1 = muy difícil, 7 = muy fácil)
• [Producto] me facilitó resolver mi problema. (muy en desacuerdo a muy de acuerdo)
• ¿Cuánto esfuerzo personal tuviste que poner para conseguir ayuda? (1 a 5)
• ¿Qué hizo que tu experiencia fuera más difícil de lo necesario? (texto abierto)

Preguntas de feedback de producto y funciones

Haz estas preguntas después de que alguien haya usado realmente la función, no al azar:

• ¿Qué tan bien cubre [función] tus necesidades? (1 a 5)
• ¿Qué intentabas lograr cuando usaste [función]? (texto abierto)
• ¿Cómo te sentirías si ya no pudieras usar [función]? (muy decepcionado / algo decepcionado / nada decepcionado)
• ¿Cuál es la única función que desearías que tuviéramos? (texto abierto)
• ¿Qué tan fácil fue entender [función] la primera vez que la usaste? (1 a 5)

Esa pregunta de "cómo te sentirías si ya no pudieras usar esto" es el test de encaje producto-mercado de Sean Ellis, y es una de las preguntas individuales más certeras de esta lista.

Preguntas de onboarding y activación

Los clientes nuevos son la mejor fuente de feedback sobre "dónde se genera confusión", porque todo está todavía fresco:

• ¿Qué tan fácil fue empezar a usar [producto]? (1 a 5)
• ¿Había algo que esperabas encontrar y no encontraste? (texto abierto)
• ¿Qué estuvo a punto de hacer que abandonaras durante la configuración? (texto abierto)
• En una escala del 1 al 5, ¿qué tan seguro te sientes usando [producto] ahora?

Micro-encuestas en el sitio web y en página

Las encuestas de una sola pregunta que aparecen en una página consiguen tasas de respuesta altas porque le cuestan casi nada al visitante:

• ¿Esta página respondió a tu pregunta? (sí / no)
• ¿Qué buscabas y no encontraste? (texto abierto)
• ¿Qué te impide registrarte hoy? (texto abierto)

Si tu base de conocimiento o centro de ayuda es donde vive gran parte de esto, vale la pena combinarlo con un autoservicio que realmente reduce el volumen de tickets en lugar de solo medir la brecha.

Preguntas de cancelación

Dolorosas de leer, muy valiosas de tener. Limítalas a un par de preguntas, porque ya has agotado la paciencia del cliente:

• ¿Cuál es el motivo principal por el que cancelas hoy? (opción única con un campo abierto de "otro")
• ¿Qué podríamos haber hecho para retenerte? (texto abierto)
• ¿A dónde te vas en su lugar? (texto abierto)
• ¿Considerarías volver? (sí / no / tal vez)

Los motivos de cancelación también son una señal que puedes captar antes. Si puedes detectar el riesgo de cancelación en las conversaciones de soporte antes de que alguien llegue al botón de cancelar, la encuesta de salida se convierte en un respaldo en vez de en tu primera advertencia.

Preguntas abiertas que vale la pena conservar

Las preguntas de valoración te dan el número; las preguntas abiertas te dan el motivo. Algunas que consistentemente generan buenas respuestas:

• Si tuvieras una varita mágica, ¿qué es lo único que cambiarías de [producto]?
• ¿Qué estuvo a punto de impedir que compraras / renovaras?
• ¿Qué le dices a tus colegas cuando nos describes?
• ¿Cuál es la parte más frustrante de tu flujo de trabajo actual?

Los errores que arruinan tus datos sin que te des cuenta

He visto buenos programas de encuestas producir datos inútiles por culpa de un puñado de errores que se repiten. Repasa esta lista antes de darle a enviar:

• Preguntas de doble barril. "¿Nuestro equipo fue amable y competente?" Una sola respuesta no puede cubrir ambas cosas.
• Preguntas sesgadas. Cualquier cosa que cuele la respuesta ("Qué tan genial fue...") infla tus puntuaciones y esconde los problemas.
• Absolutos. "¿Siempre recibes respuestas rápidas?" Nadie puede responder "siempre" o "nunca" con honestidad, así que adivinan.
• Jerga y nombres internos. Si internamente lo llamas "Centro Unificado de Resolución", tu cliente lo llama "eso del chat". Usa sus palabras.
• Demasiados campos obligatorios. Cada pregunta obligatoria es un motivo para abandonar. Deja todo como opcional excepto la puntuación principal.
• Preguntar sin un plan para responder. La forma más rápida de matar futuras tasas de respuesta es recoger feedback y no hacer visiblemente nada con él.

Recoger respuestas es fácil. Leerlas es la parte difícil

Aquí está la parte que la mayoría de las guías de encuestas se saltan. Escribir las preguntas lleva una tarde. Darle sentido a unos cientos de respuestas de texto abierto a la semana es el trabajo que nunca termina, y es donde los programas de feedback mueren en silencio. Las puntuaciones se registran en un dashboard, los comentarios se leen por encima una vez, y la señal real, el tema recurrente que aparece en las palabras de 40 clientes distintos, nunca se llega a contar.

Este es el circuito que me importa en el lado de soporte: encuestar, recoger, encontrar el tema, arreglar lo que falla, y repetir.

Las etapas uno y dos están resueltas. La etapa tres es donde la IA se gana su lugar: puede leer cada respuesta de texto abierto, agruparlas en temas, y decirte que "no encuentro la factura" apareció 60 veces este mes mientras "error en el checkout" apareció dos veces. Esa es la diferencia entre una corazonada y un backlog priorizado. Leer feedback a escala es el mismo músculo que analizar tickets de soporte a escala, y las mejores herramientas de feedback de clientes cada vez se construyen más alrededor de exactamente esto.

Hay un segundo movimiento que vale la pena hacer: tus encuestas no son tu única fuente de feedback. Cada ticket de soporte, chat y correo ya contiene la misma señal, normalmente más de la que tienen tus respuestas de encuesta. Una herramienta que pueda leer todo tu historial de tickets junto con los resultados de tu encuesta te da una muestra mucho mayor que la pequeña porción de clientes que se molesta en rellenar un formulario.

Prueba eesel

Una vez que estás recogiendo feedback, el cuello de botella pasa de preguntar a actuar. Ahí es donde encaja eesel AI: se conecta a tu helpdesk existente, lee cada ticket pasado y cada respuesta de encuesta de texto abierto, y etiqueta los temas recurrentes automáticamente, así que en lugar de clasificar comentarios a mano obtienes una vista priorizada de qué está fallando de verdad. En el lado de reportes saca a la luz los patrones a través de miles de conversaciones, no solo del puñado de respuestas de encuesta que de otra forma leerías a mano.

También es la capa que cierra el circuito en los propios tickets. Redacta respuestas para tus agentes y puede gestionar automáticamente las preguntas repetitivas que tus comentarios de CSAT no dejan de señalar, que es como un equipo, Gridwise, logró que eesel resolviera el 73% de sus solicitudes de nivel 1 en el primer mes. Como dijo un administrador de Zendesk: "eesel AI agiliza nuestro flujo de trabajo, aumenta la productividad y garantiza un nivel más alto de consistencia en el servicio" (Melissa Ryan, Discuss.io). Puedes probarlo gratis y apuntarlo a tu propio historial de tickets antes de comprometerte con nada.