Обеспечение беспроблемного возврата средств с помощью DeepL Agent

Возврат средств, возврат товаров и обмен являются одними из наиболее распространенных запросов, которые обрабатывает Служба поддержки клиентов. 

Они также являются теми, кто испытывает самые сильные эмоции. Когда речь идет о средствах клиента, любая задержка или ошибка может быстро подорвать доверие. Ведь никому не нравится чувствовать себя обманутым. 

Однако, несмотря на то, что сам запрос может быть довольно рутинным, процесс возврата средств все же требует значительных усилий. Представители службы поддержки часто должны работать с несколькими системами и инструментами, включая платформы поддержки клиентов, системы счетов и подписок, управление учетными записями и внутреннюю документацию по политикам. В то время как клиент с нетерпением ожидает решения, очередь заявок продолжает расти. 

Клиенты не видят, что за кулисами происходит настоящая охота за сокровищами. Представители службы поддержки должны вручную объединять информацию из нескольких систем, применять сложные правила политики и составлять индивидуальный ответ — и все это для одного запроса. Это занимает много времени, чревато ошибками и вызывает разочарование.

Когда системы не взаимодействуют друг с другом, люди становятся связующим звеном. Традиционная автоматизация часто использует API для подключения инструментов, и когда внутренние или проприетарные системы не имеют их, эти рабочие процессы нарушаются. Даже при наличии API их внедрение часто требует значительных усилий со стороны ИТ-отдела. Для команд, не имеющих быстрой или легкодоступной ИТ-поддержки, установка и обслуживание интеграций становится самостоятельным проектом, что замедляет прогресс и ограничивает реальные возможности автоматизации. Именно поэтому для руководителей служб поддержки клиентов это не просто операционное неудобство: это проблема масштабируемости, затрат и опыта, которая усугубляется с ростом объема заявок.

Именно в этом случае ИИ может сыграть значительную роль. Однако не любой агент ИИ подойдет.

DeepL Agent для служб поддержки клиентов

Отличие ИИ от чат-ботов заключается в том, что он способен мыслить, планировать и предпринимать действия. Что отличает DeepL Agent от других сервисов — это то, что он разработан специально для работы. Разработанный с учетом требований безопасности и контроля корпоративного уровня, он использует браузер так же, как и вы, для навигации по системам, включая внутренние или проприетарные, и выполнения задач от начала до конца. Не нужно программировать и настраивать интеграции. 

Для команды по обслуживанию клиентов команды, работа которых зависит от времени и редко ограничивается одной системой, это означает более быстрое и беспроблемное решение вопросов.

Просто задайте ему задачу, используя естественный язык, и он спланирует весь рабочий процесс отмены, начиная с определения шагов, необходимых для достижения цели, и заканчивая поиском и систематизацией информации, анализом данных и решением проблем. Он также обращается к вам для согласований и проверок там, где это необходимо, фиксируя каждый свой шаг для обеспечения полной прозрачности. 

Любой может использовать его для автоматизации даже самых сложных запросов без написания единой строчки кода. Кроме того, безопасность заложена в его основу, и он соответствует самым строгим мировым стандартам, включая Закон ЕС об ИИ и сертификацию по стандарту ISO 27001. 

Как DeepL Agent обрабатывает возвраты, возмещения и обмены

Давайте подробнее рассмотрим, как DeepL Agent обрабатывает стандартный запрос на возврат средств за подписку SaaS. Системы, задействованные на каждом этапе, будут различаться в зависимости от отрасли, однако это не имеет значения, поскольку DeepL Agent совместим со всеми вашими инструментами и не требует настройки индивидуальных интеграций.  

Анализ билета

DeepL Agent начинает работу с перехода на вашу платформу поддержки клиентов (например, Zendesk) и чтения запроса. Он извлекает ключевые детали, необходимые для продвижения процесса.

Проверка учетной записи и подписки

Имея на руках информацию о билете, агент переходит в систему управления учетными записями — часто это внутренний проприетарный инструмент без API. Для DeepL Agent это не представляет сложности, поскольку он получает доступ к системам через браузер с помощью входа в систему, как и человек. После идентификации подписки клиента она переходит в систему счетов для получения соответствующих дат и информации о тарифном плане, необходимых для проверки.

Подтверждение политики и осуществление возврата

Агент сверяет данные подписки с внутренней документацией по полисам, чтобы подтвердить право на получение льгот. После подтверждения он возвращается в систему счетов для инициирования отмены и расчета суммы возврата. Команды могут настроить рабочий процесс таким образом, чтобы он приостанавливался на этом этапе и предоставлял четкое краткое содержание для утверждения человеком перед продолжением.

Четкое и соответствующее требованиям общение с клиентами

После обработки возврата агент возвращается на платформу Службы поддержки, чтобы составить индивидуальный ответ. Он содержит все необходимые данные — информацию о клиенте, статус подписки, дату отмены, сумму возврата и сроки обработки — и перед отправкой делается снимок экрана для проверки.

Обработка запросов в большом объеме с помощью субагентов

На уровне предприятия такие запросы редко поступают по одному. DeepL Agent может устанавливать субагентов для параллельной обработки нескольких заявок — фильтрации очередей, выявления запросов на отмену или возврат средств и их одновременной обработки. Таким образом, вы сможете быстрее обрабатывать очереди и поддерживать высокую скорость реагирования без увеличения штата сотрудников.

Больше возможностей, меньше нагрузки на вашу команду поддержки

Доверив DeepL Agent обработку рабочих процессов по возврату и отмену заказов, ваша служба поддержки клиентов сможет сосредоточиться на общении, которое способствует укреплению лояльности и удержанию клиентов, предоставляя представителям возможность укреплять доверие с клиентами в критические моменты, когда эмпатия имеет особое значение.

В то время как DeepL Agent выполняет повторяющиеся задачи, люди сохраняют контроль: проверки на ключевых этапах обеспечивают точность, а постоянная аутентификация во всех системах защищает конфиденциальные данные от несанкционированного доступа. Поскольку представители больше не тратят время на переключение между вкладками в попытках собрать информацию воедино, они могут сосредоточиться на решении реальных задач.

И когда объем заявок на билеты резко возрастает, команды больше не испытывают перегрузки. Они понимают, что DeepL Agent работает вместе с ними.