EEHEB Identificeer latent talent - de excellente student Met oog voor de gehele studieloopbaan

EEHEB 2012

Identificeer latent talent - de excellente student Met oog voor de gehele studieloopbaan

Groningen, 5 oktober 2012

Agenda Introductie & Context

1

De Excellente Student in de Student Life Cycle Management

6

Wrap-up

1

Universiteit van Amsterdam - FGw

© 2012 Deloitte The Netherlands

Wie is Theo Bakker?

Theo Bakker

Uva Deloitte Uva - FGw Vrienden Familie Studie theologie Studie informatiekunde

Theo Bakker, [email protected], 06-10999307

Bron: LinkedIn Maps 2


Context – Hoger Onderwijs Nederland

3


Context – Vormen van differentiatie binnen de prestatieafspraken

Differentiatie - Brede bachelorprogramma’s -

University colleges Engelstalige opleidingen Onderzoeksmasters

-

Honoursprogramma’s en modules

Bron: Trendrapportage universiteiten 2002-2020 – VSNU (p5-6) 4


Noodzaak van selectie en differentiatie van collegegelden

Kan het ook anders?

Bron: Trendrapportage universiteiten 2002-2020 – VSNU (p6) 5


6

Student Life Cycle Management

De drie fasen in de student lifecycle bieden aanknopingspunten voor identificatie van excellente studenten Instroom Aspirant

Uitstroom Alumnus

Doorstroom Student

Manage aantallen

uitval

Geïdentificeerd en contact

aange meld

toegela ten

afgestudeerd

ingeschreven

Manage kwaliteit

1

Identificeer en stimuleer de beste match 7

2

3

4

Optimaliseer studieresultaat Identificeer en stuur studiekwaliteit

5

Sluit aan bij het carrièrepad en persoonlijke doelen © 2012 Deloitte The Netherlands

“Traditionele” BI versus Analytics

Analytics Verkennen en ontdekken, toekomst voorspellen, actiegerichte inzichten

Optimalisatie, simulatie & scenario analyse

Voorspellende modellen

Segmentatie / statisch clusteren

Data exploratie

Traditionele BI

Prestaties meten en rapporteren

Feiten begrijpen, rapportage verleden en huidige prestatie

Data extractie & integratie 8

Data analytics in onderwijs


Data Analytics kent verschillende niveaus van volwassenheid en waarde tussen KPI rapportages en op feiten gebaseerde voorspellingen/simulaties Wat zou er kunnen gebeuren?

Analytische Volwassenheid

Waarom gebeurt het?

Predictive Modelling

Segmentatie

Wat gebeurt er? Visuele data exploratie

Basale KPI Rapportages

Simulatie & Optimalisatie

• Simulering en experimentering met verschillende scenario’s

• Geïntegreere analytics • Meerdere databronnen • Voorspelling van uitkomsten • Modellering en begrip • Begrip van groepen en van correlaties en causale verbanden outliers • Ontdekking van blinde vlekken

• Begrip van business parameters • Visualisering van transacties • Data integriteit & kwaliteit • Basale gegevens & extracten

Transactioneel 9

Verhoging van business value

Strategisch © 2011 Deloitte Touche Tohmatsu

Mogelijke aangrijpingspunten (een aantal voorbeelden uit het instroom proces) Instroom: • Heeft de student zich voldoende georienteerd? - Bezoek open dagen - Aanvraag brochures - Bezoek website - Tijdige aanmelding in Studielink

• Heeft de student uitsluitend gekozen voor deze opleiding? - Aantal aanmeldingen in Studielink - Orientatie op meer dan 1 studie bij de eigen instellingen

Mogelijke bronnen: Studielink CRM (bezoek aan open dagen, aanvraag brochures, deelname webcolleges, bezoek website, etc.) CSB Intakesystemen

-

Centraal Register Eindexamens Enquetes aan studenten

• Heeft de student de juiste capaciteiten? - Eindexamencijfers - Herkomst (school, regio, postcodegebied) - Omzwaai uit mislukte opleiding - Deficienties

• Kan de student realistisch plannen? - Moment van aanmelding voor intake - Beschikbare tijd voor de studie - Tijdige betaling

10


Clusteren met Self-Organizing maps voor strategische segmentatie Input: 18.946 studenten (een Australische Universiteit), 516 attributen per student 1

11


2

3

4

5


Clusteren met Self-Organizing maps voor strategische segmentatie Resultaat clustering Blije internationale

Succesvol BA

Gemiddeld

Volwassen, deeltijd

Honours

Trage internationale

Betrokken, maar ontevreden Worstelaars

Ontevreden

Uitvallers

Niet betrokken 12


Betrokken, agressief © 2012 Deloitte The Netherlands

Clusteren met Self-Organizing maps voor strategische segmentatie Gedetailleerdere inzichten voor gerichte interventiesporen en bijbehorende communicatie

12 cluster model (3 primary churn behaviours) C 12

C6

C1

Students: 662 Age: 20 Churn: 24% Marks: 30% Satisfied: 15% Response rate: 29.3%

C4

C3

C2 C8

C5 C 11

Worstelaars Uitvallers Niet betrokken

13

34 cluster model, focussing on 8 Churn behaviours


C 10

Students:C 218 7 Age: 22 Churn: 74% Marks: 39% Satisfied : 10% 9 ResponseC rate: 6.5%

Students: 232 Age: 26 Churn: 68% Marks: 40% Satisfied : 29% Response rate: 10.6%

Worstelaars – hoge kans uitval, lage kans uitval Uitvallers – al vertrokken, nog binnen, etc. Niet betrokken – tevreden, ontevreden, ec.


Doorvertaling naar zowel matching als tutoraat Gedetailleerdere inzichten voor gerichte interventiesporen en bijbehorende communicatie

34 cluster model, focussing on 8 Churn behaviours

12 cluster model (3 primary churn behaviours)

Students: 662 Age: 20 Churn: 24% Marks: 30% Satisfied: 15% Response rate: 29.3%

C 12

C6

C1

C4

C3

Students: 232 Age: 26 Churn: 68% Marks: 40% Satisfied : 29% Response rate: 10.6%

C2 C8

C5 C 10

C 11

Students:C 218 7 Age: 22 Churn: 74% Marks: 39% Satisfied : 10% 9 ResponseC rate: 6.5%

a

Onbewust bekwaam/ a onbewust onbekwaam

Voorlichting

14


d

b c

Intake

Matching

e

Bewust bekwaam/ bewust onbekwaam

Begeleiding


Aan de slag met de dagelijkse praktijk

Personalisering Business intelligence Digitalisering

Analytics

Proces

1

2

3

Business intelligence

15

Analytics

Metingen

Retrospect

Interventies

Prognose

1

2

3

4


Methode voor identificatie, prioritering en detaillering van doelgroepen Pressure Cooker Agenda – Day 1

Ons vertrekpunt

9.30

17.30

Definitie van excellente studenten

Stap naar communicatiestromen

SOM totale populatie

Mogelijkheden per type student

Bouw Business Case Conversie per groep

Kansen voor excellente studenten 1. Op voorhand Directe excellent uinodiging

Consolidatiebestand

Heatmap pot. studiesucces Vaste waarden Business Case

2.1 Topsporters Speciaal programma Som populatie studiesucces

Consolidatiebestand Heatmap pot. studiesucces

2.2 Top musici

Speciaal programma

3

Extra communicatie over keuze mogelijkheden

Breed geinteresseerde student

Business Case raamwerk

Communicatiegroepen Excellente studenten

16

Adding Analytics = Adding Value


Deloitte refers to one or more of Deloitte Touche Tohmatsu Limited, a UK private company limited by guarantee, and its network of member firms, each of which is a legally separate and independent entity. Please see www.deloitte.com/about for a detailed description of the legal structure of Deloitte Touche Tohmatsu Limited and its member firms. Deloitte provides audit, tax, consulting, and financial advisory services to public and private clients spanning multiple industries. With a globally connected network of member firms in more than 150 countries, Deloitte brings world-class capabilities and deep local expertise to help clients succeed wherever they operate. Deloitte's approximately 170,000 professionals are committed to becoming the standard of excellence. This publication contains general information only, and none of Deloitte Touche Tohmatsu Limited, its member firms, or their related entities (collectively, the “Deloitte Network”) is, by means of this publication, rendering professional advice or services. Before making any decision or taking any action that may affect your finances or your business, you should consult a qualified professional adviser. No entity in the Deloitte Network shall be responsible for any loss whatsoever sustained by any person who relies on this publication.


EEHEB Identificeer latent talent - de excellente student Met oog voor de gehele studieloopbaan

Recommend Documents