एक कॉलेज प्रवेश संकट है, और एक बार के लिए यह एक घोटाले के कारण नहीं है। वास्तव में, इस उदाहरण में, यह कॉलेज और विश्वविद्यालय हैं जो पीड़ित हैं और हम सभी उनकी दुर्दशा से सीख सकते हैं।
यह मुद्दा बहुत सरल है: प्रौद्योगिकी ने कॉलेज के आवेदकों को अधिकार दिया है कि वे जितने चाहें उतने स्कूलों में आवेदन करें, इसलिए उनके पास सभी सौदेबाजी की शक्ति है। हालांकि यह मुद्दा एक मामूली उपद्रव की तरह लग सकता है, यह संस्थानों की क्षमताओं को उचित रूप से संचालन और बजट की योजना को प्रभावित कर रहा है क्योंकि वे अनुमान नहीं लगा सकते हैं कि उनका आने वाला वर्ग उस तरह की सटीकता के पास जैसा दिखता है जैसा वे करते थे।
$config[code] not foundगौर कीजिए कि हाल के इतिहास में चीजें कैसी थीं। कॉलेजों को आवेदन प्राप्त होंगे, उनकी समीक्षा करेंगे, और फिर चुनिंदा आवेदकों को स्वीकृति पत्र भेजकर यह समझेंगे कि केवल कुछ प्रतिशत ही स्वीकार करेंगे। मानक विचलन ऐसा था कि कॉलेजों के पास उच्च स्तर की निश्चितता थी कि आने वाले वर्ग कैसे दिखेंगे।
आज, छात्र 10, 15, यहां तक कि 20 विभिन्न कॉलेजों में आवेदन करते हैं और कोई भी स्पष्ट पसंदीदा नहीं है। विश्वविद्यालयों को अब यह नहीं पता है कि किसको छात्रवृत्ति बढ़ानी है, कौन उनके प्रवेश पत्र स्वीकार करेगा, या आने वाला वर्ग कैसा दिखेगा।
छोटे व्यवसाय के मालिकों को सावधानीपूर्वक इस संकट का अध्ययन करना चाहिए क्योंकि डेटा पर सहन करने के लिए छोटे व्यापार विश्लेषिकी को कैसे लाया जाए, यह समस्याओं का समाधान कर सकता है।
लघु व्यवसाय विश्लेषिकी के लाभ
क्लियर मेट्रिक्स की कमी
VisitDays के सीईओ सुजॉय रॉय का कहना है कि समस्या के दिल में अस्पष्ट मीट्रिक है। “स्कूलों ने उन आदतों की पहचान करने के लिए एक व्यवस्थित प्रयास नहीं किया है जो आवेदकों के बीच इरादे का संकेत देते हैं।क्योंकि उन्होंने आवेदक के व्यवहार के बारे में डेटा को ट्रैक नहीं किया है और इसकी तुलना परिणामों के साथ की है (अर्थात्, जिन्होंने भाग लेने का फैसला किया और जिन्होंने नहीं किया), उनके पास नामांकन की भविष्यवाणी करने के लिए कोई मार्गदर्शक नहीं है। "
व्यवहारों की पहचान करना और उनके परिणामों की तुलना करना डेटा को उपयोगी बनाने के लिए केंद्रीय है। बहुत से व्यवसाय डेटा को ट्रैक करने का प्रयास किए बिना प्रणालीगत समस्याओं में दीवार बनाते हैं जो यह संकेत कर सकते हैं कि समस्या क्या है और इसे कैसे हल किया जाए। विश्वविद्यालयों को अधिकांश व्यवसायों की तुलना में कहीं अधिक महत्वपूर्ण समस्या का सामना करना पड़ता है, लेकिन वे इसे कठोर डेटा अध्ययन के साथ हल कर सकते हैं।
सुई चलाना
यह सुझाव देना भ्रामक होगा कि डेटा का अध्ययन करना एक सरल गणित समस्या है और यह कि समय रहते ही आप इस मुद्दे का पता लगा लेंगे। तथ्य यह है कि कुछ डेटा दूसरों की तुलना में अधिक उपयोगी है। कॉलेज इस तथ्य के साथ संघर्ष करते हैं कि एक छात्र के प्रवेश कार्यालय के साथ कई बातचीत सार्थक नहीं हैं और इसमें भाग लेने के अपने अंतिम निर्णय पर कोई असर नहीं पड़ता है। तो वे सार्थक डेटा कैसे पाते हैं?
रॉय कहते हैं कि रचनात्मकता और बॉक्स के बाहर सोच अविश्वसनीय रूप से मूल्यवान डेटा बन गई है। उन्होंने कहा, "हमने पाया कि जो छात्र कैंपस टूर पर जाते हैं उनमें 70% भाग लेने की संभावना होती है। उसके बाद, पोस्ट-विजिट इंटरव्यू आयोजित करके, हम 97% निश्चितता के साथ स्थापित कर सकते हैं, जो विश्वविद्यालय में दाखिला लेने का फैसला करेगा। ”
कैंपस का दौरा अक्सर कॉलेज प्रवेश कार्यालय द्वारा सीधे नियंत्रित नहीं किया जाता है। वे उस ऑपरेशन को संभालने के लिए VisitDays जैसी कंपनियों पर भरोसा करते हैं। अपने डेटा स्रोतों के बाहर देखने से, वे अविश्वसनीय रूप से सटीक डेटा पा सकते हैं जिसका व्यापक समस्या पर महत्वपूर्ण असर पड़ता है जिसे वे हल करने के लिए काम कर रहे हैं।
कारोबारियों को डेटा के बारे में विस्तृत दृष्टिकोण रखने की जरूरत है और जहां मूल्यवान डेटा छिपाया जा सकता है। विक्रेताओं और उपमहाद्वीपों को आपके साथ समस्याओं पर काम करने के लिए कहें और समस्या को हल करने के रचनात्मक तरीकों के बारे में हमेशा सोचते रहें।
इसे सरल बनाए रखना
यह दुर्भाग्यपूर्ण है कि डेटा को अक्सर "बड़ा" शब्द के साथ जोड़ा गया है क्योंकि यह लोगों को डराता है। बिग डेटा एक पूरी दुनिया है जिसमें बहुत कम व्यवसायों को कभी भी शामिल होने की आवश्यकता होती है। लेकिन प्रौद्योगिकी आज छोटे व्यवसायों को उन तरीकों से समझदारी से डेटा का लाभ उठाने की अनुमति देती है जो वे हाल ही में नहीं कर सके।
जब आप किसी समस्या के बारे में सोचते हैं जो आपको लगता है कि आप डेटा के साथ हल कर सकते हैं, तो सोचें कि आप क्या ट्रैक कर रहे हैं। विश्वविद्यालय इरादे के संकेतकों को ट्रैक करने की कोशिश कर रहे हैं। इसका मतलब है कि वे सकारात्मक और नकारात्मक संकेतों या व्यवहारों की तलाश कर रहे हैं जो कि बेवजह एक परिणाम के साथ सहसंबंध रखते हैं। यह सब दस्तावेजीकरण, समय के साथ ट्रैकिंग, और फिर अध्ययन द्वारा पूरा किया जाता है।
डेटा का अध्ययन करके आप किन समस्याओं का समाधान कर सकते हैं? जब आप एक सप्ताह बाद एक अनुकूल अनुस्मारक ईमेल भेजते हैं तो क्या ग्राहक तेजी से चालान का भुगतान करते हैं? जब आपकी सफलता के लिए उन्हें सार्वजनिक रूप से पहचाना जाता है, तो क्या आपकी बिक्री टीम अधिक सौदे बंद कर देती है? क्या आप उच्च गुणवत्ता वाले कर्मचारियों को आकर्षित करते हैं जब आप उनके साक्षात्कार के बाद उन्हें कार्यालय का दौरा देते हैं?
छोटे व्यवसाय के मालिक डेटा का अध्ययन करने से डर नहीं सकते।
शटरस्टॉक के माध्यम से परीक्षण फोटो
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