4 erreurs de Buyer Persona qui pourraient ruiner vos campagnes

Les personas client (personas utilisateur, personas acheteur - peu importe comment vous les appelez) sont plus qu'un simple mot à la mode marketing si vous les faites correctement.

Le problème est que la plupart des informations disponibles sur la création de personnalités de clients sont au mieux incomplètes, et au pire trompeuses ou incorrectes.

La valeur des buyer personas en marketing

Cet article suppose une connaissance rudimentaire des personnalités des clients, que Tony Zambito a définies comme :

Représentations archétypales (modélisées) basées sur la recherche de qui sont les acheteurs, ce qu'ils essaient d'accomplir, quels objectifs motivent leur comportement, comment ils pensent, comment ils achètent et pourquoi ils prennent des décisions d'achat.

Il ne s'agit pas d'une représentation exacte de votre client, mais plutôt d'un modèle approximatif de ses caractéristiques et de ses attitudes pour vous aider dans vos décisions marketing et produit.

Le processus de création de personnages précis et basés sur les données est simple, mais cela ne veut pas dire que c'est facile ; il faut beaucoup de travail et de rigueur pour construire des personas utiles.

Heureusement, si vous faites un petit effort, les personas client peuvent donner vie à votre marketing dans toutes les équipes de votre entreprise.

Les équipes produit et UX ont besoin de personas pour créer des feuilles de route et des fonctionnalités de produits, les spécialistes du marketing de contenu ont besoin d'une idée concrète de leur lecteur, et les spécialistes de l'optimisation de la conversion, eh bien, bien sûr, nous utilisons les personas client : ils aident à ancrer notre recherche de conversion dans quelque chose de visuel et de concret.

Mais ce n'est pas parce que vous mettez une affiche colorée dans le bureau qui dit "Dan le Data Scientist aime la couleur verte et est un joueur de football compétitif" que vous avez fait quelque chose de significatif.

Plus souvent qu'autrement, j'ai vu des organisations faire des personas complètement faux. Voici les quatre erreurs les plus courantes que j'ai vues :

1. Construire un personnage qui n'existe absolument pas

L'histoire se déroule ainsi :

Vous avez lu un article de blog sur les personnalités des clients. C'est convaincant et bien articulé. Vous avez réalisé que vous deviez créer des personnalités client, car cela vous aidera à augmenter le trafic, les conversions, les revenus, tout.

Mais ensuite, pour une raison quelconque, vous décidez d'inventer des choses à propos d'un archétype ambitieux qui n'existe pas dans la réalité. C'est peut-être un manque de connaissances, un manque de patience ou tout simplement de l'apathie, mais vous décidez de construire quelque chose qui ressemble à ceci :

«Dave the Digital Marketer est un responsable du marketing numérique de 28 ans chez [some tech company] qui vit dans un appartement de deux chambres à Denver, Colorado avec son chien et sa collection de vins. Sa couleur préférée est le vert et il conduit une Toyota Camry.

Non seulement ces détails sont incroyablement hors de propos (cette erreur est à venir), mais ils sont (pour cet exemple) totalement inventés. Ensuite, vous faites quelque chose de stupide comme y ajouter une photo de stock ringard :

Vous n'avez pas examiné les données démographiques, firmographiques, comportementales ou financières. Vous venez de supposer que parce que votre marque devrait plaire à ce type de personne.

Créer un personnage à partir de rien n'a qu'un seul but : il vous donne une personne concrète pour qui écrire et pour qui créer des messages et concevoir. Si vous débutez, vous avez besoin de ce niveau de visualisation pour mettre l'accent sur votre marketing (ceux qui plaisent à tout le monde ne plaisent à personne, après tout).

Mais si vous êtes une marque établie avec plus de 100 clients, faites confiance aux données et tenez-vous en aux faits.

Même si vous débutez, votre industrie ou votre produit est rarement complètement et totalement nouveau. Bien que cela demande des efforts, vous pouvez collecter des données qualitatives (et quantitatives) auprès de ce marché cible de clients dans votre secteur général pour obtenir une image plus réaliste de qui va acheter chez vous.

2. Utiliser uniquement des données qualitatives

Les données qualitatives sont faciles à collecter. Une solution efficace consisterait à interroger vos meilleurs clients (ceux dont le LTV est le plus élevé) et à en tirer un aperçu.

D'autres sources de données qualitatives pour les utilisateurs pourraient être les rediffusions de session. Surtout si vous segmentez par ceux qui ont acheté, vous pouvez trouver des corrélations comportementales avec la façon dont ils ont consulté votre site Web.

Enfin, si vous disposez d'une liste ou d'une base de données suffisamment importante, vous pouvez envoyer des sondages auprès des clients ou mettre en place des sondages sur place . Souvent, ceux-ci permettront également des informations quantifiables (plus à ce sujet dans un instant).

Les données qualitatives vous donnent un aperçu des motivations, des peurs, des croyances et des attitudes de vos clients.

Il y a cependant un problème flagrant à utiliser uniquement des données qualitatives : ce que les gens disent n'est pas toujours la même chose que ce qu'ils font.

Comme l'a dit le Dr Rob Balon, expert en études de marché,

Bien qu'il existe une variété de méthodologies de recherche sur les consommateurs et qu'elles puissent être utiles, la volonté interfère avec leur exactitude. À moins que vous ne puissiez mesurer le comportement d'achat réel, il y aura toujours un écart entre la théorie et la réalité.

Cela se produit dans la politique (sondage), la recherche sur les prix et à peu près n'importe quelle entreprise où vous demandez à quelqu'un ce qu'il veut ou ce qu'il va faire. Cela peut être éclairant, mais pas suffisant à lui seul.

En créant des personnalités de clients, j'essaie de travailler en arrière : trouvez vos segments de clientèle les plus précieux - comportementaux, démographiques et autres. Il s'agit simplement de segmenter votre base de données clients par LTV et d'analyser les comportements et les caractéristiques qui les séparent des clients de moindre valeur.

À partir de là, vous pouvez envoyer une enquête d'attitude avec des questions qui révèlent leurs comportements d'achat et leurs préférences. Tenez-vous en aux connaissances qui vous seront utiles (pas de questions du type « quelle est votre émission de télévision préférée » probablement). Un exemple de question pour un produit de formation numérique pourrait être (où les variables sont notées sur des échelles de 1 à 5) :

Vous vous retrouverez avec des données quantitatives, essentiellement des rangées de chiffres qui ne signifient rien jusqu'à l'analyse, et presque rien dans l'ensemble.

À partir de là, vous pouvez effectuer une analyse factorielle ou une analyse en composantes principales, suivie d'une analyse par grappes, pour obtenir de véritables personnalités basées sur les données. Cela nécessite des compétences d'analyste assez avancées. Si cela vous manque, vous pouvez toujours obtenir des personnalités client parfaitement exploitables avec des données d'analyse numérique et une segmentation de base (bien que vous n'obtiendrez pas de belles visualisations comme celles-ci):

Ça a l'air plutôt propre. Voici à quoi ressemblait un clustering k-means pour un récent projet de persona utilisateur que j'ai réalisé chez CXL :

Pour résumer, collectez et analysez d'abord les données comportementales sur site, les segments de clientèle à forte valeur ajoutée et les données d'attitude et de préférence. Ce truc atténue l'injection de biais dans vos personnages.

3. Utiliser uniquement des données quantitatives

Le problème avec les informations quantitatives (en dehors des inconvénients inhérents aux données sur les attitudes), c'est qu'elles sont en grande partie corrélatives et basées sur des données historiques, et parfois sujettes à des interprétations erronées.

Ronny Kohavi, Distinguished Engineer chez Microsoft, a donné l'exemple suivant :

Plus votre paume est grande, plus votre vie sera courte en moyenne (avec une signification statistique élevée).

Vous ne croiriez pas que c'est causal, n'est-ce pas ? Bien sûr que non, il y a une cause commune : les femmes ont des paumes plus petites et vivent six ans de plus en moyenne.

Comme l'a dit Kohavi, "de toute évidence, vous n'auriez pas cru que la taille de la paume était causale, mais qu'en est-il des études d'observation sur les caractéristiques des produits réduisant le taux de désabonnement ?"

Ainsi, le fait que vos clients les plus intéressants utilisent plus souvent la recherche sur site et visitent davantage la page FAQ peut simplement être dû au fait qu'ils sont plus engagés et intéressés pour commencer. La corrélation n'est pas égale à la causalité.

C'est pourquoi, en plus d'un travail d'analyste honnête et solide, vous devez également intégrer des données qualitatives. Notamment dans le persona building, les données qualitatives apportent une certaine richesse à l'image de votre client figuratif. Cela vous aide à construire une image plus complète de qui ils sont et de ce qu'ils veulent.

J'aime recueillir des informations qualitatives sur les personnalités des clients de deux manières principales. La première consiste à interroger des clients de segments clés, en tête-à-tête.

La façon de gagner lors des entretiens avec les clients est de poser beaucoup de questions ouvertes. Des questions telles que les suivantes suggérées par HubSpot :

• Quelles sont les principales priorités de votre entreprise en ce moment ?
• Quelles sont certaines des meilleures décisions que vous ayez prises concernant ____________ ?
• Que pensez-vous de votre situation actuelle liée à _____________ ?
• Si nous nous rencontrions dans cinq (10, 20) ans à compter d'aujourd'hui, que doit-il se passer pour que vous vous sentiez bien dans votre situation liée à ___________ ?
• Quelles opportunités voyez-vous à votre horizon ?
• Quels défis voyez-vous pour que cela se produise?
• Si nous devions travailler ensemble là-dessus, quels sont les deux ou trois principaux résultats que vous aimeriez voir?
• Comment allez-vous mesurer notre succès par rapport à ces résultats ?
• Quel est le plus grand risque pour vous de ne pas progresser sur cette situation ?

Une autre façon dont j'aime collecter ces données consiste à sonder les clients. Vous pouvez leur demander des choses comme :

• Qu'est-ce qui compte le plus pour vous lorsque vous choisissez [produit] en ligne ?
• Qu'est-ce qui vous a poussé à acheter chez [marque] ?
• Quels concurrents en plus de [votre marque] avez-vous envisagé ?
• Qu'est-ce qui vous a poussé à choisir [votre marque] plutôt que d'autres fournisseurs ?
• Quels doutes ou hésitations aviez-vous avant d'acheter chez [votre marque] ?

Et ainsi de suite. Il y a tout un art et une science dans ce genre de choses, et je ne vais pas plonger trop profondément. Le but est de colorer vos personnages clients avec un pourquoi (qualitatif) derrière le quoi (quantitatif).

4. Utiliser des données non pertinentes pour construire vos personas

Cette erreur est presque une continuation de la première (constitution de données), mais elle implique l'ajout de données purement non pertinentes.

Vous pouvez l'inventer de nulle part ("Mike aime plus les mandarines que les pommes"), ou vous pouvez le déduire honnêtement de votre recherche qualitative, mais le point est le même : des données non pertinentes ne font que rendre le message plus trouble.

Une bonne règle de base est que si vous passez trop de temps à débattre de la photo à utiliser pour votre personnage, il vous manque la forêt pour les arbres.

Adele Revella a donné une merveilleuse liste d'informations pertinentes dont vous avez besoin (spécifiquement pour le marketing de contenu, mais peut être extrapolée à d'autres fins) :

• Initiatives prioritaires : 3 à 5 problèmes ou objets auxquels votre buyer persona consacre du temps, un budget et un capital politique/social
• Facteurs de succès : mesures ou récompenses tangibles ou intangibles que l'acheteur associe au succès
• Obstacles perçus : quels facteurs pourraient inciter l'acheteur à se demander si votre entreprise et sa solution peuvent aider à atteindre ses facteurs de réussite ?
• Processus d'achat : le processus suivi par votre client pour explorer et sélectionner une solution capable de surmonter les obstacles perçus et d'atteindre ses facteurs de réussite
• Critères de décision : les aspects de chaque produit que l'acheteur évaluera lors de la prise de décision. Comme le conseille Revella, "les critères de décision doivent inclure des informations à la fois des acheteurs qui ont choisi un concurrent et de ceux qui décident de ne pas acheter de solution du tout".

Ce conseil n'est pas nouveau : la paralysie de l'analyse est mauvaise. Tenez-vous en aux données et aux informations que vous pouvez utiliser pour prendre des décisions.

Attention à la création de buyer personas

Bien qu'il existe des cadres basés sur les types de personnalité pour créer des personnalités de clients, je préfère utiliser mes propres données. Cela ne signifie pas que les frameworks et les heuristiques ne peuvent pas vous aider. En l'absence de données, ils peuvent fournir un modèle mental par lequel opérer.

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