Автоматический подбор педагога для учеников, или Система «такси»

Долго думала, в какой раздел vc.ru лучше написать эту статью, надеюсь, не промахнулась.

Итак, начну издалека. У нас образовательная компания «Маткласс» — международная сеть кружков нестандартной математики, до 2020 года активно развивающая оффлайн-обучение по всей России и выездные программы на каникулах по России и Европе. Мысль добавить онлайн-обучение регулярно посещала нас до 2020, однако на это не хватало ни времени, ни сил, ни, честно сказать, мотивации. Так как и оффлайн шел прекрасно, мы активно набирали обороты и на лето 2020 уже бронировали несколько новых локаций (стран) к своему списку. В общем, были на коне.

Как вдруг на мир обрушился ковид и, как это часто бывает, смешал все карты. Планы накрылись, проводить выездные программы за границей стало невозможно, да и путешествия по России и даже Подмосковью были под вопросом.

Нужно было срочно что-то предпринимать…

И мы, недолго думая, буквально в течение 3 дней после новостей открыли онлайн-уроки. Было сложно. И перевести педагогов в новый формат, и найти подходящую площадку для видео-встреч (перепробовали с десяток!) , и обеспечить бесперебойность работы… Для большинства учеников онлайн-формат обучения был тогда еще совсем новым.

К тому же столкнулись с проблемой формирования групп. Если раньше мы старались набирать разновозрастные группы детей, где могли встретиться и прекрасно взаимодействовать и обучаться 8-летка с 5-классником, то в онлайне это оказалось совсем неэффективным. Проблемой также стал подбор подходящего педагога и подходящей онлайн-группы индивидуально для конкретного ребенка. Права на ошибку не было: если мы не заинтересовали ученика сразу, с первого урока, мы его потеряли.

Но решение было найдено — новым ученикам (и их родителям) мы стали предлагать бесплатную ознакомительную встречу с педагогом, соответствующим запросу ученика. После которой педагог понимал цели, особенности, интересы ребенка и решал, в какую из своих групп лучше всего его записать. А ученик, в свою очередь, решал, хочет ли продолжать с этим педагогом. В 7 из 10 ознакомительных уроков решение было положительным. Остальным троим мы предлагали попробовать бесплатную встречу с другим педагогом, что, как правило, поддерживалось.

Проблема (впрочем, мы в Матклассе не любим это слово и называем задачей) возникла, когда мы научились очень точно подбирать педагога под ученика и стали расширяться. Выделили 3 менеджеров только на участок подбора педагогов, но и они стали не справляться с объемом.

Поясню, как происходил процесс. Как только появлялся новый ученик, интересующийся онлайн-занятиями, его подхватывал менеджер. И, предложив бесплатное ознакомительное занятие, собирал, помимо контактных, следующие данные, необходимые для подбора:

Собрав эти данные, менеджер открывал таблицу с педагогами и вручную подбирал подходящего под критерии данного ученика. Более опытный менеджер ориентировался в педагогах быстрее, менее опытный — медленнее. Но так как графики педагогов регулярно менялись, в том числе из-за их личных дел, а вели мы все это в громадных гугл-таблицах, каждая поиск/правка требовала времени:

(Обратите внимание на раскладку по времени и дням неделям. После множества проб и ошибок мы пришли именно к такому отображению как самому оперативному при сверке менеджером свободных часов у педагогов!)

Менеджер связывался по очереди с подходящими педагогами, описывал ребенка и согласовывал время. Если по времени или описанию оказывалось, что у педагога на данные момент нет возможности его взять (например, несовпадение по свободному времени или нет места в группе, которую можно было этому ребенку предложить после знакомства) , менеджер переходил к следующему педагогу.

Возникали задержки, много времени уходило на ручной подбор и обзвон менеджерами, а также мы получали негатив от педагогов, которые ждали новых учеников, но до которых или не доходила порой очередь при ручном подборе, или постоянно предлагали неподходящих по времени знакомства.

Увеличение количества менеджеров тоже помогало не сильно и было нерационально с точки зрения затрат. Поэтому мы решили сделать систему автоматического подбора педагога для ознакомительных уроков.

Идея была схожа с системой "такси”: при появлении нового ученика с заполненными параметрами система отбирала подходящих под эти параметры педагогов и каждому одновременно отправляла его в личные сообщения Телеграм — описание ребенка и две кнопки: “Да” и "Нет”. И первый педагог, нажавший Да” автоматически передавался в AMOcrm как выбранный. Ученику же, также автоматически, уходило оповещение с ФИО педагога, временем назначенного занятия и ссылкой на него. И за 15 минут до встречи приходило еще одно оповещение-напоминание и педагогу, и ученику.

Для реализации мы разработали платформу, в которой педагоги в личных кабинетах выставляли свои параметры:

В том числе указывали свободные дни и время для проведения ознакомительных уроков:

Платформу синхронизировали с AMOcrm, поставив соответствие между параметрами педагогов и учеников:

В AMO форма выглядит так и заполняется или автоматически ботом, или менеджером вручную:

Привязали Телеграм-бота. Добавили привязку к личным гугл-календарям педагогов, чтобы время, отмеченное ими как занятое, вырезалось из поиска.

Например: если свободные часы для записи у педагога были указаны как Четверг, 00:00-02:00:

А в календарь на четверг 7 апреля в 01:00-02:00 он записал зубного врача:

В таком случае прием врача не будет учитываться в поиске на эту дату.

Там же настроили вывод сводных данных по педагогам с минимальными необходимыми параметрами. Что помогло кураторам педагогов отслеживать изменения и быстро вносить правки в графики/параметры педагогов сами в случае необходимости:

Самое сложное здесь было продумать логику подбора времени для ознакомительной встречи. Ученики, как правило, указывают время как промежуток, например: “Вторник с 14 до 17”.

Для корректного подбора педагога в итоге мы сделали поиск по такой схеме: у ученика забираем удобные промежутки времени (забирал их раньше только менеджер, а сейчас большую часть переложили на бота) . И далее поиск педагога идет таким образом, что его свободное время и удобное время ученика пересекается как минимум на 40 минут (что соответствует продолжительности ознакомительной встречи) . Если прочие параметры и это время подходят, то педагог считается подходящим и ему отправляется сообщение бота с учеником.

В итоге каждому подходящему педагогу присылается вот такой текст бота:

И педагог, внимательно ознакомившись, с текстом, нажимает "Да” или "Нет”. Допустим, соглашается. В AMOcrm информация о педагоге вместе ссылкой передается, ученику уходит сообщение в его мессенджер (сейчас вотсапп):

И далее, ближе ко времени ознакомительной встречи активируются напоминания.

Вот так. Процесс отрабатывает себя отлично, за то время, как мы его внедрили, удалось масштабироваться.

Позже добавили статистику и систему обратной связи, по которой теперь измеряем эффективность работы каждого педагога отдельно:

Еще позже расширили функционал подбора до еще более полного сбора обратной связи, возможности переноса занятия прямо в боте и назначения конкретных регулярных занятий педагогу, о которых он договаривается на ознакомительной встречи. И продолжаем дорабатывать систему.

На этом все. Буду рада вопросам и идеям!

P.S. Некоторые данные из форм и статистики в целях конфиденциальности скрыты/заменены.

P.P.S. Думаю, такая система подбора может быть актуальной во многих сферах. Мы планируем расширить ее на более широкую аудиторию и сделать универсальной. Кому интересно, пишите!