Estratégias de recomendação de produtos para triplicar suas conversões como uma empresa de tecnologia educacional

Até 2025, o ecossistema indiano de Ed-Tech atingirá US$ 10,4 bilhões em oportunidades de mercado, crescendo a um CAGR de 39%. Nos últimos anos, a Ed-Tech se beneficiou muito com a adoção de tecnologia, uma grande população jovem e uma demanda crescente por qualificação e requalificação.

De fato, em 2021, havia 1.113 universidades, 43.000 faculdades e mais de 70 milhões de estudantes, o que torna a Índia uma das maiores operadoras no espaço educacional do mundo. E embora a educação online não esteja nem perto da configuração tradicional – a aceitação da aprendizagem digital está se espalhando rapidamente devido à ampla adoção da aprendizagem online no mundo pós-pandemia.

Então, agora a questão é: como você pode ficar à frente da concorrência como uma marca Ed-Tech? Qual seria um fator de diferenciação em sua plataforma para vencer o blues de retenção e engajamento?

Uma solução direta para todos esses desafios modernos é um vigoroso sistema de recomendação de produtos. Um sistema de recomendação é uma 'ferramenta que sugere serviços que provavelmente são do interesse de um usuário'.

Neste blog, veremos como o setor de tecnologia educacional pode vencer a depressão de retenção e engajamento com o poder de recomendações de produtos vencedoras/impactas personalizadas para plataformas de tecnologia educacional.

O que são conversões Ed-Tech?

As estatísticas nos dizem que, em média, as empresas de Ed-Tech estão obtendo de 3.000 a 3.500 leads orgânicos com uma conversão média de 2 a 3%. Devido ao alto churn, à diminuição da disposição para pagar e ao aumento da concorrência, os Ed-Techs acabam gastando mais. Enquanto as grandes empresas de tecnologia usam canais pagos como Facebook e Google e anúncios em mídia tradicional como mídia impressa e televisão, muitas startups jovens também recorrem a canais como grupos do Whatsapp e comunidades do Facebook para geração de leads.

Os consumidores veem as compras de Ed-Tech como compromissos de longo prazo, e é por isso que muitos fatores, como mais consideração, pesquisa e avaliação, entram em cena antes de fazer uma compra.

Esses custos podem aumentar ainda mais se o funil do usuário for interrompido. Então imagine um cliente se interessando pelo seu curso e deixando uma consulta; se o CRM do site estiver quebrado, esse lead pode ficar inativo antes de ser ativado. Essa otimização da taxa de conversão é o santo graal de qualquer empresa funcional de Ed-Tech que planeja sobreviver nesse mercado competitivo.

Como calcular a taxa de conversão para o seu negócio Ed-Tech?

Calcular a conversão para suas startups Ed-Tech não é muito diferente dos negócios tradicionais – você só precisa trabalhar com dois pontos de dados. Comece analisando o fluxo de público versus aqueles que realizaram uma ação desejada, como se inscrever em um curso ou fazer uma pergunta de acompanhamento. Esses dados podem ser facilmente obtidos através do seu painel do Google Analytics.

Taxa de conversão = (número de conversões / número de visitantes) x 100%

Imagine que no mês passado, em abril de 2023, 1.000 usuários visitaram sua página de destino e quase 100 mostraram interesse em seu curso ao se inscrever em um próximo workshop. Então, se alguém perguntar a você a taxa de conversão desse funil, seria:

(100/1.000) x 100% = 10%

O que significa que 10% do público total foi convencido pela sua oferta. É onde as coisas começam a ficar interessantes. Os profissionais de marketing são submetidos a testes reais quando conseguem identificar o que realmente funcionou para esses usuários e, em seguida, tentam replicar o mesmo para todos os usuários para maximizar a conversão.

Muitos profissionais de marketing recorrem ao teste A/B de suas páginas de destino, alguns exibem uma variedade de anúncios e outros oferecem brindes e pontos de fricção mais baixos que criam baixas barreiras à entrada, mas existe uma fórmula certa? Flint McGlaughlin, da MECLABS, cunhou uma heurística de sequência de conversão que cria uma estrutura de cinco elementos-chave que ajudam a conduzir a conversão.

Nessa equação, a probabilidade de conversão de um usuário (C) é diretamente proporcional à motivação do visitante (m), à força geral da proposta de valor (v), à presença de atrito (f), à ansiedade (a) no processo , e por último, o incentivo (i) compensando o atrito que não pode ser eliminado.

A equação acima pode ser traduzida como uma 'ferramenta de pensamento' que ajuda os profissionais de marketing a aumentar sua probabilidade de conversão, concentrando-se mais na motivação geral e na proposição de valor oferecida na página de destino versus cada fricção. No entanto, em cada etapa, faça a si mesmo as seguintes perguntas:

1. Quem são esses usuários?
2. Como eles descobriram o site?
3. Por que eles caíram?
4. Que mais informações eles precisam para passar para o próximo estágio?
5. Estamos abordando todos os pontos problemáticos?

A jornada de compra dos usuários é uma combinação de muitos 'sim' com base na confiança que eles obtêm ao visitar seu site – portanto, cada etapa do funil é um ponto crucial. A cada passo, especialmente no espaço indiano Ed-Tech com mais de 4.500 startups, cada micro-sim no site está potencialmente competindo com o resto.

O que é um mecanismo de recomendação?

O processo de usar dados sobre hábitos e comportamento de compra do usuário para sugerir produtos ou serviços que possam ser do seu interesse é uma recomendação. Esses sistemas usam algoritmos para estudar os dados do usuário, como compras anteriores, histórico de compras, consultas de pesquisa e comportamento de navegação, entre vários outros fatores, para determinar o que uma pessoa tem maior probabilidade de comprar.

Os mecanismos de recomendação são ferramentas incríveis para as organizações ajudarem os usuários a descobrir novos produtos, aumentar o pedido médio por valor, melhorar a aderência e aprimorar a experiência geral de compra.

Um dos exemplos mais conhecidos de boas recomendações de produtos é o recurso 'Clientes que compraram isso também compraram' da Amazon. Esse recurso sozinho ajuda a Amazon a contabilizar 35% mais compras.

Um dos principais benefícios da execução desses sistemas é melhorar a experiência e o engajamento do cliente, facilitando recomendações personalizadas para cada cliente.

Do lado dos negócios, esses mecanismos podem ajudar a prever o comportamento de compra e permitir que as empresas otimizem suas operações, estoque e cadeia de suprimentos. As empresas podem entender a popularidade de seus produtos e se preparar melhor para atender às necessidades de seus clientes.

As startups de Ed-Tech podem estudar as notas dos alunos, estilos de aprendizado e áreas de interesse para recomendar cursos, oportunidades de qualificação, recursos, material de estudo e guias. O uso de dados para analisar o desempenho do aluno em sua plataforma ed-tech também permite sugerir cursos específicos, aumentar a comunidade de professores e lançar workshops ou programas específicos ou simulações interativas.

Aqui está um exemplo de como o LinkedIn sugere cursos para um profissional de marketing de conteúdo. Como podemos ver, essas recomendações abrangem a gama de palavras-chave que os profissionais de conteúdo teriam em seus perfis do LinkedIn e os ajudam a aprimorar seu conjunto geral de habilidades.

Para fortalecer ainda mais o funil de recomendação, eles também fazem perguntas sobre a carreira de uma pessoa e sobre qual habilidade ela deseja desenvolver. Essas estratégias podem ser incrivelmente suculentas para o software que funciona em segundo plano. Portanto, para o LinkedIn, quanto mais tempo um candidato passar no site, maior será seu comprometimento com a plataforma.

Como os mecanismos de recomendação podem impulsionar o crescimento da Ed-Tech?

A pedagogia da nova era tornou muitas coisas obsoletas muito rápido. Resumindo, há uma necessidade extrema no mercado de requalificação e qualificação, mas a descoberta e a realização são a maior função.

Os líderes da indústria no espaço Ed-Tech na Índia, como Byju's, Eruditus, Unacademy, PhysicsWallah, Lead, UpGrad e Vedantu, confiaram em uma ou outra forma de recomendação - às vezes é um teste de habilidade que orienta o candidato ou um vídeo do YouTube que cutuca suavemente qual é a próxima grande novidade. De qualquer forma, a recomendação está no cerne da descoberta, motivação para prosseguir, exploração e um influxo inicial de interesse do público.

Uma recomendação pode ajudar o negócio a crescer tanto em termos de geração de receita mais alta quanto de impacto maior com os clientes, levando à fidelidade, engajamento, aumento do valor médio do pedido (AOV) e compra repetida.
Aqui está uma olhada no que um mecanismo de recomendação robusto pode gerar:

Vantagem competitiva: como a maioria das empresas adota recomendações, aquelas que não adotam certamente ficarão para trás em termos de envolvimento do usuário, confiança e AOV, para dizer o mínimo. Aqui está um ótimo exemplo da Udemy, onde os alunos também visualizam as seções dos cursos.

• Ajuda os alunos a descobrir novos cursos de suas áreas de interesse
• Aumenta a descoberta de serviços
• Ajuda os alunos na tomada de decisões
• Ele cria prova social exibindo recomendações

Isso poderia colocá-los à frente da curva, incentivando os usuários a explorar uma variedade de cursos de ambas as extremidades do espectro de preços. Essa estratégia funciona incrivelmente bem quando os usuários não têm certeza do que fazer a seguir.

• Personalização: quando as organizações extrapolam usando os dados dos usuários de compras anteriores, hábitos de compra e histórico de navegação para fazer recomendações sobre o que devem consumir, elas têm uma taxa de sucesso maior. Até 59% dos compradores concordaram que é mais fácil encontrar produtos interessantes com base em lojas de varejo personalizadas.
• Vendas melhores: até 56% dos clientes provavelmente voltarão a um site de comércio eletrônico que fornece recomendações de produtos. Com recomendações corretas de produtos, os sites aumentam suas chances de fazer uma venda, levando ao aumento das vendas e da receita. Além disso, esta é uma grande motivação para os usuários continuarem voltando, porque sentem que as empresas prestam atenção às suas necessidades.
• Maior engajamento: as lojas físicas constroem todo o seu negócio tratando bem seus clientes, construindo um relacionamento com eles e permitindo que eles gastem mais tempo para que mais compras possam acontecer – agora, como resolver isso em um ecossistema digital?

Usando pontos de contato digitais para criar recomendações personalizadas de conteúdo, sugestões ou tempo gasto no site, as marcas podem aprimorar o envolvimento do usuário. As relações com os clientes são construídas com base na confiança e seu público quer se sentir visto e cuidado.

Principais recomendações para portais EdTech

Alta competição, baixa retenção e um engajamento em ruínas colocam em risco o mercado de Ed-Tech hoje. Em meio a isso, uma variedade de cursos, a confusão de por onde começar e, principalmente, qual plataforma escolher é uma dúvida que paira sobre os alunos.

Por meio de recomendações de produtos, as marcas podem criar sua identidade única e orientar os alunos em direção a uma pesquisa precisa e relevante.
Vamos examinar rapidamente como as plataformas Ed-Tech podem construir seus mecanismos de recomendação.

• Personalizado: discutimos sistemas de recomendação personalizados amplamente implantados por empresas de comércio eletrônico como Amazon e gigantes do entretenimento como Netflix, mas a Ed-Tech também se beneficiou muito desse algoritmo.

O uso desse algoritmo para determinar o que sugerir aos usuários com base em suas áreas de interesse, histórico de exibição e seleção de objetivos quebra o fluxo homogêneo de sugestões e explora preferências contrastantes com base em sua seleção selecionada. Isso cria uma experiência de aprendizado com curadoria e permite que os usuários descubram uma coisa após a outra em uma progressão natural.

Exemplo: Em um artigo recente concluído na Cornell University, um grupo de estudantes estudou o impacto da recomendação personalizada de conteúdo para alunos de 3 a 12 anos no Freedom App, uma plataforma de aprendizado para estudantes indianos.

Ao final do estudo, a equipe concluiu que suas sugestões aumentaram o consumo de conteúdo na seção personalizada do app em aproximadamente 60%. O uso do aplicativo também teve um salto de 14% em comparação com o sistema de linha de base.

• Upsell e cross-sell: quando os alunos entram em um novo campo, como design gráfico ou edição de vídeo, pode haver uma quantidade enorme de informações na Internet sobre como melhorar continuamente as habilidades.

Portanto, não apenas em termos de descoberta, mas também uma grande responsabilidade recai sobre os sites da Ed-Tech para educar esses alunos sobre os próximos passos e empurrá-los na direção certa. Isso permite que os alunos tenham exposição igual, independentemente de sua origem socioeconômica.

Por exemplo, a Byjus está usando IA para construir um sistema de recomendação que aprende com o aluno. Com base em seu desempenho e em que ritmo eles levam para aprender, a recomendação continua mudando. Esta é uma ferramenta incrível para permitir que cada aluno aprenda em seu próprio ritmo.

• Prova social: uma década atrás, as recomendações de produtos de um amigo ou colega faziam você se inscrever em uma academia ou comprar uma tigela vegana cara da qual ninguém tinha ouvido falar - tudo porque alguém em quem você confia confiava nela. Avanço rápido para um cenário digital, onde essas recomendações dominam o mundo no sentido de como as pessoas compram.

Por exemplo, quando alguém se inscreve em um curso, eles querem saber quantos alunos confiaram no tutor, quais são seus feedbacks sobre o currículo ou as formas de ensino e se o módulo do curso os ajudará a aprimorar suas habilidades ou conseguir um emprego – que é onde a prova social vem para jogar.

Aqui está um exemplo da Udemy. Como você pode ver, a marca tem sido extremamente generosa em mostrar as avaliações do curso e quantos usuários o avaliaram. Essa recomendação permite uma navegação fácil e os alunos podem escolher os cursos com base em como outros alunos, assim como eles, encontraram valor neles.



• Gamificação: Gamificação em Ed-Tech refere-se ao uso de mecânica de jogo e princípios de design em tecnologia educacional para melhorar os resultados de aprendizagem. A agenda é gerar mais envolvimento dos alunos por meio de uma experiência interativa. As marcas usaram questionários, distintivos, tabelas de classificação e simulações para implantar recomendações baseadas em gamificação.

Por exemplo, a Khan Academy usa distintivos, tabelas de classificação e pontos para evitar que os usuários abandonem o curso. Essa atividade de recomendá-los para a próxima aula ou próximo programa permite que a empresa aprimore seu engajamento geral. Os alunos recebem insígnias por concluir uma tarefa e também são recompensados ​​com atividades no jogo, como tags de 'aumento de nível'.

• Recomendação baseada em pares: Tradicionalmente, as recomendações baseadas em pares impulsionam a educação na Índia. Então, se mais da metade de seus colegas está indo para um MBA ou engenharia, essa pode ser a escolha mais óbvia para você também. Todos nós conhecemos alguém que escolheu uma carreira devido à pressão dos colegas.

Então, acredite ou não, as recomendações pessoais e o que acontece nas proximidades impactam profundamente as escolhas de carreira de um indivíduo. Aqui está um excelente exemplo da UpGrad, que usou todos os tipos de estantes para apresentar os cursos.

A marca não apenas categorizou as recomendações de cursos com base no que é tendência/popular, mas também com base em características como exterior e estágios. Isso está explorando a psique do comportamento do consumidor.

O comportamento natural de um aluno motivado a estudar fora da Índia clicará automaticamente em 'no exterior' como uma categoria, facilitando a descoberta de tais cursos e programas para o candidato. Essas jornadas e seleção permitem que os candidatos tenham seu primeiro momento 'AHA' no site mais cedo, garantindo uma ótima experiência.

Importância e erros a evitar

As recomendações de produtos são apontadas como um dos sistemas mais robustos para permitir que os usuários descubram novos produtos, melhorem o envolvimento e explorem oportunidades em toda a amplitude e profundidade do produto. Em um estudo recente conduzido pela Accenture, até 91% dos consumidores concordaram que recomendações de produtos relevantes sobre ofertas e serviços para compras melhoram sua experiência.

As equipes internas de marketing que criam esses algoritmos e trabalham com parâmetros relevantes que consideram adequados para seu público podem ver um aumento imediato nas vendas de 19%. Chegando às plataformas Ed-Tech, está quase se tornando uma necessidade do que um luxo, já que a maioria dos alunos confia no site para orientá-los na direção certa - o que é popular, o que é tendência e o que a marca considera uma habilidade necessária em o futuro.

Ao construir esses sistemas, seja preciso ao ponto de brilhantismo na implantação de dados e na determinação de parâmetros. Um pequeno erro na entrada pode levar a uma sugestão/recomendação irrelevante para o usuário final, possivelmente prejudicando sua experiência. Isso pode levar a uma falta de confiança na empresa e afetar a lealdade.

Conclusão

A Indian Ed-Tech é uma indústria altamente competitiva, e a única maneira de flutuar nesse mercado é criar uma criação de alto valor, envolvimento robusto do usuário, um público fiel e um baixo CAC. Os sistemas construídos pela WebEngage para recomendações de produtos são um benefício para as organizações Ed-Tech na identificação de frutas fáceis de implantar.

A WebEngage tem um histórico comprovado de capacitação de técnicos de educação indianos para melhorar suas recomendações de cursos e repetir compras em 15% e 12%, respectivamente. Essas porcentagens podem afetar significativamente as receitas e o AOV de uma empresa.

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