¿Cómo Lograr Mayor Efectividad de Difusión en las Universidades? Aplicando Machine Learning

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Hace poco ha empezado un periodo de estudios y seguramente las universidades realizaron un gran esfuerzo por llegar a los potenciales alumnos y con ello lograr los objetivos de matrícula esperado. Sin embargo, nos preguntamos: ¿habrá estado bien asignado los esfuerzos y presupuestos de difusión en relación a la tasa de conversión que se logró? ¿las campañas de difusión habrán sido planificadas para los colegios con mayor probabilidad que sus alumnos estén interesados en la universidad? ¿qué debería hacer para lograr mayor efectividad en la difusión con menos o igual presupuesto asignado?

Aplicar la difusión analítica basados en modelos de machine learning es una solución a estas interrogantes. ¿Cómo? a partir de un análisis de los datos de colegios y/o leads e identificar patrones que se cumplan, con lo cual podemos finalmente predecir qué colegios o qué leads son más probables que lleguen a matricularse y ahí invertir los esfuerzos. Podría aplicarse tanto en la difusión física (ejemplo: campañas en colegios) y digital (leads). Los 3 pasos en resumen son:

  1. Perfilamiento de Colegios donde se caracterizan a los colegios & prospectos (futuros estudiantes)
  2. Sugerencia de Acciones de manera Físicas y/o Digitales
  3. Impacto en Matrícula que se logra mayor tasa de conversión

Una vez más se demuestra que los datos son muy relevantes; analizandolos y aprendiendo de ellos, se puede ser más eficiente. Se ha logrado(*) con instituciones de educación superior lo siguiente:

  • Incrementar en 10%  la tasa de conversión a postulantes.
  • Disminuir en 15% los costos totales de difusión.
  • Incrementar en 5% las postulaciones efectivas.

¿Estamos preparados para esto? La respuesta es claro que sí, apuntemos por hacer que nuestra próxima matrícula tengan solo los esfuerzos que se requiere y llegue o sobrepase los objetivos de matrícula.

(*) Logros obtenidos por Penta Analytics en Chile & Perú.

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