Preguntas Frecuentes
- ¿Qué tipos de algoritmos utilizan?
Se utilizan distintos algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) dependiendo de la solución a implementar. En todos los casos, el objetivo es ayudar a las instituciones a predecir y resolver problemáticas vinculadas al enrollment y la retención de estudiantes.
- ¿Necesito contar con un equipo técnico para implementar esta solución?
¡No! Nuestra solución es plug & play. Es decir, que se integra fácilmente con los sistemas de cada institución (LMS, CRM, ERP o SIS, dependiendo de cada caso), y provee información accionable en tiempo real.
- ¿Tienen algún caso probado o caso de éxito?
¡Sí! Con la Universidad Siglo 21, de Argentina (una universidad privada de más de 70.000 estudiantes). Allí se implementaron soluciones de enrollment y retención para mejorar la matriculación y la permanencia. Al cabo de 1 año se logró incrementar 10,9 puntos la retención (en comparación con lo estimado) y aumentar en un 45% el número de estudiantes inscritos.
- ¿Es posible adoptar estas soluciones en instituciones públicas?
Nuestras soluciones se desarrollaron para entender variables en instituciones privadas y aranceladas. Sin embargo, sería posible analizarlo bajo las dinámicas de una institución que no cobra por sus servicios.
- ¿Cuáles son las variables más relevantes con las que se alimentan las soluciones?
Cada solución se alimenta de un set de datos y variables diferentes. Por ejemplo, el modelo de retención estudiantil se centra en:
- Información personal y socio-demográfica que se obtiene a través de SIS, CRM, LMS de la institución y fuentes externas.
- Interacción entre el estudiante y las plataformas virtuales de la institución, como chatbot, plataformas de aprendizaje, seminarios en línea, encuestas, entre otras.
- Resultados académicos (notas de exámenes, trabajos prácticos).
- Relación del alumno con la gestión académica, cobranza, asesores académicos, entre otros.
Es un consenso entre nuestra experiencia y las necesidades de cada institución. Se pueden adaptar 100% a sus variables particulares, entendiendo que cada institución, región, país, fuentes de datos y dinámicas pueden ser diferentes.
5. ¿Cambian las variables de un modelo predictivo según la oferta académica (carrera de grado, pregrado, graduado, etcétera)?
El modelo aprende del conjunto de datos que seleccionamos para analizar. Es importante incluir diversas variables tanto del CRM, LMS, ERP, SIS; con el objetivo de enriquecer el modelo para aprender y predecir cuál es la variable que más afecta a cada estudiante, incluso según el programa, tipo de estudio, modalidad y costo
6. Las integraciones con LMS, SIS, CRM, ¿qué tan complejas son?
No tienen ninguna complejidad. Nuestra plataforma se integra por medio de APIs a los sistemas más usados en Educación. El equipo técnico de Ed Machina acompaña y asesora a la institución.
7. ¿Puedo implementar una solución de enrollment y luego avanzar a una de retención?
Sí. No son mutuamente excluyentes, ni responden a un orden cronológico. Se adquieren e implementan según las necesidades de la institución.
8. ¿Puedo integrar mis herramientas de gestión de leads y marketing a segmentos de estudiantes?
Sí. Smart Enroller ™ permite conocer la probabilidad de conversión de un lead en un alumno con variables desconocidas que, de otra manera, se deben buscar y estudiar por fuera. Gracias al Up y Cross Selling, también se puede conocer cuál es el próximo producto que se le puede ofrecer a un estudiante.
Trabajar en modelos personalizados genera clusters, con los cuales se puede agrupar a poblaciones estudiantiles y descubrir cuáles son las características de los leads que avanzan en el funnel para cada institución. Al identificar cuál es el lead con mayor probabilidad de convertirse en estudiante, brindamos un set de recomendaciones personalizadas sobre cómo abordarlo para tener éxito.
- ¿Se necesita de un equipo interno para adoptar la plataforma?
No, ya que nuestra solución es plug & play. Ante cualquier duda o consulta, nuestro equipo está disponible para apoyar a la institución en lo que sea necesario.
- ¿Cómo aseguran la privacidad de la información?
Para nosotros es fundamental asegurar la privacidad de la información de las instituciones que nos eligen. En este sentido, desarrollamos un contrato donde se detallan todos los puntos pertinentes a la privacidad.
Una vez que desde ambas partes estamos de acuerdo con lo expuesto en este documento, estamos en condiciones de avanzar con la etapa de implementación de nuestros modelos predictivos.
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Ed Machina
