A evasão de alunos é um dos maiores desafios enfrentados pelas instituições de ensino, impactando diretamente a sustentabilidade financeira e os indicadores acadêmicos. Para enfrentar esse cenário, foi desenvolvido um modelo analítico capaz de identificar, com antecedência, os fatores que mais influenciam a saída de estudantes e calcular um score de propensão à evasão.

A solução analisou variáveis acadêmicas, financeiras e comportamentais, permitindo mapear os principais drivers de evasão em diferentes momentos da jornada do aluno. Com base nesses insights, a instituição passou a direcionar ações preventivas de retenção para os estudantes com maior risco, tornando as iniciativas mais assertivas e eficientes.

Resultados alcançados:
• Redução de aproximadamente 30% nas taxas de evasão;

• Identificação dos principais fatores que influenciam o abandono dos cursos;

• Criação de um score preditivo de propensão à evasão;

• Revisão e otimização do plano tático de retenção com base em dados e evidências.

Este projeto demonstra como a combinação de analytics, modelagem preditiva e inteligência de dados pode transformar informações em ações concretas, permitindo que a instituição de ensino possa atuar de forma proativa para melhorar a retenção de alunos e maximizar seus resultados.

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