4 أخطاء شخصية للمشتري يمكن أن تدمر حملاتك

تعد شخصيات العميل (شخصيات المستخدم ، وشخصيات المشتري - كل ما تسميه) أكثر من مجرد كلمة طنانة تسويقية إذا كنت تفعلها بشكل صحيح.

تكمن المشكلة في أن معظم المعلومات المتوفرة حول بناء شخصيات العملاء غير كاملة في أحسن الأحوال ومضللة أو غير صحيحة في أسوأ الأحوال.

قيمة شخصيات المشتري في التسويق

تفترض هذه المقالة معرفة أولية بشخصيات العملاء ، والتي عرّفها توني زامبيتو على أنها:

تمثيلات (نموذجية) قائمة على البحث توضح من هم المشترون ، وما الذي يحاولون تحقيقه ، والأهداف التي تحرك سلوكهم ، وكيف يفكرون ، وكيف يشترون ، ولماذا يتخذون قرارات الشراء.

إنها ليست تمثيلًا دقيقًا لعميلك ، ولكنها بالأحرى نموذج تقريبي لخصائصهم ومواقفهم لمساعدتك في قرارات التسويق والمنتجات.

عملية بناء شخصيات دقيقة وقائمة على البيانات بسيطة ، لكن هذا لا يعني أنها سهلة ؛ يتطلب الأمر الكثير من العمل والصرامة لبناء شخصيات مفيدة.

لحسن الحظ ، إذا بذلت القليل من الجهد ، يمكن لشخصيات العملاء أن تضفي الحياة على التسويق عبر الفرق في شركتك.

يحتاج فريق المنتج وتجربة المستخدم إلى شخصيات لبناء خرائط طريق وميزات للمنتج ، ويحتاج مسوقو المحتوى إلى فكرة ملموسة عن قارئهم ، ومتخصصي تحسين التحويل ، حسنًا ، بالطبع ، نحن نستخدم شخصيات العملاء: فهم يساعدون في تأسيس بحث التحويل الخاص بنا في شيء مرئي وملموس.

ولكن لمجرد أنك وضعت ملصقًا ملونًا حول المكتب يقول "دان عالم البيانات يحب اللون الأخضر وهو لاعب كرة قدم تنافسي" ، فهذا لا يعني أنك فعلت أي شيء ذي معنى.

في كثير من الأحيان ، رأيت المؤسسات تقوم بعمل شخصيات العملاء بشكل خاطئ تمامًا. فيما يلي الأخطاء الأربعة الأكثر شيوعًا التي رأيتها:

1. بناء شخصية غير موجودة على الإطلاق

ويروى من هذا القبيل:

قرأت منشور مدونة حول شخصيات العملاء. إنه مقنع ومفصّل جيدًا. لقد أدركت أنك بحاجة إلى بناء شخصيات العملاء لأنها ستساعدك على زيادة حركة المرور والتحويلات والإيرادات وكل شيء.

ولكن بعد ذلك ، لأي سبب من الأسباب ، قررت فقط اختلاق أشياء حول نموذج أصلي طموح غير موجود في الواقع. ربما يكون السبب هو نقص المعرفة ، أو الصبر ، أو مجرد اللامبالاة ، لكنك قررت بناء شيء يبدو كالتالي:

"Dave the Digital Marketer هو مدير تسويق رقمي يبلغ من العمر 28 عامًا في [بعض شركات التكنولوجيا] ويعيش في شقة بغرفتي نوم في دنفر بولاية كولورادو مع كلبه ومجموعة النبيذ الخاصة به. لونه المفضل هو الأخضر وهو يقود سيارة تويوتا كامري ".

هذه التفاصيل ليست فقط غير ذات صلة بشكل لا يصدق (هذا الخطأ سيظهر لاحقًا) ، لكنها (في هذا المثال) مصطنعة تمامًا. ثم تفعل شيئًا سخيفًا مثل إضافة صورة مخزون جبني إليها:

لم تنظر إلى البيانات الديموغرافية أو الثابتة أو السلوكية أو المالية. لقد افترضت للتو أنه نظرًا لأن علامتك التجارية يجب أن تروق لهذا النوع من الأشخاص الذين يفعلون ذلك.

إن تكوين شخصية من فراغ يخدم غرضًا واحدًا: فهو يمنحك شخصًا ملموسًا لتكتب له وتخلق رسائل وتصميمًا من أجله. إذا كنت قد بدأت للتو ، فأنت بحاجة إلى هذا المستوى من التخيل لغرس التركيز في التسويق الخاص بك (أولئك الذين يروقون لجميع الناس لا يروقون لأحد ، بعد كل شيء).

ولكن إذا كنت علامة تجارية راسخة ولديها أكثر من 100 عميل ، فثق في البيانات والتزم بالحقائق.

حتى لو كنت قد بدأت للتو ، نادرًا ما يكون صناعتك أو منتجك جديدًا تمامًا وكليًا. على الرغم من أن الأمر يتطلب جهدًا ، إلا أنه يمكنك جمع البيانات النوعية (والكمية) من هذا السوق المستهدف للعملاء في مجالك العام للحصول على صورة أكثر واقعية لمن سيشتري منك.

2. استخدام البيانات النوعية فقط

من السهل جمع البيانات النوعية. يتمثل أحد الحلول الفعالة في إجراء مقابلات مع كبار العملاء (أولئك الذين لديهم أعلى قيمة LTV) والحصول على نظرة ثاقبة منهم.

يمكن أن تكون إعادة عرض الجلسات من المصادر الأخرى للبيانات النوعية لشخصيات المستخدمين. خاصة إذا قمت بالتقسيم حسب أولئك الذين اشتروا ، يمكنك العثور على بعض الارتباطات السلوكية مع كيفية مشاهدتهم لموقع الويب الخاص بك.

أخيرًا ، إذا كانت لديك قائمة أو قاعدة بيانات كبيرة بما يكفي ، فيمكنك إرسال استبيانات العملاء أو طرح استطلاعات الرأي في الموقع. في كثير من الأحيان ، ستسمح هذه أيضًا برؤى قابلة للقياس الكمي (المزيد عن ذلك قليلاً).

تمنحك البيانات النوعية لمحة عن دوافع العميل ومخاوفه ومعتقداته ومواقفه.

هناك مشكلة واحدة واضحة في استخدام البيانات النوعية فقط ، على الرغم من: ما يقوله الناس ليس دائمًا نفس ما يفعلونه.

كما قال خبير أبحاث السوق الدكتور روب بالون ،

على الرغم من وجود مجموعة متنوعة من منهجيات البحث الخاصة بالمستهلكين ، ويمكن أن تكون مفيدة ، إلا أن الإرادة تتعارض مع دقتها. ما لم تتمكن من قياس سلوك الشراء الفعلي ، سيكون هناك دائمًا تباين بين النظرية والواقع.

يحدث هذا في السياسة (الاقتراع) ، وأبحاث التسعير ، وأي مسعى تقريبًا حيث تسأل شخصًا ما عما يريده أو ما سيفعله. يمكن أن تكون مفيدة ، ولكنها ليست كافية وحدها.

في بناء شخصيات العملاء ، أحاول العمل للخلف: ابحث عن شرائح العملاء الأكثر قيمة - السلوكية والديموغرافية وغير ذلك. هذه مسألة بسيطة لتقسيم قاعدة بيانات العملاء حسب القيمة الدائمة وتحليل السلوكيات والخصائص التي تفصلهم عن العملاء الأقل قيمة.

من هناك ، يمكنك إرسال استبيان المواقف مع الأسئلة التي تبرز سلوكياتهم وتفضيلاتهم الشرائية. التزم بالمعرفة التي ستكون مفيدة لك (ربما لا يكون نوع الأسئلة "ما هو برنامجك التلفزيوني المفضل"). يمكن أن يكون أحد الأمثلة لمنتج تدريب رقمي (حيث يتم تصنيف المتغيرات على مقياس من 1 إلى 5):

ستترك بيانات كمية ، وهي عبارة عن صفوف من الأرقام التي لا تعني شيئًا حتى التحليل ، ولا شيء في المجموع.

من هناك يمكنك إجراء تحليل العوامل أو تحليل المكونات الرئيسية ، متبوعًا بتحليل الكتلة ، للحصول على شخصيات حقيقية تعتمد على البيانات. هذا يتطلب بعض مهارات المحلل المتقدمة بشكل لائق. إذا كنت تفتقر إلى ذلك ، فلا يزال بإمكانك الحصول على شخصيات عملاء قابلة للتنفيذ تمامًا باستخدام بيانات التحليلات الرقمية وبعض التقسيمات الأساسية (على الرغم من أنك لن تحصل على تصورات جميلة مثل هذه):

يبدو ذلك نظيفًا جدًا. إليك ما بدت عليه مجموعة الوسائل k لمشروع شخصي لمستخدم قمت به مؤخرًا في CXL:

لتلخيص وجمع وتحليل البيانات السلوكية في الموقع ، وشرائح العملاء عالية القيمة ، وبيانات المواقف والتفضيلات أولاً. هذه الأشياء تخفف من حقن التحيز في شخصياتك.

3. استخدام البيانات الكمية فقط

تكمن مشكلة الرؤى الكمية (خارج الجوانب السلبية المتأصلة في البيانات السلوكية) في أن الكثير منها مترابط ويعتمد على البيانات التاريخية ، وفي بعض الأحيان يكون عرضة لسوء التفسير.

قدم روني كوخافي ، المهندس المتميز في Microsoft ، المثال التالي:

كلما كبرت راحة يدك ، كلما عشت أقصر ، في المتوسط ​​(مع دلالة إحصائية عالية).

لن تصدق أن هذا سببي ، أليس كذلك؟ بالطبع لا ، هناك سبب شائع: النساء لديهن كفوف أصغر ويعشن ست سنوات أطول في المتوسط.

كما قال كوخافي ، "من الواضح أنك لم تكن لتصدق أن حجم راحة اليد هو سبب ، ولكن ماذا عن الدراسات القائمة على الملاحظة حول الميزات في المنتجات التي تقلل من الاضطراب؟"

لذا فإن حقيقة أن العملاء الأعلى قيمة يستخدمون بحث الموقع في كثير من الأحيان ويزورون صفحة الأسئلة الشائعة بشكل أكبر قد يكون ببساطة لأنهم أكثر تفاعلًا واهتمامًا بالبدء. الارتباط لا يساوي السببية.

لهذا السبب ، بالإضافة إلى عمل المحلل الصادق والقوي ، تحتاج إلى دمج البيانات النوعية أيضًا. خاصة في بناء الشخصية ، تضفي البيانات النوعية ثراءً معينًا على صورة عميلك المجازي. يساعدك على بناء صورة أكثر اكتمالا لمن هم وماذا يريدون.

هناك طريقتان أساسيتان أرغب في جمع رؤى نوعية لشخصيات العملاء. الأول هو إجراء مقابلات مع العملاء من القطاعات الرئيسية ، واحدًا لواحد.

طريقة الفوز في مقابلات العملاء هي طرح الكثير من الأسئلة المفتوحة. أسئلة مثل الأسئلة التالية التي اقترحها HubSpot:

• ما هي أهم أولويات عملك في الوقت الحالي؟
• ما هي بعض أفضل القرارات التي اتخذتها بخصوص ____________؟
• ما هو شعورك حيال وضعك الحالي فيما يتعلق بـ _____________؟
• إذا كنا نلتقي بعد خمس (10 ، 20) سنوات من اليوم ، فما الذي يجب أن يحدث لك لتشعر بالرضا عن وضعك المتعلق بـ ___________؟
• ما هي الفرص التي تراها في أفقك؟
• ما هي التحديات التي تراها في تحقيق ذلك؟
• إذا عملنا معًا على هذا ، فما أهم نتيجتين أو ثلاث نتيجتين تود رؤيتهما؟
• كيف ستقيس نجاحنا فيما يتعلق بهذه النتائج؟
• ما هو الخطر الأكبر بالنسبة لك لعدم إحراز تقدم في هذا الموقف؟

هناك طريقة أخرى أحبها لجمع هذه البيانات وهي إجراء مسح للعملاء. يمكنك أن تطلب منهم أشياء مثل:

• ما أكثر ما يهمك عند اختيار [المنتج] عبر الإنترنت؟
• ما الذي جعلك تشتري من [الماركة]؟
• من هم المنافسون الذين تفكر فيهم إلى جانب [علامتك التجارية]؟
• ما الذي جعلك تختار من [علامتك التجارية] على الموردين الآخرين؟
• ما هي الشكوك أو الترددات التي كانت لديك قبل الشراء من [علامتك التجارية]؟

وعلى وعلى. هناك فن وعلم كامل لهذه الأشياء ، ولن أتعمق فيها كثيرًا. النقطة المهمة هي ، تلوين شخصيات عملائك ببعض الأسباب (النوعية) وراء ما (الكمي).

4. استخدام بيانات غير ذات صلة لبناء شخصياتك

يكاد يكون هذا الخطأ استمرارًا للخطأ الأول (تكوين البيانات) ، ولكنه يتضمن إضافة بيانات غير ذات صلة تمامًا.

يمكنك اختلاقه من العدم ("مايك يحب اليوسفي أكثر من التفاح") ، أو يمكنك استخلاصه من بحثك النوعي بصدق ، لكن النقطة هي نفسها: البيانات غير ذات الصلة تجعل الرسائل أكثر غموضًا.

القاعدة الأساسية الجيدة هي أنك إذا كنت تقضي وقتًا طويلاً في مناقشة صورة الأسهم التي يجب استخدامها لشخصيتك ، فأنت تفتقد الغابة للأشجار.

قدم Adele Revella قائمة رائعة بالأفكار ذات الصلة التي تحتاجها (خاصة لتسويق المحتوى ، ولكن يمكن استقراءها لأغراض أخرى):

• المبادرات ذات الأولوية: 3-5 مشاكل أو أشياء يكرسها العميل النمطي الخاص بك وقتًا وميزانية ورأس مال سياسي / اجتماعي لها
• عوامل النجاح: المقاييس الملموسة أو غير الملموسة أو المكافآت التي يربطها المشتري بالنجاح
• الحواجز المتصورة: ما هي العوامل التي قد تدفع المشتري للتساؤل عما إذا كانت شركتك وحلها يمكن أن يساعد في تحقيق عوامل نجاحه؟
• عملية الشراء: العملية التي يتبعها عميلك في استكشاف واختيار حل يمكنه التغلب على الحواجز المتصورة وتحقيق عوامل نجاحهم
• معايير القرار: جوانب كل منتج سيقيمها المشتري عند اتخاذ القرار. كما تنصح Revella ، "يجب أن تتضمن معايير القرار رؤى من كل من المشترين الذين اختاروا منافسًا وأولئك الذين قرروا عدم شراء حل على الإطلاق".

هذه النصيحة ليست جديدة: شلل التحليل سيء. التزم بالبيانات والرؤى التي يمكنك استخدامها لاتخاذ القرارات.

كن حذرًا في إنشاء شخصيات المشتري

على الرغم من وجود أطر عمل تستند إلى أنواع الشخصية لبناء شخصيات العملاء ، فإنني أفضل استخدام بياناتي الخاصة. هذا لا يعني أن الأطر والاستدلال لا يمكن أن يساعدك. في حالة عدم وجود بيانات ، يمكنهم توفير نموذج عقلي للعمل من خلاله.

اربط دائمًا جميع إعلاناتك بصفحات مقصودة مخصصة بعد النقر لخفض التكلفة لكل اكتساب عميل. ابدأ في إنشاء صفحات مخصصة لما بعد النقر عن طريق الاشتراك في عرض Instapage Enterprise اليوم.