Stratégies de recommandation de produits pour multiplier par 3 vos conversions en tant qu'entreprise Ed-Tech

D'ici 2025, l'écosystème indien Ed-Tech touchera 10,4 milliards de dollars d'opportunités de marché, avec une croissance à un TCAC de 39 %. Au cours des dernières années, Ed-Tech a grandement bénéficié de l'adoption de la technologie, d'une importante population de jeunes et d'une demande croissante de perfectionnement et de reconversion.

En fait, en 2021, il y avait 1 113 universités, 43 000 collèges et plus de 70 millions d'étudiants, ce qui fait de l'Inde l'un des plus grands opérateurs de l'espace éducatif au monde. Et bien que l'éducation en ligne soit loin de la configuration traditionnelle, l'acceptation de l'apprentissage numérique se répand comme une traînée de poudre en raison de l'adoption généralisée de l'apprentissage en ligne dans le monde post-pandémique.

Alors, maintenant, la question est de savoir comment garder une longueur d'avance sur la concurrence en tant que marque Ed-Tech ? Quel serait un facteur différenciateur sur votre plateforme pour vaincre le blues de la rétention et de l'engagement ?

Une solution directe à tous ces défis modernes est un système de recommandation de produits vigoureux. Un système de recommandation est un « outil qui suggère des services qui sont probablement dans l'intérêt d'un utilisateur ».

Dans ce blog, nous examinerons comment l'industrie de la technologie éducative peut vaincre le blues de la rétention et de l'engagement grâce à la puissance de recommandations de produits gagnantes / percutantes adaptées aux plateformes de technologie éducative.

Que sont les conversions Ed-Tech ?

Les statistiques nous indiquent qu'en moyenne, les entreprises Ed-Tech recueillent 3 000 à 3 500 prospects organiques avec une conversion moyenne de 2 à 3 %. En raison du taux de désabonnement élevé, de la diminution de la volonté de payer et de la concurrence croissante, les Ed-Techs finissent par dépenser plus. Alors que la grande technologie devient balistique sur les chaînes payantes comme Facebook et Google et les publicités dans les médias traditionnels comme la presse écrite et la télévision, de nombreuses jeunes startups ont également recours à des chaînes comme les groupes Whatsapp et les communautés Facebook pour la génération de leads.

Les consommateurs considèrent les achats Ed-Tech comme des engagements à long terme, c'est pourquoi de nombreux facteurs comme plus de considération, de recherche et d'évaluation entrent en jeu avant de faire un achat.

Ces coûts peuvent être encore plus élevés si l'entonnoir de l'utilisateur est cassé. Alors imaginez un client montrant de l'intérêt pour votre cours et laissant une question ; si le CRM du site Web est défectueux, ce prospect peut devenir inactif avant d'être activé. Cette optimisation du taux de conversion est le Saint Graal de toute entreprise Ed-Tech fonctionnelle qui prévoit de survivre sur ce marché acharné.

Comment calculer le taux de conversion de votre entreprise Ed-Tech ?

Le calcul de la conversion pour vos startups Ed-Tech n'est pas très différent des entreprises traditionnelles - il vous suffit de travailler avec deux points de données. Commencez par analyser l'afflux d'audience par rapport à ceux qui ont pris une action souhaitée, comme s'inscrire à un cours ou poser une question de suivi. Ces données peuvent être facilement obtenues via votre tableau de bord Google Analytics.

Taux de conversion = (Nombre de conversions / Nombre de visiteurs) x 100 %

Alors imaginez le mois dernier, en avril 2023, 1000 utilisateurs ont visité votre page de destination, et près de 100 ont manifesté leur intérêt pour votre cours en s'inscrivant à un atelier à venir. Donc, si quelqu'un vous demande le taux de conversion de cet entonnoir, ce serait :

(100 / 1 000) × 100 % = 10 %

Cela signifie que 10 % de l'audience totale a été convaincue par votre offre. C'est là que les choses deviennent intéressantes. Les spécialistes du marketing sont soumis à de véritables tests lorsqu'ils sont en mesure d'identifier ce qui a vraiment fonctionné pour ces utilisateurs, puis essaient de reproduire la même chose pour chaque utilisateur afin de maximiser la conversion.

De nombreux spécialistes du marketing recourent aux tests A/B de leurs pages de destination, certains diffusent une variété d'annonces, et d'autres offrent des cadeaux et des points de friction inférieurs qui créent de faibles barrières à l'entrée, mais existe-t-il une formule sûre ? Flint McGlaughlin, de MECLABS, a inventé une heuristique de séquence de conversion qui crée un cadre de cinq éléments clés qui vous aide à conduire la conversion.

Dans cette équation, la probabilité de conversion d'un utilisateur (C) est directement proportionnelle à la motivation du visiteur (m), la force globale de la proposition de valeur (v), la présence de friction (f), l'anxiété (a) dans le processus , et enfin, l'incitation (i) compensant les frictions qui ne peuvent pas être éliminées.

L'équation ci-dessus s'est vaguement traduite en un "outil de réflexion" qui aide les spécialistes du marketing à augmenter leur probabilité de conversion en se concentrant davantage sur la motivation globale et la proposition de valeur offerte sur la page de destination par rapport à chaque friction. Cependant, à chaque étape, posez-vous les questions suivantes :

1. Qui sont ces utilisateurs ?
2. Comment ont-ils découvert le site ?
3. Pourquoi ont-ils chuté ?
4. De quelles informations supplémentaires ont-ils besoin pour passer à l'étape suivante ?
5. Abordons-nous tous les points douloureux ?

Le parcours d'achat des utilisateurs est une combinaison de nombreux "oui" basés sur la confiance qu'ils obtiennent lorsqu'ils visitent votre site Web - ainsi, chaque étape de l'entonnoir est un point crucial. A chaque étape, notamment dans l'espace indien Ed-Tech avec plus de 4 500 startups, chaque micro-oui sur le site est potentiellement en concurrence avec le reste.

Qu'est-ce qu'un moteur de recommandation ?

Le processus d'utilisation des données sur les habitudes et le comportement d'achat des utilisateurs pour suggérer des produits ou des services susceptibles de les intéresser est une recommandation. Ces systèmes utilisent des algorithmes pour étudier les données des utilisateurs telles que les achats passés, l'historique des achats, les requêtes de recherche et le comportement de navigation, parmi plusieurs autres facteurs, afin de déterminer ce qu'une personne est la plus susceptible d'acheter.

Les moteurs de recommandation sont des outils incroyables pour les organisations pour aider les utilisateurs à découvrir de nouveaux produits, augmenter la commande moyenne par valeur, améliorer la fidélité et améliorer l'expérience d'achat globale.

L'un des exemples les plus connus de bonnes recommandations de produits est la fonctionnalité "Les clients qui ont acheté ceci ont également acheté" d'Amazon. Cette fonctionnalité à elle seule aide Amazon à effectuer 35 % d'achats en plus.

L'un des principaux avantages de l'exploitation de ces systèmes est d'améliorer l'expérience client et l'engagement en facilitant les recommandations adaptées à chaque client.

Du côté des entreprises, ces moteurs peuvent aider à prédire le comportement d'achat et permettre aux entreprises d'optimiser leurs opérations, leurs stocks et leur chaîne d'approvisionnement. Les entreprises peuvent comprendre la popularité de leurs produits et mieux se préparer à répondre aux besoins de leurs clients.

Les startups Ed-Tech peuvent étudier les notes, les styles d'apprentissage et les domaines d'intérêt des étudiants pour recommander des cours, des opportunités de perfectionnement, des ressources, du matériel d'étude et des guides. Utiliser les données pour analyser les performances de l'étudiant sur sa plateforme ed-tech lui permet également de proposer des cours spécifiques, d'augmenter la communauté des enseignants et de lancer des ateliers ou des programmes spécifiques ou des simulations interactives.

Voici un exemple de la façon dont LinkedIn suggère des cours à un professionnel du marketing de contenu. Comme nous pouvons le voir, ces recommandations couvrent la gamme de mots-clés que les professionnels du contenu auraient sur leurs profils LinkedIn et les aident à améliorer leurs compétences globales.

Pour renforcer davantage l'entonnoir de recommandation, ils posent également des questions sur sa carrière et sur les compétences que l'on souhaite développer. Ces stratégies peuvent être incroyablement juteuses pour les logiciels qui fonctionnent en arrière-plan. Ainsi, pour LinkedIn, plus un candidat passe de temps sur le site Web, plus son engagement envers la plateforme sera élevé.

Comment les moteurs de recommandation peuvent-ils booster la croissance de l'Ed-Tech ?

La pédagogie new-age a trop vite rendu trop de choses obsolètes. En bref, il y a un besoin urgent sur le marché de se recycler et de se perfectionner, mais la découverte et la réalisation sont la fonction la plus importante.

Les leaders de l'industrie de l'espace Ed-Tech en Inde comme Byju's, Eruditus, Unacademy, PhysicsWallah, Lead, UpGrad et Vedantu se sont appuyés sur une ou l'autre forme de recommandations - parfois c'est un test de compétences qui guide le candidat ou une vidéo YouTube qui pousse doucement sur ce qui est la prochaine grande chose. Quoi qu'il en soit, la recommandation est au cœur de la découverte, de la motivation à poursuivre, de l'exploration et d'un afflux initial d'intérêt du public.

Une recommandation peut aider l'entreprise à se développer à la fois en termes de génération de revenus plus élevés et de création d'un impact plus important auprès des clients, ce qui conduit à la fidélité, à l'engagement, à l'augmentation de la valeur moyenne des commandes (AOV) et aux achats répétés.
Voici un aperçu de ce qu'un moteur de recommandation robuste peut générer :

Avantage concurrentiel : Comme la plupart des entreprises adoptent des recommandations, celles qui ne le font pas sont sûres de prendre du retard en termes d'engagement des utilisateurs, de confiance et d'AOV, c'est le moins qu'on puisse dire. Voici un excellent exemple d'Udemy, où les étudiants consultent également des sections sous les cours.

• Il aide les étudiants à découvrir de nouveaux cours dans leurs domaines d'intérêt
• Il augmente la découvrabilité des services
• Il aide les étudiants à prendre des décisions
• Il construit une preuve sociale en affichant des recommandations

Cela pourrait leur donner une longueur d'avance en incitant les utilisateurs à explorer un assortiment de cours des deux extrémités du spectre des prix. Cette stratégie fonctionne incroyablement bien lorsque les utilisateurs ne savent pas quoi poursuivre ensuite.

• Personnalisation : lorsque les organisations extrapolent en utilisant les données des utilisateurs à partir d'achats antérieurs, d'habitudes d'achat et d'historique de navigation pour faire des recommandations sur ce qu'elles devraient faire, elles ont un taux de réussite plus élevé. Pas moins de 59 % des acheteurs ont convenu qu'il est plus facile de trouver des produits intéressants basés sur des magasins de détail personnalisés.
• De meilleures ventes : jusqu'à 56 % des clients sont susceptibles de revenir sur un site de commerce électronique proposant des recommandations de produits. Avec des recommandations de produits correctes, les sites Web augmentent leurs chances de réaliser une vente, ce qui entraîne une augmentation des ventes et des revenus. De plus, c'est une grande motivation pour les utilisateurs de revenir car ils sentent que les entreprises prêtent attention à leurs besoins.
• Engagement accru : les magasins physiques fondent toute leur activité sur le fait de bien traiter leurs clients, d'établir une relation avec eux et de leur permettre de passer plus de temps pour que plus d'achats puissent avoir lieu - maintenant, comment résoudre ce problème dans un écosystème numérique ?

En utilisant des points de contact numériques pour créer des recommandations personnalisées dans le contenu, les suggestions ou le temps passé sur le site Web, les marques peuvent améliorer l'engagement de leurs utilisateurs. Les relations avec les clients sont fondées sur la confiance et votre public veut se sentir vu et pris en charge.

Principales recommandations pour les portails EdTech

Une concurrence élevée, une faible rétention et un engagement en ruine mettent en péril le marché de l'Ed-Tech aujourd'hui. Au milieu de cela, une variété de cours, la confusion de savoir par où commencer et, surtout, quelle plate-forme choisir est une question qui plane sur les étudiants.

Grâce aux recommandations de produits, les marques peuvent créer leur identité unique et guider les étudiants vers une recherche précise et pertinente.
Examinons rapidement comment les plateformes Ed-Tech peuvent construire leurs moteurs de recommandation.

• Personnalisé : Nous avons discuté des systèmes de recommandation personnalisés largement déployés par des sociétés de commerce électronique comme Amazon et des géants du divertissement comme Netflix, mais Ed-Tech a également grandement bénéficié de cet algorithme.

L'utilisation de cet algorithme pour déterminer ce qu'il faut suggérer aux utilisateurs en fonction de leurs centres d'intérêt, de leur historique de visionnage et de la sélection d'objectifs rompt le flux homogène de suggestions et puise dans des préférences contrastées en fonction de leur sélection organisée. Cela crée une expérience d'apprentissage organisée et permet aux utilisateurs de découvrir une chose après l'autre dans une progression naturelle.

Exemple : Dans un article récent conclu à l'Université Cornell, un groupe d'étudiants a étudié l'impact de la recommandation personnalisée de contenu pour les étudiants âgés de 3 à 12 ans sur Freadom App, une plateforme d'apprentissage pour les étudiants indiens.

À la fin de l'étude, l'équipe a conclu que leurs suggestions augmentaient la consommation de contenu dans la section personnalisée de l'application d'environ 60 %. L'utilisation de l'application a également augmenté de 14 % par rapport au système de base.

• Vente incitative et vente croisée : Lorsque les étudiants pénètrent dans un nouveau domaine comme la conception graphique ou le montage vidéo, il peut y avoir une quantité écrasante d'informations sur Internet sur la façon d'améliorer continuellement leurs compétences.

Donc, pas seulement en termes de découvrabilité, mais une grande responsabilité incombe également aux sites Web Ed-Tech pour éduquer ces étudiants sur les prochaines étapes et les pousser dans la bonne direction. Cela permet aux étudiants d'obtenir une exposition égale quel que soit leur milieu socio-économique.

Par exemple, Byjus utilise l'IA pour créer un système de recommandation qui apprend avec l'étudiant. En fonction de leurs performances et de leur rythme d'apprentissage, la recommandation ne cesse de changer. C'est plutôt un outil incroyable pour permettre à chaque élève d'apprendre à son rythme.

• Preuve sociale : il y a dix ans, les recommandations de produits d'un ami ou d'un collègue vous incitaient à vous inscrire à un club de gym ou à acheter un bol végétalien coûteux dont personne n'avait entendu parler, tout cela parce que quelqu'un en qui vous avez confiance lui faisait confiance. Avance rapide vers un paysage numérique, où ces recommandations dirigent le monde dans le sens de la façon dont les gens achètent.

Par exemple, lorsqu'une personne s'inscrit à un cours, elle souhaite savoir combien d'étudiants ont fait confiance au tuteur, quels sont leurs commentaires sur le programme ou les méthodes d'enseignement, et le module de cours l'aidera-t-il à améliorer ses compétences ou à décrocher un emploi ? c'est là que la preuve sociale entre en jeu.

Voici un exemple d'Udemy. Comme vous pouvez le voir, la marque a été extrêmement généreuse en montrant les évaluations du cours et le nombre d'utilisateurs qui l'ont évalué. Cette recommandation permet une navigation facile et les étudiants peuvent choisir des cours en fonction de la façon dont d'autres étudiants, tout comme eux, y ont trouvé de la valeur.



• Gamification : La gamification dans Ed-Tech fait référence à l'utilisation de mécanismes de jeu et de principes de conception dans la technologie éducative pour améliorer les résultats d'apprentissage. L'objectif est de stimuler l'engagement des apprenants grâce à une expérience interactive. Les marques ont utilisé des quiz, des badges, des classements et des simulations pour déployer des recommandations basées sur la gamification.

Par exemple, Khan Academy utilise des badges, des classements et des points pour empêcher les utilisateurs d'abandonner le cours. Cette activité consistant à leur recommander d'opter pour la prochaine classe ou le prochain programme permet à l'entreprise d'améliorer leur engagement global. Les apprenants reçoivent des badges pour avoir terminé un devoir et sont également récompensés par des activités dans le jeu telles que des balises "de niveau supérieur".

• Recommandation basée sur les pairs : traditionnellement, les recommandations basées sur les pairs sont le moteur de l'éducation en Inde. Donc, si plus de la moitié de vos camarades de classe se dirigent vers un MBA ou un diplôme d'ingénieur, cela peut être le choix le plus évident pour vous aussi. Nous connaissons tous quelqu'un qui a poursuivi un choix de carrière sous la pression de ses pairs.

Alors, croyez-le ou non, les recommandations personnelles et ce qui se passe dans le voisinage le plus proche ont un impact profond sur les choix de carrière d'un individu. Voici un exemple remarquable d'UpGrad, qui a utilisé toutes sortes d'étagères pour présenter des cours.

Non seulement la marque a catégorisé les recommandations de cours en fonction de ce qui est tendance/populaire, mais également en fonction de caractéristiques telles que l'étranger et les stages. Cela puise dans la psyché du comportement des consommateurs.

Le comportement naturel d'un étudiant motivé à étudier en dehors de l'Inde cliquera automatiquement sur « à l'étranger » comme catégorie, ce qui facilitera la découverte de tels cours et programmes pour le candidat. Ces voyages et cette sélection permettent aux candidats d'avoir leur premier moment « AHA » sur le site Web plus tôt, garantissant ainsi une excellente expérience.

Importance et erreurs à éviter

Les recommandations de produits sont présentées comme l'un des systèmes les plus robustes pour permettre aux utilisateurs de découvrir de nouveaux produits, d'améliorer l'engagement et d'explorer les opportunités à travers l'étendue et la profondeur du produit. Dans une étude récente menée par Accenture, pas moins de 91 % des consommateurs ont convenu que des recommandations de produits pertinentes sur les offres et les services à acheter améliorent leur expérience.

Les équipes marketing internes qui construisent ces algorithmes et travaillent avec des paramètres pertinents qu'ils jugent adaptés à leur public peuvent constater une augmentation immédiate des ventes de 19 %. En ce qui concerne les plateformes Ed-Tech, cela devient presque un besoin plutôt qu'un luxe puisque la plupart des étudiants comptent sur le site Web pour les guider dans la bonne direction - de ce qui est populaire, de ce qui est tendance et de ce que la marque envisage comme une compétence nécessaire dans l'avenir.

Lors de la construction de ces systèmes, soyez précis jusqu'à la perfection dans le déploiement des données et la détermination des paramètres. Une petite erreur dans la saisie pourrait conduire à une suggestion/recommandation non pertinente à l'utilisateur final, ce qui pourrait ternir son expérience. Cela pourrait conduire à un manque de confiance dans l'entreprise et affecter la fidélité.

Conclusion

Indian Ed-Tech est une industrie hautement compétitive, et la seule façon de flotter sur un tel marché est de créer une création à haute valeur ajoutée, un engagement robuste des utilisateurs, un public fidèle et un faible CAC. Les systèmes construits par WebEngage pour les recommandations de produits sont une aubaine pour les organisations Ed-Tech pour identifier les fruits à portée de main faciles à déployer.

WebEngage a fait ses preuves en permettant aux techniciens éducatifs indiens d'améliorer leurs recommandations de cours et leurs achats répétés de 15 % et 12 %, respectivement. Ces pourcentages peuvent avoir un impact significatif sur les revenus et l'AOV d'une entreprise.

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