キャンペーンを台無しにする 4 つのバイヤー ペルソナの間違い

顧客のペルソナ (ユーザーのペルソナ、バイヤーのペルソナ — 呼び方は何でも) は、正しく使えば、単なるマーケティングの流行語ではありません。

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不完全であり、最悪の場合誤解を招くか不正確であることです。

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、Tony Zambito が次のように定義した顧客のペルソナに関する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、どのような目標が彼らの行動を促しているか、どのように考え、どのように購入し、なぜ購入を決定するのかについての調査に基づいた典型的な (モデル化された) 表現。

これらは顧客を正確に表すものではなく、マーケティングや製品の決定に役立つ顧客の特性と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簡単ですが、だからといって簡単というわけではありません。 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、顧客のペルソナによって、社内のチーム全体のマーケティングに命を吹き込むことができます。

製品および UX チームは製品のロードマップと機能を構築するためにペルソナを必要とし、コンテンツ マーケターは読者の具体的なアイデアを必要とし、コンバージョン最適化のスペシャリストはもちろん、ユーザーの顧客ペルソナを必要とします。

しかし、「データ サイエンティストのダンは緑が好きで、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に貼ったからといって、意味のあることをしたとは限りません。

多くの場合、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。 私が見た最も一般的な4つの間違いは次のとおりです。

1. 絶対に存在しないペルソナを構築する

話は次のようになります。

あなたは顧客のペルソナに関するブログ記事を読みました。 それは説得力があり、よく表現されています。 トラフィック、コンバージョン、収益などすべてを向上させるのに役立つため、顧客のペルソナを構築する必要があることに気付きました。

しかし、その後、何らかの理由で、現実には存在しない野心的な元型についてでっちあげようと決心します。 知識不足、忍耐力の欠如、または単なる無関心かもしれませんが、次のようなものを構築することにしました。

「デジタル マーケターの Dave は 28 歳のデジタル マーケティング マネージャーで、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と共に住んでいます。 彼の好きな色は緑で、彼はトヨタ 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 (その間違いは次に出てきます)、(この例では) 完全にでっち上げです。 次に、安っぽいストックフォトを追加するなど、ばかげたことをします。

人口統計、企業統計、行動、または財務データは見ていません。 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、あなたはそれを仮定しました.

虚空からペルソナを作成することには、1 つの目的があります。具体的な人物を作成し、メッセージとデザインを作成することです。 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ものは、誰にもアピールしません)。

しかし、100 人以上の顧客を持つ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。

あなたが始めたばかりであっても、あなたの業界や製品がまったく新しいものであることはめったにありません。 手間はかかりますが、一般的な業界のこのターゲット市場の顧客から質的 (および量的) データを収集して、誰があなたから購入するかをより現実的に把握することができます。

2. 定性的データのみを使用する

定性的な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、彼らから洞察を得ることです。

ユーザー ペルソナの質的データのその他のソースとして、セッション リプレイがあります。 特に、購入した人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るかと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、オンサイトの投票を行うことができます. 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)。

定性データは、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、人々の発言と行動が常に同じであるとは限らないということです。

市場調査の専門家であるロブ・バロン博士は次のように述べています。

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、意欲はそれらの正確さを妨げます。 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食い違いが生じます。

これは、政治 (世論調査)、価格調査、および誰かに何を望んでいるか、または何をするかを尋ねるほとんどすべての試みで発生します。 それは啓発的ではありますが、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、私は逆方向に作業するようにしています。最も価値のある顧客セグメント (行動、人口統計など) 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行動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。 自分にとって役立つ知識に固執してください (「お気に入りのテレビ番組は何ですか」というような質問はおそらく不要です)。 デジタル トレーニング プロダクト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)。

基本的には、分析するまでは何の意味も持たない数値の行であり、集計してもほとんど意味のない量的なデータが残ります。

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のペルソナを得ることができます。 これには、かなり高度な分析スキルが必要です。 それが欠けていても、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得ることができます (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。 以下は、私が 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 クラスタリングの様子です。

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、態度および嗜好データを要約、収集、分析します。 このようなものは、ペルソナへの偏見の注入を軽減します.

3.定量的なデータのみを使用する

定量的洞察の問題 (態度データに固有の欠点以外) は、その多くが相関的であり、過去のデータに基づいており、時には誤解を招きやすいことです。

Microsoft の Distinguished Engineer である Ronny Kohavi は、次の例を挙げました。

手のひらが大きいほど、平均して寿命が短くなります (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が、共通の原因があります。女性は手のひらが小さく、平均して 6 年長生きします。

Kohavi 氏が述べたように、「手のひらサイズが因果関係であるとは当然信じられないでしょうが、解約を減らす製品の機能に関する観察研究はどうでしょうか?」

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 ページをより頻繁に訪問するという事実は、単純に、彼らがより熱心で興味を持っているためかもしれません。 相関関係は因果関係と同じではありません。

そのため、誠実で堅実なアナリストの仕事に加えて、定性的データも組み込む必要があります。 特にペルソナ構築において、定性データは、比喩的な顧客像に一定の豊かさをもたらします。 彼らが誰で、何を望んでいるのかをより完全に把握するのに役立ちます。

顧客のペルソナに関する定性的な洞察を収集するには、主に 2 つの方法があります。 1 つ目は、主要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、自由回答式の質問をたくさんすることです。 HubSpot が提案する次のような質問:

• 現時点であなたのビジネスの最優先事項は何ですか?
• ____________に関してあなたが下した最良の決定は何ですか?
• ______________に関連する現在の状況についてどう思いますか?
• 今日から 5 年 (10 年、20 年) 後に会うとしたら、___________ に関連する自分の状況について気分を良くするには、何が起こる必要がありますか?
• 地平線上にどのような機会が見えますか?
• これを実現する上で、どのような課題がありますか?
• 私たちがこれに協力するとしたら、あなたが見たい結果の上位 2 つまたは 3 つを教えてください。
• これらの結果に関連する成功をどのように測定しますか?
• この状況で前進しない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、顧客調査です。 次のようなことを尋ねることができます。

• [製品] をオンラインで選ぶ際に最も重視することは何ですか?
• [ブランド] から購入した理由は何ですか?
• [御社のブランド] の他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] を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、どのような疑問や躊躇がありましたか?

そしてどんどん。 これには完全な芸術と科学があります。ここでは深く掘り下げません。要点は、顧客のペルソナを、何 (定量的) の背後にある何らかの理由 (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、ほとんど最初のもの (データの作成) の続きですが、まったく関係のない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できます (「マイクはリンゴよりみかんが好きです」)。または、定性調査から率直に導き出すこともできますが、ポイントは同じです。無関係なデータはメッセージを曖昧にするだけです。

経験則として、ペルソナにどのストックフォトを使用するかを議論するのに時間をかけすぎると、木よりも森が欠けていることになります。

Adele Revella は、必要な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 マーケティング用ですが、他の目的にも当てはめることができます)。

• 優先イニシアチブ: バイヤー ペルソナが時間、予算、政治的/社会的資本を投入する 3 ～ 5 個の問題またはオブジェクト
• 成功要因: 購入者が成功に関連付ける有形または無形の指標または報酬
• 認識された障壁: 購入者が、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して選択する際に、顧客がたどるプロセス
• 決定基準: 購入者が決定を下す際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と決め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。分析麻痺は悪いことです。 意思決定に使用できるデータと洞察に固執してください。

購入者のペルソナの作成に注意する

顧客のペルソナを構築するためのパーソナリティ タイプに基づくフレームワークがありますが、私は独自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役に立たないという意味ではありません。 データがなくても、操作するためのメンタル モデルを提供できます。

常にすべての広告をパーソナライズされたポスト クリック ランディング ページに接続して、顧客獲得あたりのコストを削減します。 今すぐ Instapage Enterprise のデモにサインアップして、専用のポスト クリック ページの作成を開始してください。