Co všechno můžeme vyčíst z dat o přijímačkách

CERMAT každoročně po skončení přijímacího řízení zveřejní anonymizovaná data o přihláškách. Pro většinu ředitelů se tím celé datové dědictví ročníku vyčerpá — přečtou si tiskovou zprávu, možná si prolistují souhrnné tabulky. Ty ale ukazují jen malou část toho, co v datech je. Tento text popisuje, co všechno z přihlášek lze při správném zpracování zjistit a co z toho má hodnotu pro strategické řízení školy.

Co vidí veřejnost

Veřejně dostupné reporty CERMATu obsahují zejména souhrnné statistiky na úrovni celé ČR, krajů a škol. U každé školy je uveden počet přihlášek, počet přijatých a průměrné bodové skóre uchazečů. Tato vrstva je dostatečná k odpovědi na otázky typu „Kolik lidí se letos hlásilo na gymnázia?" nebo „Jaká byla úspěšnost v Jihomoravském kraji?".

Pro otázky typu „Komu vaše škola ztrácí uchazeče a proč?" ale souhrnné tabulky nestačí. Odpověď je v jednotlivých přihláškách — v tom, jak uchazeč seřadil své tři volby a jaké kombinace škol jsou v populaci nejčastější.

První vrstva: vaše pozice na přihláškách

Každá přihláška obsahuje nejen školu, ale i pozici (1., 2. nebo 3.). Z toho se dá spočítat, jaký podíl vašich přihlášek je skutečně „prvních voleb". Tato metrika je zásadní: škola, která má 60 % přihlášek na 1. pozici, stojí na pevném základu. Škola, která má 60 % přihlášek na 3. pozici, je záložní řešení pro uchazeče, kteří se bojí, že se jinam nedostanou.

Ilustrativní anonymizovaný případ: střední odborná škola v krajském městě se chlubila 250 přihláškami ročně, což je vyšší číslo než u většiny jejích konkurentů. Při bližším pohledu ale vyšlo najevo, že 70 % přihlášek je na 3. pozici. Uchazeči se na tuto školu hlásí jako na záchrannou síť, ne jako na cíl. V demograficky slabších letech taková škola ztrácí uchazeče první — protože když síla tlaku klesne, záložní volby jsou první, kterým uchazeči nemusejí dát přednost.

Druhá vrstva: s kým vlastně soutěžíte

Pokud má uchazeč na přihlášce vaši školu a ještě další dvě, pak tyto další dvě školy jsou vaší reálnou konkurencí — ne podle oficiálního seznamu ve vašem kraji, ale podle skutečných preferencí uchazečů. Agregováno přes celý ročník získáte seznam škol, se kterými se nejčastěji dělíte o stejné uchazeče.

Výsledky bývají často překvapivé. Gymnázium ve středně velkém městě se v našich datech dělí o uchazeče nejen s gymnáziem ve stejném městě (což by čekala každá škola), ale také s konkrétním gymnáziem v jiném kraji, ke kterému denně dojíždí vlak. Nebo s lyceem v bývalé okresní obci, kam uchazeči jezdí autobusem. Toto mapování „skutečné" konkurence je zásadní pro rozhodování o marketingu: má smysl cílit reklamu do spádového města, nebo radši do vzdálenějších lokalit, odkud chodí 2. volby?

Třetí vrstva: souboje o konkrétní uchazeče

Když víte, s kým soutěžíte, je otázka: kdo v souboji vyhrává? To zjistíte porovnáním pozic na přihláškách. Pokud měl uchazeč vaši školu na 2. pozici a konkurenční školu na 1. pozici, „vyhrála" konkurenční škola — dostala přednost. Pokud jste naopak byli na 1. pozici, vyhráli jste vy.

Agregací přes celý ročník získáte skóre: proti škole A 120 výher a 45 proher, proti škole B 30 výher a 150 proher, proti škole C vyrovnaný výsledek. Toto skóre je mnohem konkrétnější než abstraktní „tržní pozice". Řekne vám jmenovitě, kterým školám systematicky prohráváte, a to je informace, se kterou můžete cíleně pracovat — porovnat nabídku, zkontrolovat komunikaci, zvážit, jestli vaše silné stránky dostatečně komunikujete tam, kde je vaše konkurence slabá.

Čtvrtá vrstva: struktura poptávky po oborech

Data nejsou jen o školách, ale i o oborech. Můžete zjistit, které obory přitahují uchazeče se silným bodovým skóre — tedy žáky, kteří by se dostali kamkoliv — a které obory naopak berou uchazeči jako zálohu. Rozdíl je často překvapivý: obor, který je v marketingovém nářadí prezentovaný jako prestižní, může být ve skutečnosti přítelem uchazečů se slabším skórem, protože si na něj troufají.

Pro ředitele to znamená vstup do diskuze o otevírání a rušení oborů na tvrdých datech, ne jen na intuici. Obor s klesající poptávkou a zhoršujícím se profilem uchazečů je kandidát na úpravu nebo uzavření. Obor se silnou poptávkou a prémiovými uchazeči je kandidát na rozšíření kapacity.

Pátá vrstva: vývoj v čase

Jednorázový pohled na data ročníku je užitečný. Skutečná hodnota ale vzniká srovnáním více ročníků za sebou. Pokud tržní pozice školy dlouhodobě stagnuje, to je v kontextu rostoucí konkurence spíš špatná zpráva — ostatní se zlepšují. Pokud rok od roku klesá průměrná pozice vašich přihlášek (přesouváte se z 1. volby na 2. a 3.), je to varování několik let dopředu předtím, než se propad projeví v reálné naplněnosti tříd.

Ředitel, který srovnává data ročníku 2025 s daty ročníku 2020, vidí trend — a může na něj reagovat. Ředitel, který se dívá jen na aktuální ročník, reaguje s tříletým zpožděním, kdy se problém už projeví v zápisu.

Šestá vrstva: predikce z budoucí poptávky

Když propojíte data o přijímacím řízení s daty o základních školách v okolí, získáte predikci budoucí poptávky. Víte, kolik dětí v aktuálních 6., 7. a 8. třídách ZŠ se bude za 1–3 roky hlásit na střední školy. Když navíc víte, kolik procent z těchto dětí historicky přichází na vaši školu, můžete předpovědět počet uchazečů na několik let dopředu.

Tato predikce je nejcennější nástroj pro strategické plánování kapacity, oborové nabídky a personálních potřeb. Ředitel, který v roce 2026 vidí, že v roce 2029 přijde na jeho školu o 20 % méně uchazečů, má tři roky na přípravu. Ředitel, který se o změně dozví při zápisu 2029, má několik měsíců.

Proč na to obvykle nemáte čas ani nástroje

Všechna tato zpracování jsou možná — data existují, matematika je známá, výsledky mají jasnou hodnotu. Problém je praktický: zpracování dat CERMATu vyžaduje datovou analýzu, kterou zřídkakdy vedení střední školy má kapacitu dělat interně. Zpracování celé ČR navíc znamená propojit desítky datových zdrojů (CERMAT, MŠMT rejstřík škol, ČSÚ demografie, výkonové výkazy ZŠ) a mít přístup k oficiálním datovým souborům.

Přesně proto vznikl EduMonitor. Data, která v něm vidíte, nejsou odhady — jsou to výsledky zpracování stejných oficiálních zdrojů, ke kterým byste měli jinak přistupovat jeden po druhém a sami agregovat. Rozdíl oproti vlastní analýze je v tom, že jeden ročník dat zpracujete jednou pro všechny školy v ČR, nikoli každá škola zvlášť pro sebe. To je podstata platformy: data tam jsou pro každou střední školu, z vašeho pohledu je cenné, že obsahují vás i celou konkurenci.