De flesta supportchefer kommer att säga följande: CSAT-feedback är guld värt.
Det finstilta? Det är bara användbart om du vet hur du ska utnyttja det.
CSAT-rapportering i ClickUp: Förvandla en flod av ärenden till tydliga signaler
Om du arbetar i ett supportteam känner du säkert igen känslan: CSAT-enkäterna strömmar in, varje svar blir en uppgift och plötsligt sitter du med en lång lista med ärenden som du borde läsa igenom... men inte har tid att analysera på djupet.
Så här blir CSAT snabbt till brus. Det råder ingen tvekan om att feedbacken är värdefull. Men den fastnar i ett arbetsflöde som är långsamt att granska, svårt att sammanfatta och nästan omöjligt att dela på ett konsekvent sätt.
Jag kände den smärtan varje vecka. Vi hade en fantastisk ström av kundsignaler, men att omvandla dessa uppgifter till tydliga, delbara insikter var tråkigt och lätt att skjuta upp till ”senare”.
Så jag skapade en ClickUp Super Agent – min CSAT Reporting Super Agent – för att:
- Hämta CSAT-enkätuppgifter från en särskild lista
- Tillämpa vår riktiga supportkvalitetsrubrik som finns lagrad i ClickUp Docs.
- Gruppera feedback efter tema
- Skapa en rapport som är redo att presenteras för ledningen på några minuter istället för timmar.
Resultatet för mitt team: snabbare insikter, tydligare mönster och mer tid att faktiskt agera på det våra kunder säger till oss.
Jag demonstrerade hela processen i ett ClickUp Community-webinar. Låt mig gå igenom det i den här artikeln!
Vem jag är: En supportproffs som är besatt av kundupplevelsen
Jag har arbetat i ClickUps supportteam i 4,5 år. Liksom många andra supportledare och IC:er lever jag efter en grundläggande värdering: att leverera den bästa möjliga kundupplevelsen (CX).
Varje CSAT-svar är en direkt signal från en kund om vad som fungerar och var våra produkter, processer eller kommunikation kan brista. Innan jag skapade denna agent hade vi redan en stark grund för CSAT-rapportering i ClickUp:
- Ett automatiserat system omvandlar varje CSAT-undersökning till en ClickUp-uppgift.
- En särskild CSAT-lista samlar alla feedbackuppgifter.
- En detaljerad supportrubrik i ett ClickUp Doc definierar vad som är ”bra”.
På papperet lät vår lösning idealisk: varje CSAT-svar blir en uppgift, allt på ett och samma ställe. I verkligheten skapade det nya flaskhalsar.
📚 Läs också: Gratis mallar för kundnöjdhetsundersökningar
CSAT-utmaningen: bra feedback, långsamma insikter
Vårt team stod inför följande utmaning:
- Tidskrävande analys: Det tog för lång tid att läsa igenom varje enkät, tagga teman och skriva sammanfattningar.
- Inkonsekvent tolkning: Olika personer lyfte fram olika ”huvudfrågor”, särskilt när de skannade igenom snabbt.
- Dolda mönster: Det var svårt att se teman när feedbacken var gömd bland dussintals ärenden.
Vi behövde något snabbare, mer konsekvent och repeterbart. Och vi behövde det utan att förlora nyanserna i äkta mänsklig feedback.
Det var det som fick mig att skapa min CSAT-rapporteringssuperagent.
⚡️ Nyfiken på vad ClickUp Super Agents är?
Superagenter är AI-drivna teammedlemmar som har fullständig överblick över din arbetsyta. De kan utföra flerstegsarbetsflöden självständigt. Du kan chatta med dem, tilldela dem arbete och @nämna dem för att utföra uppgifter – precis som du skulle göra med en människa.
Det bästa av allt? Du styr vilka verktyg och datakällor de kan komma åt och vem i din arbetsmiljö som kan aktivera och hantera dem.
Den här videon visar allt som är möjligt med Super Agents! 🤯
Utforma min CSAT-rapporteringssuperagent i ClickUp
Om det är något jag har lärt mig om att använda AI, särskilt agenter, så är det detta: Man börjar inte med ett vagt problem. Man definierar det tydligt, så att AI:n vet exakt vad den ska lösa.
Så jag gjorde det: Jag vill snabbt förstå vad våra kunder säger och omvandla det till tydliga, genomförbara teman.
Utifrån det designade jag Super Agent för att utföra en uppgift exceptionellt bra.
Här är den exakta färdplanen jag följde:
1. Börja med en tydlig mission
Min agent har ett enkelt namn: ”CSAT Reporting Super Agent”. Det är inte särskilt fantasifullt, men det är specifikt. Och det kan göra hela skillnaden när du har ett bibliotek med tusentals Super Agents i ditt arbetsutrymme! 😅
Jag definierade agentens uppdrag så här (ja, i naturligt språk, utan kodning):
- Läs CSAT-enkätuppgifter från en specifik lista
- Tillämpa vår befintliga supportrubrik
- Sammanfatta vad som fungerar bra
- Möjligheter
- Föreslå nästa steg för teamet
🔑 Viktig slutsats: Ju mer specifik du är om problemet, desto bättre kan din agent hjälpa dig. Istället för att försöka skapa en AI-assistent som kan göra allt, skapade jag en fokuserad specialist som vet exakt vilken typ av feedback som ska analyseras och hur den ska rapporteras.
2. Anslut din agent till rätt datakällor
Därefter kopplade jag min Super Agent till den verkliga kontexten i ClickUp:
- CSAT-lista: En särskild lista där varje undersökning blir en ClickUp-uppgift.
- Rubric Doc: Ett ClickUp Doc som definierar vår kundsupportrubrik.
- Anpassade fält: Ett anpassat fält för CSAT-betyg som innehåller det faktiska nöjdhetsbetyget.
I mina instruktioner talar jag om för agenten vilken lista han eller hon ska läsa från och vilket dokument som ska användas som rubrik. Jag anger också vilket anpassat fält som innehåller stjärnbetyget. Eftersom agenten baserar sig på verkliga arbetsplatsdata – inte en generisk dataset – kan han eller hon:
- Filtrera poäng efter datum när de enskilda undersökningsuppgifterna skapades.
- Räkna hur många femstjärniga betyg som kom in
- Ta fram genomgående teman från texten
Detta är ett utmärkt exempel på AI som förstår sammanhanget istället för att kräva att du klistrar in allt i ett chattfönster.
Och det är precis det som våra kunder också älskar med ClickUps AI:
AI-funktionen i uppgifterna är mycket användbar, den hjälper till med sammanfattningar, omfördelning, att hitta uppgifter och sparar tid i allmänhet för småsaker. Automatiseringar är också kraftfulla och kan hjälpa till att minska många repetitiva uppgifter för att tilldela prioriteringar etc., och du kan ersätta det med AI-agenter, som i princip är automatiseringar på steroider lol.
AI-funktionen i uppgifterna är mycket användbar, den hjälper till med sammanfattningar, omfördelning, sökning av uppgifter och sparar tid i allmänhet för småsaker. Automatiseringar är också kraftfulla och kan hjälpa till att minska många repetitiva uppgifter för att tilldela prioriteringar etc., och du kan ersätta det med AI-agenter, som i princip är automatiseringar på steroider lol.
🤝 Vänlig påminnelse: Om din rubrik inte är uppdaterad kommer din agent att sammanfatta föråldrade förväntningar. Och om CSAT-uppgifterna inte är formaterade på ett konsekvent sätt får du en inkonsekvent analys.
Mantrat är att hålla dina källor uppdaterade så att din agent har de senaste och mest tillförlitliga uppgifterna att arbeta med!
3. Ge agenten riktlinjer och återanvändbara uppmaningar
När datakällorna var kopplade fokuserade jag på uppmaningar och skyddsräcken, så att agenten alltid skulle returnera resultatet i det format jag behöver.
Jag skapade några återanvändbara promptmönster, inklusive ett för rollups som är redo för ledningen. När en chef frågar: ”Vilka är veckans teman?”, kan jag aktivera en prompt som uppmanar agenten att:
- Titta på undersökningar mellan specifika datum
- Ge tre punkter om vad som fungerar.
- Ange tre punkter om vad som inte fungerar.
- Föreslå tre konkreta nästa steg
Jag kan också lägga till filter som:
- ”Fokusera endast på CSAT relaterat till denna specifika funktion”
- ”Titta på feedbacken för detta datumintervall”
💡 Proffstips: Bra uppmaningar ger din agent ett tydligt uppdrag, rätt filter och ett förväntat utdataformat. Investera i detta ramverk så att du kan lita på resultatet och återanvända det om och om igen.
Om du behöver hjälp med att lista ut hur det fungerar kan du prova Agent Studio i ClickUp, som inte kräver någon kodning. Verktyget för naturligt språk kan brainstorma idéer med dig och dela med sig av hjälpsamma instruktioner.
Sätt agenten i arbete
När allt är klart är mitt dagliga arbetsflöde enkelt. Jag skickar Super Agent ett datumintervall för CSAT-undersökningar. Den hämtar alla matchande uppgifter från vår CSAT-lista, grupperar och analyserar feedbacken med hjälp av vår rubrik och returnerar en konsekvent, strukturerad rapport.
Istället för att spendera timmar på att läsa enskilda ärenden får jag nu:
- En kortfattad sammanfattning av teman
- Tydliga höjdpunkter av vad som fungerar bra
- En kort lista över de största friktionspunkterna
- Föreslagna nästa steg som teamet kan ta
🔑 Viktig slutsats: Agenten ersätter ingen. Den ger vårt supportteam ett försprång genom att utföra det tidskrävande arbetet med att gruppera och sammanfatta åt oss.
Det gör att mina teammedlemmar och jag kan fokusera på det som verkligen är viktigt: att förbättra upplevelsen utifrån vad agenten har upptäckt.
Dela CSAT-insikter där vårt team redan arbetar
En rapport är bara användbar om rätt personer ser den. De måste också se den i tid för att kunna göra något åt saken.
Eftersom allt finns i vårt delade ClickUp-arbetsutrymme behöver jag inte kopiera och klistra in resultat i separata verktyg eller jaga människor mellan olika appar.
📮 ClickUp Insight: Enligt vår undersökning förlitar sig nästan 88 % av ledarna fortfarande på manuella incheckningar, dashboards eller möten för att få uppdateringar.
Kostnaden? Förlorad tid, kontextbyte och ofta föråldrad information. Ju mer energi du lägger på att jaga uppdateringar, desto mindre har du kvar för att agera på dem.
ClickUps Super Agents, som finns tillgängliga i listor och chattar, visar statusändringar och viktiga diskussionstrådar direkt. Nu behöver du aldrig mer be ditt team att skicka ”snabba uppdateringar”. 👀
💫 Verkliga resultat: Pigment förbättrade teamkommunikationens effektivitet med 20 % med ClickUp – vilket gjorde att teamen blev bättre sammankopplade och samordnade.
Så här delar jag CSAT-insikter med mitt team och mina intressenter:
1. Rapporter på begäran via ClickUp Chat
Om en kollega eller chef frågar ”Vad säger kunderna den här veckan?”, behöver jag inte avsätta tid för att ta fram en manuell rapport. Jag behöver inte heller leta igenom en lång lista med undersökningsuppgifter.
Jag öppnar ClickUp Chat, skickar ett direktmeddelande till min CSAT-rapporteringssuperagent som om det vore en teamkamrat och anger ett datumintervall. Efter ett tag får jag en strukturerad sammanfattning direkt i chatten: viktiga teman, höjdpunkter, problemområden och förslag på nästa steg – baserat på samma rubrik som vi redan litar på.
Därifrån kan jag vidarebefordra eller citera resultatet direkt till medarbetare utan att lämna ClickUp.
2. Automatiska veckovisa uppdateringar i en CSAT-kanal
Jag vill inte att CSAT-rapportering ska ske endast när någon kommer på att be om det. De bästa insikterna är de som dyker upp konsekvent, innan problem blir trender.
Så jag har också skapat en dedikerad CSAT-kanal där Super Agent publicerar en veckorapport med fastställd frekvens. Den kanalen blir den enda källan till sanningen om ”hur våra kunder mår” just nu – utan att någon behöver sammanställa och distribuera den manuellt.
Automatiserad rapportering förvandlar CSAT från en sporadisk djupdykning till en stadig ström av insikter för alla som bryr sig om kundupplevelsen.
📚 Läs mer: Om du vill utforska fler sätt att centralisera arbetet passar Yvonne Heimanns berättelse om att bygga ett kommandocenter för företaget i ClickUp Chat bra ihop med min CSAT-fokuserade konfiguration.
Från manuella CSAT-granskningar till strategiska förbättringar
Så, vad var den största effekten av att övergå till ett agentbaserat arbetsflöde?
Naturligtvis blev CSAT-feedbacken mycket lättare att läsa. Men mer än så blev den lättare att använda!
När Super Agent började leverera samma strukturerade rapport varje gång kunde teamet snabbt upptäcka vad som var på gång, vad som förbättrades och vad som behövde uppmärksammas innan det blev ett större problem.
Denna konsekvens förändrade också vårt sätt att samarbeta. Istället för att diskutera vad feedbacken ”betydde” kunde vi snabbare enas om nästa steg – eftersom agenten använde samma rubrik och ramverk varje gång.
📚 Läs också: För fler idéer om hur du utformar arbetsflöden kring AI är den här artikeln om AI-förändringshantering med ClickUp ett bra komplement.
Prova detta för din egen CSAT-rapportering i ClickUp
Om du hanterar CSAT – eller någon annan återkommande kundfeedbackloop – kan du anpassa just denna inställning i ClickUp utan att behöva fundera för mycket. Börja i liten skala, få en typ av rapport att fungera och fortsätt sedan därifrån.
- Förtydliga uppdraget: Definiera en fråga som kan upprepas (t.ex. ”Vilka är de viktigaste CSAT-temana den här veckan?”).
- Centralisera data: Lagra CSAT-svar som uppgifter i en särskild ClickUp-lista.
- Standardisera signaler: Lägg till ett CSAT-betygsfält + en konsekvent plats för kundkommentarer
- Anknyt till en rubrik: Hänvisa din agent till ett ClickUp-dokument som definierar din rubrik för supportkvalitet.
- Använd en återanvändbar prompt: Ange datumintervallet för att hämta poäng från + populäraste teman + vad som fungerar + vad som inte fungerar + nästa steg
- Dela där besluten fattas: Kör rapporter i ClickUp Chat (på begäran) eller publicera automatiskt varje vecka i en CSAT-kanal.
💡 Proffstips: Efter ett par rapporteringscykler, uppdatera din agent för att hålla den aktuell. Överväg att förfina en sak i taget:
- Lägg till ett nytt filter (funktionsområde, segment, typ av ärende)
- Skärp definitionerna i rubrikerna
- Förbättra utdataformatet så att det blir enklare att agera på
När du kombinerar strukturerad feedback, en tydlig rubrik och en fokuserad Super Agent i ClickUp slutar CSAT att vara ”något du granskar när du har tid” och blir istället ett pålitligt system som ditt team kan använda varje vecka.
Vill du testa mitt system för ditt team? Registrera dig för ClickUp idag – det är gratis!