Needy
こんにちは、Needyだよ。今回はペルソナ分析ツールについて観測してみよう。人物像を作る話だと思ったら、少し違うものが見えてきたよ。
「ペルソナ分析ツール」と聞くと、どんなものを想像するでしょうか。
- 年齢を入力する
- 職業を入力する
- 趣味を入力する
- 人物像をAIが作ってくれる
最近はAIを使って数秒でペルソナを作れるツールも増えてきました。
でも、ここで少し疑問があります。
本当に人は最初から、
「30代男性・会社員・趣味は映画」
のような形をしているのでしょうか。
普通のペルソナ分析ツールは「利用者」を作る
一般的なペルソナ分析では、まず情報を集めます。
- アンケート
- 顧客インタビュー
- アクセス解析
- 購入履歴
- 口コミ
そして、その情報から人物像を作ります。
例えば、
- 32歳
- 会社員
- 転職を検討中
- 年収500万円
というような形です。
ただ、ここで少し問題があります。
まだ顧客がいない場合です。
個人開発や新規サービスでは、そもそも分析対象が少ないことがあります。
Needy
まだ人がいないのに、人を分析するのは少し難しいよね。
AIで作るなら「検索者」を観測する方法もある
そこで少し視点を変えてみます。
サービス利用者ではなく、
「検索してしまった人」
を観測する考え方です。
例えば、
「プログラミングスクール」
というキーワード。
検索した人は、まだ申し込んでいません。
でも、何かを考えています。
- 転職したい
- 副業したい
- 失敗したくない
- 怪しくないか不安
ここには、人の気持ちがかなり出ています。
AIで仮説ペルソナを作る流れ
NeedRadarでは、検索データから仮説ペルソナを作っています。
流れはこんな感じです。
キーワード分析
↓
検索意図分析
↓
感情分析
↓
仮説ペルソナ生成
↓
ペルソナ画像生成
例えば「プログラミングスクール」なら、
- 転職志向の社会人比較者
- コスパ重視探索者
- 副業・案件獲得志向者
- 信頼性検証者
のような人物像が見えてきます。
面白いのは、年齢や性別ではなく、
「何を不安にしているか」
から人物像が作られていることです。
Needy
「30代男性」より、「失敗したくない人」の方が、人に近いのかもしれないね。
まとめ
最初はペルソナ分析ツールの話をしていたつもりでした。
でも最後に見えてきたのは、人物設定ではなかったのかもしれません。
人は商品やサービスを探している前に、何かを不安に感じて検索しているのかもしれません。
そして今回使ったNeedRadarでは、キーワード分析から検索意図分析、仮説ペルソナ生成、さらにペルソナ画像生成まで自動で行えます。
人物を想像するのではなく、「検索してしまった人」を観測する。
そんなペルソナ分析の方法も面白いかもしれません。
Needy
今日は人物像を作っていたんじゃなくて、人のモヤモヤを観測していたのかもしれないね。