캠페인을 망칠 수 있는 4가지 구매자 페르소나 실수

고객 페르소나(사용자 페르소나, 구매자 페르소나 등 무엇이라고 부르든)는 올바르게 사용한다면 단순한 마케팅 유행어 이상입니다.

문제는 고객 페르소나 구축에 관한 대부분의 정보가 기껏해야 불완전하고 최악의 경우 오해의 소지가 있거나 부정확하다는 것입니다.

마케팅에서 구매자 페르소나의 가치

이 문서에서는 Tony Zambito가 다음과 같이 정의한 고객 페르소나에 대한 기본적인 지식을 가정합니다.

구매자가 누구인지, 무엇을 성취하려고 하는지, 어떤 목표가 그들의 행동을 이끄는지, 그들이 어떻게 생각하고, 어떻게 구매하고, 구매 결정을 내리는 이유에 대한 연구 기반 원형(모델링된) 표현입니다.

고객의 정확한 표현이 아니라 마케팅 및 제품 결정에 도움이 되는 고객의 특성과 태도에 대한 대략적인 모델입니다.

정확하고 데이터 중심의 페르소나를 구축하는 프로세스는 간단하지만 이것이 쉬운 것은 아닙니다. 유용한 페르소나를 구성하려면 많은 작업과 엄격함이 필요합니다.

다행히도 약간의 노력만 기울이면 고객 페르소나는 회사 내 여러 팀의 마케팅에 활기를 불어넣을 수 있습니다.

제품 및 UX 팀은 제품 로드맵과 기능을 구축하기 위해 페르소나가 필요하고, 콘텐츠 마케팅 담당자는 독자에 대한 구체적인 아이디어가 필요하며, 전환 최적화 전문가는 물론 고객 페르소나를 사용합니다. 그들은 전환 연구를 시각적이고 구체적인 것으로 만드는 데 도움이 됩니다.

하지만 사무실 주변에 "Dan 데이터 과학자는 녹색을 좋아하고 경쟁력 있는 축구 선수입니다"라는 화려한 포스터를 붙였다고 해서 의미 있는 일을 한 것은 아닙니다.

나는 종종 조직이 고객 페르소나를 완전히 잘못 사용하는 것을 보았습니다. 다음은 내가 본 네 가지 가장 일반적인 실수입니다.

1. 절대 존재하지 않는 페르소나 구축

이야기는 다음과 같습니다.

고객 페르소나에 대한 블로그 게시물을 읽었습니다. 설득력 있고 잘 표현되어 있습니다. 트래픽, 전환, 수익 등 모든 것을 늘리는 데 도움이 되기 때문에 고객 페르소나를 구축해야 한다는 것을 깨달았습니다.

그러나 어떤 이유에서든 현실에 존재하지 않는 열망적인 원형에 대해 꾸며내기로 결정합니다. 지식 부족, 인내심 부족 또는 단순한 무관심 때문일 수 있지만 다음과 같은 것을 만들기로 결정했습니다.

“디지털 마케팅 담당자인 Dave는 [일부 기술 회사]의 28세 디지털 마케팅 관리자로 콜로라도 주 덴버에 있는 침실 2개짜리 아파트에 반려견과 와인 컬렉션을 가지고 살고 있습니다. 그가 가장 좋아하는 색은 녹색이고 그는 Toyota Camry를 운전합니다.”

이러한 세부 사항은 믿을 수 없을 정도로 관련이 없을 뿐만 아니라(다음에 그 실수가 나옵니다) 완전히 꾸며낸 것입니다. 그런 다음 싸구려 스톡 사진을 추가하는 것과 같은 어리석은 작업을 수행합니다.

인구 통계, 기업 통계, 행동 또는 재무 데이터를 보지 않았습니다. 당신은 당신의 브랜드가 이런 유형의 사람들에게 어필해야 하기 때문에 그렇게 생각했습니다.

허공에서 페르소나를 구성하는 것은 한 가지 목적에 기여합니다. 즉, 글을 쓰고 메시지와 디자인을 만들 수 있는 구체적인 사람을 제공하는 것입니다. 막 시작하는 경우 마케팅에 집중할 수 있도록 이러한 수준의 시각화가 필요합니다(결국 모든 사람에게 어필하는 사람은 누구에게도 어필하지 않습니다).

그러나 100명 이상의 고객을 보유한 확고한 브랜드라면 데이터를 신뢰하고 사실에 충실하십시오.

이제 막 시작했더라도 업계나 제품이 완전히 새로운 경우는 드뭅니다. 노력이 필요하지만 일반 업계 고객의 이 목표 시장에서 질적(및 양적) 데이터를 수집하여 누가 당신에게서 구매할 것인지에 대한 보다 현실적인 그림을 얻을 수 있습니다.

2. 질적 데이터만 사용

질적 데이터는 수집하기 쉽습니다. 효과적인 솔루션 중 하나는 최고의 고객(LTV가 가장 높은 고객)을 인터뷰하고 그들로부터 통찰력을 얻는 것입니다.

사용자 페르소나에 대한 기타 질적 데이터 소스는 세션 리플레이일 수 있습니다. 특히 구매한 사람들을 기준으로 분류하면 그들이 웹사이트를 본 방식과 행동 상관관계를 찾을 수 있습니다.

마지막으로 목록이나 데이터베이스가 충분히 큰 경우 고객 설문 조사를 보내거나 현장 설문 조사를 할 수 있습니다. 종종 이들은 정량화 가능한 통찰력도 허용합니다(자세한 내용은 잠시 후).

정성적 데이터를 통해 고객의 동기, 두려움, 신념 및 태도를 엿볼 수 있습니다.

하지만 질적 데이터만 사용하는 데는 눈에 띄는 문제가 하나 있습니다. 사람들이 말하는 것과 행동하는 것이 항상 같지는 않다는 것입니다.

시장 조사 전문가 Dr. Rob Balon이 말했듯이,

다양한 소비자 조사 방법론이 존재하고 도움이 될 수 있지만 의지가 정확성을 방해합니다. 실제 구매 행동을 측정할 수 없다면 항상 이론과 현실 사이에 불일치가 있을 것입니다.

이것은 정치(폴링), 가격 조사, 그리고 누군가에게 원하는 것이 무엇인지 또는 무엇을 할 것인지 묻는 거의 모든 노력에서 발생합니다. 깨달음을 줄 수는 있지만 그것만으로는 충분하지 않습니다.

고객 페르소나를 구축할 때 저는 거꾸로 작업하려고 노력합니다. 행동, 인구통계 등 가장 가치 있는 고객 세그먼트를 찾습니다. 이는 고객 데이터베이스를 LTV로 분류하고 가치가 낮은 고객과 구분하는 행동 및 특성을 분석하는 간단한 문제입니다.

거기에서 구매 행동과 선호도를 알아내는 질문이 포함된 태도 설문조사를 보낼 수 있습니다. 귀하에게 유용한 지식에 충실하십시오("가장 좋아하는 TV 프로그램이 무엇입니까" 유형의 질문은 없을 것임). 디지털 교육 제품에 대한 예제 질문은 다음과 같을 수 있습니다(변수는 1-5 등급으로 평가됨).

정량적 데이터, 기본적으로 분석 전까지는 아무 의미가 없고 집합적으로도 거의 의미가 없는 숫자 행이 남게 됩니다.

여기에서 요인 분석 또는 주성분 분석을 수행한 다음 클러스터 분석을 수행하여 실제 데이터 기반 페르소나를 얻을 수 있습니다. 이를 위해서는 상당히 고급 분석 기술이 필요합니다. 그것이 부족하더라도 디지털 분석 데이터와 몇 가지 기본적인 세분화를 통해 완벽하게 실행 가능한 고객 페르소나를 얻을 수 있습니다(비록 다음과 같은 아름다운 시각화를 얻지는 못하겠지만).

꽤 깨끗해 보입니다. 다음은 제가 CXL에서 수행한 최근 사용자 페르소나 프로젝트에 대한 k-평균 클러스터링의 모습입니다.

요약하자면 현장 행동 데이터, 가치가 높은 고객 세그먼트, 태도 및 선호도 데이터를 먼저 수집하고 분석합니다. 이 물건은 페르소나에 편견을 주입하는 것을 완화합니다.

3. 정량적 데이터만 사용

정량적 통찰력의 문제(태도 데이터의 고유한 단점 제외)는 대부분이 상관 관계가 있고 과거 데이터를 기반으로 하며 때로는 잘못 해석하기 쉽다는 것입니다.

Microsoft의 Distinguished Engineer인 Ronny Kohavi는 다음과 같은 예를 들었습니다.

손바닥이 클수록 평균적으로 수명이 짧아집니다(높은 통계적 유의성 포함).

그것이 인과관계라는 것을 믿지 않을 것입니다, 그렇죠? 물론 아닙니다. 일반적인 원인이 있습니다. 여성의 손바닥이 더 작고 평균적으로 6년 더 오래 산다는 것입니다.

Kohavi가 말했듯이 "분명히 손바닥 크기가 인과 관계가 있다고 믿지 않았을 것입니다. 하지만 이탈을 줄이는 제품의 기능에 대한 관찰 연구는 어떻습니까?"

따라서 가치가 가장 높은 고객이 사이트 검색을 더 자주 사용하고 FAQ 페이지를 더 많이 방문한다는 사실은 단순히 시작에 더 참여하고 관심이 있기 때문일 수 있습니다. 상관관계는 인과관계와 같지 않습니다.

그렇기 때문에 정직하고 강력한 분석가 작업 외에도 정성적 데이터도 통합해야 합니다. 특히 페르소나 구축에서 질적 데이터는 비유적인 고객의 그림에 특정 풍부함을 제공합니다. 고객이 누구이며 무엇을 원하는지 보다 완전한 그림을 그리는 데 도움이 됩니다.

고객 페르소나에 대한 정성적 인사이트를 수집하는 두 가지 기본 방법이 있습니다. 첫 번째는 주요 부문의 고객을 일대일로 인터뷰하는 것입니다.

고객 인터뷰에서 승리하는 방법은 개방형 질문을 많이 하는 것입니다. HubSpot에서 제안한 다음과 같은 질문:

• 현재 귀하의 비즈니스에서 최우선 순위는 무엇입니까?
• ____________과(와) 관련하여 내린 최고의 결정은 무엇입니까?
• _____________와 관련된 현재 상황에 대해 어떻게 생각하십니까?
• 오늘부터 오(10, 20)년 후에 우리가 만난다면 ___________와 관련된 상황에 대해 기분 좋게 느끼려면 어떤 일이 일어나야 합니까?
• 당신의 시야에 어떤 기회가 있습니까?
• 이를 실현하는 데 어떤 어려움이 있습니까?
• 이 문제에 대해 함께 작업한다면 가장 보고 싶은 두세 가지 결과는 무엇입니까?
• 이러한 결과와 관련하여 우리의 성공을 어떻게 측정하시겠습니까?
• 이 상황에서 진전을 이루지 못할 경우 가장 큰 위험은 무엇입니까?

이 데이터를 수집하는 또 다른 방법은 고객 설문 조사입니다. 다음과 같이 물어볼 수 있습니다.

• 온라인에서 [제품]을 선택할 때 가장 중요하게 생각하는 것은 무엇입니까?
• [브랜드]에서 구매한 이유는 무엇입니까?
• [당신의 브랜드] 외에 어떤 경쟁사를 고려했습니까?
• 다른 공급업체가 아닌 [당신의 브랜드]를 선택하게 된 이유는 무엇입니까?
• [귀하의 브랜드]에서 구매하기 전에 어떤 의심이나 망설임이 있었습니까?

그리고 계속해서. 이 물건에는 전체적인 예술과 과학이 있습니다. 너무 깊이 들어가지는 않겠습니다. 요점은 무엇(정량적) 뒤에 어떤 이유(질적)로 고객 페르소나를 색칠하는 것입니다.

4. 관련 없는 데이터를 사용하여 페르소나 구축

이 실수는 첫 번째 실수(데이터 구성)의 거의 연속이지만 전혀 관련 없는 데이터를 추가하는 것과 관련이 있습니다.

갑자기 만들어낼 수도 있고(“Mike는 사과보다 귤을 더 좋아합니다”) 정성적 연구에서 정직하게 도출할 수 있지만 요점은 동일합니다. 관련 없는 데이터는 메시지를 더 흐리게 만듭니다.

좋은 경험 법칙은 페르소나에 어떤 스톡 사진을 사용할지 토론하는 데 너무 많은 시간을 소비한다면 나무 대신 숲을 놓치고 있는 것입니다.

Adele Revella는 귀하에게 필요한 관련 통찰력에 대한 훌륭한 목록을 제공했습니다(특히 콘텐츠 마케팅을 위한 것이지만 다른 목적으로 추정할 수 있음).

• 우선순위 이니셔티브: 구매자 페르소나가 시간, 예산 및 정치적/사회적 자본을 할애하는 3-5가지 문제 또는 객체
• 성공 요인: 구매자가 성공과 연관시키는 유형 또는 무형의 지표 또는 보상
• 인지된 장벽: 구매자가 귀사와 그 솔루션이 자신의 성공 요인을 달성하는 데 도움이 될 수 있는지 질문하게 만드는 요인은 무엇입니까?
• 구매 프로세스: 인지된 장벽을 극복하고 성공 요인을 달성할 수 있는 솔루션을 탐색하고 선택하는 과정에서 고객이 따르는 프로세스
• 결정 기준: 구매자가 결정을 내릴 때 평가할 각 제품의 측면. Revella는 "결정 기준에는 경쟁업체를 선택한 구매자와 솔루션을 구매하지 않기로 결정한 구매자 모두의 통찰력이 포함되어야 합니다."라고 조언합니다.

이 조언은 새로운 것이 아닙니다. 분석 마비는 나쁘다는 것입니다. 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 데이터와 통찰력을 고수하십시오.

구매자 페르소나 생성 시 주의

고객 페르소나 구축을 위한 성격 유형 기반 프레임워크가 있지만 저는 제 데이터를 사용하는 것을 선호합니다. 그렇다고 프레임워크와 휴리스틱이 도움이 되지 않는다는 의미는 아닙니다. 데이터가 없는 경우 운영할 정신적 모델을 제공할 수 있습니다.

항상 모든 광고를 개인화된 클릭 후 방문 페이지에 연결하여 고객 획득당 비용을 낮추십시오. 오늘 Instapage Enterprise 데모에 등록하여 전용 클릭 후 페이지 생성을 시작하십시오.