Business Challenge story

すべてのチャネルに共通するデータを得る

バルーク校の在校生管理を担当している副学長補佐のJimmy Jung氏が最初に直面した問題は、大学が保有している学生に関しての組織的データ(入学者選考、在籍状況、学位、経済的支援、収入など)が、「サイロ」と呼ばれる縦割りのデータ(入試担当事務局、教務課、会計管理課など)として別々に保管されており、組織全体でデータを統合することが困難であるということでした。そこで、Jung氏はIBM SPSSソフトウェアを使用し、大学全体で標準化したレポートを作成しました。

Transformation

マーケット・クラスターとモデルを使用して学生を獲得し、維持する

次いでJung氏は、市場の可視性を上げ、入学希望者のうち特定の部類の学生グループにターゲットを絞り込むための計画を考案しました。Jung氏の部門では、予測分析を使用して、明確なマーケット・クラスターを特定し、「関心がある」レベルから「入学の意向を示している」のレベルに大きく前進する可能性が最も高い学生グループの募集を、効果的に実施できる戦略を立てました。

さらに、データ・マイニング・ソフトウェアであるIBM SPSS Modelerを使用することで、離籍の可能性がある学生の的確な識別や、コース配置の決定、学生の在籍継続状況を予測するためのモデルを作成しました。また、奨学資金の支援効果が最も高い志願者のタイプを示すモデルを用いることで、入学率を向上させました。

Benefits

定量化可能な結果が予測分析の力を証明

その結果、大学側はより確実で、十分な情報を基に決定を下すことができるようになりました。今では従来のやり方や勘に頼るのではなく、データに基づいて将来の結果を予測しています。「私たちは初めて共通のデータ・セットを手にすることができ、そのデータからスタッフが迷いなく情報を抽出したり利用したりできるようになりました」と、Jung氏は述べています。

この大学では、他の大学での出願が大幅に減少している中で、そのビジネス・スクールへの出願において7.1%の増加を実現しました。予測分析を使用して、より適切な入門クラスを新入生に提供できるようになったため、中退者も大幅に減りました。

将来の展望

収益性の高い顧客で維持

ターゲットが学生であっても一般顧客であっても、予測分析を用いることで、最も収益性が高い顧客を引きつけて維持することができるのです。

お客様の声

「マーケット・クラスターを特定することで、転入生は21%の増加を実現できました」と、Jung氏は述べています。

より広い意味では、予測分析は大学の入学管理者の意思決定の方法を変えたのです。「最近では、方針変更のための会議を、予測分析に基づく情報なしに開くことはありません」と、Jung氏は言います。

―Enrollment Management Assistant Vice President Jimmy Jung 氏

テクノロジープラットフォーム

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