如今，大多数联络中心都在实施某种类型的客户满意度衡量计划，该计划可能基于一系列因素，如净促进者得分（NPS）和客户满意度（CSAT）得分。遗憾的是，这些指标并不能反映每一次客户互动，因为只有一小部分客户的反馈是在事后收集的（通常是在互动后数小时甚至数天）。
在交易过程中收集客户情绪不是更有意义吗？如果可以根据其他因素而不是自我报告来衡量满意度呢？如果能从与您互动的每一位客户那里收集客户情绪呢？
为虚拟产品选择、DIY设置和支持提供智能视频平台的IrisCX公司最近推出了基于人工智能的实时客户满意度测量工具Session Score，帮助联络中心提高服务质量。Session Score 在视频通话过程中实时收集客户满意度信息，而不是依赖事后客户调查和客户忠诚度测量。Session Score 是 IrisCX 平台的一项新功能。该技术可与客户现有的技术堆栈集成，并可集成到现有的代理工具集中。
Session Score 可测量影响客户满意度的因素，包括情感分析和语音语调，以及测量标准操作流程的性能。通过分析每一次客户互动，公司可以更好地衡量客户体验。
利用客户互动库，IrisCX 人工智能技术可通过分析历史数据和一系列指标，发现新的洞察力，从而产生会话分数。IrisCX AI 还能自动识别辅导时刻，这样企业就不必在数千小时的音频和视频中寻找辅导时刻。
“IrisCX首席技术官Eradj Khaidarov在一份声明中说：”通过NPS和CSAT等传统指标，联络中心领导者只能依靠一小部分提供反馈的客户的信息。”通过分析每次互动，我们可以提供真实反映客户实际体验的综合评分。这样，客户体验领导者就可以根据实时数据做出更好的决策。
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