Restituties eenvoudig afhandelen met DeepL Agent

Restituties, retourzendingen en omruilingen behoren tot de meest voorkomende ondersteuningsverzoeken die een klantenserviceteam kan behandelen. 

Zij zijn ook degenen met de hoogste emotionele belangen. Wanneer het geld van een klant op het spel staat, kan elke vertraging of fout het vertrouwen snel ondermijnen. Niemand vindt het immers prettig om geld te verliezen. 

Hoewel het verzoek zelf vrij routinematig is, komt er nog steeds veel kijken bij het uitvoeren van een terugbetaling. Vertegenwoordigers moeten vaak met meerdere systemen en tools werken, waaronder platforms voor klantenondersteuning, systemen voor facturering en abonnementen, accountbeheer en interne documentatie over beleid. Dit alles terwijl de klant met spanning wacht op een oplossing en de wachtrijen voor tickets blijven groeien. 

Wat klanten niet zien, is de zoektocht die zich achter de schermen afspeelt. Medewerkers moeten handmatig informatie uit meerdere systemen samenvoegen, complexe beleidsregels toepassen en een gepersonaliseerd antwoord opstellen – en dat alles voor één enkel verzoek. Het is tijdrovend, foutgevoelig en frustrerend.

Wanneer systemen niet met elkaar communiceren, wordt de mens de verbindende factor. Traditionele automatisering is vaak afhankelijk van API's om tools met elkaar te verbinden. Wanneer interne of eigen systemen hier niet over beschikken, worden deze workflows verstoord. Zelfs wanneer API's beschikbaar zijn, vereist de implementatie ervan vaak aanzienlijke inspanningen van de IT-afdeling. Voor teams zonder snelle of direct beschikbare IT-ondersteuning wordt het uitrollen en onderhouden van integraties een project op zich, wat de voortgang vertraagt en de mogelijkheden van automatisering beperkt. Daarom is dit voor klantenserviceleiders niet alleen een operationeel ongemak: het is een probleem op het gebied van schaalbaarheid, kosten en ervaring dat steeds groter wordt naarmate het aantal tickets toeneemt.

Dit is waar AI-agenten een aanzienlijk verschil kunnen maken. Echter, niet elke AI-agent is geschikt.

DeepL Agent voor klantenserviceteams

Wat AI-agenten onderscheidt van chatbots is dat zij kunnen redeneren, plannen en actie ondernemen. Wat onderscheidt DeepL Agent onderscheidt zich doordat het specifiek voor zakelijk gebruik is ontwikkeld. Het is ontworpen met beveiliging en controles op Enterprise-niveau en maakt gebruik van een browser op dezelfde manier als u dat doet om door systemen te navigeren, inclusief interne of eigen systemen, en taken van begin tot eind uit te voeren. DeepL Agent vereist geen codering of integratie. 

Voor klantenserviceteams waar het werk tijdgevoelig is en zelden binnen één enkel systeem plaatsvindt, betekent dit snellere en soepelere oplossingen.

Geef het eenvoudigweg een opdracht in natuurlijke taal en het plant uw volledige annuleringsworkflow, van het bepalen van de stappen die nodig zijn om uw doel te bereiken tot het vinden en ordenen van informatie, het analyseren van gegevens en het oplossen van problemen. Het systeem vraagt u om goedkeuring en voert indien nodig controles uit, waarbij elke stap wordt geregistreerd voor volledige transparantie. 

Iedereen kan het gebruiken om zelfs de meest complexe verzoeken te automatiseren zonder ook maar één regel code te schrijven. Het is bovendien veilig ontworpen en voldoet aan de strengste normen ter wereld, waaronder de EU AI Act en ISO 27001-certificering. 

Hoe DeepL Agent omgaat met retourzendingen, terugbetalingen en omruilingen

Laten we eens nader bekijken hoe DeepL Agent een standaard restitutieverzoek voor een SaaS-abonnement verwerkt. De systemen die bij elke stap worden gebruikt, kunnen per branche verschillen, maar dat is niet van belang, omdat DeepL Agent met al uw tools werkt, zonder dat er aangepaste integraties nodig zijn.  

Het ticket analyseren

DeepL Agent begint met het openen van uw klantenserviceplatform (zoals Zendesk) en het lezen van het verzoek. Het extraheert de belangrijkste details die nodig zijn om het proces voort te zetten.

Verificatie van account en abonnement

Met de ticketgegevens bij de hand navigeert de agent naar het accountbeheersysteem, vaak een interne, eigen tool zonder API. Dit vormt geen probleem voor DeepL Agent, omdat het toegang krijgt tot systemen via een browser met een login, net zoals een mens dat zou doen. Nadat het abonnement van de klant is geïdentificeerd, wordt het naar het systeem voor facturering gestuurd om de relevante data en informatie over het abonnement op te halen die nodig zijn voor validatie.

Beleidsvalidatie en uitvoering van terugbetalingen

De agent vergelijkt de gegevens over het abonnement met interne documentatie over het beleid om de geschiktheid te bevestigen. Na validatie keert het terug naar het systeem voor facturering om de annulering in gang te zetten en de terugbetaling te berekenen. Teams kunnen de workflow zo configureren dat deze hier wordt onderbroken en een duidelijke samenvatting wordt gepresenteerd ter goedkeuring door een medewerker, voordat het proces wordt voortgezet.

Duidelijke, conforme communicatie met klanten

Na het verwerken van de terugbetaling keert de medewerker terug naar het ondersteuningsplatform om een gepersonaliseerd antwoord op te stellen. Het bevat alle relevante details – klantinformatie, status van het abonnement, annuleringsdatum, restitutiebedrag en verwerkingstermijnen – en maakt een screenshot ter controle voordat het wordt verzonden.

Verzoeken op grote schaal afhandelen met subagenten

Op Enterprise-niveau worden dergelijke verzoeken zelden afzonderlijk ingediend. DeepL Agent kan subagenten uitrollen om meerdere tickets tegelijkertijd te verwerken: wachtrijen filteren, annulerings- of terugbetalingsverzoeken identificeren en deze gelijktijdig verwerken. Op deze manier kunt u wachtrijen sneller afhandelen en de responstijden hoog houden, zonder extra personeel aan te nemen.

Meer capaciteit, minder druk op uw ondersteuningsteam

Door DeepL Agent uw terugbetalings- en annuleringsworkflows toe te vertrouwen, kan uw klantenserviceteam zich concentreren op gesprekken die loyaliteit en retentie bevorderen. Dit biedt medewerkers de ruimte om vertrouwen op te bouwen bij klanten op cruciale momenten waarop empathie het belangrijkst is.

Terwijl DeepL Agent repetitieve taken uitvoert, behouden mensen de controle: controles op belangrijke momenten waarborgen de nauwkeurigheid, terwijl continue authenticatie tussen systemen gevoelige gegevens beschermt tegen ongeoorloofde toegang. Omdat vertegenwoordigers geen tijd meer verspillen met het wisselen tussen tabbladen om informatie te verzamelen, kunnen zij zich concentreren op het daadwerkelijk oplossen van problemen.

En wanneer het aantal tickets toeneemt, voelen teams zich niet langer overweldigd. Zij zijn zich ervan bewust dat DeepL Agent hen ondersteunt.