고객 페르소나를 만드는 방법(실제 데이터로)

2. 전화 및 대면 인터뷰

기존 고객과 대화하면 구매 습관, 동기 부여 요인, 제품 또는 서비스를 설명하는 데 사용하는 단어에 대한 귀중한 정보를 얻을 수 있습니다.

인터뷰를 수행하는 것은 비용이 많이 들고 노동 집약적일 수 있습니다. 그러나 대답은 밝을 수 있습니다. 돌아가서 응답자에게 설문 조사를 통해 제공되지 않는 세부 정보를 얻으면 자세히 설명하도록 요청할 수 있습니다.

Sean Murphy는 고객 인터뷰를 수행하는 데 유용한 몇 가지 팁을 제공합니다.

3. 웹 및 출구 조사

이 설문조사는 지정된 시간에 귀하의 사이트에 단일 질문 팝업이 표시되도록 설계되었습니다. 고객이 구매를 완료하지 않는 이유를 찾는 데 특히 유용합니다.

질문할 질문은 목표에 따라 다릅니다. 귀하의 사이트 또는 제품/서비스가 그들의 요구를 충족하는지 알고 싶습니까? 아니면 구매를 방해하는 마찰의 원인을 이해하고 싶습니까?

질문을 실험하여 가장 많은 응답을 얻은 응답과 가장 많은 통찰력을 제공하는 응답을 확인하십시오. 예를 들어 "오늘 구매를 완료하지 않은 이유는 무엇입니까?" 예상만큼 성공적이지 않은 경우 “오늘 답변하지 못한 질문이 있습니까?

질적 연구 증류

찾은 공통점을 기반으로 사용자를 분류합니다. 먼저 의도 를 살펴본 다음 가능한 주저와 고객이 설득에 취약한 방식을 살펴보십시오.

명확하게 정의할 수 있는 두 가지 페르소나를 찾을 수 있습니다. 4개를 찾을 수 있습니다. 숫자는 연구가 지원하는 내용에 따라 다릅니다.

유기농 가정용 세제를 판매한다고 가정해 보겠습니다. 데이터를 조사한 후 자신의 페르소나를 식별합니다. 35세 여성 Beth는 가족이 환경의 화학 물질에 노출되는 것을 걱정하고 있습니다.

그녀는 탄소 발자국을 줄이는 데 관심을 갖고 있으며 지속 가능한 제품을 구매하기 위해 약간의 추가 비용을 지불할 용의가 있습니다.

• Beth의 행동 동인은 무엇입니까? 이 제품들은 Beth가 가족과 환경을 위해 옳은 일을 하고 있다는 느낌을 줍니다. 그녀는 바쁜 일정에 맞춰 온라인으로 쉽게 주문할 수 있습니다.
• Beth의 구매 장애 요인은 무엇입니까? 그녀는 재료의 출처에 대한 정보가 정확하지 않을까 걱정합니다. 그녀는 제품이 들어 있는 포장과 배송 방법(예: 제품에 유해 물질이 포함되어 있는지 여부)에 대해 걱정합니다.
• 구매 경험에서 Beth의 기대치는 무엇입니까? 프레젠테이션이 중요합니다. 그녀는 자신의 가치를 반영하는 제품을 원합니다. 흥정을 하는 것은 그녀가 신뢰하는 제품을 사는 것만큼 중요하지 않습니다.

이름과 나이를 선택하는 것은 페르소나의 필수 사항은 아니지만 페르소나 뒤에 있는 사람을 시각화하는 데 도움이 됩니다. Beth 는 "Persona #1"과 달리 현실감을 느낍니다 . 카피나 디자인과 같은 것을 만들 때 그 사람이 필요로 하고 원하는 것이 무엇인지 물어볼 가능성이 더 높을 수 있습니다.

정량적 데이터를 사용하여 정성적 페르소나 백업

목표, 행동 및 태도를 기반으로 한 세그먼트인 정성적 연구를 통해 몇 가지 페르소나를 만들었습니다. Google Analytics는 정량적 결과로 페르소나를 완성할 수 있습니다.

Google Analytics의 세그먼트는 주요 고객 그룹의 현장 행동을 보여줄 수 있습니다. 다음에 대한 세그먼트 생성:

• 사용자당 평균 수익
• 사용자당 거래
• 신규 고객 대 반복 고객;
• 단골손님.

(더 많은 아이디어는 Brian Massey의 기사를 참조하십시오.)

그 자체로도 정량적 데이터는 주요 페르소나를 보다 효율적으로 찾고 마케팅하는 데 도움이 될 수 있습니다. 영국의 온라인 시계 소매업체인 Watchfinder는 방문자의 1% 미만이 사이트를 처음 방문했을 때 거래를 완료한 것으로 나타났습니다.

그 결과 Google Ads를 사용하여 리마케팅 ​​캠페인을 만들기로 결정했습니다. 그들은 사용자 언어, 위치 및 구매 유입경로의 단계를 기반으로 목록을 만드는 Google Analytics의 고객 세그먼트 통찰력으로 시작했습니다.

트래픽 성능 분석과 함께 그들은 런던 금융 지구의 ISP 주소에서 훨씬 더 높은 참여와 전환율이 발생한다는 것을 깨달았습니다.

대형 투자 은행 직원에게 특별히 맞춤화된 메시지로 이러한 사이트 사용자를 재타겟팅함으로써 평균 주문 금액을 13% 증가시켰고 6개월 후 전체 투자 수익은 1,300%였습니다.

이러한 노력을 한 단계 더 발전시키려면 정성적 페르소나 모델링을 추가하여 마케팅 노력을 더욱 구체화할 수 있었을 것입니다.

구매자 행동에 고객 페르소나 적용

Ron Johnson과 JCPenney의 경고 이야기를 기억하십니까? 그에게는 "공정하고 공평한" 가격 책정 모델과 상대적 투명성이 완벽하게 이해되었습니다. 그의 확고한 고객 기반에는 그다지 많지 않습니다.

JCPenney 쇼핑객은 할인을 받고 쿠폰을 사용할 것으로 예상했습니다. 그들이 더 이상 동일한 렌즈를 통해 가격을 볼 수 없게 되자, 유리한 지점의 합리성과 상관없이 더 이상 가치를 볼 수 없었습니다.

Kahneman과 Tversky는 이러한 경제적 행동을 "전망 이론"으로 돌립니다. 사람들은 일반적으로 현재 상황과 관련된 어떤 기준점과 관련하여 결과를 평가합니다. 이득과 손실은 절대적인 것이 아니라 지각된 결과의 프리즘을 통해 봅니다.

1981년에 두 연구원은 무작위로 선택된 응답자에게 이 설문조사 질문을 했습니다.

재킷을 $125에, 계산기를 $15에 구입하려고 한다고 상상해 보십시오. 계산기 판매원은 당신이 사고 싶은 계산기가 차로 20분 거리에 있는 다른 매장에서 10달러에 팔고 있다고 알려줍니다. 다른 가게로 여행을 가겠습니까?

응답자의 68%는 계산기에서 5달러를 절약하기 위해 추가 여행을 할 의향이 있습니다. 다른 응답자에게 질문을 던졌지만 가격이 반대였을 때( 계산기 는 다른 곳에서 120달러에 판매 중이었습니다) 29%의 사람들만이 도시를 가로질러 운전할 의향이 있었습니다.

저축은 같았지만 질문의 틀은 달랐습니다. William Poundstone이 그의 책, Priceless: Myth of Fair Value에서 언급했듯이,

"비율과 대비에 너무 민감하게 반응하는 대가는 절대적인 것에 상대적으로 둔감해지는 것입니다."

Ron Johnson이 그것에 대해 생각하는 데 약간의 시간을 보냈더라면.

Facebook이 보고 시스템을 개선하기 위해 퍼스널 리서치를 사용한 방법

Facebook은 매주 수백만 건의 사용자 불만을 접수합니다. 많은 불만 사항이 익명으로 처리되어 Facebook에서 해결하기 어렵고 시간이 많이 걸립니다.

이러한 익명의 불만 사항을 조사할 때 Facebook은 사용자가 다른 사람이 게시한 사진을 삭제하기를 원하는 일반적인 문제를 이해하기 위해 두 성별의 십대에 집중했습니다.

십대의 다양한 세그먼트와 대화한 후 클릭 트리거로 "신고"라는 단어가 마찰을 일으킨다는 것을 발견했습니다. 아이들은 친구들을 곤경에 빠뜨리고 싶지 않았습니다. "이 게시물은 문제입니다"라는 문구를 변경했을 때 십대들이 특정 문제를 더 쉽게 인용할 수 있게 되었습니다.

Facebook은 또한 불만을 제기하는 사람이 받는 사람의 이름과 게시물이 촉발한 감정을 지정할 수 있는 변경 사항을 테스트했습니다.

데이터에 따르면 사진 게시물 작성자가 화를 낸 사람에게 답장을 보내거나 "당황합니다"라는 단어가 사용되었을 때 사진을 삭제할 가능성이 거의 85%에 달하는 것으로 나타났습니다.

이것은 페르소나에 대한 정성적 연구를 어떻게 비즈니스의 다른 영역에 적용한 다음 정량적 수단을 사용하여 테스트할 수 있는지에 대한 좋은 예입니다.

결론

고객 페르소나는 도구입니다. 모든 도구가 그렇듯이 도구도 사용하는 사람이 중요합니다. 그들은 더 나은 사용자 경험, 설득력 있는 카피 또는 가격 책정 모델을 만드는 방법에 대한 엄청난 통찰력을 제공할 수 있습니다.

관건은 직관이 아닌 데이터에서 페르소나를 모델링할 수 있는 질적 및 양적 연구를 수행하는 것입니다.

가장 중요한 것은 페르소나가 실제 동기, 욕구 및 우려를 가진 실제 사람들을 반영해야 한다는 점을 기억하십시오. 인간적인 요소를 놓치면 고객이 멀지 않습니다.

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