如何利用数据智能吸引更多学生？

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吸引更多学生是世界各地教育机构的主要关注点之一。 COVID-19大流行给教育系统带来了更多挑战。

这是因为远程学习课程的竞争加剧了。教育部数据显示， 2020年新增授权远程教育课程1870门，较上年增长45.8% 。

这些新的挑战来自数字化转型以及技术给该领域带来的变化。那么，如何利用这些进步来吸引更多学生并在市场中脱颖而出？

这就是我们将在本文中解释的内容：了解大学如何利用数据智能来吸引更多学生并获得竞争优势。

数据分析对于吸引更多学生的重要性
面对每天产生数千条数据的场景，使用它们是强大的。这就是为什么数据分析对于寻求吸引和吸引更多学生的教育机构如此重要。

通过收集、组织和解释相关信息，可以识别有助于制定战略决策的模式和趋势。

这是因为数据分析有助于教育机构了解其运营场景。该过程可用于：

构建学生的理想形象
发现该地区的趋势
改善用户体验
检测行为变化
概述吸引更多学生的必要策略
Gartner报告“教育成熟度曲线 – 2021 ”中的一个重要见解准确地解释了这些因素：数据分析已经帮助教育机构个性化学生的学习体验，提供有关不同学生如何学习以及哪种教学方法最有效的见解。

如何使用数据来确定理想的学生档案
正如我们之前所看到的，数据的力量非常强大，但如果正确收集、组织和分析，数据的力量会更加强大。这是因为他们可以帮助您创建理想的客户档案，并且您的公司可以更自信地吸引更多学生。

借助预测和分析模型、机器学习、数据挖掘和人工智能等先进的数据分析技术，可以识别更复杂和相关的模式，从而可以了解学生的个人特征并创建满足他们需求的个性化解决方案。

通过 360° 全方位了解您的客户，为您的教育机构制定吸引更多学生的策略变得更加容易，因为数据可以帮助您更自信地引导资源。

除了帮助实施防止逃税的行动。查看我们的文章“利用数据和预测模型制定私立高等教育策略”中的更多提示，以优化您的策略。

因此，在概述了理想的学生概况后，考虑到以下可能性，吸引新生变得更加容易：

映射与每个学生最相关的内容
了解学习偏好
检测规避风险趋势
制定更果断的个性化干预措施
制定个性化的学习计划
制定更有针对性的营销策略
实施响应市场的方法
我们强调，数据的使用必须负责任、符合道德、安全且仅用于教育目的。此外，学生必须了解数据收集的情况，并且他们可以选择不参与此过程。

事实上，我们的解决方案尊重所有现行立法，我们是您数据的捍卫者，我们始终尊重您和学生的隐私。

数据分析如何帮助个性化学生体验
目前，客户体验是组织内的基本支柱。麦肯锡在其文章《运营模式如何释放客户体验的全部力量》中表示：

“事实上，有效组织和管理客户体验的公司可以将客户满意度提高 20%，销售转化率提高 15%，服务成本降低 30%，员工的客户满意度提高 30%。参与”

这是因为数字化转型让消费者更加参与、更加了解和批判他 河南手机号码表 们的消费决策。个性化是体验中最重要的因素之一，因为它有助于更​​自信地满足用户的需求。

另外，根据美国商业咨询公司麦肯锡的研究， “个性化正确或错误的价值正在成倍增加”，71% 的消费者希望公司提供个性化互动，如果不这样做，四分之三的消费者会改变选择喜欢它的经历。

在这种情况下，数据分析是个性化学生教育体验的最重要工具之一。有几种方法可以将其用于此过程：

映射相关内容：可以监控学生在在线活动中的表现，以确定他们最大的需求和困难。这样，该机构就可以提供额外的内容来帮助您克服挑战或进一步提高。

创建个性化的学习计划：了解学生的学习类型和偏好，可以调整教学，使其对用户更具吸引力和相关性。

防止辍学：通过监控学生的行为，可以识别消极或不感兴趣的迹象，然后提供支持并制定个性化干预措施。

吸引更多学生：通过了解您的理想学生，您可以提供个性化的体验，从而提高用户满意度，以使他们相信这是最佳途径。
远程学习对于吸引更多学生有多重要？
说到学生体验，在强制保持社交距离的时期 (Covid-19)，远程学习 (EAD) 开始改变用户和教育机构的关系。

根据国家教育研究所 Anísio Teixeira (Inep) 的数据，2011 年至 2021 年间，远程教育 (EaD) 模式的高等教育课程入学人数增加了 474%。image-1---博客文章---如何用数据智能吸引更多学生

对于学术机构来说，远程学习已被证明是吸引更多学生的宝贵工具。这是因为它提供了灵活性、节省、个性化学习、自主权等。这些因素进一步说服用户选择大学。

鉴于此，事实证明这种模式对于吸引更多学生越来越重要。然而，教学的结构和质量必须满足学生参与活动的必要条件。

数据如何帮助您减少注册人数？
image-2---博客文章---如何用数据智能吸引更多学生

教育机构面临的一个持续挑战是留住学生。事实上，经验是实现这一目标的关键因素之一。而且，正如我们之前所说，数据可以在此过程中提供帮助。

这是因为他们可以提供重要信息，例如更有可能辍学的学生的概况数据以及导致这种情况的原因。因此，可以制定避免取消注册的策略并制定个性化的教学计划来改善体验。

数据可以通过一些方式帮助您减少取消注册的情况：
确定取消模式：当学生取消时，原因、最常被取消的科目或课程等因素。这可以帮助您采取措施防止这种情况发生。

进行满意度调查：收集的信息可以帮助识别机构提供的课程或服务中的问题，并采取措施改善学生体验。

监控学生的表现：识别遇到困难以及更有可能取消入学的学生。这样才能帮助学生克服困难。
换句话说，技术已成为教育机构寻求改进流程并制定更有效的吸引学生策略的第一盟友。

事实上，您可以在我们的文章“高等教育中的辍学：分析模型如何克服这一挑战”中了解减少学生辍学的 6 种技术解决方案。