$Beyond Education$

VERTICALES / EDUCACIÓN

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 matricular y en el que nunca va a hacerlo.

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SCROLL

De grupos de educación superior a sistemas de enseñanza y redes de idiomas:
4 organizaciones educativas de referencia.

YDUQS Grupo SEB CNA Arco Educação

Problemas de captación y operación
que a MATH já resolveu.

Captación y Conversión

Funnel con tasa de conversión estancada pese al volumen de leads

Base de leads contaminada por leads sin intención real

Ciclo de captación que no reacciona a la estacionalidad

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Operación Multi-marca

Operación de CRM que no escala con multi-marca

Dependencia de especialistas para tareas repetitivas

Análisis transversal de performance entre marcas imposible

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Inteligencia Predictiva

Modelos predictivos que nunca salen del piloto

Decisión de portafolio de cursos sin base analítica

Capacidad de producción de campañas como cuello de botella

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Gobernanza Educativa

LGPD en ambientes de CRM educativo con datos de menores

Conformidad de becas y gestión académica

Retención de alumnos sin señal de alerta anticipada

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CASOS

Cuando la Ciencia de Datos entra al funnel,
el esfuerzo de captación baja — y la conversión sube.

$LeadScoring YDUQS$

Beyond Education Aumento de Ingresos

Funnel sin precisión, esfuerzo desperdiciado

MATH desarrolló una arquitectura predictiva en dos etapas para YDUQS / Estácio: el primer modelo limpia el tope del funnel, el segundo prioriza el fondo donde la probabilidad de retorno es alta.

95% precisión

61% calif. tope funnel

YDUQS / Estácio

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$AI Campaign Builder$

Beyond Education Reducir Costo Operacional

Operación de CRM multi-marca sin escala

MATH desarrolló el AI Campaign Builder: GenAI que convierte briefings de negocio en campañas técnicas ejecutables. Analista opera Estácio, Wyden e IBMEC con la misma eficiencia.

7.492h /año devueltas

10 min por flujo (era 2h30)

YDUQS

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Modelo que no sale al aire
no es inteligencia. Es costo de proyecto.

MATH trabaja diferente en tres puntos clave para operaciones educativas.

$Integración Total$

La integración es parte del alcance

El LeadScoring de YDUQS no quedó en planilla. Fue integrado a Salesforce Marketing Cloud y a Databricks. Retroalimenta los flujos en tiempo real.

$Modelo con Dueño$

El modelo tiene dueño

Implementamos monitoreo continuo de drift: si la precisión cae, el sistema dispara alerta. La operación nunca queda ciega — el gestor sabe cuándo reentrenar.

$Foco en el Problema$

Comenzamos por el problema

Antes del algoritmo, mapeamos: ¿qué decisión de captación está siendo perjudicada? ¿Cuál es el costo real de cada lead no convertido? ¿Cuál es el upside de +5 p.p.?

$ROI Medible$

ROI antes del kickoff

Proyectos con ROI calculado antes del kickoff y que se pagan dentro del semestre de captación. Modelo que sale al aire — no que se queda en el ambiente de staging.

Antes de hablar de modelo predictivo, mapeamos dónde tu captación pierde dinero.

El Diagnóstico MATH para grupos educativos es una sesión estructurada donde mapeamos: dónde se rompe tu funnel, cuál es el costo financiero de esa ruptura, y cuál es la hipótesis de solución más rápida de implementar.

Sin presentación genérica. Sin propuesta de plataforma antes de entender el problema. Es gratis para grupos educativos con operación de CRM activa.

Solicitar Diagnóstico

Beyond Education

De grupos de educación superior a sistemas de enseñanza y redes de idiomas:4 organizaciones educativas de referencia.

Problemas de captación y operaciónque a MATH já resolveu.

Cuando la Ciencia de Datos entra al funnel,el esfuerzo de captación baja — y la conversión sube.

Modelo que no sale al aireno es inteligencia. Es costo de proyecto.

Antes de hablar de modelo predictivo, mapeamos dónde tu captación pierde dinero.

De grupos de educación superior a sistemas de enseñanza y redes de idiomas:
4 organizaciones educativas de referencia.

Problemas de captación y operación
que a MATH já resolveu.

Cuando la Ciencia de Datos entra al funnel,
el esfuerzo de captación baja — y la conversión sube.

Modelo que no sale al aire
no es inteligencia. Es costo de proyecto.