A/B 테스팅의 페르소나: 고품질 실험을 위한 고객 연구 청사진

구매자 페르소나를 마지막으로 사용한 것은 언제입니까?

구매자, 사용자 또는 고객 페르소나를 사용하든 상관없이 인생에서 가장 흥미진진한 시간은 창작이라는 데 동의할 수 있습니다.

그 후에는 사무실 벽에 붙이거나 화려한 슬라이드에 붙어 마케팅 활동을 알리거나 실험 가설을 고무하지 않습니다.

그러나 페르소나는 이상적인 고객에 대한 반 소설적 묘사 그 이상일 수 있습니다. A/B 테스트에서 페르소나를 강력한 고객 조사 도구로 사용하여 고품질 실험 피드백 루프를 트리거할 수 있습니다.

연구는 실험을 제공하고, 실험은 통찰력을 생성하고, 통찰력(고객, 사용자 또는 구매자에 대한)은 보다 강력한 가설로 이어집니다.

방법을 보여드리겠습니다.

페르소나: 많이 비방하지만 유용한가요?

소프트웨어 초창기에는 제품이 오늘날처럼 사용자 친화적이지 않았습니다. 90년대에 앨런 쿠퍼가 이 문제에 대한 도발적인 견해를 쓰고 출판해야 했던 것은 너무 나빴습니다.

그의 책 "The Inmate Are Running the Asylum"의 초판이 1999년에 나왔고 Cooper는 그 책에서 디지털 제품 디자인을 위한 페르소나의 사용을 소개했습니다.

그것이 "구매자 페르소나"라는 용어의 첫 번째 사용이었습니다. 그리고 그 책으로 앨런 쿠퍼는 페르소나의 창시자로 인정받았습니다. 그가 만든 첫 번째 구매자 페르소나는 Kathy라는 이름으로 디지털 제품의 사용자 친화적인 상호 작용 디자인을 설명하는 데 사용했습니다.

그 이후로 페르소나는 비즈니스의 고객 중심 측면에 침투했습니다. 이러한 측면의 최상위는 마케팅 및 커뮤니케이션입니다. 효과적으로 소통하려면 청중(고객 또는 사용자)을 알아야 하기 때문입니다.

홈 서비스 업계의 마케터에게 이상적인 고객이 누구냐고 물으면 "팔로 알토에 사는 35~50세 주택 소유자"라는 말을 듣게 될 것입니다.

그리고 B2B SaaS 마케팅 책임자에게 이상적인 고객 프로필(ICP)이 누구냐고 묻는다면 그들의 대답은 "Enterprise EdTech 회사의 CXO"일 것입니다.

페르소나의 요점은 사람들이 고객을 아는 사람처럼 보이게 하여 고객을 더 잘 이해할 수 있도록 하는 것입니다.

따라서 이러한 공백을 채우기 위해 일부 마케팅 팀은 이러한 대상 고객에 대한 반가상의 프로필을 작성합니다. 고객 인터뷰 ​​및 설문 조사와 같은 조사는 몇 가지 세부 사항을 제공합니다.

대상 인구 통계의 고정 관념, 조직의 CRM에서 가져온 데이터 또는 무딘 가정이 나머지를 포괄합니다. 예를 들어 "매일 아침 Forbes를 읽는 45~55세 사업가"입니다.
다음은 멋진 설명이 포함된 GoDaddy의 상세한 구매자 페르소나의 예입니다.

페르소나의 문제점은 무엇입니까?

페르소나는 Cooper가 90년대에 도입했을 때부터 먼 길을 왔습니다. 그러나 2010년대 초(그리고 아마도 지금도) 페르소나의 문제는 마케팅 소설과 같은 매력적인 읽기에 불과하다는 사실입니다.

왜요?

그들은 대부분 내부적으로 브레인스토밍을 받습니다.

이것은 종종 실제 구매자와 교환 한 단어가 없습니다. 일부 팀에서는 실제 고객을 인터뷰하고 조사하기 위해 노력하지만 대부분의 경우 그렇지 않습니다.

대신, 우리는 편견이 검증되고 모든 사람이 "진실"로 사용할 수 있도록 합니다. 단지 그것이 꽤 많은 슬라이드 세트에 있기 때문입니다.

전통적인 페르소나는 고정 관념을 영속

장난꾸러기 낸시. 화난 피터. 이러한 고정 관념은 정의상 구매자의 실제 동기, 좌절, 불확실성 및 의심을 탐구하지 않습니다. 그들은 단지 사람들의 특정 부분에 대한 의견을 그들에게 투사합니다.

Amanda는 사용자 조사 없이 사내에서 만들 때 페르소나가 왜 우스꽝스러운 경계에 있는지에 대해 스포트라이트를 받는 훌륭한 일을 합니다. 그러나 이러한 유형의 페르소나는 일반적으로 많은 콘텐츠 마케팅 전략 문서에서 가장 먼저 보게 되는 항목입니다.

인구 통계 데이터에 대한 강박관념이 있습니다.

인구 통계는 실제 사람을 정의하지 않습니다. 또한 구매 이유를 정의하지 않습니다. 인구통계학적 데이터에 따라 가장 미묘하고 기초적인 조사가 가능합니다.

같은 나이와 소득을 가진 두 사람이 취향과 스타일 감각이 크게 다를 수 있습니다. 그리고 웹사이트에서 완전히 다른 전환 장애물에 직면할 수 있습니다.

우리는 John Ostrowski(Positive John)에게 마케팅 팀과 기업이 페르소나를 구현하지 못한 이유에 대한 그의 견해를 공유하도록 요청했습니다.

그가 공유한 내용은 다음과 같습니다.

이것은 방법이 아니라 그것이 무엇인지, 무엇이 그렇지 않은지, 무엇이 잘못되었는지에 대한 것입니다.

아이작 뉴턴 경이 수학적으로 정의하기 몇 세기 전에 "힘"이라는 단어가 영어에서 어떻게 사용되었는지 생각해 보십시오.

오늘날에는 때때로 "에너지" 또는 "전력"과 같은 용어와 같은 의미로 사용 되지만 물리학자와 엔지니어는 사용하지 않습니다.

항공기 설계자가 이 용어를 사용할 때 양적 의미에서 의미하는 바를 정확히 알고 있습니다(그리고 자주 비행하는 사람들은 명확성을 위한 노력을 높이 평가합니다).

그럼에도 불구하고 모든 마케터는 사용자 페르소나가 무엇인지에 대해 약간 다른 관점을 알려줍니다.

그래서 하나 더 드립니다.

경쟁의 장을 평준화하기 위한 Wikipedia 정의

사용자 중심 디자인 및 마케팅에서 페르소나 ( 사용자 페르소나, 고객 페르소나, 구매자 페르소나 )는 사이트, 브랜드 또는 제품을 유사한 방식으로 사용할 수 있는 사용자 유형을 나타내기 위해 생성된 가상의 캐릭터입니다.

마케터는 시장 세분화와 함께 페르소나를 사용할 수 있습니다. 여기서 정성적 페르소나는 특정 세그먼트를 대표하도록 구성됩니다.

페르소나는 웹사이트의 기능, 상호 작용 및 시각적 디자인과 같은 서비스, 제품 또는 상호 작용 공간에 대한 결정을 안내하기 위해 브랜드 구매자 및 사용자의 목표, 욕구 및 제한 사항을 고려하는 데 유용합니다 . 시작하다

대부분의 경우 페르소나는 사용자와의 인터뷰를 통해 수집된 데이터에서 합성됩니다.

행동 패턴, 목표, 기술 및 태도가 포함된 1-2페이지의 설명으로 캡처되며 페르소나를 현실적인 캐릭터로 만들기 위한 몇 가지 가상의 개인 세부 정보가 포함됩니다.

"페르소나"라는 단어를 들었을 때 떠오르는 것은 다음과 같습니다.

보풀.

그렇다면 마케팅에서 생성된 구매자 페르소나는 어디에서 그렇게 잘못 되었습니까?

내가 이 질문을 이해하는 방식은 마케팅에서 만든 페르소나가 왜 그렇게 나쁜 평판을 받는가 하는 것입니다.

기본적으로 페르소나는 사용자 인터뷰 및 세분화의 연구 프로세스에서 얻은 측정 단위인 증거입니다.

에이전시가 결과를 지나치게 약속하고 리테이너를 확보하기 위해 또 다른 슬라이드 데크를 제공했을 때 문제가 발생했습니다.

제품 리더가 페르소나를 제시함으로써 어떤 결정이 영향을 받을지 식별할 수 없다면 가치가 없습니다.

페르소나를 보류하는 일이 흔한 이유.

이에 대한 Jeremy Epperson의 관점을 공유하고 싶습니다. 소속사 입장임에도 불구하고 페르소나가 어디가 잘못됐는지에 대한 내 비전을 공유하는 것 같다.

사용자 페르소나 및 CRO를 사용하여 시간의 테스트를 견디는 페르소나 전략을 갖는 방법에 대해 질문을 받았을 때 그는 다음과 같이 말했습니다.

더 이상 페르소나라는 용어를 사용하지 않습니다.

나는 개인적으로 그 용어를 말하지 않을 것이고 다른 사람들이 내 주위에 그것을 말하지 못하게 할 것입니다.

[…]

우리는 많은 돈을 지불하고 페르소나를 만든 다음 보류됩니다.

그리고 테스트에서 활성화된 적이 없습니다. 맞죠? 우리는 가정에 결코 도전하지 않습니다.

이것은 연구를 위한 연구와 같습니다.

바로 그 시점으로 돌아가서 괜찮습니다. 우리는 연구를 수행했지만 테스트 방법은 변경되지 않았습니다. 우리가 마케팅하는 방식을 바꾸지 않았고 우리의 포지셔닝을 바꾸지 않았습니다.

따라서 페르소나는 세분화하거나 최적화하지 않는 많은 속성을 쌓는 것과 같습니다.

그러나 페르소나가 유용할 수 있습니까? 구매자 페르소나에 대한 다음 통계를 고려하십시오.

• Mark W. Schaefer에 따르면 회사 매출의 90%는 일반적으로 3~4명의 구매자 페르소나에서 발생합니다.
• MarketingSherpa의 한 사례 연구에서는 페르소나가 디지털 마케팅 결과를 극적으로 향상시켜 방문 시간을 900%, 마케팅 수익을 171% 향상시킨 방법을 보여주었습니다.
• 또 다른 사례 연구에 따르면 구매자 페르소나는 리드 생성이 97% 증가하고 자연 검색에서 웹사이트 트래픽이 55% 증가하는 것으로 나타났습니다.
• 구매자 페르소나를 사용하는 이메일 마케팅 캠페인은 그렇지 않은 캠페인보다 2배의 공개율과 5배의 클릭률을 경험했습니다.
• 페르소나는 전환율을 10%까지 높이는 개인화된 이메일을 알려줍니다.

따라서 페르소나는 사라질 필요가 없습니다. 그들은 단순히 개조가 필요합니다.
과학적으로 수행되고 상대적으로 편향되지 않은 연구(사전 테스트)에서 수집된 통찰력으로 실시간으로 업데이트할 수 있습니다. 테스트 후에는 CXO(고객 경험 최적화)에 중점을 둔 테스트 결과에서 얻은 정보를 업데이트할 수 있습니다.

수행해야 할 작업 프레임워크: 피곤한 노인 페르소나를 소생시키기?

JTBD(Jobs-to-be-Done) 프레임워크는 제품 개발에서 비롯됩니다. 제품 설계 및 개발의 초점이 고객이 완료하기 위해 제품을 "고용"하기를 원하는 "작업"에 초점을 맞추는 접근 방식입니다.

이는 제품의 디자인이나 개발이 제품 자체에 관한 것이 아님을 의미합니다. 그것은 제품을 구입하는 고객의 동기에 관한 것입니다.

예를 들어 칫솔을 갖고 싶다고 해서 칫솔을 사지 않을 것입니다. 좋은 치아 위생을 유지하고 싶기 때문에 구입하게 될 것입니다.

마찬가지로, 모든 멋진 마케팅 담당자가 사용하는 것이므로 Google Analytics를 사용하지 않습니다. 웹사이트 방문자가 웹사이트에서 무엇을 하고 있고 마케팅 캠페인이 얼마나 잘 수행되고 있는지 이해하기 위해 이 도구를 사용합니다.

그렇다면 이것은 페르소나와 어떻게 비교됩니까? 그들은 상호 배타적입니까? 그들은 화해할 수 있습니까?

다음은 John Ostrowski의 Personas vs. Jobs to be Done에 대한 설명입니다 .

Nielsen Norman이 제안한 것처럼 서로 다른 문제를 해결하는 도구이기 때문에 상호 배타적이지 않습니다.

완료해야 할 작업이 페르소나를 쓸모없게 만들었습니까?

절대적으로하지.

따라서 제품 팀은 사용자 조사를 수행하고 수행해야 할 작업 목록을 간단하고 명확한 언어로 작성하여 구축해야 할 항목에 대한 참조로 사용할 것입니다.

기본 요구 사항, 근본 원인을 식별할 수 있다면 기능, 인구 통계 또는 특정 유형의 사용자에만 초점을 맞추는 것보다 요구 사항을 더 잘 충족하는 데 도움이 되는 무언가를 설계할 준비를 더 잘 갖추게 될 수 있습니다.

그렇다면 그들은 어떻게 다른가?

완료해야 할 작업 은 고객이 특정 문제를 해결하기 위해 제품을 "고용"하는 상황과 동기를 설명합니다. 기능 측면에서 생각하는 간단하고 사용자 중심적인 방법.

페르소나는 프로필 및 인구 통계(예: 소득 수준, 지리적 위치, 성별, 연령, 직업), 요구 사항 및 목표와 상관 관계가 있는 다양한 방식으로 제품을 고용하는 별개의 그룹을 식별합니다. 좋은 페르소나는 공감을 촉진합니다. 페르소나는 청중을 만듭니다.

#reflection: 나는 Jobs to be Done이 전환과 유지를 위해 해결하는 제품 팀에 더 적합한 도구인 반면 페르소나는 인수를 위해 해결하는 마케터에게 적합하다고 생각하는 경향이 있습니다.

완료해야 할 작업은 페르소나 2.0의 일부가 될 수 있고 또 그래야 합니다. 구매에서 유지, 확장에 이르기까지 구매자 상호 작용의 모든 단계를 다루는 새로운 통찰력과 정보로 지속적으로 업데이트되는 문서입니다.

고객의 생생한 360도 묘사와 같습니다.

여기 예가 있습니다.

비록 그가 페르소나나 JTBD에 대해 직접적으로 이야기하고 있지는 않지만, 아래의 Paul Randall의 게시물은 어떻게 해야 할 일을 페르소나와 혼합하고 융합할 수 있는지 보여줍니다. 특히 그는 임의의 감정이나 고충 대신 단어를 "행"하여 그룹화 단계를 제안합니다.

이것은 JTBD 프레임워크에 대한 핵심 정보입니다. 핵심 목표와 동기 및 세부적인 감정은 전통적인 질적 페르소나 중심 연구에서 비롯됩니다. 그는 이 하이브리드를 Experience Map이라고 부릅니다.

이 프레임워크는 마케터에게 제품의 주관적인 우월성을 표시하고 일상적인 작업을 단순화하기 위한 더 나은 선택으로 포지셔닝할 수 있는 언어를 제공할 수 있습니다.

Lorenzo Carreri는 Teamflow가 가격 페이지에서 이를 어떻게 수행했는지 설명합니다.

한편, 제품 및 성공 팀‌은 도구 또는 앱과의 직접적인 상호 작용의 관점에서 완료해야 할 작업을 활용하여 고객에게 첫 번째 가치를 제공하고, 일관된 가치를 보장하고, 시기 적절한 업그레이드 및 확장 넛지를 배치할 수 있습니다.

페르소나와 JTBD 프레임워크(그러나 제품 팀의 맥락에서) 사이의 점을 연결하는 또 다른 실용적인 예는 Reforge에서 나옵니다. 고객의 초기 상태에서 원하는 결과까지의 경로에 중점을 둡니다.

이 경로의 중간에는 직업 지도와 직업 이야기가 있습니다. 직업 지도는 고객이 목표를 달성하기 위해 어떻게 나아가는지 보여주고, 직업 이야기는 문제와 문제를 해결하기 위한 개별 단계를 구성합니다.

이 흐름은 목표 고객이 초기 상태(동기 및 불확실성 포함)에서 원하는 결과까지 거쳐가는 여정에 대한 이야기를 알려줍니다. 게다가 그 사이에 있는 모든 체크포인트.
이렇게 하면 문제가 있는 사람( 페르소나 )과 그들이 하려는 작업( JTBD )을 알 수 있습니다. 이는 조직의 직무 역할 전반에 걸쳐 사용할 수 있는 보다 심층적인 관점과 고객에 대한 훨씬 더 현실적인 정체성 및 고객이 제품 또는 서비스를 원하는 이유를 제시합니다.

연구 중심의 페르소나를 구축하는 방법(페르소나 2.0)

이것을 명심하십시오: 페르소나 2.0은 평범한 페르소나에게 고출력 레이저가 일반 손전등에 대한 것과 같습니다. 이것은 일치하는 노력이 필요한 중요한 업그레이드이기 때문에 시작하려면 그런 마음가짐이 필요합니다.

페르소나 2.0 제작에 관한 John Ostrowski의 야생 사례를 확인하십시오.

페르소나 2.0의 예

Gitlab의 기존 페르소나(그 중 14개)에 바로 구축된 작업을 핸드북(누구나 확인할 수 있음)에서 볼 수 있습니다.
참고: Gitlab에는 사용자 요구와 감정에 초점을 맞춘 데이터 기반 통찰력을 기반으로 하는 두 가지 기본 페르소나가 있습니다.

구매자 페르소나 – 잠재 사용자일 수도 있고 아닐 수도 있는 잠재 고객의 높은 수준의 목표에 초점을 맞춥니다. 마케팅 팀 소유.

사용자 페르소나 – UX 전문가와 제품 관리자(PM)가 최종 사용자의 요구, 동기, 행동 및 기술과 연결하는 메커니즘으로 사용합니다. 페르소나 관련 연구 활동에 대한 DRI이기도 한 제품 관리자가 소유합니다.

Gitlab

이 예의 가장 큰 장점은 원할 때마다 새 페르소나를 추가하거나 기존 페르소나를 업데이트할 수 있다는 것입니다. 페르소나 2.0과 마찬가지로 — 고품질 실험을 지원하는 피드백 루프 내에서 작동하기를 원하는 경우.

이러한 페르소나는 다음을 수행해야 합니다.

• 연구를 통해 정보를 얻으십시오
• 직함이나 기능에 따라 움직입니다.
• 성 중립을 지킨다
• 글머리 기호를 사용하고 긴 설명을 피하세요.

완료해야 할 작업 프레임워크 사용

페르소나 2.0 구축을 위한 단계별 가이드

1. 타겟팅 정의

조사 대상 고객을 선택하는 데 사용할 기준을 결정합니다. 가능하면 고객의 상위 10%부터 시작하십시오.

2. 면접 질문 디자인하기

제품과 관련된 인터뷰 질문 템플릿을 만듭니다. 고객, 구매 결정 방법, 고려한 대안, 제품 사용 방법 등에 대해 알고 싶습니다.

3. 인터뷰 대상자에게 이메일 보내기

조사 대상으로 선정된 고객에게 연락하십시오. 그들에게 편리한 시간에 인터뷰에 초대하십시오.

4. 녹음된 인터뷰 실행

대화가 진행되는 동안 메모하는 것은 최적이 아닙니다. 주의를 기울일 뿐만 아니라 참고용으로 기록을 보관해야 합니다.‌ 인터뷰 녹음에 대한 동의를 요청합니다.

5. 사람 기반 또는 AI 기반 소프트웨어로 인터뷰를 전사합니다.

이렇게 하면 녹음된 인터뷰를 텍스트로 변환하는 시간이 크게 단축되어 정성적 데이터를 쉽게 이해할 수 있습니다. 이를 위해 otter.ai 또는 fathom.video를 시도할 수 있습니다.

6. 전사를 태그하여 정량적으로 분석

요점과 주제를 강조 표시합니다. 색상 코딩을 사용하여 이러한 주제를 쉽게 찾아 평가할 수 있습니다. 스프레드시트로 이동할 수 있습니다.

7. 처음 생각부터 인지 단계까지 사용자 여정을 디자인합니다.

여기에서는 사용자가 제품을 발견하도록 유도하는 솔루션을 찾을 때 취하는 여정을 매핑하고 있습니다.

여정 지도에 대한 명확성을 위해 아래 Vassilena Valchanova의 비디오를 시청하는 것이 좋습니다. 정확한 프로세스를 보려면 6:49로 바로 건너뛸 수 있습니다. 그러나 Jobs to Done에 대한 매우 통찰력 있는 토론이므로 모두 들어보는 것이 좋습니다.

8. 몇 가지 페르소나에 대한 정량적 분석 요약

인터뷰에서 객관적이고 수치적인 데이터를 수집하고 분석합니다. 응답에서 찾을 수 있는 일반적인 수량화 속성은 무엇입니까? 응답자를 페르소나가 될 수 있는 광범위한 범주로 그룹화하는 데 이것을 어떻게 사용할 수 있습니까?

9. 팀과 함께 워크샵을 운영하여 발견 사항을 전달합니다.

또한 결과를 기반으로 테스트를 제안합니다. A/B 테스트를 통해 이상적인 고객을 가장 잘 정의하는 사람을 찾을 수 있습니다.

페르소나 A가 문제 A를 해결하기 때문에 제품을 구매하고 페르소나 B가 문제 B에 대해 구매하는 경우, 귀하의 통제는 문제 A를 해결하는 메시지가 되고 도전자는 문제 B를 해결하는 메시지가 됩니다. 어느 것이 가장 잘 수행됩니까?

10. 다음에 운동을 다시 실행해야 하는 시간 정의

이것은 통찰력과 페르소나 문서를 계속 업데이트하는 피드백 루프이기 때문입니다.

페르소나 2.0을 위한 ICP 연구

좌절, 불확실성 및 의심을 식별하고 완료해야 할 작업을 결정하기 위해 확실한 연구를 수행하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 그러나 그것에 대해 잘못된 방법이 많이 있습니다.

이것이 Speero가 개발한 전투 테스트를 거쳐 업계 전반에 걸쳐 존경받는 ResearchXL 방법론을 권장하는 이유입니다.

모든 것의 중심에는 중요한 통찰력이 있다는 것을 기억하십시오.

1. 동기 부여 데이터

동기 부여 데이터를 수집하여 시작하십시오. 이 데이터는 다음 질문에 답합니다.

• 해결책을 찾게 된 계기는 무엇입니까?
• 이 솔루션에 대해 비용을 지불할 의향이 있거나 계속 비용을 지불하는 이유는 무엇입니까?
• 우리 제품이나 서비스를 구매할 때 어떤 결과를 원하십니까?

이는 고객 설문조사와 인터뷰에 그대로 반영됩니다. 인터뷰를 통해 고객의 생각을 더 깊이 파고들 수 있는 여지가 있지만 설문조사는 더 적은 리소스로 많은 응답을 얻을 수 있습니다.

응답자들은 자신의 감정을 다르게 표현하지만 일반적으로 같은 것에 대해 이야기합니다. 따라서 응답에서 공통 주제의 수를 유지함으로써 이 질적 데이터를 이해할 수 있습니다.

인지 편향의 희생자가 되지 않도록 주의하십시오. 그것이 당신이 이미 믿고 있는 것을 뒷받침하는 피드백에 집중하는 곳입니다. 이를 방지하려면 동일한 데이터 세트를 분석하기 위해 독립적으로 작업하는 2명 이상의 사람이 필요합니다.

도구의 경우 Typeform은 고객에게 보낼 수 있는 온라인 설문조사를 수행하기 위한 훌륭한 옵션입니다. Google 설문지를 사용할 수도 있습니다. 설문조사를 방문 페이지 또는 웹사이트의 다른 페이지에 현장 팝업 설문조사로 표시하려면 HotJar 또는 Qualtrics를 사용할 수 있습니다.

2. FUD(두려움, 불확실성, 의심)

동기가 사람들을 구매로 이끄는 반면, FUD는 그 움직임에 영향을 미치는 심리적 마찰입니다. 마찰이 너무 많아 구매자를 잃었습니다. 따라서 이는 완벽하게 이해될 뿐만 아니라 고객의 마음에 이의를 제기하는 원인을 아는 것도 중요합니다.

이탈 의도 설문조사를 통해 이 정보를 수집할 수 있습니다. 그러나 이것의 문제는 사람들이 이미 두려움, 불확실성, 의심을 경험하고 있을 때 여론 조사에 응답하는 데 흥분하지 않는다는 것입니다.

간단한 예/아니요 질문은 그 어려움을 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그런 다음 그들이 응답에 전념하면 더 많은 맥락을 얻기 위해 설명을 따르십시오.

Emma Travis는 이에 대해 다음과 같이 설명합니다.

이를 위해 온라인 챗봇을 사용할 수도 있습니다.

다음과 같이 예 또는 아니오로 질문할 수 있습니다.

• “구매를 망설이는 것이 있습니까?” 또는
• “답을 찾지 못한 질문이 있습니까?”

좋은 개방형 질문은 다음과 같습니다.

• “구매를 망설이게 하는 것은 무엇입니까?” 또는
• "왜 오늘 구매를 완료하지 않았습니까?"

때로는 사이트에서 사용할 수 있는 것보다 더 많은 정보가 필요할 수 있습니다. 추가 정보로 회신하도록 고객 성공 팀에 알리도록 설정할 수 있습니다.

소프트웨어를 판매하는 경우 고객은 관련 사례 연구를 보고 싶어할 수 있습니다.

어떤 질문이 가장 많은 응답을 이끌어내는지 알아보기 위해 다양한 질문을 시도해 보세요. 이 연구의 새 버전으로 다음 반복 작업을 항상 개선할 수 있습니다.

3. 행동 데이터

다음은 페르소나 2.0 연구의 첫 번째 정량적 데이터입니다. 행동 데이터는 사용자가 웹사이트에 참여하는 방식을 보여줍니다. 사용자가 작업을 수행할 때 "이벤트"로 저장되며 이벤트는 "속성"(메타데이터)으로 설명됩니다.

페이지 보기, 가입, 클릭, 마우스 움직임 등과 같은 사용자 작업을 보고하는 분석 데이터에 대해 생각해 보십시오.

이 데이터를 분석할 때 지금까지 배운 "이유"에 대한 컨텍스트를 제공하기 위해 "무엇"과 "어떻게"를 이해하려고 합니다.

4. 마찰 데이터

이것은 사용자가 웹사이트나 제품에 참여할 때 겪는 어려움입니다. 당신은 그것들을 찾기 위해 사용성 연구를 수행하고 싶을 것입니다. 그들은 당신의 사용자 경험을 더럽히고 있습니다.

편향되지 않고 정확한 결과를 얻으려면 대상 고객의 대표 그룹을 사용하는 것이 가장 좋습니다. 이를 통해 다양한 관점을 얻을 수 있고, 자신의 제품의 강점과 약점이 무엇인지 알 수 있다.

사용성 문제에 대한 데이터를 수집하고 수정을 위해 우선 순위를 지정하는 동안 사용자가 제품의 요소와 연관시키는 느낌에 대한 데이터도 수집합니다. 예를 들어, 메뉴 항목의 이름을 올바르게 지정하고 있습니까? 그들에게 "의류"와 "의류" 사이에 차이가 있습니까? 아니면 "블로그" vs "기사"?

사용자가 사이트에서 원하는 것을 달성할 수 있음에도 불구하고 사이트에 대한 일반적인 느낌은 부정적이거나 의도한 것과 다를 수 있습니다.

John Ostrowski가 ICP 연구에 접근하는 방법은 다음과 같습니다.

연구에 대한 의사결정 우선 접근 방식에 따라 연구 방법을 선택하는 것 자체가 우선순위 단계입니다.

한발 물러서서 제1원칙 사고를 실천합시다.

탐색을 기반으로 우리는 무엇을 하려고 하며 이것이 다른 테스트 결정에 어떤 영향을 미칠까요?

내가 함께 일한 팀의 경우 특정 테스트 가설을 생성할 수 있도록 주로 사용자가 가진 문제를 식별 하고 이해 하려고 합니다.
Reforge User Insights for Product Decisions의 Behzod Sirjani의 치트 시트를 사용하면 인터뷰가 최선의 선택인 것 같습니다.

폭보다 정보의 깊이를 우선시한다고 생각합니다.

그럼 8~10명 정도면 충분하다는 말씀이신가요? 진짜?

보시다시피 설문조사는 두 번째로 좋은 선택이며 여기에서 퀀트 데이터가 더 강력한 사용 사례에 대한 결과를 구체화하는 데 도움이 됩니다.

한 번에 실행할 수 있는 시간과 리소스가 있습니까? 주스는 짜낼 가치가 있습니까?

하나만 선택할 수 있다면 인터뷰를 통해 질적 사용 사례를 구축하기 시작합니다.

Persona 2.0은 어떻게 연료 및 전력 A/B 테스트를 할 수 있습니까?

다음은 Journey More의 웹사이트 경험 책임자인 Jon Crowder가 A/B 테스트를 지원하기 위해 페르소나 2.0을 사용하기 위한 몇 가지 팁입니다.

Clayton Christensen이 문서화하고 제안한 "완료할 작업"(JTBD) 프레임워크를 이미 사용 중일 수 있습니다. 제품 디자인의 문제를 해결하는 논리적인 방법입니다. 고객이 방문을 통해 특정 목표(및 잠재적으로 관련이 있지만 덜 중요한 목표)를 달성하려고 한다는 원칙에 따라 작동합니다.

사용자가 진공 청소기를 구매할 때 사용자가 구매하는 주된 이유이자 원동력은 바닥을 청소하기를 원한다는 점을 디자이너가 인정하도록 권장하는 디자인 프로세스입니다. 기본 디자인 기능으로 시작하여 해당 개념에 대한 세부 사항을 구축합니다. 귀하의 사용자 중 일부는 특히 애완 동물의 털을 제거하는 문제를 해결하고자 하는 애완 동물 소유자가 될 것입니다. 일부 사용자는 진공 청소 프로세스를 더 쉽게 만들고자 하며 무선/가벼운 옵션에 긍정적으로 반응할 수 있습니다. 일부 사용자는 자동차에 적합한 진공 청소기가 필요합니다. 일부는 더 시급하고 긴급한 요구 사항이 있으며 가능한 한 빨리 진공 청소가 필요하므로 배송 및 공급망이 더 중요합니다. 사용자의 운전 요구 사항을 더 잘 설명하기 위해 더 깊이 들어가 깨끗한 바닥에 대한 열망 뒤에 있는 동기를 이해하려고 할 수 있습니다.

이 프로세스는 제품과 마찬가지로 서비스를 지칭하며 사용자와 즉각적인 요구에 대한 디자인 사고의 방향을 제시합니다.

실험에 사용되는 곳은 AB 테스트에 대해 더 관련성이 높은 가설을 만드는 데 유용하다는 것입니다. 사용자가 하려고 하는 다양한 '작업'을 이해하고 있다면 디자인으로 이러한 작업을 처리할 수 있습니다.

Journey More에서는 귀하의 데이터로 모든 여정을 시작합니다. 고객이 달성하려는 목표를 이해하려면 데이터가 필수적임을 이해해야 합니다. 우리는 귀하의 사용자와 그들이 귀하의 웹사이트 및 귀하의 제품과 상호 작용하는 방식을 이해하기 위해 연구를 수행한 다음, 게임을 변화시키는 경험을 제공하기 위해 테스트 및 입증할 수 있는 가설을 형성하기 위해 해당 데이터를 사용합니다.

이렇게 하는 것은 자연스럽게 JTBD 프레임워크를 이해하고 인식하는 것을 의미합니다. 우리가 이해하려고 하는 것의 일부는 무엇이 사용자를 제품으로 이끌었는지, 무엇이 행동하도록 동기를 부여하며, 무엇이 귀하의 제품을 당신의 경쟁자.

우리는 또한 고객이 한 마음과 동기로 동질적으로 행동하는 집단이 아니라 다른 필요와 동기를 가진 많은 개인으로 구성되어 있음을 인정해야 합니다. 귀하의 제품을 구매하는 한 고객은 완전히 다를 수 있습니다.

다른 사람의 동기. 제품이 실용적일수록 동기는 더욱 다양해질 수 있습니다. 이것을 자연스럽게 확장하면 원자재 판매 사업에 종사하는 경우 고객의 동기가 큰 영역의 일부가 될 수 있으며 웹 사이트는 이러한 특정 동기가 거의 들리지 않는 정적 시장과 같은 역할을 할 수 있습니다. 그러한 동기를 확인하고 구체적으로 이야기할 의향이 있다면 이러한 방식으로 실험할 수 없는 경쟁자들보다 머리와 어깨를 나란히 하게 될 것입니다.

초기의 광범위한 연구 후에, 일반적으로 느슨한 '페르소나' 모음과 특정 추진 동기를 식별하는 것이 가능합니다. 이들은 일반적으로 연령이나 성별과 같은 인구 통계학적 지표가 아닌 관련 목표 및 결과에만 초점을 맞춘다는 점에서 표준 마케팅 페르소나와 다릅니다. 진공 청소기의 예를 확장하기 위해 "애완 동물 소유자"와 "위생 중심" 사용자를 식별할 수 있습니다. 우리는 "편의성" 사용자와 "장수 중심" 사용자를 볼 수 있습니다. 이러한 각 페르소나는 웹 페이지에서 메시징 및 위치 지정에서 실험할 수 있는 개별적이고 중복되는 동기를 가지고 있습니다. 그런 다음 그 실험이 우리를 위해 검증될 수 있습니다... 우리가 목표를 달성했습니까, 아니면 출루했습니까? 사용자에게 가장 중요한 것은 무엇입니까? 우리는 그들의 목표가 무엇인지 알고 있지만 그 목표에 도달하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

실험이 열쇠를 쥐고 있습니다.

루프 닫기: 실험 인사이트를 페르소나 2.0에 다시 추가

피드백 루프는 실험, 특히 처음에 가졌던 페르소나를 향상시키는 실험에서 얻은 통찰력으로 되돌아갑니다.

기본적으로 고객 행동을 이해하는 데 중점을 둔 실험인 고객 경험 최적화(CXO)가 이를 위한 핵심 원칙입니다. 포함하여 지금까지 논의한 모든 내용을 다룹니다.

• 고객 조사

설문 조사 및 인터뷰를 통해 동기와 반대에 대해 학습하여 대상 고객 및 이상적인 고객에 대한 가정을 검증 및/또는 제거하는 데 도움이 됩니다.

• 질적 연구

마우스 추적 및 히트 맵 분석을 통해 사용자가 사이트에 참여하는 방식에 대한 명확한 그림을 얻을 수 있습니다. 이는 현재 상황에 대한 개인적인 의견보다 훨씬 더 정확합니다.

• 사회적 경청

업계, 브랜드, 제품 및 경쟁업체에서 무슨 일이 일어나고 있는지, 그리고 대상 고객이 문제를 어떻게 설명하는지에 대한 폭넓은 이해를 제공하는 통찰력을 제공합니다.

• 사용성 연구

사용자가 귀하의 제품에 얼마나 만족합니까? 사용자 경험(UX)은 어떻습니까? 귀하의 제품이 "고용"된 "업무"를 완료하는 데 얼마나 효과적으로 도움을 줄 수 있습니까? 사용성 연구는 이러한 질문에 답하고 개선해야 할 좋은 요소와 수정해야 할 나쁜 요소를 찾는 데 도움이 됩니다.

CXO에는 코호트 분석, 카드 정렬 및 트리 테스트, A/B 테스트 페르소나도 포함됩니다.

여기서 가장 중요한 목표는 고객이 솔루션을 찾기 전의 초기 상태, 해당 솔루션에 도달하는 방법, 그 과정에서 고객의 동기 또는 두려움을 이해하는 것입니다.

이를 측정하고 페르소나 문서에 가치 있는 통찰력을 추가하려면 참여 깊이 점수, UX 품질 점수, 추천률, 공유율, 속도 등과 같은 고객 메트릭(수익 메트릭이 아님)을 유지하고 싶을 것입니다.

결국 페르소나 2.0 문서는 사용할 때만 가치가 있습니다. 조직의 모든 사람이 생성 프로세스에 참여하도록 하려면 장점을 팔아야 합니다.

이것은 이상적인 고객에 대한 일반적인 반 소설적 설명이 아닙니다. 잠재 구매자가 완료하고 제품, 도구 또는 서비스를 고용하기를 원하는 작업에 중점을 두고 지속적으로 업데이트되는 문서입니다. JTBD 연구를 기반으로 실행한 실험에서 수집한 통찰력은 문서를 더욱 구체화하고 성숙시킵니다.

업데이트를 유지하려면 테스터가 실험에서 얻은 통찰력을 계속 제공해야 합니다.

모든 사람이 문서를 볼 수 있도록 허용하되 업데이트할 사람을 지정하십시오. 실험 및/또는 사용자 경험에 대해 가장 잘 이해하고 있는 사람이 바로 당신일 수 있습니다.

그런 다음 실험 학습 저장소의 일부로 만드십시오. 문서가 없는 경우 실험 팀이 중요한 ICP에 대한 데이터를 기록할 수 있는 중앙 집중식 실시간 문서를 유지하는 것이 좋습니다.

이를 위해 Airtable 또는 Notion을 중앙 집중식 위치로 사용할 수 있습니다. 일부 팀에서는 Google 프레젠테이션을 사용하기도 합니다.

개인 문서가 정기적으로 업데이트되고 조직의 결정을 알리는 데 사용할 수 있도록 통찰력이 제대로 기록되었는지 확인합니다.

John Ostrowski는 이러한 책임이 통찰력을 전파하는 데까지 확장된다고 말합니다.

다기능 제품 팀 내에서 UX는 고객의 목소리입니다. 저는 이 개념을 좋아합니다.

저는 Brainly에서 8년 간의 재직 기간을 가진 Sr. UX와 함께 일하는 동안 제품 개발을 위해 놀라운 일을 하는 것을 보았습니다.

"테스트 팀"이 어떻게 구성되어 있느냐에 따라 JTBD를 참고용으로 갖는 것은 입력이며, 이는 UX 전문가가 관리한다는 의미입니다.

그 전문가는 어디에 앉아 있습니까? 조직도 토론입니다.

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.

결론

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.