La gestion de la composition du corps étudiant: Le cas de l'Université Bishop's

L'Université Bishop's de Lennoxville est née d'un défi de l'anglicanisme de s'implanter dans une région colonisée par des Américains dans une province en majeure partie francophone. Troisième plus ancienne université du Québec, Bishop's célèbrera en décembre de cette année 1993, son 150 ième anniversaire. Bien qu'elle soit petite, avec un effectif de seulement 2000 étudiants, Bishop's quand même réussît à attirer des étudiants non seulement du Québec mais de toutes les autres provinces ainsi que de l'étranger. Le cas de Bishop's est unique étant donné qu'elle est la seule université anglophone du Québec établie dans une région rurale. De plus, n'offrant que des programmes de premier cycle, elle perd le pouvoir d'attraction des programmes de deuxième et troisième cycles ainsi que celui des facultés des professions libérales telles que le droit, le génie ou la médecine. Les responsables de l'université s'interrogent sur les raisons qui aujourd'hui amènent un étudiant à choisir Bishop's plutôt qu'une autre université pour entreprendre ses études. Leur problème n'est pas autant d'augmenter le nombre total d'étudiants inscrits que surtout celui de changer la composition du corps estudiantin afin qu'un plus grand pourcentage provienne de la province du Québec. Conscients de l'énorme potentiel que représente le marché francophone, ils voudraient tout en maintenant la participation présente des anglophones du Québec, développer des stratégies qui leur permettront d'attirer un plus grand nombre d'étudiants francophones. Les mesures prises par l'administration durant les deux dernières années académiques ont été d'accorder des proportions de plus en plus importantes du budget de recrutement aux cegeps francophones. Confrontés à notre tour à ce problème, nous avons décidé de le résoudre d'une manière plus globale et plus approfondie. Une revue préliminaire de la littérature s'est avérée insuffisante. La recherche dans ce domaine foisonne en études de préférences visant surtout à faire des prévisions au sujet des admissions futures dans le but d'attirer le plus de candidats possible sans se soucier de l'origine régionale, ethnique ou linguistique des étudiants. Afin d'attirer tel groupe d'étudiants plutôt qu'un autre, les responsables devraient tout d'abord enquêter sur les attributs d'une université qui sont importants pour chaque groupe et déterminer si ces attributs diffèrent d'un groupe à un autre. C'est pour cette raison que nous avons mené auprès des étudiants de Bishop's une étude de préférences afin de trouver le message qui doit être véhiculé lors des activités de recrutement. De plus, comme mentionné plus haut, les responsables consacrent une partie du budget à ces activités. Apporter un changement au corps étudiant devient par conséquent un problème de gestion des efforts de recrutement. Nous avons pour cela développé un modèle basé sur une fonction de réponse visant à établir une relation entre les demandes d'inscriptions et différentes autres variables telles que le potentiel du marché, les sommes allouées au recrutement, la distance qui sépare la région d'origine de Bishop's, et enfin un effet de langue qui différencierait la réponse des francophones de celle des anglophones. Ce modèle permet d'élaborer une règle de répartition du budget relativement facile à mettre en oeuvre et qui aiderait les responsables à optimiser la composition du corps étudiant.

Une évaluation de différentes techniques de cueillette de données relatives au modèle Callplan

Les gestionnaires des ventes peuvent se servir de modèles de décision pour répartir de façon optimale les ressources marketing entre les produits et territoires. Ces modèles sont des équations mathématiques qui représentent la façon dont les ventes réagissent aux efforts marketing et peuvent être calibrés à partir de données objectives ou subjectives. Little (1971) affirme que les données subjectives sont plus efficaces parce qu'elles contiennent toute l'expérience des gestionnaires. À partir des recommandations de Little, Lodish (1971) a développé le modèle CALLPLAN afin d'aider les gestionnaires à répartir le temps de visites des représentants entre les clients ou les produits, de façon à maximiser les profits de l'entreprise. Pour calibrer ce modèle, les utilisateurs doivent utiliser les cinq données suivantes : les ventes prévues si aucune visite n'est effectuée, les ventes prévues avec une réduction de 50% des visites actuellement effectuées, les ventes actuelles, les ventes prévues si le nombre de visites est augmenté de 50% et les ventes prévues en effectuant un nombre infiniment grand de visites. Nous avons constaté que les modèles de répartition se basent tous sur les mêmes données pour estimer les paramètres des fonctions de réponse des ventes et que la valeur de ces données n'a jamais été évaluée empiriquement. Cette étude visait donc à évaluer la valeur des données subjectives utilisées dans la procédure d'estimation des paramètres du modèle CALLPLAN. À l'aide de simulations de jugements sur ordinateur, nous avons vérifié si la procédure d'estimation, telle que proposée par Lodish, peut être améliorée. Nous avons trouvé en essayant différentes combinaisons de cinq points, qu'effectivement la combinaison de Lodish n'est pas la meilleure pour estimer adéquatement les paramètres du modèle CALLPLAN. Quand la fonction de réponse des ventes est à priori en forme de S, les points utilisés devraient être les suivants ; les ventes prévues si aucune visite n'est effectuée (min), les ventes actuelles, les ventes prévues si un nombre infiniment grand de visites est effectué (max), les ventes prévues avec le nombre de visites qui correspond au point d'inflexion (P.l.) de la fonction de réponse et les ventes prévues avec le nombre de visites qui correspond à la mi-distance du point d'inflexion et du niveau de ressource min. Quand la fonction de réponse est à priori concave, la combinaison de points utilisée devrait être ; les ventes prévues si aucune visite n'est effectuée, les ventes actuelles, les ventes prévues si un nombre infiniment grand de visites est effectué, les ventes prévues en réduisant au quart le nombre de visites actuellement effectué et les ventes prévues en diminuant de 50% le nombre de visite actuellement utilisé. Nous avons également observé que les jugements concernant les ventes minimales et les ventes maximales influencent grandement les estimés. Nous avons donc trouvé un moyen d'atténuer leur impact en calculant des estimés moyens générés par les jugements individuels d'un groupe déjugés.