Mühelose Rückerstattungen mit DeepL Agent

Rückerstattungen, Rücksendungen und Umtauschvorgänge gehören zu den häufigsten Supportanfragen, die ein Kundenserviceteam bearbeiten muss. 

Außerdem sind sie mit den größten emotionalen Risiken verbunden. Wenn es um das Geld des Kunden geht, kann jede Verzögerung oder jeder Fehler schnell das Vertrauen zerstören. Schließlich will niemand um sein Geld gebracht werden. 

Auch wenn die Anfrage selbst Routine ist, ist die Bearbeitung einer Rückerstattung dennoch mit viel Aufwand verbunden. Supportmitarbeitende müssen oft mehrere Systeme und Tools verwenden, darunter Kundensupport-Plattformen, Abrechnungs‑ und Abonnementsysteme, Kontoverwaltung und interne Richtliniendokumente. Währenddessen wartet der Kunde ungeduldig auf eine Lösung, und die Anzahl der Tickets steigt weiter an. 

Was der Kunde nicht sieht, ist die Schnitzeljagd, die hinter den Kulissen stattfindet. Mitarbeitende müssen manuell Informationen aus mehreren Systemen zusammenführen, komplexe Richtlinien anwenden und eine personalisierte Antwort verfassen – und das alles für eine einzige Anfrage. Das ist zeitaufwendig, fehleranfällig und frustrierend.

Wenn Systeme nicht aufeinander abgestimmt sind, müssen Menschen die Lücke füllen. Bei herkömmlichen Automatisierungslösungen werden Tools häufig über APIs miteinander verbunden. Verfügen interne oder proprietäre Systeme nicht über solche APIs, kommt es zu Engpässen in den Arbeitsabläufen. Und selbst wenn APIs vorhanden sind, erfordert ihre Implementierung oft einen erheblichen Aufwand seitens der IT‑Abteilung. Für Teams ohne schnellen oder leicht verfügbaren IT‑Support wird die Bereitstellung und Pflege von Integrationen zu einem Projekt an sich, das den Fortschritt verlangsamt und die Möglichkeiten der Automatisierung einschränkt. Für Führungskräfte im Kundenservice ist dies daher nicht nur eine operative Unannehmlichkeit, sondern ein Problem hinsichtlich Skalierbarkeit, Kosten und Kundenerfahrung, das sich mit steigendem Ticketaufkommen noch verschärft.

Hier können KI‑Agenten den entscheidenden Unterschied machen – jedoch nicht irgendein KI‑Agent.

DeepL Agent für Kundenserviceteams

Der Unterschied zwischen KI‑Agenten und Chatbots besteht darin, dass erstere denken, planen und handeln können. Das Besondere an DeepL Agent ist, dass er speziell für den Einsatz im Arbeitsumfeld entwickelt wurde. Er verfügt über Sicherheits‑ und Kontrollfunktionen der Enterprise-Klasse und nutzt einen Browser, um genau wie Sie zwischen verschiedenen Systemen, einschließlich interner oder proprietärer Systeme, zu navigieren und Aufgaben lückenlos zu erledigen. Ganz ohne Code oder Integrationen. 

Für Kundenserviceteams, deren Arbeit zeitkritisch und selten auf ein einziges System beschränkt ist, bedeutet dies schnellere und effizientere Lösungen.

Beschreiben Sie die Aufgabe in einfachen Worten und der Agent plant Ihren gesamten Stornierungsworkflow. Er entscheidet, welche Schritte zum Erreichen Ihres Ziels erforderlich sind, findet und organisiert Informationen, analysiert Daten und löst Probleme. Zudem stimmt er sich bei Bedarf mit Ihnen ab, holt Genehmigungen und Rückmeldungen ein und protokolliert jeden Schritt, um maximale Transparenz zu gewährleisten. 

Sie können selbst die komplexesten Anfragen automatisieren, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen. Der Agent ist von Grund auf sicher konzipiert und erfüllt die weltweit strengsten Standards, darunter den EU AI Act sowie ISO 27001. 

Bearbeitung von Rücksendungen, Rückerstattungen und Umtauschvorgängen durch DeepL Agent

Sehen wir uns einmal genauer an, wie DeepL Agent eine typische Rückerstattungsanfrage für ein SaaS-Abonnement bearbeitet. Je nach Branche variieren die an den einzelnen Schritten beteiligten Systeme, doch das spielt keine Rolle, da DeepL Agent mit all Ihren Tools kompatibel ist und keine benutzerdefinierten Integrationen erfordert.  

Analyse des Tickets

DeepL Agent öffnet zunächst Ihre Kundensupport-Plattform (z. B. Zendesk) und liest die Anfrage. Er extrahiert die wichtigsten Informationen, die für die weitere Bearbeitung erforderlich sind.

Überprüfung des Kontos und des Abonnements

Anhand der Ticketdetails wechselt der Agent zum Kontoverwaltungssystem – häufig ein internes, proprietäres Tool ohne API. Für DeepL Agent ist dies kein Problem, da er wie ein Mensch über einen Browser per Anmeldung auf Systeme zugreift. Nach der Ermittlung des Abonnements des Kunden ruft er das Abrechnungssystem auf, um die für die Validierung erforderlichen Daten und Vertragsinformationen abzurufen.

Überprüfung der Richtlinien und Durchführung der Rückerstattung

Der Agent gleicht die Abonnementdaten mit den internen Richtlinien ab, um die Anspruchsberechtigung zu bestätigen. Nach der Überprüfung kehrt er zum Abrechnungssystem zurück, um die Kündigung einzuleiten und die Rückerstattung zu berechnen. Teams können den Workflow so konfigurieren, dass er an dieser Stelle angehalten wird und eine übersichtliche Zusammenfassung zur Genehmigung durch einen Mitarbeitenden angezeigt wird, bevor der Vorgang fortgesetzt wird.

Klare und gesetzeskonforme Kundenkommunikation

Nach der Bearbeitung der Rückerstattung wechselt der Agent zurück zur Support-Plattform, um eine personalisierte Antwort zu verfassen. Diese enthält alle relevanten Details – Kundeninformationen, Abonnementstatus, Kündigungsdatum, Rückerstattungsbetrag und Bearbeitungsfristen – und wird vor dem Versand zur Überprüfung als Screenshot erfasst.

Bearbeitung von Anfragen in großem Umfang mit Subagenten

Auf Unternehmensebene gehen diese Anfragen selten einzeln ein. DeepL Agent kann Subagenten einsetzen, um mehrere Tickets parallel zu bearbeiten: Sie filtern Backlogs, identifizieren Kündigungs‑ oder Rückerstattungsanfragen und bearbeiten diese gleichzeitig. So können Sie Anfragen schneller bearbeiten und die Antwortzeiten ohne zusätzlichen Personalaufwand optimieren.

Mehr Kapazität, weniger Belastung für Ihr Support-Team

Durch die Auslagerung Ihrer Rückerstattungs‑ und Stornierungsprozesse an DeepL Agent kann sich Ihr Kundenserviceteam auf Gespräche konzentrieren, die die Kundenbindung stärken. So haben Ihre Mitarbeitenden mehr Zeit, in kritischen Momenten, in denen Empathie besonders wichtig ist, Vertrauen zu den Kunden aufzubauen.

Während DeepL Agent repetitive Aufgaben übernimmt, behalten Menschen die Kontrolle: Überprüfungen in wichtigen Phasen gewährleisten Genauigkeit, während eine kontinuierliche systemübergreifende Authentifizierung sensible Daten vor unbefugtem Zugriff schützt. Da die Mitarbeitenden keine Zeit mehr damit verschwenden, zwischen verschiedenen Tabs hin und her zu wechseln, um Informationen zu sammeln, können sie sich auf die Lösung echter Probleme konzentrieren.

Und wenn das Ticketvolumen steigt, fühlen sich die Teams nicht mehr überfordert – denn sie wissen, dass DeepL Agent ihnen zur Seite steht.