「ペルソナ分析」という名前は聞いたことがあるものの、具体的な手順や何ができるのか理解している方は意外と少ないのではないでしょうか。今回はそのような方向けに、ペルソナ分析の概要や実践事例を交えながら、メリット/デメリットを解説します。

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1. ペルソナマーケティングとは?

マーケティングにおける「ペルソナ」とはサービスや商品を利用する典型的なユーザー像を表すために作成された仮想的な人物像のことです。ペルソナマーケティングとは、ペルソナを利用して消費者や市場をペルソナごとに分析し、施策に反映させるマーケティング手法になります。

よく混同してしまうマーケティング用語として「ターゲット分析」という言葉があります。ターゲット分析は「年代 / 性別 / 職種」という大まかなレイヤーで分析するのに対して、ペルソナ分析は「年代 / 性別 / 職種 / 世帯 / 年収/ 学歴 / 住居 etc.」まで詳細に設計した人物像をもとに分析します。大まかなレイヤーで絞り込むターゲット分析よりも、詳細且つ具体的に設計した人物像で絞り込むペルソナ分析は、より消費者・市場の動向を分析することができるため、自社のサービスや商品を売る重要な指標となります。

2. ペルソナ分析のシチュエーション別の用途

ペルソナ分析は、シチュエーションによって用途が変わります。ここでは、2つのシチュエーションを例に、ペルソナ分析の使い道を解説していきます、

2-1. ① CV、CVRを改善する場合

CV、CVRを改善する方法には、コンバージョンポイントごとの分析とユーザー属性ごとの分析の2つがあります。

前者のコンバージョンポイントごとの分析では、配信媒体や流入経路で効果を比較し、「メルマガは流入数は多いが、購入率が低い」など配信媒体/経路の対応施策を考えることができます。後者のユーザー属性ごとの分析では、年代、性別などのユーザーの特徴で効果を比較し、「30代女性には効果があったが、30代男性にはあまり効果がなかった」など、配信対象の改善策を考える事ができます。

ペルソナ分析は、後者のユーザー属性ごとの分析で活用することができ、ペルソナごとにCV、CVRの分析を行えば、ターゲットごとに改善策を考えるよりもより具体的で効果のある改善策を打ち出す事が可能です

2-2. ② F2転換率 (F3転換率) を改善する施策を打ちたい場合

新規顧客を獲得するコストは、既存の顧客を維持するコストの5倍かかるといわれており、また広告費の回収の観点から見ると、初回購入した顧客が2回目購入に至る割合「F2転換率」は収益性を上げる重要な指標です。F2転換率は、実施した施策がどれだけF2転換に繋がったかを施策単位で分析し、PDCAを回していくことで向上させることができます。

他方で、すでにF2転換している顧客のデータを抽出しペルソナを設計・分析を行うことで、実施するべき施策が見えてくるため、施策考案の面からF2転換率を向上させることが可能となります。

ここまで2つのシチュエーションを例に、ペルソナ分析の使い道を解説してきましたが、データの分析を行う際に押さえておくべきポイントについて下記資料でより詳しくご紹介しておりますので、こちらも是非合わせてご一読ください。

3. ペルソナ分析におけるメリット

ここでは、ペルソナ分析のメリットについて解説していきます。

3-1. ① 認識を共通化しやすい

ペルソナ分析におけるメリットを2つ紹介します。

ペルソナ分析はターゲット分析よりも詳細に人物像を設計するため、分析する対象を決定する議論や、分析結果の議論において認識の齟齬が出にくいという利点があります。

例えば、「30代 / 女性 / 専業主婦」というターゲットを設定した場合、ひとことで「30代 / 女性 / 専業主婦」といっても「夫婦のみの世帯」を思い浮かべる方もいれば「2人の子供をもつ世帯」を思い浮かべる方もいますし、「都心住み」を想像する方もいれば「地方住み」を想像する方もいます。このような大まかなレイヤーでコミュニケーションを取ると、誤った対象を分析してしまったり、分析結果を議論する場で分析対象が誤りであることが判明し「分析が正しくなかった」と大きな手戻りになるケースがあります。

対して、詳細に設計した人物像であるペルソナ分析は、「30代 / 女性 / 専業主婦 / 2人の子供をもつ世帯 / 都心住み etc.」という前提をもとに分析を行うため、誰が聞いても分析対象や分析結果に大きな認識の齟齬が生じることがなく、コミュニケーションコストや手戻りの工数を削減することができます。

3-2. ② 消費者ニーズを理解しやすい

ペルソナ分析で設計する詳細な人物像は、実際に商品やサービスを利用するユーザーをイメージできるため、消費者のニーズを具体的に理解することができます。消費者ニーズの理解は、商品・サービスの開発や企業戦略の意思決定の重要な指標であるものの、ターゲット分析などのレイヤーの大きい分析ではニーズがぼやけてしまうことが多くあります。ニーズがぼやけると、商品のストーリー性が伝わりづらいものになったり、ブランドイメージを損なう原因となり、長期的にはリピート率の高い既存顧客を逃し、売り上げ低下に繋がります。具体的に「誰」に向けて商品・サービスを売りたいのか、そしてその顧客に対して刺さる商品・サービスであるかを分析するには、ペルソナ分析が一番有効的な分析です。

3-3. ③ マーケティングの方向性を定めやすい

設定したペルソナが商品・サービスに求めるものは何か、何を期待しているのかなど、ニーズを具体的に描き出すことができるため、マーケティングの方向性が定まりやすくなります。 ペルソナが商品・サービスを使いたいと考える場面や理由、また既存の類似製品に感じている負を想像し、何を解消すればより使ってもらえるのか、さらにその商品・サービスを見つけてから使うまでの感情も想像することで、より具体的にイメージができます。 このとき、ペルソナが商品を選ぶ理由を想定し、それをどんな言葉で周りの人に伝えるか、具体的に言葉にしてみると、他社の商品・サービスとの差別化のポイントがクリアになります。これをもとに、ペルソナと同じニーズを持つ顧客層へアプローチするためのマーケティングの方向性を決めることができます。

3-4. ④ プロジェクトの効率化・予算削減につながる

ペルソナを設定することでユーザー像が明確になるため、プロジェクトの方向性の意思決定を早く行うことができたり、施策の成果が上がりやすくなったりします。そのため、結果的にプロジェクトを効率よく進めることができ、さらにはプロジェクトの予算を削減することに繋がります。例えば、プロジェクト運営の1つの要素であるマーケティング・広告にフォーカスして考えると、具体的な利点としては、ターゲット層の興味・関心を設定できるため、訴求したいユーザーを効率的に絞ることができ、広告費を削減できる可能性があります。

4. ペルソナ分析におけるデメリット

ペルソナ分析におけるデメリットを2つ紹介します。

4-1. ① 膨大な量のデータが必要になる

ペルソナは、実際のデータから「年代 / 性別 / 職種 / 世帯 / 年収/ 学歴 / 住居 etc.」まで詳細に設計した人物像を作り上げるためペルソナを作成するだけで膨大なデータが必要となります。もし参照するデータが少ないと、ペルソナが偏った人物像になる可能性が高く、分析結果から導き出した施策の成功率が下がります。加えて、データが少ないからといって想像でペルソナを作成してしまうと事実とは異なる人物像になるため、分析結果を正しく出す事ができず、導き出した施策が成功しません。また何よりも、顧客行動や市場は日々変化するため、その度にデータを集めなければならず、ペルソナを何度も作成する必要があります。

これらのことから、ペルソナ分析でデータを準備することはマストであり、且つ膨大なデータを必要とするため、データの準備の大変さという観点ではデメリットと言えます。

4-2. ② 工数がかかる

ペルソナ分析では膨大なデータを必要とするうえ、ターゲットは「年代 / 性別 / 職種」と比較的少ない項目で分析を行うことができるのに対して、ペルソナは「年代 / 性別 / 職種 / 世帯 / 年収/ 学歴 / 住居 etc.」と多くの項目を必要とします。さらに、既に蓄積している顧客データ/受注データなどの1次データだけでなく、1次データをもとにもっと深い2次データを集める必要があります

そのため、メールやフォーム、webサイトのポップアップでアンケートやインタビューを行う必要があり、多大な工数がかかります。また、これだけ多くのデータと、2次データという回答がばらつくデータを管理するのにも時間がかかるため、ペルソナ分析は工数がかかることがデメリットと言えます。

5. ペルソナマーケティングはもう古いのか?

近年になって、「ペルソナマーケティングはもう古い」「時流に合わない」といった意見もあります。
その背景には、インターネットやスマホの普及・マーケティングツール、AIの進化などにより、デジタルマーケティングが高度化してきていたり、顧客が商品との接点を持つ機会が多様化していたり、という事情があります。MAツールやAIなどを駆使して、顧客一人ひとりのニーズにあわせたリアルタイムな接客を行うことが可能となったため、時間をかけてペルソナを設定しても、もはや役に立たないのではないか…という主張です。 たしかにマーケティングにおいてはペルソナの重要性は低くなっているかもしれません。ただし、だからといってペルソナが全く不要になったわけではなく、関係者間における認識共有や、より効率的にプロジェクトを進めるためにも、カスタマージャーニーの定義やコンテンツマーケティング戦略などにおいて代表的なユーザー像を具体化するといったペルソナが重要な役割を果たします

6. ペルソナ分析の進め方

ペルソナ分析は、具体的にどのように設定するのでしょうか。ここからは、ペルソナ分析の手順を確認していきます。

6-1. ステップ①:自社分析/既存データ分析を行う

自社にどういった顧客が多いか、顧客がどういった行動を取っているかを把握するために、顧客データや受注データ、webの訪問データなどから分析を行います。ここでは、ペルソナを決定するための土台となるユーザーの人物像を出すとともに、ペルソナを設定するために追加でどういった情報が必要になるのか把握するための情報収集の準備を行います。

6-2. ステップ②:情報収集を行う

ペルソナを設定するために必要な情報収集を行います。既にターゲットがわかりやすい人物像であったり、設定が詳細に決まっている場合は、インターネット上のSNSやブログから適宜情報をピックアップしていきます。ステップ①だけではまだ大枠の人物像しか決まっていない場合は、ターゲットに対してアンケートやインタビューを行い、さらに深ぼった情報を追加していく必要があります。

6-3. ステップ③:ペルソナを分類する

次に、収集した情報を、趣味趣向、悩み、習慣など、一見自社に関係ない項目までグルーピングし、ターゲットを分類分けしていきます。グルーピングは細かすぎるとペルソナを設定する際に意思決定が難しくなり、大雑把であるとペルソナのメリットが小さくなってしまうため、データ量と設定したい粒度に合わせて適切な分類分けを行う必要があります。

6-4. ステップ④:ペルソナを設定する

最後に、自社分析と情報収集で得た顧客の傾向からペルソナを設定します。ペルソナは商品やサービスに出会って購入に至るまでの経緯を表現するようにストーリー調で詳細に設定します。ペルソナの設定では、必ず取集したデータから得られた情報から設定しなければならず、一部でも想像で担保してしまうとペルソナマーケティングの効果を発揮することができません。

【設定するペルソナの項目】
 ・顔写真
 ・名前・性別・年齢
 ・家族構成
 ・職業・仕事内容・役職
 ・趣味嗜好
 ・年収・貯蓄状況・ポートフォリオ
 ・人生や仕事の目標
 ・情報の集め方
 ・悩み・欲求
 ・人生における物事の優先度
 ・休日の過ごし方
 ・ペルソナに盛り込む情報

 

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7. ペルソナマーケティングの実践方法

ペルソナ設定が完了したら、いよいよマーケティング施策の中で活用していきます。
ペルソナの活用シーンは様々ですが、特に実行したい施策をよりユーザーに適合させて考えたい場面でペルソナが大いに役立ちます。
たとえばカスタマージャーニーを定義する際、定義したペルソナを念頭において考えることで、より実際に購入・利用するまでの一連の流れについて現実味のある検討が可能となります。あるいは、コンテンツ設計を行う際にペルソナの視点で考えることで、対象ユーザーによりマッチしたコンテンツを作成することができ、適切なアプローチをとることが可能となります。
マーケティングをする際に一番重要なことは、顧客・見込み顧客の課題やニーズを把握し、解決するためのアクションを取ることです。ペルソナを定義することで、顧客への理解がより正確になり、さらに、その結果をマーケティングオートメーションツール(MAツール)で用いるセグメント情報にフィードバックし、マーケティング施策の精度を高めていけるようになります。

8. ペルソナ作成・設定時の注意点

8-1. 大人数で多くの意見を元に考える

ペルソナを設定する際には、プロジェクトのメンバー全員で一緒に作り上げていく作業が大切です
チームにはデザイナー、セールス担当、マーケティング担当など様々なメンバーがいるため、普段の業務が異なるとどうしても求めるユーザー像に違いが生じることがあります。そのため、チームメンバー全員が納得できるよう、データをもとに論議をし、最終的なユーザー像がどういうものであるかという認識を共有化することが非常に重要です
この工程を疎かにしてプロジェクトを始めた場合、認識にズレが生じ、スケジュールの遅れやコストが増加する恐れが出てくる可能性があるため、入念に行うようにしましょう。

8-2. 合理的な根拠を持ってユーザーを定義する

ペルソナを設定する際は、非常に細かくユーザー像の絞り込みを行うため、高い精度での設定が必要です。最終的に、実在しそうな人物を設定する必要があるため、推論や仮定を合理的な根拠なしで重ねると、精度が落ち、現実とかけ離れたペルソナを設定してしまう恐れがあります。
高い精度でペルソナ設定をするためには、思い込みや先入観で決めてしまうのではなく、ある程度予算をかけてリサーチ、アンケート、インタビューなどを行い、可能な限り正確かつ現実的なペルソナを定義することが重要です

8-3. 新規顧客の目線に立つ

自社商品をこのような人に使ってほしいという欲を強く出さず、フラットなスタンスでユーザー像を決定していくことは、ペルソナ設定において非常に大切です。
既存顧客の消費者行動や価値判断を元に設定することで、データに基づいたペルソナを設定できるため、現実との乖離は少なくなる一方で、自社のサービスの優位性を前提にした逆算で作ってしまうと、実在する消費者像の実態とかけ離れてしまう懸念があります。
また、既存顧客と理想のユーザーを重ねてしまうと、既存ユーザーの囲い込み効果はありますが、新規ユーザーの開拓には有効に機能しない場合があります。新規取り込みができなければ、ビジネス拡大に支障となってしまうでしょう

8-4. 一度決めたペルソナでも再考する

ある商品に対する理想的なペルソナを設定したとしても、現実の人間の価値観や社会環境は日々変化します。ペルソナの検証や修正を怠ると、現実と乖離したユーザー像になってしまう恐れもあるため、決定後も再考する必要があります
また、マーケティング戦略のレベルで製品やサービスのターゲットに変化が生じた場合も、それにあわせてペルソナも見直しを行いましょう。
ある時点ではベストのユーザー像であっても、このままでよいのかという疑いを持ち続け、ギャップが生じていれば、根本的にペルソナを見直す決断が求められます。

8-5. 必要な情報のみを定義する

ペルソナを考える際に、ユーザーをより具体的にするためにも、この要素も入れたい、と複数の要素を入れたくなってしまうことがありますが、具体的にしようとするあまり不要な情報まで付加する必要はありません。不要な情報を付加しすぎてしまった結果、ユーザー像が定まらないケースがあるためです。たとえば、建設用重機の顧客を表すペルソナに「好きな食べ物」の情報は必要ありません。
自社が取り扱う製品・サービスのユーザー像を把握するのに必要十分な情報のみを定義するよう心がけましょう

弊社が提供しているマーケティングツール『b→dash』は、マーケティングプロセス上に 存在する全てのビジネスデータを、ノーコードで、一元的に取得・統合・活用・分析する ことが可能なSaaS型データマーケティングプラットフォームであり、BtoC業界を中心に、様々な業種・業態のお客様にご導入頂いております。

Editor Profile

  • 福井 和典

    株式会社データX マーケティング管掌執行役員

    日本IBMにてシステムエンジニア、GREEにてCRM領域のオペレーション企画、PwCでの業務コンサルタントとしての経験を経て、2016年よりデータXに入社。データX入社後は、カスタマーサクセス部門に在籍し、小売/金融/アパレル/ECなど幅広い業種に対するb→dash導入支援を統括。
    その後は、主にb→dashのマーケティング/広報/PR活動や事業企画に従事。

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