Desafíos del enrollment en la educación superior y la aplicación de modelos predictivos
Expertos en educación debatieron sobre la captación de alumnos en la actualidad y las estrategias de enrollment en la gestión educativa.
En una webinar realizada por Ed Machina, expertos en educación debatieron sobre la captación de alumnos en la actualidad y las estrategias de enrollment en la gestión educativa.
En el encuentro Desafíos de crecimiento y adquisición de nuevos estudiantes realizado por Ed Machina, especialistas en educación y tecnología aportaron su visión sobre el impacto de la pandemia en las tasas de inscripción y la adquisición de estudiantes en la educación superior.
Participaron del encuentro Yamil Rabbat y Pablo Llop, CEO y COO de Ed Machina, Santiago Seri, CEO en Leaducate, y León Molina, Director de Marketing Lab de Universidad Siglo 21. Como parte de la conversación, los expertos dialogaron sobre el escenario actual, los desafíos a la hora de adquirir nuevos estudiantes y la mejora de las tasas de ingreso gracias a modelos predictivos con inteligencia artificial.
“Hoy, hay una enorme competencia por los estudiantes potenciales”, señaló Rabbat, y explicó que a la hora de contextualizar sobre el escenario educativo es importante recordar datos de Latinoamérica relacionados al crecimiento en las tasas de enrolamiento universitario entre 2000 y 2019. Según el experto, este incremento tuvo origen tanto en la demanda de carreras y en la oferta de universidades como en la intervención del factor tecnológico.
Sin embargo, con la llegada de la pandemia, la cual introdujo dificultades macroeconómicas y estructurales en todas las sociedades, “se generó una enorme competencia de estudiantes potenciales que hizo que las universidades deban ir hacia una mayor búsqueda de ventajas competitivas que permitan mayor captación”, afirmó Rabbat.
En este escenario de mayor competencia, para Santiago Seri, CEO de Leaducate, “la matriculación ya no se da con la universidad disparando algún estímulo”, sino que “hay una multiplicidad de canales, desde la web, mail, Whatsapp, la llamada, la conversación personal, y en general ya no basta con que la universidad abra la convocatoria, sino trabajar de manera personalizada, con múltiples canales, volúmenes de datos y validación”.
Tecnología y cambio cultural
Para el Director de Marketing Lab de Siglo 21, León Molina, la pandemia hizo que aquellos que todavía estaban en duda sobre la tecnología la entendieran como algo urgente e importante: “En Siglo 21 la empezamos a utilizar hace muchos años para el proceso de educar y para todos los procesos en general, y la pandemia demostró esta enorme oportunidad que hoy ya es una necesidad básica”.
Desde su perspectiva, hay una falsa creencia en pensar que la escala, el volumen y el número compiten contra la personalización, que en muchas industrias se fue superando, pero en la educación se ha resistido. “Es probable que una universidad que quiera mantener un dato personalizado sin uso de la tecnología se equivoque, porque ésta es la que permite a la institución y al usuario poder elegir por qué medio quiere ser contactado”, explicó en el encuentro. Y agregó: “La gran oportunidad está en entender que la tecnología no solo es aliada para el negocio, para la universidad y su subsistencia, sino también para la información. Y ahora es más cómoda y está más ajustada a las expectativas de los estudiantes, entonces ganan todos”.
Como parte del debate, el COO de Ed Machina, Pablo Llop, hizo mención a un concepto importante a la hora del enrollment de cara a los desafíos actuales. En este sentido, se refirió al cambio cultural y a la gestión de cambio interna para acompañar los procesos y aplicar las transformaciones desde el interior de las universidades.
“Hay que romper los mitos que tienen la mayoría de las organizaciones cuando se habla de implementar inteligencia artificial o algoritmos que ayuden a tomar decisiones. Eso genera rechazo cuando culturalmente no estamos preparados”, señaló. Para él, el primer paso en las organizaciones comienza desde una buena gestión de cambio interna para que las implementaciones sean exitosas. “Tenemos que poder empezar a construir soluciones con los datos disponibles que nos permitan enriquecer los modelos. Estas soluciones vienen a ser un complemento que genera más herramientas y nos brinda información predictiva para tomar decisiones, no para reemplazarlas”, argumentó.
Ed Machina y acciones para la adquisición de estudiantes
De manera general, las cuatro etapas del ciclo de vida de un estudiante dentro de una institución educativa se resumen en lead (el momento en que ante una campaña publicitaria un individuo genera interés a través de una landing page dejando sus datos para ser contactado), la conversión a estudiante y el egreso (graduado/exalumno). “Desde Ed Machina pensamos en qué modelo desarrollar en función de las necesidades de cada institución”, señaló Pablo Llop, COO de la empresa.
Por ejemplo, el modelo de Adquisición de Ed Machina, Machina Hi ™, permite conocer la probabilidad de conversión de un lead en un alumno con variables desconocidas que, de otra manera, se deben buscar y estudiar por fuera. Gracias al Up y Cross Selling, también se puede conocer la posibilidad de conocer cuál es el próximo producto que se le puede ofrecer a un alumno.
El Modelo de Revenue Management, por su parte, está orientado a definir la sensibilidad al precio de estudiantes potenciales, para optimizar así el revenue por ingresante. El modelo de Retención mide el grado de relacionamiento del alumno con la institución y recomienda acciones para evitar la deserción estudiantil. Se trata de un modelo de retención transversal en todo el ciclo de cursado que brinda la probabilidad de abandono y recomienda campañas hiper-personalizadas para que que un alumno se reinscriba en el próximo semestre. También existe el modelo de perfil de graduado, que indica cuáles son los skills que se están solicitando en el mercado laboral.
“Como expertos en educación, siempre recomendamos cuáles son los principales indicadores que tienen que estar y que tienen que ver con la gestión que necesita seguir la universidad”, explicó Pablo Llop.
Como parte del relevamiento de Universidad Siglo 21, Llop mencionó algunos datos que demuestran el éxito de la aplicación de modelos de Ed Machina para la inscripción de nuevos estudiantes: “Terminamos mediados de junio del 2021 en un 43% arriba del crecimiento en la generación de nuevos inscriptos respecto del año anterior, y con un 23% menos de leads que el año pasado. Es un resultado inédito para la universidad”.
Para Yamil Rabbat, trabajar en modelos personalizados genera clusters con los cuales se pueden agrupar a poblaciones estudiantiles y descubrir cuáles son las características de los leads que avanzan en el funnel para cada universidad. “El 23% menos en la generación de leads de la Universidad Siglo 21 se logra a través de una mejor segmentación, no tan solo para la conversión, sino también para poder identificar cuál es el lead que se va a terminar convirtiendo y que va a permanecer”, concluyó Rabbat.
En Ed Machina, nos especializamos en la inteligencia artificial para la gestión educativa. Aplicamos modelos predictivos que mejoran los indicadores claves de las instituciones garantizando el crecimiento y sustentabilidad de cada institución.
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