Strategi Rekomendasi Produk Untuk 3X Konversi Anda Sebagai Perusahaan Ed-Tech

Pada tahun 2025, ekosistem Ed-Tech India akan menyentuh peluang pasar sebesar $10,4 miliar, tumbuh pada CAGR sebesar 39%. Dalam beberapa tahun terakhir, Ed-Tech telah mendapat banyak manfaat dari adopsi teknologi, populasi kaum muda yang besar, dan meningkatnya permintaan untuk peningkatan dan peningkatan keterampilan.

Faktanya, pada tahun 2021, terdapat 1.113 universitas, 43.000 perguruan tinggi, dan lebih dari 70+ juta siswa, yang menjadikan India salah satu operator terbesar dalam bidang pendidikan di dunia. Dan sementara pendidikan online tidak jauh dari pengaturan tradisional – penerimaan pembelajaran digital menyebar seperti api karena adopsi pembelajaran online yang meluas di dunia pasca-pandemi.

Jadi, sekarang pertanyaannya adalah, bagaimana Anda bisa tetap terdepan dalam persaingan sebagai merek Ed-Tech? Apa yang akan menjadi faktor pembeda di platform Anda untuk mengalahkan retensi dan keterlibatan?

Solusi langsung untuk semua tantangan modern ini adalah sistem rekomendasi produk yang kuat. Sistem rekomendasi adalah 'alat yang menyarankan layanan yang kemungkinan besar sesuai dengan minat pengguna.'

Di blog ini, kita akan melihat bagaimana industri Ed-tech dapat mengalahkan retensi dan keterlibatan blues dengan kekuatan rekomendasi produk pemenang/berdampak yang disesuaikan untuk platform ed-tech.

Apa itu konversi Ed-Tech?

Statistik memberi tahu kami bahwa, rata-rata, perusahaan Ed-Tech mengumpulkan 3.000-3.500 prospek organik dengan konversi rata-rata 2-3%. Karena churn tinggi, berkurangnya kemauan untuk membayar, dan persaingan yang melonjak, Ed-Tech akhirnya menghabiskan lebih banyak. Sementara teknologi besar menjadi balistik di saluran berbayar seperti Facebook dan Google dan iklan di media tradisional seperti cetak dan televisi, banyak startup muda juga menggunakan saluran seperti grup Whatsapp dan komunitas Facebook untuk menghasilkan prospek.

Konsumen melihat pembelian Ed-Tech sebagai komitmen jangka panjang, itulah sebabnya banyak faktor seperti lebih banyak pertimbangan, penelitian, dan evaluasi muncul sebelum melakukan pembelian.

Biaya ini bisa lebih tinggi lagi jika corong pengguna rusak. Jadi bayangkan seorang pelanggan menunjukkan minat pada kursus Anda dan meninggalkan pertanyaan; jika CRM situs web rusak, prospek ini mungkin tidak aktif sebelum diaktifkan. Optimalisasi tingkat konversi ini adalah cawan suci dari setiap perusahaan Ed-Tech fungsional yang berencana untuk bertahan di pasar yang sulit ini.

Bagaimana cara menghitung tingkat konversi untuk bisnis Ed-Tech Anda?

Menghitung konversi untuk startup Ed-Tech Anda tidak jauh berbeda dengan bisnis tradisional – Anda hanya perlu bekerja dengan dua titik data. Mulailah dengan menganalisis masuknya audiens versus mereka yang mengambil tindakan yang diinginkan, seperti mendaftar kursus atau mengajukan pertanyaan lanjutan. Data ini dapat dengan mudah diperoleh melalui dasbor Google Analytics Anda.

Tingkat Konversi = (Jumlah Konversi / Jumlah Pengunjung) x 100%

Bayangkan bulan lalu, pada April 2023, 1000 pengguna mengunjungi halaman arahan Anda, dan hampir 100 menunjukkan minat pada kursus Anda dengan mendaftar ke lokakarya yang akan datang. Jadi, jika seseorang menanyakan rasio konversi dari corong ini, jawabannya adalah:

(100 / 1.000) x 100% = 10%

Berarti 10% dari total audiens yakin dengan penawaran Anda. Di sinilah segalanya menjadi menarik. Pemasar diuji dengan benar ketika mereka dapat mengidentifikasi apa yang benar-benar berhasil untuk pengguna ini dan kemudian mencoba meniru yang sama untuk setiap pengguna untuk memaksimalkan konversi.

Banyak pemasar menggunakan pengujian A/B halaman arahan mereka, beberapa menjalankan berbagai iklan, dan yang lainnya menawarkan gratis dan titik gesekan yang lebih rendah yang menciptakan hambatan masuk yang rendah, tetapi apakah ada formula yang pasti? Flint McGlaughlin, dari MECLABS, menciptakan heuristik urutan konversi yang menciptakan kerangka lima elemen kunci yang membantu Anda mendorong konversi.

Dalam persamaan ini, probabilitas konversi pengguna (C) berbanding lurus dengan motivasi pengunjung (m), kekuatan keseluruhan proposisi nilai (v), adanya friksi (f), kecemasan (a) dalam proses , dan terakhir, insentif (i) mengimbangi friksi yang tidak bisa dihilangkan.

Persamaan di atas secara longgar diterjemahkan menjadi 'alat pemikiran' yang membantu pemasar meningkatkan kemungkinan konversi mereka dengan lebih berfokus pada keseluruhan motivasi dan proposisi nilai yang ditawarkan di halaman arahan versus setiap friksi. Namun, pada setiap langkah, tanyakan pada diri Anda pertanyaan-pertanyaan berikut:

1. Siapa pengguna ini?
2. Bagaimana mereka menemukan situs web?
3. Mengapa mereka jatuh?
4. Informasi apa lagi yang mereka butuhkan untuk pindah ke tahap berikutnya?
5. Apakah kita membahas semua poin rasa sakit?

Perjalanan pembelian pengguna adalah kombinasi dari banyak 'ya' berdasarkan kepercayaan yang mereka dapatkan saat mengunjungi situs web Anda – jadi, setiap langkah corong adalah poin penting. Di setiap langkah, terutama di ruang Ed-Tech India dengan lebih dari 4.500 startup, setiap micro-yes di situs web berpotensi bersaing dengan yang lain.

Apa itu mesin rekomendasi?

Proses penggunaan data tentang kebiasaan dan perilaku pembelian pengguna untuk menyarankan produk atau layanan yang mungkin mereka minati adalah sebuah rekomendasi. Sistem ini menggunakan algoritme untuk mempelajari data pengguna seperti pembelian sebelumnya, riwayat pembelian, kueri penelusuran, dan perilaku penelusuran, di antara beberapa faktor lainnya, untuk menentukan apa yang kemungkinan besar akan dibeli seseorang.

Mesin rekomendasi adalah alat yang luar biasa bagi organisasi untuk membantu pengguna menemukan produk baru, meningkatkan pesanan rata-rata per nilai, meningkatkan keterikatan, dan menyempurnakan pengalaman pembelian secara keseluruhan.

Salah satu contoh paling terkenal dari rekomendasi produk yang bagus adalah fitur 'Pelanggan yang membeli ini juga membeli' dari Amazon. Fitur ini sendiri membantu akun Amazon untuk pembelian 35% lebih banyak.

Salah satu manfaat utama menjalankan sistem ini adalah meningkatkan pengalaman dan keterlibatan pelanggan dengan memfasilitasi rekomendasi yang disesuaikan dengan setiap pelanggan.

Di sisi bisnis, mesin ini dapat membantu memprediksi perilaku pembelian dan memungkinkan bisnis mengoptimalkan operasi, inventaris, dan rantai pasokan mereka. Bisnis dapat memahami popularitas produk mereka dan mempersiapkan diri dengan lebih baik untuk memenuhi kebutuhan pelanggan mereka.

Startup Ed-Tech dapat mempelajari nilai siswa, gaya belajar, dan bidang minat untuk merekomendasikan kursus, peluang peningkatan keterampilan, sumber daya, materi belajar, dan panduan. Menggunakan data untuk menganalisis kinerja siswa pada platform ed-tech mereka juga memungkinkan mereka menyarankan kursus khusus, meningkatkan komunitas pengajar, dan meluncurkan lokakarya atau program khusus atau simulasi interaktif.

Berikut adalah contoh bagaimana LinkedIn menyarankan kursus untuk profesional pemasaran konten. Seperti yang dapat kita lihat, rekomendasi ini mencakup keseluruhan kata kunci yang akan dimiliki oleh para profesional konten di profil LinkedIn mereka dan membantu mereka meningkatkan keahlian mereka secara keseluruhan.

Untuk lebih memperkuat corong rekomendasi, mereka juga mengajukan pertanyaan terkait karier seseorang dan keterampilan apa yang ingin dikembangkan. Strategi ini bisa sangat menarik untuk perangkat lunak yang bekerja di latar belakang. Jadi untuk LinkedIn, semakin lama seorang kandidat menghabiskan waktu di situs web, semakin tinggi komitmen mereka terhadap platform tersebut.

Bagaimana mesin rekomendasi dapat meningkatkan pertumbuhan Ed-Tech?

Pedagogi zaman baru telah membuat begitu banyak hal menjadi usang terlalu cepat. Singkatnya, ada kebutuhan yang sangat mendesak di pasar untuk melatih kembali dan meningkatkan keterampilan, tetapi penemuan dan realisasi adalah fungsi terbesar.

Pemimpin industri di ruang Ed-Tech di India seperti Byju's, Eruditus, Unacademy, PhysicsWallah, Lead, UpGrad, dan Vedantu telah mengandalkan beberapa atau bentuk rekomendasi lainnya – terkadang berupa tes keterampilan yang memandu kandidat atau video YouTube yang lembut menyenggol apa hal besar berikutnya. Either way, rekomendasi adalah inti dari penemuan, motivasi untuk mengejar, eksplorasi, dan gelombang awal minat penonton.

Rekomendasi dapat membantu bisnis tumbuh baik dalam hal menghasilkan pendapatan yang lebih tinggi maupun menciptakan pengaruh yang lebih besar dengan pelanggan yang mengarah ke loyalitas, keterlibatan, peningkatan Nilai Pesanan Rata-Rata (AOV), dan pembelian berulang.
Berikut adalah apa yang dapat didorong oleh mesin rekomendasi yang kuat:

Keunggulan Kompetitif: Karena sebagian besar bisnis mengadopsi rekomendasi, mereka yang tidak yakin akan tertinggal dalam hal keterlibatan pengguna, kepercayaan, dan AOV, untuk sedikitnya. Ini adalah contoh bagus dari Udemy, di mana siswa juga melihat bagian dalam kursus.

• Ini membantu siswa menemukan kursus baru dari bidang minat mereka
• Ini meningkatkan kemampuan menemukan layanan
• Ini membantu siswa dalam pengambilan keputusan
• Itu membangun bukti sosial dengan menampilkan rekomendasi

Ini dapat menempatkan mereka di depan kurva dengan mendorong pengguna untuk menjelajahi bermacam-macam kursus dari kedua ujung spektrum harga. Strategi ini bekerja dengan sangat baik ketika pengguna tidak yakin apa yang harus dikejar selanjutnya.

• Personalisasi: Ketika organisasi melakukan ekstrapolasi dengan menggunakan data pengguna dari pembelian sebelumnya, kebiasaan membeli, dan riwayat penelusuran untuk membuat rekomendasi tentang apa yang harus mereka nikmati, mereka memiliki tingkat keberhasilan yang lebih tinggi. Sebanyak 59% pembeli setuju bahwa lebih mudah menemukan produk menarik berdasarkan toko ritel yang dipersonalisasi.
• Penjualan yang lebih baik: Sebanyak 56% pelanggan cenderung kembali ke situs e-niaga yang memberikan rekomendasi produk. Dengan rekomendasi produk yang benar, situs web meningkatkan peluang mereka untuk melakukan penjualan, yang mengarah pada peningkatan penjualan dan pendapatan. Selain itu, ini merupakan motivasi besar bagi pengguna untuk terus kembali karena merasa bisnis memperhatikan kebutuhan mereka.
• Keterlibatan yang lebih tinggi: Toko fisik membangun seluruh bisnis mereka untuk memperlakukan pelanggan mereka dengan baik, membangun hubungan dengan mereka, dan memungkinkan mereka menghabiskan lebih banyak waktu sehingga lebih banyak pembelian dapat terjadi – sekarang, bagaimana cara mengatasi ini dalam ekosistem digital?

Menggunakan poin kontak digital untuk membuat rekomendasi yang dipersonalisasi dalam konten, saran, atau waktu yang dihabiskan di situs web, merek dapat meningkatkan keterlibatan penggunanya. Hubungan pelanggan dibangun berdasarkan kepercayaan, dan audiens Anda ingin merasa diperhatikan dan diperhatikan.

Rekomendasi teratas untuk portal EdTech

Persaingan tinggi, retensi rendah, dan keterlibatan yang runtuh membahayakan pasar Ed-Tech saat ini. Di tengah-tengah ini, beragam kursus, kebingungan dari mana harus memulai, dan yang terpenting, platform mana yang harus dipilih adalah pertanyaan yang membayangi siswa.

Melalui rekomendasi produk, merek dapat menciptakan identitas unik mereka dan mengarahkan siswa menuju pencarian yang akurat dan relevan.
Mari kita segera memeriksa bagaimana platform Ed-Tech dapat membangun mesin rekomendasi mereka.

• Dipersonalisasi: Kami telah membahas sistem rekomendasi yang dipersonalisasi yang digunakan secara luas oleh perusahaan e-niaga seperti Amazon dan raksasa hiburan seperti Netflix, tetapi Ed-Tech juga mendapat manfaat besar dari algoritme ini.

Penggunaan algoritme ini untuk menentukan apa yang akan disarankan kepada pengguna berdasarkan bidang minat mereka, riwayat tontonan, dan pemilihan tujuan memecahkan aliran saran yang homogen dan memanfaatkan preferensi yang kontras berdasarkan pilihan yang mereka pilih. Ini membangun pengalaman belajar yang dikuratori dan memungkinkan pengguna untuk menemukan satu demi satu hal dalam perkembangan alami.

Contoh: Dalam makalah terbaru yang disimpulkan di Cornell University, sekelompok mahasiswa mempelajari dampak rekomendasi konten yang dipersonalisasi untuk siswa berusia 3-12 tahun di Aplikasi Freadom, sebuah platform pembelajaran untuk siswa India.

Di akhir studi, tim menyimpulkan bahwa saran mereka meningkatkan konsumsi konten di bagian aplikasi yang dipersonalisasi sekitar 60%. Penggunaan aplikasi juga mengalami peningkatan sebesar 14% dibandingkan dengan sistem dasar.

• Upsell & cross-sell: Saat siswa masuk ke bidang baru seperti desain grafis atau pengeditan video, akan ada banyak sekali informasi di internet tentang cara terus meningkatkan keterampilan.

Jadi tidak hanya dalam hal kemampuan untuk dapat ditemukan, tetapi banyak tanggung jawab juga diberikan pada situs web Ed-Tech untuk mendidik para siswa ini tentang langkah selanjutnya dan mengarahkan mereka ke arah yang benar. Hal ini memungkinkan siswa untuk mendapatkan eksposur yang sama terlepas dari latar belakang sosial ekonomi mereka.

Misalnya, Byjus memanfaatkan AI untuk membangun sistem rekomendasi yang belajar bersama siswa. Berdasarkan bagaimana kinerja mereka dan kecepatan apa yang mereka ambil untuk belajar, rekomendasi terus berubah. Ini adalah alat yang luar biasa untuk memungkinkan setiap siswa belajar dengan kecepatan mereka sendiri.

• Bukti sosial: Satu dekade yang lalu, rekomendasi produk dari seorang teman atau kolega akan membuat Anda mendaftar untuk keanggotaan gym atau membeli mangkuk vegan mahal yang belum pernah didengar oleh siapa pun – semua karena seseorang yang Anda percaya memercayainya. Maju cepat ke lanskap digital, di mana rekomendasi ini sangat memengaruhi dunia dalam arti cara orang membeli.

Misalnya, ketika seseorang mendaftar untuk kursus, mereka ingin tahu berapa banyak siswa yang mempercayai tutor, apa umpan balik mereka tentang kurikulum atau cara mengajar, dan apakah modul kursus akan membantu mereka meningkatkan keterampilan atau mendapatkan pekerjaan – di situlah bukti sosial berperan.

Ini contoh dari Udemy. Seperti yang Anda lihat, merek tersebut sangat murah hati dalam menunjukkan peringkat kursus dan berapa banyak pengguna yang menilainya. Sepotong rekomendasi ini memungkinkan navigasi yang mudah dan siswa untuk memilih kursus berdasarkan bagaimana siswa lain, seperti mereka, menemukan nilai di dalamnya.



• Gamifikasi: Gamifikasi dalam Ed-Tech mengacu pada penggunaan mekanisme permainan dan prinsip desain dalam teknologi pendidikan untuk meningkatkan hasil pembelajaran. Agendanya adalah untuk mendorong lebih banyak keterlibatan dari peserta didik melalui pengalaman interaktif. Merek telah menggunakan kuis, lencana, papan peringkat, dan simulasi untuk menerapkan rekomendasi berbasis gamifikasi.

Misalnya, Khan Academy menggunakan lencana, papan peringkat, dan poin untuk mencegah pengguna meninggalkan kursus. Kegiatan merekomendasikan mereka untuk memilih kelas berikutnya atau program berikutnya memungkinkan perusahaan untuk meningkatkan keterlibatan mereka secara keseluruhan. Pelajar mendapatkan lencana untuk menyelesaikan tugas dan juga diberi hadiah dengan aktivitas dalam game seperti tag 'naik level'.

• Rekomendasi berbasis rekan: Secara tradisional, rekomendasi berbasis rekan mendorong pendidikan di India. Jadi, jika lebih dari separuh teman sekelas Anda mengambil gelar MBA atau teknik, itu mungkin pilihan yang paling jelas untuk Anda juga. Kita semua mengenal seseorang yang mengejar pilihan karier karena tekanan teman sebaya.

Jadi, percaya atau tidak, rekomendasi pribadi dan apa yang terjadi di sekitar sangat mempengaruhi pilihan karir seseorang. Ini adalah contoh luar biasa dari UpGrad, yang menggunakan semua jenis rak untuk mempresentasikan kursus.

Merek tidak hanya mengkategorikan rekomendasi kursus berdasarkan apa yang sedang tren/populer, tetapi juga berdasarkan ciri-ciri seperti di luar negeri dan magang. Ini memanfaatkan jiwa perilaku konsumen.

Perilaku alami seorang siswa yang termotivasi untuk belajar di luar India akan secara otomatis mengklik 'luar negeri' sebagai kategori, membuat penemuan kursus dan program tersebut lebih mudah bagi kandidat. Perjalanan dan seleksi seperti itu memungkinkan kandidat mendapatkan momen 'AHA' pertama mereka di situs web lebih cepat, memastikan pengalaman yang luar biasa.

Pentingnya & kesalahan yang harus dihindari

Rekomendasi produk disebut-sebut sebagai salah satu sistem yang paling kuat untuk memungkinkan pengguna menemukan produk baru, meningkatkan keterlibatan, dan mengeksplorasi peluang di seluruh produk yang luas dan dalam. Dalam studi terbaru yang dilakukan oleh Accenture, sebanyak 91% konsumen setuju bahwa rekomendasi produk yang relevan tentang penawaran dan layanan untuk berbelanja meningkatkan pengalaman mereka.

Tim pemasaran internal yang membangun algoritme ini dan bekerja dengan parameter relevan yang mereka anggap cocok untuk audiens mereka dapat melihat peningkatan langsung dalam penjualan sebesar 19%. Datang ke platform Ed-Tech, ini hampir menjadi kebutuhan daripada kemewahan karena sebagian besar siswa mengandalkan situs web untuk membimbing mereka ke arah yang benar- tentang apa yang populer, apa yang sedang tren, dan apa yang dianggap oleh merek sebagai keterampilan yang dibutuhkan. masa depan.

Saat membangun sistem ini, jadilah akurat sampai ke titik cemerlang dalam menerapkan data dan menentukan parameter. Kesalahan kecil dalam input dapat menyebabkan saran/rekomendasi yang tidak relevan kepada pengguna akhir, berpotensi menodai pengalaman mereka. Hal ini dapat menyebabkan kurangnya kepercayaan pada perusahaan dan mempengaruhi loyalitas.

Kesimpulan

Indian Ed-Tech adalah industri yang sangat kompetitif, dan satu-satunya cara untuk bertahan di pasar seperti itu adalah dengan menciptakan kreasi bernilai tinggi, keterlibatan pengguna yang kuat, audiens yang loyal, dan CAC yang rendah. Sistem yang dibangun oleh WebEngage untuk rekomendasi produk merupakan anugerah bagi organisasi Ed-Tech dalam mengidentifikasi buah-buahan yang mudah digantung dan mudah diterapkan.

WebEngage memiliki rekam jejak yang terbukti dalam memberdayakan teknisi pendidikan India dalam meningkatkan rekomendasi kursus dan pembelian berulang masing-masing sebesar 15% dan 12%. Persentase ini dapat berdampak signifikan terhadap pendapatan dan AOV bisnis.

Ingin membangun rekomendasi produk yang kuat untuk startup Ed-Tech Anda? Ambil demo dengan kami segera!