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Universidades y el desafío de una gestión sustentable y competitiva en el 2021

¿Qué necesita la oferta educativa para diferenciarse y conseguir una educación sustentable?

En el último tiempo, impulsado incluso por el confinamiento obligatorio, se incrementaron las ofertas estudiantiles gracias a la posibilidad de cursar una carrera de principio a fin de manera online. El avance tecnológico y un nuevo estilo de vida dieron paso a nuevas propuestas educativas, tanto en sus métodos de cursado como en sus temáticas. Por supuesto, todo esto es parte de un camino que se esperaba así fuera pero que, claramente, los eventos recientes obligaron a acelerar el paso. Si bien en un principio fue un terreno prácticamente desconocido en el área educativa y, por ende, algo desconcertante, no tuvo que pasar mucho tiempo para descubrir las grandes ventajas de una educación mediada por tecnologías.

Pero ¿qué sucede cuando la oferta crece a pasos tan agigantados? ¿Cómo puede una institución asegurarse no solo de mantener la calidad de su oferta sino también, de conseguir ventaja frente a otras propuestas? 

Así como en un principio la preocupación era cómo adaptarse completamente a una educación digital, la preocupación en el ámbito actual gira en torno a cómo mantenerse en un ambiente competitivo sin perder los focos realmente importantes: oferta de calidad y sustentabilidad.

Hoy por hoy, incluso abriendo la puerta a una cada vez más cercana presencialidad en las aulas sería un desaprovechamiento de datos pensar una gestión sin soporte de AI, no solo en lo académico, o admisión, sino en todas sus áreas, incluso al hablar de revenue.

¿Qué necesita, entonces, la oferta educativa para diferenciarse y conseguir una gestión sustentable? Ed Machina junto a Leaducate y Capabilia abordarán los siguientes temas en su Webinar el día jueves 26/8 (Hora: 18:00 pm AR | 17:00 pm CL | 16:00 pm MX | 16:00 pm EC)

1) Revenue vs. Inteligencia de Negocio

2) El Enrollment y la Retención como factores que determinan el Revenue.

3) Predictibilidad del Revenue con Data Analysis y AI

Inscríbete aquí.

¿Por qué hablamos de revenue?

Al hablar de educación, principalmente pensamos en educar personas. Un estudiante busca capacitarse en una rama de estudio, y decide invertir en su futuro. Pero, desde el lado de la institución por supuesto se encuentran diversos factores. El punto principal será siempre ofrecer una propuesta académica que integre todos los aspectos que un alumno busca y necesita para su capacitación. Pero para lograr una buena propuesta e incluso mantenerla, las instituciones se enfrentan al desafío de saber cómo manejar sus recursos con el propósito de sacar su mayor provecho. Aquí la clave es entender cuáles son los factores principales que incentivan el revenue para saber cómo gestionarlo.

Gestión de revenue en universidades

Si bien en la educación tradicional se estipulaba y cumplía con un ciclo, en la actualidad cobra cada vez más relevancia el concepto lifelong learning, método mediante el cual se entiende a la educación como un camino continuo de aprendizaje y se capacita al alumno a lo largo de toda su vida adaptando las ofertas de estudios según lo que cada uno necesite.

Este nuevo paradigma educacional cambia las reglas del juego en la gestión educativa porque ya no se focaliza en cumplir un ciclo sino en atravesar etapas de aprendizaje. En esas etapas se considera también lo que dicte el mercado laboral. Sabemos que este es uno de los factores claves que guían a los potenciales estudiantes a optar por una carrera y que es un factor cuyas tendencias están en continuo cambio.

Entendemos que una buena gestión de recursos deberá tener estos factores como visión principal para tener herramientas que acompañen los cambios que susciten en tiempo real y mantenerse a la altura del mercado laboral para enfocar sus propuestas académicas.

Dos de los factores claves que impulsan el revenue se enfocan en Enrollment y Retención

Será primordial para cualquier institución educativa enfocarse en el Enrollment. Las opciones académicas crecen día a día y las universidades deben apuntar a mantener una oferta altamente competitiva que integre lo que los alumnos buscan. Conseguir que cada lead se convierta en un alumno inscripto no será tarea fácil, pero tampoco imposible.

Un modelo predictivo de inteligencia artificial posibilita el aprovechamiento de toda la información que un estudiante brinda desde el primer momento en que muestra interés por una carrera o una institución. Esa información se integra con otros factores como información demográfica, tecnología disponible, entornos en que se mueve para poder llevar a cabo una segmentación que posibilite la mejora en las tasas de inscripción y optimización de la gestion de leads.

A través del modelo Machina Hi que Ed Machina ya implementa en Universidades, se consigue visualizar la estrategia que tendrá una mejor aceptación en cada grupo estudiantil. Podrá establecerse qué método es el adecuado. Por ejemplo, en qué grupo estudiantil una campaña de e-mail marketing tendría un resultado positivo y en cuál es preferible utilizar contacto telefónico o utilizar técnicas más persuasivas.

Enfocados ya en Retención, Stay around, se encarga de los alumnos en curso, es decir los que decidieron inscribirse. Visualizando la posibilidad de deserción a través de grupos de riesgo las soluciones a aplicar dependerá del entorno de cada uno de ellos. Además, en este modelo entra en juego campañas de Cross & Up-selling para estimular el lifelong learning que mencionamos antes. El objetivo es afianzar la relación del alumno con la universidad a largo plazo ofreciendo capacitaciones acordes a la carrera elegida.

Estos modelos se revisarán en el Webinar de este jueves.

Predictibilidad del Revenue con Data Analysis y AI

Al entender la importancia de buenas estrategias de Enrollment y Retención, podemos avanzar con los beneficios del modelo: Machina Revenue. Este modelo se enfoca en utilizar AI con el fin de predecir las mejores tácticas de revenue management. Analiza las variables que rodean a los alumnos y estudiantes potenciales (leads), dentro y fuera de su vida académica, para predecir su sensibilidad frente al precio o elasticidad y así, personalizar la oferta según sus posibilidades e intereses. Se entiende el precio como variable determinante a la hora de tomar la decisión de inscribirse y por eso la importancia de tomar decisiones inteligentes.

Se optimiza el revenue:

  • desde la etapa de ingreso del alumno.
  • en la etapa de retención y
  • utilizando los beneficios de Cross & Up-selling para pensar en capacitaciones a futuro.

Para hablar de Revenue Management, por supuesto debemos hablar de todas y cada una de las etapas que se involucran en el ciclo del estudiante. Es evidente que, especialmente en instituciones académicas en las que circulan grandes cantidades de alumnos, gestionar la información que cada área recibe puede ser agobiante. La manera óptima de sacar provecho de cada uno de esos datos es integrando Data Analysis y AI. No olvidemos la diferencia que existe entre tan solo recabar y organizar datos y aplicar Data Analysis transaccionalmente para visualizar la situación de cada estudiante. 

Así como no todos los estudiantes experimentan lo mismo y atraviesan las mismas situaciones, no todas las universidades necesitan lo mismo. Al apoyarse en AI, cada institución podrá optimizar su gestión para apuntar sus recursos a lo que realmente le dará buenos resultados.

Queda claro por qué cada vez más y más instituciones académicas se apoyan en modelos predictivos de inteligencia artificial para optimizar su gestión. Las ventajas de llevar a cabo un buen análisis se complementa con la simpleza y facilidad con la que se visualizan los resultados. Ofrecer soluciones personalizadas que se enfoquen en enrollment y retención será la diferencia que determine el revenue de una institución.

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Ed Machina

Somos parte del vertical EdTech del grupo R’Evolution, con más de 25 años de trayectoria entre instituciones universitarias, terciarias, institutos técnicos y lifelong learning. En Ed Machina optimizamos la gestión educativa de las instituciones de educación superior, a través de analítica avanzada de datos y modelos predictivos con AI.

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