Шешімдерді қабылдау мерзімі

20.11.26 (қоса алғанда)

Марапаттау нысаны

По договоренности

Өнім күйі

MVP

Тапсырма түрі

Акт міндеттері

Сфера применения

Медиасфера

Область задачи

Нейротехнология және жасанды интеллект

Тапсырманың (жобаның) мақсаты мен сипаттамасы

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.

Өнім түрі

БҚ/АЖ

Мәселенің сипаттамасы

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.

Tech-тапсырма
Күтілетін әсер

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.

Жауапты тұлғаның ТАӘ

Осипов Дьулустаан Русланович

Ескерту

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.