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。

次にペルソナ分析の方法・手順を解説します。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

ペルソナ分析時の注意点について解説します。

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。

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。

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。

「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。

「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。

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。