4 Buyer-Persona-Fehler, die Ihre Kampagnen ruinieren könnten

Kundenpersönlichkeiten (User Personas, Buyer Personas – wie auch immer Sie sie nennen) sind mehr als nur ein Marketing-Schlagwort, wenn Sie sie richtig anwenden.

Das Problem ist, dass die meisten Informationen zum Erstellen von Kundenpersönlichkeiten bestenfalls unvollständig und schlimmstenfalls irreführend oder falsch sind.

Der Wert von Käuferpersönlichkeiten im Marketing

Dieser Artikel setzt ein rudimentäres Wissen über Kundenpersönlichkeiten voraus, die Tony Zambito wie folgt definiert:

Forschungsbasierte archetypische (modellierte) Darstellungen dessen, wer Käufer sind, was sie zu erreichen versuchen, welche Ziele ihr Verhalten bestimmen, wie sie denken, wie sie kaufen und warum sie Kaufentscheidungen treffen.

Sie sind kein exaktes Abbild Ihres Kunden, sondern eher ein ungefähres Modell seiner Eigenschaften und Einstellungen, um Ihnen bei Marketing- und Produktentscheidungen zu helfen.

Der Prozess, genaue und datengesteuerte Personas zu erstellen, ist einfach, aber das bedeutet nicht, dass es einfach ist; Es erfordert viel Arbeit und Strenge, nützliche Personas zu erstellen.

Glücklicherweise können Kundenpersönlichkeiten Ihr Marketing über Teams in Ihrem Unternehmen hinweg zum Leben erwecken, wenn Sie sich ein wenig Mühe geben.

Produkt- und UX-Teams brauchen Personas, um Produkt-Roadmaps und -Features zu erstellen, Content-Marketer brauchen eine konkrete Vorstellung von ihrem Leser und Spezialisten für Conversion-Optimierung. Nun, natürlich verwenden wir Kunden-Personas: Sie helfen, unsere Conversion-Forschung auf etwas Visuelles und Konkretes zu stützen.

Aber nur weil Sie im Büro ein buntes Poster aufgehängt haben, auf dem steht: „Dan, der Datenwissenschaftler, liebt die Farbe Grün und ist ein ehrgeiziger Fußballspieler“, heißt das noch lange nicht, dass Sie etwas Sinnvolles getan haben.

Meistens habe ich gesehen, wie Unternehmen Kundenpersönlichkeiten völlig falsch machen. Hier sind die vier häufigsten Fehler, die ich gesehen habe:

1. Aufbau einer Persona, die absolut nicht existiert

Die Geschichte geht so:

Sie haben einen Blogbeitrag über Kundenpersönlichkeiten gelesen. Es ist überzeugend und gut artikuliert. Sie haben erkannt, dass Sie Kundenpersönlichkeiten erstellen müssen, weil dies Ihnen helfen wird, den Verkehr, die Conversions, den Umsatz und alles zu steigern.

Aber dann entscheidest du dich, aus welchem ​​Grund auch immer, Dinge über irgendeinen erstrebenswerten Archetyp zu erfinden, der in Wirklichkeit nicht existiert. Vielleicht ist es mangelndes Wissen, mangelnde Geduld oder einfach nur Apathie, aber Sie entscheiden sich, etwas zu bauen, das so aussieht:

„Dave the Digital Marketer ist ein 28-jähriger Digital Marketing Manager bei [einem Technologieunternehmen], der mit seiner Hunde- und Weinsammlung in einer Wohnung mit zwei Schlafzimmern in Denver, Colorado, lebt. Seine Lieblingsfarbe ist Grün und er fährt einen Toyota Camry.“

Diese Details sind nicht nur unglaublich irrelevant (dieser Fehler kommt als nächstes), sondern sie sind (für dieses Beispiel) völlig erfunden. Dann machst du etwas Dummes wie ein kitschiges Stockfotos dazu:

Sie haben sich keine demografischen, firmografischen, Verhaltens- oder Finanzdaten angesehen. Sie haben das nur angenommen, weil Ihre Marke diese Art von Person ansprechen sollte, was sie tut.

Das Erstellen einer Persona aus dem Nichts dient einem Zweck: Sie gibt Ihnen eine konkrete Person, für die Sie schreiben und für die Sie Nachrichten und Designs erstellen können. Wenn Sie gerade erst anfangen, brauchen Sie diese Ebene der Visualisierung, um Ihr Marketing zu fokussieren (diejenigen, die alle Menschen ansprechen, sprechen schließlich niemanden an).

Aber wenn Sie eine etablierte Marke mit mehr als 100 Kunden sind, vertrauen Sie den Daten und bleiben Sie bei den Fakten.

Selbst wenn Sie gerade erst anfangen, ist Ihre Branche oder Ihr Produkt selten ganz und gar neu. Obwohl es Mühe kostet, können Sie qualitative (und quantitative) Daten von diesem Zielmarkt von Kunden in Ihrer allgemeinen Branche sammeln, um ein realistischeres Bild davon zu erhalten, wer bei Ihnen kaufen wird.

2. Verwendung nur qualitativer Daten

Qualitative Daten sind einfach zu erheben. Eine effektive Lösung wäre, Ihre Top-Kunden (die mit dem höchsten LTV) zu befragen und einen Einblick von ihnen zu erhalten.

Andere Quellen qualitativer Daten für Benutzerpersönlichkeiten könnten Sitzungswiederholungen sein. Besonders wenn Sie nach denjenigen segmentieren, die gekauft haben, können Sie einige Verhaltenskorrelationen damit feststellen, wie sie Ihre Website angesehen haben.

Schließlich können Sie, wenn Sie über eine ausreichend große Liste oder Datenbank verfügen, Kundenbefragungen versenden oder Vor-Ort-Umfragen durchführen . Oft erlauben diese auch quantifizierbare Erkenntnisse (dazu gleich mehr).

Qualitative Daten geben Ihnen einen Einblick in die Motivationen, Ängste, Überzeugungen und Einstellungen Ihrer Kunden.

Es gibt jedoch ein eklatantes Problem bei der ausschließlichen Verwendung qualitativer Daten: Was die Leute sagen, stimmt nicht immer mit dem überein, was sie tun.

Wie der Marktforschungsexperte Dr. Rob Balon es ausdrückte:

Es gibt zwar eine Vielzahl von Verbraucherforschungsmethoden, die hilfreich sein können, aber der Wille beeinträchtigt ihre Genauigkeit. Wenn Sie das tatsächliche Kaufverhalten nicht messen können, wird es immer eine Diskrepanz zwischen Theorie und Realität geben.

Dies geschieht in der Politik (Umfragen), Preisforschung und so ziemlich jedem Unterfangen, bei dem Sie jemanden fragen, was er will oder was er tun wird. Es kann aufschlussreich sein, aber allein nicht ausreichend.

Beim Erstellen von Kundenpersönlichkeiten versuche ich, rückwärts zu arbeiten: Finden Sie Ihre wertvollsten Kundensegmente – verhaltensmäßig, demografisch und anderweitig. Dies ist eine einfache Angelegenheit, Ihre Kundendatenbank nach LTV zu segmentieren und Verhaltensweisen und Merkmale zu analysieren, die sie von Kunden mit geringerem Wert unterscheiden.

Von dort aus können Sie eine Einstellungsumfrage mit Fragen versenden, die ihr Kaufverhalten und ihre Vorlieben aufzeigen. Halten Sie sich an Wissen, das für Sie nützlich ist (wahrscheinlich keine Fragen vom Typ „Was ist Ihre Lieblingsfernsehsendung“). Eine Beispielfrage für ein digitales Schulungsprodukt könnte lauten (wobei die Variablen auf einer Skala von 1-5 bewertet werden):

Sie werden mit quantitativen Daten zurückgelassen, im Grunde Zahlenreihen, die bis zur Analyse nichts bedeuten, und fast nichts in der Summe.

Von dort aus können Sie eine Faktorenanalyse oder Hauptkomponentenanalyse durchführen, gefolgt von einer Clusteranalyse, um echte datengesteuerte Personas zu erhalten. Dies erfordert einige anständig fortgeschrittene Analytikerfähigkeiten. Wenn Ihnen das fehlt, können Sie immer noch perfekt umsetzbare Kundenpersönlichkeiten mit Digital-Analytics-Daten und einigen grundlegenden Segmentierungen erhalten (obwohl Sie keine schönen Visualisierungen wie diese erhalten werden):

Das sieht ziemlich sauber aus. So sah ein k-Means-Clustering für ein aktuelles Benutzer-Persona-Projekt aus, das ich bei CXL durchgeführt habe:

Sammeln und analysieren Sie zunächst Verhaltensdaten vor Ort, hochwertige Kundensegmente sowie Einstellungs- und Präferenzdaten. Dieses Zeug mildert die Injektion von Vorurteilen in Ihre Personas.

3. Verwendung nur quantitativer Daten

Das Problem mit quantitativen Erkenntnissen (abgesehen von den inhärenten Nachteilen von Einstellungsdaten) besteht darin, dass vieles davon korrelativ ist und auf historischen Daten basiert und manchmal anfällig für Fehlinterpretationen ist.

Ronny Kohavi, Distinguished Engineer bei Microsoft, gab das folgende Beispiel:

Je größer Ihre Handfläche, desto kürzer leben Sie im Durchschnitt (mit hoher statistischer Signifikanz).

Sie würden nicht glauben, dass das kausal ist, oder? Natürlich nicht, es gibt eine gemeinsame Ursache: Frauen haben kleinere Handflächen und leben im Durchschnitt sechs Jahre länger.

Wie Kohavi es ausdrückte: „Offensichtlich hätten Sie nicht geglaubt, dass die Handflächengröße kausal ist, aber wie wäre es mit Beobachtungsstudien über Merkmale in Produkten, die die Abwanderung reduzieren?“

Die Tatsache, dass Ihre umsatzstärksten Kunden häufiger die Website-Suche verwenden und häufiger die FAQ-Seite besuchen, liegt möglicherweise einfach daran, dass sie engagierter und interessierter sind, mit der Suche zu beginnen. Korrelation ist nicht gleich Kausalität.

Aus diesem Grund müssen Sie neben ehrlicher und robuster Analystenarbeit auch qualitative Daten einbeziehen. Gerade beim Persona Building bringen qualitative Daten eine gewisse Fülle in das Bild Ihres figurativen Kunden. Es hilft Ihnen, sich ein vollständigeres Bild davon zu machen, wer sie sind und was sie wollen.

Es gibt zwei Hauptmethoden, mit denen ich gerne qualitative Erkenntnisse für Kundenpersönlichkeiten sammle. Die erste besteht darin, Kunden aus Schlüsselsegmenten einzeln zu befragen.

Der Weg, um bei Kundeninterviews zu gewinnen, besteht darin, viele offene Fragen zu stellen. Von HubSpot vorgeschlagene Fragen wie die folgenden:

• Was sind derzeit die wichtigsten Prioritäten in Ihrem Unternehmen?
• Was sind einige der besten Entscheidungen, die Sie in Bezug auf ____________ getroffen haben?
• Wie fühlst du dich in Bezug auf deine aktuelle Situation in Bezug auf _____________?
• Wenn wir uns heute in fünf (10, 20) Jahren treffen würden, was müsste passieren, damit Sie sich in Ihrer Situation in Bezug auf ___________ gut fühlen?
• Welche Möglichkeiten sehen Sie an Ihrem Horizont?
• Welche Herausforderungen sehen Sie bei der Umsetzung?
• Wenn wir daran zusammenarbeiten würden, was wären die zwei oder drei besten Ergebnisse, die Sie gerne sehen würden?
• Wie werden Sie unseren Erfolg in Bezug auf diese Ergebnisse messen?
• Was ist das größte Risiko für Sie, in dieser Situation keine Fortschritte zu machen?

Eine andere Möglichkeit, diese Daten zu sammeln, ist die Befragung von Kunden. Sie können sie Dinge fragen wie:

• Was ist Ihnen am wichtigsten, wenn Sie sich online für [Produkt] entscheiden?
• Warum haben Sie bei [Marke] gekauft?
• Welche Wettbewerber außer [Ihrer Marke] haben Sie in Betracht gezogen?
• Warum haben Sie sich für [Ihre Marke] gegenüber anderen Anbietern entschieden?
• Welche Zweifel oder Bedenken hatten Sie vor dem Kauf bei [Ihrer Marke]?

Und weiter und weiter. Hinter diesem Zeug steckt eine ganze Kunst und Wissenschaft, und ich werde nicht zu tief eintauchen. Der Punkt ist, färben Sie Ihre Kundenpersönlichkeiten mit einem Warum (qualitativ) hinter dem Was (quantitativ).

4. Verwenden Sie irrelevante Daten, um Ihre Personas zu erstellen

Dieser Fehler ist fast eine Fortsetzung des ersten (Erstellen von Daten), aber es beinhaltet das Hinzufügen von Daten, die rein irrelevant sind.

Sie können es aus dem Nichts erfinden („Mike mag Mandarinen mehr als Äpfel“), oder Sie können es ehrlich aus Ihrer qualitativen Forschung ableiten, aber der Punkt ist derselbe: irrelevante Daten machen die Botschaft nur trüber.

Eine gute Faustregel lautet: Wenn Sie zu viel Zeit damit verbringen, darüber nachzudenken, welches Stockfotos Sie für Ihre Persona verwenden sollen, verpassen Sie den Wald vor lauter Bäumen.

Adele Revella hat eine wunderbare Liste relevanter Erkenntnisse zusammengestellt, die Sie benötigen (speziell für das Content-Marketing, kann aber auf andere Zwecke extrapoliert werden):

• Prioritätsinitiativen: 3-5 Probleme oder Objekte, denen Ihre Käuferpersönlichkeit Zeit, Budget und politisches/soziales Kapital widmet
• Erfolgsfaktoren: Materielle oder immaterielle Kennzahlen oder Belohnungen, die der Käufer mit Erfolg verbindet
• Wahrgenommene Barrieren: Welche Faktoren könnten den Käufer veranlassen, sich zu fragen, ob Ihr Unternehmen und seine Lösung dabei helfen können, seine oder ihre Erfolgsfaktoren zu erreichen?
• Kaufprozess: Der Prozess, dem Ihr Kunde folgt, um eine Lösung zu finden und auszuwählen, die die wahrgenommenen Barrieren überwinden und seine Erfolgsfaktoren erreichen kann
• Entscheidungskriterien: Die Aspekte jedes Produkts, die der Käufer bei der Entscheidungsfindung bewertet. Wie Revella rät, „sollten die Entscheidungskriterien Erkenntnisse sowohl von Käufern beinhalten, die sich für einen Wettbewerber entschieden haben, als auch von denen, die sich gegen den Kauf einer Lösung entscheiden.“

Dieser Rat ist nicht neu: Analyselähmung ist schlecht. Halten Sie sich an die Daten und Erkenntnisse, die Sie verwenden können, um Entscheidungen zu treffen.

Seien Sie vorsichtig bei der Erstellung von Käuferpersönlichkeiten

Während es Frameworks gibt, die auf Persönlichkeitstypen basieren, um Kundenpersönlichkeiten zu erstellen, ziehe ich es vor, meine eigenen Daten zu verwenden. Das bedeutet nicht, dass Frameworks und Heuristiken Ihnen nicht helfen können. In Ermangelung von Daten können sie ein mentales Modell liefern, nach dem sie arbeiten können.

Verbinden Sie immer alle Ihre Anzeigen mit personalisierten Post-Click-Zielseiten, um Ihre Kosten pro Kundenakquise zu senken. Beginnen Sie mit der Erstellung Ihrer dedizierten Post-Click-Seiten, indem Sie sich noch heute für eine Instapage Enterprise-Demo anmelden.