A/B テストにおけるペルソナ: 高品質の実験のための顧客調査の青写真

最後に購入者のペルソナを使用したのはいつですか?

バイヤー、ユーザー、または顧客のペルソナを使用しているかどうかに関係なく、その人生で最もエキサイティングな時期がその作成であったことに同意できます。

その後、それはオフィスの壁に貼り付けられたり、派手なスライドに貼り付けられたりして、マーケティング活動に情報を提供したり、実験的な仮説を刺激したりすることはありません.

しかし、ペルソナは、理想的な顧客の半架空の描写以上のものになる可能性があります。 A/B テストでペルソナを強力な顧客調査ツールとして使用して、質の高い実験フィードバック ループをトリガーできます。

調査が実験にフィードされ、実験がインサイトを生成し、インサイト (顧客、ユーザー、または購入者に関する) がより確固たる仮説につながるものです。

方法をお見せしましょう。

ペルソナ: 悪意はあるが役に立つ?

ソフトウェアの黎明期、製品は現在ほどユーザーフレンドリーではありませんでした。 90 年代は非常に悲惨だったので、アラン クーパーはこの問題について挑発的な見解を書き、公開しなければなりませんでした。

彼の著書「The Inmate Are Running the Asylum」の初版は 1999 年に出版され、その中で Cooper はデジタル製品を設計するためのペルソナの使用を紹介しました。

それが「バイヤーペルソナ」という用語の最初の使用でした。 そしてその本は、ペルソナの創始者としてのアラン・クーパーの認識を獲得しました. 彼が作成した最初のバイヤー ペルソナは Kathy と呼ばれ、デジタル製品のユーザー フレンドリーなインタラクション デザインを説明するために使用されました。

それ以来、ペルソナはビジネスの顧客中心の側面に浸透してきました。 それらの側面のトップは、マーケティングとコミュニケーションです。 聴衆 (顧客またはユーザー) と効果的にコミュニケーションするには、その聴衆を知る必要があるからです。

たとえば、ホーム サービス業界のマーケターに理想的な顧客は誰かと尋ねると、「パロアルトに住む 35 歳から 50 歳の住宅所有者」などと答えるでしょう。

また、B2B SaaS マーケティング チーフに、理想的な顧客プロファイル (ICP) は誰かと尋ねた場合、彼らの答えは「エンタープライズ EdTech 企業の CEO」かもしれません。

ペルソナのポイントは、顧客を知っている人のように見せることで、顧客をよりよく理解できるようにすることです。

そのため、これらの空白を埋めるために、一部のマーケティング チームは、これらのターゲット顧客の半架空のプロファイルを作成します。 顧客へのインタビューや調査などの調査により、いくつかの詳細が提供されます。

ターゲット層の固定観念、組織の CRM から引き出されたデータ、または単純な仮定が残りをカバーします。 たとえば、「フォーブスを毎朝読む 45 歳から 55 歳のビジネスマン」などです。
以下は、GoDaddy による詳細なバイヤー ペルソナの例です。

ペルソナの問題点は何ですか?

ペルソナは、クーパーが 90 年代に導入して以来、長い道のりを歩んできました。 しかし、2010 年代初頭 (そしておそらく今でも) のペルソナの問題は、それらが魅力的な読み物にすぎないという事実です。マーケティング フィクションのようなものです。

なんで？

ほとんどの場合、社内でブレインストーミングを行っています

これは多くの場合、実際の購入者とは言葉を交わさずに行われます。 一部のチームは、実際の顧客にインタビューして調査する努力をしていますが、ほとんどの場合、そうではありません。

代わりに、バイアスを検証して、きれいなスライドのセットにあるという理由だけで、誰もが「真実」として使用できるようにします。

従来のペルソナはステレオタイプを永続させる

いたずらなナンシー。 ピーブド・ピーター。 これらの固定観念は、定義上、購入者の本当の動機、フラストレーション、不確実性、および疑いを調査していません。 彼らは、人々の特定のセグメントについての意見を彼らに投影するだけです。

アマンダは、ペルソナが社内で作成され、ユーザー調査なしで作成された場合、なぜペルソナがばかげているのかにスポットライトを当てるという素晴らしい仕事をしています. しかし、このタイプのペルソナは通常、多くのコンテンツ マーケティング戦略ドキュメントで最初に目にする項目です。

人口統計データへのこだわり

人口統計学は実在の人物を定義しません。 また、彼らが購入する理由も定義されていません。 人口統計データに依存することは、可能な限り最も微妙で初歩的な調査です。

年齢と所得層が同じ 2 人でも、趣味やスタイルの感覚が大きく異なる場合があります。 そして、彼らはあなたのウェブサイトでまったく異なるコンバージョンの障害に直面するかもしれません.

John Ostrowski (Positive John) に、マーケティング チームや企業がペルソナの実装に失敗した理由についての見解を共有してもらいました。

彼が共有したものは次のとおりです。

これはハウツーではなく、それが何であり、何がそうでないか、何がうまくいかなかったかについてです。

アイザック・ニュートン卿が数学的に定義する前に、「力」という言葉が何世紀にもわたって英語でどのように使用されていたかを考えてみてください。

今日では、「エネルギー」や「パワー」などの用語と同じ意味で使用されることもありますが、物理学者やエンジニアには使用されません。

航空機の設計者は、この用語を使用するとき、量的な意味で何を意味するかを正確に知っています (そして、頻繁に飛行する私たちは、明確にするための努力を高く評価しています)。

それでも、すべてのマーケティング担当者は、ユーザーのペルソナとは何か、またはそうでないものについて、わずかに異なる視点を教えてくれます。

というわけで、もう1つあげます。

競技場を平準化するウィキペディアの定義

ユーザー中心のデザインとマーケティングにおけるペルソナ(ユーザー ペルソナ、顧客ペルソナ、バイヤー ペルソナ) は、サイト、ブランド、または製品を同様の方法で使用するユーザー タイプを表すために作成された架空の人物です。

マーケティング担当者は、特定のセグメントを代表するように定性的なペルソナが構築される市場セグメンテーションと共にペルソナを使用する場合があります。

ペルソナは、サービス、製品、または Web サイトの機能、インタラクション、ビジュアル デザインなどのインタラクション スペースに関する決定を導くのに役立つように、ブランドのバイヤーとユーザーの目標、欲求、および制限を考慮するのに役立ちます。始まる

ほとんどの場合、ペルソナはユーザーへのインタビューから収集されたデータから合成されます。

それらは、行動パターン、目標、スキル、および態度を含む 1 ～ 2 ページの説明に取り込まれ、ペルソナを現実的なキャラクターにするための架空の個人的な詳細がいくつか含まれています。

「ペルソナ」と聞いて思い浮かぶのは、

ふわふわ。

では、マーケティングによって作成されたバイヤーのペルソナはどこで失敗したのでしょうか?

私がこの質問を理解している方法は、マーケティングで作成されたペルソナがなぜそれほど悪い評判を得るのかということです.

本質的に、ペルソナは証拠の一部であり、ユーザー インタビューとセグメンテーションの調査プロセスから得られる測定値です。

代理店が結果を過大に約束し、保持者を確保するために別のスライドデッキを提供したとき、それはうまくいきませんでした.

製品リーダーが、ペルソナを考え出すことによって影響を受ける意思決定を識別できない場合、それは価値がありません。

ペルソナが棚上げされるのが一般的な理由。

これについてジェレミー・エパーソンの見解を共有したいと思います。 エージェンシーの観点から来ているにもかかわらず、彼はペルソナがどこで失敗したかについての私のビジョンを共有しているようです.

ユーザー ペルソナと、CRO を使用して時の試練に耐えるペルソナ戦略を立てる方法について尋ねられたとき、彼は次のように答えました。

もうペルソナという言葉は使いません。

私は個人的にその言葉を言わないし、周りの人にも言わせないように。

[…]

私たちはたくさんのお金を払い、ペルソナを作成しますが、それは棚上げされます.

そして、テストでアクティブ化されることはありませんよね? 私たちはその仮定に異議を唱えることは決してありません。

これは研究のための研究のようなものです。

その時点に戻っても問題ありません。調査を実施しましたが、テスト方法は変更されていません。 販売方法もポジショニングも変えていません。

したがって、ペルソナは、実際にはセグメント化または最適化しない属性を積み重ねたようなものです。

しかし、ペルソナは役に立つでしょうか? 購入者のペルソナに関する次の統計を検討してください。

• Mark W. Schaefer によると、企業の売上の 90% は通常、3 ～ 4 人のバイヤー ペルソナからもたらされます。
• ある MarketingSherpa のケース スタディでは、ペルソナがデジタル マーケティングの成果を劇的に向上させ、訪問時間が 900% 増加し、マーケティングによる収益が 171% 増加したことが示されました。
• 別のケース スタディでは、バイヤー ペルソナによってリード生成が 97% 増加し、オーガニック検索からのウェブサイト トラフィックが 55% 増加したことが明らかになりました。
• バイヤー ペルソナを使用したメール マーケティング キャンペーンでは、開封率が 2 倍、クリック率が 5 倍になりました。
• ペルソナは、コンバージョン率を 10% 高めるパーソナライズされたメールを通知します。

したがって、ペルソナは消える必要はありません。 彼らは単に改造が必要です。
科学的に実施された比較的偏りのない研究 (事前テスト) から収集された洞察を使用して、それらをリアルタイムで更新できます。 また、テスト後は、カスタマー エクスペリエンスの最適化 (CXO) に焦点を当てたテスト結果から得られた知見を反映して、それらを更新できます。

フレームワーク: 疲れた古いペルソナを復活させるには?

Jobs-to-be-Done (JTBD) フレームワークは、製品開発から生まれました。 これは、製品の設計と開発の焦点が、顧客が製品を「雇って」完成させたいと思う「仕事」にあるというアプローチです。

つまり、製品の設計または開発は、製品自体に関するものではありません。 それは、製品を手に入れるための顧客の動機に関するものです。

たとえば、歯ブラシを所有したいからという理由で歯ブラシを購入することはありません。 歯の衛生状態を良好に保ちたいので購入します。

同様に、Google アナリティクスを使用しないのは、優れたマーケティング担当者がすべて使用しているためです。 Web サイトの訪問者が Web サイトで何をしているか、およびマーケティング キャンペーンがどの程度うまく機能しているかを理解したいため、これを使用します。

では、これをペルソナと比較するとどうなるでしょうか。 それらは相互に排他的ですか？ 彼らは和解できますか？

John Ostrowski のPersonas vs. Jobs to be Done に対する見解は次のとおりです。

Nielsen Norman が示唆するように、それらは異なる問題を解決するためのツールであるため、相互に排他的ではありません。

Jobs to be Doneはペルソナを時代遅れにしましたか?

絶対違う。

そのため、製品チームはユーザー調査を行い、これらの作業のリストをシンプルで明確な言葉で作成して、何を構築すべきかの参考資料として作成します。

本当の根本的なニーズ、根本原因を特定できれば、機能、人口統計、または特定のタイプのユーザーに焦点を当てるだけの場合よりも、そのニーズをより適切に満たすのに役立つものを設計する準備が整います。

では、それらはどのように違うのでしょうか?

Jobs to be Doneは、顧客が特定の問題を解決するためにあなたの製品を「雇う」状況と動機を説明します。 機能の観点から考える、率直でユーザー中心の方法。

ペルソナは、プロファイルと人口統計 (収入レベル、地理的位置、性別、年齢、職業など)、ニーズ、および目標に関連するさまざまな方法で製品を採用する個別のグループを識別します。 良いペルソナは共感を育みます。 ペルソナはオーディエンスを構築します。

#reflection: Jobs to be Done はコンバージョンとリテンションを解決する製品チームに適したツールであり、ペルソナは獲得を解決するマーケター向けのツールであると私は考えがちです。

Jobs to be Done は、Persona 2.0 の一部にすることができますし、そうすべきです。 獲得から維持、拡大に至るまで、バイヤーとのやり取りのすべての段階をカバーする新鮮な洞察と情報で常に更新されるドキュメント。

顧客の生きた 360 度の描写のようなものです。

これが例です。

彼はペルソナや JTBD について直接話しているわけではありませんが、下の Paul Randall の投稿は、Jobs to be Done がどのようにペルソナと混ざり合い、溶け合うことができるかを示しています。 具体的には、恣意的な感情や問題点ではなく、言葉を「実行する」ことでステージをグループ化することを提案しています。

これは、JTBD フレームワークへのハットチップです。 中心的な目的と動機、およびそれらの詳細な感情は、従来の定性的なペルソナ中心の調査から得られます。 彼はこのハイブリッドをエクスペリエンス マップと呼んでいます。

このフレームワークは、マーケティング担当者に製品の主観的な優位性を示すための言語を提供し、日常業務を簡素化するためのより良い選択肢として製品を位置付けることができます。

Lorenzo Carreri は、価格ページで Teamflow がどのようにそれを行ったかを説明しています。

一方、製品チームと成功チームは、ツールまたはアプリとの直接的なやり取りの観点から、Jobs to be Doneを活用して、顧客に最初の価値を提供し、一貫した価値を確保し、タイミングの良いアップグレードと拡張のナッジを配置できます.

ペルソナと JTBD フレームワーク (ただし、製品チームのコンテキストで) の間の点をつなぐもう 1 つの実用的な例は、Reforge から来ています。 これは、顧客の初期状態から望ましい結果に至る経路に焦点を当てています。

この経路の真ん中には、ジョブ マップとジョブ ストーリーがあります。 ジョブ マップは、顧客が目標を達成する方法を示し、ジョブ ストーリーは問題とそれを解決するための個々のステップを構成します。

このフローは、対象となる顧客が最初の状態 (動機と不確実性を含む) から望む結果に至るまでのジャーニーのストーリーを伝えます。 さらに、その間のすべてのチェックポイント。
これを行うことで、誰が問題を抱えているか ( persona )、彼らが何をしようとしているのか ( JTBD ) を知ることができます。 これにより、組織内の職務全体で使用できる、より詳細な視点が提示され、顧客のより現実的なアイデンティティと、顧客が製品やサービスを必要とする理由が示されます。

研究主導のペルソナを構築する方法 (Persona 2.0)

これを心に留めておいてください: ペルソナ 2.0 は、高出力レーザーが通常の懐中電灯にあるような、古き良き通常のペルソナに対するものです。 これは、一致させるために努力を必要とする重要なアップグレードであるため、開始するにはその考え方が必要です。

ペルソナ 2.0 の作成に関する John Ostrowski の例をご覧ください。

ペルソナ2.0の例

Jobs to be Done が Gitlab の既存のペルソナ (14 個) に組み込まれていることは、そのハンドブック (誰でもチェックアウトできます) で確認できます。
注: Gitlab には、ユーザーのニーズと感情に焦点を当てたデータ駆動型の洞察に基づく 2 種類の基本的なペルソナがあります。

購入者のペルソナ – 潜在的なユーザーであるかどうかにかかわらず、潜在的な顧客の高レベルの目標に焦点を当てます。 マーケティング チームが所有します。

ユーザー ペルソナ – エンド ユーザーのニーズ、動機、行動、およびスキルと結び付けるメカニズムとして、UX の専門家およびプロダクト マネージャー (PM) によって使用されます。 ペルソナ関連の研究活動の DRI でもあるプロダクト マネージャーが所有しています。

ギットラボ

この例の素晴らしい点は、いつでも新しいペルソナを追加したり、既存のペルソナを更新したりできることです。 ペルソナ 2.0 の場合と同様に、高品質の実験を強化するフィードバック ループ内で機能させたい場合。

これらのペルソナは次のことを行う必要があります。

• 研究によって情報を得る
• 役職または機能によって推進される
• ジェンダーニュートラルであること
• 箇条書きを使用し、長い説明を避ける

Jobs to be Done フレームワークを使用する

ペルソナ 2.0 を構築するためのステップバイステップ ガイド

1. ターゲティングを定義する

調査対象の顧客を選ぶ際に使用する基準を決定します。 可能であれば、顧客の上位 10% から始めます。

2. 面接の質問をデザインする

製品に固有のインタビューの質問のテンプレートを作成します。 顧客について、顧客が購入を決定する方法、検討した代替品、製品の使用方法などについて知りたい.

3. インタビュー対象者を予約するためにメールを送信する

調査対象として絞り込んだ顧客に連絡します。 都合のよい時間に面接に招待してください。

4.記録されたインタビューを実行する

会話中にメモを取るのは最適ではありません。 十分な注意を払う必要があるだけでなく、参考のために記録を残す必要もあります。 インタビューを記録するための同意を要求します。

5.人ベースまたはAIベースのソフトウェアを使用してインタビューを書き起こす

これにより、記録したインタビューをテキストに変換する時間が大幅に短縮されるため、質的データを簡単に理解できます。 これには、otter.ai または fathom.video を試すことができます。

6. 転写をタグ付けして定量的に分析する

重要なポイントとテーマを強調します。 色分けを使用して、これらのテーマを簡単に見つけて評価できるようにします。 それらをスプレッドシートに移動できます。

7.最初の思考から認知段階までのユーザージャーニーを設計する

ここでは、ユーザーが製品を発見するためのソリューションを探しているときにたどる旅をマッピングしています。

以下の Vassilena Valchanova のビデオを見て、ジャーニー マップを明確にすることを検討してください。 正確なプロセスについては 6:49 までスキップできますが、すべてを聞くことを強くお勧めします.

8. いくつかのペルソナで定量分析を要約する

インタビューから客観的な数値データを収集して分析します。 回答に見られる一般的な定量化可能な属性は何ですか? これをどのように使用して、応答者をペルソナとなる可能性がある幅広いカテゴリにグループ化できますか?

9. チームでワークショップを実施し、調査結果を伝える

また、調査結果に基づいてテストを提案します。 ペルソナを A/B テストして、どのペルソナが理想的な顧客を最もよく定義しているかを調べることができます。

ペルソナ A が問題 A を解決するという理由で製品を購入し、ペルソナ B が問題 B のために製品を購入する場合、あなたのコントロールは問題 A に対処するメッセージを伝え、チャレンジャーは問題 B に対処するメッセージを伝えることになります。

10. 次にエクササイズを実行する時間を定義する

これは、インサイトとペルソナ ドキュメントを更新し続けるフィードバック ループだからです。

ペルソナ 2.0 の ICP リサーチ

フラストレーション、不確実性、疑問を特定し、やるべき仕事を決定するためにしっかりとした調査を行う方法は複数あります。 しかし、それを行うには多くの間違った方法があります。

これが、Speero によって開発された、実戦でテストされ、業界全体で高く評価されている ResearchXL 方法論をお勧めする理由です。

すべての中心にあるのは、重要なのはインサイトであることを忘れないでください。

1.動機付けデータ

モチベーションデータの収集から始めます。 このデータは次の質問に答えます。

• 解決策を探した理由は何ですか?
• なぜこのソリューションにお金を払うつもりなのか、それともお金を払い続けるのか?
• 当社の製品またはサービスを購入する際に、どのような結果を求めていますか?

これは、顧客調査とインタビューに反映されています。 インタビューでは、顧客が考えていることをより深く掘り下げることができますが、アンケートはより少ないリソースで多くの回答を引き出すのに簡単です。

回答者は自分の感情を異なる​​言葉で表現しますが、通常は同じことについて話している. したがって、得られた回答に共通するテーマを数え続けることで、この質的データを理解することができます。

認知バイアスの犠牲にならないように注意してください。 それは、あなたがすでに信じていることを裏付けるフィードバックに焦点を合わせているところです. これを回避するには、2 人以上の人が独立して同じデータ セットを分析する必要があります。

ツールについては、Typeform は顧客に送信できるオンライン調査を実施するための優れたオプションです。 Google フォームも使用できます。 ランディング ページまたは Web サイトの他のページでオンサイトのポップアップ アンケートとしてアンケートを提示する場合は、HotJar または Qualtrics を使用できます。

2. FUD (恐怖、不確実性、疑い)

モチベーションは人々を購入へと駆り立てますが、FUD はその動きに影響を与える心理的な摩擦です。 摩擦が多すぎると、バイヤーを失います。 したがって、それは完全に理にかなっているだけでなく、顧客の心に異議を唱えている原因を知ることも重要です.

この情報は、出口インテント ポーリングを通じて収集できます。 しかし、これに伴う課題は、人々がすでに恐怖、不確実性、疑念を経験しているとき、世論調査に回答することに興奮していないことです.

単純な「はい/いいえ」の質問は、その課題を克服するのに役立ちます. 次に、彼らが応答にコミットしたら、説明をフォローアップして、より多くのコンテキストを取得します。

エマ・トラビスがそれについてどうするかは次のとおりです。

これには、オンライン チャットボットを使用することもできます。

次のような「はい」または「いいえ」の質問をすることができます。

• 「買うのをためらうものはありますか？」 また
• 「答えを見つけることができなかった質問はありますか?」

良い自由回答式の質問は次のとおりです。

• 「購入を躊躇しているのは何ですか？」 また
• 「なぜ今日購入を完了しなかったのですか？」

サイトで利用できる情報よりも多くの情報が必要な場合があります。 カスタマー サクセス チームに追加情報を返信するように通知するように設定できます。

ソフトウェアを販売している場合、顧客は関連するケーススタディを見たいと思うかもしれません。

さまざまな質問を試して、どれが最も多くの回答を引き出すかを確認してください。 次のイテレーションは、この調査の新しいバージョンで常に改善できます。

3.行動データ

これは、ペルソナ 2.0 調査の最初の定量的データです。 行動データは、ユーザーが Web サイトをどのように利用しているかを示します。 ユーザーがアクションを実行すると「イベント」として保存され、イベントは「プロパティ」（メタデータ）で記述されます。

ページ ビュー、サインアップ、クリック、マウスの動きなどのユーザー アクションをレポートする分析データについて考えてみましょう。

このデータを分析するときは、これまでに学んだ「理由」にコンテキストを与えるために、「何を」「どのように」を理解しようとします。

4. 摩擦データ

これらは、ユーザーが Web サイトや製品を操作する際に経験する困難です。 ユーザビリティ調査を実施してそれらを特定する必要があります。 彼らはあなたのユーザー体験を汚しています。

偏りのない正確な結果を得るには、ターゲット ユーザーの代表的なグループを使用することをお勧めします。 そうすることで様々な視点が得られ、自分の商品の強みと弱みを知ることができます。

ユーザビリティの問題に関するデータを収集し、修正のために優先順位を付けると同時に、ユーザーが製品の要素に関連付ける感情に関するデータも収集します。 たとえば、メニュー項目の名前を正しく付けていますか? 彼らにとって「アパレル」と「衣類」の違いはありますか？ それとも「ブログ」対「記事」？

ユーザーがあなたのサイトで望んでいることを達成できたとしても、それに対する一般的な感情は否定的であるか、あなたが意図したものとは異なる可能性があります.

John Ostrowski が ICP 研究にアプローチする方法は次のとおりです。

研究への意思決定優先アプローチによると、研究方法の選択はそれ自体が優先順位付けのステップです。

一歩下がって、第一原理思考を実践してみましょう。

私たちの調査に基づいて、私たちは何をしようとしているのか、また、これがさまざまなテストの決定にどのように役立つのでしょうか?

私が一緒に働いたチームの場合、主にユーザーが抱えている問題を特定して理解することで、特定のテスト仮説を生成できるようにしています。
Reforge User Insights for Product Decisions の Behzod Sirjani のチート シートを使用すると、インタビューが最善の方法のようです。

情報の幅よりも深さを優先していると思います。

8～10人にインタビューすれば十分ということですか？ 本当に？

ご覧のとおり、調査は 2 番目に優れた選択肢であり、定量データを使用して調査結果をさらに強力なユース ケースに絞り込むことができます。

すべてを一度に実行するための時間とリソースはありますか? ジュースは絞る価値がありますか？

1 つしか選択できない場合は、インタビューを使用して定性的なユース ケースの構築を開始します。

Persona 2.0 Fuel & Power A/B テストはどのように行うことができますか?

ペルソナ 2.0 を使用して A/B テストを強化するために、Journey Further の Web サイト エクスペリエンス責任者である Jon Crowder からのヒントをいくつか紹介します。

Clayton Christensen によって文書化および提案された「Jobs to be Done」(JTBD) フレームワークを既に使用している場合があります。 これは、製品設計の問題を解決するための論理的な方法です。 これは、顧客が訪問で特定の目標を達成しようとしているという原則に基づいて機能します (および、他の関連するが重要度の低い目標もある可能性があります)。

これは、ユーザーが掃除機を購入するときの主な理由と原動力は、床を掃除したいということをデザイナーが認識するように促す設計プロセスです。 それを主要な設計機能として開始し、そのコンセプトに基づいて詳細を構築します。 ユーザーの中には、ペットの毛を取り除くという課題に具体的に対応しようとしているペット所有者もいます。 一部のユーザーは、掃除機をかけるプロセスを簡単にしたいと考えており、コードレス/軽量オプションに積極的に反応する場合があります. 一部のユーザーは、車に適した掃除機を必要とします。 差し迫った緊急のニーズがあり、できるだけ早く真空が必要な場合もあるため、配送とサプライチェーンがより重要になります. ユーザーの運転のニーズにより適切に伝えるために、さらに深く掘り下げて、きれいな床への欲求の背後にある動機を理解しようとすることができます。

このプロセスは、製品と同じようにサービスを指し、ユーザーとその差し迫ったニーズにデザイン思考を向ける方法です。

実験に役立つのは、AB テストにより関連性の高い仮説を作成するのに役立つということです。 ユーザーが行おうとしているさまざまな「仕事」を理解していれば、それらの仕事に自分のデザインで取り組もうとすることができます。

Journey Further では、すべての旅はお客様のデータから始まります。 顧客が達成しようとしている目標を理解するには、そのデータを理解することが不可欠です。 ユーザーと、ユーザーが Web サイトや製品とどのようにやり取りしているかを理解するための調査を実施し、そのデータを使用してテストおよび証明できる仮説を立て、革新的なエクスペリエンスを提供します。

これを行うことは当然、JTBD フレームワークを理解し、認識することを意味します。私たちが理解しようとしていることの一部として、何がユーザーを製品に導いたのか、何が彼らを行動に駆り立てたのか、何があなたの製品を他社の製品と差別化しているのか (または差別化していないのか) を理解しようとしています。あなたの競争相手。

また、お客様の顧客は、単一の心と動機で行動する均質な集団ではなく、さまざまなニーズと動機を持つ多くの個人で構成されていることも認識しておく必要があります。 あなたの製品を購入する一人の顧客は、まったく違うものを持っているかもしれません

他の人からの動機。 製品が実用的であればあるほど、動機は多様化します。 これを自然な目的に拡張すると、原材料を販売するビジネスをしている場合、顧客の動機は大きな広がりの一部である可能性があり、ウェブサイトはそれらの特定の動機がめったに聞かれない静的な市場として機能します. これらの動機を特定し、具体的に話す意思がある場合は、この方法を試すことができない競合他社よりも頭と肩を並べて立つことができます.

初期の広範囲にわたる研究の後、通常は「ペルソナ」の緩いコレクションとそれらの特定の動機付けを特定することが可能です。 これらは通常、年齢や性別などの人口統計学的指標ではなく、関連する目標と結果のみに焦点を当てているという点で、標準的なマーケティング ペルソナとは異なります。 掃除機の例を拡張すると、「ペットの飼い主」と「衛生志向」のユーザーを特定できます。 「利便性志向」と「長寿重視」のユーザーが見られます。 これらの各ペルソナには、Web ページでのメッセージングやポジショニングで実験できる個別の重複する動機があります。 それらの実験は、その後、私たちのために検証することができます...私たちは目標を達成しましたか、それとも基地外でしたか? ユーザーにとって最も重要なことは何ですか? 彼らの目標が何であるかはわかっていますが、その目標に向けてどのように話すのが最善でしょうか?

実験がカギを握ります。

ループを閉じる: 実験の洞察をペルソナ 2.0 に戻す

フィードバック ループは、実験、具体的には実験から引き出された洞察によって循環し、開始時のペルソナを改善します。

カスタマー エクスペリエンスの最適化 (CXO) は、基本的には顧客の行動を理解することに重点を置いた実験であり、この目的の中心的な分野です。 これまでに説明したすべてをカバーしています。

• 顧客調査

調査やインタビューを通じて動機や反対意見を知ることで、ターゲット ユーザーや理想的な顧客に関する仮定を検証および/または削除するのに役立ちます。

• 定性調査

マウス トラッキングとヒート マップ分析により、ユーザーがサイトをどのように利用しているかを非常に明確に把握できます。何が起こっているかについての個人的な意見よりもはるかに正確です。

• ソーシャルリスニング

業界、ブランド、製品、競合他社で何が起こっているか、ターゲット オーディエンスが問題をどのように表現しているかについて、より広い感覚を与える洞察を提供します。

• ユーザビリティ調査

ユーザーはあなたの製品にどの程度満足していますか? ユーザー エクスペリエンス (UX) はどのようなものですか? あなたの製品は、彼らが「雇われた」「仕事」を完了するのにどれほど効果的に役立つでしょうか? ユーザビリティ調査は、これらの質問に答え、改善すべき良い要素と修正すべき悪い要素を見つけるのに役立ちます。

CXO には、コホート分析、カード ソーティングとツリー テスト、A/B テスト ペルソナも含まれます。

ここでの最も重要な目標は、ソリューションを探す前の顧客の初期状態、そのソリューションにたどり着く方法、途中での動機や不安を理解することです。

これらを測定し、貴重な洞察をペルソナ ドキュメントに追加するには、エンゲージメントの深さスコア、UX 品質スコア、紹介率、共有率、速度などの顧客指標 (収益指標ではなく) との整合性を保つ必要があります。

最終的に、ペルソナ 2.0 のドキュメントは、実際に使用されて初めて価値があります。 組織内の全員を作成プロセスに参加させるには、そのメリットを売り込む必要があります。

これは、理想的な顧客の通常の半架空の説明ではありません。 これは、潜在的なバイヤーが完了を希望し、製品、ツール、またはサービスを雇いたいと考えている仕事に焦点を当てた、常に更新されるドキュメントです。 JTBD の調査に基づいて実行した実験から収集された洞察は、ドキュメントをさらに具体化し、成熟させます。

常に最新の状態に保つために、テスターは実験からの洞察を提供し続ける必要があります。

誰でもドキュメントを表示できるようにしますが、更新する人を指名します。 実験やユーザー エクスペリエンスを最もよく理解しているのであれば、それはあなたかもしれません。

次に、それを実験学習リポジトリの一部にします。 お持ちでない場合は、実験チームが重要な ICP に関するデータを書き留めることができる集中型のリアルタイム ドキュメントを保持することをお勧めします。

この目的のために、Airtable または Notion を一元化された場所として使用できます。 Google スライドを使用しているチームもあります。

インサイトが適切に記録されるようにして、ペルソナ ドキュメントを定期的に更新し、組織内の意思決定に使用できるようにします。

John Ostrowski は、この責任は洞察の普及にも及ぶと述べています。

クロスファンクショナルなプロダクト チームの中で、UX は顧客の声です。私はこのコンセプトが大好きです。

私は、Brainly でシニア UX として 8 年間勤務し、製品開発に驚異的な成果を上げているのを見てきました。

「テスト チーム」の構成によっては、JTBD を参考にすることが入力になります。つまり、UX の専門家によって管理されます。

その専門家はどこに座っていますか？ それは組織図の議論です。

In my experience, working close to product teams organized following the Spotify Model (love it or hate it), jobs to be done is maintained by Product Managers.

Now, if there's space for Product Managers to co-exist with Experimenters, that's a discussion I'm still digesting.

As of today, I believe that CPOs/COOs benefit from a leaner organization having PMs capable of running their own experiments. When platform technicalities get tricky or statistics get ugly the Center of Excellence is there for the rescue.

If I'm hired tomorrow as Experimentation Director for your business, that's part of the vision I'd advocate and execute.

結論

Persona 2.0 operates in a feedback loop that gains from experiments and, in turn, feeds more robust experiments. This symbiotic relationship starts with more actionable persona docs boosted by Jobs to be Done insights (thanks to solid ICP research).

You have to rethink personas and how they're created to create this version that becomes part of your experimentation program.