Зручне повернення коштів за допомогою DeepL Agent

Повернення коштів, повернення товарів та обмін є одними з найпоширеніших запитів до служби підтримки, які може обробляти команда обслуговування клієнтів. 

Вони також є тими, хто має найвищі емоційні інтереси. Коли на кону стоять гроші клієнта, будь-яка затримка або помилка можуть швидко підірвати довіру. Адже ніхто не любить відчувати себе обкраденим. 

Але хоча сам запит може бути досить рутинним, для здійснення повернення коштів потрібно виконати багато дій. Представники часто мають працювати з декількома системами та інструментами, включаючи платформи підтримки клієнтів, системи рахунків та підписок, управління обліковими записами та внутрішню документацію щодо політики. У той час як клієнт з нетерпінням чекає на вирішення проблеми, черга на квитки продовжує зростати. 

Що клієнти не бачать, так це пошуки скарбів, які відбуваються за лаштунками. Представники повинні вручну об'єднувати інформацію з декількох систем, застосовувати складні правила політики та складати індивідуальну відповідь — і все це для одного запиту. Це забирає багато часу, схильне до помилок і викликає розчарування.

Коли системи не взаємодіють між собою, люди стають сполучною ланкою. Традиційна автоматизація часто покладається на API для підключення інструментів, і коли внутрішні або власні системи не мають їх, ці робочі процеси порушуються. Навіть якщо API існують, їх впровадження часто вимагає значних зусиль з боку ІТ-відділу. Для команд, які не мають швидкої або легкодоступної ІТ-підтримки, розгортання та обслуговування інтеграцій стає окремим проектом, що уповільнює прогрес і обмежує реальні можливості автоматизації. Ось чому для керівників служб обслуговування клієнтів це не просто операційні незручності: це проблема масштабованості, вартості та досвіду, яка ускладнюється із зростанням обсягу звернень.

Саме тут агенти ШІ можуть зробити реальну різницю. Але не будь-який агент ШІ підійде.

DeepL Agent для команд обслуговування клієнтів

Відмінність ШІ-агентів від чат-ботів полягає в тому, що вони можуть міркувати, планувати та вживати заходів. Що відрізняє налаштування DeepL Agent від інших, так це те, що він створений спеціально для роботи. Розроблений з урахуванням вимог безпеки та контролю на рівні підприємства, він використовує браузер так само, як і ви, для навігації між системами, включаючи внутрішні або власні, та виконання завдань від початку до кінця. Не потрібно кодування чи інтеграції. 

Для Сервіс для клієнтів , де робота є терміновою і рідко обмежується однією системою, це означає швидше і більш плавне вирішення проблем.

Просто дайте йому завдання, використовуючи природну мову, і він спланує весь робочий процес скасування, від визначення кроків, необхідних для досягнення вашої мети, до пошуку та систематизації інформації, аналізу даних і вирішення проблем. Він також звертається до вас за затвердженнями та переглядами, де це необхідно, реєструючи кожен крок для повної прозорості. 

Будь-хто може використовувати його для автоматизації навіть найскладніших запитів, не написавши жодної лінії коду. Він є безпечним за своєю конструкцією та відповідає найсуворішим світовим стандартам, включаючи Закон ЄС про ШІ та сертифікацію ISO 27001. 

Як DeepL Agent обробляє повернення, відшкодування та обмін товарів

Давайте детальніше розглянемо, як DeepL Agent обробляє стандартний запит на повернення коштів за підписку SaaS. Системи, що використовуються на кожному етапі, будуть відрізнятися в різних галузях, але це не має значення, оскільки DeepL Agent працює з усіма вашими інструментами, не потребуючи спеціальних інтеграцій.  

Аналіз квитка

DeepL Agent починає роботу з переходу на вашу платформу підтримки клієнтів (наприклад, Zendesk) і читання запиту. Він витягує ключові деталі, необхідні для просування процесу вперед.

Перевірка облікового запису та підписки

Маючи в руках дані квитка, агент переходить до системи управління обліковими записами — зазвичай це внутрішній, власний інструмент без API. Для DeepL Agent це не є проблемою, оскільки він отримує доступ до систем через браузер із логіном, так само як і людина. Після ідентифікації підписки клієнта система переходить до системи білінгу, щоб отримати відповідні дати та інформацію про тарифний план, необхідні для перевірки.

Перевірка політики та виконання повернення коштів

Агент звіряє дані про підписку з внутрішньою документацією щодо політики, щоб підтвердити відповідність вимогам. Після підтвердження він повертається до системи Рахунків, щоб ініціювати скасування та розрахувати суму повернення. Команди можуть налаштувати робочий процес так, щоб він зупинявся на цьому етапі і надавав чітке резюме для затвердження людиною перед продовженням роботи.

Чітка, відповідна вимогам комунікація з клієнтами

Після обробки повернення коштів агент повертається на платформу Підтримки, щоб скласти індивідуальну відповідь. Він містить усі необхідні дані — інформацію про клієнта, статус підписки, дату скасування, суму повернення коштів та терміни обробки — і перед відправленням робить знімок екрана для перевірки.

Обробка запитів у великому обсязі за допомогою субагентів

На рівні підприємства такі запити рідко надходять по одному. DeepL Agent може розгортати субагенти для паралельної обробки декількох квитків — фільтрування черг, виявлення запитів на скасування або повернення коштів та їх одночасна обробка. Таким чином, ви зможете швидше обробляти черги та підтримувати високу швидкість реагування без збільшення кількості персоналу.

Більша продуктивність, менше навантаження на вашу команду підтримки

Довіривши DeepL Agent обробку повернень та скасувань, ваша команда обслуговування клієнтів зможе зосередитися на спілкуванні, яке сприяє лояльності та утриманню клієнтів, даючи представникам можливість побудувати довірчі відносини з клієнтами в критичні моменти, коли емпатія має найбільше значення.

DeepL Agent виконує повторювані завдання, а люди зберігають контроль: перевірки на ключових етапах забезпечують точність, а постійна автентифікація в усіх системах захищає конфіденційні дані від несанкціонованого доступу. Оскільки представники більше не витрачають час на перемикання між вкладками, намагаючись зібрати інформацію, вони можуть зосередитися на вирішенні реальних проблем.

І коли кількість квитків різко зростає, команди більше не відчувають себе перевантаженими. Вони знають, що DeepL Agent працює разом з ними.