すべてを託すことは危険ですし、「だからちゃんと調査してデータに基づいたペルソナを決めるべき」という指南書は数多く見受けられます。これらの意見に対して、僕自身、異を唱えるつもりは全くありません。重要なことは明白です。それでも僕は、まず、アドホックなペルソナを無視して始めたプロジェクトは失敗すると断言できます。ペルソナを設定することが肝要なのです。アドホックなペルソナの正当なベネフィットがいくつかあるからに他なりません。重要なベネフィットは、いったい何でしょう?決して「時間的・金銭的に、調査しない方がコストが低い」ということではありません。それは...「売り手の先入観を利用する」...ということです。なしにゼロから調査して、正解に辿り着くのは、効率的ではありません。そもそも、先入観の無い人は存在しません。先入観は、あって然るべき...であり、先入観ありきの作戦でいった方が合理的なのです。問題は、先入観の無い見方をしているかのような勘違い意識にこそあるのです。先入観は、否定するものではなく、疑うものなのです。疑うためには、「先入観なしで!」と言っていては疑えません。「先入観?もちろんあるよ!正しいかどうかは怪しいもんやけど...」...ってなバランスが一番良いのです。先入観を利用するには、まず...先入観を具体的にリスト化することから始めます。調査によって、実態の検証を行い、先入観と実態との間で、整合を図るのです。アドホックなペルソナは、あくまで、たたき台であり、都度、「仮」のペルソナです。「仮」ということは、「正しい点も間違っている点もないまぜになっている状態」なのですから、この状態を整理して、より真正の実態に近づけるためにこそ調査をするわけです。言い換えるなら、「先入観の間違いさがし」という目的で調査を行うのです。「潜在特性」に大別できます。例を挙げると...大学に通うために新入生がアパートを探しているとします。この場合、学校との距離や家賃などの条件が、その他の条件(間取/築年など)に比べてより重要であることは、調査の結果明らかになっています。保護者の金銭的条件と、新入生自身の通学の利便性が、他の条件より優先されるということです。古かったり狭かったりしても、学校に近くて、予算の範囲内であることの方が重要」であることがわかります。顧客の潜在特性を発見せよ!さて実は、調査の目的は、顕在特性の実態が想定した先入観と合致しているかどうかの検証だけではありません。調査の結果、「へぇーそーやったんやー!」というような、調査した側もされた側も知らなかったような特性が浮かび上がることがあります。これを「顧客自身も意識していない特性」という意味で、ここでは『潜在特性』と呼ぶことにしましょうか。これは、思いもかけず見つかることもありますが、ある程度、見つけるための工夫を仕掛けることが大切です。当然ですが、「なんでもいいからコメントを...」ではなく、ある程度テーマを絞って、回答者にとって書きやすくしておくことも重要になるでしょうプロジェクト内容と一見関わりのないような設問も設けるという方法は、有効です。関係のないような設問は、「箸休め」のような働きをし、回答者を調査に対して協力的にしてくれる効果があるようです。この場合、気をつけたいことは...メインの設問とは逆の属性の設問にすべきであるという点です。状況などの客観的なものに対しての設問がメインであれば、個人の嗜好などの主観的なものにすべきでしょう。データは嘘をつくデータは数値という形式になりますから、「データは嘘をつかない」「数値は公正であり、データは真正なモノである」と盲信しがちですから、正しく採られなかったデータは必ずと言っていいほど「誤解」を誘発します。データとは、調査の結果です。したがって、調査の方法により、データは変わります。何を知りたいのかという基本的なことのためには、アンケートの内容が重要であることは言を俟ちません。アンケート実施方法ごとの小さな差異も大きく影響してきます。典型的な例として、実際に某サイトで十年近く前に行われた調査の話をしましょう。年齢・性別などのアンケートが行われました。1時間以上、3つ以上の目的のために経常的に、インターネットを使っている」という結果が出ました。この結果を真性のデータと受け取ってはいけません。あるポータルサイトで行われたものだからです。調査目的と調査手法がずれているケースは、大変に多いです。そのようなチグハグな調査は、調査費用をドブに捨てたことになるだけでなく、プロジェクト自体を誤った方向に導くことになるのです。ペルソナは複数設定せよ!アドホックなペルソナを設定して調査を行った結果、相反する属性が出る場合があります。「あります」と言いましたが、相反する属性は出るものなのです。属性のすべてを持っているわけがありません。勘違いしないでください。ペルソナは複数設定する必要があります。45kg以下の人が、ドット模様のブラウスが好きであるというデータ結果が出たと仮定します。45kg以下の、極端にスレンダーな女性が、特に水玉ブラウズを好むのでしょうか?違うはずです。ペルソナの属性は尖らせよ!多くの場合、複数設定したペルソナは、プライオリティをちゃんとつけることで、マーケティングの指針として大いに役立ちますが、集約しすぎた平均データは、何も教えてくれません。勘違いしないでいただきたいのですが...『尖らせる』というのは、極端にせよという意味ではありません。先の例であれば、身長が比較的高い女性に好まれるからといって、170cm以上の女性にしか似合わない水玉ブラウスでは売れないでしょう。『具体的に』『明確に』するということです。上記の例であれば...水玉のブラウスを「好き」だから買うのか、「無難だから」買うのか水玉ブラウスは嫌いな人の分布はどうなっているのかといったあたりも追加調査が必要でしょう。追加調査の結果、「無難だから」ではなく「好きだから」水玉ブラウスを買うという顕著な結果が出れば、水玉ブラウス嫌いな人の分布調査結果は軽視しても構わないでしょうが、「無難だから」買うのであれば、嫌いな人の分布状態は、大きな指針になるはずです。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。date*日本語が含まれない投稿は無視されますのでご注意ください。Wikipedia物欲の部屋Amazonで、購入済みのもので、なおかつ、お勧めできる商品を並べてあります。お陰様で何とか97歳の誕生日に舞台に立てました。生年月日の入力に小一時間。