ペルソナ設定は商談データを活用し、継続的にアップデートする
永田 さおり
Growth Architect
想定場面や課題
自分たちが仮説ベースで設定していたペルソナと、実際に獲得した顧客が異なることはよくある課題だ。また、マーケティングチームとインサイドセールスやフィールドセールスなどの部門間で想定していた顧客像が異なり、連携がうまくいかないことも少なくない。
一方で、ペルソナの精度をどこまで高めるべきかという問題もある。確かに、ペルソナを深掘りすればするほど具体的なターゲット像が見えてくるが、情報を詰め込むほど終わりが見えず、どこまでやるべきかもよくわからない。
デモグラフィックデータを基に設定を行ったとしても、それが十分なのかどうかは判断に迷うことが多い。実際、想定していなかった顧客層がターゲットに含まれることや、新たなニーズが浮かび上がることもあり、やってみないとわからないことが多い。
こうした乖離や不確実性に対応するためには、トライアンドエラーで調整を繰り返していくしかない。
解決策
ペルソナは仮説に基づくものであり、その精度をユーザー調査やデータ分析によって向上させることは可能だが、すべてを予測するのは難しいと言うことを忘れてはならない。マーケティング活動を進める中で、想定外の顧客層やニーズが明らかになることを前提に柔軟に対応することが重要。
解決策の一つとして有効なのが、実際の商談データを活用して顧客像を明確にすること。過去の商談データを洗い出し、どのような属性の顧客が受注に至りやすいのか、または失注しやすいのかを分析する。このプロセスによって、自社のターゲット像をより具体化することが可能になる。
商談データは多ければ多いほど分析の精度が上がるが、少なくとも数十件、理想的には数百件以上のデータを確認するのが望ましい。また、リード獲得や商談数が増えるにつれて、顧客像は徐々に変化する可能性があるため、これに1ヶ月など、あまり長期間かけて戦略を練りすぎるのではなく、適宜データを見直して調整していくことが大切。
さらに、失注データも非常に貴重な情報源となる。失注理由を分析することで、「どのような課題がネックとなったのか」「こちらのコミュニケーションが不十分で伝わっていなかった点は何か」といった具体的な改善点を洗い出せる。こうした分析結果は、今後のマーケティング戦略や顧客へのアプローチ方法に活用できる。結局のところ、ペルソナ設定は一度で完結するものではなく、継続的なデータ分析と調整が不可欠。
商談データを活用しつつ、失注情報も含めた多角的な視点から顧客像をアップデートし続けることで、より的確なマーケティング施策を展開できるようになる。柔軟な姿勢でPDCAサイクルを回し、実際の顧客像に基づいた戦略を構築していくことが成功への鍵となる。
