Gör återbetalningar smidiga med DeepL Agent

Återbetalningar, returer och byten är några av de vanligaste supportärendena som ett kundtjänstteam kan hantera. 

De är också de som har högst känslomässiga insatser. När kundens pengar står på spel kan varje försening eller misstag snabbt undergräva förtroendet. När allt kommer omkring är det ingen som gillar att känna sig lurad. 

Men även om begäran i sig kan vara ganska rutinmässig, är det fortfarande mycket som ingår i att utfärda en återbetalning. Säljare måste ofta hantera flera olika system och verktyg, inklusive kundsupportplattformar, system för fakturering och prenumeration, kontohantering och intern dokumentation för policyer. Allt medan kunden väntar otåligt på en lösning och köerna till supporten fortsätter att växa. 

Det kunderna inte ser är den jakt på skatter som pågår bakom kulisserna. Säljare måste manuellt sammanställa information från flera system, tillämpa komplexa policyregler och utarbeta ett personligt svar – allt för en enda förfrågan. Det är tidskrävande, felbenäget och frustrerande.

När systemen inte kommunicerar med varandra blir människor limmet som håller ihop dem. Traditionell automatisering är ofta beroende av API:er för att koppla samman verktyg – och när interna eller proprietära system saknar sådana bryts arbetsprocesserna ned. Även när API:er finns tillgängliga kräver implementeringen ofta betydande insatser från IT-avdelningen. För team som saknar snabb eller lättillgänglig IT-support blir att driftsätta och underhålla integrationer ett projekt i sig, vilket bromsar framstegen och begränsar vad automatiseringen realistiskt sett kan åstadkomma. Därför är detta inte bara ett operativt problem för kundtjänstchefer: det är ett problem med skalbarhet, kostnader och upplevelse som förvärras i takt med att antalet ärenden ökar.

Det är här AI-agenter kan göra en verklig skillnad. Men det är inte vilken AI-agent som helst som duger.

DeepL Agent för kundtjänstteam

Det som skiljer AI-agenter från chattbottar är att de kan resonera, planera och agera. Vad utmärker DeepL Agent är att det är utvecklat speciellt för arbete. Den är utformad med säkerhet och kontroller i Enterprise-klass och använder en webbläsare på samma sätt som du gör för att navigera mellan system, inklusive interna eller proprietära system, och slutföra uppgifter från början till slut. Ingen kodning eller integration behövs. 

För kundtjänstteam , där arbetet är tidsbegränsat och sällan begränsat till ett enda system, innebär detta snabbare och smidigare lösningar.

Ge det bara en uppgift med naturligt språk, så planerar det hela din avbokningsarbetsprocess, från att bestämma vilka steg som ska tas för att uppnå ditt mål, till att hitta och organisera information, analysera data och lösa problem. Den kontrollerar också med dig för godkännanden och granskningar där det behövs, och loggar varje steg för fullständig transparens. 

Vem som helst kan använda det för att automatisera även de mest komplexa förfrågningarna utan att skriva en enda rad kod. Den är dessutom säker i sin konstruktion och uppfyller världens strängaste standarder, inklusive EU:s AI-lag och ISO 27001-certifiering. 

Hur DeepL Agent hanterar returer, återbetalningar och byten

Låt oss titta närmare på hur DeepL Agent behandlar en standardbegäran om återbetalning för en SaaS-prenumeration. De system som används i varje steg varierar mellan olika branscher, men det spelar ingen roll, eftersom DeepL Agent fungerar med alla dina verktyg utan att någon anpassad integration behövs.  

Analysera biljetten

DeepL Agent börjar med att navigera till din kundsupportplattform (som Zendesk) och läsa förfrågan. Den extraherar de viktigaste detaljerna som behövs för att driva processen framåt.

Verifiering av konto och prenumeration

Med biljettuppgifterna till hands navigerar agenten till kontohanteringssystemet – ofta ett internt, proprietärt verktyg utan API. Detta är inget problem för DeepL Agent, eftersom det kommer åt system via en webbläsare med inloggning, precis som en människa skulle göra. Efter att kundens prenumeration har identifierats överförs det till faktureringssystemet för att hämta relevanta datum och planinformation som behövs för validering.

Policyvalidering och återbetalning

Agenten jämför prenumerationsuppgifterna med interna policydokument för att bekräfta behörigheten. När valideringen är klar återgår den till faktureringssystemet för att initiera avbokningen och beräkna återbetalningen. Teams kan konfigurera arbetsprocessen så att den pausas här och presentera en tydlig sammanfattning för manuell godkännande innan man fortsätter.

Tydlig, korrekt och kundvänlig kommunikation

Efter att ha behandlat återbetalningen navigerar agenten tillbaka till supportplattformen för att skriva ett personligt svar. Den innehåller alla relevanta detaljer – kundinformation, prenumerationsstatus, avbokningsdatum, återbetalningsbelopp och handläggningstider – och tar en skärmdump för granskning innan den skickas.

Hantera förfrågningar i stor skala med underagenter

På Enterprise-nivå kommer dessa förfrågningar sällan en i taget. DeepL Agent kan driftsätta underagenter för att hantera flera ärenden parallellt – filtrera köer, identifiera avboknings- eller återbetalningsförfrågningar och behandla dem samtidigt. På så sätt kan du rensa köerna snabbare och hålla svarstiderna korta utan att behöva anställa fler medarbetare.

Mer kapacitet, mindre belastning för ditt supportteam

Genom att anförtro DeepL Agent dina återbetalnings- och avbokningsarbetsprocesser kan din kundtjänst fokusera på samtal som främjar lojalitet och kundbehållning, vilket ger kundtjänstmedarbetarna utrymme att bygga upp förtroende hos kunderna i kritiska situationer där empati är viktigast.

Medan DeepL Agent hanterar repetitiva uppgifter behåller människor kontrollen: granskningar i viktiga skeden säkerställer noggrannheten, medan kontinuerlig autentisering mellan system skyddar känslig data från obehörig åtkomst. Eftersom säljarna inte längre behöver slösa tid på att hoppa mellan flikar för att försöka pussla ihop information, kan de fokusera på att lösa verkliga problem.

Och när biljettvolymerna ökar känner teamsen sig inte längre överväldigade. De vet att DeepL Agent arbetar tillsammans med dem.