Кейс: как мы перевели очную программу в онлайн-курс без потери качества
В начале года количество b2b заявок на обучение коммуникациям в BEsmart выросло в два раза, это был наш рекорд. Через месяц их число упало до нуля — пришла пандемия. Мы стали срочно переводить все программы в онлайн. Но бережно, чтобы сохранить интерес брендов к формату и поднять продажи.

Рассказываем, как строили процесс, какие шишки набили и к каким выводам пришли.

Мади Шахрур
партнер BeSmart
ситуация до и после карантина
До карантина команда BEsmart была адептом оффлайна — несколько лет наши тренеры вели 30-часовой курс по обучению коммуникациям и корпоративные программы. В этом феврале мы получили около 20 заявок от b2b-клиентов за месяц — рекордное количество за всю историю компании. Для сравнения, в прошлом году средний показатель был около 7 заявок в месяц, а в пиковые периоды — не более 12.

Но пандемия всё изменила: в марте текущие заявки были заморожены.

В таком положении оказались не мы одни: многие оффлайн-операторы образования, пережив первый шок, стали перестраиваться. В спешке многие начали штурмовать онлайн и верстать программы на коленке.

Мы не могли жертвовать качеством продукта, потому что уже "прикормили" клиентов продуманной методологией. Они бы просто не купили набор видео. В итоге мы сделали несколько курсов в формате микро-обучения, запустили в ZOOMe клуб дебатов и создали полноценные онлайн-программы с использованием ботов, вебинаров и интерактивных карт Miro. О том, какие принципы мы использовали и к каким выводам пришли — в этом кейсе.
Перед стартом: основные проблемы
Есть три проблемы в обучении коммуникациям. Это:

Измеримость — оценка коммуникативных навыков человека
Как объективно оценить умение человека выступать перед аудиторией или участвовать в переговорах? В оффлайн-курсе мы формализовали подход к этому вопросу: регулярно просили участников заполнять формы обратной связи, копили статистику, анализировали и высылали каждому диаграмму его успехов.
пример такой диаграммы: выступление разбито на категории, каждая из которых оценивается по прозрачной шкале
Решение. Для работы с оценкой навыков в онлайне решили использовать ту же систему — фиксировали обратную связь и рефлексию с помощью тестов и нативных опросов в боте. Собирать данные в digital даже удобнее — все материалы и реакции пользователей быстро аккумулируются и анализируются.

Применимость — реалистичность коммуникаций
В процессе обучения мы увидели, что часть материала трудно воспринимается людьми. Например, когда на курсе по клиентской коммуникации использовали неточный термин, возникали возражения в духе: "Реальный клиент так бы никогда не сказал!"

Решение. Эта проблема больше характерна для корпоративного обучения и решается кропотливым аудитом с нашей стороны — перед стартом мы задаем много вопросов заказчику, перепроверяем и тестируем материал. Такой подход позволяет приблизить все коммуникации к реальности.

Сеттинг — эффективность переноса знаний в жизнь
Другая проблема связана с неоднородностью контекста: обучающиеся могут без труда представить, как будут выступать перед коллегами в ZOOMe или в оффлайне, но им сложно преодолеть барьер в переговорах или клиентских презентациях. В первом случае отработка навыка проходит буквально так, как в жизни, но во втором есть доля условности за счет разбора игрового кейса или моделирования ситуаций.

Решение. Мы стали стимулировать участников качественно рефлексировать по пережитому опыту. Например, в конце курса по клиентской презентации собрали у подразделения компании расписание реальных клиентских встреч. В указанный день отправили push-уведомления с просьбой заполнить специальную форму в виде дневника рефлексии не позднее, чем через 3 часа после события. В результате участники накопили персонализированные данные, а потом смогли задать себе верные вопросы и улучшили выступление.
Формат, принципы, механики
С самого начала решили отказаться от формата "говорящей головы" — классических вебинаров и лекций — и отдали предпочтение микролёрнингу. Согласно принципам этого подхода, обучение занимает 5-25 минут в день. В процессе используют коротко нарезанный контент: это могут быть игры, видео, инфографика, тесты, гифки, тексты, картинки и интерактивные кнопки. Само обучение проходит с помощью бота на платформе мессенджера — например, VK, FB, Telegram.
Бот — это конструктор. Его гибкая система позволяет в режиме реального времени добавлять или удалять блоки контента, по-другому формулировать задания или допиливать упражнения. Кроме того, часть контента одного бота может стать частью другого — в нашем случае, блоки из курса по аргументации встроены в более масштабный курс по выступлениям.
В качестве образовательной площадки для онлайн-курсов выбрали Telegram, сделали бота и внедрили сущность помощника (по факту — чат с живым куратором). Последний заменил функционал группового чата и сосредоточился на более персонализированной коммуникации — например, мог ответить на оргвопросы и помочь с задачками по пройденному материалу.

Для другого нашего онлайн-продукта — Клуба дебатов — мы использовали не одну площадку, а несколько. Все игры с участниками переехали в ZOOM, а процесс образования — в Telegram (там собраны групповой чат + куратор + микролернинг-обучение ключевым навыкам) и на Tilda (там действует библиотека знаний, собранная из лонгридов, видео и заметок).
В итоге с нуля построили инфраструктуру онлайн-Клуба и собрали три микролёрнинг-курса: по аргументации (бесплатный продукт для привлечения трафика и знакомства с BEsmart), подготовке к выступлению и презентациям (платные продукты). Первые два уже готовы, последний будет запущен этой осенью.
Создание бота: шаги и инсайты
В процессе разработки мы отказались от готовых моделей, все делали с нуля. За основу взяли классический путь построения процессов при создании новых продуктов.
процесс шаг за шагом
Шаг 1: CustDev (Customer Development)

В начале требовалось выяснить, в чем нуждается аудитория в сфере обучения коммуникациям (найти и сформулировать ее интересы и потребности). Здесь нам было просто, и мы не тратили время на долгие исследования: все данные уже были получены благодаря многолетней оффлайн-практике и обратной связи выпускников.

Шаг 2: Альфа-тест

На этом этапе еще сырой продукт тестировала команда BEsmart, а также небольшая группа лояльных выпускников. В процессе обнаружили большое количество технических недочетов и осознали хрупкость бота — он ломался от лишнего нажатия и непродуманных нами заранее пользовательских действий.

Шаг 3: Бета-тест

На этом шаге поставили задачу увидеть слабые места и собрать обратную связь. Для этого собрали тестовую фокус-группу — в нее вошли люди из корпоративных университетов, менеджеры по обучению, внутренние тренеры. Мы дали им доступ бесплатно в обмен на подробный фидбек. Но поймали бонус :)

Бонус: уже на этом этапе мы получили первый b2b заказ на новую программу. Участникам фокус-группы просто очень понравился бот, и они решили интегрировать этот опыт в корпоративное обучение.

Шаг 4: CustDev 2

После внесли финальные изменения, получили первый продукт и открыли доступ для реальных пользователей — нужен был фидбек от "широкой публики". Мы регулярно собирали обратную связь и обсуждали со студентами курса, какие задания тормозят прохождение.

Шаг 5: Обновления

В конце запустили цикл постоянных обновлений — и это один из самых важных этапов. В начале обновляли бот каждую неделю, после раз в две недели. Это позволило нам решить ряд технических задач, а также сгладить пики — места, где, судя по статистике, люди "застревали" в обучении.

Чтобы убрать пики, мы использовали три приема:

  • старались понятнее объяснять материал и задания;
  • удлиняли путь, давая человеку возможность дополнительно попрактиковаться на простых интерактивных форматах — например, на тестах;
  • не давили на человека, а давали возможность более простого варианта действия.
пример удлинения пользовательского пути в боте
Первый результат: лучшие практики и основные выводы
  • Из всех моделей обучения эффективнее оказалась SSDL-модель. Она предполагает, что учитель и ученик проходят четыре стадии: от "мало понимаю, что происходит" к "все хорошо и понятно". При этом роль учителя в ходе обучения становится более горизонтальной и менее авторитарной.

  • Практика взаимодействия пользователей с ботом показала, что лучше всего материал усваивается в формате "от ошибки" (на примере ошибки показывается, как нужно сделать и почему), а не по схеме "часть-часть-целое" (от частного примера к общему фреймворку), которую мы обычно использовали в оффлайн-программах по коммуникациям.

  • В процессе обучения ученику недостаточно общения только с тренером: также нужен куратор с достаточной экспертизой по материалу обучения. Так человек, проходящий курс в удобном для себя режиме, будет чувствовать неравнодушие и заинтересованность в его прогрессе.

  • В финале курса обратная связь от ученика важнее оценки — это ресурсное место для инсайтов и пользовательского взгляда на продукт.

  • Исходя из статистики прохождения, формат микролёрнинга в онлайн-обучении хорошо работает, и стоит сократить длительность занятий до разумных пределов.

  • Лучший способ вернуть аудиторию к обучению на курсе — обновить бот и детально об этом рассказать пользователям.

  • Образовательный бот отлично работает в связке с продуктами, основанными на живой практике. В нашем случае онлайн-курс по аргументации синхронизировался с Клубом дебатов: сначала человек получает теорию, оттачивает её на игровых примерах, а потом использует накопленные знания в реальной коммуникативной ситуации — в дебатах с другим студентом Клуба в ZOOM.
слева — скриншот бота по аргументации, справа — информация о Клубе дебатов
Финальный вывод-совет: при переносе оффлайн продуктов в онлайн среду не спешите с выводами, тестируйте гипотезы и уделяйте время и внимание аналитике процессов.

Мы будем держать вас в курсе опыта Besmart и рассказывать, что происходит с нашими онлайн-курсами по коммуникациям. Если хотите увидеть их в действии, здесь бесплатный курс по аргументации, здесь регистрация в Клуб дебатов (первая игра бесплатно), а здесь курс по выступлениям.
Made on
Tilda