📋 Исходная ситуация
Клиент — онлайн-школа программирования (Python, JavaScript, Data Science). 12 000 активных студентов, 45 курсов, команда из 25 кураторов и методистов.
Проблема: Студенты массово бросали курсы на 3-4 неделе (доходимость 32%). Кураторы не успевали проверять домашние задания (среднее время ожидания проверки — 3 дня). Вопросы в чатах оставались без ответа часами.
🔴 Боли клиента:
- • Доходимость до сертификата — 32% (индустриальный стандарт — 15-35%)
- • Время проверки ДЗ — 2-3 дня (студенты теряли мотивацию)
- • 60% вопросов кураторам — типовые, повторяются
- • Высокий отток после первого месяца (45%)
- • Невозможность масштабироваться без найма кураторов
🎯 Задача
Внедрить AI-тьютора для автоматической проверки домашних заданий, ответов на типовые вопросы и персонализации обучения. Увеличить доходимость курсов, сократить нагрузку на кураторов, обеспечить поддержку 24/7.
⚙️ Решение: AI-тьютор с адаптивной программой
Разработали многофункционального AI-ассистента на базе GPT-4 с fine-tuning на учебных материалах школы. Интеграция с LMS (GetCourse), GitHub (для проверки кода), чатом студентов.
Функционал AI-тьютора:
- Автопроверка ДЗ — анализ кода студентов, поиск ошибок, рекомендации по улучшению (style guide, best practices)
- Объяснение ошибок — не просто «не работает», а подробное объяснение причины и как исправить
- Ответы на вопросы 24/7 — мгновенные ответы на вопросы по теории, заданиям, организации курса
- Персональная траектория — адаптация сложности заданий под уровень студента (анализ успешности предыдущих ДЗ)
- Прогноз оттока — выявление студентов «группы риска» (не сдают ДЗ, не заходят на платформу) и автоматическая реактивация
- Генерация подсказок —hints для сложных задач, без выдачи готового решения
- Аналитика для методистов — дашборд с проблемными темами, где студенты массово ошибаются
🔧 Процесс внедрения
Неделя 1-2: Аудит учебных материалов, сбор типовых вопросов студентов (5000+ из чатов), анализ критериев оценки ДЗ.
Неделя 3-5: Fine-tuning GPT-4 на материалах курсов, настройка промптов для проверки кода (Python, JS), тестирование на исторических ДЗ.
Неделя 6: Интеграция с GetCourse (LMS), GitHub API, Telegram-чатом школы. Настройка вебхуков.
Неделя 7-8: Пилот на 2 курсах (800 студентов). Сравнение с контрольной группой (проверка кураторами). Сбор обратной связи.
Неделя 9: Масштабирование на все курсы. Настройка системы прогнозирования оттока и реактивации.
📊 Результаты через 3 месяца
Экономические показатели:
- • Рост доходимости до сертификата: 32% → 85% (+165%)
- • Увеличение LTV студента: 34 000 ₽ → 58 000 ₽ (+71%)
- • Сокращение оттока: 45% → 15%
- • Экономия на найме кураторов: 10 человек × 60 000 ₽ = 600 000 ₽/месяц
- • Дополнительная выручка от upsell: +1 200 000 ₽/месяц
Операционные показатели:
- • Время проверки ДЗ: 48 часов → 3 минуты
- • Время ответа на вопрос: 2 часа → 8 секунд
- • Нагрузка на кураторов: -70% (только сложные случаи)
- • NPS студентов: 4.2 → 8.7
- • Процент студентов, завершивших курс за 3 месяца: 18% → 62%
💬 Отзыв клиента:
«Раньше студенты ждали проверку ДЗ по 3 дня и теряли мотивацию. Теперь AI проверяет за 2 минуты, объясняет ошибки и даёт подсказки. Доходимость выросла в 2.5 раза. Кураторы наконец-то занимаются менторством, а не рутиной. Это изменило всю нашу экономику.»
— Максим Т., основатель школы
🛠 Технологии
📞 Хотите увеличить доходимость курсов?
Если у вас онлайн-школа, университет или корпоративное обучение — AI-тьютор повысит успеваемость и сократит расходы на кураторов.
Оставьте заявку на бесплатный аудит. Мы покажем потенциал роста для вашей платформы.
Это бесплатно и ни к чему не обязывает