ペルソナ分析とは?その意味やマーケティングでの活用方法をご紹介

ペルソナ分析とは?その意味やマーケティングでの活用方法をご紹介

みなさんこんにちは。広告運用の自動化サービス ROBOMA(ロボマ)の運営チームです。

商品やサービスの売上や、ブログのPV数を上げるためには何が必要だと思いますか?
まず、「自社のターゲットがどんな人物像でどんなニーズがあるのか」を知る必要があります。

そこで、設定するのが「ペルソナ」です。
ペルソナという言葉はマーケティングに携わる人の間では特によく耳にする言葉になってきていますが、そのペルソナを作るために「ペルソナ分析」が必要不可欠になってきます。

そこで、今回はペルソナ分析の方法とその活用例についてご紹介したいと思います。

そもそもペルソナとは?

ペルソナとは、企業が提供する商品やサービスにとってもっとも象徴的なユーザー像のことです。

その人物が実在するかのように、氏名や年齢、居住地、職業、勤務先、年収、家族構成などといった情報だけでなく、趣味や価値観、休日の過ごし方、ライフスタイルなど出来るだけ具体的にイメージすることが重要です。

ペルソナと似た言葉にターゲットという言葉がありますが、この2つの言葉は全く違います。ペルソナは、ターゲットよりも具体的です。
具体的なユーザー像を設定することで、戦略を明確にすることが可能になるので、ペルソナを設定することはとても有効です。

ペルソナ分析とは?

ペルソナ分析とは、商品やサービスをアピールする際にターゲットとしてサービス・商品の典型的かつ重要なユーザー像を作るというマーケティング手法の一つです。

実際にその人物が実在しているかのように、年齢、性別、居住地、職業、ライフスタイルなどリアリティのある詳細な情報を設定していきます。

ペルソナは理想の顧客そのものではありません。既存顧客の情報やインタビュー、調査データなどの情報から、架空の典型的な顧客像を描きます。ペルソナ分析はあらゆる商品やサービスのマーケティングに活用できます。

購入や資料請求だけでなく、その後のアフターサービスなどにも展開できます。また、購入した顧客が予想しなかった驚きを得ることによって、LTV(顧客生涯価値)を引き上げ、多くの優良顧客を生み出しますことにも繋がります。

ペルソナ分析を行うメリット・デメリット

<メリット>

  • 顧客の視点を持ちやすくなる
    アクセスが稼げるか、コンバージョンが増えるかなどといった企業側の視点でなく、ユーザーの視点から見たいと思えるコンテンツか、クリックしたいと思うかなどを考えられるようになります。
    顧客の購買意欲をかきたてない商品やサービス、ユーザーに伝わらないコンテンツが生まれてしまう原因の一つにターゲットを明確化できていないことが挙げられます。
    ペルソナがいればユーザー視点でピンポイントにターゲットに響くものが何か分かります。
  • Webやソーシャルメディアで集客しやすくなる
    ターゲットとして情報を届けたい理想のターゲットを、Webやソーシャルメディアで集客しやすくなります。
    ペルソナをあたかも実在する人物のように詳しく描写すれば、ターゲットとなるペルソナの1日の行動、調べ物や購買の際のソーシャルメディアやWebコンテンツの使い方を特定でき、コンテンツを提供すべきメディアやタイミングがよりリアルになります。
    ペルソナに最も効果的に接触でき、ペルソナの求める情報が適切に提供できれば、より多くの理想のターゲットをWebやソーシャルメディアなどに集めることができます。そうして集めたターゲットは将来の優良な顧客になる可能性が高いです。
  • 社内で共通の認識を持つ
    ペルソナを明確化しておけばマーケティングに関わる全ての関係者で理想のターゲットの人物像を共有することでき、共通の判断軸を持つことができます。
    デザイナー、マーケター、営業といった職種の異なるプロジェクトメンバー間でもターゲットのズレや認識違いを防ぐことができます。ズレや認識違いがあったまま、プロジェクトを進めてしまうと、作業の手戻りが発生し、コスト増加、スケジュール遅延といったトラブルに繋がるためターゲットの共通認識は重要です。

<デメリット>

  • 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。その人物の生活スタイルまで作りこむ必要があり正確なペルソナ作成には時間や手間というコストがかかります。
  • 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、(性年齢などの)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ります。
    企業にとって都合の良いペルソナ、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。

ペルソナを設定する際の項目

ペルソナを設定する際の項目としては以下のようなものが挙げられます。
どのような項目を設定するかは諸説あるので迷うかもしれませんが、基本的にサービス利用や商品購入の意思決定に影響を与えそうな項目はすべて設定するようにしましょう。

・年齢 、性別、血液型

・居住地

・職業 、年収、貯蓄

・最終学歴 、学生時代の活動

・生活パターン(起床時間、通勤時間、勤務時間、就寝時間、外食派か自炊派か)

・恋人や配偶者の有無

・趣味嗜好(好きな本 、映画 、音楽 、芸能人 など)

・消費行動

・メディアとの接し方 (インターネットの利用頻度など)

・週末の過ごし方(インドアかアウトドアか)

・解決したいと思っている課題やチャレンジ、悩み

・口癖

ペルソナ分析の手順

  1. ターゲット層を決め情報を収集する
    大まかなターゲット層を決め、そのターゲット層に関する情報を収集しましょう。既存顧客に関する情報だけでなく、インタビューやアンケートの実施やアクセス解析などのデータ分析などを元に集めると良いでしょう。偏った個人の想像からなるペルソナ分析では意味がなく、ユーザーから直接ヒアリングをして詳細なペルソナを作るのが望ましいです。ヒヤリング項目では、商品やサービスの利用前、利用中、利用後についてペルソナ人物像が感じることを引き出すことが目的です。ペルソナ人物像の行動だけに着目せず、行動の動機に着目し、ユーザー自身も気が付いていない無意識の要望も汲み取りましょう。<ユーザーインタビューやアンケート>
    ターゲット層に近い属性を持った人々にインタビューし、先ほど述べたようなペルソナ作成の項目を基準に普段の生活や行動の理由を質問します。

    インタビューには1対1でヒアリングを行う形式や大人数で行うオリエン形式などがあります。あらかじめ何を聞くか、何を喋ってもらいたいかを考えておいてから、インタビューの内容を設計します。

    オリエン形式は時間効率は良いですが、グループの中で意見を言い出しづらい人が混ざったりすると難しくなります。いい流れを作ればどんどん意見がでてくるため、そういった流れを作るためのファシリテーターが重要な役目となります。個別ユーザーにインタビューするのが難しければアンケートを実施するか、BtoBであれば営業メンバーに聞いてみるのも有効です。

    <アクセス解析などのデータ分析>
    Googleアナリティクスを始めとしたアクセス解析ツールを入れていれば、実際にサイトに訪れているユーザーの情報を知ることができます。

    Googleアナリティクスで言えば、左カラムの「ユーザー」の各項目から、ユーザー属性や興味を持っている分野の情報を見ることができます。また何曜日、何時に最も多くアクセスされているのかなど、ユーザーの生活リズムも知ることができます。

  2. ペルソナに関する情報を整理・グルーピングする
    インタビュー結果などの収集した情報の整理・グループ分けを行いましょう。得られた事実を付箋に書きだし、以下のような共通項目を元にグルーピングしていくとわかりやすいでしょう。
    ・年齢、家族構成、年収などのデモグラフィック
    ・役職レベル
    ・1日の過ごし方
    ・達成しようとしている目標
    ・抱いている悩みや課題
    ・商品やサービスを利用する動機
    ・情報源、情報収集の方法
  3. ペルソナを物語風に仕上げる
    グループ分けして整理した情報を元に、物語風にペルソナを仕上げましょう。

    作成したペルソナごとにユーザーシナリオを作成します。ペルソナにニーズが生じてから情報収集をし、意思決定をして自社の商品・サービスの購入に至るまでの過程をシミュレーションし、物語風に描き出します。具体例を見てみましょう。
    脱毛エステユーザーのペルソナの例

    ペルソナ 例

    出典:https://digital-marketing.jp/marketing-general/persona-setting/

    また、作成したペルソナは定期的に見直すことが望ましいです。企業を取り巻く環境は、日々変化していきます。変化に合わせて作成したペルソナが適切であるかどうかを評価し、必要であればペルソナを再定義するようにしましょう。

おすすめペルソナ分析ツール

ここで、ペルソナ分析においてのオススメツールをご紹介します。
Juicer」というツールです。
このツールは、サイトのメインユーザーがどんな人で、どんなことに興味があるのかをビッグデータから抽出してくれるツールで、「ペルソナ設計」を自動で行ってくれます。
実際のデータに基づいて、抽出してくれるサービスなので、正確なペルソナを作成することができます。

ペルソナ分析ツール juicer

ペルソナ分析の活用事例

ペルソナ分析を上手く活用した事例をご紹介します。

Soup Stock Tokyo(スープストックトーキョー)

Soup Stock Tokyo(スープストックトーキョー)

Soup Stock Tokyoは、「秋野つゆ、37歳、女性、都心で働くキャリアウーマン、装飾性よりも機能性を重視していて、フォアグラよりもレバーが好き、プールでは平泳ぎではなくクロールで泳ぐ」というペルソナを作成しました。

ペルソナ 例

出典:https://marketing-rc.com/article/20161031.html

この秋野つゆが満足するようなメニュー、店舗の場所や雰囲気を考えていきました。結果として、10年で売上高42億円をあげ、今や約70店舗を展開する人気店となっています。

Calbee(カルビー)

Calbee(カルビー)

当時スナック菓子は20~30代の女性の間で人気が出ないことが課題とされていました。そこでカルビーは、定量データを基に「27歳、独身女性、文京区在住、ヨガと水泳に凝っている」などのプロフィールを持つペルソナを作成しました。

またカルビーは、ペルソナがよく読むであろう「Oggi」で活躍中であったモデルのヨンアをCMに起用したり、パッケージのデザインを落ち着いた色合いにするなど、随所でペルソナのニーズを満たすような形をとりました。結果としてジャガビーは生産が追い付かず販売中止になるほどのヒット商品となりました。

効果的なペルソナ分析のまとめ

適切なペルソナ設定を行うには手間と時間を要しますが、手順に沿って上手くペルソナ分析を行い顧客視点でのマーケティングに役立てましょう。

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2019.07.24