Produktempfehlungsstrategien zur Verdreifachung Ihrer Conversions als Ed-Tech-Unternehmen

Bis 2025 wird das indische Ed-Tech-Ökosystem ein Marktpotenzial von 10,4 Milliarden US-Dollar erreichen und mit einer jährlichen Wachstumsrate von 39 % wachsen. In den letzten Jahren hat Ed-Tech stark von der Einführung der Technologie, einer großen Jugendbevölkerung und einem wachsenden Bedarf an Weiterqualifizierung und Umschulung profitiert.

Tatsächlich gab es im Jahr 2021 1.113 Universitäten, 43.000 Hochschulen und über 70 Millionen Studenten, was Indien zu einem der größten Anbieter im Bildungsbereich weltweit macht. Und obwohl die Online-Bildung bei Weitem nicht an die traditionelle Struktur heranreicht, verbreitet sich die Akzeptanz des digitalen Lernens aufgrund der weit verbreiteten Einführung des Online-Lernens in der Welt nach der Pandemie wie ein Lauffeuer.

Die Frage ist nun: Wie können Sie als Ed-Tech-Marke der Konkurrenz einen Schritt voraus bleiben? Was wäre ein Differenzierungsfaktor auf Ihrer Plattform, um den Kundenbindungs- und Engagement-Blues zu überwinden?

Eine direkte Lösung für all diese modernen Herausforderungen ist ein leistungsstarkes Produktempfehlungssystem. Ein Empfehlungssystem ist ein „Tool, das Dienste vorschlägt, die am wahrscheinlichsten im Interesse eines Benutzers sind“.

In diesem Blog werden wir uns damit befassen, wie die Ed-Tech-Branche den Kundenbindungs- und Engagement-Blues durch erfolgreiche und wirkungsvolle Produktempfehlungen überwinden kann, die auf Ed-Tech-Plattformen zugeschnitten sind.

Was sind Ed-Tech-Konvertierungen?

Statistiken zeigen, dass Ed-Tech-Unternehmen im Durchschnitt 3.000 bis 3.500 organische Leads mit einer durchschnittlichen Conversion von 2 bis 3 % gewinnen. Aufgrund der hohen Fluktuation, der sinkenden Zahlungsbereitschaft und des zunehmenden Wettbewerbs geben Bildungstechnologiekräfte letztendlich mehr aus. Während große Technologiekonzerne auf Bezahlkanälen wie Facebook und Google sowie Anzeigen in traditionellen Medien wie Printmedien und Fernsehen auf Hochtouren laufen, greifen viele junge Start-ups zur Lead-Generierung auch auf Kanäle wie WhatsApp-Gruppen und Facebook-Communitys zurück.

Verbraucher betrachten Ed-Tech-Käufe als langfristige Verpflichtungen, weshalb vor dem Kauf viele Faktoren wie mehr Überlegung, Recherche und Bewertung ins Spiel kommen.

Diese Kosten können sogar noch höher ausfallen, wenn der User Funnel kaputt ist. Stellen Sie sich also vor, ein Kunde zeigt Interesse an Ihrem Kurs und hinterlässt eine Frage. Wenn das CRM der Website defekt ist, wird dieser Lead möglicherweise inaktiv, bevor er aktiviert wird. Diese Conversion-Rate-Optimierung ist der heilige Gral jedes funktionierenden Ed-Tech-Unternehmens, das in diesem hart umkämpften Markt überleben will.

Wie berechnen Sie die Conversion-Rate für Ihr Ed-Tech-Unternehmen?

Die Berechnung der Conversion für Ihre Ed-Tech-Startups unterscheidet sich nicht wesentlich von der für traditionelle Unternehmen – Sie müssen lediglich mit zwei Datenpunkten arbeiten. Analysieren Sie zunächst den Zustrom von Zuhörern im Vergleich zu denen, die eine gewünschte Aktion durchgeführt haben, z. B. sich für einen Kurs angemeldet oder eine Folgefrage gestellt haben. Diese Daten können ganz einfach über Ihr Google Analytics-Dashboard abgerufen werden.

Conversion-Rate = (Anzahl der Conversions / Anzahl der Besucher) x 100 %

Stellen Sie sich vor, letzten Monat, im April 2023, besuchten 1.000 Benutzer Ihre Zielseite und fast 100 zeigten Interesse an Ihrem Kurs, indem sie sich für einen bevorstehenden Workshop anmeldeten. Wenn Sie also jemand nach der Conversion-Rate aus diesem Trichter fragt, lautet diese:

(100 / 1.000) x 100 % = 10 %

Das bedeutet, dass 10 % des Gesamtpublikums von Ihrem Angebot überzeugt waren. Hier wird es interessant. Vermarkter werden auf die Probe gestellt, wenn sie herausfinden können, was bei diesen Benutzern wirklich funktioniert hat, und dann versuchen, dasselbe für jeden Benutzer zu reproduzieren, um die Conversion zu maximieren.

Viele Vermarkter greifen auf A/B-Tests ihrer Zielseiten zurück, einige schalten eine Vielzahl von Anzeigen und andere bieten Gratisangebote und geringere Reibungspunkte an, die niedrige Eintrittsbarrieren schaffen. Aber gibt es eine sichere Formel? Flint McGlaughlin von MECLABS hat eine heuristische Konvertierungssequenz entwickelt, die einen Rahmen aus fünf Schlüsselelementen schafft, der Ihnen dabei hilft, die Konvertierung voranzutreiben.

In dieser Gleichung ist die Wahrscheinlichkeit der Konvertierung eines Benutzers (C) direkt proportional zur Motivation des Besuchers (m), der Gesamtkraft des Wertversprechens (v), dem Vorhandensein von Reibung (f) und der Angst (a) im Prozess und schließlich der Anreiz (i), die Reibung auszugleichen, die nicht beseitigt werden kann.

Die obige Gleichung lässt sich grob auf ein „Denktool“ übertragen, das Vermarktern hilft, ihre Conversion-Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, indem sie sich mehr auf die Gesamtmotivation und das Wertversprechen auf der Zielseite statt auf jede Reibung konzentrieren. Stellen Sie sich jedoch bei jedem Schritt die folgenden Fragen:

1. Wer sind diese Benutzer?
2. Wie haben sie die Website entdeckt?
3. Warum sind sie gefallen?
4. Welche weiteren Informationen benötigen sie, um zur nächsten Stufe überzugehen?
5. Gehen wir alle Schwachstellen an?

Der Kaufprozess der Benutzer ist eine Kombination aus vielen „Ja“-Antworten, basierend auf dem Vertrauen, das sie beim Besuch Ihrer Website gewinnen – daher ist jeder Schritt des Trichters ein entscheidender Punkt. Bei jedem Schritt, insbesondere im indischen Ed-Tech-Bereich mit mehr als 4.500 Startups, konkurriert jedes Mikro-Ja auf der Website potenziell mit den anderen.

Was ist eine Empfehlungsmaschine?

Der Prozess, Daten über die Kaufgewohnheiten und das Kaufverhalten der Benutzer zu verwenden, um Produkte oder Dienstleistungen vorzuschlagen, an denen sie interessiert sein könnten, ist eine Empfehlung. Diese Systeme verwenden Algorithmen, um Benutzerdaten wie vergangene Käufe, Kaufhistorie, Suchanfragen und Surfverhalten sowie mehrere andere Faktoren zu untersuchen, um zu bestimmen, was eine Person am wahrscheinlichsten kaufen wird.

Empfehlungs-Engines sind unglaubliche Tools für Unternehmen, die Benutzern dabei helfen, neue Produkte zu entdecken, die durchschnittliche Bestellung pro Wert zu erhöhen, die Kundenbindung zu verbessern und das Kauferlebnis insgesamt zu verbessern.

Eines der bekanntesten Beispiele für gute Produktempfehlungen ist die Amazon-Funktion „Kunden, die dies gekauft haben, kauften auch“. Allein diese Funktion trägt dazu bei, dass Amazon 35 % mehr Einkäufe tätigt.

Einer der Hauptvorteile des Betriebs dieser Systeme ist die Verbesserung des Kundenerlebnisses und der Kundenbindung durch die Erleichterung von Empfehlungen, die auf jeden Kunden zugeschnitten sind.

Auf geschäftlicher Seite können diese Engines dazu beitragen, das Kaufverhalten vorherzusagen und es Unternehmen ermöglichen, ihre Abläufe, Lagerbestände und Lieferkette zu optimieren. Unternehmen können die Beliebtheit ihrer Produkte nachvollziehen und sich besser darauf vorbereiten, auf die Bedürfnisse ihrer Kunden einzugehen.

Ed-Tech-Startups können die Noten, Lernstile und Interessengebiete der Studierenden untersuchen, um Kurse, Weiterbildungsmöglichkeiten, Ressourcen, Lernmaterialien und Leitfäden zu empfehlen. Die Verwendung von Daten zur Analyse der Leistung der Schüler auf ihrer Ed-Tech-Plattform ermöglicht es ihnen auch, bestimmte Kurse vorzuschlagen, die Lehrergemeinschaft zu vergrößern und bestimmte Workshops oder Programme oder interaktive Simulationen zu starten.

Hier ist ein Beispiel dafür, wie LinkedIn einem Content-Marketing-Experten Kurse vorschlägt. Wie wir sehen, decken diese Empfehlungen die gesamte Bandbreite an Schlüsselwörtern ab, die Content-Profis auf ihren LinkedIn-Profilen haben würden, und helfen ihnen, ihre allgemeinen Fähigkeiten zu verbessern.

Um den Empfehlungstrichter weiter zu stärken, stellen sie auch Fragen zum beruflichen Werdegang und zu den Fähigkeiten, die man ausbauen möchte. Diese Strategien können für die Software, die im Hintergrund arbeitet, unglaublich interessant sein. Für LinkedIn gilt also: Je länger ein Kandidat Zeit auf der Website verbringt, desto höher ist sein Engagement für die Plattform.

Wie können Empfehlungsmaschinen das Ed-Tech-Wachstum steigern?

Die New-Age-Pädagogik hat so viele Dinge zu schnell obsolet gemacht. Kurz gesagt besteht auf dem Markt ein dringender Bedarf an Umschulungen und Weiterbildungen, aber Entdeckung und Umsetzung sind die wichtigsten Funktionen.

Branchenführer im Ed-Tech-Bereich in Indien wie Byju's, Eruditus, Unacademy, PhysicsWallah, Lead, UpGrad und Vedantu haben sich auf die eine oder andere Form von Empfehlungen verlassen – manchmal ist es ein Fähigkeitstest, der den Kandidaten leitet, oder ein YouTube-Video, das ihn anleitet deutet sanft an, was das nächste große Ding ist. In jedem Fall ist die Empfehlung der Kern der Entdeckung, der Motivation zum Weiterverfolgen, der Erkundung und eines anfänglichen Zustroms des Interesses des Publikums.

Eine Empfehlung kann zum Wachstum des Unternehmens beitragen, sowohl im Hinblick auf die Generierung höherer Umsätze als auch auf die Schaffung einer größeren Wirkung bei den Kunden, was zu Loyalität, Engagement, einem höheren durchschnittlichen Bestellwert (AOV) und Wiederholungskäufen führt.
Hier ist ein Blick darauf, was eine robuste Empfehlungs-Engine leisten kann:

Wettbewerbsvorteil: Da die meisten Unternehmen Empfehlungen übernehmen, werden diejenigen, die dies nicht tun, in Bezug auf Benutzerengagement, Vertrauen und AOV, gelinde gesagt, mit Sicherheit ins Hintertreffen geraten. Hier ist ein großartiges Beispiel von Udemy, wo Studenten auch Abschnitte unter Kursen anzeigen können.

• Es hilft Studierenden, neue Kurse aus ihren Interessengebieten zu entdecken
• Es erhöht die Auffindbarkeit von Diensten
• Es hilft den Schülern bei der Entscheidungsfindung
• Es baut Social Proof auf, indem es Empfehlungen anzeigt

Dies könnte ihnen einen Vorsprung verschaffen, indem sie die Benutzer dazu anregen, eine Reihe von Kursen an beiden Enden des Preisspektrums zu erkunden. Diese Strategie funktioniert unglaublich gut, wenn Benutzer unsicher sind, was sie als nächstes verfolgen sollen.

• Personalisierung: Wenn Unternehmen daraus extrapolieren, indem sie Benutzerdaten aus früheren Einkäufen, Kaufgewohnheiten und Browserverlauf nutzen, um Empfehlungen zu geben, was sie sich gönnen sollten, haben sie eine höhere Erfolgsquote. Bis zu 59 % der Käufer stimmten zu, dass es einfacher sei, interessante Produkte in personalisierten Einzelhandelsgeschäften zu finden.
• Bessere Verkäufe: Bis zu 56 % der Kunden kehren wahrscheinlich zu einer E-Commerce-Website zurück, die Produktempfehlungen bietet. Mit korrekten Produktempfehlungen erhöhen Websites ihre Verkaufschancen, was zu höheren Umsätzen und Einnahmen führt. Darüber hinaus ist dies eine große Motivation für Benutzer, immer wieder zurückzukommen, da sie das Gefühl haben, dass Unternehmen auf ihre Bedürfnisse achten.
• Höheres Engagement: stationäre Geschäfte bauen ihr gesamtes Geschäft darauf auf, ihre Kunden gut zu behandeln, eine Beziehung zu ihnen aufzubauen und ihnen mehr Zeit zu geben, damit sie mehr Einkäufe tätigen können – wie lässt sich dieses Problem nun in einem digitalen Ökosystem lösen?

Durch die Verwendung digitaler Touchpoints zur Erstellung personalisierter Empfehlungen für Inhalte, Vorschläge oder die auf der Website verbrachte Zeit können Marken ihr Nutzerengagement steigern. Kundenbeziehungen basieren auf Vertrauen und Ihre Zielgruppe möchte sich gesehen und umsorgt fühlen.

Top-Empfehlungen für EdTech-Portale

Hoher Wettbewerb, geringe Bindung und ein nachlassendes Engagement gefährden heute den Ed-Tech-Markt. Inmitten dieser Vielfalt an Kursen, der Verwirrung darüber, wo man anfangen soll und vor allem, welche Plattform man wählen soll, stehen die Studierenden vor der Frage.

Durch Produktempfehlungen können Marken ihre einzigartige Identität schaffen und Schüler zu einer genauen und relevanten Suche führen.
Lassen Sie uns kurz untersuchen, wie Ed-Tech-Plattformen ihre Empfehlungsmaschinen aufbauen können.

• Personalisiert: Wir haben über personalisierte Empfehlungssysteme gesprochen, die von E-Commerce-Unternehmen wie Amazon und Unterhaltungsgiganten wie Netflix weit verbreitet sind, aber auch Ed-Tech hat stark von diesem Algorithmus profitiert.

Die Verwendung dieses Algorithmus zur Bestimmung, was den Benutzern basierend auf ihren Interessengebieten, ihrem Wiedergabeverlauf und der Auswahl ihrer Ziele vorgeschlagen werden soll, unterbricht den homogenen Fluss von Vorschlägen und erschließt auf der Grundlage ihrer kuratierten Auswahl kontrastierende Präferenzen. Dies schafft eine kuratierte Lernerfahrung und ermöglicht es Benutzern, in einem natürlichen Verlauf eine Sache nach der anderen zu entdecken.

Beispiel: In einer kürzlich an der Cornell University abgeschlossenen Arbeit untersuchte eine Gruppe von Studenten die Auswirkungen personalisierter Inhaltsempfehlungen für Studenten im Alter von 3 bis 12 Jahren auf die Freadom App, eine Lernplattform für indische Studenten.

Am Ende der Studie kam das Team zu dem Schluss, dass ihre Vorschläge den Inhaltskonsum im personalisierten Bereich der App um etwa 60 % steigerten. Auch die App-Nutzung verzeichnete im Vergleich zum Basissystem einen Anstieg von 14 %.

• Upsell und Cross-Selling: Wenn Studierende in ein neues Feld wie Grafikdesign oder Videobearbeitung einsteigen, kann es im Internet eine überwältigende Menge an Informationen darüber geben, wie sie sich kontinuierlich weiterbilden können.

Es liegt also nicht nur an der Auffindbarkeit, sondern es liegt auch eine große Verantwortung auf Ed-Tech-Websites, diese Studenten über die nächsten Schritte aufzuklären und sie in die richtige Richtung zu lenken. Dies ermöglicht den Studierenden unabhängig von ihrem sozioökonomischen Hintergrund die gleiche Präsenz.

Byjus nutzt beispielsweise KI, um ein Empfehlungssystem aufzubauen, das mit dem Schüler lernt. Abhängig von ihrer Leistung und ihrem Lerntempo ändert sich die Empfehlung ständig. Dies ist eher ein unglaubliches Werkzeug, das es jedem Schüler ermöglicht, in seinem eigenen Tempo zu lernen.

• Sozialer Beweis: Vor einem Jahrzehnt führten Produktempfehlungen von einem Freund oder Kollegen dazu, dass Sie sich für eine Mitgliedschaft im Fitnessstudio anmeldeten oder eine teure vegane Schüssel kauften, von der noch niemand gehört hatte – alles nur, weil jemand, dem Sie vertrauen, darauf vertraut hat. Kommen wir nun zu einer digitalen Landschaft, in der diese Empfehlungen im Sinne der Art und Weise, wie Menschen kaufen, die Welt bestimmen.

Wenn sich zum Beispiel jemand für einen Kurs anmeldet, möchte er wissen, wie viele Studenten dem Tutor vertraut haben, was sie über den Lehrplan oder die Lehrmethoden sagen und ob das Kursmodul ihnen dabei helfen wird, ihre Fähigkeiten zu verbessern oder einen Job zu finden – Hier kommt Social Proof ins Spiel.

Hier ist ein Beispiel von Udemy. Wie Sie sehen können, war die Marke äußerst großzügig bei der Angabe der Kursbewertungen und der Anzahl der Nutzer, die den Kurs bewertet haben. Diese Empfehlung ermöglicht eine einfache Navigation und ermöglicht den Studierenden, Kurse auszuwählen, die darauf basieren, wie andere Studierende, genau wie sie, sie für wertvoll halten.



• Gamification: Unter Gamification in Ed-Tech versteht man die Verwendung von Spielmechaniken und Designprinzipien in der Bildungstechnologie, um Lernergebnisse zu verbessern. Die Agenda besteht darin, durch ein interaktives Erlebnis mehr Engagement bei den Lernenden zu fördern. Marken haben Quizze, Abzeichen, Bestenlisten und Simulationen genutzt, um Gamification-basierte Empfehlungen bereitzustellen.

Beispielsweise verwendet die Khan Academy Abzeichen, Bestenlisten und Punkte, um zu verhindern, dass Benutzer den Kurs abbrechen. Durch die Empfehlung, sich für den nächsten Kurs oder das nächste Programm zu entscheiden, kann das Unternehmen sein Gesamtengagement steigern. Lernende erhalten Abzeichen für das Erledigen einer Aufgabe und werden außerdem mit Aktivitäten im Spiel wie „Level-Up“-Tags belohnt.

• Peer-basierte Empfehlungen: Traditionell treiben Peer-basierte Empfehlungen die Bildung in Indien voran. Wenn also mehr als die Hälfte Ihrer Kommilitonen einen MBA oder ein Ingenieurstudium anstreben, könnte das auch für Sie die naheliegendste Wahl sein. Wir alle kennen jemanden, der aus Gruppenzwang heraus eine Berufswahl getroffen hat.

Ob Sie es glauben oder nicht: Persönliche Empfehlungen und das, was in der unmittelbaren Umgebung passiert, haben großen Einfluss auf die Berufswahl eines Einzelnen. Hier ist ein herausragendes Beispiel von UpGrad, das alle Arten von Regalen zur Präsentation von Kursen nutzte.

Die Marke kategorisierte Kursempfehlungen nicht nur nach Trends/Beliebtheit, sondern auch nach Merkmalen wie Ausland und Praktika. Dies greift auf die Psyche des Verbraucherverhaltens zurück.

Das natürliche Verhalten eines Studenten, der motiviert ist, außerhalb Indiens zu studieren, wird automatisch auf „Ausland“ als Kategorie klicken, was dem Kandidaten die Entdeckung solcher Kurse und Programme erleichtert. Solche Reisen und Auswahl ermöglichen es den Kandidaten, früher ihren ersten „AHA“-Moment auf der Website zu erleben, was für ein großartiges Erlebnis sorgt.

Wichtigkeit und Fehler, die es zu vermeiden gilt

Produktempfehlungen gelten als eines der robustesten Systeme, mit denen Benutzer neue Produkte entdecken, das Engagement steigern und Möglichkeiten in der gesamten Breite und Tiefe des Produkts erkunden können. In einer aktuellen Studie von Accenture stimmten sogar 91 % der Verbraucher zu, dass relevante Produktempfehlungen zu Angeboten und Services ihr Einkaufserlebnis verbessern.

Interne Marketingteams, die diese Algorithmen entwickeln und mit relevanten Parametern arbeiten, die sie für ihre Zielgruppe als geeignet erachten, können einen sofortigen Umsatzanstieg um 19 % verzeichnen. Wenn man sich Ed-Tech-Plattformen ansieht, wird es eher zu einem Bedürfnis als zu einem Luxus, da sich die meisten Studenten darauf verlassen, dass die Website sie in die richtige Richtung führt – was beliebt ist, was im Trend liegt und was die Marke als eine benötigte Fähigkeit ansieht die Zukunft.

Seien Sie beim Aufbau dieser Systeme äußerst präzise bei der Bereitstellung von Daten und der Bestimmung von Parametern. Ein kleiner Fehler bei der Eingabe könnte zu einem irrelevanten Vorschlag/Empfehlung für den Endbenutzer führen und möglicherweise sein Erlebnis beeinträchtigen. Dies könnte zu mangelndem Vertrauen in das Unternehmen führen und die Loyalität beeinträchtigen.

Abschluss

Die indische Ed-Tech-Branche ist eine hart umkämpfte Branche, und die einzige Möglichkeit, in einem solchen Markt zu bestehen, besteht darin, eine hochwertige Kreation, starkes Benutzerengagement, ein treues Publikum und einen niedrigen CAC zu schaffen. Von WebEngage entwickelte Systeme für Produktempfehlungen sind für Ed-Tech-Organisationen ein Segen bei der Identifizierung niedrig hängender Früchte, die einfach bereitzustellen sind.

WebEngage hat eine nachgewiesene Erfolgsbilanz darin, indische Bildungstechniker dabei zu unterstützen, ihre Kursempfehlungen und Wiederholungskäufe um 15 % bzw. 12 % zu verbessern. Diese Prozentsätze können sich erheblich auf den Umsatz und den AOV eines Unternehmens auswirken.

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