Bagaimana Membuat Persona yang Digerakkan oleh Data

Memahami pengguna Anda dapat berarti segalanya bagi bisnis Anda. Jika tidak ada penjelasan yang tepat tentang siapa biasanya pelanggan Anda, mengapa mereka lebih memilih solusi Anda, langkah-langkah yang harus mereka ambil untuk menjadi pelanggan Anda, dll., Anda tidak akan pernah dapat menargetkan orang yang tepat. Jika target Anda tidak tepat, tidak peduli seberapa menarik produk Anda atau seberapa cerdik strategi pemasaran Anda, itu tidak akan membuat perbedaan dalam pikiran pelanggan Anda. Kami telah menulis tentang menemukan persona pelanggan dan analisis pesaing untuk mengetahui lebih banyak tentang pelanggan Anda.

Persona pelanggan ditentukan berdasarkan berbagai faktor termasuk perilaku, motivasi, faktor demografis, faktor firmografis, tujuan pelanggan, dan lain-lain. Persona berguna untuk membuat keputusan yang akan berdampak pada cara bisnis menjangkau pelanggan, membuat konten, dan memposisikan diri mereka. Persona yang digerakkan oleh data adalah metode yang lebih efisien karena memungkinkan Anda menarik kesimpulan yang lebih bermakna berdasarkan ribuan data.

Apa itu persona yang digerakkan oleh data?

Ada banyak set data yang tersedia yang dapat Anda gunakan untuk merumuskan strategi pemasaran Anda. Persona yang digerakkan oleh data menggunakan data yang tersedia untuk memahami target audiens Anda secara mendalam. Ini menggunakan data yang dikumpulkan dari persona tradisional serta sumber-sumber sendiri.

Data dari persona yang digerakkan oleh data berasal dari sumber-sumber seperti analitik web, survei digital, panel digital, wawasan media sosial, alat pemantauan media sosial, dll. Sumber di atas membantu kami untuk tiba pada persona bahkan lebih cepat daripada biasanya. Karena sebagian besar data dapat dikumpulkan secara real-time, persona juga terus berubah.

Ini membantu kami mengetahui tentang perangkat yang digunakan pada setiap tahap perjalanan pelanggan, saluran di mana persona tersebut memposting konten, apa yang mereka bicarakan, penelitian yang mereka lakukan untuk membeli produk, sikap mereka dan bagaimana hal itu mempengaruhi perilaku pembelian mereka.

Apa yang salah dengan persona tradisional?

Meskipun efektif, persona tradisional memiliki beberapa kelemahan. Dengan membangun persona yang digerakkan oleh data di atas input dari persona tradisional, kita akan dapat mengembangkan persona pelanggan ideal yang lebih nuansa.

Bias pelanggan:

Memahami perasaan sebenarnya dari pelanggan Anda dapat sangat membantu saat mengembangkan persona. Tetapi ketika sebagian besar penelitian Anda didasarkan pada apa yang dipikirkan pelanggan Anda, maka itu pasti akan didasarkan pada bias mereka.

Misalnya, pengguna mungkin telah menghubungi Anda berdasarkan berbagai jenis konten yang telah Anda publikasikan yang mereka konsumsi selama bertahun-tahun, tetapi mereka mungkin mengatakan kepada Anda bahwa mereka mencari solusi Anda di Google dan kemudian menghubungi Anda. Jadi, bisnis cenderung mengesampingkan upaya yang dilakukan konten pada pengguna-pengguna ini.

Tidak dapat diaktualisasikan:

Informasi yang dikumpulkan bisnis untuk memahami pelanggan mereka dan tiba pada sejumlah persona perlu digunakan agar efektif. Persona tradisional, dengan sendirinya, tidak dapat diaktualisasikan, di sinilah persona yang digerakkan oleh data membuat semua perbedaan.

Data aspirasional:

Beberapa informasi yang Anda dapatkan dari persona tradisional mungkin bersifat aspirasional di mana kebutuhan sebenarnya dari pelanggan mungkin tidak tercermin. Ini adalah kebijaksanaan bisnis tentang cara menggunakannya. Untungnya, dengan menambahkan data tambahan di atasnya, Anda dapat mendekati pelanggan ideal Anda.

Cara membuat persona yang digerakkan oleh data Anda

Dalam bagian ini, kami akan membantu Anda membangun persona yang digerakkan oleh data dalam format langkah demi langkah.

#1 Tulis tujuan Anda

Anda perlu mengetahui tujuan di balik upaya dan waktu yang begitu banyak untuk menemukan persona Anda. Ada banyak alasan mengapa persona penting, Anda harus jelas tentang mengapa perusahaan Anda melakukan hal ini. Beberapa tujuan Anda bisa berupa:

• Menemukan jenis klien baru
• Mengetahui jenis konten apa yang dikonsumsi pelanggan Anda
• Untuk memahami perjalanan mereka dengan Anda
• Untuk mengetahui saluran terbaik untuk menjangkau pelanggan
• Memahami lebih banyak tentang minat dan motivasi pelanggan Anda
• Memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik

Tidak apa-apa untuk memiliki lebih dari satu tujuan, tetapi pastikan Anda tidak berlebihan. Tujuan-tujuan tersebut tidak boleh saling eksklusif, tetapi harus saling melengkapi.

#2 Kumpulkan data pelanggan

Memahami target audiens Anda membutuhkan Anda untuk mengetahui apa yang mereka lakukan, siapa mereka, motivasi, perilaku, dan lain-lain. Semakin banyak sumber yang Anda miliki, semakin halus informasi yang akan Anda dapatkan. Disarankan untuk menggunakan data kualitatif dan kuantitatif pelanggan Anda. Berikut adalah beberapa sumber yang dapat Anda gunakan untuk mengumpulkan data tentang pelanggan Anda.

Analitik situs web:

Analitik di situs web Anda, yang tersedia di Google Analytics atau salah satu alat lain yang Anda gunakan, adalah sumber informasi yang hebat untuk memahami pola perilaku pengunjung situs web Anda. Faktor-faktor sederhana seperti berapa lama mereka berada di situs web, blog apa yang mereka baca, dan halaman produk apa yang sering mereka kunjungi, dan lainnya akan banyak memberi tahu Anda tentang target audiens Anda.

CRM perusahaan Anda:

CRM yang Anda gunakan adalah perbendaharaan data lain yang akan banyak memberi tahu Anda informasi mendalam tentang pelanggan Anda saat ini. Apa rencana yang mereka gunakan, apa jabatan mereka di perusahaan, berapa banyak yang mereka habiskan setiap tahun, sudah berapa lama mereka menjadi pelanggan, dll.

Riset pasar:

Cari tahu di mana pelanggan Anda bersembunyi. Periksa aplikasi dan produk yang mereka gunakan. Bagaimana mereka menemukan produk yang mereka beli. Apa sumber informasi mereka? Apakah mereka aktif di forum atau komunitas apa pun? Jika ya, luangkan banyak waktu di tempat-tempat ini juga karena Anda bisa mendapatkan pemikiran sebenarnya yang mereka bagikan dengan pelanggan lain seperti mereka.

Analisis statistik:

Statista adalah sumber populer untuk mendapatkan statistik tentang berbagai hal. Google Public data, Knoema, Numberof.net, Gapminder, pusat referensi USA.gov, Gallup, Data Market, Find The Best, adalah beberapa sumber lain yang sangat dapat diandalkan.

Belajar dari kampanye pemasaran sebelumnya:

Hasil dari kampanye pemasaran Anda sebelumnya adalah sumber yang hebat untuk dipelajari. Ini akan membantu Anda mengidentifikasi kesalahan yang Anda buat, tetapi juga akan membantu Anda memahami apa yang berhasil dan bagaimana pelanggan bereaksi terhadap salinan atau halaman pendaratan tertentu.

Temukan iklan yang paling banyak disukai oleh pelanggan Anda sambil berfokus pada prospek yang akhirnya berubah menjadi pelanggan berdasarkan iklan ini. Tanyakan pada tim penjualan Anda taktik yang mereka gunakan untuk mengonversi mereka, keberatan yang mereka tangani, dan manfaat yang mereka janjikan. Ketika seseorang mengklik iklan Anda, itu berarti salinan Anda cocok dengan apa yang mereka inginkan, mempelajari perilaku dan persona mereka akan membantu Anda mempersempit persona ideal Anda.

Melakukan survei:

Mendapatkan jawaban langsung dari pelanggan Anda adalah salah satu cara paling kuat untuk memahami mereka. Untungnya, ada alat yang tersedia yang dapat digunakan untuk mewujudkannya sehingga mengurangi upaya yang diperlukan untuk itu. Tanyakan pertanyaan kepada pelanggan dan target audiens Anda untuk memahami lebih banyak tentang mengapa mereka mencari solusi seperti milik Anda dan pertanyaan lain yang relevan untuk memahami mereka secara mendalam.

Wawancarai tenaga penjualan di perusahaan Anda:

Tenaga penjualan Anda adalah orang-orang yang berbicara langsung dengan pelanggan Anda. Mereka menghadapi serangan pertanyaan dari mereka dan lebih cocok untuk menjawab semua pertanyaan Anda karena mereka memiliki akun langsung tentang kebutuhan pelanggan Anda. Pahami pertanyaan apa yang biasanya ditanyakan pelanggan selama panggilan penjualan, mengapa mereka tertarik dengan layanan kami, dan mengapa mereka memilih layanan kami daripada pesaing.

Kelompok fokus:

Berbicara dengan orang-orang yang merupakan bagian dari target pasar Anda dapat menjadi hal yang bagus untuk memperjelas persona Anda. Kelompok Fokus membantu Anda mengobrol dengan sekelompok orang dalam target grup Anda secara langsung. Akan ada diskusi tentang produk Anda, Anda dapat menanyakan tentang kehidupan mereka, pekerjaan mereka, bahkan menunjukkan demo jika memungkinkan. Tanyakan apakah mereka merasa tidak nyaman bekerja dengan produk Anda atau apakah mereka memiliki anggapan yang salah karena alasan apa pun sehingga mereka tidak pernah melakukan pembelian. Semua masukan yang Anda dapatkan dari sini dapat menjadi bagian dari data.

#3 Buat hipotesis Anda:

Berdasarkan data yang telah Anda kumpulkan, Anda harus dapat membuat hipotesis. Analisis data untuk menemukan pola dan lihat apakah ada kesamaan atau perbedaan yang mencolok. Apakah itu terdengar bel? Bisakah itu digunakan untuk mengidentifikasi pengguna? Menggunakan semua ini, buat hipotesis Anda sendiri.

Hipotesis yang Anda buat bahkan dapat saling bertentangan karena minat pelanggan beragam. Mereka mungkin bahkan berasal dari segmen yang berbeda yang membuat perilaku dan motivasi mereka bertentangan, sesuai dengan hipotesis Anda. Karena hipotesis Anda didasarkan pada observasi, Anda perlu mengujinya.

#4 Uji hipotesis Anda:

Sekarang setelah kami mengumpulkan data dari ribuan prospek dan pelanggan potensial dan membuat hipotesis berdasarkan hal itu, inilah langkah selanjutnya. Anda perlu menguji hipotesis untuk memastikan bahwa temuan Anda masuk akal di dunia nyata. Miliki pool orang yang siap menjadi bagian dari studi.

Hubungi orang-orang yang mungkin tertarik untuk menjadi bagian dari studi dan uji hipotesis Anda dengan berbicara dengan pelanggan potensial. Ajukan pertanyaan yang membutuhkan jawaban terperinci, tulis temuannya, dan bagi mereka.

#5 Rumuskan persona yang digerakkan oleh data:

Penting bahwa Anda melibatkan semua orang dalam tim Anda untuk menjadi bagian dari proses pembuatan persona. Mengapa? Karena masukan dari setiap orang akan memiliki perspektif yang berbeda dan akan menjadi lebih halus daripada yang biasanya diharapkan. Semakin banyak orang yang terlibat dalam proses, semakin besar kemungkinan hasilnya akan terdrafkan dengan baik.

Sajikan hasil pengumpulan data, beri tahu semua orang tentang hipotesis yang Anda buat berdasarkan data dan hasilnya saat Anda mengujinya. Berdasarkan ini, putuskan bersama-sama persona apa yang Anda rencanakan untuk buat.

Manfaat persona berbasis data

Alat analitik online memberikan Anda data, tetapi itu tidak memberikan makna apa pun dengan sendirinya. Menggunakan angka-angka untuk membuat tim Anda memahami tentang pelanggan Anda tidak akan berhasil. Juga tidak mungkin secara manusia untuk mengingat kumpulan data yang sangat besar. Persona dengan atribut yang lebih mudah diingat jauh lebih mudah diingat.

Berikut adalah beberapa manfaat persona berbasis data:

Pembaruan data:

Persona tradisional melibatkan banyak pengumpulan data dalam jangka waktu yang lama, tetapi kenyataannya adalah bahwa perilaku pelanggan terus berubah berdasarkan berbagai faktor. Dengan persona berbasis data, Anda akan dapat membuat persona berdasarkan data real-time. Ini mengumpulkan data dari Facebook, YouTube, forum online, dll., yang semuanya diperbarui secara real-time.

Pada interval waktu tertentu, Anda dapat menghasilkan persona berbasis data yang selalu diperbarui karena pengumpulan data terjadi secara otomatis dan persona dihitung ulang. Ini memanfaatkan data dari jutaan interaksi sambil menggabungkannya dengan data relevan lainnya.

Dapat dihasilkan dengan cepat:

Tahukah Anda bahwa membuat persona yang dilakukan secara manual dapat memakan waktu berbulan-bulan mulai dari pengumpulan data hingga analisis? Membuat persona berbasis data memakan waktu dari beberapa menit hingga beberapa hari tergantung pada infrastruktur yang sudah tersedia untuk itu.

Hemat biaya:

Karena banyak tenaga kerja manual yang terlibat dalam membuat persona pembeli tradisional, itu bisa menjadi sangat mahal. Terutama karena melibatkan upaya berbulan-bulan. Persona berbasis data relatif lebih murah untuk diproduksi karena ada tingkat otomatisasi yang sangat tinggi dalam seluruh proses. Persona berbasis data menggunakan data digital yang dapat dengan mudah dikumpulkan untuk membuat persona.

Menyediakan akses penuh:

Solusi penuh-tumpukan berbasis data secara otomatis menghasilkan persona berdasarkan berbagai jenis data yang tersedia sambil memberikan akses ke data tersebut.

Perlindungan data:

Menggunakan data agregat dari berbagai sumber tidak akan pernah melibatkan detail yang dapat diidentifikasi secara pribadi. Data yang disediakan oleh platform online seperti YouTube, Facebook, Instagram, biasanya pada tingkat kelompok dan tidak pernah menampilkan informasi yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi siapa pun.

Informasi akurat secara perilaku:

Persona berbasis data menggunakan algoritma untuk membuat segmen pelanggan yang lebih halus dan menggunakan data real-time untuk menghasilkan karakteristik untuk deskripsi persona Anda. Ini juga menyimpulkan pola dari interaksi pelanggan dengan konten online dan situs web yang memiliki informasi tersebut. Persona berbasis data dianggap lebih akurat karena didasarkan pada data aktual yang berasal dari audiens yang sangat tersegmentasi.

Mewakili audiens yang besar:

Kemungkinan salah representasi tinggi dalam metode pembuatan persona tradisional karena ukuran sampel biasanya kecil. Jika ukuran sampel mencapai jutaan data, apakah Anda pikir itu mungkin menggunakan metode pengumpulan data tradisional? Metode berbasis data mewakili seluruh set data karena dapat menganalisis volume data yang sangat besar.

Kesimpulan:

Membuat kampanye pemasaran atau membangun produk tanpa bantuan persona adalah tugas yang sulit. Siapa yang Anda targetkan ketika Anda tidak tahu siapa pelanggan ideal Anda? Di sinilah persona dapat mengubah cara Anda menulis salinan iklan, membuat kampanye pemasaran, dan menargetkan pembeli potensial.

Dengan menyediakan persona berbasis data bagi pelanggan, Delve AI mengurangi beban bagi bisnis kecil dan menengah, startup, dan organisasi nirlaba, yang jika tidak akan harus mengeluarkan ribuan dolar untuk persona pembeli yang dibuat secara manual. Persona berbasis data dari data analitik web dibuat secara otomatis, biasanya dalam beberapa menit, dan tetap diperbarui. Anda dapat menggunakannya untuk mendapatkan kejelasan tentang segmen yang paling berharga dan untuk menyempurnakan pengalaman pelanggan untuk mengembangkan bisnis Anda.