ペルソナ分析とは?具体的な手順と企業の事例、便利なツールを紹介

ペルソナ分析とは?具体的な手順と企業の事例、便利なツールを紹介

「ペルソナ分析とは具体的に何をすればすべきなのか分からない」、「自社の改善点がイメージできない」そんな悩みを解決するペルソナ分析とは何か、過去の事例やペルソナの作成から具体的な改善策をまとめました。 よくある間違いとペルソナ分析に役立つツールも紹介しているため、ペルソナ分析を効率的に行いたい人は改善の方法をチェックしてはいかがでしょうか。


ペルソナ分析とは

マーケティングにおけるペルソナとは「企業の商品・サービスを購買する典型的なユーザーのプロファイル」を意味します。つまり、ペルソナ分析とは商品・サービスが想定する顧客像を分析し、設定することです。

従来の「男性・20歳~34歳」などの大まかな分類によるマスマーケティングとは異なり、ユーザーの性別・年齢・収入などの属性から趣味嗜好に至る詳細なモデルを設定し、購買までのプロセス(いわゆるカスタマージャーニー)で適切なアプローチを行うのが、ペルソナマーケティングの特徴です。

ペルソナ分析をする際は、まずWebサイトやアプリのアクセスデータに基づいて「どんな人物が商品を買ってくれるか」を情報収集します。

特に「ライフスタイル」は適切なアプローチをしていく上で重要な情報です。日常の行動から価値観や志向を読み取らなければ「アクセスは増えたけど購入まで至らない」というケースに繋がってしまうでしょう。

ペルソナ分析のメリット

ペルソナ分析を行うメリットのひとつは、ターゲットが興味を持ちやすいフレーズを発信できる点です。新規顧客やリピートの獲得を目指すために、ターゲットに刺さるメッセージや広告文を適切に変更することは重要でしょう。

従来のマスマーケティングのように「Webサイト制作を請け負う企業で働くことになった20代」と大まかに設定した場合。自社に興味を持ってもらうために、広告文に「有名なWebサイトの名称」など若者が興味を持ちそうなフレーズを採用する企業も多いでしょう。

しかし、興味を持つ仕事や働く上で重視する内容、企業に求めている情報は性別や価値観だけでも大きく異なります。

ターゲットが曖昧だとメッセージも「中途半端な状態」になってしまい、ターゲット側でも「このWebサイトは何を伝えたいのか分からない」という気持ちを抱く可能性も高くなります。

その点、ペルソナ分析では顧客像を細かく設定するために、性別や価値観などから本当に刺さるメッセージや広告文の設定が可能となります。

ペルソナ分析のデメリット

ペルソナ分析のデメリットは、分析手法を誤ると「ターゲットとズレたマーケティング施策」をしてしまう点です。中途半端なユーザー情報と、想像だけでペルソナを作ってしまうと「アクセスは増加したけど、購買には繋がらない」ことになるかもしれません。

適切なペルソナ分析を行うには「想定したユーザー情報」と「実際のユーザー情報」を照らし合わせるのが良いでしょう。

例えば、「新規の口座開設では20代男性の申し込み増加を狙っていたが、実際の申し込みは40歳男性が多かった場合」があったとします。前提として自社で発信している情報が、不動産投資など高所得者に向けた情報であれば年齢層は高くなる傾向があるでしょう。

つまり、この場合の解決策としては「40代男性の高所得者に向けた広告文」もしくは「20代男性が好みそうな新しいブランディング」などに変更することだと考えられます。

ペルソナ分析の方法・手順

次にペルソナ分析の方法・手順を解説します。

1.商品とターゲットの設定

まず商品・サービスを購入するユーザーの多数を占めるターゲットを設定していきます。例えば高級車を購入するユーザーは50代の男性が多い傾向にありますが、中には20代の女性もいるはずです。

50代男性と20代女性ではマーケティング戦略はまったく異なるため、まずは典型的な顧客像を設定しましょう。次の記事で解説している「ペルソナ設計で陥りがちなミス」をチェックすれば設計ミスを避けられるかもしれません。

定量的なデータに基づくペルソナの作り方

https://manamina.valuesccg.com/articles/98

マーケティングで使われる「ペルソナ」の意味と作り方を解説します。詳細で具体的なユーザー像を設定すれば、商品・サービスが顧客目線でどうか?を見るのに役立ちます。ペルソナを作るには定量的な属性データに、定性データを加えて一人の人物像としてまとめます。

2.ターゲットに関する情報収集

ペルソナの作成には、ターゲットに関する情報収集が欠かせません。しかし、情報収集に時間がかかる場合もあるでしょう。そのため、「既存の顧客情報」を流用したり、アンケートを実施したりするなど調査方法がいくつかあります。

また、情報収集には顧客と接する機会がある営業やカスタマーセンターの担当者などからヒアリングする方法もあります。異なる視点の情報を得ることで、気づかなかったニーズを発見できるかもしれません。

アンケート調査と実際の行動ログを掛け合わせてターゲット像を具体化するユーザープロファイルの分析手法も有効でしょう。

スタバファンはいったいどんな人なのか?アプリ利用者の行動特徴からペルソナを分析

https://manamina.valuesccg.com/articles/1097

気になるブランドや商品のペルソナについてヴァリューズのマーケティングコンサルタントが調査する企画。今回の調査は確固たるブランドを確立している『スターバックス』についてです。スターバックスファンにはいったいどんな特徴があるのか。Web行動ログデータとアンケートデータを用いて人物像を分析していきます。

3.ペルソナの具体化・絞り込み

次に集めたデータを基に、抽象的なターゲット像からできるだけ詳細に詰めていきます。その際には「基本属性」と「行動属性」の項目をプロフィールとしてまとめましょう。

1.基本属性・・年齢・性別・居住地・職業・年収・家族構成など
2.行動属性・・休日の過ごし方・よく利用するWebサイトやアプリ・SNSの利用度など

イメージを明確にするために具体的な人物名を付けたり、顔写真やイラストを用意する方法もあります。また、商品・サービスに対する行動をまとめるのも大切です。人間関係や1日のスケジュールを構築すると、どんなアプローチがどのタイミングでより効果的になるのか具体的にイメージしやすくなります。

ペルソナによってはWebサイトではなく「雑誌」からターゲティングすることも可能です。例えば女性向け雑誌ではどのようなアプローチで情報を厳選しているのか、などを分析する材料にもなります。

また、ペルソナの設定時に「どのような属性情報をまとめるか」のフォーマット、フレームワークを自社内で設定しておいてもいいでしょう。

ペルソナの作り方を徹底解説!事例やテンプレートも紹介

https://manamina.valuesccg.com/articles/554#outline27

マーケティングに役立つペルソナの活用方法を、具体的な事例と作り方に役立つ本を通じて学びます。ターゲットを代表する典型的なユーザー像を「ペルソナ」として設定すると、顧客視点のマーケティングになると共に関係者間でターゲット像を共通認識できるメリットがあります。

ペルソナ分析の事例

自社サービスや商品の認知度を上げるには、まずペルソナとマーケティング施策を見直していきましょう。とはいえ具体的にどのように改善していくのかイメージすることは容易ではありません。そこで、改善策を見つけやすいように「ペルソナ分析の事例」を紹介します。

ここで解説する分析には株式会社ヴァリューズが提供している行動ログ分析サービスを使用しています。

ゲームアプリ

まずはゲームアプリを使用しているユーザーの特徴を分析した事例を紹介します。
調査対象者は、「2019年3月にPokémon GO(ポケモンゴー)アプリを起動した20歳以上の男女」です。
 
ポケモンGOユーザーの特徴は、「高年収でマネー・政治・経済に関する情報に課金する頻度の多い」男性・女性でした。データからは運動不足や肥満が気になる層も見受けられました。

以上のデータを基にペルソナを考えるとポケモンGOユーザーには「資産運用」や「健康習慣」に関する情報を提供するのが良さそうに見受けられます。仮に資産運用であれば新しい証券口座の開設、投資信託の積み立てを提案できる他、健康習慣ならプロテインやサプリメント、在宅フィットネスなどにも関心が強いでしょう。

4大人気ゲームアプリユーザーのペルソナを公開!ポケゴー・FGO・ツムツム・パズドラ

https://markezine.jp/article/detail/31016

 あのゲームアプリのユーザーの特徴とは?Pokémon GO(ポケゴー)、Fate/Grand Order(FGO)、LINE:ディズニー ツムツム(ツムツム)、パズル&ドラゴンズ(パズドラ)の4つについて、スマホアプリのログデータからユーザー像を分析しました! 結果をマンガでわかりやすく紹介します!(ヴァリューズ調査『ゲームアプリ利用者のユーザープロファイル』より/調査概要は記事末尾に記載)

アパレルEC

次にアパレルEC毎にユーザーの特徴を分析した事例を紹介します。

調査対象者は、「2018年12月にSHOPLISTアプリを起動、または該当サイトに2回以上アクセスした20歳以上の男女」です。

SHOPLISTユーザーの特徴は「子育てを始めたばかりでInstagramなどのSNSで口コミを重要視している女性」でした。興味の中心は子育てのようですが、「メルカリ、ラクマ」などのフリマアプリを使いこなしたり、母の日やハロウィンなど記念日やイベントも大事にしている傾向もあります。

以上のデータからペルソナを考えるなら、SHOPLISTユーザーには「育児」に関する情報を提供するのが良さそうです。宅配サービス、リモートワークの紹介提案も相性が良いでしょう。
将来的に学費を考えていれば「学資保険」の紹介もターゲットに入れるのもアリです。ペルソナ分析では規模が小さくても関心の強い分野に絞って適切な商品を提案する方が上手くいくケースもあります。

ZOZOTOWNユーザーは音楽好き?アパレルECユーザーのペルソナを可視化!

https://markezine.jp/article/detail/30480

 服をECで買うのも当たり前になってきました。ユニクロ、ZOZOTOWN 、SHOPLIST、オンワード、[.st]という5つのアパレルECのユーザー像を分析。ペルソナのイメージを可視化してイラストで解説します!(ヴァリューズ調査『アパレルEC利用者のユーザープロファイル』より/調査概要は記事末尾に記載)

高級自動車

次に高級車を新車で購入したユーザーのネット行動ログを分析して、いくつかのクラスター(集団)に分けた事例をご紹介します。

調査対象者は、株式会社ヴァリューズが実施したアンケートで「高級車(300万円以上の自動車)を購入した」と答えたユーザーです。そのユーザーの自動車を購入した5ヶ月前〜購入月までのネット行動ログを分析しました。

メーカーサイトを中心に閲覧しているユーザーは、特定の車ブランドのファンという特徴があります。他社との比較検討をあまり行わない傾向もありました。

車メディア好きなユーザーは自動車メディアサイトや自動車評論家の意見を重視したり、車購入検討時以外にも、趣味として自動車メディアサイトを閲覧している傾向があります。さらに共通していたのは、車の購入価格は高い傾向にあるという点でした。

口コミサイトを中心に閲覧しているユーザーの場合は、口コミサイトで「パーツの評価や取り付けのノウハウ」をチェックしており、車の購入価格は比較的低めな傾向もあります。

このデータからまず読み取れるのは、高級車を購入しても参考にする情報ではバラつきがある、ということでしょう。確かに口コミサイトなどWebサイトを閲覧しているユーザーもいますが、別のクラスターとして「店舗など直に車を見て検討したい層」もいます。

本当のペルソナが見えてくる!オンライン上のユーザー行動データからユーザーエクスペリエンスを紐解く研究活動発表

https://manamina.valuesccg.com/articles/151

IT先端技術を活用してネット行動分析サービスを提供する株式会社ヴァリューズならびに、徹底したユーザーエクスペリエンスの視点から企業のデジタルマーケティングを支援するネットイヤーグループ株式会社は、オンライン上のネット行動ログとユーザー属性情報を用いて定量・定性的にユーザーエクスペリエンスを明らかにする研究活動を共同で行いました。ユーザー像(ペルソナ)ならびにユーザーの体験(ユーザーエクスペリエンス)をオンライン上のユーザー行動データから紐解くために、今回は長期的な購買検討が発生する高級車のオンライン上の購買検討行動ログに対して、定量的な分析とUX視点での定性的な分析双方を掛け合わせて分析しました。

ペルソナ分析の注意点

ペルソナ分析時の注意点について解説します。

先入観でペルソナを設定する

先ほど触れた通り、失敗するケースとしては、「顧客をよく知っている」という推測から「ズレたペルソナ像」を作ってしまうパターンです。「自社に都合よく顧客を解釈する」ことも注意しなければなりません。

行動ログなどデータに基づいた客観的な分析を行えば、推測によるペルソナ作成を避けられるでしょう。

次の記事はSEO分析ですが、実は有効なペルソナの改善方法でもあります。例えば「3つの対策」と「読者層の明確化」はアプリやコンテンツマーケティングに置き換えれば有効です。

SEO分析とは?必須な2つの考え方とCVに繋がるツールをまとめて解説

https://manamina.valuesccg.com/articles/1806#outline7

SEO分析でどのように考えて改善や対策をしたら良いのか分からない。SEO担当者によくある悩みですが、SEOの分析では単純に多数のツールを使ったりコンテンツを量産してもSEO効果は上がりませんし逆効果になる場合もあるでしょう。そこで正しいSEO分析における考え方と目的に応じたSEO分析ツールの使い方を紹介していきます。

ペルソナを一度作って満足する

最初からピントの合ったペルソナを設定することは難しく、またニーズも変化していくため、一度設定して満足してしまうと、ズレたペルソナでマーケティング施策を運用することになります。

何度も仮説検証をくり返しながら、ペルソナの精度を高めていくことが重要でしょう。

ペルソナ分析・作成に便利なツール

次に目的ごとに厳選したペルソナ分析で役立つツールを紹介します。それぞれ1度使ってみれば、ペルソナ像を判断できる材料やノウハウが増えるかもしれません。

ペルソナ設計できる「story bank」

story bank」は消費者のWeb行動プロセスを可視化したり、ニーズを分析できるツールです。

消費者が関心を持っているキーワードが分かるとペルソナ設計はしやすくなります。

story bankは検索キーワードや流入ページのURLなど、さまざまな条件を指定し、ユーザーの購買プロセスで「どのような検索をしているか」「どのようなサイトを閲覧しているか」を数値で見える化します。

1クリックの簡単な操作で、属性ごとのクラスタ分析を実行し、消費者のニーズを立体的にとらえることが可能です。

リアルな消費者像とWeb行動を把握できる分析ツール「story bank」の活用事例集

https://manamina.valuesccg.com/articles/1832

消費者の検討背景やニーズ、購入のアクションを起こすきっかけを、実際のWeb行動データとアンケートデータから定量的に分析・把握することができるツールが「story bank(ストーリーバンク)」。今回は、検索キーワードや属性などのデータを用いて、リアルな消費者像を掴むためにWeb行動を分析し、ペルソナ設計やメディアプランニング等に活用した事例をまとめました。

データマーケティングに強い「Dockpit」

Dockpit」はペルソナ分析だけでなく、競合調査・業界分析・トレンド把握といった3C分析も行えるツールです。国内250万に規模の消費者モニターから、Web行動ログデータを分析します。

検索キーワードから「どんな性別・年代の人が、頻繁にその語句を検索しているのか」など関連する関心ワードを抽出可能です。

Googleアナリティクスとの連携やブラウザ拡張機能などもあるため、まずは「無料版」を使ってみるのがおすすめでしょう。

dockpit 資料請求はこちら

まとめ

ペルソナ分析とは、「企業の商品・サービスを購買する典型的なユーザーのプロファイル」です。多数を占めるユーザーを把握することで、マーケティング施策に役立ちます。しかしながら、情報が不足していたり、思い込みでペルソナを設定してしまうと、その後のマーケティング施策はズレてしまいます。

Web解析ツールなどを用いて、正しい顧客情報を集め、ピントの合ったペルソナを設定するといいでしょう。また、ペルソナは市場とともに変化するため、一度やって満足するのではなく、仮説検証をくり返していくことが大切です。

この記事のライター

フリーランスのライターです。SEOで1位を出してます。
ビジネス系の中ではtoB向けの執筆が得意です。
SEOコンサル・Webサイト運営・Webディレクション・Web広告運用の実績もあります。

関連するキーワード


ペルソナ

関連する投稿


ペルソナマーケティングとは?必要性とやり方、テンプレートと事例

ペルソナマーケティングとは?必要性とやり方、テンプレートと事例

ペルソナマーケティングとは、メインの顧客像を細かな属性情報、ライフスタイルなどの要素まで設定するものです。ペルソナの情報をマーケティングに反映させることで、顧客から喜ばれる商品・サービスの機能や、販売促進や流通を実現できます。本記事では、ペルソナマーケティングの概要や具体的なやり方、事例、注意点について解説します。


The personas of convenience store users from app data

The personas of convenience store users from app data

There are approximately 56,000 convenience stores nationwide in Japan. In this report, we will analyze the personas of app users of the three major convenience stores (7-Eleven, Lawson, and FamilyMart) using the newly added app analysis function of "Dockpit."


ペルソナの作り方を徹底解説!事例やテンプレートも紹介

ペルソナの作り方を徹底解説!事例やテンプレートも紹介

マーケティングに役立つペルソナの活用方法を、具体的な事例と作り方に役立つ本を通じて学びます。ターゲットを代表する典型的なユーザー像を「ペルソナ」として設定すると、顧客視点のマーケティングになると共に関係者間でターゲット像を共通認識できるメリットがあります。


コンビニ利用者のペルソナをアプリデータから考える

コンビニ利用者のペルソナをアプリデータから考える

全国のコンビニ店舗数は約56,000店舗。近ごろでは駅構内や大学、病院など、公的な場所での出店も目立ち、加えて、アプリやSNSでの情報発信にも力を入れるなど、各社ともユーザ囲い込み戦略に力を入れています。そこで今回は、新しく「Dockpit」に加わったアプリ分析機能を用いて、コンビニ大手3社(セブン-イレブン、ローソン、ファミリーマート)のアプリユーザーのペルソナを解析し、ターゲティングの特徴や違いを明らかにしていきます。


成果が出るランディングページを作るのに超重要な「ユーザーの言語化」とは!?【トラとキリンのマーケティング研究】

成果が出るランディングページを作るのに超重要な「ユーザーの言語化」とは!?【トラとキリンのマーケティング研究】

ランディングページ(LP)制作において、ターゲットユーザーの「言語化」を行わないとメッセージが曖昧なままプロジェクトが進んでしまい、結果よく分からないLPが出来上がる……ということが起こりがちです。精緻な「ユーザーの言語化」はどう行うのか。リラクゼーションドリンク「CHILL OUT」のLPを例にヴァリューズの岩間と谷口が解説します。「トラとキリンのマーケティング研究」連載の第1弾です。


最新の投稿


リスキリングに取り組めない理由の半数は金銭面 時間的理由・学習支援の少なさもネックに【ベンド調査】

リスキリングに取り組めない理由の半数は金銭面 時間的理由・学習支援の少なさもネックに【ベンド調査】

株式会社ベンドは、同社が運営する「スキルアップ研究所」にて、「リスキリングに取り組む際の課題に関する実態調査」を実施し、結果を公開しました。


3C分析(環境分析のアウトプット)|現場のユーザーリサーチ全集

3C分析(環境分析のアウトプット)|現場のユーザーリサーチ全集

リサーチャーの菅原大介さんが、ユーザーリサーチの運営で成果を上げるアウトプットについて解説する「現場のユーザーリサーチ全集」。今回は、3C分析(環境分析のアウトプット)について寄稿いただきました。


Is the "car camping" trend over? Investigating changes in demand and user persona based on search words

Is the "car camping" trend over? Investigating changes in demand and user persona based on search words

Car camping became popular in recent years for travel and as an outdoor activity done while social distancing. After the pandemic, its popularity is said to have subsided, but how has the demand changed? We look at changes in demand based on the searches and the user persona of people searching and their interests.


博報堂DYホールディングス、メタバース生活者定点調査2023を実施

博報堂DYホールディングス、メタバース生活者定点調査2023を実施

株式会社博報堂DYホールディングスは、全国15~69歳の生活者を対象に、メタバースに関する現状の生活者意識や動向を把握することを目的とした「メタバース生活者定点調査2023」を実施し、結果を公開しました。


ログリー、成果保証型インフルエンサーマーケティング支援サービス「バズリスタ」を提供開始

ログリー、成果保証型インフルエンサーマーケティング支援サービス「バズリスタ」を提供開始

ログリー株式会社は、2024年4月8日(月)に成果保証型インフルエンサーマーケティングを支援するサービス「バズリスタ(BUZZRISTA)」を正式リリースしたことを発表しました。


競合も、業界も、トレンドもわかる、マーケターのためのリサーチエンジン Dockpit 無料登録はこちら

アクセスランキング


>>総合人気ランキング

ページトップへ