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 компании
Lerna — 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.
Задачи
- Уйти 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.
Реализация
Проект 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.
Результаты
Переход 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.
Выводы
Кейс 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.