Strategie polecania produktów, aby trzykrotnie zwiększyć konwersje jako firma Ed-Tech

Do 2025 r. indyjski ekosystem Ed-Tech osiągnie 10,4 mld USD możliwości rynkowych, rosnąc przy CAGR na poziomie 39%. W ciągu ostatnich kilku lat Ed-Tech odniósł ogromne korzyści z przyjęcia technologii, dużej populacji młodzieży i rosnącego zapotrzebowania na podnoszenie i przekwalifikowywanie.

W rzeczywistości w 2021 r. istniało 1113 uniwersytetów, 43 000 szkół wyższych i ponad 70 milionów studentów, co czyni Indie jednym z największych operatorów w przestrzeni edukacyjnej na świecie. I chociaż edukacja online nie przypomina tradycyjnej konfiguracji, akceptacja nauki cyfrowej rozprzestrzenia się lotem błyskawicy ze względu na powszechne przyjęcie nauki online w świecie postpandemicznym.

Teraz pytanie brzmi: jak możesz wyprzedzić konkurencję jako marka Ed-Tech? Co byłoby czynnikiem różnicującym na Twojej platformie, aby pokonać bluesa związanego z retencją i zaangażowaniem?

Bezpośrednim rozwiązaniem wszystkich tych współczesnych wyzwań jest energiczny system rekomendacji produktów. System rekomendacji to „narzędzie, które sugeruje usługi, które najprawdopodobniej najbardziej interesują użytkownika”.

Na tym blogu przyjrzymy się, w jaki sposób branża Ed-tech może pokonać problemy związane z retencją i zaangażowaniem dzięki sile zwycięskich / wpływowych rekomendacji produktów dostosowanych do platform ed-tech.

Czym są konwersje Ed-Tech?

Statystyki mówią nam, że firmy Ed-Tech pozyskują średnio 3000-3500 organicznych leadów ze średnią konwersją na poziomie 2-3%. Ze względu na dużą rotację, malejącą gotowość do płacenia i rosnącą konkurencję, Ed-Techowie wydają więcej. Podczas gdy wielkie technologie szaleją na płatnych kanałach, takich jak Facebook i Google, oraz reklamach w tradycyjnych mediach, takich jak prasa i telewizja, wiele młodych startupów korzysta również z kanałów, takich jak grupy Whatsapp i społeczności Facebooka, aby generować leady.

Konsumenci postrzegają zakupy Ed-Tech jako zobowiązania długoterminowe, dlatego przed dokonaniem zakupu bierze się pod uwagę wiele czynników, takich jak więcej rozważań, badań i ocen.

Koszty te mogą wzrosnąć jeszcze bardziej, jeśli lejek użytkownika zostanie uszkodzony. Wyobraź sobie więc klienta, który okazuje zainteresowanie Twoim kursem i zostawia zapytanie; jeśli CRM witryny jest uszkodzony, ten lead może stać się nieaktywny, zanim zostanie aktywowany. Ta optymalizacja współczynnika konwersji jest świętym Graalem każdej funkcjonalnej firmy Ed-Tech, która planuje przetrwać na tym bezwzględnym rynku.

Jak obliczyć współczynnik konwersji dla Twojej firmy Ed-Tech?

Obliczanie konwersji dla Twoich startupów Ed-Tech nie różni się zbytnio od tradycyjnych firm – wystarczy pracować z dwoma punktami danych. Zacznij od analizy napływu odbiorców w porównaniu z tymi, którzy podjęli pożądane działanie, takie jak zapisanie się na kurs lub zadanie dodatkowego pytania. Dane te można łatwo uzyskać za pośrednictwem pulpitu nawigacyjnego Google Analytics.

Współczynnik konwersji = (liczba konwersji / liczba odwiedzających) x 100%

Wyobraź sobie więc, że w zeszłym miesiącu, w kwietniu 2023, 1000 użytkowników odwiedziło Twój landing page, a prawie 100 wyraziło zainteresowanie Twoim kursem, zapisując się na nadchodzące warsztaty. Jeśli więc ktoś zapyta Cię o współczynnik konwersji z tego lejka, będzie to:

(100 / 1000) x 100% = 10%

Oznacza to, że 10% ogółu odbiorców było przekonanych do Twojej oferty. Tutaj sprawy stają się interesujące. Marketerzy są poddawani prawdziwym testom, gdy są w stanie określić, co naprawdę zadziałało w przypadku tych użytkowników, a następnie próbują powtórzyć to samo dla każdego użytkownika, aby zmaksymalizować konwersję.

Wielu marketerów stosuje testy A/B swoich stron docelowych, niektórzy wyświetlają różnorodne reklamy, a inni oferują gratisy i niższe punkty tarcia, które tworzą niskie bariery wejścia, ale czy istnieje pewna formuła? Flint McGlaughlin z MECLABS ukuł heurystykę sekwencji konwersji, która tworzy ramy pięciu kluczowych elementów, które pomagają w kierowaniu konwersją.

W tym równaniu prawdopodobieństwo konwersji użytkownika (C) jest wprost proporcjonalne do motywacji odwiedzających (m), ogólnej siły propozycji wartości (v), obecności tarcia (f), niepokoju (a) w procesie i wreszcie zachęta (i) równoważąca tarcia, których nie można wyeliminować.

Powyższe równanie można w przybliżeniu przetłumaczyć jako „przemyślane narzędzie”, które pomaga marketerom zwiększyć prawdopodobieństwo konwersji, koncentrując się bardziej na ogólnej motywacji i propozycji wartości oferowanej na stronie docelowej w porównaniu z każdym problemem. Jednak na każdym kroku zadawaj sobie następujące pytania:

1. Kim są ci użytkownicy?
2. Jak odkryli stronę?
3. Dlaczego spadły?
4. Jakich jeszcze informacji potrzebują, aby przejść do następnego etapu?
5. Czy zajmujemy się wszystkimi bolączkami?

Ścieżka zakupowa użytkowników to kombinacja wielu „tak” opartych na zaufaniu, jakie zyskują, odwiedzając Twoją witrynę – dlatego każdy krok na ścieżce jest kluczowym punktem. Na każdym kroku, zwłaszcza w indyjskiej przestrzeni Ed-Tech z ponad 4500 startupami, każde mikro-tak na stronie internetowej potencjalnie konkuruje z resztą.

Co to jest silnik rekomendacji?

Proces wykorzystywania danych o zwyczajach i zachowaniach zakupowych użytkowników w celu sugerowania im produktów lub usług, którymi mogą być zainteresowani, jest rekomendacją. Systemy te wykorzystują algorytmy do badania danych użytkownika, takich jak wcześniejsze zakupy, historia zakupów, zapytania wyszukiwania i zachowanie przeglądania, a także kilka innych czynników, w celu określenia, co dana osoba najprawdopodobniej kupi.

Silniki rekomendacji to niesamowite narzędzia dla organizacji, które pomagają użytkownikom odkrywać nowe produkty, zwiększać średnie zamówienie na wartość, poprawiać lepkość i poprawiać ogólne wrażenia zakupowe.

Jednym z najbardziej znanych przykładów dobrych rekomendacji produktów jest funkcja Amazon „Klienci, którzy kupili ten produkt, kupili również”. Już sama ta funkcja pomaga Amazonowi uzyskać o 35% więcej zakupów.

Jedną z głównych korzyści płynących z korzystania z tych systemów jest poprawa obsługi klienta i zaangażowania poprzez ułatwienie rekomendacji dostosowanych do każdego klienta.

Po stronie biznesowej silniki te mogą pomóc w przewidywaniu zachowań zakupowych i umożliwić firmom optymalizację operacji, zapasów i łańcucha dostaw. Firmy mogą zrozumieć popularność swoich produktów i lepiej przygotować się do zaspokojenia potrzeb swoich klientów.

Startupy Ed-Tech mogą badać stopnie uczniów, style uczenia się i obszary zainteresowań, aby polecać kursy, możliwości podnoszenia kwalifikacji, zasoby, materiały do ​​​​nauki i przewodniki. Wykorzystanie danych do analizy wyników uczniów na ich platformie ed-tech umożliwia im również proponowanie konkretnych kursów, zwiększanie społeczności nauczycieli oraz uruchamianie określonych warsztatów lub programów lub interaktywnych symulacji.

Oto przykład, w jaki sposób LinkedIn sugeruje kursy specjaliście ds. marketingu treści. Jak widać, te rekomendacje obejmują gamę słów kluczowych, które specjaliści ds. treści mieliby na swoich profilach LinkedIn i pomagają im poprawić ogólny zestaw umiejętności.

Aby jeszcze bardziej wzmocnić lejek rekomendacji, zadają również pytania dotyczące kariery i umiejętności, na których chce się budować. Strategie te mogą być niezwykle soczyste dla oprogramowania działającego w tle. Tak więc w przypadku LinkedIn im dłużej kandydat spędza czas na stronie, tym większe będzie jego zaangażowanie w platformę.

W jaki sposób silniki rekomendacji mogą przyspieszyć rozwój Ed-Tech?

Pedagogika New Age sprawiła, że ​​tak wiele rzeczy zbyt szybko stało się przestarzałe. Krótko mówiąc, na rynku istnieje pilna potrzeba przekwalifikowania się i podwyższenia kwalifikacji, ale odkrywanie i realizacja to największa funkcja.

Liderzy branży ed-tech w Indiach, tacy jak Byju's, Eruditus, Unacademy, PhysicsWallah, Lead, UpGrad i Vedantu, polegali na takiej lub innej formie rekomendacji – czasami jest to test umiejętności, który prowadzi kandydata lub film na YouTube, który delikatnie trąca, co jest następną wielką rzeczą. Tak czy inaczej, rekomendacja leży u podstaw odkrywania, motywacji do poszukiwań, eksploracji i początkowego napływu zainteresowania odbiorców.

Rekomendacja może pomóc firmie rozwijać się zarówno pod względem generowania wyższych przychodów, jak i wywierania większego wpływu na klientów, co prowadzi do lojalności, zaangażowania, zwiększonej średniej wartości zamówienia (AOV) i powtarzania zakupów.
Oto spojrzenie na to, co może napędzać solidny silnik rekomendacji:

Przewaga konkurencyjna: ponieważ większość firm przyjmuje rekomendacje, te, które tego nie robią, z pewnością pozostaną w tyle pod względem zaangażowania użytkowników, zaufania i AOV, delikatnie mówiąc. Oto świetny przykład z Udemy, gdzie uczniowie przeglądają również sekcje kursów.

• Pomaga uczniom odkrywać nowe kursy z obszarów ich zainteresowań
• Zwiększa wykrywalność usług
• Pomaga uczniom w podejmowaniu decyzji
• Buduje społeczny dowód słuszności, wyświetlając rekomendacje

To może dać im przewagę nad konkurencją, zachęcając użytkowników do odkrywania asortymentu kursów z obu końców spektrum cenowego. Ta strategia działa niezwykle dobrze, gdy użytkownicy nie są pewni, co dalej.

• Personalizacja: kiedy organizacje ekstrapolują dane użytkowników z poprzednich zakupów, nawyków zakupowych i historii przeglądania, aby sformułować zalecenia dotyczące tego, czym powinni się zajmować, mają wyższy wskaźnik sukcesu. Aż 59% kupujących zgodziło się, że łatwiej znaleźć interesujące produkty w oparciu o spersonalizowane sklepy detaliczne.
• Lepsza sprzedaż: aż 56% klientów prawdopodobnie wróci na stronę e-commerce, która zawiera rekomendacje produktów. Dzięki poprawnym rekomendacjom produktów strony internetowe zwiększają swoje szanse na sprzedaż, co prowadzi do wzrostu sprzedaży i przychodów. Dodatkowo jest to duża motywacja dla użytkowników do powrotu, ponieważ czują, że firmy zwracają uwagę na ich potrzeby.
• Większe zaangażowanie: sklepy stacjonarne opierają cały swój biznes na miłym traktowaniu klientów, budowaniu z nimi relacji i pozwalaniu im spędzać więcej czasu, aby mogło dojść do większej liczby zakupów – jak teraz rozwiązać ten problem w cyfrowym ekosystemie?

Wykorzystując cyfrowe punkty styku do tworzenia spersonalizowanych rekomendacji dotyczących treści, sugestii lub czasu spędzonego na stronie internetowej, marki mogą zwiększyć zaangażowanie użytkowników. Relacje z klientami są budowane na zaufaniu, a Twoi odbiorcy chcą czuć się widziani i zaopiekowani.

Najlepsze rekomendacje dla portali EdTech

Duża konkurencja, niska retencja i rozpadające się zaangażowanie zagrażają dzisiejszemu rynkowi Ed-Tech. Wśród tego różnorodność kursów, zamieszanie związane z tym, od czego zacząć i, co ważne, którą platformę wybrać, to pytanie, które dręczy studentów.

Dzięki rekomendacjom produktów marki mogą tworzyć swoją unikalną tożsamość i naprowadzać uczniów na dokładne i trafne wyszukiwanie.
Przyjrzyjmy się szybko, w jaki sposób platformy Ed-Tech mogą budować swoje silniki rekomendacji.

• Spersonalizowane: Omówiliśmy spersonalizowane systemy rekomendacji szeroko stosowane przez firmy handlu elektronicznego, takie jak Amazon i gigantów rozrywki, takich jak Netflix, ale firma Ed-Tech również bardzo skorzystała na tym algorytmie.

Użycie tego algorytmu do określenia, co zasugerować użytkownikom na podstawie ich obszarów zainteresowań, historii oglądania i wyboru celów, przerywa jednorodny przepływ sugestii i wykorzystuje kontrastujące preferencje w oparciu o ich wyselekcjonowany wybór. Tworzy to wyselekcjonowane doświadczenie edukacyjne i umożliwia użytkownikom odkrywanie jednej rzeczy po drugiej w naturalnym postępie.

Przykład: W niedawno opublikowanym artykule na Uniwersytecie Cornell grupa uczniów badała wpływ spersonalizowanych rekomendacji treści dla uczniów w wieku od 3 do 12 lat na aplikację Freadom App, platformę edukacyjną dla uczniów z Indii.

Pod koniec badania zespół doszedł do wniosku, że ich sugestie zwiększyły konsumpcję treści w spersonalizowanej sekcji aplikacji o około 60%. Wykorzystanie aplikacji również odnotowało skok o 14% w porównaniu z systemem podstawowym.

• Sprzedaż dodatkowa i sprzedaż krzyżowa: Kiedy uczniowie wkraczają w nową dziedzinę, taką jak projektowanie graficzne lub edycja wideo, w Internecie może być przytłaczająca ilość informacji o tym, jak stale podnosić umiejętności.

Więc nie tylko pod względem wykrywalności, ale także duża odpowiedzialność spoczywa na witrynach Ed-Tech, aby edukować tych uczniów o kolejnych krokach i popchnąć ich we właściwym kierunku. Pozwala to uczniom uzyskać równą ekspozycję niezależnie od ich pochodzenia społeczno-ekonomicznego.

Na przykład Byjus wykorzystuje sztuczną inteligencję do zbudowania systemu rekomendacji, który uczy się razem z uczniem. W zależności od tego, jak sobie radzą i w jakim tempie się uczą, zalecenia ciągle się zmieniają. Jest to raczej niesamowite narzędzie, które pozwala każdemu uczniowi uczyć się we własnym tempie.

• Społeczny dowód słuszności: Dziesięć lat temu rekomendacje produktów od przyjaciela lub współpracownika skłoniły Cię do zapisania się na karnet na siłownię lub kupienia drogiej wegańskiej miski, o której nikt nie słyszał – wszystko dlatego, że zaufał jej ktoś, komu ufasz. Szybko do przodu do cyfrowego krajobrazu, w którym te rekomendacje bardzo wpływają na świat w sensie tego, jak ludzie kupują.

Na przykład, gdy ktoś zapisuje się na kurs, chce wiedzieć, ilu uczniów zaufało korepetytorowi, jakie są ich opinie na temat programu nauczania lub sposobów nauczania i czy moduł kursu pomoże mu podnieść swoje umiejętności lub zdobyć pracę – i tu zaczyna obowiązywać społeczny dowód słuszności.

Oto przykład z Udemy. Jak widać, marka była niezwykle hojna w pokazywaniu ocen kursów i liczby użytkowników, którzy je ocenili. Ta rekomendacja umożliwia łatwą nawigację i umożliwia studentom wybieranie kursów na podstawie tego, jak inni studenci, tacy jak oni, znaleźli w nich wartość.



• Grywalizacja: grywalizacja w Ed-Tech odnosi się do wykorzystania mechaniki gier i zasad projektowania w technologii edukacyjnej w celu poprawy wyników nauczania. Celem jest zwiększenie zaangażowania uczniów poprzez interaktywne doświadczenie. Marki wykorzystują quizy, odznaki, tabele wyników i symulacje do wdrażania rekomendacji opartych na grywalizacji.

Na przykład Khan Academy wykorzystuje odznaki, tabele wyników i punkty, aby uniemożliwić użytkownikom opuszczenie kursu. Ta czynność polegająca na zalecaniu im wyboru następnych zajęć lub następnego programu umożliwia firmie zwiększenie ich ogólnego zaangażowania. Uczniowie otrzymują odznaki za ukończenie zadania, a także są nagradzani aktywnościami w grze, takimi jak znaczniki awansu.

• Rekomendacje oparte na rówieśnikach: tradycyjnie rekomendacje oparte na rówieśnikach napędzają edukację w Indiach. Więc jeśli ponad połowa twoich kolegów z klasy wybiera się na MBA lub inżynierię, może to być również dla ciebie najbardziej oczywisty wybór. Wszyscy znamy kogoś, kto wybrał karierę pod presją rówieśników.

Tak więc, wierzcie lub nie, osobiste rekomendacje i to, co dzieje się w najbliższym sąsiedztwie, mają głęboki wpływ na wybory zawodowe danej osoby. Oto wyjątkowy przykład z UpGrad, który wykorzystywał wszelkiego rodzaju regały do ​​prezentacji kursów.

Marka nie tylko kategoryzowała rekomendacje kursów na podstawie tego, co jest trendy/popularne, ale także na podstawie cech, takich jak zagranica i staże. To dotyka psychiki zachowań konsumentów.

Naturalne zachowanie studenta zmotywowanego do studiowania poza Indiami powoduje automatyczne kliknięcie kategorii „za granicą”, co ułatwia kandydatowi odnalezienie takich kursów i programów. Takie podróże i selekcja sprawiają, że kandydaci mają swój pierwszy moment „AHA” na stronie szybciej, zapewniając wspaniałe wrażenia.

Znaczenie i błędy, których należy unikać

Rekomendacje produktów są reklamowane jako jeden z najsolidniejszych systemów umożliwiających użytkownikom odkrywanie nowych produktów, zwiększanie zaangażowania i odkrywanie możliwości w całym zakresie produktu. W niedawnym badaniu przeprowadzonym przez Accenture aż 91% konsumentów zgodziło się, że odpowiednie rekomendacje produktów dotyczące ofert i usług w sklepie poprawiają ich doświadczenia.

Wewnętrzne zespoły marketingowe, które budują te algorytmy i pracują z odpowiednimi parametrami, które uznają za odpowiednie dla swoich odbiorców, mogą odnotować natychmiastowy wzrost sprzedaży o 19%. Jeśli chodzi o platformy Ed-Tech, staje się to prawie potrzebą niż luksusem, ponieważ większość uczniów polega na witrynie internetowej, która poprowadzi ich we właściwym kierunku — tego, co jest popularne, co jest trendy i co marka przewiduje jako umiejętność potrzebną w przyszłość.

Budując te systemy, bądź dokładny do granic możliwości we wdrażaniu danych i określaniu parametrów. Mały błąd we wprowadzonych danych może prowadzić do nieistotnej sugestii/zalecenia dla użytkownika końcowego, potencjalnie niszcząc jego wrażenia. Może to prowadzić do braku zaufania do firmy i wpłynąć na lojalność.

Wniosek

Indian Ed-Tech to wysoce konkurencyjna branża, a jedynym sposobem na zaistnienie na takim rynku jest stworzenie dzieła o wysokiej wartości, solidnego zaangażowania użytkowników, lojalnej publiczności i niskiego CAC. Systemy zbudowane przez WebEngage do rekomendacji produktów są dobrodziejstwem dla organizacji Ed-Tech w identyfikowaniu nisko wiszących owoców, które są łatwe do wdrożenia.

WebEngage ma udokumentowane doświadczenie we wspieraniu indyjskich techników edukacyjnych w poprawianiu rekomendacji kursów i powtarzaniu zakupów odpowiednio o 15% i 12%. Te wartości procentowe mogą znacząco wpłynąć na przychody i AOV firmy.

Chcesz zbudować skuteczne rekomendacje produktów dla swojego startupu Ed-Tech? Zrób z nami demo od razu!