Vou falar sobre o assunto no exemplo de um dos projetos nos quais participei em 2019, quando ainda estava trabalhando em uma conhecida escola de inglês online.
Você aprenderá como aprendemos com as imagens da câmera durante a lição em tempo real a reconhecer as emoções de professores e alunos, como usamos no produto para aumentar a satisfação do cliente, quanto dinheiro gastamos e ganhamos com ele.
Ao mesmo tempo, mostrarei como o ciclo de desenvolvimento e implementação de modelos de aprendizado de máquina funciona.
Que problema foi resolvido
Realizamos um estudo aprofundado para entender as razões pelas quais nossos alunos abandonam ou continuam estudando. Para isso, entrevistamos uma amostra de dezenas de estudantes em diferentes segmentos (que não estudaram por muito tempo e rapidamente desistiram, que estudaram por muito tempo, mas depois pararam, assim como aqueles que continuam estudando).
Entre vários fatores que nossos alunos chamaram, surgiu uma coisa bastante óbvia de que aprender inglês é objetivamente difícil. Na sala de aula, nossos clientes inevitavelmente experimentam várias dificuldades (quando não entendem algo ou não conseguem ou são difíceis de dar) e emoções negativas associadas a eles, e que isso reduz o desejo de continuar aprendendo.
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Como resultado, a conversão para recompra de aulas aumentou estatisticamente de forma significativa pelos alunos e recuperou repetidamente os custos de desenvolvimento e uso desse modelo.
Mas o mais importante é que os alunos ficaram mais satisfeitos com as lições passadas.
Notas
- Foto do título tirada por Mitchell Luo .
- Não posso divulgar os nomes da escola de inglês e do serviço de reconhecimento de caixas nos termos da NDA.