Inteligência Artificial: A Chave para a Retenção de Alunos no Ensino

Há alguns anos, talvez não fosse possível imaginar que o futuro do marketing educacional estaria ligado a máquinas. Mas hoje em dia, com os avanços tecnológicos, a utilização da Inteligência Artificial não só é realidade no cenário educacional como é fundamental para uma estratégia eficaz de retenção de alunos e uma boa experiência do cliente.

Em tempos de grande evasão com inúmeros alunos desistindo do curso no meio do caminho, a IA tornou-se o segredo das instituições de ensino para reverter a situação, aperfeiçoar as estratégias de marketing e melhorar a experiência do consumidor.

Mas afinal, na prática, como é feito isso? É sobre isso que vamos falar no post de hoje! Continue conosco e descubra como a IA pode ajudar na retenção da sua instituição de ensino.

Como a IA fortalece a retenção de alunos na prática

A inteligência artificial no marketing educacional permite automatizar processos, analisar dados em escala e antecipar comportamentos de evasão. Ao identificar alunos dispersos, atribuir scores de risco e orientar novas ações, a IA ajuda a construir estratégias mais assertivas de retenção. Ela também personaliza comunicações, orienta o trabalho de copywriting, apoia chatbots de atendimento 24 horas e conecta tudo isso às principais métricas de satisfação do aluno, como NPS, CES e CSAT, sempre respeitando as regras de tratamento de dados previstas na LGPD.

• • Antecipar risco de evasão com análises preditivas e modelos de machine learning.

  • Personalizar conteúdos e comunicações conforme o comportamento dos alunos.

  • Utilizar chatbots para atendimento ágil e disponível em tempo integral.

  • Monitorar NPS, CES e CSAT para entender satisfação, esforço e percepção dos estudantes.

  • Tratar dados dos alunos de forma responsável, em conformidade com a LGPD.

O que você vai ver no conteúdo de hoje

• Como a inteligência artificial apoia a retenção de alunos no cenário educacional.

• Uso de análises preditivas e modelos de machine learning para antecipar risco de evasão.

• Personalização da comunicação e dos conteúdos com base no comportamento dos estudantes.

• Papel dos chatbots na jornada do aluno e no atendimento 24 horas.

• Importância de monitorar a experiência do aluno ao longo de toda a jornada.

• Como funciona a métrica Net Promoter Score (NPS) na avaliação da lealdade.

• Como o Customer Effort Score (CES) mede o esforço do aluno para resolver problemas.

• Como o Customer Satisfaction Score (CSAT) avalia a satisfação com serviços e cursos.

• Cuidados com LGPD e tratamento responsável dos dados dos alunos em projetos de IA para. retenção.

Boa leitura!

Como a IA pode ajudar na retenção?

Se você é leitor assíduo do nosso blog, já deve ter lido por aqui sobre a Inteligência Artificial! O fato é que o futuro chegou para as instituições de ensino e, caso você ainda não tenha implementado na sua universidade, chegou a hora de repensar o assunto.

Em resumo, a inteligência artificial permite que processos antes feitos por humanos sejam realizados por máquinas, otimizando o seu tempo e automatizando o processo. De forma mais prática, a máquina vai executar tarefas e, de acordo com os dados recebidos, pode aperfeiçoar suas táticas.

No cenário educacional, como já dissemos anteriormente, essa ferramenta é essencial! Quando o assunto é a retenção de alunos, a IA pode ser decisiva para a permanência dos seus estudantes e nós vamos lhe mostrar como. Vamos lá?

Antecipa cenários e possibilita a construção de uma estratégia mais assertiva! 

Por meio de análises preditivas dos dados dos alunos que já estão matriculados, é possível identificar os estudantes que estão mais dispersos com os conteúdos da sua instituição. Dessa forma, você se antecipa e pode elaborar conteúdos estratégicos que voltem a atrair e alcançar esses alunos.

Em muitas instituições, as análises preditivas já vão além de filtros manuais em planilhas. Com modelos de machine learning para retenção de alunos, é possível atribuir um “score de risco” a cada estudante, combinando dados acadêmicos, financeiros e de engajamento digital para priorizar quem precisa de apoio imediato. 

Esses modelos de machine learning para retenção de alunos permitem disparar alertas automáticos para times de relacionamento, acionar fluxos de comunicação personalizados e até adaptar campanhas de mídia apenas para perfis com maior probabilidade de evasão, tornando o uso de IA muito mais estratégico e eficiente.

Imagine a seguinte situação: sua instituição tem um estudante que não abre os seus e-mails e, há um bom tempo, não visita qualquer uma das suas plataformas, nem mesmo faz o download dos seus conteúdos. Esse aluno está cada vez mais distante da sua universidade e a sua comunicação com ele precisa ser restabelecida.

Com o sistema inteligente, é possível identificar os  padrões de comportamento do aluno e analisar as suas ações. Nesse ponto, com a antecipação do cenário, sua instituição consegue identificar a tempo tal situação e pode construir uma nova estratégia que evite a evasão desse estudante. 

Com a IA, você personaliza a experiência e cria um relacionamento com o aluno!

Gerar uma conexão com o estudante nem sempre é tarefa fácil, é preciso que o aluno se identifique com sua instituição e se comunique com você!  Mas para desenvolver um relacionamento sólido, o segredo é a comunicação personalizada. 

Com a IA, é possível automatizar respostas de acordo com o comportamento do usuário. Dessa maneira, sua universidade faz com que o aluno se sinta compreendido pela sua instituição. 

Aqui, os profissionais de Copy entram em cena! Com as informações descobertas pela IA, o setor criativo é orientado a produzir conteúdos mais assertivos, de acordo com as dores e necessidades do aluno.

Veja também:

• Como aproveitar melhor o ciclo de vida do cliente
• Retenção de alunos no EAD: Otimização das aulas e dinâmicas
• Relação experiência do cliente x inteligência artificial

Chatbots: sua universidade sempre à disposição!

A jornada do aluno não termina quando ele se matricula, é preciso acompanhá-lo em toda trajetória e se fazer presente para que ele permaneça na sua instituição. 

Nesse ponto, é necessário um atendimento ágil para responder as possíveis dúvidas do estudante e mostrar que a Universidade está ali para ajudá-lo no que for necessário. 

Mas a grande questão é: como estar disponível 24 horas para atendê-lo? Só tem uma resposta, a inteligência artificial. 

Com uma interação mais humanizada, o objetivo do assistente virtual é agilizar o processo e realizar o primeiro contato com o aluno. Com o chatbot, as máquinas realizam o atendimento ao cliente e tiram as suas dúvidas de forma prática. Mas caso seja necessário, o assistente virtual encaminha o estudante para um dos atendentes da universidade.

Com um bom atendimento, a sua instituição pode oferecer uma experiência personalizada e mais rápida ao aluno, aumentando o nível de satisfação e mostrando que esse é o lugar certo para ele continuar a sua graduação. 

Imagem: Cérebro digital simbolizando o uso da inteligência artificial para aprimorar o marketing educacional e a retenção de alunos.

Como tem sido a experiência dos seus alunos?

Agora que você conhece como a IA pode impactar a sua retenção, é hora de entender um pouco mais sobre a experiência do seu aluno. Afinal, como medir o nível de satisfação do cliente? É sobre isso que vamos falar neste tópico! 

Para compreender a jornada do consumidor e construir estratégias mais assertivas, é necessário saber como tem sido a experiência do usuário com a sua instituição, desde o processo de matrícula até o pós-venda. 

Com o monitoramento de métricas específicas e o entendimento aprofundado dos dados coletados, a  sua instituição tem a oportunidade de aperfeiçoar seus serviços. Lembre-se de que a satisfação do cliente é sinónimo de que você alcançou o seu principal objetivo e tem uma estratégia de sucesso! 

Ao mesmo tempo, o uso de IA em retenção exige atenção à privacidade dos alunos. No Brasil, a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) define regras para o tratamento de informações acadêmicas, de contato e de comportamento digital, incluindo base legal, transparência e segurança em todo o ciclo de vida dos dados. 

Antes de iniciar qualquer projeto de inteligência artificial voltado à retenção, vale mapear quais dados são coletados, por quanto tempo serão armazenados e como serão anonimizados, seguindo a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) e os guias orientativos da ANPD para garantir o uso responsável dos dados pessoais dos estudantes.

Para te ajudar a saber se você tem alcançado os resultados esperados, a seguir, separamos as principais métricas que você precisa levar em conta na hora de medir a satisfação do seu cliente.

Net Promoter Score (NPS)

O Net Promoter Score (NPS) é uma métrica de lealdade que mede, em uma única pergunta, a probabilidade de o aluno recomendar sua instituição a um amigo ou colega. Em uma escala de 0 a 10, respostas 9 e 10 indicam promotores, 7 e 8 são neutros e 0 a 6 são detratores. 

Para calcular o Net Promoter Score (NPS), sua instituição subtrai o percentual de detratores do percentual de promotores, obtendo um índice que varia de -100 a +100. Esse indicador ajuda a entender se a experiência oferecida gera fãs da marca ou se está aumentando silenciosamente o risco de evasão.

Com o apoio de ferramentas de IA aplicadas ao Net Promoter Score (NPS), é possível analisar automaticamente comentários abertos, identificar temas recorrentes e cruzar respostas das pesquisas com dados de uso das plataformas, antecipando quais perfis têm maior probabilidade de evadir e onde priorizar as ações de retenção.

Se a sua Universidade tem uma baixa taxa de recomendação por parte dos alunos, deve haver algo errado nas suas estratégias, e é preciso pensar em novas táticas para fazer com que os alunos voltem a ter interesse em permanecer na sua instituição. 

O cálculo é simples, quanto maior a satisfação do cliente, maiores são as chances de ele permanecer na sua faculdade e recomendá-la para outros alunos.

Customer Effort Score (CES)

O Customer Effort Score (CES) mede quanto esforço o aluno precisa fazer para resolver um problema, tirar dúvidas ou concluir uma tarefa com a sua instituição. Normalmente, a pesquisa parte de uma única afirmação — como “A instituição facilitou a resolução do meu problema” — em uma escala de concordância de 1 a 5 ou 1 a 7.

Quanto maior a nota no Customer Effort Score (CES), menor o esforço percebido pelo aluno. Processos simples, autoatendimento bem estruturado e respostas rápidas elevam o CES, enquanto burocracia, filas e canais desconectados reduzem a pontuação e aumentam o risco de insatisfação e evasão.

Ao combinar o Customer Effort Score (CES) com dados comportamentais analisados por IA, sua universidade identifica gargalos na jornada digital, prioriza melhorias em fluxos críticos (como rematrícula ou suporte financeiro) e automatiza intervenções antes que o aluno desista de continuar na instituição.

Customer Satisfaction Score (CSAT)

Em resumo, o intuito do Customer Satisfacton Score (CSAT) é avaliar a satisfação do aluno referente aos serviços promovidos pela sua universidade, desde o campus às atividades dentro da sala de aula e, até mesmo, o curso oferecido. 

Diferentemente da NPS, que foca a fidelidade e a métrica de CES, que se concentra no esforço do usuário, o CSAT capta o feedback dos alunos a respeito dos seus serviços. Por meio dessa métrica, é possível identificar se a sua instituição tem feito um bom trabalho na visão do estudante. 

Por fim, com base nos dados dessas avaliações, a sua equipe de marketing pode identificar quais pontos melhorar e criar estratégias de retenção e captação mais assertivas. Com as métricas listadas acima, você pode conhecer a visão do aluno a respeito da sua instituição de ensino. 

Afinal, qual tem sido a perspectiva dos alunos a respeito da sua universidade? Sua instituição de ensino é vista como uma faculdade que os escuta e resolve seus problemas com facilidade ou como uma instituição de difícil acesso e cujos estudantes têm dificuldade para entrar em contato? 

Com as respostas em mãos, é hora de repensar suas táticas e utilizar a inteligência artificial a seu favor para agilizar os processos e otimizar a experiência do cliente. E já que estamos falando em estratégias de marketing educacional, a Mkt4Edu é referência no assunto. 

Somos a maior agência de marketing educacional do Brasil, México e Estados Unidos e, também, a maior parceira do Hubspot a nível mundial. Quer conhecer mais sobre nós? Acesse o nosso site e descubra como podemos ajudar a mudar os seus resultados de captação de alunos! 

Perguntas frequentes sobre inteligência artificial na retenção de alunos

O que é inteligência artificial no contexto das instituições de ensino?

A inteligência artificial, no contexto das instituições de ensino, é o uso de máquinas para realizar processos que antes eram feitos por humanos. Essa tecnologia executa tarefas com base em dados, automatiza rotinas e aprende com os próprios resultados para aperfeiçoar suas ações. Na prática, isso significa ganhar tempo, padronizar processos e tornar a atuação das equipes mais estratégica. Em vez de gastar energia com tarefas operacionais, a universidade passa a contar com sistemas que analisam informações, sugerem caminhos e ajudam a tomar decisões mais assertivas.

Como a inteligência artificial pode ajudar na retenção de alunos?

A inteligência artificial ajuda na retenção de alunos ao identificar comportamentos de risco e apoiar a construção de estratégias mais assertivas. Com base em dados acadêmicos, financeiros e de engajamento digital, a IA aponta quais estudantes estão mais dispersos, não abrem e-mails ou deixaram de acessar plataformas e conteúdos. A partir desses sinais, a instituição consegue agir antes da evasão, com conteúdos específicos, campanhas segmentadas e ações de relacionamento direcionadas. Dessa forma, a IA se torna um componente central das estratégias de marketing educacional voltadas à permanência dos alunos.

De que forma as análises preditivas e os modelos de machine learning contribuem para reduzir a evasão?

As análises preditivas e os modelos de machine learning permitem que a instituição vá além de simples filtros manuais em planilhas. Com eles, é possível atribuir um score de risco a cada aluno, combinando dados acadêmicos, financeiros e de engajamento digital. Esse score ajuda a priorizar quem precisa de apoio imediato, disparar alertas automáticos para os times de relacionamento e acionar fluxos personalizados de comunicação. As campanhas de mídia também podem ser adaptadas para perfis com maior probabilidade de evasão, tornando o uso da IA mais estratégico e focado em evitar que o estudante abandone o curso.

Como a IA torna a comunicação com o aluno mais personalizada?

A IA torna a comunicação mais personalizada ao analisar o comportamento dos alunos e automatizar respostas e interações com base nesses dados. A tecnologia identifica padrões de navegação, abertura de e-mails e consumo de conteúdos para entender o momento de cada estudante. Com isso, permite enviar mensagens que dialogam com suas dores e necessidades. As informações geradas orientam o trabalho dos profissionais de Copy, que passam a produzir conteúdos mais assertivos e relevantes. O resultado é um relacionamento mais consistente, no qual o aluno se sente compreendido e percebe que a instituição fala diretamente com a sua realidade.

Qual é o papel dos chatbots na experiência e na jornada do aluno?

Os chatbots têm o papel de manter a universidade sempre à disposição do aluno, em qualquer etapa da jornada. Eles realizam o primeiro atendimento, respondem dúvidas frequentes e agilizam o processo de suporte, oferecendo uma interação mais humanizada e prática. Com a inteligência artificial, o chatbot conduz o estudante até a solução de seus problemas ou, quando necessário, encaminha o contato para um atendente humano. Isso permite um atendimento ágil e contínuo, aumentando a satisfação do aluno e reforçando a percepção de que a instituição está presente e pronta para ajudá-lo a permanecer na graduação.

Por que é importante medir a experiência do aluno ao longo da jornada?

Medir a experiência do aluno é fundamental para entender se a instituição está cumprindo seu objetivo de oferecer uma jornada de qualidade, do momento da matrícula ao pós-venda. Ao monitorar métricas específicas e analisar os dados coletados, a universidade identifica pontos de atrito, oportunidades de melhoria e aspectos que já funcionam bem. Essa visão orienta ajustes em serviços, processos e estratégias de marketing, tornando as ações de retenção mais assertivas. Em última instância, a satisfação do aluno é um indicativo de sucesso da estratégia, enquanto a insatisfação sinaliza a necessidade urgente de repensar táticas e abordagens.

O que é Net Promoter Score (NPS) e como ele se relaciona com a retenção?

O Net Promoter Score (NPS) é uma métrica de lealdade que mede a probabilidade de o aluno recomendar a instituição a um amigo ou colega. A partir de uma única pergunta, em uma escala de 0 a 10, identificam-se promotores, neutros e detratores. O cálculo é feito subtraindo o percentual de detratores do percentual de promotores, resultando em um índice que varia de -100 a +100. Um NPS baixo indica fragilidade na experiência entregue e risco de evasão. Já um NPS elevado mostra que a instituição gera alunos satisfeitos, com maior tendência a permanecer e indicar a faculdade.

O que é Customer Effort Score (CES) e o que ele revela sobre a sua instituição?

O Customer Effort Score (CES) mede o esforço que o aluno precisa fazer para resolver um problema, tirar dúvidas ou concluir uma tarefa com a instituição. A pesquisa costuma partir de uma afirmação, como “A instituição facilitou a resolução do meu problema”, em uma escala de concordância. Quanto maior a nota, menor o esforço percebido. Processos simples, autoatendimento bem estruturado e respostas rápidas elevam o CES. Já burocracia, filas e canais desconectados reduzem a pontuação. Assim, o CES revela se a universidade está tornando a vida do aluno mais fácil ou se está dificultando sua permanência.

O que é Customer Satisfaction Score (CSAT) e como ele apoia as estratégias de retenção?

O Customer Satisfaction Score (CSAT) avalia a satisfação do aluno em relação aos serviços oferecidos pela universidade, como campus, atividades em sala de aula e o curso em si. Diferente do NPS, que foca lealdade, e do CES, que mede esforço, o CSAT captura a percepção do aluno sobre o que está sendo entregue no dia a dia. Com base nessas avaliações, a equipe de marketing e outras áreas identificam pontos de melhoria e ajustam serviços e comunicações. Isso torna as estratégias de retenção e captação mais assertivas, alinhadas à visão real que o estudante tem da instituição.

Como a LGPD impacta o uso de inteligência artificial em projetos de retenção de alunos?

A LGPD impacta diretamente o uso de inteligência artificial em projetos de retenção porque define regras para o tratamento de dados pessoais dos alunos. Informações acadêmicas, de contato e de comportamento digital precisam ter base legal, transparência e segurança em todo o ciclo de vida. Antes de iniciar qualquer projeto, é importante mapear quais dados são coletados, por quanto tempo serão armazenados e como serão anonimizados. Seguir a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais e os guias orientativos da ANPD ajuda a garantir que a instituição use a IA de forma responsável, preservando a privacidade dos estudantes.