Membuat pengembalian dana menjadi mudah dan tanpa ribet dengan DeepL Agent

Pengembalian dana, pengembalian barang, dan penukaran barang merupakan beberapa permintaan dukungan yang paling sering ditangani oleh tim layanan pelanggan. 

Mereka juga yang memiliki taruhan emosional tertinggi. Ketika uang pelanggan dipertaruhkan, setiap penundaan atau kesalahan dapat dengan cepat merusak kepercayaan. Lagi pula, tidak ada yang suka merasa rugi. 

Meskipun permintaan itu sendiri mungkin cukup rutin, masih banyak hal yang harus dilakukan dalam proses pengembalian dana. Perwakilan sering kali harus mengelola berbagai sistem dan alat, termasuk platform dukungan pelanggan, sistem Penagihan dan langganan, pengelolaan akun, serta dokumentasi kebijakan internal. Sementara itu, pelanggan dengan cemas menanti penyelesaian, dan antrean tiket terus bertambah. 

Yang tidak terlihat oleh pelanggan adalah perburuan harta karun yang terjadi di balik layar. Petugas layanan pelanggan harus secara manual menggabungkan informasi dari berbagai sistem, menerapkan aturan kebijakan yang kompleks, dan menyusun tanggapan yang disesuaikan—semua itu untuk satu permintaan saja. Ini memakan waktu, rentan terhadap kesalahan, dan menjengkelkan.

Ketika sistem tidak saling terhubung, manusia menjadi penghubungnya. Otomatisasi tradisional seringkali bergantung pada API untuk menghubungkan alat-alat—dan ketika sistem internal atau proprietary tidak memiliki API, alur kerja tersebut menjadi terganggu. Bahkan ketika API sudah ada, implementasinya seringkali memerlukan upaya yang signifikan dari tim IT. Bagi tim yang tidak memiliki dukungan IT yang cepat atau mudah diakses, menerapkan dan memelihara integrasi menjadi proyek tersendiri, yang memperlambat kemajuan dan membatasi apa yang dapat dicapai secara realistis melalui otomatisasi. Itulah mengapa, bagi pemimpin layanan pelanggan, ini bukan hanya ketidaknyamanan operasional: ini adalah masalah skalabilitas, biaya, dan pengalaman yang semakin parah seiring dengan meningkatnya volume tiket.

Di sinilah agen AI dapat membuat perbedaan yang nyata. Tapi tidak sembarang agen AI akan cocok.

DeepL Agent untuk tim layanan pelanggan

Yang membedakan agen AI dari chatbot adalah kemampuan mereka untuk berlogika, merencanakan, dan mengambil tindakan. Apa yang membedakan DeepL Agent adalah bahwa ia dirancang khusus untuk pekerjaan. Dirancang dengan keamanan dan kontrol tingkat Enterprise, platform ini menggunakan browser dengan cara yang sama seperti yang Anda lakukan untuk menjelajahi berbagai sistem, termasuk sistem internal atau eksklusif, dan menyelesaikan tugas secara end-to-end. Tidak memerlukan pemrograman atau integrasi. 

Untuk layanan pelanggan , di mana pekerjaan bersifat sensitif waktu dan jarang terikat dalam satu sistem, ini berarti penyelesaian yang lebih cepat dan lancar.

Cukup berikan tugas menggunakan bahasa alami, dan sistem ini akan merencanakan seluruh alur kerja pembatalan Anda, mulai dari menentukan langkah-langkah yang perlu diambil untuk mencapai tujuan Anda, hingga mencari dan mengorganisir informasi, menganalisis data, dan menyelesaikan masalah. Sistem ini juga akan menghubungi Anda kembali untuk persetujuan dan tinjauan jika diperlukan, mencatat setiap langkah untuk transparansi penuh. 

Siapa pun dapat menggunakannya untuk mengotomatisasi bahkan permintaan yang paling kompleks tanpa perlu menulis satu baris kode pun. Dan sistem ini dirancang dengan keamanan sebagai prioritas utama, memenuhi standar keamanan paling ketat di dunia, termasuk Undang-Undang AI Uni Eropa (EU AI Act) dan sertifikasi ISO 27001. 

Bagaimana DeepL Agent menangani pengembalian barang, pengembalian dana, dan penukaran barang

Mari kita lihat lebih dekat bagaimana DeepL Agent memproses permintaan pengembalian dana standar untuk langganan SaaS. Sistem yang terlibat dalam setiap langkah dapat bervariasi antar industri, tetapi hal itu tidak menjadi masalah, karena DeepL Agent kompatibel dengan semua alat Anda, tanpa memerlukan integrasi khusus.  

Menganalisis tiket

DeepL Agent memulai dengan mengakses platform dukungan pelanggan Anda (seperti Zendesk) dan membaca permintaan tersebut. Ini mengekstrak detail-detail penting yang diperlukan untuk melanjutkan proses.

Verifikasi akun dan langganan

Dengan detail tiket di tangan, agen mengakses sistem manajemen akun—seringkali alat internal dan eksklusif yang tidak memiliki API. Ini bukan masalah bagi DeepL Agent, karena ia mengakses sistem melalui browser dengan login, sama seperti yang dilakukan oleh manusia. Setelah mengidentifikasi langganan pelanggan, sistem akan berpindah ke sistem penagihan untuk mengambil tanggal dan informasi paket langganan yang diperlukan untuk proses validasi.

Validasi kebijakan dan pelaksanaan pengembalian dana

Agen mencocokkan data langganan dengan dokumentasi kebijakan internal untuk memastikan kelayakan. Setelah diverifikasi, sistem akan kembali ke sistem Penagihan untuk memulai proses pembatalan dan menghitung pengembalian dana. Teams dapat mengonfigurasi alur kerja untuk menghentikan proses di sini dan menampilkan ringkasan yang jelas untuk persetujuan manusia sebelum melanjutkan.

Komunikasi yang jelas, sesuai peraturan, dan berorientasi pada pelanggan

Setelah memproses pengembalian dana, agen kembali ke platform Dukungan untuk menyusun tanggapan yang disesuaikan. Termasuk semua detail yang relevan—informasi pelanggan, status langganan, tanggal pembatalan, jumlah pengembalian dana, dan jadwal pemrosesan—dengan mengambil tangkapan layar untuk ditinjau sebelum dikirim.

Mengelola permintaan dalam skala besar dengan sub-agen

Pada tingkat Enterprise, permintaan-permintaan ini jarang datang satu per satu. DeepL Agent dapat menerapkan sub-agen untuk menangani beberapa tiket secara bersamaan—menyaring antrean, mengidentifikasi permintaan pembatalan atau pengembalian dana, dan memprosesnya secara bersamaan. Dengan cara ini, Anda dapat membersihkan antrian lebih cepat dan menjaga waktu respons tetap tinggi, tanpa perlu menambah jumlah karyawan.

Kapasitas lebih besar, beban kerja lebih ringan untuk tim dukungan Anda

Dengan mempercayakan DeepL Agent untuk mengelola alur kerja pengembalian dana dan pembatalan, tim layanan pelanggan Anda dapat fokus pada percakapan yang meningkatkan loyalitas dan retensi pelanggan, memberikan ruang bagi perwakilan layanan pelanggan untuk membangun kepercayaan dengan pelanggan pada momen-momen kritis di mana empati sangat penting.

Sementara DeepL Agent menangani tugas-tugas berulang, manusia tetap memegang kendali: tinjauan pada tahap-tahap kritis memastikan akurasi, sementara otentikasi berkelanjutan di seluruh sistem melindungi data sensitif dari akses yang tidak sah. Karena para perwakilan tidak lagi membuang waktu berpindah-pindah tab untuk mengumpulkan informasi, mereka dapat fokus pada pemecahan masalah yang sesungguhnya.

Dan ketika volume tiket melonjak, tim tidak lagi merasa kewalahan. Mereka tahu bahwa DeepL Agent bekerja bersama mereka.