Strategii de recomandare a produselor pentru a-ți triplica conversiile ca o companie Ed-Tech

Până în 2025, ecosistemul indian Ed-Tech va atinge o oportunitate de piață de 10,4 miliarde de dolari, în creștere cu un CAGR de 39%. În ultimii câțiva ani, Ed-Tech a beneficiat foarte mult de adoptarea tehnologiei, de o populație mare de tineri și de o cerere în creștere pentru perfecționare și recalificare.

De fapt, în 2021, existau 1.113 universități, 43.000 de colegii și peste 70 de milioane de studenți, ceea ce face din India unul dintre cei mai mari operatori în spațiul educațional din lume. Și în timp ce educația online nu este nicăieri aproape de configurația tradițională - acceptarea învățării digitale se răspândește ca focul din cauza adoptării pe scară largă a învățării online în lumea post-pandemică.

Deci, acum întrebarea este, cum puteți rămâne în fața concurenței ca brand Ed-Tech? Care ar fi un factor de diferențiere pe platforma ta pentru a învinge retentia și implicarea?

O soluție directă la toate aceste provocări moderne este un sistem viguros de recomandare a produselor. Un sistem de recomandare este un „instrument care sugerează servicii care sunt cel mai probabil în interesul unui utilizator”.

În acest blog, vom analiza modul în care industria Ed-tech poate învinge reținerea și implicarea blues cu puterea de recomandări de produse câștigătoare/de impact, adaptate pentru platformele Ed-Tech.

Ce sunt conversiile Ed-Tech?

Statisticile ne spun că, în medie, companiile Ed-Tech obțin 3.000-3.500 de clienți potențiali organici cu o conversie medie de 2-3%. Din cauza ratei mari, a scăderii dorinței de a plăti și a concurenței în creștere, Ed-Techs ajung să cheltuiască mai mult. În timp ce tehnologia devine balistică pe canalele plătite precum Facebook și Google și reclamele în mass-media tradiționale, cum ar fi tipărirea și televiziunea, multe startup-uri tinere recurg și la canale precum grupurile Whatsapp și comunitățile Facebook pentru generarea de clienți potențiali.

Consumatorii văd achizițiile Ed-Tech ca angajamente pe termen lung, motiv pentru care mulți factori, cum ar fi mai multă atenție, cercetare și evaluare, vin în imagine înainte de a face o achiziție.

Aceste costuri pot crește și mai mari dacă canalul utilizatorului este întrerupt. Așadar, imaginați-vă un client care arată interes pentru cursul dvs. și lasă o interogare; dacă CRM-ul site-ului web este defect, acest client potențial poate deveni inactiv înainte de a fi activat. Această optimizare a ratei de conversie este sfântul Graal al oricărei companii Ed-Tech funcționale care intenționează să supraviețuiască pe această piață fără probleme.

Cum să calculezi rata de conversie pentru afacerea ta Ed-Tech?

Calcularea conversiei pentru startup-urile tale Ed-Tech nu este foarte diferită de afacerile tradiționale – trebuie doar să lucrezi cu două puncte de date. Începeți prin a analiza afluxul de public față de cei care au întreprins o acțiune dorită, cum ar fi înscrierea la un curs sau adresarea unei întrebări ulterioare. Aceste date pot fi obținute cu ușurință prin intermediul tabloului de bord Google Analytics.

Rata de conversie = (Număr de conversii / Număr de vizitatori) x 100%

Așadar, imaginați-vă că luna trecută, în aprilie 2023, 1000 de utilizatori v-au vizitat pagina de destinație și aproape 100 și-au arătat interesul față de cursul dvs. înscriindu-se la un atelier viitor. Deci, dacă cineva vă întreabă rata de conversie din acest canal, aceasta ar fi:

(100 / 1.000) x 100% = 10%

Adică 10% din totalul publicului a fost convins de oferta ta. Aici lucrurile devin interesante. Specialiștii în marketing sunt supuși la adevărate teste atunci când sunt capabili să identifice ceea ce a funcționat cu adevărat pentru acești utilizatori și apoi încearcă să reproducă același lucru pentru fiecare utilizator pentru a maximiza conversia.

Mulți agenți de marketing recurg la testarea A/B a paginilor lor de destinație, unii difuzează o varietate de reclame, iar alții oferă gratuități și puncte de frecare mai mici care creează bariere scăzute la intrare, dar există o formulă sigură? Flint McGlaughlin, de la MECLABS, a inventat o euristică a secvenței de conversie care creează un cadru de cinci elemente cheie care vă ajută să conduceți conversia.

În această ecuație, probabilitatea de conversie a unui utilizator (C) este direct proporțională cu motivația vizitatorului (m), forța globală a propunerii de valoare (v), prezența frecării (f), anxietatea (a) în proces și, în sfârșit, stimulentul (i) care compensează frecarea care nu poate fi eliminată.

Ecuația de mai sus s-a tradus vag într-un „instrument de gândire” care îi ajută pe marketeri să-și crească probabilitatea de conversie concentrându-se mai mult pe motivația generală și propunerea de valoare oferită pe pagina de destinație față de fiecare frecare. Cu toate acestea, la fiecare pas, puneți-vă următoarele întrebări:

1. Cine sunt acești utilizatori?
2. Cum au descoperit site-ul?
3. De ce au picat?
4. De ce informații mai au nevoie pentru a trece la etapa următoare?
5. Abordăm toate punctele dureroase?

Călătoria de cumpărare a utilizatorilor este o combinație de multe „da” bazate pe încrederea pe care o obțin atunci când vă vizitează site-ul web – astfel, fiecare pas al canalului este un punct crucial. La fiecare pas, mai ales în spațiul indian Ed-Tech cu peste 4.500 de startup-uri, fiecare micro-da de pe site este potențial în competiție cu restul.

Ce este un motor de recomandare?

Procesul de utilizare a datelor despre obiceiurile și comportamentul de cumpărare al utilizatorilor pentru a sugera produse sau servicii de care ar putea fi interesați este o recomandare. Aceste sisteme folosesc algoritmi pentru a studia datele utilizatorilor, cum ar fi achizițiile anterioare, istoricul cumpărăturilor, interogările de căutare și comportamentul de navigare, printre alți alți factori, pentru a determina ce este cel mai probabil să cumpere o persoană.

Motoarele de recomandare sunt instrumente incredibile pentru organizații pentru a ajuta utilizatorii să descopere produse noi, să mărească comanda medie pe valoare, să îmbunătățească caracterul persistent și să îmbunătățească experiența generală de cumpărare.

Unul dintre cele mai cunoscute exemple de recomandări de produse bune este funcția Amazon „Clienții care au cumpărat acest lucru au cumpărat și”. Numai această funcție ajută Amazon să realizeze cu 35% mai multe achiziții.

Unul dintre principalele beneficii ale rulării acestor sisteme este îmbunătățirea experienței clienților și a angajamentului prin facilitarea recomandărilor care sunt adaptate fiecărui client.

Din punct de vedere al afacerilor, aceste motoare pot ajuta la prezicerea comportamentului de cumpărare și permit companiilor să își optimizeze operațiunile, inventarul și lanțul de aprovizionare. Companiile își pot înțelege popularitatea produselor și se pot pregăti mai bine pentru a răspunde nevoilor clienților lor.

Startup-urile Ed-Tech pot studia notele studenților, stilurile de învățare și domeniile de interes pentru a recomanda cursuri, oportunități de perfecționare, resurse, materiale de studiu și ghiduri. Utilizarea datelor pentru a analiza performanța elevului pe platforma lor ed-tech le permite, de asemenea, să sugereze cursuri specifice, să crească comunitatea profesorilor și să lanseze ateliere sau programe specifice sau simulări interactive.

Iată un exemplu despre modul în care LinkedIn sugerează cursuri unui profesionist în marketingul de conținut. După cum putem vedea, aceste recomandări acoperă gama de cuvinte cheie pe care profesioniștii din conținut le-ar avea pe profilurile lor LinkedIn și îi ajută să-și îmbunătățească setul general de abilități.

Pentru a consolida și mai mult canalul de recomandare, aceștia pun, de asemenea, întrebări cu privire la cariera cuiva și pe ce abilitate doriți să dezvolte. Aceste strategii pot fi incredibil de suculente pentru software-ul care funcționează în fundal. Deci, pentru LinkedIn, cu cât un candidat petrece mai mult timp pe site, cu atât va fi mai mare angajamentul său față de platformă.

Cum pot motoarele de recomandare să stimuleze creșterea Ed-Tech?

Pedagogia new-age a făcut atât de multe lucruri învechite prea repede. Pe scurt, pe piață există o nevoie urgentă de recalificare și perfecționare, dar descoperirea și realizarea este cea mai mare funcție.

Liderii industriei din spațiul Ed-Tech din India, cum ar fi Byju's, Eruditus, Unacademy, PhysicsWallah, Lead, UpGrad și Vedantu s-au bazat pe unele sau alta formă de recomandări – uneori este un test de îndemânare care ghidează candidatul sau un videoclip YouTube care ghiontește ușor asupra a ceea ce este următorul lucru important. În orice caz, recomandarea se află la baza descoperirii, a motivației de a urmări, a explorării și a unui aflux inițial de interes al publicului.

O recomandare poate ajuta afacerea să crească atât în ​​ceea ce privește generarea de venituri mai mari, cât și crearea unui impact mai mare asupra clienților, ceea ce duce la loialitate, implicare, creșterea valorii medii a comenzii (AOV) și achiziții repetate.
Iată ce poate conduce un motor de recomandare robust:

Avantaj competitiv: pe măsură ce majoritatea companiilor adoptă recomandări, cei care nu o fac sunt sigur că vor rămâne în urmă în ceea ce privește implicarea utilizatorilor, încrederea și AOV, cel puțin. Iată un exemplu grozav de la Udemy, unde studenții vizualizează și secțiuni din cadrul cursurilor.

• Îi ajută pe studenți să descopere noi cursuri din domeniile lor de interes
• Mărește capacitatea de descoperire a serviciilor
• Ajută elevii în luarea deciziilor
• Construiește dovezi sociale prin afișarea de recomandări

Acest lucru i-ar putea pune în fruntea curbei, determinând utilizatorii să exploreze o gamă largă de cursuri de la ambele capete ale spectrului de prețuri. Această strategie funcționează incredibil de bine atunci când utilizatorii nu sunt siguri ce să urmeze în continuare.

• Personalizare: atunci când organizațiile extrapolează folosind datele utilizatorilor din achizițiile anterioare, obiceiurile de cumpărare și istoricul de navigare pentru a face recomandări cu privire la ceea ce ar trebui să se răsfețe, au o rată de succes mai mare. Aproximativ 59% dintre cumpărători au fost de acord că este mai ușor să găsești produse interesante bazate pe magazine personalizate de vânzare cu amănuntul.
• Vânzări mai bune: este posibil ca până la 56% dintre clienți să revină pe un site de comerț electronic care oferă recomandări de produse. Cu recomandări corecte de produse, site-urile își măresc șansele de a face o vânzare, ceea ce duce la creșterea vânzărilor și a veniturilor. În plus, aceasta este o mare motivație pentru utilizatori să revină în continuare, deoarece simt că companiile acordă atenție nevoilor lor.
• Angajament mai mare: magazinele fizice își construiesc întreaga afacere pe a-și trata clienții frumos, construind o relație cu aceștia și permițându-le să petreacă mai mult timp, astfel încât să se poată face mai multe achiziții – acum, cum să rezolvi acest lucru într-un ecosistem digital?

Folosind punctele de contact digitale pentru a crea recomandări personalizate în conținut, sugestii sau timpul petrecut pe site, mărcile își pot spori implicarea utilizatorilor. Relațiile cu clienții se bazează pe încredere, iar publicul tău vrea să se simtă văzut și îngrijit.

Recomandări de top pentru portalurile EdTech

Concurența ridicată, reținerea scăzută și un angajament în declin pun în pericol piața Ed-Tech astăzi. În mijlocul acestui lucru, o varietate de cursuri, confuzia de unde să începeți și, mai important, ce platformă să alegeți este o întrebare care planează asupra studenților.

Prin recomandările de produse, mărcile își pot crea identitatea unică și pot naviga pe elevi către o căutare corectă și relevantă.
Să examinăm rapid modul în care platformele Ed-Tech își pot construi motoarele de recomandare.

• Personalizat: am discutat despre sisteme de recomandare personalizate implementate pe scară largă de companii de comerț electronic precum Amazon și giganți de divertisment precum Netflix, dar și Ed-Tech a beneficiat foarte mult de acest algoritm.

Utilizarea acestui algoritm pentru a determina ce să sugereze utilizatorilor în funcție de domeniile lor de interes, istoricul vizionărilor și selecția obiectivelor întrerupe fluxul omogen de sugestii și atinge preferințe contrastante pe baza selecției lor. Acest lucru creează o experiență de învățare organizată și le permite utilizatorilor să descopere un lucru după altul într-o progresie naturală.

Exemplu: Într-o lucrare recentă încheiată la Universitatea Cornell, un grup de studenți a studiat impactul recomandării personalizate de conținut pentru studenții cu vârsta între 3-12 ani pe Freadom App, o platformă de învățare pentru studenții indieni.

Până la sfârșitul studiului, echipa a concluzionat că sugestiile lor au crescut consumul de conținut în secțiunea personalizată a aplicației cu aproximativ 60%. Utilizarea aplicației a înregistrat, de asemenea, o creștere de 14% în comparație cu sistemul de bază.

• Upsell și cross-sell: atunci când studenții pătrund într-un domeniu nou, cum ar fi proiectarea grafică sau editarea video, poate exista o cantitate copleșitoare de informații pe internet despre cum să-și îmbunătățească în mod continuu abilitățile.

Deci, nu doar în ceea ce privește descoperirea, ci și o mare responsabilitate revine site-urilor web Ed-Tech pentru a-i educa pe acești studenți cu privire la pașii următori și pentru a-i îndrepta în direcția corectă. Acest lucru permite elevilor să obțină o expunere egală, indiferent de mediul lor socioeconomic.

De exemplu, Byjus folosește AI pentru a construi un sistem de recomandare care învață împreună cu elevul. În funcție de performanța lor și de ritmul pe care îl iau pentru a învăța, recomandarea continuă să se schimbe. Acesta este mai degrabă un instrument incredibil pentru a permite fiecărui elev să învețe în propriul ritm.

• Dovadă socială: cu un deceniu în urmă, recomandările de produse de la un prieten sau un coleg te-ar face să te înscrii pentru acel abonament la sală sau să cumperi un castron vegan scump despre care nimeni nu auzise - totul pentru că cineva în care ai încredere avea încredere în el. Avanză rapid către un peisaj digital, în care aceste recomandări conduc lumea în sensul modului în care oamenii cumpără.

De exemplu, când cineva se înscrie la un curs, vrea să știe câți studenți au avut încredere în tutore, care sunt feedback-urile lor despre curriculum sau despre modalitățile de predare și modulul de curs îi va ajuta să-și îmbunătățească abilitățile sau să obțină un loc de muncă - aici intervine dovezile sociale.

Iată un exemplu de la Udemy. După cum puteți vedea, brandul a fost extrem de generos în afișarea evaluărilor cursurilor și câți utilizatori l-au evaluat. Această recomandare permite navigarea ușoară și studenților să aleagă cursuri în funcție de modul în care alți studenți, la fel ca ei, au găsit valoare în ele.



• Gamificare: Gamification în Ed-Tech se referă la utilizarea mecanicii de joc și a principiilor de proiectare în tehnologia educațională pentru a îmbunătăți rezultatele învățării. Agenda este de a stimula mai multă implicare din partea cursanților printr-o experiență interactivă. Mărcile au folosit chestionare, insigne, clasamente și simulări pentru a implementa recomandări bazate pe gamification.

De exemplu, Khan Academy folosește insigne, clasamente și puncte pentru a împiedica utilizatorii să abandoneze cursul. Această activitate de a le recomanda să opteze pentru următoarea clasă sau programul următor permite companiei să-și sporească implicarea generală. Cursanții primesc insigne pentru a termina o sarcină și sunt, de asemenea, recompensați cu activități în joc, cum ar fi etichete „a crescut la nivel”.

• Recomandări de la egal la egal: în mod tradițional, recomandările de la colegii conduc educația în India. Deci, dacă mai mult de jumătate dintre colegii tăi se îndreaptă către un MBA sau inginerie, aceasta poate fi cea mai evidentă alegere și pentru tine. Cu toții cunoaștem pe cineva care și-a ales o carieră din cauza presiunii colegilor.

Deci, crezi sau nu, recomandările personale și ceea ce se întâmplă în cea mai apropiată vecinătate influențează profund alegerile de carieră ale unui individ. Iată un exemplu remarcabil de la UpGrad, care a folosit tot felul de rafturi pentru a prezenta cursurile.

Marca nu numai că a clasificat recomandările de curs în funcție de ceea ce este în tendințe/populare, ci și pe baza trăsăturilor precum în străinătate și stagii. Aceasta este accesarea psihicului comportamentului consumatorului.

Comportamentul natural al unui student care este motivat să studieze în afara Indiei va face automat clic pe „în străinătate” ca categorie, facilitând descoperirea unor astfel de cursuri și programe pentru candidat. Astfel de călătorii și selecție le permit candidaților să aibă mai devreme primul moment „AHA” pe site, asigurând o experiență grozavă.

Importanță și greșeli de evitat

Recomandările de produse sunt prezentate ca fiind unul dintre cele mai robuste sisteme care să permită utilizatorilor să descopere produse noi, să sporească implicarea și să exploreze oportunități în întregul și profunzimea produsului. Într-un studiu recent realizat de Accenture, până la 91% dintre consumatori au fost de acord că recomandările relevante de produse despre oferte și servicii pentru cumpărături le îmbunătățesc experiența.

Echipele interne de marketing care construiesc acești algoritmi și lucrează cu parametri relevanți pe care îi consideră potriviți pentru publicul lor pot observa o creștere imediată a vânzărilor cu 19%. Venind la platformele Ed-Tech, aproape că devine o necesitate decât un lux, deoarece majoritatea studenților se bazează pe site-ul web pentru a-i ghida în direcția corectă - a ceea ce este popular, a ceea ce este în tendințe și a ceea ce marca consideră că este o abilitate necesară în viitorul.

Când construiți aceste sisteme, fiți precis până la punctul de strălucire în implementarea datelor și determinarea parametrilor. O mică greșeală în introducere ar putea duce la o sugestie/recomandare irelevantă pentru utilizatorul final, putând afecta experiența acestuia. Acest lucru ar putea duce la o lipsă de încredere în companie și poate afecta loialitatea.

Concluzie

Indian Ed-Tech este o industrie extrem de competitivă, iar singura modalitate de a pluti pe o astfel de piață este crearea unei creații de mare valoare, implicarea robustă a utilizatorilor, un public loial și un CAC scăzut. Sistemele construite de WebEngage pentru recomandări de produse sunt un avantaj pentru organizațiile Ed-Tech în identificarea fructelor care sunt ușor de implementat.

WebEngage are o experiență dovedită în ceea ce privește împuternicirea tehnicienilor din India pentru îmbunătățirea recomandărilor de curs și achizițiile repetate cu 15%, respectiv 12%. Aceste procente pot avea un impact semnificativ asupra veniturilor și AOV ale unei afaceri.

Doriți să construiți recomandări puternice de produse pentru startup-ul dvs. Ed-Tech? Luați un demo cu noi imediat!