Tengo volumen, pero no tengo crecimiento
LGPD, BACEN, disponibilidad de sistema.
Tengo presión por resultado, pero no tengo claridad sobre la causa raíz
Beyond Education
Los grupos educativos tienen base de datos. El problema es que no saben qué leads van a convertir, y gastan el mismo esfuerzo en el que va a matricularse y en el que nunca lo hará.
De grupos de educación superior a sistemas de enseñanza y redes de idiomas:
4 organizaciones educativas de referencia.
Problemas de captação e operação
que a MATH já resolveu.
Quando a Ciência de Dados entra no funil,
o esforço de captação cai e a conversão sobe.
A MATH desenvolveu uma arquitetura preditiva em dois estágios para YDUQS / Estácio: o primeiro modelo limpa o topo de funil, o segundo prioriza o fundo onde a probabilidade de retorno é alta.
A MATH desenvolveu o AI Campaign Builder: GenAI que converte briefings de negócio em campanhas técnicas executáveis. Analista opera Estácio, Wyden e IBMEC com a mesma eficiência.
Modelo que não vai ao ar
não é inteligência. É custo de projeto.
A MATH trabalha diferente em três pontos chave para operações educacionais.
O LeadScoring da YDUQS não ficou em planilha. Foi integrado ao Salesforce Marketing Cloud e ao Databricks. Retroalimenta as réguas em tempo real.
Implementamos monitoramento contínuo de drift: se a precisão cair, o sistema dispara alerta. A operação nunca fica cega, o gestor sabe quando retreinar.
Antes do algoritmo, mapeamos: qual decisão de captação está sendo prejudicada? Qual o custo real de cada lead não convertido? Qual o upside de +5 p.p.?
Projetos com ROI calculado antes do kickoff e que se pagam dentro do semestre de captação. Modelo que vai ao ar, não que fica no ambiente de staging.