Как искусственный интеллект превращает edtech-стартапы в большие франшизы
Фото: предоставлено героем публикации
Российский рынок edtech переживает период стагнации. По данным исследования Smart Ranking, совокупная выручка ста крупнейших edtech-компаний во II квартале 2025 года увеличилась лишь на 10% год к году. Отрасль вынуждена искать новые операционные модели — делать ставку на автоматизацию с помощью AI-технологий, которые могут повысить эффективность бизнеса и помочь компаниям масштабироваться. Объяснить, как именно AI меняет управление образовательными компаниями, мы попросили эксперта по интеграции алгоритмических решений в образовательные продукты Константина Жучкова, который в 2019-2022 годах отвечал за развитие международной франчайзинговой сети CODDY, где проектировал системы, которые позволили масштабировать деятельность компании на десятки новых регионов. Сейчас в проекте GoCoding он занимается исследованием применения AI-методов для анализа поведения аудитории в образовательной среде. В основе его принципов создания edtech-проектов — сочетание управленческой практики, продуктовой экспертизы и академического интереса к алгоритмическим моделям. О том, как выстраивать управление развивающейся edtech-компанией, какую роль в масштабировании играет автоматизация и как в условиях роста сохранять операционную эффективность без потери качества — читайте в интервью
— Константин, что сегодня понимается под термином «edtech-компания», и чем она отличается от других видов бизнеса в сфере образования?
— Edtech-компания — это не просто онлайн-школа или курс. Это бизнес на стыке образования и технологий, который разрабатывает сервисы или услуги по управлению процессами обучения. В отличие от более классических образовательных структур, где ключевым активом являются педагоги и оффлайн-занятия, главный ресурс edtech-компаний — совокупность цифровых решений. Она позволяет им масштабироваться без увеличения штата преподавателей. Благодаря этому edtech-компании могут быстро тестировать новые форматы и эффективно работать с тысячами учеников одновременно.
— В период с 2019 по 2022 год вы руководили развитием международной франшизы детских IT-школ. Сеть выросла с нескольких десятков до более чем сотни филиалов. Какие принципы позволили масштабировать систему без критических сбоев?
— Одним из ключевых был не увеличение объема процессов, а пересборка их логики. Масштабирование невозможно без алгоритмической структуры принятия решений — системы, которая позволяет автоматизировать бизнес-процессы на всех уровнях. Маркетинговое взаимодействие с клиентами, анализ данных, оптимизация процессов — если есть разработанная модель, это можно доверить автоматизировать, чтобы сотрудники могли сосредоточится на других проблемах. Но, конечно, не следует автоматизировать все и сразу — нововведения необходимо внедрять постепенно: оценивать их эффективность через понятные метрики, анализировать паттерны взаимодействия с аудиторией и проводить глубокие исследования. Без этого выстроить автоматизацию не получится. А без автоматизации уже не получится масштабироваться.
— Вы выстроили систему, рассчитанную на работу в десятках городов и разных странах. Были ли в этом процессе решения, которые позже легли в основу вашей дальнейшей деятельности?
— Конечно. В основном это касается стратегий, которые позволяют выстраивать модели роста масштабирования компании на основе анализа метрик и данных. Например, мой опыт по сокращению маркетинговых издержек франшизы сейчас направлен на создание структурированных воронок с высокой конверсией, которые превращают хаотичный поток продаж в стабильный и предсказуемый источник дохода компании.
— Вы говорите, автоматизация — двигатель масштабирования, который требует постоянной оценки эффективности. Сейчас вы сосредоточены на внедрении AI-технологий в бизнес-процессы и маркетинг школы GoCoding. Расскажите, на какие метрики вы опираетесь, чтобы оценить корректность работы системы нововведений?
— Я смотрю на три основные группы метрик. Первая — это показатели внимания. Например, если мы говорим о email-рассылках, то это click и open rate. Хорошие показатели — доказательство того, что у вас с клиентом диалог, и он готов вас услышать. Вторая группа — конверсии в заявку. Если предложение не закрывает боли или желания вашей целевой аудитории, значит вы неправильно сформулировали ценность оффера. Наконец, операционные метрики — время ответа, скорость обработки и доля потерянных обращений. Обычно именно они «ломаются» при масштабировании, так как с ростом объемов работы растет потребность в автоматизации и падает эффективность ручной обработки заявок. Но только изучение этих метрик в совокупности позволяет понять, где система действительно дает сбои: в ручной работе менеджеров, в логике воронки или в том, как распределяются задачи. При этом важно учитывать и то, как сами образовательные программы влияют на эти показатели: дизайн курса, его структура и формат точно также отражаются на удержании и вовлеченности. И уже от сочетания всех этих факторов зависит какие автоматизационные AI-решения следует предпринять в конкретном случае. Ведь они — это все-таки инструмент, а не «волшебная палочка».
— В научной публикации для журнала «Актуальные проблемы народонаселения и инноваций» вы исследуете использование AI-методов для анализа целевой аудитории на примере вашего рабочего опыта. Насколько реально автоматизировать анализ метрик полностью?
— Да, это возможно — AI позволяет выявить закономерности, которые было бы очень сложно обнаружить при ручном анализе. Но помимо наблюдения за ключевыми метриками важно осознавать, какие глубинные процессы они отражают. Если «у руля» edtech-компании будет стоять человек, который слепо полагается на AI-инструменты, а у него самого при этом отсутствует понимание того, что и зачем анализируются, бизнес не будет расти. Поэтому еще одно важное условие масштабирования — человек, который понимает логику процессов автоматизации, цели анализа ключевых метрик и назначение в продукте AI-технологий, которые хоть и ускоряют принятие решений, сами по себе не могут вести edtech-компанию за собой.
— Константин, какие тенденции, на ваш взгляд, будут определять развитие edtech в ближайшие годы?
— В ближайшие годы развитие edtech будет во многом зависеть от того, насколько компании смогут быстро адаптироваться к постоянно изменяющемуся рынку. Одним из ключевых направлений станет персонализированное обучение через AI. Уже сейчас есть заметный спрос только на обучение предпринимателей использованию ИИ в бизнесе — рынок четко показывает, что компании готовы платить за инструменты, которые напрямую влияют на устойчивость и масштабируемость процессов. При этом рост сфер, подвергнутых автоматизации, позволит платформам более эффективно следить за прогрессом учеников, координировать работу преподавателей и франчайзи и контролировать качество обучения. Масштабироваться будет гораздо легче, но настоящего успеха добьются те, кто сможет интегрировать обучение с требованиями рынка труда, чтобы строить программы, которые имеют для студентов долгосрочную ценность.