バイヤーペルソナ：実際にはそこにいない人を作成しないようにする方法
公開: 2017-03-10顧客のペルソナ（ユーザーのペルソナ、購入者のペルソナ-あなたがそれらを呼ぶものは何でも）は、あなたがそれらを正しく行えば、単なるマーケティングの流行語以上のものです。
問題は、顧客のペルソナの構築に関する情報のほとんどがせいぜい不完全であり、最悪の場合、誤解を招くか、正しくないことです。
マーケティングにおけるバイヤーペルソナの価値
この記事は、TonyZambitoが次のように定義した顧客のペルソナの基本的な知識を前提としています。
購入者が誰であるか、何を達成しようとしているのか、どの目標が行動を促進するのか、どのように考えるのか、どのように購入するのか、なぜ購入を決定するのかについての調査ベースの典型的な（モデル化された）表現。
これらは顧客を正確に表したものではなく、マーケティングや製品の決定に役立つ顧客の特性や態度のおおよそのモデルです。
正確でデータ駆動型のペルソナを構築するプロセスは単純ですが、それが簡単であるとは限りません。 有用なペルソナを構築するには、多くの作業と厳密さが必要です。
幸いなことに、少し努力すれば、顧客のペルソナは会社のチーム全体でマーケティングに命を吹き込むことができます。
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製品チームとUXチームには、製品のロードマップと機能を構築するためのペルソナが必要です。コンテンツマーケティング担当者には、読者の具体的なアイデアが必要です。もちろん、コンバージョン最適化のスペシャリストは、顧客のペルソナを使用しています。
しかし、「データサイエンティストのダンは緑色が大好きで、競争力のあるサッカー選手です」というカラフルなポスターをオフィスの周りに貼ったからといって、何か意味のあることをしたわけではありません。
多くの場合、私は組織が顧客のペルソナを完全に間違っているのを見てきました。 これが私が見た4つの最も一般的な間違いです：
1.絶対に存在しないペルソナを構築する
ストーリーは次のようになります。
顧客のペルソナに関するブログ投稿を読みました。 それは説得力があり、明確に表現されています。 トラフィック、コンバージョン、収益などすべてを増やすのに役立つため、顧客のペルソナを構築する必要があることに気づきました。
しかし、その後、何らかの理由で、現実には存在しないいくつかの野心的な原型について物事を構成することにします。 多分それは知識の欠如、忍耐の欠如、または単なる無関心ですが、あなたはこのようなものを作ることにしました：
「DavetheDigital Marketerは、コロラド州デンバーの2ベッドルームのアパートに犬とワインのコレクションを持って住んでいる、[一部のテクノロジー企業]の28歳のデジタルマーケティングマネージャーです。 彼の好きな色は緑で、トヨタカムリを運転しています。」
これらの詳細は信じられないほど無関係であるだけでなく（その間違いが次に発生します）、（この例では）完全に構成されています。 次に、安っぽいストックフォトを追加するような愚かなことをします。
あなたは人口統計、企業統計、行動、または財務データを見ていませんでした。 あなたのブランドはこのタイプの人にアピールする必要があるので、あなたはただ仮定しました。
薄い空気からペルソナを作ることは1つの目的を果たします：それはあなたに書くための具体的な人を与え、メッセージとデザインを作成するためのものです。 始めたばかりの場合は、マーケティングに焦点を当てるためにこのレベルの視覚化が必要です（結局のところ、すべての人にアピールする人は誰にもアピールしません）。
ただし、100を超える顧客を抱える確立されたブランドの場合は、データを信頼し、事実に固執してください。
始めたばかりの場合でも、業界や製品が完全に新しいものになることはめったにありません。 手間はかかりますが、一般的な業界の顧客のこのターゲット市場から定性的（および定量的）データを収集して、誰があなたから購入するのかをより現実的に把握できます。
2.定性的データのみを使用する
定性的データは簡単に収集できます。 効果的な解決策の1つは、上位の顧客（LTVが最も高い顧客）にインタビューし、そこから洞察を得ることです。
ユーザーペルソナの定性的データの他のソースは、セッションのリプレイである可能性があります。 特に購入したものでセグメント化すると、彼らがあなたのウェブサイトをどのように見ていたかといくつかの行動の相関関係を見つけることができます。
最後に、十分な大きさのリストまたはデータベースがある場合は、顧客調査を送信したり、オンサイト投票を行ったりすることができます。 多くの場合、これらは定量化可能な洞察も可能にします（これについては後で詳しく説明します）。
定性的データにより、顧客の動機、恐れ、信念、態度を垣間見ることができます。
ただし、定性的なデータのみを使用することには明らかな問題が1つあります。それは、人々が言うことは、必ずしも彼らが行うことと同じではないということです。
市場調査の専門家であるロブ・バロン博士が述べたように、
さまざまな消費者調査の方法論が存在し、役立つ可能性がありますが、意志はそれらの正確性を妨げます。 実際の購買行動を測定できない限り、理論と現実の間には常に矛盾があります。
これは、政治（世論調査）、価格調査、および誰かに何が欲しいのか、何をするのかを尋ねるほとんどすべての試みで起こります。 それは啓発的かもしれませんが、それだけでは十分ではありません。
顧客のペルソナを構築する際に、私は逆方向に取り組むようにしています。行動、人口統計など、最も価値のある顧客セグメントを見つけます。 これは、LTVによって顧客データベースをセグメント化し、価値の低い顧客からそれらを分離する動作と特性を分析するという単純な問題です。
そこから、購入行動や好みを引き出す質問を含む態度調査を送信できます。 あなたに役立つ知識に固執してください（おそらく「あなたの好きなテレビ番組は何ですか」というタイプの質問はありません）。 デジタルトレーニング製品の質問の例は次のとおりです（変数は1〜5のスケールで評価されます）。
定量的なデータが残ります。基本的には、分析まで意味がなく、全体としてはほとんど意味のない数値の行です。
そこから、因子分析または主成分分析を実行し、続いてクラスター分析を実行して、実際のデータ駆動型ペルソナを取得できます。 これには、かなり高度なアナリストスキルが必要です。 それが不足している場合でも、デジタル分析データといくつかの基本的なセグメンテーションを使用して、完全に実用的な顧客ペルソナを取得できます（ただし、これらのような美しい視覚化は得られません）。
それはかなりきれいに見えます。 CXLで行った最近のユーザーペルソナプロジェクトのk-meansクラスタリングは次のようになりました。
要約すると、最初にオンサイトの行動データ、価値の高い顧客セグメント、態度および好みのデータを収集して分析します。 このようなものは、あなたのペルソナへの偏見の注入を軽減します。
3.定量的データのみを使用する
（態度データの固有の欠点を除いて）定量的洞察の問題は、その多くが相関的であり、履歴データに基づいており、時には誤解されやすいことです。
MicrosoftのDistinguishedEngineerであるRonnyKohaviは、次の例を示しました。
手のひらが大きいほど、平均して短命になります（統計的有意性が高い）。
それが因果関係だとは思わないでしょう？ もちろんそうではありません。一般的な原因があります。女性は手のひらが小さく、平均して6年長生きします。
コハビが言ったように、「手のひらのサイズが原因であるとは明らかに信じられなかったでしょうが、解約を減らす製品の特徴についての観察研究はどうですか？」
したがって、最も価値の高い顧客がサイト検索をより頻繁に使用し、FAQページにアクセスすることが多いという事実は、単に彼らがより積極的に始めたいと思っているからかもしれません。 相関関係は因果関係と同じではありません。
そのため、正直で堅牢なアナリストの仕事に加えて、定性的なデータも組み込む必要があります。 特にペルソナの構築では、定性的なデータが比喩的な顧客の写真に一定の豊かさをもたらします。 それはあなたが彼らが誰であるか、そして彼らが何を望んでいるかのより完全な全体像を構築するのを助けます。
顧客のペルソナの定性的な洞察を収集するのが好きな主な方法は2つあります。 1つ目は、主要なセグメントの顧客に1対1でインタビューすることです。
顧客インタビューで勝つ方法は、自由形式の質問をたくさんすることです。 HubSpotによって提案された次のような質問：
- 現時点であなたのビジネスの最優先事項は何ですか？
- ____________に関連してあなたが下した最良の決定のいくつかは何ですか？
- _____________に関連する現在の状況についてどのように感じていますか？
- 今日から5年（10、20）年前に会っていたとしたら、___________に関連する状況について気分を良くするために何が起こらなければなりませんか。
- あなたはあなたの地平線上にどのような機会を見ていますか？
- これを実現する上でどのような課題がありますか？
- これに一緒に取り組むとしたら、あなたが見たい上位2つか3つの結果は何ですか？
- これらの結果に関連する私たちの成功をどのように測定しますか？
- この状況で進歩しないための最大のリスクは何ですか？
このデータを収集するもう1つの方法は、顧客を調査することです。 あなたは彼らに次のようなことを尋ねることができます：
- オンラインで[商品]を選ぶときに最も重要なことは何ですか？
- [ブランド]から購入したきっかけは何ですか？
- [あなたのブランド]以外にどの競合他社を検討しましたか？
- 他のサプライヤーよりも[あなたのブランド]から選んだ理由は何ですか？
- [あなたのブランド]から購入する前に、どの疑問や躊躇がありましたか？
そして何度も。 このようなものには芸術と科学がすべて含まれているので、深く掘り下げることはしません。重要なのは、顧客のペルソナを、何の（定量的）の背後にある理由（定性的）で色付けすることです。
4.無関係なデータを使用してペルソナを構築する
この間違いは、ほとんど最初の間違い（データの作成）の続きですが、純粋に無関係なデータを追加する必要があります。
どこからともなく作り上げることも（「マイクはリンゴよりもみかんが好き」）、定性的調査から正直に導き出すこともできますが、要点は同じです。無関係なデータはメッセージングを曇らせるだけです。
経験則として、ペルソナに使用するストックフォトの議論に時間をかけすぎると、木々のための森が失われます。
Adele Revellaは、あなたが必要とする関連する洞察の素晴らしいリストを提供しました（特にコンテンツマーケティングのためですが、他の目的に外挿することができます）：
- 優先イニシアチブ：購入者のペルソナが時間、予算、政治的/社会的資本を費やす3〜5の問題またはオブジェクト
- 成功要因：バイヤーが成功に関連付ける有形または無形の指標または報酬
- 認識されている障壁：購入者に、あなたの会社とそのソリューションが成功要因の達成に役立つかどうかを疑問視するように促す要因は何ですか？
- 購入プロセス：認識されている障壁を克服し、成功要因を達成できるソリューションを探索および選択する際に顧客が従うプロセス
- 決定基準：購入者が決定を下すときに評価する各製品の側面。 Revellaがアドバイスするように、「決定基準には、競合他社を選択した購入者と、ソリューションをまったく購入しないことを決定した購入者の両方からの洞察を含める必要があります。」
このアドバイスは新しいものではありません。分析の麻痺は悪いです。 意思決定に使用できるデータと洞察に固執します。
バイヤーペルソナの作成には注意してください
顧客のペルソナを構築するための性格タイプに基づくフレームワークがありますが、私は自分のデータを使用することを好みます。 これは、フレームワークとヒューリスティックがあなたを助けることができないという意味ではありません。 データがない場合、彼らは操作するためのメンタルモデルを提供することができます。
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