「ペルソナ設定の時代は終わった」という言葉を耳にする機会が増え、従来の手法に疑問を感じていませんか？
この記事では、なぜペルソナ設定が見直されているのか、その背景にある課題や変化し続ける顧客理解のための新たなアプローチを解説します。
「ペルソナ設定の時代は終わった」と言われる理由
近年、マーケティング界隈で「ペルソナ設定の時代は終わった」という声が聞かれるようになってきました。かつては顧客理解の要とされていたペルソナ設定ですが、なぜこのような言われ方をするようになったのでしょうか。
それは、従来のペルソナ設定にはいくつかの課題が存在し、現代のビジネス環境にそぐわなくなってきたためです。
従来のペルソナ設定の課題
従来のペルソナ設定における主な課題は、以下の3点が挙げられます。
情報鮮度の維持が難しい
従来のペルソナ設定は、一度作成したら長期間にわたって使用されることが一般的でした。しかし、現代社会は変化のスピードが速く、顧客のニーズや行動も刻一刻と変化しています。
そのため、静的なペルソナでは顧客の実態を捉えきれなくなり、マーケティング施策の効果が薄れてしまう可能性があります。定期的な更新が必要となるものの、その工数確保が難しいケースも見られます。
実態とのギャップ
ペルソナ設定は、担当者や関係者の経験や推測に基づいて作成されることが多く、必ずしも顧客の実態を正確に反映しているとは限りません。
市場調査や顧客インタビューなどを実施したとしても、サンプル数が限られていたり、バイアスがかかっていたりする可能性があり、結果として実態とのギャップが生じてしまうことがあります。このギャップは、的外れなマーケティング施策につながるリスクを高めます。
変化への対応の遅れ
市場環境や顧客ニーズの変化が激しい現代において、従来のペルソナ設定では変化への対応が遅れがちです。一度作成したペルソナを修正するには、多くの時間と労力を要するため、迅速な対応が求められる状況には適していません。
変化への対応が遅れるとビジネスチャンスを逃したり、競合に後れを取ったりする可能性があります。
例えば、消費者の購買行動がコロナ禍で大きく変化した際、従来のペルソナ設定では対応が難しかったケースも少なくありませんでした。
これらの課題をまとめると、以下のようになります。
| 課題 | 詳細 |
| 情報鮮度の維持が難しい | 顧客のニーズや行動の変化に追いつけない |
| 実態とのギャップ | 担当者の経験や推測に基づいて作成されるため、実態と異なる場合がある |
| 変化への対応の遅れ | 修正に時間と労力がかかるため、迅速な対応が難しい |
これらの課題を踏まえ、近年ではデータドリブンマーケティングやカスタマージャーニー分析など、より詳しくて柔軟な顧客理解の方法が注目されています（具体的な手法については、後の章で詳しく解説します）。
従来のペルソナ設定の限界を理解し、新しい顧客理解の方法を模索することが、現代のマーケターには求められています。
顧客理解の新時代到来
従来のペルソナ設定のような、変更するのが難しい顧客理解では、急速に変化する現代の消費者行動を捉えきれなくなってきました。
消費者のニーズが多様化し、消費行動も複雑化する中で、より詳しくてリアルタイムな顧客理解が求められています。この新時代においては、データドリブンマーケティングとカスタマージャーニー分析が中心的な役割を果たします。
データドリブンマーケティングの台頭
データドリブンマーケティングとは、データに基づいて意思決定を行うマーケティング手法です。勘や経験に頼るのではなく、データから得られた客観的な事実をもとに戦略を立案・実行することで、より効果的なマーケティング活動が可能になります。
ビッグデータの活用
インターネットの普及により、膨大な量のデータが日々生成されています。このビッグデータを活用することで、顧客の属性や行動、購買履歴など、様々な情報を分析し、より深い顧客理解につなげることができます。
例えば、ECサイトにおける購買履歴やWebサイトの閲覧履歴、ソーシャルメディアの投稿内容などを分析することで、顧客の興味関心や購買意欲を推測することができます。
また、気象データや経済指標などの外部データと組み合わせることで、より精度の高い分析も可能になります。
例えば、Google Analyticsのようなアクセス解析ツールを活用することで、Webサイトへの流入経路やサイト内での行動を把握し、顧客の行動パターンを分析することができます。
AIによる分析
AI技術の進歩により、大量のデータを高速かつ高精度に分析することが可能になりました。AIを活用することで、顧客の行動予測やセグメンテーション、パーソナライズされたレコメンドなど、高度なマーケティング施策を実現することができます。
例えば、機械学習を用いて顧客の購買履歴を分析することで、将来的な購買行動を予測し、最適なタイミングで最適な商品をレコメンドすることができます。
また、音声認識や機械翻訳などの自然言語処理（NLP）を用いて顧客の声を分析することで、ニーズや不満を把握し、商品開発やサービス改善に役立てることができます。AIを活用したマーケティングオートメーションツールも数多く登場しており、業務の効率化にも役立っています。
カスタマージャーニーの重要性
カスタマージャーニーとは、顧客が商品やサービスの認知から購買、そしてその後の利用に至るまでの一連の体験のことです。
顧客接点の多様化に伴い、カスタマージャーニーは複雑化しています。そのため、顧客一人ひとりのカスタマージャーニーを理解し、それぞれの段階に最適なアプローチを行うことが重要になります。
顧客接点の多様化
インターネットの普及により、企業と顧客の接点は多様化しています。Webサイト、ソーシャルメディア、メール、実店舗など、様々なチャネルを通じて顧客とコミュニケーションをとることが可能になりました。
それぞれのチャネルの特徴を理解し、最適な方法で顧客にアプローチすることが重要です。
| チャネル | 特徴 | 活用例 |
| Webサイト | 情報発信の中心 | 商品情報や企業情報の掲載 |
| ソーシャルメディア | 双方向コミュニケーション | キャンペーンの実施、顧客との交流 |
| メール | パーソナライズされた情報配信 | 新商品情報やお得なクーポンの配信 |
| 実店舗 | リアルな顧客体験の提供 | 商品体験、接客サービス |
オンラインとオフラインの統合
オンラインとオフラインの顧客体験をシームレスに繋ぐ〝オムニチャネル戦略〟が重要性を増しています。
例えば、ECサイトで商品を閲覧した顧客が実店舗で商品を実際に手に取って購入する、あるいは実店舗で商品を購入した顧客がECサイトで商品のレビューを投稿するといったように、オンラインとオフラインの行動が相互に影響し合っています。
顧客の行動をオンラインとオフラインの両面から捉え、一貫した顧客体験を提供することで、顧客満足度を高めることができます。
ペルソナ設定に代わる顧客理解の方法
従来のペルソナ設定では、顧客理解を深める上で限界が見えてきました。ここでは、ペルソナ設定に代わる、最新の顧客理解の方法をいくつかご紹介します。
マイクロセグメンテーション
マイクロセグメンテーションとは、顧客を非常に細かい属性で分類する手法です。
従来のペルソナ設定のように、年齢や性別、職業といった大まかな属性で分類するのではなく、購買履歴、Webサイト上の行動、SNSでの活動など、多様なデータを用いて顧客を細かく分類します。
顧客を細かく分類するメリット
顧客を細かく分類することで、それぞれのセグメントに最適化されたマーケティング施策を実施することが可能になります。
例えば、特定の商品を頻繁に購入する顧客セグメントには、新商品の案内や割引クーポンを配信するといった、より効果的なアプローチができるようになります。
セグメントごとの施策展開
マイクロセグメンテーションによって顧客を分類した後、それぞれのセグメントに合わせた施策を展開します。
例えば、Webサイトのアクセスログから、特定の商品ページを何度も閲覧している顧客セグメントを特定し、その商品に関連する情報をメールマガジンで配信する、といった施策が考えられます。
行動データに基づいた分析
顧客の行動データは、顧客理解を深める上で非常に重要な情報源です。WebサイトのアクセスログやCRM（顧客関係管理）データなどを分析することで、顧客のニーズや興味関心を把握し、より効果的なマーケティング施策を立案することができます。
Webサイトのアクセスログ分析
Webサイトのアクセスログには、顧客がどのページを閲覧したか、どのくらいの時間滞在したか、どのリンクをクリックしたか、といった情報が記録されています。これらの情報を分析することで、顧客がWebサイト上でどのような行動を取っているのかを把握し、Webサイトの改善やコンテンツ制作に役立てることができます。
例えば、Google Analyticsなどのツールを利用することで、アクセスログを詳細に分析することが可能です。
CRMデータの活用
CRM（顧客関係管理）データには、顧客の購買履歴、問い合わせ履歴、サポート履歴など、顧客との接点に関する情報が蓄積されています。これらの情報を分析することで、顧客のニーズや課題を把握し、顧客一人ひとりに最適化されたサービスを提供することができます。
例えば、SalesforceなどのCRMツールは、顧客データの管理と分析に役立ちます。
顧客の声を直接聞く
データ分析だけでなく、顧客の声を直接聞くことも重要な顧客理解の方法です。アンケート調査やインタビュー調査を実施することで、顧客のニーズや不満、要望などを直接把握し、商品開発やサービス改善に役立てることができます。
アンケート調査の実施
アンケート調査は、多くの顧客から効率的に情報を収集する方法です。オンラインアンケートツールなどを利用すれば、手軽にアンケートを実施して顧客の意見を収集することができます。
例えば、Googleフォームなどで、簡単にアンケートを作成・配信できます。
インタビュー調査の実施
インタビュー調査は、顧客と直接対話することで、より深い情報を収集する方法です。顧客の行動や思考の背景にある理由を理解し、顧客の真のニーズを把握することができます。
インタビュー調査は、少数の顧客を対象に実施することが一般的ですが、得られる情報は非常に貴重です。
| 手法 | メリット | デメリット |
| マイクロセグメンテーション | 顧客に最適化された施策展開が可能 | データ収集・分析に手間がかかる |
| 行動データに基づいた分析 | 客観的なデータに基づいた分析が可能 | データだけでは顧客の真意を理解できない場合もある |
| 顧客の声を直接聞く | 顧客の真のニーズを把握できる | 時間とコストがかかる |
今、マーケターがすべきこととは
「ペルソナ設定の時代は終わった」と言われるほど、マーケティングを取り巻く環境は激変しています。顧客の行動は複雑化し、デジタル技術の進化は留まることを知りません。
このような状況下で、マーケターはどのようなスキルを身につけるべきでしょうか。そして、どのような活動に注力すべきでしょうか。
大きく分けて、データ分析、顧客体験、変化への対応、ツール活用という4つの視点から考えてみましょう。
データ分析力の向上
データに基づいた意思決定は、現代マーケティングにおいて不可欠です。感覚や経験ではなく、データから顧客の真の姿を理解し、最適な施策を展開していく必要があります。
データ分析の基本スキル習得
まずは、データ分析の基本的なスキルを習得することが重要です。
例えば、Google Analyticsを用いたWebサイトのアクセス状況分析、顧客管理システムを用いた顧客データの分析などが挙げられます。これらのツールを使いこなし、データから有益な情報を読み解く力を養いましょう。
統計学の知識
データ分析をより深く理解するためには、統計学の知識も必要です。統計的な手法を用いることで、データの傾向や相関関係を明らかにし、より精度の高い分析を行うことができます。
例えば、A/Bテストの結果を正しく解釈するためには、統計的な有意差を理解する必要があります。統計学の学習には、オンライン講座や書籍などを活用しましょう。
※A/Bテストに関して詳しく知りたい方は、「【初心者OK】LPのABテストとは？やり方とポイントを5分で解説」をご覧ください。
顧客体験の最適化
顧客体験（CX）は、現代マーケティングにおける最重要課題の一つです。商品やサービスだけでなく、顧客が企業と接するすべての場面で最高の体験を提供することが求められます。
※顧客体験（CX）について詳しく知りたい方は、「CX向上とは？顧客体験を改善しビジネスを成長させる方法」をご覧ください。
カスタマージャーニーマップの作成
顧客体験を最適化するためには、カスタマージャーニーマップの作成が有効です。顧客が商品やサービスを認知してから購入、利用、そしてリピーターになるまでの過程を可視化することで、顧客接点における課題や改善点を明確にすることができます。
パーソナライゼーション
顧客一人ひとりに最適な体験を提供するためには、やはり〝パーソナライゼーション〟が重要になります。Webサイトのコンテンツやメールマガジンなどを、顧客の属性や行動履歴に基づいて最適化することができれば、顧客満足度を高め、コンバージョン率（CVR）の向上につなげることができます。
変化への柔軟な対応
マーケティングの分野では、新しいテクノロジーが登場したり消費者の行動が変化したりと、予測不可能な出来事が次々と起こります。このような変化に柔軟に対応していくためには、常に新しい情報を収集し、学び続ける姿勢が重要です。
情報収集：マーケティング関連のニュースサイトやブログ、SNSなどを活用し、常にアンテナを張っておくことが大切です。
継続的な学習：オンライン講座やセミナー、書籍などを活用し、常に新しい知識やスキルを身につけるようにしましょう。
多様なツール・テクノロジーの活用
マーケティング活動の効率化や効果向上のためには、様々なツールやテクノロジーを活用することが重要です。以下に代表的なツールをまとめました。
| ツール | 活用例 |
| MAツール（マーケティングオートメーション） | メールマーケティングの自動化、リードナーチャリング |
| CRM（顧客関係管理） | 顧客データの一元管理、顧客分析 |
| SFA（営業支援システム） | 営業活動の効率化、売上向上 |
| BIツール（ビジネスインテリジェンス） | データの可視化、分析 |
これらのツールを適切に活用することで、マーケティング活動をより効率的かつ効果的に行うことができます。ツール選定の際には、自社の課題やニーズに合ったツールを選ぶようにしましょう。
※MAツールについての詳細は「MAツールとは？基礎知識と導入例｜マーケティング施策の活用法」をご覧ください。
※SFA（営業支援システム）やCRM（顧客関係管理）などのマーケティングツールについては「マーケティングツールの種類一覧｜目的別の比較表」をご覧ください。
まとめ
「ペルソナ設定の時代は終わった」という議論は、従来のペルソナ設定が抱える課題、特に情報鮮度の維持の難しさや実態とのギャップ、変化への対応の遅れなどを背景に生まれたものです。
静的なペルソナ設定では、急速に変化する現代の消費者行動を捉えきれず、効果的なマーケティング施策を打つことが難しくなっています。一方で、AIの台頭により、顧客理解の手法も進化しています。
こうした状況を踏まえると、現代のマーケターが求められるものは「データ分析力の向上に努め、顧客体験の最適化を図ること」といえるでしょう。変化への柔軟な対応を心がけ、顧客一人ひとりにパーソナライズされた体験を提供することで、真に効果的なマーケティングを実現することができるのです。
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