作为一家教育科技公司，产品推荐策略可将您的转化率提高 3 倍
已发表: 2023-05-24到 2025 年，印度教育科技生态系统的市场机会将达到 104 亿美元，复合年增长率为 39%。 在过去的几年中，Ed-Tech 从技术的采用、大量的年轻人口以及对技能提升和再培训的需求不断增长中受益匪浅。
事实上，到 2021 年，印度共有 1,113 所大学、43,000 所学院和超过 70+ 百万学生，这使印度成为世界上教育领域最大的运营商之一。 尽管在线教育与传统设置相去甚远，但由于大流行后世界广泛采用在线学习，数字学习的接受度正在像野火一样蔓延。
那么，现在的问题是，作为 Ed-Tech 品牌，您如何才能在竞争中保持领先地位？ 在您的平台上击败保留和参与蓝调的差异化因素是什么？
所有这些现代挑战的直接解决方案是强大的产品推荐系统。 推荐系统是一种“推荐最有可能符合用户兴趣的服务的工具”。
在此博客中，我们将研究教育技术行业如何利用为教育技术平台量身定制的获胜/有影响力的产品推荐的力量来克服保留和参与度低迷。
什么是 Ed-Tech 转换？
统计数据告诉我们，平均而言，Ed-Tech 公司获得了 3,000-3,500 个自然线索，平均转化率为 2-3%。 由于高流失率、支付意愿下降以及竞争激烈， Ed-Techs 最终花费更多。 虽然大型科技公司在 Facebook 和谷歌等付费渠道以及印刷和电视等传统媒体上投放广告，但许多年轻的初创公司也借助 Whatsapp 群组和 Facebook 社区等渠道来寻找潜在客户。
消费者将购买 Ed-Tech 视为长期承诺，这就是为什么在购买之前会考虑许多因素，例如更多的考虑、研究和评估。
如果用户漏斗被破坏，这些成本可能会更高。 因此，想象一下客户对您的课程表现出兴趣并提出疑问； 如果网站的 CRM 损坏，则该潜在客户可能会在激活之前处于非活动状态。 这种转换率优化是任何计划在这个竞争激烈的市场中生存的功能性教育科技公司的圣杯。
如何计算您的教育科技业务的转化率？
为您的 Ed-Tech 初创公司计算转化率与传统企业没有太大区别——您只需要使用两个数据点。 首先分析涌入的观众与采取所需行动的观众，例如报名参加课程或提出后续问题。 这些数据可以通过您的 Google Analytics 仪表板轻松获得。
转化率=（转化次数/访问者人数）x 100%
想象一下，上个月，也就是 2023 年 4 月，有 1000 名用户访问了您的登录页面，并且有近 100 名用户通过报名参加即将举行的研讨会对您的课程表现出兴趣。 所以如果有人问你这个漏斗的转化率，它会是：
(100 / 1,000) x 100% = 10%
这意味着 10% 的观众被您的产品说服了。 这就是事情变得有趣的地方。 当营销人员能够确定对这些用户真正有效的是什么，然后尝试为每个用户复制相同的内容以最大限度地提高转化率时，他们将面临真正的考验。
许多营销人员诉诸 A/B 测试他们的着陆页，一些营销人员投放各种广告，还有一些营销人员提供免费赠品和较低的摩擦点，从而降低进入门槛，但是否有一个万无一失的公式？ 来自 MECLABS 的 Flint McGlaughlin 创造了一种转换序列启发式方法，它创建了一个包含五个关键元素的框架，可帮助您推动转换。
在这个等式中，用户转化的概率 (C) 与访问者动机 (m)、价值主张的整体力量 (v)、摩擦的存在 (f)、过程中的焦虑 (a) 成正比，最后，激励 (i) 抵消无法消除的摩擦。
上面的等式粗略地转化为一种“思维工具”，通过更多地关注着陆页上提供的整体动机和价值主张与每个摩擦来帮助营销人员提高他们的转化概率。 然而，在每一步，问自己以下问题：
- 这些用户是谁？
- 他们是如何发现该网站的？
- 他们为什么下降？
- 他们还需要哪些信息才能进入下一阶段？
- 我们是否解决了所有痛点？
用户的购买旅程是许多“是”的组合，基于他们在访问您的网站时获得的信心 - 因此，渠道的每一步都是关键点。 在每一步，尤其是在拥有 4,500 多家初创公司的印度教育科技领域，网站上的每一个微赞都可能与其他人竞争。
什么是推荐引擎？
使用有关用户购买习惯和行为的数据来建议他们可能感兴趣的产品或服务的过程就是推荐。 这些系统使用算法来研究用户数据，例如过去的购买、购买历史、搜索查询和浏览行为，以及其他几个因素，以确定一个人最有可能购买什么。
推荐引擎是组织帮助用户发现新产品、增加平均订单价值、提高粘性并增强整体购买体验的绝佳工具。
优质产品推荐的最著名示例之一是亚马逊的“购买此产品的客户也购买了”功能。 仅此一项功能就帮助亚马逊增加了 35% 的购买量。
运行这些系统的主要好处之一是通过促进为每个客户量身定制的建议来改善客户体验和参与度。
在业务方面，这些引擎可以帮助预测购买行为，并允许企业优化其运营、库存和供应链。 企业可以了解他们的产品受欢迎程度，并更好地准备好满足客户的需求。
Ed-Tech 初创公司可以研究学生的成绩、学习风格和兴趣领域，以推荐课程、技能提升机会、资源、学习材料和指南。 使用数据分析学生在他们的教育技术平台上的表现，也使他们能够建议特定课程，增加教师社区，并启动特定的研讨会或程序或交互式模拟。
以下是 LinkedIn 如何向内容营销专业人士推荐课程的示例。 正如我们所见，这些建议涵盖了内容专业人士在其 LinkedIn 个人资料中可能拥有的所有关键字，并帮助他们提高整体技能。
为了进一步加强推荐渠道，他们还会询问有关一个人的职业以及一个人想要发展什么技能的问题。 这些策略对于在后台运行的软件来说非常有用。 所以对于 LinkedIn 来说，求职者在网站上停留的时间越长，他们对该平台的承诺就越高。
推荐引擎如何促进 Ed-Tech 的增长？
新时代的教学法让很多东西过时地过时了。 简而言之，市场迫切需要再培训和提升技能，但发现和实现是最大的功能。
印度 Ed-Tech 领域的行业领导者，如 Byju's、Eruditus、Unacademy、PhysicsWallah、Lead、UpGrad 和 Vedantu 依赖于某些或其他形式的推荐——有时是指导候选人的技能测试或 YouTube 视频轻轻地推动下一件大事。 无论哪种方式，推荐的核心都是发现、追求的动机、探索以及观众兴趣的初始涌入。
推荐可以帮助企业在产生更高收入和对客户产生更大影响方面实现增长，从而提高忠诚度、参与度、增加平均订单价值 (AOV) 和重复购买。
以下是强大的推荐引擎可以驱动的内容：
竞争优势：由于大多数企业都采纳了建议，因此至少可以说，那些不采纳建议的企业肯定会在用户参与度、信任度和 AOV 方面落后。 这是 Udemy 的一个很好的例子，学生们也在查看课程下的部分。
- 它可以帮助学生从他们感兴趣的领域发现新课程
- 它增加了服务的可发现性
- 它可以帮助学生做出决策
- 它通过显示推荐来建立社会认同
这可以促使用户从定价范围的两端探索各种课程，从而使他们处于领先地位。 当用户不确定下一步要做什么时，这种策略非常有效。
- 个性化：当组织通过使用用户以前的购买、购买习惯和浏览历史记录的数据来推断他们应该沉迷于什么时，他们会有更高的成功率。 多达 59% 的买家同意，基于个性化零售店更容易找到感兴趣的产品。
- 更好的销售：多达 56% 的客户可能会再次访问提供产品推荐的电子商务网站。 通过正确的产品推荐，网站可以增加销售机会，从而增加销售额和收入。 此外，这是用户不断回头的一大动力，因为他们觉得企业关注他们的需求。
- 更高的参与度：实体店的整个业务建立在善待客户、与他们建立关系并允许他们花更多时间以便进行更多购买的基础上——现在，如何在数字生态系统中解决这个问题？
使用数字接触点在内容、建议或在网站上花费的时间方面创建个性化推荐，品牌可以提高用户参与度。 客户关系建立在信任的基础上，您的受众希望感受到被关注和关心。
EdTech 门户的热门推荐
激烈的竞争、低保留率和摇摇欲坠的参与危及当今的 Ed-Tech 市场。 在此之中，各种各样的课程，从哪里开始的困惑，以及重要的是，选择哪个平台是困扰学生的一个问题。
通过产品推荐，品牌可以创建自己独特的身份并引导学生进行准确且相关的搜索。
让我们快速检查一下 Ed-Tech 平台如何构建他们的推荐引擎。
- 个性化：我们已经讨论了亚马逊等电子商务公司和 Netflix 等娱乐巨头广泛部署的个性化推荐系统，但 Ed-Tech 也从该算法中受益匪浅。
- 追加销售和交叉销售：当学生进入图形设计或视频编辑等新领域时，互联网上可能会出现大量关于如何不断提高技能的信息。
- 社会证明：十年前，朋友或同事的产品推荐会让你注册成为健身房会员或购买一个没人听说过的昂贵的素食碗——这一切都是因为你信任的人信任它。 快进到数字领域，从人们的购买方式来看，这些建议在很大程度上影响着世界。
- 游戏化：Ed-Tech 中的游戏化是指在教育技术中使用游戏机制和设计原则来提高学习成果。 议程是通过互动体验提高学习者的参与度。 品牌使用测验、徽章、排行榜和模拟来部署基于游戏化的推荐。
- 基于同伴的推荐：传统上，基于同伴的推荐推动了印度的教育。 因此，如果你有超过一半的同学正在攻读 MBA 或工程学，那对你来说可能也是最明显的选择。 我们都知道有人出于同龄人的压力而选择了职业。
使用此算法根据用户的兴趣领域、观看历史记录和目标选择来确定向用户推荐什么，打破了同质化的建议流，并根据他们的精选选择挖掘对比偏好。 这构建了一种精心策划的学习体验，使用户能够自然地发现一件又一件的事情。
示例：在康奈尔大学最近完成的一篇论文中，一组学生研究了针对 3-12 岁学生的个性化内容推荐对印度学生学习平台 Freadom App 的影响。
到研究结束时，该团队得出结论，他们的建议使应用程序个性化部分的内容消费增加了大约 60%。 与基准系统相比，应用程序使用率也增长了 14%。
因此，不仅仅是在可发现性方面，Ed-Tech 网站也负有很大的责任来教育这些学生下一步的工作，并推动他们朝着正确的方向前进。 这使学生无论其社会经济背景如何，都能获得平等的机会。
例如，Byjus 正在利用 AI 构建一个与学生一起学习的推荐系统。 根据他们的表现和学习速度，建议不断变化。 这是一个令人难以置信的工具，可以让每个学生按照自己的节奏学习。
例如，当有人报名参加课程时，他们想知道有多少学生信任导师，他们对课程或教学方式的反馈是什么，以及课程模块是否有助于他们提高技能或找到工作 –这就是社会证明发挥作用的地方。
这是 Udemy 的示例。 如您所见，该品牌在显示课程评分和评分用户数量方面非常慷慨。 这条推荐允许轻松导航，学生可以根据其他学生如何选择课程，就像他们一样，发现课程的价值。
例如，可汗学院使用徽章、排行榜和积分来防止用户放弃课程。 这种推荐他们选择下一堂课或下一个课程的活动使公司能够提高他们的整体参与度。 学习者因完成作业而获得徽章，并且还会获得“升级”标签等游戏内活动的奖励。
因此，不管你信不信，个人推荐和最近发生的事情都会深刻影响个人的职业选择。 这是 UpGrad 的一个杰出示例，它使用各种搁架来展示课程。
该品牌不仅根据趋势/流行对课程推荐进行分类，而且还根据出国和实习等特征对课程推荐进行分类。 这是在挖掘消费者行为心理。
有动机去印度以外学习的学生的自然行为会自动点击“国外”作为一个类别，使候选人更容易发现此类课程和项目。 这样的旅程和选择使候选人能够更快地在网站上获得他们的第一个 'AHA' 时刻，确保获得良好的体验。
要避免的重要性和错误
产品推荐被吹捧为最强大的系统之一，它允许用户发现新产品、增强参与度并在产品的广度和深度上探索机会。 在埃森哲最近进行的一项研究中，多达 91% 的消费者同意，有关购物优惠和服务的相关产品推荐可以增强他们的购物体验。
构建这些算法并使用他们认为适合其受众的相关参数的内部营销团队可以看到销售额立即上升 19%。 来到 Ed-Tech 平台，它几乎成为一种需求，而不是奢侈品，因为大多数学生依靠该网站来引导他们朝着正确的方向前进——什么是流行的、什么是趋势的，以及品牌认为什么是需要的技能。未来。
在构建这些系统时，在部署数据和确定参数方面要准确到精明的程度。 输入中的一个小错误可能会导致向最终用户提供不相关的建议/建议，从而有可能损害他们的体验。 这可能会导致对公司缺乏信任并影响忠诚度。
结论
印度 Ed-Tech 是一个竞争激烈的行业，要想在这样的市场中脱颖而出，唯一的方法就是创造高价值、强大的用户参与度、忠实的受众和低 CAC。 WebEngage 为产品推荐构建的系统有利于 Ed-Tech 组织识别易于部署的唾手可得的成果。
WebEngage 在帮助印度教育技术人员改进他们的课程推荐和重复购买方面有着良好的记录，分别提高了 15% 和 12%。 这些百分比会显着影响企业的收入和 AOV。
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