Strategie di raccomandazione del prodotto per triplicare le tue conversioni come azienda Ed-Tech

Entro il 2025, l'ecosistema Ed-Tech indiano toccherà $ 10,4 miliardi di opportunità di mercato, crescendo a un CAGR del 39%. Negli ultimi anni, l'Ed-Tech ha beneficiato notevolmente dell'adozione della tecnologia, di un'ampia popolazione giovanile e di una crescente domanda di upskilling e reskilling.

Infatti, nel 2021 c'erano 1.113 università, 43.000 college e oltre 70 milioni di studenti, il che rende l'India uno dei maggiori operatori nel settore dell'istruzione al mondo. E mentre l'istruzione online non è affatto vicina alla configurazione tradizionale, l'accettazione dell'apprendimento digitale si sta diffondendo a macchia d'olio a causa dell'adozione diffusa dell'apprendimento online nel mondo post-pandemia.

Quindi, ora la domanda è: come puoi stare al passo con la concorrenza come marchio Ed-Tech? Quale sarebbe un fattore di differenziazione sulla tua piattaforma per battere il blues di fidelizzazione e coinvolgimento?

Una soluzione diretta a tutte queste sfide moderne è un vigoroso sistema di raccomandazioni sui prodotti. Un sistema di raccomandazione è uno "strumento che suggerisce servizi che sono molto probabilmente nell'interesse di un utente".

In questo blog, esamineremo come l'industria Ed-tech può battere la fidelizzazione e il coinvolgimento blues con il potere di consigli sui prodotti vincenti/di impatto su misura per le piattaforme ed-tech.

Cosa sono le conversioni Ed-Tech?

Le statistiche ci dicono che, in media, le aziende Ed-Tech stanno raccogliendo 3.000-3.500 contatti organici con una conversione media del 2-3%. A causa dell'elevato tasso di abbandono, della diminuzione della disponibilità a pagare e dell'aumento della concorrenza, gli Ed-Tech finiscono per spendere di più. Mentre la grande tecnologia impazzisce sui canali a pagamento come Facebook e Google e gli annunci sui media tradizionali come la stampa e la televisione, molte giovani startup ricorrono anche a canali come i gruppi Whatsapp e le community di Facebook per la lead generation.

I consumatori vedono gli acquisti Ed-Tech come impegni a lungo termine, motivo per cui molti fattori come maggiore considerazione, ricerca e valutazione entrano in gioco prima di effettuare un acquisto.

Questi costi possono aumentare ulteriormente se la canalizzazione dell'utente viene interrotta. Quindi immagina un cliente che mostra interesse per il tuo corso e lascia una domanda; se il CRM del sito Web non funziona, questo lead potrebbe diventare inattivo prima di essere attivato. Questa ottimizzazione del tasso di conversione è il Santo Graal di qualsiasi azienda Ed-Tech funzionale che intende sopravvivere in questo mercato spietato.

Come calcolare il tasso di conversione per la tua attività Ed-Tech?

Il calcolo della conversione per le tue startup Ed-Tech non è molto diverso dalle attività tradizionali: devi solo lavorare con due punti dati. Inizia analizzando l'afflusso di pubblico rispetto a coloro che hanno intrapreso un'azione desiderata, come iscriversi a un corso o porre una domanda di follow-up. Questi dati possono essere facilmente ottenuti tramite la dashboard di Google Analytics.

Tasso di conversione = (Numero di conversioni / Numero di visitatori) x 100%

Quindi immagina il mese scorso, nell'aprile 2023, 1000 utenti hanno visitato la tua pagina di destinazione e quasi 100 hanno mostrato interesse per il tuo corso iscrivendosi a un prossimo workshop. Quindi, se qualcuno ti chiede il tasso di conversione da questa canalizzazione, sarebbe:

(100/1.000) x 100% = 10%

Ciò significa che il 10% del pubblico totale è stato convinto dalla tua offerta. È qui che le cose si fanno interessanti. Gli esperti di marketing vengono sottoposti a veri test quando sono in grado di identificare ciò che ha realmente funzionato per questi utenti e quindi provare a replicare lo stesso per ogni utente per massimizzare la conversione.

Molti operatori di marketing ricorrono ai test A/B delle loro pagine di destinazione, alcuni pubblicano una varietà di annunci e altri offrono omaggi e punti di attrito inferiori che creano basse barriere all'ingresso, ma esiste una formula sicura? Flint McGlaughlin, di MECLABS, ha coniato un'euristica della sequenza di conversione che crea una struttura di cinque elementi chiave che ti aiutano a guidare la conversione.

In questa equazione, la probabilità di conversione di un utente (C) è direttamente proporzionale alla motivazione del visitatore (m), alla forza complessiva della proposta di valore (v), alla presenza di attriti (f), all'ansia (a) nel processo e, infine, l'incentivo (i) a compensare gli attriti ineliminabili.

L'equazione di cui sopra si traduce vagamente in uno "strumento di pensiero" che aiuta i professionisti del marketing ad aumentare la probabilità di conversione concentrandosi maggiormente sulla motivazione generale e sulla proposta di valore offerta sulla pagina di destinazione rispetto a ogni attrito. Tuttavia, ad ogni passaggio, poniti le seguenti domande:

1. Chi sono questi utenti?
2. Come hanno scoperto il sito web?
3. Perché sono caduti?
4. Di quali ulteriori informazioni hanno bisogno per passare alla fase successiva?
5. Stiamo affrontando tutti i punti dolenti?

Il percorso di acquisto degli utenti è una combinazione di molti "sì" basati sulla fiducia che ottengono quando visitano il tuo sito Web, quindi ogni fase della canalizzazione è un punto cruciale. Ad ogni passo, specialmente nello spazio Ed-Tech indiano con oltre 4.500 startup, ogni micro-sì sul sito Web è potenzialmente in competizione con il resto.

Che cos'è un motore di raccomandazione?

Il processo di utilizzo dei dati sulle abitudini e sul comportamento di acquisto degli utenti per suggerire prodotti o servizi a cui potrebbero essere interessati è una raccomandazione. Questi sistemi utilizzano algoritmi per studiare i dati degli utenti come gli acquisti passati, la cronologia degli acquisti, le query di ricerca e il comportamento di navigazione, tra molti altri fattori, per determinare cosa è più probabile che una persona acquisti.

I motori di raccomandazione sono strumenti incredibili per le organizzazioni per aiutare gli utenti a scoprire nuovi prodotti, aumentare l'ordine medio per valore, migliorare la viscosità e migliorare l'esperienza di acquisto complessiva.

Uno degli esempi più noti di buoni consigli sui prodotti è la funzione "I clienti che hanno acquistato questo hanno acquistato anche" di Amazon. Questa funzione da sola aiuta Amazon a fare il 35% in più di acquisti.

Uno dei principali vantaggi dell'esecuzione di questi sistemi è migliorare l'esperienza e il coinvolgimento del cliente, facilitando raccomandazioni personalizzate per ciascun cliente.

Dal punto di vista aziendale, questi motori possono aiutare a prevedere il comportamento di acquisto e consentire alle aziende di ottimizzare le operazioni, l'inventario e la catena di approvvigionamento. Le aziende possono comprendere la popolarità del proprio prodotto e prepararsi meglio a soddisfare le esigenze dei propri clienti.

Le startup Ed-Tech possono studiare i voti, gli stili di apprendimento e le aree di interesse degli studenti per consigliare corsi, opportunità di miglioramento delle competenze, risorse, materiale di studio e guide. L'utilizzo dei dati per analizzare le prestazioni degli studenti sulla propria piattaforma ed-tech consente inoltre loro di suggerire corsi specifici, aumentare la comunità degli insegnanti e lanciare workshop o programmi specifici o simulazioni interattive.

Ecco un esempio di come LinkedIn suggerisce corsi a un professionista del content marketing. Come possiamo vedere, questi consigli coprono la gamma di parole chiave che i professionisti dei contenuti avrebbero sui loro profili LinkedIn e li aiutano a migliorare il loro set di competenze complessivo.

Per rafforzare ulteriormente l'imbuto di raccomandazione, pongono anche domande sulla propria carriera e su quale abilità si vuole sviluppare. Queste strategie possono essere incredibilmente succose per il software che funziona in background. Quindi per LinkedIn, più a lungo un candidato trascorre del tempo sul sito web, maggiore sarà il suo impegno nei confronti della piattaforma.

In che modo i motori di raccomandazione possono favorire la crescita dell'Ed-Tech?

La pedagogia new-age ha reso così tante cose obsolete troppo in fretta. In breve, c'è un disperato bisogno nel mercato di riqualificare e migliorare le competenze, ma la scoperta e la realizzazione sono la funzione più importante.

I leader del settore nello spazio Ed-Tech in India come Byju's, Eruditus, Unacademy, PhysicsWallah, Lead, UpGrad e Vedantu hanno fatto affidamento su alcune o altre forme di raccomandazioni: a volte è un test di abilità che guida il candidato o un video di YouTube che spinge dolcemente su quale sarà la prossima grande novità. In ogni caso, la raccomandazione è al centro della scoperta, della motivazione a perseguire, dell'esplorazione e di un iniziale afflusso di interesse da parte del pubblico.

Una raccomandazione può aiutare l'azienda a crescere sia in termini di generazione di entrate più elevate sia di creazione di un impatto maggiore con i clienti, portando a fedeltà, coinvolgimento, aumento del valore medio degli ordini (AOV) e acquisti ripetuti.
Ecco uno sguardo a cosa può guidare un robusto motore di raccomandazione:

Vantaggio competitivo: poiché la maggior parte delle aziende adotta raccomandazioni, coloro che non lo fanno sono sicuri di rimanere indietro in termini di coinvolgimento degli utenti, fiducia e AOV, per non dire altro. Ecco un ottimo esempio da Udemy, in cui gli studenti visualizzano anche le sezioni dei corsi.

• Aiuta gli studenti a scoprire nuovi corsi dalle loro aree di interesse
• Aumenta la rilevabilità dei servizi
• Aiuta gli studenti nel processo decisionale
• Costruisce prove sociali visualizzando consigli

Ciò potrebbe metterli in vantaggio spingendo gli utenti a esplorare un assortimento di corsi da entrambe le estremità dello spettro dei prezzi. Questa strategia funziona incredibilmente bene quando gli utenti non sono sicuri di cosa perseguire dopo.

• Personalizzazione: quando le organizzazioni estrapolano utilizzando i dati degli utenti da acquisti precedenti, abitudini di acquisto e cronologia di navigazione per formulare raccomandazioni su cosa dovrebbero concedersi, hanno una percentuale di successo più elevata. Ben il 59% degli acquirenti ha convenuto che è più facile trovare prodotti interessanti basati su negozi al dettaglio personalizzati.
• Migliori vendite: è probabile che fino al 56% dei clienti torni su un sito di e-commerce che fornisce consigli sui prodotti. Con consigli sui prodotti corretti, i siti Web aumentano le loro possibilità di effettuare una vendita, portando a un aumento delle vendite e dei ricavi. Inoltre, questa è una grande motivazione per gli utenti a continuare a tornare perché sentono che le aziende prestano attenzione alle loro esigenze.
• Maggiore coinvolgimento: i negozi fisici costruiscono la loro intera attività trattando bene i propri clienti, costruendo una relazione con loro e consentendo loro di trascorrere più tempo in modo che possano verificarsi più acquisti: ora, come risolvere questo problema in un ecosistema digitale?

Utilizzando i punti di contatto digitali per creare raccomandazioni personalizzate nei contenuti, nei suggerimenti o nel tempo trascorso sul sito Web, i marchi possono migliorare il coinvolgimento degli utenti. Le relazioni con i clienti si basano sulla fiducia e il tuo pubblico vuole sentirsi visto e curato.

I migliori consigli per i portali EdTech

L'elevata concorrenza, la bassa fidelizzazione e un impegno fatiscente mettono in pericolo il mercato Ed-Tech oggi. In mezzo a questo, una varietà di corsi, la confusione su dove cominciare e, soprattutto, quale piattaforma scegliere è una domanda che incombe sugli studenti.

Attraverso i consigli sui prodotti, i marchi possono creare la loro identità unica e orientare gli studenti verso una ricerca accurata e pertinente.
Esaminiamo rapidamente come le piattaforme Ed-Tech possono costruire i loro motori di raccomandazione.

• Personalizzato: abbiamo discusso di sistemi di raccomandazione personalizzati ampiamente utilizzati da società di e-commerce come Amazon e giganti dell'intrattenimento come Netflix, ma anche Ed-Tech ha beneficiato notevolmente di questo algoritmo.

L'uso di questo algoritmo per determinare cosa suggerire agli utenti in base alle loro aree di interesse, alla cronologia delle visualizzazioni e alla selezione degli obiettivi interrompe il flusso omogeneo di suggerimenti e attinge a preferenze contrastanti in base alla loro selezione curata. Ciò crea un'esperienza di apprendimento curata e consente agli utenti di scoprire una cosa dopo l'altra in una progressione naturale.

Esempio: in un recente articolo concluso alla Cornell University, un gruppo di studenti ha studiato l'impatto della raccomandazione personalizzata di contenuti per studenti di età compresa tra 3 e 12 anni sull'app Fredom, una piattaforma di apprendimento per studenti indiani.

Alla fine dello studio, il team ha concluso che i loro suggerimenti hanno aumentato di circa il 60% il consumo di contenuti nella sezione personalizzata dell'app. Anche l'utilizzo dell'app ha registrato un aumento del 14% rispetto al sistema di base.

• Upsell e cross-sell: quando gli studenti entrano in un nuovo campo come la progettazione grafica o l'editing video, può esserci un'enorme quantità di informazioni su Internet su come migliorare continuamente le proprie competenze.

Quindi non solo in termini di rilevabilità, ma una grande responsabilità ricade anche sui siti Web Ed-Tech per istruire questi studenti sui prossimi passi e spingerli nella giusta direzione. Ciò consente agli studenti di ottenere la stessa esposizione indipendentemente dal loro background socioeconomico.

Ad esempio, Byjus utilizza l'intelligenza artificiale per creare un sistema di raccomandazione che apprende con lo studente. In base a come si comportano e al ritmo che impiegano per imparare, la raccomandazione continua a cambiare. Questo è piuttosto uno strumento incredibile per consentire a ogni studente di imparare al proprio ritmo.

• Prova sociale: un decennio fa, i consigli sui prodotti di un amico o di un collega ti costringevano a iscriverti a quell'abbonamento a una palestra o a comprare una costosa ciotola vegana di cui nessuno aveva sentito parlare, tutto perché qualcuno di cui ti fidi si fidava. Avanti veloce verso un panorama digitale, in cui queste raccomandazioni gestiscono molto il mondo nel senso di come le persone acquistano.

Ad esempio, quando qualcuno si iscrive a un corso, vuole sapere quanti studenti si sono fidati del tutor, quali sono i loro feedback sul curriculum o sulle modalità di insegnamento e il modulo del corso li aiuterà a migliorare le loro capacità o a trovare un lavoro? ed è qui che entra in gioco la prova sociale.

Ecco un esempio da Udemy. Come puoi vedere, il marchio è stato estremamente generoso nel mostrare le valutazioni del corso e quanti utenti lo hanno valutato. Questa raccomandazione consente una facile navigazione e consente agli studenti di scegliere i corsi in base a come altri studenti, proprio come loro, hanno trovato valore in essi.



• Gamificazione: la gamificazione nell'Ed-Tech si riferisce all'utilizzo di meccaniche di gioco e principi di progettazione nella tecnologia educativa per migliorare i risultati dell'apprendimento. L'agenda è stimolare un maggiore coinvolgimento da parte degli studenti attraverso un'esperienza interattiva. I marchi hanno utilizzato quiz, badge, classifiche e simulazioni per implementare consigli basati sulla ludicizzazione.

Ad esempio, Khan Academy utilizza badge, classifiche e punti per impedire agli utenti di abbandonare il corso. Questa attività di consigliare loro di optare per la lezione successiva o il programma successivo consente all'azienda di migliorare il loro coinvolgimento complessivo. Gli studenti ricevono badge per aver completato un compito e vengono anche premiati con attività in-game come tag "saliti di livello".

• Raccomandazione basata sui pari: Tradizionalmente, le raccomandazioni basate sui pari guidano l'istruzione in India. Quindi, se più della metà dei tuoi compagni di classe si sta dirigendo verso un MBA o ingegneria, questa potrebbe essere la scelta più ovvia anche per te. Conosciamo tutti qualcuno che ha perseguito una scelta di carriera per la pressione dei pari.

Quindi, che tu ci creda o no, i consigli personali e ciò che accade nelle immediate vicinanze hanno un impatto profondo sulle scelte professionali di un individuo. Ecco un esempio eccezionale di UpGrad, che ha utilizzato tutti i tipi di scaffalature per presentare i corsi.

Il marchio non solo ha classificato i corsi consigliati in base a ciò che è di tendenza/popolare, ma anche in base a caratteristiche come l'estero e gli stage. Questo sta attingendo alla psiche del comportamento del consumatore.

Il comportamento naturale di uno studente motivato a studiare al di fuori dell'India farà automaticamente clic su "estero" come categoria, facilitando la scoperta di tali corsi e programmi per il candidato. Tali viaggi e selezioni consentono ai candidati di vivere prima il loro primo momento "AHA" sul sito Web, garantendo un'esperienza eccezionale.

Importanza ed errori da evitare

I consigli sui prodotti sono pubblicizzati come uno dei sistemi più solidi per consentire agli utenti di scoprire nuovi prodotti, migliorare il coinvolgimento ed esplorare opportunità attraverso l'ampiezza e la profondità del prodotto. In un recente studio condotto da Accenture, ben il 91% dei consumatori concorda sul fatto che i consigli sui prodotti pertinenti sulle offerte e sui servizi da acquistare migliorano la loro esperienza.

I team di marketing interni che creano questi algoritmi e lavorano con parametri pertinenti che ritengono adatti al proprio pubblico possono vedere un aumento immediato delle vendite del 19%. Venendo alle piattaforme Ed-Tech, sta quasi diventando una necessità piuttosto che un lusso poiché la maggior parte degli studenti fa affidamento sul sito Web per guidarli nella giusta direzione: ciò che è popolare, ciò che è di tendenza e ciò che il marchio prevede sia un'abilità necessaria in il futuro.

Durante la creazione di questi sistemi, sii accurato fino al punto di brillantezza nella distribuzione dei dati e nella determinazione dei parametri. Un piccolo errore nell'input potrebbe portare a un suggerimento/raccomandazione irrilevante per l'utente finale, potenzialmente offuscando la sua esperienza. Ciò potrebbe portare a una mancanza di fiducia nell'azienda e influire sulla lealtà.

Conclusione

L'ed-tech indiano è un settore altamente competitivo e l'unico modo per fluttuare in un tale mercato è creare una creazione di alto valore, un forte coinvolgimento degli utenti, un pubblico fedele e un CAC basso. I sistemi creati da WebEngage per i consigli sui prodotti sono un vantaggio per le organizzazioni Ed-Tech nell'identificare frutti a basso impatto che sono facili da implementare.

WebEngage ha una comprovata esperienza nel potenziare i tecnici indiani nel miglioramento dei consigli sui corsi e negli acquisti ripetuti rispettivamente del 15% e del 12%. Queste percentuali possono avere un impatto significativo sui ricavi e sull'AOV di un'azienda.

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