3つのペルソナ:マーケティング、プロダクト、アナリティクスはどのように顧客を定義しようとしているのか?

私はこれまで、マーケティング、プロダクト、アナリティクスの分野で仕事をしてきました。米国マーケティング協会では、これらすべてをマーケティングと定義していますが、実際には、これらの部門が1つのフィーチャー・チームの範囲に含まれることはほとんどなく、これらのグループの人々は、多くの場合、物事をまったく違った見方で見ています。このことが組織に混乱をもたらす主な原因の1つは、ペルソナの作成にあります。3つのグループはそれぞれ独自の方法でペルソナを定義しており、同じストーリーは語られません。そして、多くの場合、これらは全く異なるものであるにもかかわらず、マーケティング・ペルソナと呼ばれています。それぞれを別々に定義してみるために歩き、それぞれの最適な使い方とよくある落とし穴を避ける方法についてお話しします。


▼ 本記事の内容
  1. アナリティクス・ペルソナ
  2. プロダクト・ペルソナ
  3. マーケティング・ペルソナ
  4. ペルソナの違いによる問題点

この記事は、「The Three Personas: How Marketing, Product, and Analytics Attempt to Define The Customer」を著者の了承を得た上で翻訳したものです。

著者: Casey Winters
翻訳者: 渡辺圭祐


アナリティクス・ペルソナ

アナリティクス・ペルソナは、このグループの中で最もわかりやすいものです。アナリティクス・ペルソナは、ユーザーの利用状況に基づいてユーザーのクラスタに注目し、その利用状況に基づいてユーザーを定義することによって作成されます。ピンタレストでは、これらをコアユーザー、カジュアルユーザー、マージナルユーザー、休眠ユーザーと定義しました。コアな人は毎日、カジュアルな人は毎週、マージナルな人は毎月、そして休眠ユーザーはピンタレストに全く来なくなっていました。このセグメンテーションは、あなたのプロダクトが時間とともに魅力的になっているかどうかを確認するのに役立つことがあります。重要なプロジェクトには、2つのグループの統計的な違いを理解することで、例えば、マージナルからカジュアルへの移行が含まれることがあります。そして、カジュアル層が行っていてマージナル層が行っていないことを、マージナル層にも行うように仕向けることができるかもしれません。これらの違いの中には、単なる相関関係(行動そのものが重要なのではなく、より人を表している)もあれば、因果関係のあるものもあり、マージナルユーザーへのインセンティブや教育といった実験によって、彼らがカジュアルユーザーになる可能性があります。

プロダクト・ペルソナ

プロダクト・ペルソナは、アナリティクス・ペルソナと同様、既存のユーザーを理解することに重点を置いています。アナリティクス・ペルソナとは対照的に、プロダクト・ペルソナは定性調査に基づき、ユーザーがどのような行動を取るかだけでなく、そのユーザーがどのような人物であるかを定義します。プロダクトを毎月使っている人と、毎日使っている人は、同じペルソナである可能性があります。Grubhubでペルソナを作成する際には、定性・定量調査を組み合わせて定義する必要がありました。お客様との電話やアンケートのやり取りを経て、2つの具体的な基準に基づいてGrubhubを利用する4つのペルソナを定義することができました:自発的に注文するか、前もって計画しておくか、そして自分のために注文するか、他の人と一緒に注文するか。これらのペルソナをデータと照らし合わせてみると、あるセグメントはカスタマーサービスに高いコストがかかるため、サービスを提供するには不利であること、またあるセグメントは潜在能力は高いが、まだ適切なプロダクトを構築していないため、現状では価値が低いことがわかりました。これは、今後のプロダクト戦略の参考になりました。

マーケティング・ペルソナ

マーケティング・ペルソナは、最初の2つのペルソナとは異なり、通常、将来を見据えたペルソナで、企業が到達しようとする顧客に関するものです。このペルソナは、「今いる顧客」ではなく「欲しい顧客」です。マーケティングペルソナは、プロダクトの発売時やマーケットの拡大時によく使われます。なぜなら、アナリティクスやプロダクトペルソナを構築するための既存のユーザーやデータが存在しないからです。

マーケティング・ペルソナは、狙うべきターゲットマーケットを定義するために存在します。マーケティング担当者は、すべての人をターゲットにしようとすることはほとんどありません。特定のニーズ(物理的、感情的)を持つニッチを定義し、そのグループにとって魅力的なプロダクトを作ろうとするのです。マーケティング担当者は、このペルソナを定義するためのツールを数多く持っています。人口統計学や心理学的データに目を通し、競合の状況を把握し、新しいマーケットの機会を見出します。このペルソナは、プロダクト以外の人々をターゲットにしているため、このプロセスで作成される一般的なツールの1つは、ターゲット顧客の典型的な1日をマッピングすることです。通勤時にラジオで何を聴いているか、朝のコーヒーはどこで飲むか、夕食時にテレビで何を見るか、などです。そこから、マーケティング担当者は、その時間帯にターゲットに広告を出し、プロダクトを紹介する機会を特定するのです。

ペルソナの違いによる問題点

これらのペルソナにはすべて長所と短所があり、一律に考えるのではなく、組み合わせて使うことをお勧めします。アナリティクス・ペルソナの危険な点は、人々をその活動のみに基づいて見てしまい、その動機や性格などを見ないことです。データからは決して得られない重要な洞察が、顧客と話すことで10分以内に得られることがあるのです。また、プロダクトやアナリティクスのペルソナは、現在の顧客が理解すべき最も重要な顧客であることを前提としています。これは必ずしもそうとは限りません。多くの場合、マーケットを拡大する必要があります。また、既存のユーザーに焦点を当てることで、これから入ってくるユーザーにとってプロダクトが悪くなることもあります。

マーケティング・ペルソナにも欠点があります。ペルソナは二次的なデータに基づいているため、マーケティング担当者は、存在しないペルソナや小さすぎて重要でないペルソナを作り出してしまうことがあるのです。そのため、多くのマーケティングチームが、自分たちをよりクールにしたようなペルソナを作ってしまうのです。ファッションデザイナーが、誰のためにデザインするのかと聞かれたときに、「ニューヨークのギャラリーのオーナー」などと答えるのはそのためです。そのような人たちは、世界に500人ほどしかいないのです。さて、最後のシナリオでは、マーケティング・ペルソナと真のペルソナの願望との間に曖昧な線があることを明記しておきますが、ご理解いただけると思います。

また、マーケティング・ペルソナは、ニッチとターゲティングに基づいているため、オーガニック・グロース戦略やマーケットが無限に広がるようなプロダクトには役立たないことがあります。ピンタレストで約5,000万人のユーザーを対象にマーケティング・ペルソナを作ろうとしたとき、「これで一体何をするつもりなのか?私たちは、広告にお金をかけているわけではありません。私たちのターゲティングは、ピンタレストが関連するものをインターネットで検索した人によって定義されています。」と問いかけました。同じように、グーグル検索にもターゲットがあるのでしょうか?もちろん、インターネットに接続しているすべての人をターゲットと呼ぶことができるのであれば、そうです。しかし、グーグル・ホームのチームは、発売時に非常に具体的なターゲットを想定していたに違いありません。

また、多くのインターネットプロダクトにおいて、パーソナライゼーションの代わりにあらゆる種類のペルソナが誤って使用されています。電子メールはその代表的な例です。多くの企業はいまだに、特定のペルソナのために専用のメールを作成し、リストをセグメント化し、カスタムコピーを書き、カスタムコンテンツを追加して、多くの時間を費やしています。しかし、パーソナライゼーションとワン・トゥ・ワンメッセージの世界では、このようなことはあまり意味を持ちません。ピンタレストは、2億人以上のユーザーに対して、Eメールとプッシュで自動化されたパーソナライズされたワン・トゥ・ワンメッセージを行っています。ピンタレストは、あなたがどのようなアナリティクス、プロダクト、マーケティング・ペルソナであるかを知らなくても、効果的なメッセージを送ることができます。これは、独自の技術でもありません。多くのサードパーティ企業が、データの少ない中小企業向けにこれと同じタイプのシステムを構築する手助けをすることができるのです。


ペルソナは、ビジネスを成長させ、顧客によりよいサービスを提供するための機会を特定するのに役立つ、非常に便利なツールです。企業のほぼすべてのフェーズで、ペルソナを使用する必要があります。ペルソナの種類、使用方法、間違いを防ぐ方法を理解することは、ペルソナを定義する労力に見合うものであることを確認するための鍵です。

現在、SquarepusherのBig Loadaを聴いています。


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投稿者: PM Library

Cofounder and product manager at Glasp.

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