Estrategias de recomendación de productos para triplicar sus conversiones como empresa de tecnología educativa

Para 2025, el ecosistema indio de Ed-Tech tocará $ 10.4 mil millones en oportunidades de mercado, creciendo a una CAGR del 39%. En los últimos años, Ed-Tech se ha beneficiado enormemente de la adopción de tecnología, una gran población de jóvenes y una creciente demanda de capacitación y actualización.

De hecho, en 2021, había 1113 universidades, 43 000 colegios y más de 70 millones de estudiantes, lo que convierte a India en uno de los mayores operadores en el espacio educativo del mundo. Y aunque la educación en línea no se parece en nada a la configuración tradicional, la aceptación del aprendizaje digital se está extendiendo como un reguero de pólvora debido a la adopción generalizada del aprendizaje en línea en el mundo posterior a la pandemia.

Entonces, ahora la pregunta es, ¿cómo puede mantenerse por delante de la competencia como marca de Ed-Tech? ¿Cuál sería un factor diferenciador en su plataforma para vencer la depresión de la retención y el compromiso?

Una solución directa a todos estos desafíos modernos es un vigoroso sistema de recomendación de productos. Un sistema de recomendación es una 'herramienta que sugiere servicios que probablemente sean de interés para un usuario'.

En este blog, analizaremos cómo la industria de la tecnología educativa puede vencer la depresión de la retención y el compromiso con el poder de las recomendaciones de productos ganadores/impactantes adaptadas a las plataformas de tecnología educativa.

¿Qué son las conversiones de Ed-Tech?

Las estadísticas nos dicen que, en promedio, las empresas de Ed-Tech obtienen entre 3000 y 3500 clientes potenciales orgánicos con una conversión promedio de 2 a 3 %. Debido a la alta rotación, la disminución de la disposición a pagar y la creciente competencia, los Ed-Techs terminan gastando más. Si bien la gran tecnología se vuelve loca en los canales pagos como Facebook y Google y los anuncios en los medios tradicionales como la prensa y la televisión, muchas nuevas empresas jóvenes también recurren a canales como los grupos de Whatsapp y las comunidades de Facebook para generar prospectos.

Los consumidores ven las compras de Ed-Tech como compromisos a largo plazo, razón por la cual muchos factores, como una mayor consideración, investigación y evaluación, entran en escena antes de realizar una compra.

Estos costos pueden aumentar aún más si se rompe el embudo de usuarios. Así que imagina un cliente mostrando interés en tu curso y dejando una consulta; si el CRM del sitio web no funciona, este prospecto puede quedar inactivo antes de que se active. Esta optimización de la tasa de conversión es el santo grial de cualquier empresa Ed-Tech funcional que planee sobrevivir en este mercado feroz.

¿Cómo calcular la tasa de conversión para su negocio de Ed-Tech?

Calcular la conversión para sus nuevas empresas de tecnología educativa no es muy diferente de las empresas tradicionales: solo necesita trabajar con dos puntos de datos. Comience analizando la afluencia de audiencia frente a aquellos que realizaron una acción deseada, como inscribirse en un curso o hacer una pregunta de seguimiento. Estos datos se pueden obtener fácilmente a través de su panel de control de Google Analytics.

Tasa de conversión = (Número de conversiones / Número de visitantes) x 100%

Imagine que el mes pasado, en abril de 2023, 1000 usuarios visitaron su página de destino y casi 100 mostraron interés en su curso al inscribirse en un próximo taller. Entonces, si alguien le pregunta la tasa de conversión de este embudo, sería:

(100 / 1000) x 100 % = 10 %

Lo que significa que el 10% de la audiencia total quedó convencida por su oferta. Aquí es donde las cosas se ponen interesantes. Los especialistas en marketing se someten a verdaderas pruebas cuando pueden identificar qué es lo que realmente funcionó para estos usuarios y luego intentan replicar lo mismo para cada usuario para maximizar la conversión.

Muchos especialistas en marketing recurren a pruebas A/B en sus páginas de destino, algunos ejecutan una variedad de anuncios y otros ofrecen regalos y puntos de fricción más bajos que crean barreras de entrada bajas, pero ¿existe una fórmula segura? Flint McGlaughlin, de MECLABS, acuñó una heurística de secuencia de conversión que crea un marco de cinco elementos clave que lo ayudan a impulsar la conversión.

En esta ecuación, la probabilidad de conversión de un usuario (C) es directamente proporcional a la motivación del visitante (m), la fuerza general de la propuesta de valor (v), la presencia de fricción (f), la ansiedad (a) en el proceso y, por último, el incentivo (i) que compensa la fricción que no se puede eliminar.

La ecuación anterior se tradujo vagamente en una "herramienta de pensamiento" que ayuda a los especialistas en marketing a aumentar su probabilidad de conversión al centrarse más en la motivación general y la propuesta de valor que se ofrece en la página de destino frente a cada fricción. Sin embargo, en cada paso, hágase las siguientes preguntas:

1. ¿Quiénes son estos usuarios?
2. ¿Cómo descubrieron el sitio web?
3. ¿Por qué cayeron?
4. ¿Qué más información necesitan para pasar a la siguiente etapa?
5. ¿Estamos abordando todos los puntos débiles?

El viaje de compra de los usuarios es una combinación de muchos 'sí' basados ​​en la confianza que obtienen cuando visitan su sitio web; por lo tanto, cada paso del embudo es un punto crucial. En cada paso, especialmente en el espacio indio Ed-Tech con más de 4500 nuevas empresas, cada micro-sí en el sitio web compite potencialmente con el resto.

¿Qué es un motor de recomendación?

El proceso de utilizar datos sobre hábitos y comportamiento de compra de los usuarios para sugerir productos o servicios que puedan interesarles es una recomendación. Estos sistemas utilizan algoritmos para estudiar los datos de los usuarios, como compras anteriores, historial de compras, consultas de búsqueda y comportamiento de navegación, entre varios otros factores, para determinar qué es más probable que compre una persona.

Los motores de recomendación son herramientas increíbles para que las organizaciones ayuden a los usuarios a descubrir nuevos productos, aumentar el pedido promedio por valor, mejorar la adherencia y mejorar la experiencia de compra en general.

Uno de los ejemplos más conocidos de buenas recomendaciones de productos es la función "Los clientes que compraron esto también compraron" de Amazon. Esta función por sí sola ayuda a Amazon a realizar un 35 % más de compras.

Uno de los principales beneficios de ejecutar estos sistemas es mejorar la experiencia y el compromiso del cliente al facilitar recomendaciones que se adaptan a cada cliente.

Por el lado comercial, estos motores pueden ayudar a predecir el comportamiento de compra y permitir que las empresas optimicen sus operaciones, inventario y cadena de suministro. Las empresas pueden comprender la popularidad de sus productos y prepararse mejor para satisfacer las necesidades de sus clientes.

Las nuevas empresas de Ed-Tech pueden estudiar las calificaciones, los estilos de aprendizaje y las áreas de interés de los estudiantes para recomendar cursos, oportunidades de mejora de habilidades, recursos, material de estudio y guías. El uso de datos para analizar el desempeño del estudiante en su plataforma de tecnología educativa también les permite sugerir cursos específicos, aumentar la comunidad de docentes y lanzar talleres o programas específicos o simulaciones interactivas.

Aquí hay un ejemplo de cómo LinkedIn sugiere cursos a un profesional de marketing de contenido. Como podemos ver, estas recomendaciones cubren la gama de palabras clave que los profesionales de contenido tendrían en sus perfiles de LinkedIn y los ayudan a mejorar su conjunto general de habilidades.

Para fortalecer aún más el embudo de recomendaciones, también hacen preguntas sobre la carrera de uno y sobre qué habilidad quiere desarrollar. Estas estrategias pueden ser increíblemente jugosas para el software que funciona en segundo plano. Entonces, para LinkedIn, cuanto más tiempo pase un candidato en el sitio web, mayor será su compromiso con la plataforma.

¿Cómo pueden los motores de recomendación impulsar el crecimiento de Ed-Tech?

La pedagogía de la nueva era ha hecho obsoletas muchas cosas demasiado rápido. En resumen, existe una gran necesidad en el mercado de volver a capacitarse y mejorar, pero el descubrimiento y la realización son la función más importante.

Los líderes de la industria en el espacio Ed-Tech en India como Byju's, Eruditus, Unacademy, PhysicsWallah, Lead, UpGrad y Vedantu se han basado en una u otra forma de recomendaciones; a veces es una prueba de habilidad que guía al candidato o un video de YouTube que empuja suavemente sobre cuál es la próxima gran cosa. De cualquier manera, la recomendación está en el centro del descubrimiento, la motivación para seguir, la exploración y la afluencia inicial del interés de la audiencia.

Una recomendación puede ayudar a que el negocio crezca tanto en términos de generar mayores ingresos como de crear un mayor impacto con los clientes, lo que lleva a la lealtad, el compromiso, el aumento del valor promedio de pedido (AOV) y la repetición de compras.
Aquí hay un vistazo a lo que puede impulsar un motor de recomendación sólido:

Ventaja competitiva: dado que la mayoría de las empresas adoptan recomendaciones, las que no lo hacen seguramente se quedarán atrás en términos de compromiso del usuario, confianza y AOV, por decir lo menos. Este es un excelente ejemplo de Udemy, donde los estudiantes también ven secciones en los cursos.

• Ayuda a los estudiantes a descubrir nuevos cursos de sus áreas de interés.
• Aumenta la visibilidad de los servicios.
• Ayuda a los estudiantes en la toma de decisiones.
• Construye pruebas sociales al mostrar recomendaciones.

Esto podría ponerlos por delante de la curva empujando a los usuarios a explorar una variedad de cursos de ambos extremos del espectro de precios. Esta estrategia funciona increíblemente bien cuando los usuarios no están seguros de qué seguir.

• Personalización: cuando las organizaciones extrapolan mediante el uso de datos de usuarios de compras anteriores, hábitos de compra e historial de navegación para hacer recomendaciones sobre lo que deberían disfrutar, tienen una mayor tasa de éxito. Hasta el 59 % de los compradores están de acuerdo en que es más fácil encontrar productos interesantes basados ​​en tiendas minoristas personalizadas.
• Mejores ventas: es probable que hasta el 56% de los clientes regresen a un sitio de comercio electrónico que ofrece recomendaciones de productos. Con las recomendaciones de productos correctas, los sitios web aumentan sus posibilidades de realizar una venta, lo que genera mayores ventas e ingresos. Además, esta es una gran motivación para que los usuarios sigan regresando porque sienten que las empresas prestan atención a sus necesidades.
• Mayor compromiso: las tiendas físicas construyen todo su negocio tratando bien a sus clientes, construyendo una relación con ellos y permitiéndoles pasar más tiempo para que puedan realizarse más compras. Ahora, ¿cómo resolver esto en un ecosistema digital?

Mediante el uso de puntos de contacto digitales para crear recomendaciones personalizadas en contenido, sugerencias o tiempo dedicado al sitio web, las marcas pueden mejorar la participación de sus usuarios. Las relaciones con los clientes se basan en la confianza y su audiencia quiere sentirse vista y cuidada.

Principales recomendaciones para los portales de EdTech

La alta competencia, la baja retención y un compromiso que se desmorona ponen en peligro el mercado de Ed-Tech en la actualidad. En medio de esto, una variedad de cursos, la confusión de dónde comenzar y, lo que es más importante, qué plataforma elegir es una consulta que se cierne sobre los estudiantes.

A través de recomendaciones de productos, las marcas pueden crear su identidad única y guiar a los estudiantes hacia una búsqueda precisa y relevante.
Examinemos rápidamente cómo las plataformas Ed-Tech pueden construir sus motores de recomendación.

• Personalizado: hemos discutido los sistemas de recomendación personalizados ampliamente implementados por empresas de comercio electrónico como Amazon y gigantes del entretenimiento como Netflix, pero Ed-Tech también se ha beneficiado enormemente de este algoritmo.

El uso de este algoritmo para determinar qué sugerir a los usuarios en función de sus áreas de interés, el historial de visualización y la selección de objetivos rompe el flujo homogéneo de sugerencias y aprovecha las preferencias contrastantes en función de su selección curada. Esto crea una experiencia de aprendizaje curada y permite a los usuarios descubrir una cosa tras otra en una progresión natural.

Ejemplo: en un artículo reciente concluido en la Universidad de Cornell, un grupo de estudiantes estudió el impacto de la recomendación personalizada de contenido para estudiantes de 3 a 12 años en la aplicación Freadom, una plataforma de aprendizaje para estudiantes indios.

Al final del estudio, el equipo concluyó que sus sugerencias aumentaron el consumo de contenido en la sección personalizada de la aplicación en aproximadamente un 60 %. El uso de la aplicación también experimentó un salto del 14 % en comparación con el sistema de referencia.

• Ventas adicionales y cruzadas: cuando los estudiantes ingresan a un nuevo campo como el diseño gráfico o la edición de videos, puede haber una cantidad abrumadora de información en Internet sobre cómo mejorar continuamente sus habilidades.

Entonces, no solo en términos de descubrimiento, sino que también recae una gran responsabilidad en los sitios web de Ed-Tech para educar a estos estudiantes sobre los próximos pasos y empujarlos en la dirección correcta. Esto permite que los estudiantes obtengan la misma exposición independientemente de su origen socioeconómico.

Por ejemplo, Byjus está utilizando IA para construir un sistema de recomendación que aprende con el estudiante. Según cómo se desempeñen y qué ritmo tomen para aprender, la recomendación sigue cambiando. Esta es más bien una herramienta increíble para permitir que cada estudiante aprenda a su propio ritmo.

• Prueba social: hace una década, las recomendaciones de productos de un amigo o un colega te hacían inscribirte en ese gimnasio o comprar un plato vegano caro del que nadie había oído hablar, todo porque alguien en quien confiabas confiaba en él. Avance rápido a un panorama digital, donde estas recomendaciones dominan el mundo en el sentido de cómo compra la gente.

Por ejemplo, cuando alguien se inscribe en un curso, quiere saber cuántos estudiantes confiaron en el tutor, cuáles son sus comentarios sobre el plan de estudios o las formas de enseñanza, y si el módulo del curso los ayudará a mejorar sus habilidades o conseguir un trabajo. que es donde entra en juego la prueba social.

Aquí hay un ejemplo de Udemy. Como puedes ver, la marca ha sido extremadamente generosa al mostrar las calificaciones del curso y cuántos usuarios lo han calificado. Esta recomendación permite una fácil navegación y los estudiantes pueden elegir cursos en función de cómo otros estudiantes, al igual que ellos, encontraron valor en ellos.



• Gamificación: Gamificación en Ed-Tech se refiere al uso de mecánicas de juego y principios de diseño en tecnología educativa para mejorar los resultados del aprendizaje. La agenda es impulsar una mayor participación de los alumnos a través de una experiencia interactiva. Las marcas han utilizado cuestionarios, insignias, tablas de clasificación y simulaciones para implementar recomendaciones basadas en juegos.

Por ejemplo, Khan Academy usa insignias, tablas de clasificación y puntos para evitar que los usuarios abandonen el curso. Esta actividad de recomendarles que opten por la próxima clase o el próximo programa permite a la empresa mejorar su compromiso general. Los alumnos obtienen insignias por terminar una tarea y también son recompensados ​​con actividades en el juego, como etiquetas de "subir de nivel".

• Recomendación basada en pares: tradicionalmente, las recomendaciones basadas en pares impulsan la educación en la India. Entonces, si más de la mitad de tus compañeros de clase se dirigen a un MBA o ingeniería, esa también puede ser la opción más obvia para ti. Todos conocemos a alguien que eligió una carrera por presión de grupo.

Entonces, créalo o no, las recomendaciones personales y lo que sucede en las cercanías más cercanas impactan profundamente las elecciones de carrera de un individuo. Aquí hay un ejemplo sobresaliente de UpGrad, que usó todo tipo de estanterías para presentar los cursos.

La marca no solo clasificó las recomendaciones de cursos en función de las tendencias/populares, sino también en función de características como el extranjero y las pasantías. Esto está aprovechando la psique del comportamiento del consumidor.

El comportamiento natural de un estudiante que está motivado para estudiar fuera de la India automáticamente hará clic en 'en el extranjero' como categoría, haciendo que el descubrimiento de dichos cursos y programas sea más fácil para el candidato. Dichos viajes y selección permiten a los candidatos tener su primer momento 'AHA' en el sitio web antes, lo que garantiza una gran experiencia.

Importancia y errores a evitar

Las recomendaciones de productos se promocionan como uno de los sistemas más sólidos para permitir a los usuarios descubrir nuevos productos, mejorar el compromiso y explorar oportunidades en toda la amplitud y profundidad del producto. En un estudio reciente realizado por Accenture, hasta el 91% de los consumidores estuvo de acuerdo en que las recomendaciones de productos relevantes sobre ofertas y servicios para comprar mejoran su experiencia.

Los equipos de marketing internos que crean estos algoritmos y trabajan con parámetros relevantes que consideran adecuados para su audiencia pueden ver un aumento inmediato en las ventas del 19 %. Al llegar a las plataformas Ed-Tech, casi se está convirtiendo en una necesidad más que en un lujo, ya que la mayoría de los estudiantes confían en el sitio web para guiarlos en la dirección correcta: qué es popular, qué está de moda y qué la marca prevé que sea una habilidad necesaria en el futuro.

Al construir estos sistemas, sea preciso hasta el punto de brillantez en el despliegue de datos y la determinación de parámetros. Un pequeño error en la entrada podría dar lugar a una sugerencia/recomendación irrelevante para el usuario final, lo que podría empañar su experiencia. Esto podría conducir a una falta de confianza en la empresa y afectar la lealtad.

Conclusión

Indian Ed-Tech es una industria altamente competitiva, y la única forma de flotar en ese mercado es crear una creación de alto valor, una participación sólida del usuario, una audiencia leal y un CAC bajo. Los sistemas creados por WebEngage para recomendaciones de productos son una gran ayuda para las organizaciones de Ed-Tech en la identificación de frutos fáciles de implementar.

WebEngage tiene un historial probado de empoderar a los técnicos de educación de la India para mejorar sus recomendaciones de cursos y repetir compras en un 15 % y un 12 %, respectivamente. Estos porcentajes pueden afectar significativamente los ingresos y el AOV de una empresa.

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