Decision acceptance deadline

20.11.26 (inclusive)

Form of award

По договоренности

Product status

MVP

Task type

ICT tasks

Сфера применения

Media sphere

Область задачи

Neurotechnology and artificial Intelligence

Purpose and description of task (project)

Altan CRM/LMS — вертикальная SaaS-платформа для образовательных центров в странах СНГ (свидетельство о регистрации ПО № 54561). В ней собран весь контекст работы центра: абонементы и оплаты, расписание, посещаемость, история переписки с родителями (WhatsApp, Instagram, Telegram), воронки продаж, преподаватели, финансы. Цель — разработать и встроить в платформу ИИ-модуль, который: Ежедневно оценивает риск ухода каждого ученика (churn score) по посещаемости, пропускам, балансу абонемента, задержкам оплаты, тону переписки с родителем и динамике успеваемости. Объясняет причину риска понятным менеджеру языком: «3 пропуска подряд, баланс 0, родитель не ответил на 2 сообщения». Предлагает следующее действие (звонок, сообщение, отработка, смена группы или преподавателя) и пишет черновик сообщения родителю в стиле менеджеров центра. Создаёт задачи на удержание в CRM и показывает на дашборде эффект: сколько учеников удержано, сколько выручки сохранено. Модуль должен работать сразу для многих центров (multi-tenant) и не требовать ручной настройки под каждый из них.

Type of product

Software/ IS

Problem description

Основная потеря выручки частных образовательных центров — тихий отток учеников. Родитель перестаёт водить ребёнка, не продлевает абонемент, и менеджер узнаёт об этом слишком поздно. Сигналы ухода уже лежат в данных (пропуски, падение баланса, остывшая переписка), но менеджеры не успевают вручную следить за сотнями учеников. Существующие CRM для образования только фиксируют факт ухода, а не предсказывают его. В итоге центры теряют 20–40% учеников за учебный год, а стоимость привлечения нового ученика в разы выше стоимости удержания текущего.

Expected effect

Снижение оттока учеников в центрах-пользователях на 15–25%. Удержание проблемных учеников начинается за 2–4 недели до ухода, а не после него. Точность прогноза (ROC-AUC) не ниже 0,75 на исторических данных. Сокращение ручной работы менеджеров по мониторингу учеников на 50%+. Рост выручки центров за счёт продлений абонементов и новое платное ИИ-направление для платформы. Решение масштабируется на образовательные центры Казахстана и СНГ.

Full name of responsible person

Осипов Дьулустаан Русланович

Note

Подрядчику предоставим доступ к обезличенным историческим данным и API платформы. Интеграция с существующим стеком LLM (Gemini). Будем рады командам с опытом в ML и EdTech.