Образовательный проект Беларуси столкнулся с классической проблемой роста: заявок тысячи, а контроль качества — ручной и выборочный. Команда Imot.io рассказала Sostav, как тотальная оцифровка звонков помогла разрушить миф о том, что клиентам «всегда дорого», и сэкономить миллионы на прослушке.
Рынок онлайн-образования перенасыщен предложениями. В этой гонке побеждает не тот, у кого красивее лендинг, а тот, кто быстрее и точнее обрабатывает заявки. Но когда в отделе продаж работают сотни менеджеров, понять истинные причины отказов становится почти невозможно: данные теряются в тысячах часов разговоров, которые никто не слушает.
Компания Lerna решила уйти от интуитивного управления продажами и оцифровала 100% коммуникаций с помощью речевой аналитики Imot.io. Результат — рост конверсии на 10% и сокращение стоимости контроля качества в восемь раз.
О компанииLerna — образовательная платформа, эксклюзивный партнер Skillbox, GeekBrains и SkillFactory в Беларуси.
Основана: 2021 год.Штат: 350 сотрудников.Масштаб: шесть команд продаж.Специфика: продажа курсов по IT, дизайну, маркетингу и управлению.
ЗадачиУйти от «слепых зон» в продажах.При ручном контроле удавалось прослушивать лишь малую часть звонков. Это не давало объективной картины: почему падают продажи, где ошибаются новички и какие скрипты реально работают.
Понять истинные причины отказов.Менеджеры списывали неудачи на «высокую цену» или «нецелевые лиды», но проверить эти гипотезы на масштабе было невозможно.
Оптимизировать расходы на контроль качества.Рост штата требовал либо линейного увеличения штата контролеров, либо автоматизации.
РеализацияПроект внедрения речевой аналитики Imot.io позволил перейти от выборочных проверок к анализу 100% коммуникаций. Когда в 2023 году продажи упали на 10%, отделы неделю спорили о причинах — доказательств не было, только догадки. Именно тогда в Lerna приняли правило: нет данных — нет решений.
Этап 1. Тотальная оцифровка.
Система начала переводить в текст и анализировать 100% звонков. Объем анализируемых данных вырос в 18 раз: с 16 600 до 305 682 мин. в месяц. При этом себестоимость анализа одной минуты разговора упала с 18 руб. (при ручном труде) до 2,21 руб..
Платформа подключилась к телефонии и CRM, переводила речь в текст, выделяла ключевые слова («дорого», «не верю в онлайн», «нет времени»). Lerna настроила контроль метрик CR2, CQR, отслеживала аномалии по этапам продаж и видела, где «ломаются» разговоры.
Этап 2. Разрушение мифа о цене.
Самый важный инсайт пришел после анализа причин отказов. Менеджеры были уверены, что клиенты не покупают, потому что «дорого», и в разговорах сразу предлагали рассрочки и скидки.
Аналитика показала другую картину: 3 из 4 отказов происходили не из-за цены. Люди боялись. Они сомневались в онлайн-формате, боялись не справиться с программой или бросить обучение на полпути. Менеджеры работали с возражением «дорого», которого на самом деле не было, и игнорировали реальный барьер — страх.
Оказалось, люди отказывались от обучения чаще из-за сомнений в формате, а не из-за цены. Если клиент говорил «я уже пробовал учиться, но бросил», алгоритм помечал это как сигнал. Отдел продаж видел: здесь нужно сделать акцент на поддержку и мотивацию, а не на цены.
Этап 3. Перестройка скриптов.
На основе данных Lerna изменила логику продаж:
Вместо презентации цены и скидок фокус сместился на поддержку и методику обучения.В скрипт добавили квалифицирующий вопрос: «Пробовали ли вы учиться онлайн раньше? С какими трудностями столкнулись?».Продажа «программы курса» сменилась продажей «решения проблемы» (смены профессии, повышения дохода).
Скрипты переписали под страхи, а не под цены. Вместо «у нас есть рассрочка» — «какой результат для вас важен?».
Выгоды Lerna теперь звучат не как «у нас крутой курс», а как «мы видим вашу проблему. Вот как ее решаем» + кейс выпускника.
РезультатыПереход от интуитивных продаж к продажам на основе данных принес измеримый бизнес-эффект:
Ключевые изменения:
Рост конверсии в продажу на 10%. Прямой результат того, что менеджеры начали отрабатывать реальные возражения (страхи и сомнения в формате), а не гипотетические («дорого»).Снижение стоимости контроля качества в 8 раз. Автоматизация позволила масштабировать контроль без увеличения штата контролеров.Ускорение онбординга новичков на один месяц. Система автоматически подсвечивает ошибки стажеров, позволяя давать обратную связь после каждого звонка. Новички разбирают собственные ошибки, а не абстрактные кейсы.Четкая воронка продаж. Команда видит, где именно клиенты теряют интерес, и оперативно корректирует скрипты.Опора для маркетинга. Маркетологи получили данные о реальных страхах клиентов и переформулировали офферы.
Мира Дидишвили, стратег по внедрению ИИ в Lerna:
Раньше, когда продажи падали, мы неделю могли спорить о причинах. Доказательств не было — только догадки. Как лечить бизнес, если диагноз ставишь наугад? Мы приняли правило: нет данных — нет решений. Теперь менеджеры сами просят отчеты, потому что видят: аналитика ищет не их ошибки, чтобы наказать, а точки роста, чтобы они больше зарабатывали.
Мы поняли, что потеряемся без технологий. В EdTech выживают те, кто адаптируются — остальные проигрывают.
Екатерина Чистая, руководитель отдела продаж:
Раньше мы продавали программы и боролись с ценой. Теперь мы продаем решения. Аналитика показала нам, что люди ищут не «курс Python», а уверенность, что у них получится. Мы просто начали отвечать на этот запрос. Видим, что конверсия выросла в среднем на 10% по всем командам.
Сергей Фомин, генеральный директор Imot.io:
В EdTech мы часто наблюдаем одну и ту же ситуацию: команда продаж строит гипотезы о причинах отказов, но проверить их на масштабе сотен звонков не может. В случае с Lerna менеджеры были уверены, что основное возражение клиентов связано с ценой.
После анализа первой тысячи звонков стало очевидно, что картина иная. Подавляющее большинство потенциальных студентов отказывались не из-за стоимости, а из-за сомнений в собственных силах и формате обучения. Это существенно меняло логику работы с возражениями.
Коллеги из отдела продаж Lerna переформулировала это точно: раньше команда продавала программу курса, теперь — решение конкретной задачи клиента. Разница в подходе дала измеримый результат в конверсии.
Что важно: Мира Дидишвили (стратег по внедрению ИИ в Lerna) выстроила культуру работы с данными внутри команды. Менеджеры сами начали запрашивать отчеты, потому что увидели прямую связь между аналитикой и собственными результатами. Это правильный признак того, что инструмент работает.
ВыводыКейс Lerna показывает, как технологии меняют культуру продаж. Речевая аналитика — это не просто инструмент контроля («не нахамил ли оператор»), а источник стратегических инсайтов.
С помощью Imot.io в Lerna превратили каждый звонок в источник объективных данных. Благодаря этому компания поняла, как на самом деле принимают решения потенциальные студенты, и смогла точечно исправить узкие места.
Главный урок: в EdTech клиенты покупают не уроки, а новую версию себя. Решение — понять студента и дать ему почувствовать это через живое общение. С речевой аналитикой не нужно гадать о причинах отказа — видно, в каком месте звонка клиент потерял мотивацию, где менеджер недоработал. И все это в автоматическом режиме, без дополнительных людей в штате.