Tenho volume, mas não tenho crescimento
LGPD, BACEN, disponibilidade de sistema.
Tenho pressão por resultado, mas não tenho clareza sobre a causa raiz
Beyond Education
Grupos educacionais têm base de dados. O problema é que não sabem quais leads vão converter, e gastam o mesmo esforço no que vai matricular e no que nunca vai.
De grupos de ensino superior a sistemas de ensino e redes de idiomas:
4 organizações educacionais de referência.
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.