Das Ziel
PGadmit wollte, dass Studieninteressierte nicht länger mühsam Dutzende Hochschulen von Hand vergleichen und ihre Chancen erraten müssen, sondern zu einer Auswahl kommen, der sie wirklich vertrauen können. Für PGadmit selbst bedeutete das ein stärkeres, klar differenziertes Produkt in einem dicht besetzten EdTech-Markt.
Was wir gebaut haben
Wir haben eine KI-Empfehlungs-Engine entwickelt, die den akademischen Werdegang, die Interessen und Ziele einer Person auswertet und sie mit Hochschul- und Programmdaten abgleicht, um gezielte, relevante Vorschläge zu liefern statt einer generischen Suche.
- KI-Empfehlungs-Engine: verbindet Studierendenprofile direkt mit den passendsten Hochschulen und Programmen.
- Datenmodellierung und Ranking-Logik: strukturiert Hochschul- und Nutzerdaten so, dass die Empfehlungen auch bei wachsendem Katalog präzise bleiben.
- Skalierbare Architektur: gebaut, um neue Hochschulen, Programme und KI-Funktionen ohne Neuaufbau zu ergänzen.
Das Ergebnis
Nach dem Launch verzeichnete PGadmits eigenes Such-Tool eine Nutzungssteigerung von 40% und einen Anstieg der Anmeldungen um 25%, Zahlen, die direkt vom Kunden gemeldet wurden. Studierende bekommen eine echte Auswahl statt endloser offener Tabs, und PGadmit hat eine klarere Produktgeschichte in einem umkämpften EdTech-Markt.
