Прием решений до

20.11.26 (включительно)

Форма вознаграждения

По договоренности

Статус продукта

MVP

Тип задачи

Задачи ИКТ

Сфера применения

Медиасфера

Область задачи

Нейротехнологии и искусственный интеллект

Цель и описание задачи (проекта)

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.

Тип продукта

ПО/ИС

Описание проблемы

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.

Тех задание
Ожидаемый эффект

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.

ФИО ответственного лица

Осипов Дьулустаан Русланович

Примечание

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.