Istnieje kryzys przyjęć do college'u, i choć nie jest to spowodowane skandalem. W rzeczywistości w tym przypadku cierpią na nas kolegia i uniwersytety i wszyscy możemy wyciągnąć naukę z ich trudnej sytuacji.
Kwestia jest dość prosta: technologia pozwoliła aplikantom uczelni wyższych ubiegać się o przyjęcie do tak wielu szkół, jak chcą, więc mają oni całą siłę przetargową. Problem może wydawać się niewielką uciążliwością, ale w znacznym stopniu wpływa na możliwości instytucji w zakresie odpowiedniego planowania operacji i budżetów, ponieważ nie są w stanie przewidzieć, jak będzie wyglądała ich klasa przychodząca z dokładnością zbliżoną do dokładności.
$config[code] not foundZastanów się, jak było w najnowszej historii. Uczelnie otrzymywałyby aplikacje, przeglądały je, a następnie wysyłały listy akceptujące do wybranej liczby kandydatów, rozumiejąc, że akceptuje to tylko pewien procent. Odchylenie standardowe było takie, że uczelnie miały wysoki stopień pewności, jak wyglądałaby przychodząca klasa.
Dziś uczniowie mają 10, 15, a nawet 20 różnych szkół wyższych i żaden nie jest oczywistym faworytem. Uniwersytety nie wiedzą już, do kogo należy przekazywać stypendia, kto przyjmie ich listy rekrutacyjne lub jaka będzie klasa przychodząca.
Właściciele małych firm powinni uważnie przyjrzeć się temu kryzysowi, ponieważ jest to doskonałe studium przypadku, które wyjaśnia, w jaki sposób wykorzystywanie danych analitycznych małych firm do analizy danych może rozwiązać problemy.
Zalety analityki dla małych firm
Brak wyraźnych danych
Sujoy Roy, dyrektor generalny VisitDays, mówi, że sednem problemu są niejasne wskaźniki. "Szkoły nie podjęły systematycznego wysiłku w celu zidentyfikowania nawyków, które wskazują na zamiar kandydatów.Ponieważ nie śledzili danych na temat zachowania kandydata i porównali je z wynikami (a mianowicie, kto zdecydował się wziąć udział, a kto nie), nie mają wskazówek, jak przewidzieć rejestrację. "
Identyfikacja zachowań i porównywanie ich z wynikami jest kluczem do upowszechnienia danych. Zbyt wiele firm grzęźnie w problemach systemowych, nie podejmując wysiłku, by śledzić dane, które mogłyby wskazywać zarówno na problem, jak i na rozwiązanie. Uniwersytety napotykają problem o wiele większy niż większość firm, ale mogą rozwiązać ten problem, stosując rygorystyczne badanie danych.
Przenoszenie igły
Wprowadzanie w błąd sugerowałoby, że studiowanie danych jest prostym problemem matematycznym i że wystarczy, że poświęcisz czas, aby rozwiązać problem. Faktem jest, że niektóre dane są bardziej przydatne niż inne. Uczelnie zmagają się z faktem, że wiele interakcji studenta z biurem rekrutacyjnym nie ma znaczenia i nie ma wpływu na ich ostateczną decyzję o wzięciu udziału. Jak więc znaleźć sensowne dane?
Roy mówi, że kreatywność i myślenie nieoczekiwane okazało się niezwykle cennymi danymi. "Okazało się, że uczniowie, którzy uczęszczają na wycieczkę po kampusie, mają o 70% więcej szans. Co więcej, przeprowadzając wywiady po wizycie, możemy ustalić z 97% pewnością, kto zdecyduje się zapisać na uniwersytet. "
Wizyty w kampusie często nie są obsługiwane bezpośrednio przez biuro przyjęć uczelni. Opierają się na takich firmach jak VisitDays, aby obsłużyć tę operację. Patrząc poza swoje źródła danych, mogą znaleźć niezwykle precyzyjne dane, które mają znaczny wpływ na szerszy problem, który starają się rozwiązać.
Firmy muszą również zachować szeroki kąt widzenia danych i ukryć cenne dane. Poproś sprzedawców i podwykonawców, aby pracowali nad problemami i zawsze myśl o kreatywnych metodach rozwiązania problemu.
Utrzymanie prostoty
Szkoda, że dane tak często łączono ze słowem "duży", ponieważ odstrasza to ludzi. Big data to cały świat, w którym bardzo niewiele firm musi być kiedykolwiek zaangażowanych. Jednak dzisiejsza technologia pozwala małym firmom inteligentnie wykorzystywać dane na rozsądną skalę w sposób, który nie był możliwy do niedawna.
Gdy podejdziesz do problemu, który Twoim zdaniem może rozwiązać za pomocą danych, zastanów się, co śledzisz. Uniwersytety próbują śledzić wskaźniki intencji. Oznacza to, że szukają pozytywnych i negatywnych znaków lub zachowań, które w niewytłumaczalny sposób korelują z wynikiem. Wszystko to odbywa się poprzez dokumentowanie, śledzenie w czasie, a następnie studiowanie.
Jakie problemy można rozwiązać, analizując dane? Czy klienci płacą faktury szybciej, gdy po tygodniu wyślesz e-maila z przypomnieniem? Czy Twój zespół sprzedaży zamyka więcej ofert, gdy są publicznie uznane za swój sukces? Czy przyciągasz pracowników o lepszej jakości, gdy udzielasz im wizyty po swoim wywiadzie?
Właściciele małych firm nie mogą obawiać się studiowania danych.
Testowanie zdjęć za pośrednictwem Shutterstock
1 komentarz ▼
