Carregando
Uma grande instituição do setor educacional enfrentava desafios significativos relacionados à fragmentação de dados, processos manuais e baixa eficiência operacional. O crescimento da base de leads e alunos dificultava a correlação de informações entre diferentes sistemas, limitando a personalização das interações, a agilidade na tomada de decisão e a efetividade das campanhas de marketing e relacionamento. Para endereçar esse cenário, a Jump estruturou uma arquitetura de Customer Data Platform (CDP) sobre o Databricks, permitindo a unificação, organização, enriquecimento e transformação de dados provenientes de múltiplas fontes em uma base única e confiável
O crescimento da base de leads e alunos expôs a dificuldade de correlacionar informações entre sistemas distintos, com impacto direto na qualidade da comunicação, na velocidade de decisão e na efetividade das campanhas de marketing e relacionamento
Um sistema, três tempos: diagnóstico, construção e operação — com governança, evidência e controle de custo atravessando cada etapa.
Transformamos o interesse em IA num mandato de negócio claro, com responsável e limites definidos, e comparamos as oportunidades por valor, prontidão, esforço e risco antes de priorizar o que entra no plano.
Definimos solução, dados, riscos e forma de avaliação antes de escrever qualquer linha de código — e construímos por evidência, testando comportamento, segurança e custo antes de qualquer exposição real.
Colocamos em produção com escopo progressivo e decisão formal antes de qualquer expansão, e sustentamos valor e controle continuamente — com revisão periódica sobre o que evoluir, manter ou desativar.
Governança, evidência e controle de custo atravessam os três tempos — não são uma etapa isolada.
Com a CDP estruturada sobre o Databricks, a instituição passou a operar com visão 360º da jornada do aluno, dados padronizados e deduplicados, e capacidade analítica para orientar decisões de marketing, CRM e experiência do aluno em escala. A iniciativa também reforçou a governança e rastreabilidade de toda a jornada de dados, apoiando a conformidade com a LGPD, e trouxe melhoria nos indicadores de engajamento, conversão e retenção
de redução estimada no esforço operacional associado a processos manuais de consolidação e tratamento de dados
da base integrada na CDP com padronização e deduplicação aplicadas, ampliando confiabilidade e consistência das informações
de aumento potencial na capacidade de personalização das campanhas e comunicações com leads e alunos
de redução aproximada no tempo necessário para tomada de decisão e execução de campanhas orientadas por dados
Fale com a Jump e descubra como estruturar uma CDP para transformar dados fragmentados em decisões mais rápidas e personalização em escala
iniciar diagnóstico
