Ed-Tech 회사로서 전환을 3배로 늘리기 위한 제품 추천 전략

2025년까지 인도 Ed-Tech 생태계는 39%의 CAGR로 성장하여 104억 달러의 시장 기회에 도달할 것입니다. 지난 몇 년 동안 Ed-Tech는 기술 채택, 대규모 청소년 인구, 기술 향상 및 기술 재교육에 대한 수요 증가로 인해 큰 혜택을 받았습니다.

실제로 2021년에는 1,113개의 대학교, 43,000개의 칼리지, 7천만 명 이상의 학생이 있어 인도를 세계에서 가장 큰 교육 분야 운영국 중 하나로 만들었습니다. 그리고 온라인 교육은 전통적인 설정에 가깝지 않지만 팬데믹 이후의 세계에서 온라인 학습의 광범위한 채택으로 인해 디지털 학습의 수용이 산불처럼 퍼지고 있습니다.

이제 문제는 Ed-Tech 브랜드로서 어떻게 경쟁에서 앞서 나갈 수 있느냐입니다. 유지 및 참여 블루스를 이길 수 있는 플랫폼의 차별화 요소는 무엇입니까?

이러한 모든 현대적 과제에 대한 직접적인 해결책은 활발한 제품 추천 시스템입니다. 추천 시스템은 '사용자에게 가장 관심이 있는 서비스를 제안하는 도구'입니다.

이 블로그에서는 에드테크 산업이 에드테크 플랫폼에 맞춤화된 성공/영향력 있는 제품 추천의 힘으로 유지 및 참여 블루스를 이길 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

Ed-Tech 변환이란 무엇입니까?

통계에 따르면 평균적으로 Ed-Tech 회사는 평균 2-3%의 전환율로 3,000-3,500개의 유기적 리드를 확보하고 있습니다. 높은 이탈률, 감소하는 지불 의향, 치솟는 경쟁으로 인해 Ed-Techs는 결국 더 많은 비용을 지출하게 됩니다. 빅 테크는 Facebook 및 Google과 같은 유료 채널과 인쇄 및 TV와 같은 전통적인 미디어 광고에서 탄도를 높이는 반면, 많은 젊은 스타트업은 리드 생성을 위해 Whatsapp 그룹 및 Facebook 커뮤니티와 같은 채널에 의존합니다.

소비자는 Ed-Tech 구매를 장기적인 약속으로 여기기 때문에 구매하기 전에 더 많은 고려, 연구 및 평가와 같은 많은 요소가 고려됩니다.

이러한 비용은 사용자 깔때기가 손상되면 더 높아질 수 있습니다. 따라서 귀하의 과정에 관심을 보이고 질문을 남기는 고객을 상상해 보십시오. 웹 사이트의 CRM이 손상된 경우 이 리드는 활성화되기 전에 비활성화될 수 있습니다. 이 전환율 최적화는 이 치열한 시장에서 살아남을 계획인 모든 기능적 Ed-Tech 회사의 성배입니다.

Ed-Tech 비즈니스의 전환율을 계산하는 방법은 무엇입니까?

Ed-Tech 스타트업의 전환율 계산은 기존 비즈니스와 크게 다르지 않습니다. 단지 두 개의 데이터 포인트로 작업하면 됩니다. 과정에 등록하거나 후속 질문을 하는 등 원하는 행동을 취한 사람들과 청중의 유입을 분석하는 것부터 시작하십시오. 이 데이터는 Google Analytics 대시보드를 통해 쉽게 얻을 수 있습니다.

전환율 = (전환 수 / 방문자 수) x 100%

지난 달인 2023년 4월에 1000명의 사용자가 귀하의 랜딩 페이지를 방문했고 거의 100명이 다가오는 워크숍에 등록하여 귀하의 과정에 관심을 보였습니다. 따라서 누군가 이 유입경로의 전환율을 묻는다면 다음과 같습니다.

(100 / 1,000) x 100% = 10%

전체 청중의 10%가 귀하의 제안에 확신을 가졌다는 의미입니다. 이것은 일이 흥미로워지는 곳입니다. 마케터는 이러한 사용자에게 실제로 효과가 있었던 것이 무엇인지 식별할 수 있을 때 진정한 테스트를 거친 다음 전환을 최대화하기 위해 모든 사용자에게 동일한 것을 복제하려고 시도합니다.

많은 마케팅 담당자가 랜딩 페이지를 테스트하는 A/B에 의존하고, 일부는 다양한 광고를 실행하고, 다른 일부는 무료로 제공하고 진입 장벽이 낮은 낮은 마찰 지점을 제공하지만 확실한 공식이 있습니까? MECLABS의 Flint McGlaughlin은 전환을 유도하는 데 도움이 되는 5가지 핵심 요소의 프레임워크를 생성하는 전환 시퀀스 휴리스틱을 만들었습니다.

이 방정식에서 사용자의 전환 가능성(C)은 방문자 동기(m), 가치 제안의 전반적인 힘(v), 마찰의 존재(f), 프로세스의 불안(a)에 정비례합니다. , 그리고 마지막으로 인센티브(i) 제거할 수 없는 마찰을 상쇄합니다.

위의 방정식은 마케터가 각 마찰에 비해 랜딩 페이지에서 제공되는 전반적인 동기와 가치 제안에 더 집중하여 전환 가능성을 높이는 데 도움이 되는 '사고 도구'로 느슨하게 번역되었습니다. 그러나 각 단계에서 다음과 같은 질문을 스스로에게 해보십시오.

1. 이 사용자는 누구입니까?
2. 그들은 웹사이트를 어떻게 발견했습니까?
3. 왜 떨어졌습니까?
4. 다음 단계로 이동하려면 어떤 추가 정보가 필요합니까?
5. 모든 문제를 해결하고 있습니까?

사용자의 구매 여정은 그들이 귀하의 웹사이트를 방문할 때 얻는 확신에 기반한 많은 '예'의 조합입니다. 따라서 유입경로의 모든 단계가 중요한 포인트입니다. 각 단계에서, 특히 4,500개 이상의 신생 기업이 있는 인도 Ed-Tech 공간에서 웹 사이트의 각 마이크로 예는 잠재적으로 나머지와 경쟁합니다.

추천 엔진이란?

사용자 구매 습관 및 행동에 대한 데이터를 사용하여 사용자가 관심을 가질만한 제품이나 서비스를 제안하는 프로세스가 추천입니다. 이러한 시스템은 알고리즘을 사용하여 과거 구매, 구매 내역, 검색어, 탐색 행동과 같은 사용자 데이터를 연구하여 사람이 구매할 가능성이 가장 높은 제품을 결정합니다.

추천 엔진은 조직이 사용자가 새로운 제품을 발견하고, 가치당 평균 주문을 늘리고, 충성도를 개선하고, 전반적인 구매 경험을 향상시키는 데 도움이 되는 놀라운 도구입니다.

좋은 상품 추천의 가장 잘 알려진 사례 중 하나는 아마존의 '이것을 구매한 고객이 함께 구매함' 기능입니다. 이 기능만으로도 Amazon은 35% 더 많은 구매를 처리할 수 있습니다.

이러한 시스템을 실행하는 주요 이점 중 하나는 각 고객에게 맞춤화된 권장 사항을 촉진하여 고객 경험과 참여를 개선하는 것입니다.

비즈니스 측면에서 이러한 엔진은 구매 행동을 예측하고 기업이 운영, 재고 및 공급망을 최적화할 수 있도록 도와줍니다. 기업은 제품의 인기를 이해하고 고객의 요구에 부응할 수 있도록 더 잘 준비할 수 있습니다.

Ed-Tech 스타트업은 학생의 성적, 학습 스타일, 관심 분야를 연구하여 과정, 기술 향상 기회, 리소스, 학습 자료 및 가이드를 추천할 수 있습니다. 데이터를 사용하여 교육 기술 플랫폼에서 학생의 성과를 분석하면 특정 과정을 제안하고 교사 커뮤니티를 늘리고 특정 워크샵이나 프로그램 또는 대화형 시뮬레이션을 시작할 수 있습니다.

다음은 LinkedIn이 콘텐츠 마케팅 전문가에게 과정을 제안하는 방법의 예입니다. 보시다시피 이러한 권장 사항은 콘텐츠 전문가가 LinkedIn 프로필에 포함하고 전반적인 기술 세트를 향상시키는 데 도움이 되는 다양한 키워드를 포함합니다.

추천 퍼널을 더욱 강화하기 위해 경력과 어떤 기술을 쌓고 싶은지에 대한 질문도 합니다. 이러한 전략은 백그라운드에서 작동하는 소프트웨어에 매우 유용할 수 있습니다. 따라서 LinkedIn의 경우 후보자가 웹사이트에서 더 오래 머무를수록 플랫폼에 대한 헌신도가 높아집니다.

추천 엔진이 Ed-Tech 성장을 어떻게 촉진할 수 있습니까?

새로운 시대의 교육학은 너무나 많은 것을 너무 빨리 구식으로 만들었습니다. 요컨대, 시장에는 재교육과 기술 향상이 절실히 필요하지만 발견과 실현이 가장 큰 기능입니다.

Byju's, Eruditus, Unacademy, PhysicsWallah, Lead, UpGrad 및 Vedantu와 같은 인도 Ed-Tech 공간의 업계 리더들은 일부 또는 다른 형태의 권장 사항에 의존해 왔습니다. 다음 큰 일이 무엇인지 부드럽게 넛지합니다. 어느 쪽이든 추천은 발견, 추구 동기, 탐색 및 청중의 관심 초기 유입의 핵심입니다.

권장 사항은 더 높은 수익을 창출하고 충성도, 참여, AOV(평균 주문 금액) 증가 및 반복 구매로 이어지는 고객에게 더 큰 영향을 미치는 측면에서 비즈니스 성장에 도움이 될 수 있습니다.
다음은 강력한 추천 엔진이 무엇을 구동할 수 있는지 살펴봅니다.

경쟁 우위: 대부분의 기업이 권장 사항을 채택함에 따라 사용자 참여, 신뢰 및 AOV 측면에서 뒤처질 것이 확실하지 않은 기업은 최소한으로 말할 수 있습니다. 다음은 학생들이 코스 아래 섹션을 보는 Udemy의 좋은 예입니다.

• 학생들이 관심 분야에서 새로운 과정을 발견하도록 도와줍니다.
• 서비스의 검색 가능성을 높입니다.
• 학생들의 의사결정에 도움이 됩니다.
• 권장 사항을 표시하여 사회적 증거를 구축합니다.

이것은 가격 스펙트럼의 양쪽 끝에서 다양한 과정을 탐색하도록 사용자를 유도하여 곡선보다 앞서 나갈 수 있습니다. 이 전략은 사용자가 다음에 무엇을 추구해야 할지 확신이 서지 않을 때 매우 효과적입니다.

• 개인화: 조직이 사용자의 이전 구매 데이터, 구매 습관 및 검색 기록을 사용하여 사용자가 탐닉해야 할 항목을 권장할 때 성공률이 더 높습니다. 무려 59%의 구매자가 개인화된 소매점을 기반으로 흥미로운 제품을 찾는 것이 더 쉽다는 데 동의했습니다.
• 더 나은 판매: 최대 56%의 고객이 제품 추천을 제공하는 전자 상거래 사이트를 다시 방문할 가능성이 있습니다. 올바른 제품 추천을 통해 웹 사이트는 판매 가능성을 높이고 판매 및 수익을 증가시킵니다. 또한 이것은 기업이 자신의 요구에 관심을 기울이고 있다고 느끼기 때문에 사용자가 계속해서 다시 방문하도록 하는 큰 동기가 됩니다.
• 더 높은 참여: 오프라인 매장은 고객을 친절하게 대하고, 고객과 관계를 구축하고, 고객이 더 많은 구매를 할 수 있도록 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 전체 비즈니스를 구축합니다. 이제 디지털 생태계에서 이 문제를 해결하는 방법은 무엇일까요?

브랜드는 디지털 접점을 사용하여 콘텐츠, 제안 또는 웹 사이트에서 보낸 시간에 대한 개인화된 권장 사항을 생성하여 사용자 참여를 향상할 수 있습니다. 고객 관계는 신뢰를 기반으로 하며 청중은 자신이 보고 배려받고 있다고 느끼기를 원합니다.

EdTech 포털에 대한 상위 권장 사항

치열한 경쟁, 낮은 유지율, 무너지는 참여가 오늘날 Ed-Tech 시장을 위협하고 있습니다. 이 가운데 다양한 과정, 어디서부터 시작해야 하는지에 대한 혼란, 그리고 무엇보다 중요한 것은 어떤 플랫폼을 선택해야 하는지가 학생들에게 어렴풋이 떠오르는 질문입니다.

제품 추천을 통해 브랜드는 고유한 아이덴티티를 생성하고 정확하고 관련성 높은 검색으로 학생들을 안내할 수 있습니다.
Ed-Tech 플랫폼이 어떻게 추천 엔진을 구축할 수 있는지 빠르게 살펴보겠습니다.

• 개인화: 우리는 Amazon과 같은 전자 상거래 회사와 Netflix와 같은 엔터테인먼트 거대 기업이 널리 배포한 개인화 추천 시스템에 대해 논의했지만 Ed-Tech도 이 알고리즘을 통해 큰 이점을 얻었습니다.

이 알고리즘을 사용하여 관심 영역, 시청 기록 및 목표 선택을 기반으로 사용자에게 무엇을 제안할지 결정하면 동질적인 제안 흐름을 깨고 선별된 선택을 기반으로 대조되는 선호도를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 선별된 학습 경험을 구축하고 사용자가 자연스러운 진행 과정에서 하나씩 발견할 수 있습니다.

예: 최근 Cornell University에서 결론을 내린 논문에서 학생 그룹은 인도 학생을 위한 학습 플랫폼인 Freadom App에서 3-12세 학생을 위한 개인화된 콘텐츠 추천의 영향을 연구했습니다.

연구가 끝날 무렵 팀은 그들의 제안이 앱의 개인화된 섹션에서 콘텐츠 소비를 약 60% 증가시켰다고 결론지었습니다. 앱 사용량도 기본 시스템에 비해 14% 증가했습니다.

• 상향 판매 및 교차 판매: 학생들이 그래픽 디자인이나 비디오 편집과 같은 새로운 분야에 뛰어들 때 인터넷에는 지속적으로 기술을 향상시키는 방법에 대한 엄청난 양의 정보가 있을 수 있습니다.

따라서 검색 가능성 측면에서 뿐만 아니라 학생들에게 다음 단계에 대해 교육하고 올바른 방향으로 유도해야 하는 Ed-Tech 웹 사이트에는 상당한 책임이 있습니다. 이를 통해 학생들은 사회경제적 배경에 관계없이 동등한 노출을 받을 수 있습니다.

예를 들어 Byjus는 AI를 사용하여 학생과 함께 학습하는 추천 시스템을 구축하고 있습니다. 수행 방식과 학습 속도에 따라 권장 사항이 계속 변경됩니다. 이것은 각 학생이 자신의 속도에 맞춰 학습할 수 있게 해주는 놀라운 도구입니다.

• 사회적 증거: 10년 전에는 친구나 동료의 제품 추천으로 인해 체육관 멤버십에 가입하거나 아무도 들어본 적이 없는 값비싼 비건 그릇을 구입하게 만들었습니다. 이러한 권장 사항이 사람들이 구매하는 방식이라는 의미에서 세상을 움직이는 디지털 환경으로 빠르게 이동합니다.

예를 들어, 누군가 코스에 등록할 때 얼마나 많은 학생이 튜터를 신뢰하는지, 커리큘럼이나 교육 방법에 대한 피드백이 무엇인지, 코스 모듈이 그들의 기술을 향상시키거나 직업을 얻는 데 도움이 되는지 알고 싶어합니다. 사회적 증거가 작용하는 곳입니다.

다음은 Udemy의 예입니다. 보시다시피 브랜드는 코스 등급과 평가한 사용자 수를 표시하는 데 매우 관대합니다. 이 권장 사항을 사용하면 쉽게 탐색할 수 있으며 학생들은 자신과 마찬가지로 다른 학생들이 해당 과정에서 가치를 찾은 방법에 따라 과정을 선택할 수 있습니다.



• 게임화: 교육 기술의 게임화는 학습 결과를 향상시키기 위해 교육 기술에서 게임 메커니즘과 디자인 원칙을 사용하는 것을 말합니다. 의제는 대화식 경험을 통해 학습자로부터 더 많은 참여를 유도하는 것입니다. 브랜드는 퀴즈, 배지, 순위표 및 시뮬레이션을 사용하여 게임화 기반 권장 사항을 배포했습니다.

예를 들어 Khan Academy는 배지, 리더보드 및 포인트를 사용하여 사용자가 코스를 이탈하지 않도록 합니다. 다음 수업이나 다음 프로그램을 선택하도록 추천하는 이러한 활동을 통해 회사는 전반적인 참여도를 높일 수 있습니다. 학습자는 과제를 완료하면 배지를 받고 '레벨 업' 태그와 같은 게임 내 활동으로 보상을 받습니다.

• 동료 기반 추천: 전통적으로 동료 기반 추천은 인도에서 교육을 주도합니다. 따라서 동급생의 절반 이상이 MBA 또는 공학을 향하고 있다면 그것이 가장 확실한 선택일 수 있습니다. 우리 모두는 또래 압력 때문에 직업 선택을 추구한 사람을 알고 있습니다.

따라서 믿거나 말거나 개인적인 추천과 가장 가까운 곳에서 일어나는 일은 개인의 직업 선택에 깊은 영향을 미칩니다. 다음은 모든 종류의 선반을 사용하여 코스를 제시한 UpGrad의 뛰어난 예입니다.

브랜드는 트렌드/인기뿐만 아니라 해외 및 인턴십과 같은 특성을 기반으로 추천 코스를 분류했습니다. 이것은 소비자 행동 정신을 활용하고 있습니다.

인도 밖에서 공부하려는 학생의 자연스러운 행동은 자동으로 '해외'를 범주로 클릭하여 후보자가 그러한 과정과 프로그램을 더 쉽게 찾을 수 있도록 합니다. 이러한 여정과 선택을 통해 후보자는 웹 사이트에서 첫 번째 'AHA' 순간을 더 빨리 가질 수 있어 훌륭한 경험을 보장할 수 있습니다.

피해야 할 중요성 및 실수

제품 추천은 사용자가 신제품을 발견하고 참여를 강화하며 제품의 폭과 깊이에 걸쳐 기회를 탐색할 수 있도록 하는 가장 강력한 시스템 중 하나로 선전됩니다. Accenture에서 실시한 최근 ​​연구에서 소비자의 91%가 쇼핑 제안 및 서비스에 대한 관련 제품 추천이 경험을 향상시킨다는 데 동의했습니다.

이러한 알고리즘을 구축하고 청중에게 적합하다고 판단되는 관련 매개변수로 작업하는 사내 마케팅 팀은 매출이 19% 즉시 증가하는 것을 볼 수 있습니다. Ed-Tech 플랫폼에 와서는 대부분의 학생들이 올바른 방향으로 안내하기 위해 웹 사이트에 의존하기 때문에 거의 사치가 아닌 필요가 되고 있습니다. 미래.

이러한 시스템을 구축하는 동안 데이터를 배포하고 매개변수를 결정하는 데 있어서 탁월할 정도로 정확해야 합니다. 입력의 작은 실수는 최종 사용자에게 관련 없는 제안/추천으로 이어져 잠재적으로 그들의 경험을 손상시킬 수 있습니다. 이는 회사에 대한 신뢰 부족으로 이어지고 충성도에 영향을 줄 수 있습니다.

결론

인도 Ed-Tech는 경쟁이 치열한 산업이며 그러한 시장에서 떠돌아 다니는 유일한 방법은 높은 가치 창출, 강력한 사용자 참여, 충성도 높은 청중 및 낮은 CAC를 창출하는 것입니다. 제품 추천을 위해 WebEngage에서 구축한 시스템은 배포하기 쉽고 손쉬운 과일을 식별하는 Ed-Tech 조직에 큰 도움이 됩니다.

WebEngage는 인도의 교육 기술자가 교육 과정 추천 및 반복 구매를 각각 15% 및 12% 개선할 수 있도록 지원한 입증된 실적을 보유하고 있습니다. 이러한 비율은 비즈니스의 수익 및 AOV에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

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