| Prioridade | Épico | Escopo | Critério de aceite | Prazo estimado |
|---|---|---|---|---|
| P1 | Modelos por etapa da jornada | Implementar modelos para risco de rematrícula e probabilidade de reintegração de evadidos. | Protótipos em produção com monitoramento semanal e score disponível na régua de atendimento. | 30-45 dias |
| P1 | Fila inteligente de priorização | Ranqueamento por risco, urgência, chance de recuperação e capacidade operacional por equipe. | Painel com lista priorizada diária e distribuição automática de casos por responsável. | 30 dias |
| P1 | Campanhas e playbooks de intervenção | Orquestrar alertas em campanhas com SLA, cadência, tarefas e templates por tipo de risco. | Cada campanha registra abertura, ação, desfecho e tempo de resposta com trilha de auditoria. | 45 dias |
| P2 | Medição de efetividade causal | Evoluir de taxa de melhora para análise por coorte (before/after e grupo de comparação). | Relatório mensal de efetividade por tipo de ação com recomendação do que escalar. | 45-60 dias |
| P2 | Integrações multi-fontes | Conectores nativos para LMS, ERP acadêmico/financeiro e CRM com ingestão incremental. | Carga automatizada sem planilha manual, com alertas de falha e reconciliação de dados. | 60-75 dias |
| P2 | MLOps e governança de modelos | Versionamento de modelos, monitoramento de drift, recalibração e explicabilidade por predição. | Política de atualização definida e alertas quando desempenho cair abaixo do limite. | 60 dias |
| ID | História | Critério de aceite |
|---|---|---|
| US-01 | Como coordenador, quero ver risco de não rematrícula para priorizar contato preventivo. | Score por aluno em index.html e centro-alertas.html. |
| US-02 | Como gestão, quero fila diária de atendimento para distribuir casos com maior impacto esperado. | Ordenação por impacto potencial e SLA configurável. |
| US-03 | Como equipe NAP, quero campanhas por playbook para executar ações padronizadas. | Template de campanha com metas, tarefas e responsáveis. |
| US-04 | Como analista, quero comparar resultado com grupo de controle para medir efetividade real. | Painel com retenção incremental por intervenção. |
| US-05 | Como TI, quero ingestão automática multi-fontes para reduzir erros manuais. | Jobs agendados com logs e alerta de inconsistência. |
| Fase | Entrega principal | Resultado esperado |
|---|---|---|
| 0-30 dias | Modelo de rematrícula + fila inteligente | Backlog priorizado diário e score disponível para operação. |
| 31-60 dias | Campanhas com SLA + playbooks | Execução padronizada com rastreabilidade do ciclo de intervenção. |
| 61-90 dias | Efetividade causal + governança inicial de modelo | Decisão baseada em impacto real e monitoramento de performance. |
MétricasEvoluir efetividade.html para análise por coorte e retenção incremental (P2 S1).
DadosCriar pipeline incremental para ingestão de LMS/financeiro (P2 S3).
ModelosIntroduzir metadados de modelo (versão, data de treino, métricas) e monitor de drift (P2 S4).