Persona dalam Pengujian A/B: Cetak Biru Riset Pelanggan untuk Eksperimen Berkualitas Tinggi

Kapan terakhir kali Anda menggunakan persona pembeli?

Apakah Anda menggunakan pembeli, pengguna, atau persona pelanggan, Anda dapat setuju bahwa waktu yang paling menyenangkan dalam hidupnya adalah penciptaannya.

Setelah itu, itu akan ditempel di dinding di kantor atau menempel pada slide mencolok, tidak pernah menginformasikan upaya pemasaran atau menginspirasi hipotesis eksperimen.

Tetapi persona bisa lebih dari sekadar penggambaran semi-fiksi dari pelanggan ideal Anda. Anda dapat menggunakan persona dalam pengujian A/B sebagai alat riset pelanggan yang andal untuk memicu loop umpan balik eksperimen berkualitas tinggi.

Tempat penelitian memberi makan eksperimen, eksperimen menghasilkan wawasan, dan wawasan (tentang pelanggan, pengguna, atau pembeli Anda) menghasilkan hipotesis yang lebih kuat.

Mari tunjukkan caranya.

Persona: Banyak Difitnah Tapi Bermanfaat?

Selama hari-hari awal perangkat lunak, produk tidak ramah pengguna seperti sekarang ini. Sangat buruk di tahun 90-an sehingga Alan Cooper harus menulis dan menerbitkan pandangan provokatif tentang masalah ini.

Edisi pertama bukunya, “The Inmate Are Running the Asylum” terbit pada tahun 1999, dan di dalamnya, Cooper memperkenalkan penggunaan persona untuk mendesain produk digital.

Itulah penggunaan pertama dari istilah “buyer persona”. Dan buku itu mendapatkan pengakuan Alan Cooper sebagai bapak pendiri persona. Persona pembeli pertama yang dia buat disebut Kathy, yang dia gunakan untuk menggambarkan desain interaksi produk digital yang ramah pengguna.

Sejak itu, persona telah meresapi aspek bisnis yang berpusat pada pelanggan. Puncak dari aspek tersebut adalah pemasaran dan komunikasi. Karena Anda perlu mengetahui audiens Anda (pelanggan atau pengguna) untuk berkomunikasi dengan mereka secara efektif.

Ketika Anda bertanya kepada pemasar di, katakanlah, industri jasa rumah tangga, siapa pelanggan ideal mereka, Anda akan mendengar hal-hal seperti "pemilik rumah berusia 35 hingga 50 tahun yang tinggal di Palo Alto".

Dan jika Anda bertanya kepada kepala pemasaran SaaS B2B siapa profil pelanggan ideal (ICP) mereka, jawaban mereka mungkin, “CXO dari perusahaan Enterprise EdTech”.

Inti dari persona adalah untuk memberi orang pemahaman yang lebih baik tentang pelanggan Anda dengan membuat mereka tampak seperti orang yang mereka kenal.

Jadi, untuk mengisi kekosongan itu, beberapa tim pemasaran membuat profil semi-fiksi dari target pelanggan ini. Penelitian seperti wawancara pelanggan dan survei memberikan beberapa "detail".

Stereotip demografi target, data yang diambil dari CRM organisasi, atau asumsi tumpul menutupi sisanya. Misalnya, "seorang pengusaha berusia 45 hingga 55 tahun yang membaca Forbes setiap pagi."
Berikut adalah contoh persona pembeli terperinci oleh GoDaddy dengan narasi yang keren:

Apa Masalah Dengan Persona?

Persona telah datang jauh sejak Cooper memperkenalkannya di tahun 90-an. Tapi masalah dengan persona di awal 2010-an (dan mungkin bahkan sekarang) adalah kenyataan bahwa mereka tidak lebih dari bacaan yang menarik — seperti fiksi pemasaran.

Mengapa?

Mereka Kebanyakan Brainstorming Internal

Ini sering tanpa kata dipertukarkan dengan pembeli nyata. Meskipun beberapa tim berusaha untuk mewawancarai dan mensurvei pelanggan yang sebenarnya, hal ini tidak sering terjadi.

Sebagai gantinya, kami mendapatkan bias yang divalidasi dan tersedia bagi semua orang untuk digunakan sebagai "kebenaran" hanya karena itu ada dalam kumpulan slide yang cantik.

Persona Tradisional Mengabadikan Stereotip

Nancy nakal. Petrus kesal. Stereotip ini, menurut definisi, tidak mengeksplorasi motivasi, frustrasi, ketidakpastian, dan keraguan pembeli yang sebenarnya. Mereka hanya memproyeksikan opini tentang segmen orang tertentu kepada mereka.

Amanda melakukan pekerjaan yang baik dalam menyoroti mengapa persona membatasi konyol ketika dibuat di rumah dan tanpa riset pengguna. Tetapi jenis persona ini biasanya merupakan item pertama yang Anda lihat di banyak dokumen strategi pemasaran konten.

Ada Fokus Obsesif pada Data Demografis

Demografi tidak mendefinisikan orang sungguhan. Itu juga tidak menjelaskan mengapa mereka membeli. Bergantung pada data demografis adalah penelitian yang paling tidak bernuansa dan belum sempurna.

Dua individu dengan usia dan pendapatan yang sama mungkin memiliki selera dan selera gaya yang sangat berbeda. Dan mereka mungkin menghadapi hambatan konversi yang sama sekali berbeda di situs web Anda.

Kami meminta John Ostrowski (Positive John) untuk membagikan pendapatnya tentang mengapa tim pemasaran dan bisnis gagal menerapkan persona.

Inilah yang dia bagikan:

Ini bukan bagaimana caranya, ini tentang apa itu, apa yang tidak, dan apa yang salah.

Pertimbangkan bagaimana kata "kekuatan" digunakan dalam bahasa Inggris selama berabad-abad sebelum Sir Isaac Newton mendefinisikannya secara matematis.

Hari ini kadang-kadang digunakan secara bergantian dengan istilah seperti "energi" atau "kekuatan" - tetapi tidak oleh fisikawan dan insinyur.

Ketika perancang pesawat terbang menggunakan istilah tersebut, mereka tahu persis apa artinya secara kuantitatif (dan kita yang terbang sering menghargai upaya mereka dalam kejelasan).

Namun, setiap pemasar akan memberi tahu Anda perspektif yang sedikit berbeda tentang apa itu persona pengguna atau bukan.

Jadi saya akan memberi Anda satu lagi.

Definisi Wikipedia untuk menyamakan kedudukan

Persona , (juga persona pengguna, persona pelanggan, persona pembeli ) dalam desain dan pemasaran yang berpusat pada pengguna adalah karakter fiksi yang dibuat untuk mewakili tipe pengguna yang mungkin menggunakan situs, merek, atau produk dengan cara yang serupa.

Pemasar dapat menggunakan persona bersama dengan segmentasi pasar, di mana persona kualitatif dibangun untuk mewakili segmen tertentu.

Persona berguna dalam mempertimbangkan tujuan, keinginan, dan batasan pembeli merek dan pengguna untuk membantu memandu keputusan tentang layanan, produk, atau ruang interaksi seperti fitur, interaksi, dan desain visual situs web — Di sinilah masalahnya dimulai

Dalam kebanyakan kasus, persona disintesis dari data yang dikumpulkan dari wawancara dengan pengguna.

Mereka ditangkap dalam deskripsi 1-2 halaman yang mencakup pola perilaku, tujuan, keterampilan, dan sikap, dengan beberapa detail pribadi fiksi untuk menjadikan persona karakter yang realistis.

Inilah yang terlintas di benak saya ketika mendengar kata "persona":

Bulu halus.

Jadi, di mana letak kesalahan persona pembeli yang diciptakan oleh pemasaran?

Cara saya memahami pertanyaan ini adalah, mengapa persona yang diciptakan oleh pemasaran mendapatkan reputasi yang buruk?

Pada intinya, persona adalah bagian dari bukti, pengukuran yang Anda dapatkan dari proses penelitian wawancara dan segmentasi pengguna.

Itu salah ketika agensi terlalu menjanjikan hasilnya dan mengirimkan dek slide lain untuk mengamankan punggawa mereka.

Jika pemimpin produk tidak dapat mengidentifikasi keputusan mana yang akan terpengaruh dengan memunculkan persona, itu tidak memiliki nilai.

Alasan mengapa persona biasa dikesampingkan.

Saya ingin berbagi perspektif Jeremy Epperson tentang ini. Meskipun berasal dari perspektif agensi, dia tampaknya memiliki visi yang sama dengan saya tentang di mana kesalahan persona.

Ketika ditanya tentang Persona Pengguna dan bagaimana menggunakan CRO untuk memiliki strategi persona yang bertahan dalam ujian waktu, inilah yang dia katakan:

Saya tidak menggunakan istilah persona lagi.

Seperti saya pribadi tidak akan mengatakan istilah itu dan saya tidak membiarkan orang lain mengatakannya di sekitar saya.

[…]

Kami membayar banyak uang, kami membuat persona, dan kemudian disimpan.

Dan itu tidak pernah diaktifkan dalam pengujian, bukan? Kami tidak pernah menantang asumsi itu.

Ini seperti penelitian demi penelitian.

Kembali ke titik itu seperti oke, kami telah melakukan penelitian, tetapi itu tidak mengubah cara kami mengujinya. Tidak mengubah cara kami memasarkannya, tidak mengubah posisi kami.

Jadi persona seperti menumpuk banyak atribut yang sebenarnya tidak Anda segmentasikan atau optimalkan.

Tapi bisakah persona berguna? Pertimbangkan statistik ini tentang persona pembeli:

• Menurut Mark W. Schaefer, 90% dari penjualan perusahaan biasanya berasal dari 3 hingga 4 persona pembeli mereka.
• Satu studi kasus MarketingSherpa menunjukkan bagaimana persona secara dramatis meningkatkan hasil pemasaran digital, meningkatkan lama kunjungan sebesar 900% dan pendapatan yang dihasilkan pemasaran sebesar 171%.
• Studi kasus lain mengungkapkan persona pembeli menyebabkan peningkatan 97% dalam menghasilkan prospek dan peningkatan 55% dalam lalu lintas situs web dari pencarian organik.
• Kampanye pemasaran email yang menggunakan persona pembeli mengalami 2X rasio terbuka dan 5X rasio klik-tayang dibandingkan yang tanpa mereka.
• Persona menginformasikan email yang dipersonalisasi yang meningkatkan tingkat konversi sebesar 10%.

Jadi persona tidak harus menghilang. Mereka hanya membutuhkan perombakan.
Kami dapat memperbaruinya secara real time dengan wawasan yang dikumpulkan dari penelitian yang dilakukan secara ilmiah dan relatif tidak bias (pre-test). Dan setelah pengujian, kami dapat memperbaruinya dengan pembelajaran dari hasil pengujian yang berfokus pada optimalisasi pengalaman pelanggan (CXO).

Kerangka Kerja yang Harus Dilakukan: Membangkitkan Persona Lama yang Lelah?

Kerangka kerja Pekerjaan yang Akan Dilakukan (JTBD) berasal dari pengembangan produk. Ini adalah pendekatan di mana fokus desain dan pengembangan produk adalah pada "pekerjaan" yang diinginkan pelanggan untuk "menyewa" produk Anda untuk diselesaikan.

Itu berarti desain atau pengembangan produk bukan tentang produk itu sendiri; ini tentang motivasi pelanggan untuk mendapatkan produk.

Misalnya, Anda tidak akan membeli sikat gigi karena ingin memilikinya. Anda akan membelinya karena Anda ingin menjaga kebersihan gigi dengan baik.

Demikian pula, Anda tidak menggunakan Google Analytics karena itulah yang digunakan semua pemasar keren. Anda menggunakannya karena Anda ingin memahami apa yang dilakukan pengunjung situs web di situs web Anda dan seberapa baik kinerja kampanye pemasaran Anda.

Jadi, bagaimana ini dibandingkan dengan persona? Apakah mereka saling eksklusif? Bisakah mereka berdamai?

Inilah pandangan John Ostrowski tentang Personas vs. Jobs to be Done :

Mereka tidak saling eksklusif karena mereka adalah alat untuk menyelesaikan berbagai hal, seperti yang disarankan Nielsen Norman.

Apakah Pekerjaan yang Harus Diselesaikan membuat persona menjadi usang?

Benar-benar tidak.

Jadi tim produk akan melakukan riset pengguna dan menulis daftar pekerjaan yang harus dilakukan, dalam bahasa yang sederhana dan jelas, sehingga mereka memilikinya sebagai referensi untuk apa yang harus mereka buat.

Pemikirannya berbunyi: jika Anda dapat mengidentifikasi kebutuhan mendasar yang sebenarnya, akar penyebab itu, Anda dapat lebih siap untuk merancang sesuatu yang membantu memenuhi kebutuhan lebih baik daripada jika Anda hanya berfokus pada fitur, demografi, atau tipe pengguna tertentu.

Lalu bagaimana mereka berbeda?

Pekerjaan yang Harus Diselesaikan menjelaskan situasi dan motivasi bagi pelanggan untuk "menyewa" produk Anda untuk memecahkan masalah tertentu. Cara berpikir yang lugas dan berpusat pada pengguna dalam hal fitur.

Persona mengidentifikasi kelompok berbeda yang mempekerjakan produk Anda dengan cara berbeda yang berkorelasi dengan profil dan demografis mereka (misalnya tingkat pendapatan, lokasi geografis, jenis kelamin, usia, profesi), kebutuhan, dan tujuan. Kepribadian yang baik menumbuhkan empati. Persona membangun audiens.

#reflection: Saya cenderung percaya bahwa Pekerjaan yang Harus Diselesaikan adalah alat yang lebih cocok untuk pemecahan tim produk untuk konversi dan retensi, sementara persona diarahkan pada pemecahan pemasar untuk akuisisi.

Pekerjaan yang Harus Diselesaikan dapat dan harus menjadi bagian dari Persona 2.0. Sebuah dokumen terus diperbarui dengan wawasan dan informasi baru yang mencakup semua tahap interaksi pembeli — mulai dari akuisisi hingga retensi hingga ekspansi.

Semacam seperti penggambaran 360 derajat yang hidup dari pelanggan Anda.

Berikut adalah contoh.

Meskipun dia tidak secara langsung berbicara tentang persona atau JTBD, postingan Paul Randall di bawah ini menunjukkan bagaimana Jobs to be Done dapat berbaur dan berbaur dengan persona. Secara khusus, di mana ia menyarankan tahapan pengelompokan dengan kata-kata "melakukan" alih-alih sentimen atau poin rasa sakit yang sewenang-wenang.

Ini adalah tip untuk kerangka kerja JTBD. Tujuan inti dan motivasi dan sentimen granular mereka berasal dari penelitian tradisional, kualitatif persona-centric. Dia menyebut hibrida ini Peta Pengalaman.

Kerangka kerja ini dapat memberi pemasar bahasa untuk menampilkan keunggulan subjektif dari produk mereka dan memposisikannya sebagai pilihan yang lebih baik untuk menyederhanakan tugas sehari-hari.

Lorenzo Carreri menjelaskan bagaimana Teamflow melakukannya di halaman harga mereka:

Sementara itu, produk dan tim sukses‌ dapat memanfaatkan Pekerjaan yang Harus Diselesaikan dari perspektif interaksi langsung dengan alat atau aplikasi — untuk membuat pelanggan mendapatkan nilai pertama, memastikan nilai yang konsisten, dan menempatkan dorongan peningkatan dan perluasan tepat waktu.

Contoh praktis lain yang menghubungkan titik-titik antara persona dan kerangka kerja JTBD (tetapi dalam konteks tim produk) berasal dari Reforge. Ini berfokus pada jalur dari keadaan awal pelanggan ke hasil yang diinginkan.

Di tengah jalur ini adalah peta pekerjaan dan cerita pekerjaan. Peta pekerjaan menunjukkan bagaimana pelanggan mencapai tujuan mereka, sementara cerita pekerjaan membingkai masalah dan langkah-langkah individu untuk menyelesaikannya.

Alur ini menceritakan kisah perjalanan yang dilalui pelanggan sasaran dari keadaan awal mereka (dengan motivasi dan ketidakpastian mereka) hingga hasil yang mereka inginkan. Ditambah semua pos pemeriksaan di antaranya.
Melakukan hal ini memungkinkan Anda mengetahui siapa yang memiliki masalah ( persona ) dan apa yang mereka coba lakukan ( JTBD ). Itu menyajikan perspektif yang lebih mendalam, dapat digunakan di seluruh peran pekerjaan di organisasi Anda, dan identitas pelanggan Anda yang jauh lebih realistis dan mengapa mereka menginginkan produk atau layanan Anda.

Cara Membangun Persona yang Didorong Penelitian (Persona 2.0)

Ingatlah ini: Persona 2.0 adalah persona biasa yang baik seperti laser bertenaga tinggi untuk senter biasa. Anda perlu pola pikir itu untuk memulai karena ini adalah peningkatan signifikan yang membutuhkan upaya untuk mencocokkan.

Lihat contoh John Ostrowski dari alam liar tentang pembuatan Persona 2.0s:

Contoh Persona 2.0

Anda dapat melihat Pekerjaan yang Harus Selesai dibangun langsung ke dalam persona Gitlab yang ada (14 di antaranya) di buku pegangannya (tersedia untuk dilihat siapa saja).
Catatan: Ada dua jenis dasar persona di Gitlab, berdasarkan wawasan berbasis data yang berfokus pada kebutuhan dan emosi pengguna.

Persona pembeli – Fokus pada sasaran tingkat tinggi dari pelanggan potensial yang mungkin atau mungkin bukan pengguna potensial. Dimiliki oleh tim Pemasaran.

Persona pengguna – Digunakan oleh profesional UX dan Manajer Produk (PM) sebagai mekanisme untuk terhubung dengan kebutuhan, motivasi, perilaku, dan keterampilan pengguna akhir. Dimiliki oleh Manajer Produk, yang juga merupakan DRI pada upaya penelitian terkait persona.

Gitlab

Hal hebat tentang contoh ini adalah Anda dapat menambahkan persona baru atau memperbarui yang sudah ada kapan pun Anda mau. Sebagaimana seharusnya dengan Persona 2.0 — jika Anda ingin berfungsi dalam loop umpan balik yang mendukung eksperimen berkualitas tinggi.

Persona ini harus:

• Diinformasikan oleh penelitian
• Didorong oleh jabatan atau fitur pekerjaan
• Bersikaplah netral gender
• Gunakan poin-poin dan hindari narasi panjang

Gunakan kerangka kerja Pekerjaan yang Harus Dilakukan

Panduan Langkah-demi-Langkah untuk Membangun Persona 2.0

1. Tentukan penargetan

Tentukan kriteria yang akan Anda gunakan untuk memilih pelanggan untuk penelitian. Mulailah dengan 10% pelanggan teratas Anda, jika memungkinkan.

2. Rancang pertanyaan wawancara

Buat template pertanyaan wawancara khusus untuk produk. Anda ingin mempelajari tentang pelanggan, bagaimana mereka membuat keputusan pembelian, alternatif yang mereka pertimbangkan, bagaimana mereka menggunakan produk, dll.

3. Kirim email untuk memesan orang yang diwawancarai

Jangkau pelanggan yang Anda pilih untuk penelitian. Undang mereka untuk wawancara pada waktu yang nyaman bagi mereka.

4. Jalankan wawancara yang direkam

Mencatat saat percakapan berlangsung tidak optimal. Anda tidak hanya perlu memberikan perhatian penuh, tetapi Anda juga perlu menyimpan catatan untuk referensi‌. Minta persetujuan untuk merekam wawancara.

5. Transkripsikan wawancara dengan perangkat lunak berbasis orang atau berbasis AI

Ini secara signifikan mengurangi waktu untuk mengubah rekaman wawancara Anda menjadi teks sehingga Anda dapat dengan mudah memahami data kualitatif Anda. Anda dapat mencoba otter.ai atau fathom.video untuk ini.

6. Tandai transkripsi untuk menganalisisnya secara kuantitatif

Sorot poin dan tema kunci. Gunakan kode warna untuk membuat tema ini mudah dikenali dan dinilai. Anda dapat memindahkannya ke spreadsheet.

7. Rancang perjalanan pengguna dari pemikiran pertama hingga tahap kesadaran

Di sini, Anda memetakan perjalanan yang dilakukan pengguna saat mereka mencari solusi yang mengarahkan mereka untuk menemukan produk Anda.

Pertimbangkan untuk menonton video Vassilena Valchanova di bawah ini untuk kejelasan peta perjalanan. Anda dapat langsung melompat ke 6:49 untuk proses yang tepat — tetapi saya sangat menyarankan untuk mendengarkan semuanya karena ini adalah diskusi yang sangat mendalam tentang Pekerjaan yang Harus Diselesaikan.

8. Ringkas analisis kuantitatif dalam beberapa persona

Kumpulkan dan analisis data numerik yang objektif dari wawancara. Apa atribut kuantitatif umum yang dapat Anda temukan dalam tanggapan? Bagaimana Anda dapat menggunakan ini untuk mengelompokkan responden ke dalam kategori luas yang dapat berupa persona?

9. Jalankan lokakarya dengan tim untuk mengomunikasikan temuan

Juga, sarankan tes berdasarkan temuan. Anda dapat menguji persona A/B untuk mengetahui mana yang paling sesuai dengan pelanggan ideal Anda.

Jika persona A membeli produk Anda karena menyelesaikan masalah A dan persona B membeli untuk masalah B, kontrol Anda akan mengirim pesan yang membahas masalah A dan penantang Anda akan mengirim pesan yang membahas masalah B. Mana yang berkinerja terbaik?

10. Tentukan waktu latihan berikutnya harus dijalankan lagi

Karena ini adalah umpan balik yang terus memperbarui wawasan dan dokumen persona.

Penelitian ICP untuk Persona 2.0

Ada lebih dari satu cara untuk melakukan penelitian yang solid untuk mengidentifikasi frustrasi, ketidakpastian, dan keraguan dan untuk menentukan Pekerjaan yang Harus Diselesaikan. Tetapi ada banyak cara yang salah untuk melakukannya.

Inilah sebabnya kami merekomendasikan metodologi ResearchXL yang telah teruji pertempuran dan dikagumi di seluruh industri yang dikembangkan oleh Speero.

Ingat, inti dari semua itu, adalah wawasan yang penting.

1. Data Motivasi

Mulailah dengan mengumpulkan data motivasi. Data ini menjawab pertanyaan:

• Apa yang membuat Anda mencari solusi?
• Mengapa Anda bersedia membayar untuk solusi ini atau tetap membayarnya?
• Hasil apa yang Anda cari ketika Anda membeli produk atau layanan kami?

Ini dituangkan ke dalam survei dan wawancara pelanggan. Sementara wawancara memberi Anda lebih banyak ruang gerak untuk menggali lebih dalam apa yang dipikirkan pelanggan, survei lebih mudah untuk menarik banyak tanggapan dengan sumber daya yang lebih sedikit.

Responden mengatakan sentimen mereka secara berbeda, tetapi mereka biasanya membicarakan hal yang sama. Jadi, Anda dapat memahami data kualitatif ini dengan menghitung tema umum dalam respons yang Anda dapatkan.

Berhati-hatilah agar tidak menjadi korban bias kognitif. Di situlah Anda berfokus pada umpan balik yang mendukung apa yang sudah Anda yakini. Untuk menghindari hal ini, Anda memerlukan 2 orang atau lebih yang bekerja secara independen untuk menganalisis kumpulan data yang sama.

Untuk alat, Typeform adalah pilihan bagus untuk melakukan survei online yang dapat Anda kirimkan ke pelanggan. Anda juga dapat menggunakan Google Formulir. Jika Anda lebih suka menyajikan survei Anda sebagai jajak pendapat pop-up di tempat di halaman arahan Anda, atau halaman lain di situs web Anda, Anda dapat menggunakan HotJar atau Qualtrics.

2. FUD (Ketakutan, Ketidakpastian, dan Keraguan)

Sementara motivasi menggerakkan orang untuk membeli, FUD adalah gesekan psikologis yang memengaruhi gerakan itu. Terlalu banyak gesekan dan Anda kehilangan pembeli. Jadi, tidak hanya masuk akal, tetapi juga penting untuk mengetahui apa yang menyebabkan keberatan di benak pelanggan Anda.

Anda dapat mengumpulkan info ini melalui polling niat keluar. Namun tantangannya adalah ketika orang sudah mengalami ketakutan, ketidakpastian, dan keraguan, mereka tidak bersemangat untuk menanggapi jajak pendapat.

Pertanyaan sederhana ya/tidak dapat membantu mengatasi tantangan itu. Kemudian setelah mereka berkomitmen untuk menanggapi, ikuti penjelasan untuk mendapatkan lebih banyak konteks.

Begini cara Emma Travis melakukannya:

Anda juga dapat menggunakan chatbot online untuk ini.

Anda dapat mengajukan pertanyaan ya atau tidak seperti:

• "Apakah ada yang menahanmu untuk membeli?" atau
• "Apakah Anda memiliki pertanyaan yang belum dapat Anda temukan jawabannya?"

Pertanyaan terbuka yang baik adalah:

• “Apa yang menahan Anda untuk melakukan pembelian?” atau
• "Mengapa kamu tidak menyelesaikan pembelian hari ini?"

Terkadang mereka mungkin membutuhkan lebih banyak informasi daripada yang tersedia di situs Anda. Anda dapat mengaturnya untuk memberi tahu tim sukses pelanggan Anda untuk membalas dengan info tambahan.

Jika Anda menjual perangkat lunak, pelanggan mungkin ingin melihat studi kasus yang dapat mereka hubungkan.

Cobalah pertanyaan yang berbeda untuk melihat mana yang paling banyak mendapatkan tanggapan. Iterasi Anda berikutnya selalu dapat ditingkatkan dengan versi baru dari penelitian ini.

3. Data Perilaku

Inilah data kuantitatif pertama dalam penelitian persona 2.0 kami. Data perilaku menunjukkan bagaimana pengguna terlibat dengan situs web Anda. Itu disimpan sebagai "peristiwa" ketika pengguna melakukan suatu tindakan dan peristiwa tersebut dijelaskan dengan "properti" (metadata).

Pikirkan tentang data analitik yang melaporkan tindakan pengguna seperti tampilan halaman, pendaftaran, klik, gerakan mouse, dll.

Saat Anda menganalisis data ini, Anda mencoba memahami "apa" dan "bagaimana" untuk memberikan konteks pada "mengapa" yang telah Anda pelajari sejauh ini.

4. Data Gesekan

Ini adalah kesulitan yang dialami pengguna saat terlibat dengan situs web atau produk Anda. Anda ingin melakukan penelitian kegunaan untuk memancing mereka. Mereka mencemari pengalaman pengguna Anda.

Untuk mendapatkan hasil yang tidak bias dan akurat, sebaiknya gunakan grup yang mewakili audiens target Anda. Anda dapat memperoleh berbagai perspektif dengan melakukan ini, dan Anda dapat mengetahui apa kekuatan dan kelemahan produk Anda.

Saat Anda mengumpulkan data tentang masalah kegunaan dan memprioritaskannya untuk diperbaiki, kumpulkan juga data tentang perasaan yang diasosiasikan pengguna dengan elemen dalam produk Anda. Misalnya, apakah Anda memberi nama item menu Anda dengan benar? Apakah ada perbedaan antara "pakaian" dan "pakaian" untuk mereka? Atau "blog" vs "artikel"?

Bisa jadi meskipun pengguna dapat mencapai apa yang mereka inginkan di situs Anda, perasaan umum mereka terhadapnya mungkin negatif atau berbeda dari apa yang Anda maksudkan.

Inilah cara John Ostrowski mendekati penelitian ICP:

Sesuai dengan pendekatan keputusan-pertama untuk penelitian, memilih metode penelitian adalah langkah prioritas itu sendiri.

Mari kita mundur selangkah dan melatih pemikiran prinsip pertama.

Berdasarkan eksplorasi kami, apa yang kami coba lakukan dan bagaimana ini akan menginformasikan keputusan pengujian yang berbeda?

Untuk tim yang bekerja dengan saya, kami sebagian besar mencoba Mengidentifikasi dan Memahami masalah yang dimiliki pengguna sehingga kami dapat menghasilkan hipotesis pengujian khusus.
Menggunakan lembar contekan Behzod Sirjani dari Reforge User Insights for Product Decisions, wawancara tampaknya menjadi panggilan terbaik kami.

Saya percaya ini memprioritaskan kedalaman informasi daripada keluasan.

Jadi Anda mengatakan bahwa mewawancarai 8 sampai 10 orang sudah cukup? Betulkah?

Seperti yang Anda lihat, survei adalah pilihan terbaik kedua Anda, dan di sinilah data kuantitatif akan membantu Anda menyempurnakan temuan untuk kasus penggunaan yang lebih kuat.

Apakah Anda memiliki waktu dan sumber daya untuk menjalankan semuanya sekaligus? Apakah jus itu layak diperas?

Jika saya hanya dapat memilih satu, saya mulai membangun kasus penggunaan kualitatif saya dengan wawancara.

Bagaimana Persona 2.0 Menguji Bahan Bakar & Daya A/B?

Berikut adalah beberapa kiat dari Jon Crowder, Kepala Pengalaman Situs Web di Perjalanan Lebih Lanjut, untuk menggunakan Persona 2.0 untuk mendukung pengujian A/B:

Anda mungkin sudah menggunakan kerangka kerja “Jobs to be Done” (JTBD) yang didokumentasikan dan diusulkan oleh Clayton Christensen. Ini adalah cara yang logis untuk memecahkan masalah dalam desain produk. Ini bekerja berdasarkan prinsip bahwa pelanggan Anda mencoba mencapai tujuan tertentu dengan kunjungan mereka (dan kemungkinan tujuan lain yang terkait, tetapi kurang penting).

Ini adalah proses desain yang mendorong perancang untuk mengakui bahwa ketika pengguna berbelanja penyedot debu, alasan utama dan kekuatan pendorong mereka untuk melakukannya adalah karena mereka ingin membersihkan lantai mereka. Dimulai dengan itu sebagai fitur desain utama Anda dan kemudian membangun detail pada konsep itu. Beberapa pengguna Anda akan menjadi pemilik hewan peliharaan, yang ingin secara khusus memenuhi tantangan menghilangkan bulu hewan peliharaan. Beberapa pengguna Anda akan berusaha membuat proses penyedotan debu lebih mudah dan mungkin merespons secara positif opsi nirkabel/pemantik api. Beberapa pengguna Anda akan membutuhkan penyedot debu yang cocok untuk mobil. Beberapa akan memiliki kebutuhan yang lebih mendesak dan mendesak dan membutuhkan ruang hampa sesegera mungkin sehingga pengiriman dan rantai pasokan Anda lebih penting. Anda dapat melangkah lebih dalam dan berusaha memahami motivasi di balik keinginan untuk lantai yang bersih, agar dapat berbicara lebih baik dengan kebutuhan berkendara pengguna Anda.

Proses ini mengacu sama pada layanan seperti halnya pada produk dan merupakan cara mengarahkan pemikiran desain kepada pengguna dan kebutuhan mendesak mereka.

Di mana ia dimasukkan ke dalam eksperimen adalah berguna untuk membuat hipotesis yang lebih relevan untuk pengujian AB. Jika Anda memahami berbagai 'pekerjaan' yang coba dilakukan pengguna Anda, Anda dapat mencoba menangani pekerjaan tersebut dengan desain Anda.

Di Perjalanan Selanjutnya, kami memulai setiap perjalanan dengan data Anda. Untuk memahami tujuan apa yang ingin dicapai pelanggan Anda, memahami bahwa data sangat penting. Kami melakukan penelitian untuk memahami pengguna Anda dan bagaimana mereka berinteraksi dengan situs web dan produk Anda, dan kemudian menggunakan data tersebut untuk membentuk hipotesis yang dapat diuji dan dibuktikan, untuk memberikan pengalaman yang mengubah permainan.

Melakukan ini secara alami berarti memahami dan mengenali kerangka kerja JTBD, sebagai bagian dari apa yang kami coba pahami adalah apa yang membawa pengguna ke produk, apa yang memotivasi mereka untuk bertindak, dan apa yang membedakan (atau tidak membedakan) produk Anda dari produk pesaing Anda.

Kami juga harus mengakui bahwa pelanggan Anda bukanlah massa homogen yang bertindak dengan satu pikiran dan motivasi, mereka terdiri dari banyak individu dengan kebutuhan dan motivasi yang berbeda. Satu pelanggan yang membeli produk Anda mungkin memiliki perbedaan yang sama sekali

motivasi dari yang lain. Semakin utilitarian produk, semakin beragam motivasinya. Memperluas ini ke tujuan alaminya, jika Anda berada dalam bisnis penjualan bahan mentah, motivasi pelanggan Anda mungkin menjadi bagian dari perluasan besar dan situs web Anda bertindak sebagai pasar statis di mana motivasi spesifik tersebut jarang terdengar. Jika Anda bersedia mengidentifikasi motivasi tersebut dan berbicara dengan mereka secara khusus, Anda akan berdiri tegak di atas persaingan, yang tidak dapat bereksperimen dengan cara ini.

Setelah penelitian spektrum luas awal, biasanya dimungkinkan untuk mengidentifikasi kumpulan 'persona' yang longgar dan motivasi pendorong spesifik mereka. Ini biasanya berbeda dari persona pemasaran standar karena mereka hanya berfokus pada tujuan dan hasil yang relevan, bukan metrik demografis seperti usia atau jenis kelamin. Untuk memperluas contoh penyedot debu, kami dapat mengidentifikasi pengguna "pemilik hewan peliharaan" dan "berfokus pada kebersihan". Kita dapat melihat pengguna yang “berorientasi pada kenyamanan” dan “berfokus pada umur panjang”. Masing-masing persona ini memiliki motivasi individu dan tumpang tindih yang dapat dicoba dalam pengiriman pesan dan pemosisian di halaman web. Eksperimen-eksperimen itu kemudian dapat memvalidasi untuk kami… Apakah kami tepat sasaran atau kami tidak masuk akal? Apa yang paling penting bagi pengguna Anda? Kita tahu apa tujuan mereka, tetapi apa cara terbaik untuk mencapai tujuan itu?

Eksperimen memegang kuncinya.

Tutup Loop: Tambahkan Wawasan Eksperimen Kembali ke Persona 2.0 Anda

Umpan balik Anda berputar kembali dengan eksperimen, khususnya, wawasan yang Anda peroleh dari eksperimen yang meningkatkan kepribadian yang Anda miliki di awal.

Optimalisasi pengalaman pelanggan (CXO), yang pada dasarnya adalah eksperimen dengan fokus pada pemahaman perilaku pelanggan, adalah disiplin inti untuk tujuan ini. Ini mencakup semua yang telah kita diskusikan sejauh ini, termasuk

• Riset pelanggan

Membantu memvalidasi dan/atau menghapus asumsi tentang audiens target dan pelanggan ideal Anda dengan mempelajari motivasi dan keberatan mereka melalui survei dan wawancara.

• Penelitian kualitatif

Melalui pelacakan mouse dan analisis peta panas memberi Anda gambaran sejernih kristal tentang bagaimana pengguna terlibat dengan situs Anda — jauh lebih akurat daripada pendapat pribadi tentang apa yang terjadi.

• Mendengarkan sosial

Memberikan wawasan yang memberi Anda pemahaman yang lebih luas tentang apa yang terjadi di industri Anda, dengan merek, produk, dan pesaing Anda, dan bagaimana audiens target Anda mengartikulasikan masalah mereka.

• Riset kegunaan

Seberapa puaskah pengguna dengan produk Anda? Seperti apa pengalaman pengguna (UX)? Seberapa efektif produk Anda dapat membantu mereka menyelesaikan "pekerjaan" yang "dipekerjakan"? Penelitian kegunaan membantu Anda menjawab pertanyaan-pertanyaan ini, dan menemukan elemen yang baik untuk ditingkatkan ditambah yang buruk untuk diperbaiki.

CXO juga mencakup analisis kohort, penyortiran kartu dan pengujian pohon, dan persona pengujian A/B.

Tujuan menyeluruh di sini adalah untuk memahami keadaan awal pelanggan Anda sebelum mereka mencari solusi, bagaimana mereka sampai pada solusi itu, dan motivasi atau ketakutan mereka di sepanjang jalan.

Untuk mengukur ini dan menambahkan wawasan berharga ke dokumen persona Anda, Anda ingin tetap selaras dengan metrik pelanggan (bukan metrik pendapatan) seperti skor kedalaman keterlibatan, skor kualitas UX, tingkat rujukan, tingkat berbagi, kecepatan, dll.

Pada akhirnya, dokumen Persona 2.0 hanya memiliki nilai jika digunakan. Untuk membuat semua orang di organisasi Anda bergabung dengan proses pembuatan, Anda harus menjual kelebihannya.

Ini bukan hanya deskripsi semi-fiksi biasa tentang pelanggan ideal Anda. Ini adalah dokumen yang terus diperbarui yang berfokus pada pekerjaan yang ingin diselesaikan oleh calon pembeli dan karenanya ingin menyewa produk, alat, atau layanan Anda. Wawasan yang dikumpulkan dari eksperimen yang Anda jalankan berdasarkan penelitian JTBD Anda semakin menyempurnakan dan mematangkan dokumen.

Agar tetap diperbarui, penguji harus terus memberinya wawasan dari eksperimen.

Izinkan semua orang melihat dokumen, tetapi tunjuk seseorang untuk memperbaruinya. Itu bisa jadi Anda jika Anda adalah orang yang paling memahami eksperimen dan/atau pengalaman pengguna.

Kemudian, jadikan itu bagian dari repositori pembelajaran eksperimen Anda. Jika Anda tidak memilikinya, idenya adalah menyimpan dokumen real-time terpusat di mana tim eksperimen dapat mencatat data tentang catatan ICP.

Anda dapat menggunakan Airtable atau Notion sebagai lokasi terpusat Anda untuk tujuan ini. Beberapa tim bahkan menggunakan Google Slide.

Pastikan wawasan dicatat dengan benar sehingga dokumen persona dapat diperbarui secara berkala dan digunakan untuk menginformasikan keputusan di organisasi Anda.

John Ostrowski mengatakan tanggung jawab ini juga meluas ke penyebaran wawasan:

Dalam tim produk lintas fungsi, UX adalah suara pelanggan — saya suka konsep ini.

Saya telah melihat keajaiban yang berhasil untuk pengembangan produk saat bekerja di Brainly dengan Sr. UX dengan masa jabatan delapan tahun dalam bisnis ini.

Depending on how the “testing team” is structured, having JTBD for reference is an input, meaning it's managed by a UX professional.

Where does that professional sit? That's an org chart discussion.

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.

Kesimpulan

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.