カスタマーペルソナの構築

🔄 前回のおさらい: レッスン4でオープンエンド質問技法、「5つのなぜ」テクニック、AIでのインタビュー分析を学びました。ここではインタビューやアンケートで集めたデータを、チーム全体で活用できるペルソナに変換します。

ペルソナとは何か

ペルソナは、リサーチデータに基づいて構築された架空の顧客プロフィールです。デモグラフィック情報だけでなく、動機、目標、不満、行動パターンを含み、チームが「この人のためにデザインしている」と具体的にイメージできるようにします。

良いペルソナの要素

AIでペルソナを作成

以下のリサーチデータに基づいてカスタマーペルソナを
3つ作成してください。

リサーチデータ：
- アンケート結果のサマリー：[主要な発見]
- インタビューの主要テーマ：[テーマリスト]
- 顧客セグメントの特徴：[セグメント情報]

各ペルソナに以下を含めてください：
1. 名前、年齢、職業
2. 目標（3つ）
3. 不満（3つ）
4. 行動パターン（3つ）
5. 代表的な引用（インタビューデータから）
6. プロダクト/サービスとの関わり方

✅ 確認クイズ: ペルソナに「代表的な引用」を含めるべき理由は？→引用は顧客の声をそのまま伝え、チームメンバーがペルソナを「データポイント」ではなく「実在の人物」として感じるようにします。「もっと使いやすくしてほしい」より「朝の5分でチェックしたいのに、毎回ログインで2分かかる」の方がチームの行動を変えます。

ペルソナの活用

作成したペルソナは以下に活用：

• プロダクト開発： 「田中さんならこの機能をどう使う？」
• マーケティング： 「田中さんに響くメッセージは？」
• カスタマーサポート： 「田中さんが困る場面は？」
• 意思決定： 「この変更で田中さんは嬉しい？」

まとめ

• ペルソナはデモグラフィックを超え、動機・目標・不満・行動パターンを含む——「誰か」ではなく「なぜそう行動するか」を示す
• 3-5つのペルソナが最適——少なすぎると多様性不足、多すぎると焦点がぼやける
• リサーチデータに基づくペルソナが不可欠——仮定ベースのペルソナはチームのバイアスを反映し実際の顧客行動とずれる
• ペルソナはプロダクト、マーケティング、サポート、意思決定のすべてで活用する共通言語

次のレッスン： カスタマージャーニーマッピング——顧客体験のすべてのステップを可視化し、摩擦ポイントと改善機会を発見する方法を学びます。