Lesenswerter Beitrag zum Einsatz von Predictive Analytics Methoden für die Vorhersage und Erhöhung von Ersteinschreibungen in Weiterbildungseinrichtungen

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Die Autoren befassen sich mit dem Einsatz von Predictive Analytics-Algorithmen und CRM-Methoden, um eine strategische Akquise von Studierenden bei akademischen Weiterbildungseinrichtungen zu verbessern. Vor dem Hintergrund einer zunehmenden Verfügbarkeit von Daten, versuchen die Autoren dabei Methoden und Möglichkeiten zu identifizieren, mit denen die Ersteinschreibungen bei akademischen Weiterbildungsangeboten genauer vorhergesagt und insgesamt erhöht werden können.

Um das angestrebte Ziel zu erreichen, kombinieren Langston und Loreto zwei unterschiedliche prädiktive statistische Methoden mit Möglichkeiten und Daten der zur Verfügung stehenden CRM-Plattform und wenden diese auf unterschiedliche Studierendenkohorten an. Die Autoren können anhand eines Fallbeispiels nachweisen, dass die Integration der prädiktiven statischen Methoden in das Customer Relationship Management positive Effekte auf Vorhersage und die Ersteinschreibungen aufweisen.

 

Der Artikel eignet sich insbesondere für Leser, die Vorhersagen zu Kundenaktivitäten und den damit verbundenen Implikationen für Kapazitäten oder Umsätzen ausarbeiten wollen.

Vor allen Dingen Weiterbildungsanbietern, die Prognosen zu Ersteinschreibungen für die angebotenen akademischen Weiterbildungen treffen wollen, bietet der Artikel interessante Einblicke in die Möglichkeiten, Customer Relationship-Systeme mit Predictive Analytics Algorithmen zu verbinden.

 

Langston, R.; Loreto, D.: Seamless Integration of Predictive Analytics and CRM Within An Undergraduate Admissions Recruitment and Marketing Plan in: Strategic Enrollment Mgmt Quarterly, 2017, Jg. 4, Nr. Seiten 161 – 172.

 

Der Artikel ist unter dem Link http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/sem3.20095/epdf abrufbar.