市場競争は熾烈で過酷です。ビジネスのポジショニング、製品開発の開始、そしてユーザーペルソナの作成は、慎重に検討すべき重要なステップです。この記事では、5つの重要な質問にお答えしながら、ユーザーペルソナ作成の論理的なプロセスを解説します。

誰もがユーザープロファイルを作成したいと思っていますが、ユーザーデータはどこから来るのでしょうか？今日は、この疑問について詳しく掘り下げていきます。早速、シナリオを見ていきましょう。

問題シナリオ：O2Oプラットフォームがハウスキーピングサービスを提供しています。運用チームとデータチームは「ユーザープロファイルを構築し、ユーザーに的確なサービスを提供するにはどうすればよいか」について議論しており、議論を重ねるごとに議論が白熱していきます。

• 同僚Aはこう言いました。「家族の高齢者と子供の数によって乳母の仕事量が決まるので、[情報/データ]を収集する必要があります。」
• 同僚Bさんは「家の大きさも重要です。200平方メートルと60平方メートルでは給料が違います」と言いました。
• 同僚Cはこう言いました：「出身地も重要です。例えば、私の家族は**省**や**省**出身の人は歓迎しません。」
• 同僚Dはこう言いました。「カーペットやレンジフードにも注意を払う必要があります。これらはニッチなビジネスです。」
• 同僚のEはこう言いました。「それにはバスルームの掃除や脱衣所の整理整頓も含まれます。」
• 同僚Fさんは「春節前の大掃除など、タイミングにも注意が必要です」と話しました。
• 同僚の G、H、I、J、K、J、M、N、O、P が順番に話しました...

議論の後、全員が満足し、54 の質問からなるユーザー プロファイル リストをまとめました (以下を参照)。

私は喜んでそれをプロダクトマネージャーに引き渡し、それが公開されるのを待ちました。

プロダクトマネージャーはその場で激怒した。

プロダクトマネージャーは「正気を失ったのか？ユーザーにこれほど多くの質問に答えさせながら、ビジネスを運営できるのか？」と叫んだ。

では、この行き詰まりをどう打破すればいいのでしょうか?

A. 自宅に来る乳母に記入してもらいます。

B. テンセントとアリババのビッグデータにアクセスします。彼らは間違いなくそれを持っています。

C. データの収集をやめて、人工知能モデルを使用してデータを計算します。

明らかに、上記の答えはどれも信頼できるものではありません。この問題を解決するには、5つの基本的な質問を明確にする必要があります。

質問 1: ユーザーのニーズに対応することは本当に価値があるのでしょうか?

例えば、「フィギュア／模型のメンテナンス」サービスは確かに需要があり、模型愛好家ならきっと喜ぶでしょう。しかし、問題は次の点です。

1. このニーズを持つ人は何人いますか?

2. ニーズを満たすためにお金を払う意思のある人は何人いますか?

3. このニーズに対応するために、すべてのユーザー向けのアンケートに 2 つの質問を追加する価値はありますか?

Q55: フィギュア収集は好きですか？ はい/いいえ

Q56: 好きなコレクションフィギュアの種類は何ですか？ガンダム/プラモデル/ウォーハンマー/アニメ（意味は分かりますよね）...

市場競争で優位に立つためには、製品の品質とマスアピールのバランスを取る必要があります。さらに、製品の種類ごとに適切な運用戦略が必要です。（下図参照）

製品のポジショニングは、ユーザーがフォームに記入して情報を提供するまで待つ必要はありません。この作業は、製品およびサービスの設計プロセスの早い段階から始めることができます。例えば、

• 競合他社訪問
• ユーザーアンケート
• 業界調査
• 製品テスト
• 価格テスト

ユーザーや競合他社との協議を通じて、市場の現状を直接把握できます。サービス開始まで待ってユーザーにフォームに記入してもらう必要はありません。このような市場セグメント選定作業は、製品力と運用力の両方を検証するものです。

特に、家事サービス業のサブセクター（助産師、ベビーシッター、時給労働者、高齢者介護など）には、確立された慣行がいくつか存在し、都市部ではそれぞれ市場価格も存在します。これらの基本的な仕事は、事前の調査によって解決できる可能性があります。

質問 2: ユーザーのニーズを満たす能力はありますか?

たとえば、次のような要件を持つ顧客がいました。5か国語を流暢に話せること（家族は混血）、大学院の学位を持っていること、午前11時から午後4時までしか働けないこと、年齢が30～40歳であること、スパイシースープとウェリントンステーキの両方を調理できる乳母になれること。

プラットフォームは本当に彼女のニーズに応える必要があるのでしょうか？もちろん、そうではありません。プラットフォームには供給能力の上限があり、独自の製品ポジショニングがあります。特に要求の厳しいユーザーの要望を満たす必要はありません。

大規模で高品質、パーソナライズされた低価格のサービスを提供する能力が供給側にないのであれば、大量のユーザー プロファイルを取得する必要はまったくありません。ユーザーのニーズを知っていても、それを満たすことができなければ意味がありません。

実際、競争においては、ユーザーの基本ニーズを満たすことが最優先事項です。基本ニーズを満たした後、プラットフォームの供給能力に基づいて、ベビーシッタークレジットや価格割引などの特別なサービスが提供されることもあります。

O2Oビジネスにとって、まず解決すべき課題は、個別のニーズではなく、地域的なカバレッジです。ユーザーが求めるエリアで十分なサービスが提供されなければ、他のすべては意味をなさないのです。

興味深いことに、ユーザープロファイリングの指標について様々な議論をしましたが、誰もが忘れているようです。それは、最も基本的かつ重要な要素である住所です。住所がなければ、供給能力をどのように評価できるでしょうか？

質問3：顧客に影響を与える可能性はありますか？

言い換えれば、ユーザーニーズは不変の黄金律なのでしょうか？もちろん違います。市場に他に選択肢があまりない、価格が非常に有利、あるいはニーズが切迫していて他に選択肢がないといった理由で、ユーザーは妥協してしまうことがよくあります。

これは、ユーザープロファイルが静的なものではなく、運用方法が進化するにつれてユーザーニーズも変化することを意味します。したがって、運用方法はユーザータグを収集する手段であると同時に、結果に影響を与えるツールでもあります。

たとえば、家庭内サービスでは、清掃サービスはかなり標準化されているため、低価格戦略を採用し、価格を上げずに追加サービスを提供する機会が得られます。

この時点では、ユーザーの家のサイズ、間取り、家具などの詳細を細かく調査する必要はありません。代わりに、価格を上げずに、増加量の上限を提供するだけです。

質問 4: すべての要件を一度に満たす必要がありますか?

最初の 3 つの質問に答えると、答えは明らかです。もちろん違います。
プロモーション チャネルに応じて、少なくとも 3 つのパスから選択できます。

1. ニッチなユーザー層が集中する垂直チャネルを見つけることができれば、彼らのニーズに合ったパーソナライズされた商品を直接、かつ的確にプッシュすることができます。この場合、ソースチャネルに直接タグを付けることでニッチなユーザーグループを特定し、さらに分析することで高度な戦略を策定することができます。

2. マス広告チャネルを利用する場合は、最も需要の高いリード獲得商品を直接紹介し、ユーザーを惹きつけ、初回購入とオンボーディングを促します。その後、リピート購入、追加販売、クロスセルの促進を検討してください。初回購入の記録があれば、より豊富なデータが得られるだけでなく、自然とフォローアップ購入の機会も生まれます。

3. リファラルチャネルがある場合、リファラーはユーザーを特定の主力商品の購入に直接誘導することができます。この場合、リファラーの行動タグ（被リファラー商品、行動）はユーザー行動に直接影響を与えます。リファラーのタグと被リファラーユーザーのタグを併用することで、ユーザーニーズを把握できます。最も典型的な例は産後ケアと高齢者ケアで、リファラル効果が非常に顕著です。

質問5: すべてのデータを一度に入力する必要がありますか?

これまでの4つの質問を踏まえると、当然ながら、それは不要だという結論に至ります。ユーザープロファイルの指標を際限なく要求することは、本質的に怠惰な経営管理の一形態です。

「ユーザーが好むことは何でもやる」という名目で、顧客獲得チャネル、製品設計、運用計画、プロモーション計画、プロモーションオファー、フォローアップに至るまで、すべての設計作業を丸投げしてしまうのです。

データは空から降ってくるものではなく、ビジネスプロセスから生み出されるものです。ビジネスプロセスが適切に設計されておらず、製品の魅力が欠け、プロモーションに焦点が定まらず、オペレーションに計画性が欠けていると、分析どころかデータさえも得られません。そのため、データ収集は段階的に進め、タスクは一つ一つ丁寧に処理していく必要があります。

ここでの各ステップは、たとえば次のビジネス オペレーションと統合できます。

• 最初のマッチングを容易にするために、ユーザーに初めて連絡するときに重要な情報 (住所、ニーズの種類、居住地かどうか) を収集します。
• ユーザーが商品やサービスを選択するプロセスにおいて、高度にパーソナライズされた情報を収集し、ユーザーをタグ付けしながら商品とマッチングさせます。例えば、ユーザーの言語要件や家のサイズなどです。
• ユーザーが取引を完了した後、または取引を完了できなかった後、ユーザーのソースと事前情報を使用して、製品の位置付けが妥当かどうかを分析し、それに応じて製品を最適化できます。
• ユーザーが初めて購入した後は、ユーザーのニーズを特定しながらタグ付けし、さまざまな方法でユーザーをガイドしてみてください。

たとえば、人口密度の高い住宅地域では、サードパーティの情報を活用して住宅情報を充実させたり、リピート購入頻度の高いユーザーについては消費行動から他のニーズを探ったり、紹介行動に対して直接的な報酬を与えたり、星評価による介護者選択システムを確立して、ユーザーデータを返しながら介護者にクロスセルを促したりすることができます。

データがすぐに確定するのではなく、業務活動と組み合わせて使用​​されることが期待される場合、使用可能なデータの範囲が大幅に拡大します。

良質なデータは良質な運用から生まれるものであり、空から降ってくるものではありません。そのことを覚えておいてください。しかし、皆さんの中には疑問に思う方もいるかもしれません。ユーザーが情報を適切に入力しないのは理解できますが、従業員もなぜ適切に入力しないのでしょうか？

実際には、社内の同僚はタグ付けの意識が低く、商品タグ、イベントタグ、情報タグの追加方法を知らないため、生のフィールドだけを残してしまい、分析できない状況が数多く発生しています。

著者：地に足のついた教師チェン

出典：WeChat公式アカウント「地味な陳先生（ID：gh_abf29df6ada8）」