大学入試の危機がありますが、それはかつてスキャンダルのせいではありません。実際、この例では、苦しんでいるのは大学と大学であり、私たちはみな彼らの窮状から学ぶことができます。
問題は非常に簡単です：テクノロジーは大学の志願者が彼らが望む限り多くの学校に適用することを可能にしました、それで彼らはすべて交渉力を持っています。この問題は軽微な迷惑に思えるかもしれませんが、入学クラスがどのようになるか予測できないため、運用や予算を適切に計画することが機関の能力に大きな影響を与えています。
$config[code] not found最近の歴史の中で物事がどのようにあったかを考えてみましょう。大学は、申請書を受け取り、それらを確認してから、一定の割合でしか受け入れられないことを理解して、選択した数の申請者に承認書を送付します。標準偏差は、入学クラスがどのように見えるかに関して大学が高い確信度を持つようなものでした。
今日、学生は10、15、さらに20の異なる大学に申し込み、どれも明らかにお気に入りではありません。大学は、奨学金を誰にまで引き伸ばすべきか、誰が彼らの入学許可書を受け入れるのか、または新入生クラスがどのようになるのかをもはや知らない。
中小企業のオーナーは、この危機を慎重に検討する必要があります。これは、中小企業のアナリティクスをデータに適用することで問題を解決できるための完璧なケーススタディだからです。
スモールビジネス分析の利点
明確な指標の欠如
VisitDaysのCEOであるSujoy Royは、問題の中心にあるのは不明確な測定基準であると述べています。 「学校は、申請者の意図を示す習慣を特定するための体系的な取り組みを行っていません。彼らは志願者の行動に関するデータを追跡せず、それを結果（すなわち、誰が参加することを決め、誰がしなかったか）と比較しなかったので、彼らは登録を予測するためのガイドを持っていません。」
行動を識別し、それを結果と比較することは、データを有用なものにするための中心です。あまりにも多くの企業が、問題が何であるかとそれをどのように解決するかの両方を示す可能性があるデータを追跡する努力をせずに体系的な問題に陥る。大学は、ほとんどのビジネスよりもはるかに重要な問題に直面していますが、厳密なデータ調査によってそれを解決することができます。
針を動かす
データを調べることは単純な数学の問題であり、時間を入れるだけで問題を理解できることを示唆するのは誤解を招くでしょう。事実は、あるデータは他のものよりも有用であるということです。大学は、学生が入学事務局と行っている多くの相互作用が意味をなさないという事実に苦しんでいて、出席するという彼らの最終的な決定には関係がありません。それでは、彼らはどのようにして意味のあるデータを見つけるのでしょうか。
Roy氏は、創造性と枠を超えた考え方が、非常に貴重なデータを生み出したと言います。 「私たちは、キャンパスツアーに参加した学生の70％が参加する可能性が高いことを発見しました。それに加えて、訪問後の面接を行うことで、97％の確実性で大学に入学することを決定することができます。」
キャンパスへの訪問は、大学入学事務局で直接処理されないことがよくあります。彼らはその操作を処理するためにVisitDaysのような会社に頼っています。彼らのデータソースの外側を見ることによって、彼らは彼らが解決しようとしているというより広い問題に重大な関係がある信じられないほど正確なデータを見つけることができます。
企業はまた、データの広い視野と貴重なデータが隠されている可能性のある場所を維持する必要があります。ベンダーや下請け業者に、あなたと一緒に問題に取り組むように依頼し、常に問題を解決するための独創的な方法を考えてください。
シンプルに
データが「大きい」という単語と頻繁に対になっているのは、残念なことです。ビッグデータは全世界であり、関与する必要のある企業はほとんどありません。しかし、今日のテクノロジでは、中小企業がごく最近まで不可能であった方法で管理可能な規模でデータをインテリジェントに活用できます。
あなたがデータで解決できると思う問題に取り組むとき、あなたが何を追跡しているかについて考えてください。大学は意図の指標を追跡しようとしています。つまり、結果と相関関係があることが説明できないように、ポジティブまたはネガティブな兆候または行動を探しているということです。それはすべて文書化し、時間をかけて追跡し、そして勉強することによって達成されます。
あなたはデータを研究することによってどんな問題を解決することができますか？ 1週間後にフレンドリーなリマインダーEメールを送信すると、顧客はより早く請求書を支払いますか？セールスチームは、成功したことが公認されたときに、より多くの取引を成立させますか？面接後にオフィスを見学したときに、質の高い従業員を引き付けることができますか。
中小企業の所有者はデータを研究することを恐れてはいけません。
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