共鳴を高めるためにターゲットオーディエンスを調査する方法
公開: 2017-10-10最近、私はいくつかのターゲットオーディエンス調査を実施しました。 そして、私はおいしいこと、そして少し予想外のことを学びました。 準備?
成功しているマーケティング担当者は、少なくとも四半期に 1 回はオーディエンス調査を行っていると報告する可能性が 242% 高くなります。 また、私の調査で最も優秀なマーケティング担当者の 56% が、月に 1 回以上調査を行っています。
したがって、ターゲットオーディエンスを調査することはマーケティングの必須事項です. また、製品開発だけでなく、啓示的な方法で視聴者とつながるためのゲートウェイでもあります。
本当に、それは Jay が著書Youtilityで述べたことの要点です。 宣伝するのではなく、情報を提供することに決めたらどうしますか?」
ターゲット オーディエンス調査はまさにそれを行う方法であり、スポットライトを自分のコンテンツから彼らのニーズに向ける方法です。 本質的に、それはこれから行くことです:
これに:
コンテンツのコアを見つけるようなものです。 調査、顧客インタビュー、およびその他の形式のフィードバックは、聴衆の問題とそれらを解決するのに役立つあなたの能力の交差点に焦点を当てるのに役立ちます.
私が言及したその大規模な聴衆調査プロジェクトは、主にマーケティングの成功の最も強力な予測因子を学習することに関するものでした. 確かに、いくつかの洞察と魅力的なデータが得られました。 以下に 3 つの簡単なハイライトを示します。
- 一流のマーケティング担当者がデジタル マーケティング戦略を文書化しています。
戦略を文書化するマーケティング担当者は、そうでないマーケティング担当者よりも成功を報告する可能性が 538% 高くなります。 - 一流のマーケティング担当者は、マーケティング プロセスを文書化しています。
プロセスを文書化するマーケティング担当者は、文書化しないマーケターよりも成功を報告する可能性が 466% 高くなります。 - トップマーケターは目標を設定します。
目標を設定したマーケティング担当者は、目標を設定しなかったマーケティング担当者よりも、成功を報告する可能性が 429% 高くなります。 そして、目標を設定して成功したマーケターの 81% が目標を達成しています。
しかし、最も価値のある学習は、ターゲット ユーザーをのぞき見ることから得られました。 あなたが知っている、彼らが気にしていること。 彼らが直面する課題。 彼らの成功と失敗の間のギャップ。
ターゲット オーディエンスに関する調査を使用して、マーケティング チャネル全体でターゲット オーディエンスとの共鳴を高める「理由」と「方法」を共有したいと思います。 ヒント: これは考え方の変化、つまり「私を見て!」からのリソースへの投資に関するものです。 に、「見て! さあ、あなたの人生をより良くしましょう!」
対象視聴者アンケートのプロセス
最高のニュースは、オーディエンスの調査がこれまでになく簡単になったことです。 これは真に低コストで高報酬の活動であり、マーケティングの群れから自分を切り離す最も手っ取り早い方法の 1 つです。 結局のところ、マーケターの 65% が調査を行うことはめったにありません (あったとしても)。
それでは、簡単な 3 ステップのプロセスと、プロのようにターゲット オーディエンスの調査を行うためのテンプレートを用意しましょう。 全体を通して調査を実施する例を使用します。 ただし、これがあなたにとって新しい領域である場合は、「ターゲットオーディエンス調査」の定義をかなり寛大にしてください. なんてこった、顧客との会話のために電話に出たり、メールを 1 つか 2 つ送信したりすることさえ数えることができます。
よし、ロックしよう。
ステップ 1: 前提条件を確認する
まず、前提を確認する必要があります。 私たちは皆それらを持っています。 そして、調査はそれらを証明または無効化するための最良の方法です。 マーク・トウェインの言葉に似ています。 そうではないことは確かに私たちが知っていることです。」
たとえば、私は次の 2 つのマーケティング仮説をテストしました。
- コンテンツは王様です。 コンテンツの作成により多くの時間を費やすマーケティング担当者は、マーケティングが成功したと言うでしょう。
- 量より質。 より質の高いコンテンツを持つマーケティング担当者は、マーケティングが成功したと言うでしょう。
結局のところ、「質>量」という考え方を受け入れないコンテンツ マーケターがいるでしょうか。 私は確かにそうしました。 しかし、データは次のように述べています。
- コンテンツの作成に費やした時間と、報告されたマーケティングの成功との間に相関関係はありません。
(R = 0.02; n = 1,597; p値 < 0.0001) - コンテンツの品質とマーケティングの成功の間には正の相関関係がありますが、驚くべきことではありません。
(R = 0.29; n = 907; p 値; p 値 < 0.0001)
これが私に示したのは、質問は単に「壮大で高品質のコンテンツを作成していますか?」ということではないということです。 それは、「適切な種類の叙事詩的で高品質のコンテンツを作成していますか?」です。
関連コンテンツとは共鳴コンテンツです。
まず、 「ターゲット オーディエンス リサーチ スターター テンプレート」をダウンロードしてください。
最初のシートには、 「仮定バスター」というラベルが付けられています。 列 A に、オーディエンスのペルソナまたはターゲット オーディエンスの簡単な説明を挿入します。 次に、そのオーディエンス セグメントに関する仮定と、その仮定の背後にある理由を挙げてください。 次に、この仮定を証明または反証するための質問のブレインストーミングを開始します。

最良の結果を得るには、各ペルソナまたはセグメントについて考えられる限り多くの関連する仮定をリストします。 それらすべてをテストする必要はありません。 しかし、概説すればするほど、質問はより良くなります。
このシートの最後の列は、アンケートの完了後に再確認するためのものです。 ここで仮説を確認したり、永久に安置したりできます。 ️ (または、少なくとも次の調査まで。)
ステップ 2: 質問を作成する
次に、最適な質問をシート 1 から「調査の質問」というラベルの付いたシート 2 に移動します。 データは質問次第であるため、明確で簡潔で関連性のある質問がアンケートの生命線であることを忘れないでください。
アンケートの質問の書き方に関する私のお気に入りの記事は、Qualtrics からのものです。 彼らは、キラー調査の質問に対する 10 の戒律を概説しています。 (間違いなく一読の価値があります!) 私が見つけた 3 つの最も重要な考慮事項の概要を説明します。
- 過度の語句や先頭の語句を避ける: 「できる」、「すべき」、「可能性がある」などの語句は使用しないでください。 それらは同じように聞こえるかもしれませんが、異なる解釈ができます。
- 具体的でない質問を避ける: 「意味」や「頻度」の問題がある質問は、特定するのが困難です。 例えば、「あなたはテレビをよく見ますか?」という質問に対して、「定期的に」とはどういう意味ですか?
- 網羅的でないリストを避ける:多肢選択式の回答をリストする場合は、選択肢の 100% をカバーできる場合を除き、ユーザーに「その他 (具体的に記入してください)」という選択肢を与えます。 これは、事前テストの優れた候補です。
ここでシート 2 の出番です。
あなたの質問は列 A にあります。次に、質問の種類に注意してください。 以下にいくつかのアイデアを示します (すべてを網羅しているわけではありません)。
簡単な質問の種類:
- フリーテキスト:簡単なテキスト入力です。 ターゲットオーディエンスが使用する言語を理解しようとしている場合、これらは非常に洞察力があります. ただし、大量の場合は最も労力がかかり、あらゆる種類の回帰を実行するのが難しくなります.
- 複数の選択肢:これは優れた学問的基準です。複数の事前に作成された回答から選択できます。 これらは、サンプル全体に対する比較のために合計パーセンテージを実行するのに最適です。 すべての可能性を網羅した完全なリストを提供できない場合は、不正確な回答を強制しないように、「その他のオプション」を選択する余地を残してください。 (ヒント: C が常に最良の推測であることを忘れないでください。冗談です!)
- バイナリ:はいまたはいいえ。 ホットまたはコールド。 '言っ途切れる。
- スケール:これらの質問は、「強く同意する」から「まったく同意しない」までの範囲を実行できます。 これらを使用して、質問が彼らに完全に関連していない場合は、人々に「どちらでもない」オプションを与えるようにしてください.
質問に答えたら、パイロット アンケートを使用して質問を試してみることを検討してください。 こうすることで、人々があなたの意図を確実に理解できるようになります。
最後にいくつかのフィードバックの質問を含むテスト パイロット アンケートを実施しました。
- わかりにくい質問はありましたか? もしそうなら、どれ?
- あなたの状況に関係のない質問はありましたか? もしそうなら、どれ?
それから私は応答を取り、頻繁な違反者を片付けました。
ステップ 3: 数字を計算する
今度はオタクになって、いくつかの数字を実行します。 ? そのための便利なツールがエクセルです。 また、簡単なビジュアライゼーションが必要な場合は、Tableau も優れたツールです。 (超オタクになりたい場合は、R や Python を学習することもできます。)
真剣に処理しなければならない大きなデータがある場合、Excel でうまくやりたいことが 2 つあります。それは、CORREL 関数を使用して相関係数を取得することです。 次は単純にセルを使って正規分布の確率を計算します。 (どちらも思ったほど怖いものではありません!)
相関の強さは R 値として知られています。 これは、-1 から 1 までのスケールで測定されます。1 は 100% 相関し、-1 は 100% 負の相関があります。 探しているのは、2 つの要因が他の要因に影響を与える可能性があるかどうかを示すパターンです。 たとえば、テンプレートの CORREL 関数の例を見てみましょう。
まず、CORREL 関数を選択します。
次に、比較する配列 (またはセルのリスト) を選択します。
次に、関数を挿入したセルは、2 つのデータセット間の相関 (R 値) を出力します。
ここから、これらのデータポイントが正または負の相関関係にある「理由」を掘り下げることができます。
また、相関関係は因果関係と同じではないことを忘れないでください。そのため、マーケティング担当者のように独自の調査を使用するために、コンテキストを考慮してください。
今すぐ研究に行きましょう!
これで、ターゲット オーディエンス調査を開始する準備が整いました。 明らかに、はるかに深く掘り下げて、より広範な方法を使用できます。 しかし、あなたが初めての場合、これはハイリターンなスタート地点です。 さあ、研究に没頭して、あなたのキャリアの中で最高の (そして最も共鳴する) マーケティングを行ってください!