Адаптивное обучение
ML-модель анализирует данные студентов (результаты тестов, посещаемость курсов, скорость усвоения материалов и пр.) и прогнозирует вовлеченность и результативность каждого студента в зависимости от темпа и программы обучения.
Решение позволяет персонализировать образовательную программу: скорректировать учебный материал, темп и процесс обучения.
ML-модель способствует росту лояльности текущих и привлечению новых клиентов, что ведет к росту прибыли компании.
Решение позволяет персонализировать образовательную программу: скорректировать учебный материал, темп и процесс обучения.
ML-модель способствует росту лояльности текущих и привлечению новых клиентов, что ведет к росту прибыли компании.
Эффект
до 50%
Рост LTV
Прогноз оттока студентов
ML-модель сравнивает основные характеристики (например, время, проведенное в образовательной платформе, количество выбранных курсов и пр.) текущих и ушедших студентов для прогнозирования вероятности оттока.
Решение позволяет образовательным учреждениям своевременно предпринять шаги для удержания студентов и распознать «слабые» места, влияющие на принятие решения об отчислении. ML-модель позволит снизить уровень оттока и улучшить понимание потребностей студентов.
Решение позволяет образовательным учреждениям своевременно предпринять шаги для удержания студентов и распознать «слабые» места, влияющие на принятие решения об отчислении. ML-модель позволит снизить уровень оттока и улучшить понимание потребностей студентов.
Эффект
до 15%
Рост выручки
Прогноз оттока преподавателей
ML-модель на основе данных о текущих и уволившихся сотрудниках (например, данные об активности и времени, проведенном в образовательном портале, удовлетворенности от работы на базе ежегодного опроса и др.) прогнозирует вероятность ухода преподавателей из учебного заведения.
Решение позволяет университетам, школам и образовательным платформам своевременно предпринять меры по удержанию специалистов, что, в свою очередь, позволит снизить издержки на найм и обучение новых сотрудников.
Решение позволяет университетам, школам и образовательным платформам своевременно предпринять меры по удержанию специалистов, что, в свою очередь, позволит снизить издержки на найм и обучение новых сотрудников.
Эффект
до 20%
Снижение текучести кадров
Рекомендательная система
Решение прогнозирует, какие образовательные курсы будут интересны отдельному студенту.
Для прогноза ML-модель учитывает данные о студентах (половозрастные характеристики, оценки, пройденные курсы и пр.) и сопоставляет их с предпочтениями других пользователей с похожим выбором.
В результате модель способствует росту выручки и лояльности клиентов за счет высокого уровня персонализации.
Для прогноза ML-модель учитывает данные о студентах (половозрастные характеристики, оценки, пройденные курсы и пр.) и сопоставляет их с предпочтениями других пользователей с похожим выбором.
В результате модель способствует росту выручки и лояльности клиентов за счет высокого уровня персонализации.
Эффект
до 30%
Рост вовлеченности
Прогноз популярных курсов
Модель прогнозирует какие образовательные курсы будут пользоваться спросом.
ML-решение учитывает внешние данные (поисковые запросы, количество поступающих на факультеты по специальностям, динамику просмотров образовательных видео), и внутренние данные компании (динамика продаж курсов, поисковые запросы) и пр.
Решение позволяет выявлять тренды на рынке, запускать и развивать только актуальные образовательные курсы.
ML-модель увеличивает приток клиентов, что ведет к росту прибыли компании.
Эффект
до 17%
Рост выручки
ООО "Диджитал Консалтинг Солюшнс"
ИНН 7724354857
Связаться с нами
Укажите свои данные и мы свяжемся с вами
Отправляя форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.