作為一家教育科技公司，產品推薦策略可將您的轉化率提高 3 倍
已發表: 2023-05-24到 2025 年，印度教育科技生態系統的市場機會將達到 104 億美元，複合年增長率為 39%。 在過去的幾年中，Ed-Tech 從技術的採用、大量的年輕人口以及對技能提升和再培訓的需求不斷增長中受益匪淺。
事實上，到 2021 年，印度共有 1,113 所大學、43,000 所學院和超過 70+ 百萬學生，這使印度成為世界上教育領域最大的運營商之一。 儘管在線教育與傳統設置相去甚遠，但由於大流行後世界廣泛採用在線學習，數字學習的接受度正在像野火一樣蔓延。
那麼，現在的問題是，作為 Ed-Tech 品牌，您如何才能在競爭中保持領先地位？ 在您的平台上擊敗保留和參與藍調的差異化因素是什麼？
所有這些現代挑戰的直接解決方案是強大的產品推薦系統。 推薦系統是一種“推薦最有可能符合用戶興趣的服務的工具”。
在此博客中，我們將研究教育技術行業如何利用為教育技術平台量身定制的獲勝/有影響力的產品推薦的力量來克服保留和參與度低迷。
什麼是 Ed-Tech 轉換？
統計數據告訴我們，平均而言，Ed-Tech 公司獲得了 3,000-3,500 個自然線索，平均轉化率為 2-3%。 由於高流失率、支付意願下降以及競爭激烈， Ed-Techs 最終花費更多。 雖然大型科技公司在 Facebook 和谷歌等付費渠道以及印刷和電視等傳統媒體上投放廣告，但許多年輕的初創公司也藉助 Whatsapp 群組和 Facebook 社區等渠道來尋找潛在客戶。
消費者將購買 Ed-Tech 視為長期承諾，這就是為什麼在購買之前會考慮許多因素，例如更多的考慮、研究和評估。
如果用戶漏斗被破壞，這些成本可能會更高。 因此，想像一下客戶對您的課程表現出興趣並提出疑問； 如果網站的 CRM 損壞，則該潛在客戶可能會在激活之前處於非活動狀態。 這種轉換率優化是任何計劃在這個競爭激烈的市場中生存的功能性教育科技公司的聖杯。
如何計算您的教育科技業務的轉化率？
為您的 Ed-Tech 初創公司計算轉化率與傳統企業沒有太大區別——您只需要使用兩個數據點。 首先分析湧入的觀眾與採取所需行動的觀眾，例如報名參加課程或提出後續問題。 這些數據可以通過您的 Google Analytics 儀表板輕鬆獲得。
轉化率=（轉化次數/訪問者人數）x 100%
想像一下，上個月，也就是 2023 年 4 月，有 1000 名用戶訪問了您的登錄頁面，並且有近 100 名用戶通過報名參加即將舉行的研討會對您的課程表現出興趣。 所以如果有人問你這個漏斗的轉化率，它會是：
(100 / 1,000) x 100% = 10%
這意味著 10% 的觀眾被您的產品說服了。 這就是事情變得有趣的地方。 當營銷人員能夠確定對這些用戶真正有效的是什麼，然後嘗試為每個用戶複製相同的內容以最大限度地提高轉化率時，他們將面臨真正的考驗。
許多營銷人員訴諸 A/B 測試他們的著陸頁，一些營銷人員投放各種廣告，還有一些營銷人員提供免費贈品和較低的摩擦點，從而降低進入門檻，但是否有一個萬無一失的公式？ 來自 MECLABS 的 Flint McGlaughlin 創造了一種轉換序列啟發式方法，它創建了一個包含五個關鍵元素的框架，可幫助您推動轉換。
在這個等式中，用戶轉化的概率 (C) 與訪問者動機 (m)、價值主張的整體力量 (v)、摩擦的存在 (f)、過程中的焦慮 (a) 成正比，最後，激勵 (i) 抵消無法消除的摩擦。
上面的等式粗略地轉化為一種“思維工具”，通過更多地關注著陸頁上提供的整體動機和價值主張與每個摩擦來幫助營銷人員提高他們的轉化概率。 然而，在每一步，問自己以下問題：
- 這些用戶是誰？
- 他們是如何發現該網站的？
- 他們為什麼下降？
- 他們還需要哪些信息才能進入下一階段？
- 我們是否解決了所有痛點？
用戶的購買旅程是許多“是”的組合，基於他們在訪問您的網站時獲得的信心 - 因此，渠道的每一步都是關鍵點。 在每一步，尤其是在擁有 4,500 多家初創公司的印度教育科技領域，網站上的每一個微贊都可能與其他人競爭。
什麼是推薦引擎？
使用有關用戶購買習慣和行為的數據來建議他們可能感興趣的產品或服務的過程就是推薦。 這些系統使用算法來研究用戶數據，例如過去的購買、購買歷史、搜索查詢和瀏覽行為，以及其他幾個因素，以確定一個人最有可能購買什麼。
推薦引擎是組織幫助用戶發現新產品、增加平均訂單價值、提高粘性並增強整體購買體驗的絕佳工具。
優質產品推薦的最著名示例之一是亞馬遜的“購買此產品的客戶也購買了”功能。 僅此一項功能就幫助亞馬遜增加了 35% 的購買量。
運行這些系統的主要好處之一是通過促進為每個客戶量身定制的建議來改善客戶體驗和參與度。
在業務方面，這些引擎可以幫助預測購買行為，並允許企業優化其運營、庫存和供應鏈。 企業可以了解他們的產品受歡迎程度，並更好地準備好滿足客戶的需求。
Ed-Tech 初創公司可以研究學生的成績、學習風格和興趣領域，以推薦課程、技能提昇機會、資源、學習材料和指南。 使用數據分析學生在他們的教育技術平台上的表現，也使他們能夠建議特定課程，增加教師社區，並啟動特定的研討會或程序或交互式模擬。
以下是 LinkedIn 如何向內容營銷專業人士推薦課程的示例。 正如我們所見，這些建議涵蓋了內容專業人士在其 LinkedIn 個人資料中可能擁有的所有關鍵字，並幫助他們提高整體技能。
為了進一步加強推薦渠道，他們還會詢問有關一個人的職業以及一個人想要發展什麼技能的問題。 這些策略對於在後台運行的軟件來說非常有用。 所以對於 LinkedIn 來說，求職者在網站上停留的時間越長，他們對該平台的承諾就越高。
推薦引擎如何促進 Ed-Tech 的增長？
新時代的教學法讓很多東西過時地過時了。 簡而言之，市場迫切需要再培訓和提陞技能，但發現和實現是最大的功能。
印度 Ed-Tech 領域的行業領導者，如 Byju's、Eruditus、Unacademy、PhysicsWallah、Lead、UpGrad 和 Vedantu 依賴於某些或其他形式的推薦——有時是指導候選人的技能測試或 YouTube 視頻輕輕地推動下一件大事。 無論哪種方式，推薦的核心都是發現、追求的動機、探索以及觀眾興趣的初始湧入。
推薦可以幫助企業在產生更高收入和對客戶產生更大影響方面實現增長，從而提高忠誠度、參與度、增加平均訂單價值 (AOV) 和重複購買。
以下是強大的推薦引擎可以驅動的內容：
競爭優勢：由於大多數企業都採納了建議，因此至少可以說，那些不採納建議的企業肯定會在用戶參與度、信任度和 AOV 方面落後。 這是 Udemy 的一個很好的例子，學生們也在查看課程下的部分。
- 它可以幫助學生從他們感興趣的領域發現新課程
- 它增加了服務的可發現性
- 它可以幫助學生做出決策
- 它通過顯示推薦來建立社會認同
這可以促使用戶從定價範圍的兩端探索各種課程，從而使他們處於領先地位。 當用戶不確定下一步要做什麼時，這種策略非常有效。
- 個性化：當組織通過使用用戶以前的購買、購買習慣和瀏覽歷史記錄的數據來推斷他們應該沉迷於什麼時，他們會有更高的成功率。 多達 59% 的買家同意，基於個性化零售店更容易找到感興趣的產品。
- 更好的銷售：多達 56% 的客戶可能會再次訪問提供產品推薦的電子商務網站。 通過正確的產品推薦，網站可以增加銷售機會，從而增加銷售額和收入。 此外，這是用戶不斷回頭的一大動力，因為他們覺得企業關注他們的需求。
- 更高的參與度：實體店的整個業務建立在善待客戶、與他們建立關係並允許他們花更多時間以便進行更多購買的基礎上——現在，如何在數字生態系統中解決這個問題？
使用數字接觸點在內容、建議或在網站上花費的時間方面創建個性化推薦，品牌可以提高用戶參與度。 客戶關係建立在信任的基礎上，您的受眾希望感受到被關注和關心。
EdTech 門戶的熱門推薦
激烈的競爭、低保留率和搖搖欲墜的參與危及當今的 Ed-Tech 市場。 在此之中，各種各樣的課程，從哪裡開始的困惑，以及重要的是，選擇哪個平台是困擾學生的一個問題。
通過產品推薦，品牌可以創建自己獨特的身份並引導學生進行準確且相關的搜索。
讓我們快速檢查一下 Ed-Tech 平台如何構建他們的推薦引擎。
- 個性化：我們已經討論了亞馬遜等電子商務公司和 Netflix 等娛樂巨頭廣泛部署的個性化推薦系統，但 Ed-Tech 也從該算法中受益匪淺。
- 追加銷售和交叉銷售：當學生進入圖形設計或視頻編輯等新領域時，互聯網上可能會出現大量關於如何不斷提高技能的信息。
- 社會證明：十年前，朋友或同事的產品推薦會讓你註冊成為健身房會員或購買一個沒人聽說過的昂貴的素食碗——這一切都是因為你信任的人信任它。 快進到數字領域，從人們的購買方式來看，這些建議在很大程度上影響著世界。
- 遊戲化：Ed-Tech 中的遊戲化是指在教育技術中使用遊戲機制和設計原則來提高學習成果。 議程是通過互動體驗提高學習者的參與度。 品牌使用測驗、徽章、排行榜和模擬來部署基於遊戲化的推薦。
- 基於同伴的推薦：傳統上，基於同伴的推薦推動了印度的教育。 因此，如果你有超過一半的同學正在攻讀 MBA 或工程學，那對你來說可能也是最明顯的選擇。 我們都知道有人出於同齡人的壓力而選擇了職業。
使用此算法根據用戶的興趣領域、觀看歷史記錄和目標選擇來確定向用戶推薦什麼，打破了同質化的建議流，並根據他們的精選選擇挖掘對比偏好。 這構建了一種精心策劃的學習體驗，使用戶能夠自然地發現一件又一件的事情。
示例：在康奈爾大學最近完成的一篇論文中，一組學生研究了針對 3-12 歲學生的內容個性化推薦對印度學生學習平台 Freadom App 的影響。
到研究結束時，該團隊得出結論，他們的建議使應用程序個性化部分的內容消費增加了大約 60%。 與基準系統相比，應用程序使用率也增長了 14%。
因此，不僅僅是在可發現性方面，Ed-Tech 網站也負有很大的責任來教育這些學生下一步的工作，並推動他們朝著正確的方向前進。 這使學生無論其社會經濟背景如何，都能獲得平等的機會。
例如，Byjus 正在利用 AI 構建一個與學生一起學習的推薦系統。 根據他們的表現和學習速度，建議不斷變化。 這是一個令人難以置信的工具，可以讓每個學生按照自己的節奏學習。
例如，當有人報名參加課程時，他們想知道有多少學生信任導師，他們對課程或教學方式的反饋是什麼，以及課程模塊是否有助於他們提高技能或找到工作 –這就是社會證明發揮作用的地方。
這是 Udemy 的示例。 如您所見，該品牌在顯示課程評分和評分用戶數量方面非常慷慨。 這條推薦允許輕鬆導航，學生可以根據其他學生如何選擇課程，就像他們一樣，發現課程的價值。
例如，可汗學院使用徽章、排行榜和積分來防止用戶放棄課程。 這種推薦他們選擇下一堂課或下一個課程的活動使公司能夠提高他們的整體參與度。 學習者因完成作業而獲得徽章，並且還會獲得“升級”標籤等遊戲內活動的獎勵。
因此，不管你信不信，個人推薦和最近發生的事情都會深刻影響個人的職業選擇。 這是 UpGrad 的一個傑出示例，它使用各種擱架來展示課程。
該品牌不僅根據趨勢/流行對課程推薦進行分類，而且還根據出國和實習等特徵對課程推薦進行分類。 這是在挖掘消費者行為心理。
有動機去印度以外學習的學生的自然行為會自動點擊“國外”作為一個類別，使候選人更容易發現此類課程和項目。 這樣的旅程和選擇使候選人能夠更快地在網站上獲得他們的第一個 'AHA' 時刻，確保獲得良好的體驗。
要避免的重要性和錯誤
產品推薦被吹捧為最強大的系統之一，它允許用戶發現新產品、增強參與度並在產品的廣度和深度上探索機會。 在埃森哲最近進行的一項研究中，多達 91% 的消費者同意，有關購物優惠和服務的相關產品推薦可以增強他們的購物體驗。
構建這些算法並使用他們認為適合其受眾的相關參數的內部營銷團隊可以看到銷售額立即上升 19%。 來到 Ed-Tech 平台，它幾乎成為一種需求，而不是奢侈品，因為大多數學生依靠該網站來引導他們朝著正確的方向前進——什麼是流行的、什麼是趨勢的，以及品牌認為什麼是需要的技能。未來。
在構建這些系統時，在部署數據和確定參數方面要準確到精明的程度。 輸入中的一個小錯誤可能會導致向最終用戶提供不相關的建議/建議，從而有可能損害他們的體驗。 這可能會導致對公司缺乏信任並影響忠誠度。
結論
印度 Ed-Tech 是一個競爭激烈的行業，要想在這樣的市場中脫穎而出，唯一的方法就是創造高價值、強大的用戶參與度、忠實的受眾和低 CAC。 WebEngage 為產品推薦構建的系統有利於 Ed-Tech 組織識別易於部署的唾手可得的成果。
WebEngage 在幫助印度教育技術人員改進他們的課程推薦和重複購買方面有著良好的記錄，分別提高了 15% 和 12%。 這些百分比會顯著影響企業的收入和 AOV。
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