Com o DeepL Agent, você pode fazer reembolsos sem complicações.

Reembolsos, devoluções e trocas estão entre as solicitações de suporte mais comuns com as quais uma equipe de atendimento ao cliente pode lidar. 

Eles também são os que têm os maiores riscos emocionais. Quando o dinheiro de um cliente está em jogo, qualquer atraso ou erro pode rapidamente corroer a confiança. Afinal, ninguém gosta de ficar sem dinheiro. 

Mas, embora a solicitação em si possa ser bastante rotineira, ainda há muita coisa envolvida na emissão de um reembolso. Os representantes geralmente precisam navegar por vários sistemas e ferramentas, incluindo plataformas de suporte ao cliente, sistemas de cobrança e assinatura, gerenciamento de contas e documentação de políticas internas. Tudo isso enquanto o cliente aguarda ansiosamente por uma resolução e as filas de tíquetes continuam a crescer. 

O que os clientes não veem é a caça ao tesouro que acontece nos bastidores. Os representantes precisam reunir manualmente as informações de vários sistemas, aplicar regras de política complexas e elaborar uma resposta personalizada - tudo para uma única solicitação. Isso consome tempo, é propenso a erros e é frustrante.

Quando os sistemas não se comunicam entre si, os seres humanos se tornam a cola. A automação tradicional geralmente depende de APIs para conectar ferramentas - e quando sistemas internos ou proprietários não as têm, esses fluxos de trabalho são interrompidos. Mesmo quando as APIs existem, a implementação delas geralmente exige um esforço significativo da TI. Para equipes sem suporte de TI rápido ou prontamente disponível, implementar e manter integrações torna-se um projeto em si, retardando o progresso e limitando o que a automação pode realisticamente alcançar. É por isso que, para os líderes de atendimento ao cliente DeepL, isso não é apenas um inconveniente operacional: é um problema de escalabilidade, custo e experiência que se agrava à medida que os volumes de tíquetes aumentam.

É nesse ponto que os agentes de IA podem fazer uma diferença real. Mas não é qualquer agente de IA que serve.

DeepL Agent para equipes de atendimento ao cliente

O que define a diferença entre os agentes de IA e os chatbots é que eles podem raciocinar, planejar e agir. O que você define DeepL Agent é o fato de você ter sido criado especificamente para o trabalho. é o fato de ele ter sido criado especificamente para o trabalho. Projetado com segurança e controles de nível empresarial, ele usa um navegador da mesma forma que você usa para navegar entre sistemas, inclusive internos ou proprietários, e concluir tarefas de ponta a ponta. Nada de programação ou integrações. 

Para Serviço de Atendimento ao Cliente onde o trabalho é sensível ao tempo e raramente está contido em um único sistema, isso significa resoluções mais rápidas e suaves.

Basta dar a ele uma tarefa usando um idioma natural e ele planejará todo o fluxo de trabalho de cancelamento, desde a decisão das etapas a serem seguidas para atingir sua meta até a busca e organização de informações, análise de dados e solução de problemas. Ele também pede para você dar aprovações e fazer revisões quando necessário, registrando todas as etapas para garantir total transparência. 

Qualquer pessoa pode usá-lo para automatizar até mesmo as solicitações mais complexas sem escrever uma única linha de código. Além disso, ele foi desenvolvido com segurança de alto nível e atende aos padrões mais rigorosos do mundo, incluindo a lei da União Europeia sobre IA e a certificação ISO 27001. 

Como o DeepL Agent lida com devoluções, reembolsos e trocas

Vamos dar uma olhada mais de perto em como o DeepL Agent processa uma solicitação de reembolso padrão para uma assinatura SaaS. Os sistemas envolvidos em cada etapa variam de acordo com o setor, mas isso não importa, pois o DeepL Agent funciona com todas as ferramentas que você possui, sem necessidade de integrações personalizadas.  

Analisando o tíquete

O DeepL Agent começa navegando até sua plataforma de atendimento ao cliente (como o Zendesk) e lendo a solicitação. Ele extrai os principais detalhes necessários para dar andamento ao processo.

Verificação de conta e assinatura

Com os detalhes do tíquete em mãos, o agente navega até o sistema de gerenciamento de contas - geralmente uma ferramenta interna, proprietária e sem API. Isso não é um problema para o DeepL Agent, porque ele acessa os sistemas por meio de um navegador com login, exatamente como um ser humano faria. Depois de identificar a assinatura do cliente, você passa para o sistema de cobrança para recuperar as datas relevantes e as informações do plano necessárias para a validação.

Validação da política e execução do reembolso

O agente cruza os dados da assinatura com a Documentação da política interna para confirmar a elegibilidade. Uma vez validado, ele retorna ao sistema de cobrança para iniciar o cancelamento e calcular o reembolso. As equipes podem configurar o fluxo de trabalho para fazer uma pausa aqui e apresentar um resumo claro para aprovação humana antes de continuar.

Comunicação clara e compatível com o cliente

Depois de processar o reembolso, o agente volta à plataforma de suporte para redigir uma resposta personalizada. Inclui todos os detalhes relevantes - informações do cliente, status da assinatura, data de cancelamento, valor do reembolso e cronogramas de processamento -, fazendo uma captura de tela para revisão antes do envio.

Tratamento de solicitações em escala com subagentes

No nível empresarial, essas solicitações raramente chegam uma de cada vez. O DeepL Agent pode implementar subagentes para lidar com vários tíquetes em filas de filtragem paralelas, identificando solicitações de cancelamento ou reembolso e processando-as simultaneamente. Dessa forma, você pode limpar as filas mais rapidamente e manter os tempos de resposta altos, sem aumentar o número de funcionários.

Mais capacidade, menos esforço para a sua equipe de suporte

Ao confiar no DeepL Agent para os fluxos de trabalho de reembolso e cancelamento, sua equipe de atendimento ao cliente pode se concentrar em conversas que geram fidelidade e retenção, dando aos representantes espaço para criar confiança com os clientes em momentos críticos em que a empatia é mais importante.

Enquanto o DeepL Agent lida com tarefas repetitivas, os seres humanos permanecem no controle: as revisões nos principais estágios garantem a precisão, enquanto a autenticação contínua nos sistemas protege os dados confidenciais contra acesso não autorizado. Como os representantes não perdem mais tempo pulando entre as abas para tentar reunir informações, eles podem se concentrar na solução de problemas reais.

E quando o volume de tíquetes aumenta, as equipes não se sentem mais sobrecarregadas. Eles sabem que o DeepL Agent está trabalhando com eles.