Rohlik Group 为 300 万生鲜电商用户上线智能购物与支持
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Rohlik Group 运营着欧洲最大的在线杂货平台之一,为捷克、德国、匈牙利、罗马尼亚和奥地利的 300 万客户提供服务。
Rohlik 需要在这 5 个国家扩展客户支持,并希望让客户能够通过语音购物。
挑战
在 Maia 出现前,Rohlik 的客户支持完全由人工负责,以关怀、专业能力和出色的客户满意度为基础。但随着公司业务拓展至 5 个市场、覆盖 6 种语言,要维持同样的速度和质量变得愈发复杂。高峰时段意味着更长的等待时间;尽管支持服务时间很长,夜间和清晨仍没有实时服务。
同时,客户只能通过 app 或网站购物和获取支持,而 Rohlik 希望在他们每天已在使用的渠道中与他们互动。
覆盖电话、网页、app 和 WhatsApp
Rohlik 在 ElevenAgents 上配置了 Maia,并将其部署到 4 个渠道。在电话热线中,智能体通过自然的语音处理 90% 的来电。在 Rohlik 网站和移动 app 中,Maia 直接融入购物流程。在 WhatsApp——该地区最受欢迎的客户服务渠道之一——Maia 也为相同的客户群自动处理支持服务。
每个智能体均支持双语:所在市场的本地语言及英语,5 个国家级智能体共覆盖 6 种语言。

借助 ElevenAgents,我们可以在客户已使用的所有渠道中,以 6 种语言部署 Maia:电话、WhatsApp、网站和 app。
端到端解决问题
ElevenAgents 通过模型上下文协议(MCP)直接连接 Rohlik 的后端系统。MCP 是一项开放标准,让 AI 智能体能够安全调用 API 并在外部系统中执行操作。
通过 MCP 服务器集成,Maia 可执行超过 30 项不同操作,包括:
- 查询实时订单状态和配送位置
- 实时修改现有订单
- 自主发放补偿金并解决配送问题
- 代表客户提交支持请求
建立后端集成是此次开发的核心技术挑战。ElevenAgents 对 MCP 的支持实现了这种深度连接,让智能体能在数秒内完成与人工客服相同的操作。
听听 Maia 用英语处理的一则真实支持请求:
或者试听一通类似的捷克语通话,这是目前已上线的 6 种语言之一:
全新购物方式:语音杂货购物
由于平台同时支持后端集成和自然的对话式语音,Rohlik 得以将同一智能体从支持服务扩展为可进行交易的购物助手。
客户可通过移动 app 或 WhatsApp 搜索商品、获取食谱推荐、创建购物清单并完成整个结账流程,全程只需对话。在 Rohlik 网站上能做的任何事,现在都可以通过与 Maia 对话完成。这为 Rohlik 带来差异化的客户体验,也让智能体从支持工具变成创收渠道。
为什么选择 ElevenLabs
Rohlik 的部署需要一个平台:可提供覆盖 6 种语言的自然语音,连接后端系统以便智能体执行实际操作,通过单一配置部署到多个渠道,并在需要时将完整上下文交接给人工客服。
ElevenLabs 的专有语音模型为全部 6 种语言提供自然语音。平台的集成框架支持 Maia 执行超过 30 项后端操作。而全渠道部署意味着 Rohlik 无需为每个渠道分别构建和维护智能体实现。
当 Maia 无法解决问题,或客户要求转接人工客服时,平台会立即转接通话,并将完整对话记录交给人工客服,让客户无需重复说明。
影响与成果
如今,Rohlik 通过电话、网页、移动 app 和 WhatsApp 收到的 90% 客户沟通已由系统自动处理,其中很大一部分无需转交人工即可端到端解决。Rohlik 的人工支持团队实力强大,Maia 的设计旨在配合团队:即时处理常规问题,让人工客服专注于需要人工介入的案例。
对于不太紧急的问题,客户可以让 Maia 代为提交支持工单,后续将异步处理请求。
自部署 ElevenAgents 以来,Rohlik 实现了:
- 解决速度提升超过 2 倍,最常见案例可在数秒内解决
- 全天候 24/7 服务,覆盖 5 个市场和 6 种语言
- 在维持 CSAT 的同时,预计将运营成本降低 50%
- 已部署至电话、网页、移动 app 和 WhatsApp
我们相信,语音是杂货购物的未来。我们最初为支持服务打造了这款智能体,但真正令人兴奋的是购物体验。客户轻点一下即可开始对话:搜索食谱、添加商品到购物车、重复购买常购商品,甚至通过语音完成结账。
下一步计划
Rohlik 团队计划将 Maia 同时扩展到支持和购物场景。在支持方面,团队正增加支付争议处理等更复杂的功能。在购物方面,他们正将 Maia 打造成移动 app中的个人营养师和膳食规划师。
Eli is on the ElevenAgents growth team, helping drive awareness and adoption of conversational agents. Previously, he was on the growth teams at Rippling and Spot AI, and studied Management Science & Engineering at Stanford University.





