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Estratégias para Educação Superior Privada com Dados e Modelos Preditivos

Escrito por Zoox Smart Data | Mar 7, 2023 1:27:06 PM

A evasão de alunos em Instituições de Ensino Superior Privadas é um desafio que compromete a estabilidade financeira delas. Neste artigo, vamos juntos entender como Instituições de Ensino Superior Privadas podem encontrar soluções para sua sobrevivência em um mercado tão competitivo.

Nesse sentido, torna-se essencial reduzir a evasão de alunos, aumentar a receitado negócio, e tomar decisões mais estratégicas. Para isso, Modelos de Crédito, Modelos Preditivos, Geoanalytics, Análise de Dados e outros recursos tecnológicos indicam os caminhos certos. Não só para o ensino presencial, como também para o modelo de Ensino à Distância (EAD).

Entendendo o Mercado de Ensino Superior Privado no Brasil

A competição é acirrada em universidades/faculdades privadas brasileiras. Não só por estarem em constante evolução, mas por serem instituições que precisam inovar e se adaptar para sobreviver.

Uma das principais razões para o crescimento do ensino superior privado no Brasil é a dificuldade de acesso à educação pública. Muitos estudantes não conseguem ingressar em instituições públicas, mas passam para cursos privados. Ou optam por universidades, faculdades privadas porque costumam ter melhor infraestrutura e maior oferta de disciplinas.

Assim, para um negócio de ensino superior tomar decisões mais estratégicas, é fundamental compreender a concorrência e o mercado privado de ensino como um todo.

  • A concorrência é acirrada e existem muitas opções de ensino superior para os estudantes escolherem;

  • As taxas de evasão são altas em algumas áreas e cursos, o que pode levar a uma queda na receita;

  • A localização é um fator importante na escolha de uma instituição de ensino superior.

Segundo um estudo da SEMESP, em 2022, cerca de 3,78 milhões de estudantes abandonaram universidades privadas. Esse número equivale a um percentual de abandono de 37,2%. Logo, o que é possível fazer para reduzir esse gargalo?

Com essas informações em mente, aliadas a uma tecnologia de ponta, instituições podem tomar decisões melhores sobre onde abrir novas unidades, por exemplo.

Reduzindo a Evasão com Modelos Preditivos e Análise de Dados

Para reduzir a evasão, é importante entender as causas e trabalhar para resolvê-las. Alguns dos motivos mais comuns para ela são:

  • problemas financeiros
  • falta de engajamento acadêmico
  • dificuldade para conciliar trabalho e estudos
  • e problemas pessoais.

A boa notícia é que possível identificar esses problemas com o auxílio de Modelos Preditivos e Análise de Dados.

Os Modelos Preditivos permitem que as instituições de ensino superior identifiquem os alunos em risco de evasão antes que eles abandonem a instituição. Com base em notas, faltas, atividades extras, e histórico acadêmico, os modelos preditivos conseguem avaliar o desempenho e comportamento dos alunos. Além de indicarem quais deles apresentam maior risco de evasão.

Outra aliada são as ferramentas de Geoanalytics. Com ela, avaliar a distribuição geográfica dos alunos e identificar padrões de evasão em diferentes regiões se tornam mais simples.

Já com a Análise de Dados, instituições podem identificar tendências e padrões de evasão em diferentes cursos e áreas de conhecimento. Essas análises permitem que as instituições desenvolvam soluções específicas para cada área, melhorando, assim, a retenção de alunos.

Melhorando a Experiência dos Estudantes com Modelos de Crédito

Além de reduzir a evasão, outro desafio das instituições de ensino superior é a necessidade de aumento de receita. Uma das formas de fazer isso é melhorando a experiência dos estudantes com o ambiente de ensino - seja ele físico ou virtual.

Os Modelos de Crédito ajudam a oferecer mais flexibilidade para alunos no pagamento das mensalidades. Assim, estudantes podem escolher o número de disciplinas mínimo que desejam cursar semestralmente, selecionar combos de matérias, entre outras. Ao terem mais controle sobre o valor das mensalidades, eles se programam melhor financeiramente.

Além disso, eles permitem que instituições ofereçam cursos de curta duração e programas de certificação mais rápidos. Por serem breves, são mais acessíveis financeiramente, e podem atrair alunos com baixa condição financeira para cursos completos de graduação.

Uso de Dados para Prever Tendências e definir estratégias de Recrutamento de Estudantes

O uso de dados para prever tendências no setor de educação superior é uma estratégia cada vez mais comum. Uma vez que dados podem ser usados para ajudar gestores e administradores a tomarem melhores decisões (sobre a oferta de cursos, a localização do campus ou de novas unidades, estrutura de preços e muito mais).

Por exemplo, dados podem ser usados para prever quais:

  • cursos serão mais procurados
  • atividades de recrutamento terão o maior impacto na atração de novos estudantes
  • áreas geográficas são mais propensas a gerar maior demanda por cursos
  • programas de bolsas são mais eficazes para atrair estudantes, entre outros
  • programas de orientação serão mais eficazes para ajudar os alunos a permanecerem no curso

Tecnologia como aliada

Veja 5 principais vantagens do uso de dados e modelos analíticos no setor de educação superior privado.

A evasão de alunos em Instituições de Ensino Superior Privadas é um desafio que compromete a estabilidade e saúde financeira dessas instituições. Mas com ferramentas como Modelos Preditivos, Análise de Dados, Geoanalytics, e Modelos de Crédito, torna-se mais fácil tomar decisões estratégicas.

Mais do que benefícios para as instituições, é preciso pensar no cliente. Ou seja, no estudante. Em resumo, veja abaixo 5 principais vantagens do uso de dados e modelos analíticos no setor de educação superior privado.

  1. Dados podem ser usados ​​para identificar tendências e padrões de comportamento. O uso de dados e análise de inteligência artificial obtêm uma visão mais precisa de seus alunos, o que, por sua vez, permitir que desenvolvam estratégias e experiências de ensino mais eficazes e satisfatórias.

  2. Modelos preditivos identificam o quê motiva alunos a se matricular, ajudando a desenvolver estratégias de marketing mais eficazes por região ou curso.

  3. Modelos preditivos podem ajudar instituições a identificar alunos potenciais antes mesmo deles se matricularem. Tudo isso com dados demográficos em estratégias de recrutamento.

  4. Dados identificam áreas-chave para melhorias, como problemas de retenção de alunos, taxas de sucesso acadêmico e até mesmo a oferta de cursos.

  5. O uso de dados e modelos preditivos identificam e abordam problemas de maneira mais ágil, evitando colapsos de imagem empresarial e financeiros futuros.

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