新規事業の立ち上げに今すぐ使えるフレームワーク【ペルソナ分析】〈後編〉

今回のコラムではペルソナ分析を紹介しています。
ペルソナとは、商品やサービスにとってのユーザー像のことを意味するワードです。

その人物の年齢、居住地、職業、勤務先、年収、家族構成…などといった情報や、
もっと詳しく、趣味、価値観、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で、精密度がアップします。

前編では、ペルソナ分析の基本をご紹介しました。

ペルソナ分析の手順

ペルソナの分析はおもに以下の４つの手順です。
①ターゲットの抽出
②ペルソナ仮説を設定
③仮説のブラッシュアップ
④ペルソナ像の共有

①ターゲットの抽出
いきなり詳細なユーザー像であるペルソナを設定する前に、おおまかなターゲット像を設定します。

まずは自社商品との類似商品のターゲット情報を収集します。
方法として多いのはアンケート調査やインタビュー調査などになります。
ここで、ターゲットの年齢性別や趣味嗜好などの属性を抽出します。
専門業者に依頼することもできますし、
自社の既存顧客にむけて行うのであれば、会員カード情報や、ECサイトの履歴などから詳しい情報が抽出できるかもしれません。

次に、そのなかでより購入頻度高い「温度感の高い層」からいくつかのユーザーをピックアップし、無作為抽出のサンプルデータとして、より詳しい属性を調べていきます。

②ペルソナ仮説を設定
ここで①をもとにペルソナの属性の仮説を立てていきます

居住地、年齢、性別、結婚・パートナーの有無、子供や同居世帯などの家族構成、学歴、職業等の仮説を立てていきます。
上記は基本の属性ですが、より詳しい属性仮説が重要です。
例えば、仕事の属性であれば、職種や役職、勤続年数、購読しているメディア項目などがありますし、
ライフスタイルであれば、趣味や学生時代のサークル、好きな洋服のブランドや、住居の種別、将来設計など多くの項目とその仮説が浮かび上がってきます。

③仮説のブラッシュアップ
つづいて、仮説を磨いてより精度の高いものにしていきます。
仮説の人物像を集めて商品の評価を行うスクリーニング調査をおこなったり、
商品やサービスの試験販売を行い購入者へ属性の調査をおこなったりなど、
仮説のペルソナ像と実際の購入者像の乖離を少なくしていきます。

反対に、当初予定していたペルソナ像と、実際の購入層が違った場合も、
その差異を解析することが重要なデータになります。

④ペルソナ像の共有
①～③でペルソナ像が固まったあと、社内や関係者へのペルソナ像の共有を行います。
商品開発、マーケティング、営業、カスタマーサポートなど、関係者がペルソナ像を共有することで、一貫した商品戦略、サービス提供が可能となります。

以上、ペルソナ分析をご紹介しました。ぜひ活用してみてください。

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