יש משבר הקבלה בקולג ', ופעם אחת זה לא בגלל שערורייה. למעשה, במקרה זה, המכללות והאוניברסיטאות הסובלות, כולנו יכולים ללמוד מהמצוקה שלהם.
הבעיה היא די פשוטה: הטכנולוגיה העניקה מועמדים קולג 'כדי להחיל על בתי ספר רבים ככל שהם רוצים, אז יש להם את כל כוח המיקוח. אמנם הנושא עשוי להיראות כמו מטרד קל, זה משפיע באופן משמעותי על היכולות של מוסדות לתכנן כראוי פעולות ותקציבים, כי הם לא יכולים לחזות מה המעמד הנכנס שלהם ייראה עם סוג של דיוק שהם היו פעם.
$config[code] not foundתחשוב על איך היו הדברים בהיסטוריה האחרונה. מכללות יקבלו יישומים, לסקור אותם, ולאחר מכן לשלוח מכתבי קבלה למספר נבחר של המבקשים להבין כי רק אחוז מסוים יקבלו. סטיית התקן הייתה כזו שלמכללות היתה מידה גבוהה של ודאות לגבי האופן שבו ייראה המעמד הנכנס.
כיום, סטודנטים חלים על 10, 15, אפילו 20 מכללות שונות ואף אחד מהם אינו מועדף. אוניברסיטאות כבר לא יודע מי להרחיב את מלגות, מי יקבלו את מכתבי הקבלה שלהם, או מה בכיתה נכנסות ייראה.
בעלי עסקים קטנים צריכים בזהירות ללמוד את המשבר הזה, כי זה מקרה מושלם ללמוד כיצד להביא עסקים קטנים analytics לשאת על נתונים יכול לפתור בעיות.
היתרונות של Analytics עסקי קטן
היעדר מדדים ברורים
Sujoy רוי, מנכ"ל VisitDays, אומר בלב הבעיה הוא מדדים לא ברורים. "בתי הספר לא עשו מאמץ שיטתי לזהות את ההרגלים המצביעים על כוונה בקרב המועמדים.מכיוון שהם לא עקבו אחר נתונים על התנהגות המבקש והשוו זאת עם תוצאות (כלומר, מי החליט להשתתף ומי לא), אין להם שום מדריך לניבוי ההרשמה ".
זיהוי התנהגויות והשוואתן לתוצאות הוא מרכזי בהפיכת הנתונים ליעילים. עסקים רבים מדי להתפלש בעיות מערכתיות מבלי לעשות מאמץ כדי לעקוב אחר נתונים שיכולים להצביע גם על מה הבעיה וכיצד לפתור את זה. אוניברסיטאות להתמודד עם בעיה הרבה יותר משמעותי מאשר רוב העסקים, אבל הם יכולים לפתור את זה עם מחקר נתונים קפדני.
העברת המחט
זה יהיה מטעה להציע ללמוד נתונים היא בעיה מתמטית פשוטה וכי רק על ידי לשים את הזמן תוכלו להבין את הבעיה. העובדה היא כי נתונים מסוימים הוא שימושי יותר מאחרים. מכללות המאבק עם העובדה כי אינטראקציות רבות לסטודנט יש עם משרד הקבלה אינם משמעותיים ואין להם השפעה על ההחלטה הסופית שלהם להשתתף. אז איך הם מוצאים נתונים משמעותיים?
רוי אומר יצירתיות מחוץ לקופסה חשיבה הפכה נתונים יקרי ערך להפליא. "מצאנו כי תלמידים הלומדים בסיור בקמפוסים מגיעים ל -70% יותר. נוסף על כך, על ידי עריכת ראיונות שלאחר הביקור, אנחנו יכולים לקבוע עם 97% של וודאות מי יחליט להירשם באוניברסיטה ".
ביקורים בקמפוסים אינם מטופלים ישירות על ידי משרד הקבלה של המכללה. הם מסתמכים על חברות כמו VisitDays לטפל בפעולה זו. על ידי הסתכלות מחוץ למקורות הנתונים שלהם, הם יכולים למצוא נתונים מדויקים להפליא שיש להם השפעה משמעותית על הבעיה הרחבה יותר שהם פועלים לפתרון.
עסקים גם צריך לשמור על תצוגה רחבה של נתונים ואיפה הנתונים יקר יכול להיות מסתיר. שאל ספקים וקבלני משנה לעבוד על בעיות איתך תמיד לחשוב על דרכים יצירתיות כדי לפתור את הבעיה.
שמירה על זה פשוט
זה מצער כי הנתונים כבר כל כך מזווג עם המילה "גדול" כי זה מפחיד אנשים משם. נתונים גדולים הוא עולם שלם, כי עסקים מעטים מאוד אי פעם צריך להיות מעורב. אבל הטכנולוגיה כיום מאפשרת לעסקים קטנים אינטליגנטי למנף נתונים בקנה מידה לניהול בדרכים שהם לא יכלו עד לאחרונה.
כאשר אתה מתקרב לבעיה שלדעתך תוכל לפתור עם נתונים, חשוב על מה שאתה עוקב. אוניברסיטאות מנסים לעקוב אחר אינדיקטורים של כוונות. זה אומר שהם מחפשים סימנים חיוביים או שליליים או התנהגויות כי באופן בלתי מוסבר יש מתאם עם תוצאה. כל זה נעשה על ידי תיעוד, מעקב לאורך זמן, ולאחר מכן לומד.
אילו בעיות ניתן לפתור על ידי לימוד הנתונים? האם לקוחות משלמים חשבוניות מהר יותר כאשר אתה שולח הודעת תזכורת ידידותית לאחר שבוע? האם צוות המכירות שלך קרוב יותר עסקאות כאשר הם מוכרים בפומבי להצלחה שלהם? האם אתה למשוך עובדים באיכות גבוהה יותר כאשר אתה נותן להם סיור במשרד לאחר הראיון שלהם?
בעלי עסקים קטנים לא יכול לפחד ללמוד את הנתונים.
בדיקת תמונה באמצעות Shutterstock
1 הערה ▼
