定量的なデータに基づくペルソナの作り方

定量的なデータに基づくペルソナの作り方

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。


ペルソナ=商品・サービスが想定する架空の顧客像

ペルソナは、古典劇で役者が使用した「仮面」のことをさす言葉でしたが、「人間の外的側面」を心理学者のユングがペルソナと呼び、そこからマーケティングにおいては本来とは違う意味を持つ言葉となりました。

ペルソナはマーケティングにおいて、企業が提供している製品やサービスの中で、一番重要かつ象徴的なユーザーのモデルのことで、ターゲットとなる人物像です。

ペルソナのメリットと必要性

ペルソナの一番のメリットは「ユーザー視点を得られる」点です。この場面で顧客はどう判断しどう行動するかを予測できるようになります。

例えば広告を打つ場合、ペルソナの生活パターンや利用シーンに合わせてより効果的な媒体やメッセージを考えられます。

またペルソナを使うと複数のメンバーや関係部署で明確なユーザー像を共有できるので、認識のすり合わせが容易になります。その結果、会社全体で矛盾のない一貫したマーケティングができます。

まとめると、マーケティング戦略を考える上でペルソナのメリットは、より効果的な施策を企画・実行できるだけでなく、担当者間の共通認識を作り認識のずれを無くせる点が、重要なポイントです。

ペルソナのデメリット

ペルソナの作成には、情報収集をはじめ時間とコストがかかります。

また、効果的にターゲットを絞り込めますが、詳細に設計されたペルソナを意識するあまり、大胆な発想を妨げてしまうこともあります。

最もデメリットが出るのは、ペルソナ像が間違っていた場合で、当然ながら効果的なマーケティングは行なえません。そのためペルソナの設計には、細心の注意を払う必要があります。

ペルソナの作り方

ペルソナとしてまとめるプロフィールには、氏名・年齢・居住地・職業などの属性情報に加えて、価値観・身体的特徴・性格的特徴・趣味趣向などの定性的データを使用し、時にはイメージをより明確化するために写真やイメージイラストなどを用いて設計を行います。

ペルソナを作るには、ターゲットに対する情報収集を行い、その情報を仕分けて、ペルソナのプロフィールとしてまとめます。

■1.ターゲットを設定する
ペルソナを作る際は、まず大まかなターゲットを設定します。例えば、年齢や性別などの属性で顧客をグルーピングしたものなどがあります。ターゲットを絞り込めば、データ収集の負荷が減ります。

■2.データを収集する
ターゲットを設定したら、次はペルソナを形作るデータを収集します。データを集める方法には、インタビュー、アンケート、アクセス解析、TwitterやFacebookなどのSNS、Yahoo!知恵袋、口コミサイトなどのCGM(Consumer Generated Media)が挙げられます。

必要となるデータには数値や割合で表せる「定量データ」と「趣味嗜好」「価値観」のように数値では表せない心理や行動を表す「定性データ」があります。特に商品のブランディングを行う際には、定性データは欠かせません。

ペルソナのプロフィールは年齢や性別だけではなく、家族構成や年収など、人物像が明確にわかるように設計を行います。

そして大切なのが、行動ではなく「行動を起こす理由や動機」です。

例えば、「スマートフォンでWebサイトから情報収集を行う」という設定の場合、「営業を担当していて、移動中の空き時間を利用して情報収集をすることが多いからスマートフォンを活用する」というように、行動に理由をつけることで、ペルソナがより現実の顧客に近い形になります。

ペルソナを作る上で必要なデータには、下記のようなものがあります。

定量データ
【属性】
・年齢
・居住地
・職業
・年収

【行動特徴】
・よく利用するWebサイト
・よく利用するアプリ
・SNS利用度
・情報収集の行動パターン

定性データ
【趣味嗜好】
・趣味
・家族構成
・好きなブランド
・好きな雑誌
・休日の過ごし方

情報収集は、顧客に対するアンケートやインタビューを行うことが一般的ですが、ヴァリューズの「eMark+」を利用すると、例えば「40代専業主婦・子供あり」のユーザーがどのようなWebサイトを普段よく利用しているかなどがわかり、行動データに基づいた、より実態に近いペルソナを作ることができます。

事例:eMark+で「40代専業主婦・子供あり」層が全体ユーザーに比べてよく閲覧しているサイトを集計

■3.集めたデータを分析して「一人の顧客像」を作り、ペルソナにまとめる
集めたデータからデモグラフィック(人口統計学的属性)、サイコグラフィック(心理学的属性)を分析し、それを元にペルソナの人物像をできるだけ詳細に詰めていきます。

ペルソナ作成の過程で、架空の人格であるペルソナに具体的な人物名を付ける場合もあります。これにはイメージを明確する効果があります。

また、製品やサービスに対する行動を描くのも大切なポイントです。人間関係やエピソードなどの物語を紡ぎ、現在の様子までを規定すると、どんなアプローチが効果的なのかより具体的にイメージできます。

ペルソナを使用したマーケティングでは、意識的に行う消費行動ではなく、潜在的な思考による消費行動を把握できます。そのためには、詳細な設定が必要不可欠なのです。

ペルソナ設計で陥りがちなミス

ペルソナ設計では、理想の顧客を表す半架空の人物を作成しますが、この際にすべてを推測のみで作成してしまうと、実際のユーザーとはかけ離れたペルソナになってしまいます。

また折角ペルソナを設計しても、分かりづらいのでは意味がありませんよね。ペルソナをより明確に定義し、設計ミスをしないためにも、定量的なデータをベースにすることは必要不可欠といえます。


デモグラフィック
デモグラフィックは、属性情報をさし、年齢や性別そして学歴などが含まれます。
通常マーケティングでは、これらの情報で絞り込みを行って行動や思想を分析します。ヴァリューズの「eMark+」はデモグラフィックデータの収集に効果的で、インタビューやアンケートなどで収集するよりも、短時間で費用を抑えることができます。

「eMark+」で把握できるデモグラフィックデータの一例

サイコグラフィック
サイコグラフィックは、心理的な特性をさし、価値観や性格そしてライフスタイルなどが含まれます。デモグラフィックからは、サイコグラフィックの内容を知ることはできません。


定量的なデータに基づく、ペルソナ設計
定量的なデモグラフィックデータに加えて、定性的なサイコグラフィックデータを組み合わせるペルソナ。ヴァリューズの「eMark+」では、ユーザーの性別・エリア・年代などのペルソナ設計に欠かせない定量的なデータをはじめ、閲覧WEBサイトや検索キーワードの特徴データを取得することができます。また、自社と競合サイトの利用ユーザーを比較しながら分析することも可能です。データ収集に掛かる膨大な時間とコストを削減したい方は、無料トライアルをご利用になってみてください。

ペルソナ作成の事例紹介

複数のペルソナを用意した「富士通キッズサイト」の事例

富士通では「富士通キッズサイト」でペルソナマーケティングを実施し、そのペルソナをハンドブックとして公開しています。マーケティングの核となるペルソナを公開する企業は珍しく、このハンドブックは1万ダウンロード以上されています。

富士通キッズサイトのペルソナの特徴として、利用者である小学生ペルソナと、選定者となる学校の先生、保護者の3つのペルソナを分けています。

富士通キッズ キッズコンテンツ作成ハンドブック : 富士通

https://jp.fujitsu.com/about/kids/handbook/

子ども向けサイトの開設で得たユニバーサルデザインのノウハウをまとめた「富士通 キッズコンテンツ作成ハンドブック」をご紹介します。

高級車購入者のペルソナ事例

ネット行動分析サービスを提供するヴァリューズとネットイヤーグループでは、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、その結果をペルソナにまとめました。

高級車を購入するユーザーは「公式サイト(自動車メーカーサイト)」「メディア」「口コミ」「中古車購入」「関連グッズEC」で閲覧傾向が異なる6つのターゲットに分けられます。

6つのターゲットの中で、一番構成比が大きい「公式サイト(自動車メーカーサイト)」中心のターゲットについてユーザー像を深堀りした結果、ブランドの世界観をそのまま受け止めるタイプが多く、DMやイベント、ディーラーなどブランドからのコミュニケーションが有効と示唆されました。

まとめ

ペルソナを使うと顧客目線のマーケティングが可能になるとともに、関係者間で共通認識を持つためのツールとしても使えます。ペルソナは具体的で詳細な人物像を作り上げるのが特徴なので、それに必要な定量データや定性データを収集します。「eMark+」の定量的なデータを活用して、ペルソナの設計にお役立てください。

この記事のライター

マナミナは" まなべるみんなのデータマーケティング・マガジン "。
市場の動向や消費者の気持ちをデータを調査して伝えます。

編集部は、メディア出身者やデータ分析プロジェクト経験者、マーケティングコンサルタント、広告代理店出身者まで、様々なバックグラウンドのメンバーが集まりました。イメージは「仲の良いパートナー会社の人」。難しいことも簡単に、「みんながまなべる」メディアをめざして、日々情報を発信しています。

関連する投稿


自動車業界5社をマーケティング視点で企業研究!現役大学生のデータドリブン就活【第1回】

自動車業界5社をマーケティング視点で企業研究!現役大学生のデータドリブン就活【第1回】

競合分析ツール「eMark+」を使って、就職活動に役立つコンテンツをお届けする企画を始めます。第1回は自動車業界の主要5社、トヨタ・ホンダ・日産・マツダ・スズキをWebサイトの集客状況から分析し、企業の強みや違いをまとめました。


Wikipediaのコンテンツランキングを調査したら、世の中のトレンドを反映していた

Wikipediaのコンテンツランキングを調査したら、世の中のトレンドを反映していた

インターネット百科事典『Wikipedia』でよく見られているコンテンツを時系列で見ると、世の中で話題の出来事、ユーザーの関心の動向が見えてくるのでは…。そこで今回は、ネット行動ログとユーザー属性情報を用いたマーケティング分析サービス「eMark+」を使用し、Wikipediaで過去半年の間に話題になったトピックを振り返ります。


ターゲットユーザーがよくみているサイトやコンテンツがわかるTarget Focusとは?|eMark+(イーマークプラス)

ターゲットユーザーがよくみているサイトやコンテンツがわかるTarget Focusとは?|eMark+(イーマークプラス)

サイト分析ツール「eMark+(イーマークプラス)」のTarget Focusを使うと、ターゲットユーザーがどんなサイトやコンテンツを見ているかチェックできるのをご存知でしょうか?自社サイトの利用ユーザーが、他にどのようなサイトに興味があるのか、商品やサービスの検討過程でどのようなサイトをよく見ているのかを知ることができます。広告出稿などでリーチしやすいメディアを把握したいという担当者の方は必見です!


基礎から学ぶ代表的なマーケティング理論(3C・4P・カスタマージャーニー・AIDMA/AISAS・パーセプションフロー)

基礎から学ぶ代表的なマーケティング理論(3C・4P・カスタマージャーニー・AIDMA/AISAS・パーセプションフロー)

マーケティングで使われる理論は略語や似た用語が多く混乱しがちです。代表的な「3C分析」「4P分析」「カスタマージャーニー」「AIDMA / AISAS」「パーセプションフロー」について用語の定義と役立つ場面について説明します。


ハウス食品がハロウィーンキャンペーンでサイトUU数を大きく伸ばす。8月の急上昇サイト調査

ハウス食品がハロウィーンキャンペーンでサイトUU数を大きく伸ばす。8月の急上昇サイト調査

2019年8月にユーザー数を伸ばしたWebサイトは? 市場分析ツール「eMark+(イーマークプラス)」を使うと、どんな人がどんなWebサイトを見ているのか、いろいろな切り口で簡単に調べることができます。今回はeMark+を使って訪問ユーザー数の前月比が急上昇したWebサイトをチェック。8月のトレンドを調査しました。


最新の投稿


1位は“Amazon”、2位は…「業界別」アプリランキング - ショッピング編 -

1位は“Amazon”、2位は…「業界別」アプリランキング - ショッピング編 -

全国の30万人規模のモニター会員の協力により、ネット行動ログとユーザー属性情報を用いたマーケティング分析サービス「VALUES eMark+」を使用し、アプリランキングを作成しました。


自動車業界5社をマーケティング視点で企業研究!現役大学生のデータドリブン就活【第1回】

自動車業界5社をマーケティング視点で企業研究!現役大学生のデータドリブン就活【第1回】

競合分析ツール「eMark+」を使って、就職活動に役立つコンテンツをお届けする企画を始めます。第1回は自動車業界の主要5社、トヨタ・ホンダ・日産・マツダ・スズキをWebサイトの集客状況から分析し、企業の強みや違いをまとめました。


クリスマスの検索人気キーワード 1位「コフレ」、2位「ケーキ」、6位の「クリスマスマーケット」って? 【2018年振り返り】

クリスマスの検索人気キーワード 1位「コフレ」、2位「ケーキ」、6位の「クリスマスマーケット」って? 【2018年振り返り】

今年も間もなくクリスマスシーズンを迎えます。毎年多くの賑わいを見せるクリスマスは、2018年はどのようなキーワードがユーザーの関心を集めていたのでしょうか。今回は、昨年10月から12月にかけて「クリスマス」と併せて検索されたキーワードについて調べてみました。


Wikipediaのコンテンツランキングを調査したら、世の中のトレンドを反映していた

Wikipediaのコンテンツランキングを調査したら、世の中のトレンドを反映していた

インターネット百科事典『Wikipedia』でよく見られているコンテンツを時系列で見ると、世の中で話題の出来事、ユーザーの関心の動向が見えてくるのでは…。そこで今回は、ネット行動ログとユーザー属性情報を用いたマーケティング分析サービス「eMark+」を使用し、Wikipediaで過去半年の間に話題になったトピックを振り返ります。


ターゲットユーザーがよくみているサイトやコンテンツがわかるTarget Focusとは?|eMark+(イーマークプラス)

ターゲットユーザーがよくみているサイトやコンテンツがわかるTarget Focusとは?|eMark+(イーマークプラス)

サイト分析ツール「eMark+(イーマークプラス)」のTarget Focusを使うと、ターゲットユーザーがどんなサイトやコンテンツを見ているかチェックできるのをご存知でしょうか?自社サイトの利用ユーザーが、他にどのようなサイトに興味があるのか、商品やサービスの検討過程でどのようなサイトをよく見ているのかを知ることができます。広告出稿などでリーチしやすいメディアを把握したいという担当者の方は必見です!


自社と競合サイトのユーザー層の違いや急上昇サイトがすぐにわかる!他社サイトのユーザーが見える市場調査ツール eMark+無料登録はこちら
最先端のマーケテイング調査結果をお試し価格でご覧いただけます!調査レポート・データ提供

メルマガ登録はこちら

セミナー・イベント情報はこちら

eMak+無料登録はこちら