4 errori della Buyer Persona che potrebbero rovinare le tue campagne

I personaggi dei clienti (personaggi utente, personaggi acquirente - come li chiami) sono più di una semplice parola d'ordine di marketing se li fai bene.

Il problema è che la maggior parte delle informazioni là fuori sulla creazione di personaggi dei clienti è nel migliore dei casi incompleta e nel peggiore dei casi fuorviante o errata.

Il valore delle buyer personas nel marketing

Questo articolo presuppone una conoscenza rudimentale delle customer personas, che Tony Zambito ha definito come:

Rappresentazioni archetipiche (modellate) basate sulla ricerca di chi sono gli acquirenti, cosa stanno cercando di realizzare, quali obiettivi guidano il loro comportamento, come pensano, come acquistano e perché prendono decisioni di acquisto.

Non sono una rappresentazione esatta del tuo cliente, ma piuttosto un modello approssimativo delle sue caratteristiche e attitudini per aiutarti nelle decisioni di marketing e di prodotto.

Il processo di creazione di personaggi accurati e basati sui dati è semplice, ma ciò non significa che sia facile; ci vuole molto lavoro e rigore per costruire personaggi utili.

Fortunatamente, se fai un piccolo sforzo, i personaggi dei clienti possono dare vita al tuo marketing tra i team della tua azienda.

I team di prodotto e UX hanno bisogno di personaggi per costruire roadmap e funzionalità del prodotto, i marketer di contenuti hanno bisogno di un'idea concreta del loro lettore e gli specialisti dell'ottimizzazione delle conversioni, beh, ovviamente noi usiamo i personaggi dei clienti: aiutano a fondare la nostra ricerca sulla conversione in qualcosa di visivo e concreto.

Ma solo perché hai affisso un poster colorato in ufficio che dice "Dan the Data Scientist ama il colore verde ed è un giocatore di calcio competitivo", non significa che hai fatto qualcosa di significativo.

Il più delle volte, ho visto le organizzazioni interpretare i personaggi dei clienti in modo completamente sbagliato. Ecco i quattro errori più comuni che ho visto:

1. Costruire una persona che assolutamente non esiste

La storia va così:

Hai letto un post sul blog sui personaggi dei clienti. È avvincente e ben articolato. Ti sei reso conto che devi creare personaggi dei clienti perché ti aiuterà ad aumentare il traffico, le conversioni, le entrate, tutto.

Ma poi, per qualsiasi motivo, decidi di inventare le cose su un archetipo ambizioso che non esiste nella realtà. Forse è mancanza di conoscenza, mancanza di pazienza o semplicemente apatia, ma decidi di costruire qualcosa che assomigli a questo:

“Dave the Digital Marketer è un Digital Marketing Manager di 28 anni presso [una società tecnologica] che vive in un appartamento con due camere da letto a Denver, in Colorado, con il suo cane e la sua collezione di vini. Il suo colore preferito è il verde e guida una Toyota Camry”.

Non solo questi dettagli sono incredibilmente irrilevanti (quell'errore arriverà dopo), ma sono (per questo esempio) totalmente inventati. Quindi fai qualcosa di stupido come aggiungere una foto d'archivio scadente:

Non hai esaminato i dati demografici, firmografici, comportamentali o finanziari. Hai appena pensato che, poiché il tuo marchio dovrebbe fare appello a questo tipo di persona, lo fa.

Inventare un personaggio dal nulla ha uno scopo: ti dà una persona concreta per cui scrivere e per cui creare messaggi e design. Se hai appena iniziato, hai bisogno di questo livello di visualizzazione per instillare l'attenzione nel tuo marketing (quelli che si rivolgono a tutte le persone non si rivolgono a nessuno, dopo tutto).

Ma se sei un marchio affermato con più di 100 clienti, fidati dei dati e attieniti ai fatti.

Anche se hai appena iniziato, il tuo settore o prodotto è raramente completamente e totalmente nuovo. Sebbene richieda uno sforzo, puoi raccogliere dati qualitativi (e quantitativi) da questo mercato target di clienti nel tuo settore generale per un quadro più realistico di chi acquisterà da te.

2. Utilizzando solo dati qualitativi

I dati qualitativi sono facili da raccogliere. Una soluzione efficace sarebbe quella di intervistare i tuoi migliori clienti (quelli con il più alto LTV) e ottenere alcune informazioni da loro.

Altre fonti di dati qualitativi per i personaggi degli utenti potrebbero essere i replay delle sessioni. Soprattutto se segmenti in base a coloro che hanno acquistato, puoi trovare alcune correlazioni comportamentali con il modo in cui hanno visualizzato il tuo sito web.

Infine, se disponi di un elenco o di un database sufficientemente ampio, puoi inviare sondaggi sui clienti o inserire sondaggi in loco . Spesso, questi consentiranno anche approfondimenti quantificabili (ne parleremo tra poco).

I dati qualitativi ti danno un'idea delle motivazioni, delle paure, delle convinzioni e degli atteggiamenti dei tuoi clienti.

Tuttavia, c'è un problema evidente nell'usare solo dati qualitativi: ciò che le persone dicono non è sempre lo stesso di ciò che fanno.

Come afferma l'esperto di ricerche di mercato Dr. Rob Balon,

Sebbene esista una varietà di metodologie di ricerca sui consumatori e possa essere utile, la volontà interferisce con la loro accuratezza. A meno che tu non riesca a misurare il comportamento di acquisto effettivo, ci sarà sempre una discrepanza tra la teoria e la realtà.

Questo accade in politica (sondaggi), ricerca sui prezzi e praticamente in qualsiasi attività in cui chiedi a qualcuno cosa vuole o cosa farà. Può essere illuminante, ma non sufficiente da solo.

Nella costruzione dei personaggi dei clienti, cerco di lavorare all'indietro: trova i tuoi segmenti di clienti più preziosi: comportamentali, demografici e altro. Si tratta semplicemente di segmentare il database dei clienti per LTV e analizzare i comportamenti e le caratteristiche che li separano dai clienti di valore inferiore.

Da lì, puoi inviare un sondaggio attitudinale con domande che stuzzichino i loro comportamenti e preferenze di acquisto. Attieniti alle conoscenze che ti saranno utili (probabilmente nessun tipo di domande "qual è il tuo programma TV preferito"). Una domanda di esempio per un prodotto di formazione digitale potrebbe essere (dove le variabili sono valutate su scale da 1 a 5):

Rimarrai con dati quantitativi, fondamentalmente righe di numeri che non significano nulla fino all'analisi e quasi nulla in aggregato.

Da lì puoi eseguire l'analisi fattoriale o l'analisi dei componenti principali, seguita dall'analisi dei cluster, per ottenere personaggi reali basati sui dati. Ciò richiede alcune capacità di analista decentemente avanzate. Se ti manca, puoi comunque ottenere personaggi cliente perfettamente utilizzabili con dati di analisi digitale e alcune segmentazioni di base (anche se non otterrai bellissime visualizzazioni come queste):

Sembra abbastanza pulito. Ecco come appariva un clustering k-mean per un recente progetto di persona utente che ho realizzato in CXL:

Per riassumere, raccogliere e analizzare prima i dati comportamentali in loco, i segmenti di clienti di alto valore e i dati attitudinali e sulle preferenze. Questa roba mitiga l'iniezione di pregiudizi nei tuoi personaggi.

3. Utilizzando solo dati quantitativi

Il problema con le intuizioni quantitative (al di fuori degli svantaggi intrinseci dei dati attitudinali), è che gran parte di esse è correlativa e basata su dati storici e talvolta soggetta a interpretazioni errate.

Ronny Kohavi, Distinguished Engineer di Microsoft, ha fornito il seguente esempio:

Più grande è il tuo palmo, più breve vivrai, in media (con un alto significato statistico).

Non crederesti che sia causale, vero? Certo che no, c'è una causa comune: le donne hanno i palmi più piccoli e vivono in media sei anni in più.

Come ha affermato Kohavi, "ovviamente non avresti creduto che la dimensione del palmo fosse causale, ma che ne dici di studi osservazionali sulle caratteristiche dei prodotti che riducono il tasso di abbandono?"

Quindi, il fatto che i tuoi clienti più importanti utilizzino più spesso la ricerca nel sito e visitino di più la pagina delle domande frequenti potrebbe semplicemente essere dovuto al fatto che sono più coinvolti e interessati a iniziare. La correlazione non è uguale alla causalità.

Ecco perché, oltre al lavoro onesto e solido dell'analista, è necessario incorporare anche dati qualitativi. Soprattutto nella costruzione del personaggio, i dati qualitativi apportano una certa ricchezza all'immagine del tuo cliente figurativo. Ti aiuta a costruire un quadro più completo di chi sono e cosa vogliono.

Ci sono due modi principali in cui mi piace raccogliere approfondimenti qualitativi per i personaggi dei clienti. Il primo è intervistare i clienti di segmenti chiave, uno contro uno.

Il modo per vincere ai colloqui con i clienti è fare molte domande aperte. Domande come le seguenti suggerite da HubSpot:

• Quali sono le priorità principali nella tua attività in questo momento?
• Quali sono alcune delle migliori decisioni che hai preso riguardo a ____________?
• Come ti senti rispetto alla tua situazione attuale relativa a _____________?
• Se dovessimo incontrarci tra cinque (10, 20) anni da oggi, cosa deve accadere per farti sentire bene riguardo alla tua situazione relativa a ___________?
• Quali opportunità vedi all'orizzonte?
• Quali sfide vedi nel far sì che ciò accada?
• Se dovessimo lavorare insieme su questo, quali sono i primi due o tre risultati che vorresti vedere?
• Come misurerete il nostro successo in relazione a questi risultati?
• Qual è il rischio maggiore per te di non fare progressi in questa situazione?

Un altro modo in cui mi piace raccogliere questi dati è sondare i clienti. Puoi chiedere loro cose come:

• Cosa conta di più per te quando scegli [prodotto] online?
• Cosa ti ha spinto a comprare da [brand]?
• Quali concorrenti oltre al [tuo marchio] hai preso in considerazione?
• Cosa ti ha fatto scegliere [il tuo marchio] rispetto ad altri fornitori?
• Quali dubbi o esitazioni avevi prima di acquistare da [your brand]?

E ancora e ancora. C'è un'intera arte e scienza in queste cose, e non mi immergerò troppo in profondità. Il punto è colorare i personaggi dei tuoi clienti con un perché (qualitativo) dietro il cosa (quantitativo).

4. Usare dati irrilevanti per costruire i tuoi personaggi

Questo errore è quasi una continuazione del primo (creazione di dati), ma comporta l'aggiunta di dati puramente irrilevanti.

Puoi inventarlo dal nulla ("A Mike piacciono i mandarini più delle mele"), oppure puoi ricavarlo onestamente dalla tua ricerca qualitativa, ma il punto è lo stesso: i dati irrilevanti rendono solo la messaggistica più torbida.

Una buona regola pratica è che se passi troppo tempo a discutere su quale foto d'archivio usare per il tuo personaggio, ti manca la foresta per gli alberi.

Adele Revella ha fornito un meraviglioso elenco di approfondimenti rilevanti di cui hai bisogno (in particolare per il content marketing, ma possono essere estrapolati per altri scopi):

• Iniziative prioritarie: 3-5 problemi o oggetti a cui la tua buyer persona dedica tempo, budget e capitale politico/sociale
• Fattori di successo: metriche o ricompense tangibili o intangibili che l'acquirente associa al successo
• Barriere percepite: quali fattori potrebbero indurre l'acquirente a chiedersi se la tua azienda e la sua soluzione possono aiutare a raggiungere i suoi fattori di successo?
• Processo di acquisto: il processo seguito dal cliente nell'esplorazione e nella selezione di una soluzione in grado di superare le barriere percepite e raggiungere i propri fattori di successo
• Criteri decisionali: gli aspetti di ogni prodotto che l'acquirente valuterà quando prende una decisione. Come consiglia Revella, "i criteri decisionali dovrebbero includere approfondimenti sia degli acquirenti che hanno scelto un concorrente sia di coloro che decidono di non acquistare affatto una soluzione".

Questo consiglio non è nuovo: la paralisi da analisi è un male. Attieniti ai dati e agli approfondimenti che puoi utilizzare per prendere decisioni.

Fai attenzione a creare buyer personas

Sebbene esistano framework basati sui tipi di personalità per la creazione di personaggi dei clienti, preferisco utilizzare i miei dati. Ciò non significa che i framework e l'euristica non possano aiutarti. In assenza di dati, possono fornire un modello mentale con cui operare.

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