ロイヤリティによる顧客分類セグメント分けされたターゲット毎にロイヤリティ向上アクションを実行する。:顧客分類を意識項目で分類。〇〇タイプや□□派などターゲット像を平易なネーミングで視える化できる。一方で実際のアクションプランのターゲットとして、誰なのか?どこにいるかが分からない?という声が挙げられることがある。ペルソナで描かれる顧客像は、購買層のボリュームゾーンではないかもしれません。最高のロイヤリティを持つ顧客ではないかもしれません。LTVが一番大きな顧客ではないこともあります。いう消費者にお客様になってもらい、製品やサービスをお届けしたい、喜んでもらいたい、感動してもらいたいという開発、宣伝、販売などの各チームが、“ペルソナ”をベースにブレない一貫した姿勢で製品リリース、情報発信、コミュニケーションしていくことが、ペルソナ活用の基本です。一人の顧客が全ての理想的な条件を満たすことは無いため、既存顧客の情報やインタビュー、調査データなどの実在する情報から、架空の理想の顧客「像」を描きます。現実にはいない崇高な理想の人物像でなく、リアリティを持って、社内関連部署、スタッフが受け入れられるペルソナであることはとても大切です。誰に向けた企画なのか?ペルソナが明確になっていない企画や、ペルソナを定めたとしてもその時々でペルソナを変更して企画を進めてしまうと、具体的にプランニングすることができなかったり、できたとしても作り手都合で一貫性のないコミュニケーションとなったり、誰に向けたメッセージなのか分からない企画として進んでしまうことが起きます。未知のアンメットニーズ(潜在ニーズ)を見つけ出したいときは、行動観察調査や日記調査やオンラインの特性を使ったMROCなどで、日ごろの行動実態を観察や記述の中から発見していきます。先入観にとらわれず(仮説は忘れて)、実際に観察や普段の様子から見つけ出していきます。観察調査や日記調査の後に、デプスインタビューやグループインタビューを実施して、その行動の背景の理解、解釈、理由や感情を定性的に明らかにします。ペルソナのイメージペルソナは「リアル感」がなければいけない人物の行動パターンを明らかにするよりも、「どうしてその行動を取るのか?」という意志決定に至るまでの動機や理由に着目すると、ペルソナのリアル感が増します。動機や理由をその他の情報と紐づけてストーリーを作るとリアル感がさらに増します。し」に分類することができます。わかりづらいので、特定の人物像まで落とし込むことにより、精度の高い理解ができるようになります。■ユーザー目線での判断ができるようになる現代のプロモーションやWebマーケティングの現場では、ユーザー主義、ユーザー体験という概念が重要になっています。ペルソナを定めることで、調査主催元や制作者の好みや都合ではなく、本当のユーザー目線に立った意思決定ができるようになります。■曖昧な意思決定を避け、最適なコンセプトや製品開発を実現しやすくなる「こういう人もいるだろうから、こういう要素も必要だ」を集めていくと、不必要な情報、デザイン、機能が山積みとなります。それでは無駄にお金と時間がかかり、結果として非効率的なモノが出来上がります。ペルソナを基にした判断をすることで、ユーザーにとって最適なものをつくることができます。■プロジェクトメンバー間での意思決定が迅速になるターゲットベースで、各関係者が頭のなかで想像する人物を思い描くと、認識のズレが起きることが多々あります。ペルソナを定めておけば、その機能や説明、デザインがあっているのか、間違っているのかといった議論に時間をかける必要がなくなり、共通のイメージを持つことができます。■間違ったペルソナ像を作る可能性があるリサーチ不足、マーケティング調査不足の結果、イメージばかりが先行してしまった結果、デモグラフィックだけの判断となり、大きく外れたペルソナ像ができあがる可能性があるので注意が必要です。企業にとって都合のいいペルソナ、そもそも分かりきっている内容だけをあてはめた月並みなペルソナでは意味がありません。■時間がかかる分析するためには様々な調査、情報を取得、整理し一人の人物像を作り上げる必要があります。時にはインタビューやアンケートも必要です。その人物の生活スタイルまで造りこむ必要があるため時間がかかります。正確なユーザー像を作成するためには、ユーザー調査に時間をかける必要があるため時間=コストと考えると、コストがかかるとも言えるでしょう。ペルソナとターゲットの違いターゲットは「集」で、ペルソナは「個」ペルソナとターゲットの違い(従来のセグメンテーションの落とし穴)従来のセグメンテーションでは「人物像の実感」に乏しくなることが多いアンケートの回答データなど、回答傾向の類似性からクラスター分析などで数量的にセグメントを作成する方法が一般的です。従来の定量的な方法で作成したセグメンテーションでは解釈に困るセグメントが発生したり、ユーザー像が絞り込めなかったり、セグメントとして存在していることの実感に乏しい結果が出ることが多くあります。実態を想像できないようなセグメンテーションは、開発の現場で次第に使われなくなり、埋もれてしまうことがよく見られます。ポイント従来のセグメンテーションでは「人物像の実感」に乏しくなることが多いアンケートの回答データなど、回答傾向の類似性からクラスター分析などで数量的にセグメントを作成する方法が一般的です。従来の定量的な方法で作成したセグメンテーションでは解釈に困るセグメントが発生したり、ユーザー像が絞り込めなかったり、セグメントとして存在していることの実感に乏しい結果が出ることが多くあります。実態を想像できないようなセグメンテーションは、開発の現場で次第に使われなくなり、埋もれてしまうことがよく見られます。