From digital prominence to outreach allocation: an integrated approach for executive education

The market for executive education has become globalised and digitally mediated: prospective learners now discover and evaluate programmes online, across national markets, well before any direct contact with the institution. In this setting, an institution's standing in a given market is captured by its prominence, the position it occupies in the collective attention of prospective learners, which manifests behaviourally in the digital signal (sessions, searches, engagement) that learners leave, and crosses into intent at the application click. Institutions must therefore monitor and act on prominence at the level of the individual programme in the individual country market and at the frequency at which outreach is committed. Existing instruments, however, operate at the institutional and annual level; the webometric literature has validated digital signals only in aggregate and cross-sectional terms; and international outreach budgets are predominantly set by incremental adjustment to prior-year spending rather than by analysis of demand. This thesis develops an integrated analytical approach that characterises digital demand at the programme-country level and translates it into operational outreach allocation. Using an event-level digital dataset from NUS Business School (five programmes, eleven country markets, 73 weeks), the digital signal is modelled as a mean-reverting Ornstein-Uhlenbeck process, decomposed into a structural baseline, an investment response, and a persistence component, an operational and decomposable measure of the digital manifestation of prominence, and its conversion into application clicks as a two-state hidden Markov process; the estimates feed a constrained, risk-adjusted optimisation, based on downside semivariance, that allocates a finite budget across markets. The signal reverts toward a market-specific baseline in every pair, responds to outreach with strongly heterogeneous and not always identifiable magnitude, and converts through two clearly separated regimes (the higher-converting state lifting conversion roughly eightfold). The resulting allocation departs systematically from a traffic-proportional benchmark, selecting markets by estimated marginal productivity rather than by volume. The framework is instantiated as a decision-support prototype, with a field experiment designed for live validation against the institution's incumbent process.

Il mercato dell'executive education è ormai globalizzato e digitalmente mediato: i candidati scoprono e valutano i programmi online, tra mercati nazionali, ben prima del contatto diretto con l'istituto. In tale contesto, il posizionamento di un istituto in un mercato è definito dalla sua prominenza, la posizione nell'attenzione collettiva dei candidati, espressa dal segnale digitale comportamentale (sessioni, ricerche, engagement) e convertitasi in intenzione al clic di candidatura. Gli istituti devono quindi monitorare e gestire la prominenza a livello di singolo programma-paese e alla frequenza delle azioni di outreach. Gli strumenti attuali operano però a livello istituzionale e annuale; la letteratura webometrica valida i segnali digitali solo in modo aggregato e trasversale; i budget di outreach internazionale sono definiti per aggiustamenti incrementali storici anziché sull'analisi della domanda. Questa tesi sviluppa un approccio analitico integrato che caratterizza la domanda digitale a livello programma-paese, traducendola in allocazione operativa dell'outreach. Tramite un dataset di eventi digitali della NUS Business School (5 programmi, 11 paesi, 73 settimane), il segnale digitale è modellato come processo di Ornstein-Uhlenbeck mean-reverting, scomposto in baseline strutturale, risposta agli investimenti e persistenza, una misura operativa e scomponibile della manifestazione digitale della prominenza, e la conversione in clic di candidatura come processo di Markov nascosto a due stati. Le stime alimentano un'ottimizzazione vincolata e corretta per il rischio per allocare un budget finito tra i mercati. Il segnale tende alla baseline specifica di ogni combinazione, risponde all'outreach con intensità fortemente eterogenea e non sempre identificabile, e converte tramite due regimi distinti (lo stato a maggiore conversione la incrementa di circa otto volte). L'allocazione risultante devia sistematicamente dal benchmark proporzionale al traffico, selezionando i mercati per produttività marginale stimata anziché per volume. Il framework è implementato in un prototipo di supporto alle decisioni, con un esperimento sul campo progettato per la validazione contro il processo istituzionale in uso.