Facilitando os reembolsos com o DeepL Agent

Reembolsos, devoluções e trocas estão entre as solicitações de atendimento ao cliente mais comuns que uma equipa de atendimento ao cliente pode lidar. 

São também aqueles com maior envolvimento emocional. Quando o dinheiro do cliente está em jogo, qualquer atraso ou erro pode rapidamente minar a confiança. Afinal, ninguém aprecia sentir-se em desvantagem financeira. 

Embora o pedido em si possa ser bastante rotineiro, há muitos procedimentos envolvidos na emissão de um reembolso. Os representantes de vendas frequentemente precisam lidar com vários sistemas e ferramentas, incluindo plataformas de atendimento ao cliente, sistemas de faturação e assinatura, gestão de contas e documentação de políticas internas. Enquanto isso, o cliente aguarda ansiosamente por uma solução, e as filas de tickets continuam a aumentar. 

O que os clientes não observam é a busca por informações que ocorre nos bastidores. Os representantes devem reunir manualmente as informações de vários sistemas, aplicar regras complexas e redigir uma resposta personalizada — tudo isso para uma única solicitação. É demorado, propenso a erros e frustrante.

Quando os sistemas não se comunicam entre si, os seres humanos tornam-se o elo de ligação. A automação tradicional geralmente depende de APIs para conectar ferramentas — e quando os sistemas internos ou proprietários não as possuem, esses fluxos de trabalho são interrompidos. Mesmo quando as APIs existem, a sua implementação frequentemente requer um esforço significativo da parte da equipa de TI. Para equipas 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 realmente alcançar. É por isso que, para os líderes de atendimento ao cliente, isso não é apenas um inconveniente operacional: é um problema de escalabilidade, custo e experiência que se agrava à medida que o volume de tickets cresce.

É aqui que os agentes de IA podem fazer uma diferença significativa. No entanto, não é qualquer agente de IA que serve.

DeepL Agent para equipas de atendimento ao cliente

O que diferencia os agentes de IA dos chatbots é que eles são capazes de raciocinar, planear e agir. O que define o DeepL Agent é que foi desenvolvido especificamente para o trabalho. Projetado com segurança e controlos de nível empresarial, ele utiliza um browser da mesma forma que o utilizador para navegar entre sistemas, incluindo internos ou proprietários, e concluir tarefas de ponta a ponta. Não é necessário codificação ou integrações. 

Para equipes de atendimento ao cliente , onde o trabalho é sensível ao tempo e raramente está contido num único sistema, isso significa resoluções mais rápidas e tranquilas.

Basta atribuir uma tarefa utilizando linguagem natural e ele planeia todo o seu fluxo de trabalho de cancelamento, desde decidir quais passos tomar para atingir o seu objetivo até encontrar e organizar informações, analisar dados e resolver problemas. Ele também verifica com você as aprovações e revisões necessárias, registrando cada etapa para total transparência. 

Qualquer pessoa pode utilizá-lo para automatizar até mesmo as solicitações mais complexas sem escrever uma única linha de código. Além disso, é seguro por definição, atendendo aos padrões mais rigorosos do mundo, incluindo a Lei de IA da UE e a certificação ISO 27001. 

Como o DeepL Agent lida com devoluções, reembolsos e trocas

Vamos examinar mais detalhadamente como o DeepL Agent processa um pedido de reembolso padrão para uma assinatura SaaS. Os sistemas envolvidos em cada etapa variam de acordo com o setor, mas isso não é relevante, pois o DeepL Agent é compatível com todas as suas ferramentas, sem a necessidade de integrações personalizadas.  

Análise do bilhete

O DeepL Agent inicia o processo navegando até a sua plataforma de suporte ao cliente (como o Zendesk) e lendo a solicitação. Ele extrai os detalhes essenciais necessários para avançar no processo.

Verificação da conta e da assinatura

Com os detalhes do bilhete em mãos, o agente acede ao sistema de gestão de contas — frequentemente uma ferramenta interna e proprietária sem API. Isso não representa um problema para o DeepL Agent, pois ele acessa os sistemas através de um browser com login, tal como um ser humano faria. Após identificar a assinatura do cliente, o sistema passa para o sistema de faturação para recuperar as datas relevantes e as informações do plano necessárias para validação.

Validação da política e execução do reembolso

O agente cruza os dados da assinatura com a documentação interna da apólice para confirmar a elegibilidade. Após a validação, o processo retorna ao sistema de faturação para iniciar o cancelamento e calcular o reembolso. As equipas podem configurar o fluxo de trabalho para pausar aqui e apresentar um resumo claro para aprovação humana antes de prosseguir.

Comunicação clara, conforme e com o cliente

Após processar o reembolso, o agente retorna à plataforma de atendimento ao cliente para redigir uma resposta personalizada. Inclui todos os detalhes relevantes — informações do cliente, estado da assinatura, data de cancelamento, valor do reembolso e prazos de processamento —, realizando uma captura de ecrã para revisão antes do envio.

Tratamento de solicitações em grande escala com subagentes

No nível empresarial, essas solicitações raramente chegam uma de cada vez. O DeepL Agent pode implementar subagentes para lidar com vários tickets em paralelo — filtrando filas, identificando pedidos de cancelamento ou reembolso e processando-os simultaneamente. Desta forma, é possível eliminar filas mais rapidamente e manter tempos de resposta elevados, sem aumentar o número de funcionários.

Maior capacidade, menor pressão para a sua equipa de suporte

Ao confiar ao DeepL Agent os seus fluxos de trabalho de reembolso e cancelamento, a sua equipa de atendimento ao cliente poderá concentrar-se em conversas que promovam a fidelidade e a retenção, proporcionando aos representantes espaço para construir confiança com os clientes em momentos críticos, nos quais a empatia é fundamental.

Enquanto o DeepL Agent lida com tarefas repetitivas, os seres humanos mantêm o controlo: revisões em etapas importantes garantem a precisão, enquanto a autenticação contínua entre sistemas protege dados confidenciais contra acesso não autorizado. Como os representantes não perdem mais tempo alternando entre separadores para reunir informações, eles podem se concentrar na resolução de problemas reais.

E quando o volume de bilhetes aumenta, as equipas já não se sentem sobrecarregadas. Eles estão cientes de que o DeepL Agent está a trabalhar em conjunto com eles.