Стратегии рекомендаций по продукту для увеличения конверсии в 3 раза в качестве компании Ed-Tech

К 2025 году индийская экосистема образовательных технологий достигнет 10,4 млрд долларов рыночных возможностей, увеличившись в среднем на 39%. За последние несколько лет Ed-Tech значительно выиграл от внедрения технологий, большого количества молодежи и растущего спроса на повышение квалификации и переподготовку.

Фактически, в 2021 году насчитывалось 1113 университетов, 43 000 колледжей и более 70 миллионов студентов, что делает Индию одним из крупнейших операторов образовательного пространства в мире. И хотя онлайн-образование далеко не традиционное, признание цифрового обучения распространяется со скоростью лесного пожара из-за широкого распространения онлайн-обучения в постпандемическом мире.

Итак, теперь вопрос в том, как вы можете оставаться впереди конкурентов как бренд Ed-Tech? Что будет отличительным фактором на вашей платформе, чтобы победить блюз удержания и вовлеченности?

Прямое решение всех этих современных задач — мощная система рекомендаций по продуктам. Система рекомендаций — это «инструмент, предлагающий услуги, которые, скорее всего, будут интересны пользователю».

В этом блоге мы рассмотрим, как индустрия образовательных технологий может победить хандру удержания и вовлечения с помощью эффективных / эффективных рекомендаций по продуктам, адаптированным для платформ образовательных технологий.

Что такое конверсии Ed-Tech?

Статистика говорит нам, что в среднем компании Ed-Tech собирают 3000-3500 органических лидов со средней конверсией 2-3%. Из-за высокого оттока, снижения готовности платить и растущей конкуренции Ed-Tech в конечном итоге тратит больше. В то время как крупные технологические компании сходят с ума по платным каналам, таким как Facebook и Google, и рекламе в традиционных СМИ, таких как печать и телевидение, многие молодые стартапы также прибегают к таким каналам, как группы Whatsapp и сообщества Facebook для лидогенерации.

Потребители рассматривают покупки Ed-Tech как долгосрочные обязательства, поэтому перед совершением покупки учитываются многие факторы, такие как больше внимания, исследований и оценок.

Эти затраты могут стать еще выше, если пользовательская воронка не работает. Итак, представьте, что клиент проявляет интерес к вашему курсу и оставляет запрос; если CRM веб-сайта не работает, этот лид может стать неактивным до того, как он будет активирован. Эта оптимизация коэффициента конверсии — святой Грааль любой функциональной компании Ed-Tech, которая планирует выжить на этом беспощадном рынке.

Как рассчитать коэффициент конверсии для вашего бизнеса Ed-Tech?

Расчет конверсии для ваших стартапов Ed-Tech не сильно отличается от традиционного бизнеса — вам просто нужно работать с двумя точками данных. Начните с анализа притока аудитории по сравнению с теми, кто предпринял желаемое действие, например, записался на курс или задал дополнительный вопрос. Эти данные можно легко получить через панель инструментов Google Analytics.

Коэффициент конверсии = (количество конверсий / количество посетителей) x 100%

Представьте себе, что в прошлом месяце, в апреле 2023 года, вашу целевую страницу посетили 1000 пользователей, и почти 100 из них проявили интерес к вашему курсу, записавшись на предстоящий семинар. Итак, если кто-то спросит вас о коэффициенте конверсии из этой воронки, это будет:

(100/1000) х 100% = 10%

Это означает, что 10% от общей аудитории убедились в вашем предложении. Здесь все становится интереснее. Маркетологи подвергаются настоящему испытанию, когда они могут определить, что именно сработало для этих пользователей, а затем пытаются воспроизвести то же самое для каждого пользователя, чтобы максимизировать конверсию.

Многие маркетологи прибегают к A/B-тестированию своих целевых страниц, некоторые размещают разнообразную рекламу, а другие предлагают бесплатные услуги и более низкие точки трения, которые создают низкие барьеры для входа, но существует ли верная формула? Флинт МакГлафлин из MECLABS разработал эвристику последовательности конверсии, которая создает структуру из пяти ключевых элементов, помогающих вам стимулировать конверсию.

В этом уравнении вероятность конверсии пользователя (C) прямо пропорциональна мотивации посетителя (m), общей силе ценностного предложения (v), наличию трения (f), беспокойству (a) в процессе. и, наконец, стимул (i) компенсирующий трения, которые не могут быть устранены.

Вышеприведенное уравнение в общих чертах переведено как «инструмент мышления», который помогает маркетологам увеличить вероятность конверсии, уделяя больше внимания общей мотивации и ценностному предложению, предлагаемому на целевой странице, а не каждому трению. Однако на каждом этапе задавайте себе следующие вопросы:

1. Кто эти пользователи?
2. Как они обнаружили сайт?
3. Почему они упали?
4. Какая еще информация им нужна, чтобы перейти к следующему этапу?
5. Устраним ли мы все болевые точки?

Путь пользователя к покупке — это комбинация многих «да», основанных на уверенности, которую они получают, когда посещают ваш веб-сайт — таким образом, каждый шаг воронки является решающим моментом. На каждом этапе, особенно в индийском пространстве Ed-Tech с более чем 4500 стартапами, каждое микро-да на веб-сайте потенциально конкурирует с остальными.

Что такое рекомендательный движок?

Процесс использования данных о покупательских привычках и поведении пользователей для предложения продуктов или услуг, которые могут их заинтересовать, является рекомендацией. Эти системы используют алгоритмы для изучения пользовательских данных, таких как прошлые покупки, история покупок, поисковые запросы и поведение в Интернете, а также ряд других факторов, чтобы определить, что человек, скорее всего, купит.

Механизмы рекомендаций — это невероятные инструменты для организаций, которые помогают пользователям находить новые продукты, увеличивать средний заказ на единицу стоимости, улучшать липкость и улучшать общее впечатление от покупки.

Одним из самых известных примеров хороших рекомендаций по продукту является функция Amazon «Клиенты, которые купили это, также купили». Одна только эта функция помогает Amazon совершать на 35% больше покупок.

Одним из основных преимуществ использования этих систем является улучшение качества обслуживания и вовлеченности клиентов за счет предоставления рекомендаций, адаптированных для каждого клиента.

С точки зрения бизнеса, эти механизмы могут помочь предсказать покупательское поведение и позволить компаниям оптимизировать свои операции, запасы и цепочку поставок. Предприятия могут понять популярность своего продукта и лучше подготовиться к удовлетворению потребностей своих клиентов.

Стартапы Ed-Tech могут изучать оценки учащихся, стили обучения и области интересов, чтобы рекомендовать курсы, возможности повышения квалификации, ресурсы, учебные материалы и руководства. Использование данных для анализа успеваемости учащегося на их платформе образовательных технологий также позволяет им предлагать конкретные курсы, расширять сообщество учителей и запускать определенные семинары, программы или интерактивные симуляции.

Вот пример того, как LinkedIn предлагает курсы специалистам по контент-маркетингу. Как мы видим, эти рекомендации охватывают всю гамму ключевых слов, которые специалисты по контенту должны использовать в своих профилях на LinkedIn, и помогают им улучшить свой общий набор навыков.

Чтобы еще больше укрепить рекомендательную воронку, они также задают вопросы о своей карьере и о том, какие навыки они хотят развить. Эти стратегии могут быть невероятно полезными для программного обеспечения, работающего в фоновом режиме. Таким образом, для LinkedIn, чем дольше кандидат проводит время на веб-сайте, тем выше его приверженность платформе.

Как механизмы рекомендаций могут ускорить рост Ed-Tech?

Педагогика нью-эйдж слишком быстро устарела. Короче говоря, на рынке существует острая потребность в переквалификации и повышении квалификации, но открытие и реализация — самая большая функция.

Лидеры отрасли в области образовательных технологий в Индии, такие как Byju’s, Eruditus, Unacademy, PhysicsWallah, Lead, UpGrad и Vedantu, полагались на ту или иную форму рекомендаций — иногда это тест навыков, который помогает кандидату, или видео на YouTube, которое мягко подталкивает к тому, что будет следующей большой вещью. В любом случае рекомендация лежит в основе открытия, мотивации к поиску, исследования и первоначального притока интереса аудитории.

Рекомендация может помочь бизнесу расти как с точки зрения получения более высоких доходов, так и с точки зрения оказания большего влияния на клиентов, что приводит к лояльности, вовлеченности, увеличению средней стоимости заказа (AOV) и повторным покупкам.
Вот посмотрите, на что способна надежная система рекомендаций:

Конкурентное преимущество: Поскольку большинство компаний принимают рекомендации, те, кто не соблюдает их, наверняка отстают с точки зрения вовлеченности пользователей, доверия и AOV, если не сказать больше. Вот отличный пример от Udemy, где студенты также просматривают разделы курсов.

• Это помогает студентам открыть для себя новые курсы из их областей интересов
• Это увеличивает возможность обнаружения услуг
• Помогает учащимся в принятии решений
• Он создает социальное доказательство, отображая рекомендации

Это может поставить их на первое место, подтолкнув пользователей к изучению ассортимента курсов с обоих концов ценового спектра. Эта стратегия работает невероятно хорошо, когда пользователи не знают, что делать дальше.

• Персонализация: когда организации экстраполируют, используя данные пользователей о предыдущих покупках, покупательских привычках и истории просмотров, чтобы дать рекомендации о том, чем им следует заниматься, они имеют более высокий уровень успеха. Целых 59% покупателей согласились с тем, что легче найти интересные товары на базе персонализированных розничных магазинов.
• Улучшение продаж: до 56% клиентов, вероятно, вернутся на сайт электронной коммерции, который предоставляет рекомендации по продуктам. С правильными рекомендациями по продуктам веб-сайты увеличивают свои шансы на продажу, что приводит к увеличению продаж и доходов. Кроме того, это является большой мотивацией для пользователей продолжать возвращаться, потому что они чувствуют, что компании обращают внимание на их потребности.
• Повышение вовлеченности. Обычные магазины строят весь свой бизнес на том, чтобы хорошо относиться к своим покупателям, строить с ними отношения и позволять им проводить больше времени, чтобы совершать больше покупок. Теперь, как решить эту проблему в цифровой экосистеме?

Используя цифровые точки взаимодействия для создания персонализированных рекомендаций по содержанию, предложениям или времени, проведенному на веб-сайте, бренды могут повысить вовлеченность пользователей. Отношения с клиентами строятся на доверии, и ваша аудитория хочет чувствовать, что о ней заботятся.

Лучшие рекомендации для порталов EdTech

Высокая конкуренция, низкое удержание и рушащееся взаимодействие ставят сегодня под угрозу рынок Ed-Tech. Среди всего этого разнообразие курсов, путаница в том, с чего начать и, что важно, какую платформу выбрать, — это вопрос, который нависает над студентами.

С помощью рекомендаций по продуктам бренды могут создать свою уникальную идентичность и направить учащихся к точному и релевантному поиску.
Давайте быстро рассмотрим, как платформы Ed-Tech могут создавать свои механизмы рекомендаций.

• Персонализированный: мы обсудили персонализированные системы рекомендаций, широко используемые компаниями электронной коммерции, такими как Amazon, и гигантами развлечений, такими как Netflix, но Ed-Tech также извлек большую выгоду из этого алгоритма.

Использование этого алгоритма для определения того, что предложить пользователям на основе областей их интересов, истории просмотров и выбора целей, нарушает однородный поток предложений и использует контрастирующие предпочтения на основе их кураторского выбора. Это создает кураторский опыт обучения и позволяет пользователям открывать одно за другим в естественной последовательности.

Пример: в недавнем отчете, опубликованном в Корнельском университете, группа студентов изучала влияние персонализированных рекомендаций контента для учащихся в возрасте от 3 до 12 лет на приложение Fredom App, учебную платформу для индийских учащихся.

К концу исследования команда пришла к выводу, что их предложения увеличили потребление контента в персонализированном разделе приложения примерно на 60%. Использование приложений также увеличилось на 14% по сравнению с базовой системой.

• Допродажи и перекрестные продажи. Когда студенты осваивают новую область, например, графический дизайн или редактирование видео, в Интернете может быть огромное количество информации о том, как постоянно повышать квалификацию.

Таким образом, не только с точки зрения возможности обнаружения, но и на веб-сайты Ed-Tech также ложится большая ответственность за информирование этих студентов о следующих шагах и подталкивание их в правильном направлении. Это позволяет учащимся получать равное воздействие независимо от их социально-экономического положения.

Например, Byjus использует ИИ для создания системы рекомендаций, которая учится вместе со студентом. В зависимости от того, как они работают и в каком темпе они учатся, рекомендации постоянно меняются. Это довольно невероятный инструмент, позволяющий каждому ученику учиться в своем собственном темпе.

• Социальное доказательство: десять лет назад рекомендации продукта от друга или коллеги заставляли вас подписаться на абонемент в тренажерный зал или купить дорогую веганскую чашу, о которой никто не слышал, — и все потому, что кто-то, кому вы доверяете, доверял ей. Перенесемся в цифровой ландшафт, где эти рекомендации очень сильно управляют миром в смысле того, как люди покупают.

Например, когда кто-то записывается на курс, он хочет знать, сколько студентов доверяют репетитору, каковы их отзывы об учебной программе или способах преподавания, а также поможет ли модуль курса улучшить свои навыки или найти работу. именно здесь вступает в игру социальное доказательство.

Вот пример из Удеми. Как видите, бренд очень щедро показывает рейтинги курса и количество пользователей, которые его оценили. Эта рекомендация упрощает навигацию и позволяет учащимся выбирать курсы на основе того, как другие учащиеся, такие же, как они, нашли в них ценность.



• Геймификация: Геймификация в Ed-Tech относится к использованию игровой механики и принципов дизайна в образовательных технологиях для улучшения результатов обучения. Повестка дня состоит в том, чтобы повысить вовлеченность учащихся с помощью интерактивного опыта. Бренды использовали викторины, значки, списки лидеров и симуляции для внедрения рекомендаций, основанных на геймификации.

Например, Khan Academy использует значки, списки лидеров и очки, чтобы пользователи не бросали курс. Эта деятельность по рекомендации им выбрать следующий класс или следующую программу позволяет компании повысить их общее участие. Учащиеся получают значки за выполнение задания, а также награждаются внутриигровыми действиями, такими как теги «повышение уровня».

• Рекомендация сверстников: традиционно рекомендации сверстников определяют образование в Индии. Поэтому, если более половины ваших одноклассников собираются получить степень MBA или инженерное дело, это может быть наиболее очевидным выбором и для вас. Мы все знаем кого-то, кто выбрал карьеру из-за давления со стороны сверстников.

Итак, хотите верьте, хотите нет, но личные рекомендации и то, что происходит в непосредственной близости, сильно влияют на выбор карьеры человека. Вот выдающийся пример от UpGrad, который использовал всевозможные стеллажи для представления курсов.

Бренд классифицировал рекомендации курсов не только на основе того, что в тренде / популярно, но и на основе таких характеристик, как заграница и стажировки. Это затрагивает психологию потребительского поведения.

Естественное поведение студента, который мотивирован учиться за пределами Индии, автоматически выбирает категорию «за границей», что облегчает кандидату поиск таких курсов и программ. Такие поездки и отбор позволяют кандидатам быстрее получить свой первый AHA-момент на веб-сайте, обеспечивая отличный опыт.

Важность и ошибки, которых следует избегать

Рекомендации по продуктам рекламируются как одна из самых надежных систем, позволяющих пользователям открывать для себя новые продукты, повышать вовлеченность и исследовать возможности по всей широте и глубине продукта. В недавнем исследовании, проведенном Accenture, целых 91% потребителей согласились с тем, что релевантные рекомендации по продуктам, предложениям и услугам для совершения покупок повышают их опыт.

Собственные маркетинговые команды, которые создают эти алгоритмы и работают с соответствующими параметрами, которые они считают подходящими для своей аудитории, могут сразу увидеть рост продаж на 19%. Что касается платформ Ed-Tech, то это почти становится потребностью, а не роскошью, поскольку большинство студентов полагаются на веб-сайт, который направляет их в правильном направлении - что популярно, что в тренде и что бренд считает необходимым навыком. будущее.

При создании этих систем будьте предельно точны в развертывании данных и определении параметров. Небольшая ошибка во входных данных может привести к неуместному предложению/рекомендации для конечного пользователя, что может испортить его опыт. Это может привести к отсутствию доверия к компании и повлиять на лояльность.

Заключение

Индийские Ed-Tech — это высококонкурентная отрасль, и единственный способ удержаться на таком рынке — создать ценное творение, надежное взаимодействие с пользователями, лояльную аудиторию и низкий CAC. Системы, созданные WebEngage для рекомендаций по продуктам, являются благом для организаций Ed-Tech в выявлении простых результатов, которые легко развернуть.

WebEngage имеет проверенный опыт расширения возможностей индийских технических специалистов в области образования в улучшении их рекомендаций по курсам и повторных покупок на 15% и 12% соответственно. Эти проценты могут существенно повлиять на доходы и AOV бизнеса.

Хотите создать мощные рекомендации по продукту для своего стартапа Ed-Tech? Возьмите демо с нами прямо сейчас!