데이터 기반 퍼소나를 만드는 방법

사용자를 이해하는 것은 비즈니스에 있어 모든 것을 의미할 수 있습니다. 고객이 일반적으로 누구인지, 왜 귀하의 솔루션을 선호하는지, 고객이 되기 위해 거쳐야 했던 단계 등에 대한 적절한 설명이 없다면 절대로 올바른 사람들을 타겟팅 할 수 없습니다. 타겟팅이 엉뚱한 곳을 향하고 있다면 제품이 얼마나 화려하고 마케팅 전술이 얼마나 현명한지와 상관없이 고객의 심리에 영향을 미치지 않을 것입니다. 우리는 고객 퍼소나와 경쟁사 분석을 찾는 방법에 대해 썼으며, 고객에 대해 더 자세히 알아볼 수 있습니다.

고객 퍼소나는 행동, 동기, 인구 통계학적 요인, 기업 통계적 요인, 고객 목표 등 다양한 요인을 기반으로 도출됩니다. 퍼소나는 기업이 고객에게 다가가는 방식, 콘텐츠를 만들고 자신을 포지셔닝하는 방식에 영향을 미치는 의사결정에 유용합니다. 데이터 기반 퍼소나는 더 효율적인 방법입니다. 왜냐하면 수천 개의 데이터 포인트에 기반하여 더 의미 있는 결론을 내릴 수 있기 때문입니다.

데이터 기반 퍼소나란 무엇인가?

이미 사용할 수 있는 데이터 세트가 많이 있어 마케팅 전략을 세울 수 있습니다. 데이터 기반 퍼소나는 고유의 데이터 소스를 포함할 때 기존 퍼소나에서 수집한 데이터도 사용하여 대상 청중을 깊이 이해하는 데 도움이 됩니다.

데이터 기반 퍼소나의 데이터는 웹 분석, 디지털 설문 조사, 디지털 패널, 소셜 미디어 인사이트, 소셜 리스닝 도구 등에서 나옵니다. 위의 소스들은 평소보다 더 빨리 퍼소나를 도출하는 데 도움이 됩니다. 대부분의 데이터를 실시간으로 수집할 수 있기 때문에 퍼소나 역시 지속적으로 변화합니다.

고객 여정의 각 단계에서 사용되는 기기, 퍼소나가 콘텐츠를 게시하는 채널, 그들이 무엇에 대해 이야기하는지, 제품을 구매하기 위해 어떤 조사를 하는지, 그들의 태도와 구매 행동에 어떤 영향을 미치는지 등을 알 수 있습니다.

전통적 퍼소나의 문제점은 무엇인가?

전통적 퍼소나는 효과적이지만 몇 가지 결함이 있습니다. 기존 퍼소나의 인풋을 바탕으로 데이터 기반 퍼소나를 구축하면 이상적인 고객의 훨씬 더 세분화된 퍼소나를 개발할 수 있습니다.

고객 편향:

퍼소나를 개발할 때 고객의 진정한 감정을 이해하는 것은 큰 도움이 됩니다. 하지만 대부분의 연구가 고객이 생각하는 바에 기반을 둘 경우, 그것은 편향된 것으로 여겨지게 됩니다.

예를 들어, 고객은 수년에 걸쳐 게재한 다양한 유형의 콘텐츠를 소비한 기반으로 문의했을 수 있습니다. 하지만 그들은 구글에서 귀하의 솔루션을 검색했다가 문의했다고 말할 수 있습니다. 따라서 기업은 이러한 고객에 대한 콘텐츠의 노력을 과소평가하는 경향이 있습니다.

실행 불가능:

기업이 고객을 이해하고 다수의 퍼소나에 도달하기 위해 수집하는 정보는 효과적이기 위해 사용되어야 합니다. 전통적 퍼소나는 그 자체로 실행 불가능하며, 이것이 데이터 기반 퍼소나가 차이를 만드는 부분입니다.

열망적 데이터:

전통적 퍼소나에서 얻는 일부 정보는 고객의 실제 요구 사항이 반영되지 않은 열망적 데이터일 수 있습니다. 이를 사용할지는 기업의 재량입니다. 다행히도 추가 데이터를 더함으로써 이상적인 고객에 더 가까이 다가갈 수 있습니다.

데이터 기반 퍼소나를 만드는 방법

이 섹션에서는 단계별로 데이터 기반 퍼소나를 구축하는 방법을 알려드립니다.

#1 목표 작성

퍼소나를 찾기 위해 그렇게 많은 노력과 시간을 투자하는 배경에 있는 목표를 알아야 합니다. 퍼소나가 중요한 이유는 여러 가지가 있지만, 귀사에서 정확히 이를 수행하는 이유를 명확히 해야 합니다. 목표 중 일부는 다음과 같습니다.

• 새로운 유형의 고객 발굴
• 고객이 소비하는 콘텐츠 유형 파악
• 고객과의 여정 이해
• 고객에게 다가가는 최선의 채널 찾기
• 고객의 관심사와 동기 더 깊이 이해하기
• 고객에게 더 나은 경험 제공

하나 이상의 목표를 가지는 것은 전혀 문제가 없지만, 지나치지 않도록 주의하세요. 목표는 상호 배타적이어서는 안 되며 서로를 보완해야 합니다.

#2 고객 데이터 수집

타겟 청중을 이해하려면 그들이 무엇을 하는지, 누구인지, 동기는 무엇인지, 행동 양식은 어떤지 등을 파악해야 합니다. 소스가 많을수록 얻을 수 있는 정보가 더 정제될 것입니다. 고객의 정성적, 정량적 데이터를 모두 사용하는 것이 좋습니다. 고객에 대한 데이터를 수집할 수 있는 몇 가지 소스는 다음과 같습니다.

웹사이트 분석:

Google 애널리틱스나 사용 중인 다른 도구를 통해 확인할 수 있는 웹사이트 분석 데이터는 웹사이트 방문자의 행동 패턴을 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 웹사이트에 머무는 시간, 읽는 블로그, 자주 방문하는 제품 페이지 등 단순한 요소들로도 타겟 청중에 대해 많은 것을 알 수 있습니다.

귀사의 CRM:

사용하는 CRM은 현재 고객에 대한 심층 정보의 보고입니다. 그들이 이용하는 플랜, 회사 내 직책, 연간 지출액, 얼마나 오랫동안 고객이었는지 등을 알 수 있습니다.

시장 조사:

고객이 어디에서 활동하는지 파악하세요. 그들이 사용하는 애플리케이션과 제품을 확인하세요. 그들은 어떻게 구매할 제품을 찾나요? 정보 소스는 무엇인가요? 포럼이나 커뮤니티에서 활발히 활동하나요? 그렇다면 그런 곳에도 많은 시간을 할애하여 자신과 같은 다른 고객들과 공유하는 진실된 생각을 알아낼 수 있습니다.

통계 분석:

Statista는 다양한 분야의 통계를 얻을 수 있는 인기 정보원입니다. Google 공공데이터, Knoema, Numberof.net, Gapminder, USA.gov 참고센터, 갤럽, 데이터마켓, FindTheBest 등도 매우 신뢰할 만한 다른 출처입니다.

이전 마케팅 캠페인에서 배우기:

과거 마케팅 캠페인 결과는 배울 수 있는 좋은 정보원입니다. 어떤 실수를 했는지 파악하는 데 도움이 되며, 어떤 것이 효과적이었는지, 고객이 특정 문구나 랜딩 페이지에 어떻게 반응했는지를 이해하는 데도 도움이 됩니다.

가장 고객의 공감을 샀던 광고를 찾고, 그 광고를 기반으로 궁극적으로 전환된 리드에 초점을 맞추세요. 영업팀에 고객을 전환시키기 위해 사용한 전술, 처리한 반대 의견, 약속한 혜택이 무엇인지 물어보세요. 누군가가 귀하의 광고를 클릭했다는 것은 그 문구가 그들이 원하는 것과 공명했다는 뜻이며, 그들의 행동과 퍼소나를 연구하면 이상적인 퍼소나를 좁힐 수 있습니다.

설문 조사 실시:

고객에게 직접 답변을 얻는 것은 그들을 이해하는 가장 강력한 방법 중 하나입니다. 다행히도 이를 실현할 수 있는 도구가 있어 필요한 노력을 줄일 수 있습니다. 고객과 타깃 청중에게 질문하여 왜 귀하의 솔루션과 같은 것을 찾고 있는지, 그들을 깊이 이해하는 데 관련된 다른 질문을 하세요.

귀사 영업 사원 인터뷰:

영업 사원은 직접 고객과 대화하는 사람들입니다. 고객으로부터 질문 공세를 받고 고객 니즈를 직접 접하기 때문에 모든 질문에 답변하기에 가장 적합합니다. 영업 통화 중 고객이 보통 어떤 질문을 하는지, 왜 우리 서비스에 관심이 있는지, 왜 경쟁사가 아닌 우리 서비스를 선택했는지 등을 이해하세요.

포커스 그룹:

타겟 시장의 일부인 사람들과 대화하는 것은 퍼소나를 다듬는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 포커스 그룹을 통해 직접 대상 그룹의 사람들과 대화할 수 있습니다. 제품에 대한 논의가 이루어질 것이며, 그들의 삶과 일에 대해 물어볼 수 있습니다. 가능하다면 데모도 보여줄 수 있습니다. 제품 사용에 어려움이 있는지, 구매를 주저하게 만드는 선입견이 있는지 물어보세요. 여기서 얻은 모든 의견은 데이터의 일부가 될 수 있습니다.

#3 가설 세우기:

수집한 데이터를 바탕으로 가설을 세울 수 있어야 합니다. 데이터를 분석하여 패턴을 찾아보고, 두드러진 유사점이. 그것이 벨소리와 같나요? 사용자를 식별하는 데 사용할 수 있나요? 이 모든 것을 활용하여 자신만의 가설을 세우세요.

세운 가설은 고객의 관심사가 다양하기 때문에 서로 모순될 수 있습니다. 그들은 심지어 다른 세그먼트에 속해 있을 수도 있으며, 이것이 가설에 따른 그들의 행동과 동기가 상충하는 이유일 것입니다. 가설이 관찰에 기반하므로 테스트를 통해 검증해야 합니다.

#4 가설 테스트하기:

이제 수천 명의 잠재 리드와 고객에 대한 데이터를 수집하고 그것을 바탕으로 가설을 세웠습니다. 다음 단계는 이것입니다. 가설을 테스트하여 발견 사항이 실제 세계에서 의미 있는지 확인해야 합니다. 연구에 참여할 준비가 된 많은 사람들을 확보하세요.

연구에 관심이 있을 만한 사람들에게 연락하여 잠재 고객과 대화를 나누며 가설을 테스트해보세요. 상세한 답변이 필요한 질문을 하고, 발견 사항을 기록하고 세그먼트화 하세요.

#5 데이터 기반 퍼소나 공식화하기:

퍼소나 제작 프로세스에 팀원 모두를 참여시키는 것이 중요합니다. 왜냐하면 모두의 의견에는 다른 관점이 있어 보통 기대되는 것보다 더 정제된 결과가 나올 것이기 때문입니다. 프로세스에 관여하는 사람이 많을수록 잘 만들어질 가능성이 높아집니다.

데이터 수집 결과를 제시하고, 데이터를 기반으로 세운 가설과 그것을 테스트한 결과를 모두에게 알리세요. 그런 다음 이를 바탕으로 함께 어떤 퍼소나를 만들 것인지 결정하세요.

데이터 기반 페르소나의 이점

온라인 분석 도구는 데이터를 제공하지만, 그 자체로는 의미가 없습니다. 숫자를 사용하여 고객에 대한 팀의 이해를 높이는 것은 효과적이지 않습니다. 또한 방대한 데이터 세트를 기억하는 것은 인간적으로 불가능합니다. 이 데이터를 사용하여 만든 더 관련성 있는 속성을 가진 페르소나는 쉽게 기억할 수 있습니다. 데이터 기반 페르소나의 이점은 다음과 같습니다.

최신 데이터:

기존의 페르소나 작성에는 장기간의 데이터 수집이 필요하지만, 고객 행동은 다양한 요인에 따라 계속 변화합니다. 데이터 기반 페르소나를 사용하면 실시간 데이터를 기반으로 페르소나를 만들 수 있습니다. Facebook, YouTube, 온라인 포럼 등에서 실시간으로 데이터를 수집하여 활용합니다.

일정 시간 간격으로 데이터 기반 페르소나를 생성할 수 있으며, 데이터 수집이 자동화되어 있어 항상 최신 상태를 유지할 수 있습니다. 수백만 건의 상호 작용 데이터와 다른 관련 데이터를 결합하여 활용합니다.

신속하게 생성할 수 있음:

수동으로 페르소나를 만드는 데 몇 달이 걸릴 수 있다는 사실을 알고 계셨나요? 데이터 기반 페르소나는 몇 분에서 며칠 내에 생성할 수 있습니다. 이는 이미 구축된 인프라를 활용하기 때문입니다.

비용 효율적:

기존의 구매자 페르소나 작성에는 많은 수동 작업이 필요하므로 비용이 많이 들 수 있습니다. 데이터 기반 페르소나는 자동화 수준이 높아 상대적으로 저렴하게 생성할 수 있습니다. 디지털 데이터를 쉽게 수집하여 페르소나를 만들 수 있습니다.

전방위적 접근:

데이터 기반 전방위 솔루션은 다양한 유형의 데이터를 활용하여 자동으로 페르소나를 생성하며, 해당 데이터에 대한 접근도 제공합니다.

데이터 보호:

다양한 출처의 집계 데이터를 사용하므로 개인을 식별할 수 있는 세부 정보가 포함되지 않습니다. YouTube, Facebook, Instagram 등의 온라인 플랫폼에서 제공하는 데이터는 일반적으로 그룹 수준이며, 누군가를 식별할 수 있는 정보는 포함되지 않습니다.

행동 기반 정확성:

데이터 기반 페르소나는 알고리즘을 사용하여 고객을 더 세부적으로 분류하고, 실시간 데이터를 기반으로 특성을 생성합니다. 또한 고객의 온라인 콘텐츠 및 웹사이트 상호 작용 패턴을 추론합니다. 데이터 기반 페르소나는 실제 데이터에 기반하므로 더 정확한 것으로 간주됩니다.

대규모 대표성:

기존 페르소나 생성 방식은 표본 크기가 작아 대표성이 낮을 수 있습니다. 수백만 건의 데이터를 다루려면 전통적인 데이터 수집 방식으로는 불가능합니다. 데이터 기반 방식은 전체 데이터 세트를 대표할 수 있습니다.

결론:

페르소나 없이 마케팅 캠페인을 만들거나 제품을 구축하는 것은 어렵습니다. 누구를 대상으로 할지 모르면 어떻게 광고 카피를 작성하고, 마케팅 캠페인을 만들며, 잠재 고객을 타겟팅할 수 있겠습니까? 이 부분에서 데이터 기반 페르소나가 큰 도움이 될 수 있습니다.

Delve AI는 데이터 기반 페르소나를 고객에게 제공함으로써 중소기업, 스타트업, 비영리 단체의 부담을 줄입니다. 수동으로 작성한 구매자 페르소나에 드는 비용을 절감할 수 있습니다. 웹 분석 데이터에서 자동 생성되는 데이터 기반 페르소나는 일반적으로 몇 분 내에 생성되며, 항상 최신 상태를 유지합니다. 이를 활용하여 가장 가치 있는 고객 세그먼트를 파악하고, 고객 경험을 개선하여 비즈니스를 성장시킬 수 있습니다.