PAAAN
workflow中級

ペルソナ設計ワークフロー

定量・定性データからAIでマーケティングペルソナを設計するワークフロー。デモグラ・サイコグラ・行動特性を網羅。

30min1,880人が利用ChatGPTClaude

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92

週間

1,880 ユーザー

PAAANの概要

マーケティングペルソナは戦略の基盤ですが、データに基づいた精度の高いペルソナ設計には多大な時間と専門性が必要です。本ワークフローはAIを活用して、定量・定性データの分析からペルソナの生成、深掘り、施策マッピングまでを30分で完了します。デモグラフィック・サイコグラフィック・行動特性を網羅した立体的なペルソナが、チームで共有可能なシート形式で完成します。

1,880

利用者数

中級

難易度

Before → After

Before

ペルソナ設計に1〜2週間。データ分析→仮説構築→インタビュー→ペルソナ作成を順次実施。外部委託だと数十万円。

After

AI支援で30分。データに基づく3〜5ペルソナが施策マッピング付きで完成。仮説検証のサイクルも高速化。

ペルソナ設計1回あたり1〜2週間→30分

このSkillでできること

  1. 1

    新規事業のペルソナ設計

    新規事業立ち上げ時に、想定ターゲットのペルソナをデータに基づいて設計。プロダクト開発とマーケティング戦略の基盤を構築。

  2. 2

    既存ペルソナの見直し・更新

    市場環境の変化に伴い、2〜3年前に作成したペルソナを最新データで更新。変化した顧客像を再定義。

  3. 3

    グローバル展開時のペルソナ設計

    海外市場進出時に、各市場の文化・行動特性を反映したローカルペルソナを設計。グローバルとローカルの両方の視点を統合。

こんな人におすすめ

マーケティング戦略担当プロダクトマネージャーUXデザイナーブランドマネージャー

前提条件

  • 既存顧客のデモグラフィックデータ(あれば精度が向上)
  • 商品/サービスの特性とターゲット市場の理解
  • マーケティングペルソナの基本概念の理解

プロンプトの流れ

1

データ投入

人間のアクション

顧客データ・インタビュー記録等をAIに入力

AIのアクション

データパターンを分析し、セグメント候補を抽出

2

ペルソナ生成

人間のアクション

プロンプトテンプレートを送信

AIのアクション

3〜5ペルソナを全項目付きで生成

3

施策マッピング

人間のアクション

ペルソナを確認し施策マッピングを指示

AIのアクション

各ペルソナに最適なチャネル・メッセージ・タイミングをマッピング

実行手順

1

データ収集と整理

既存顧客データ(デモグラ、購買履歴、行動ログ)とインタビュー/レビューの定性データをAIに投入。データの傾向パターンを分析させる。

2

セグメント別ペルソナ案の生成

AIにデータパターンから3〜5つのペルソナ案を生成させる。各ペルソナにデモグラフィック、サイコグラフィック、行動特性、ゴール、課題を含める。

3

ペルソナの深掘り・具体化

各ペルソナに名前・顔写真イメージ・1日のスケジュール・情報収集チャネル・購買決定プロセスを追加し、リアルな人物像に仕上げる。

4

施策マッピング

各ペルソナに対して最適なマーケティング施策(チャネル・メッセージ・コンテンツ・タイミング)をAIでマッピングする。

5

ペルソナシートの完成

全要素を1ページのペルソナシートにまとめ、チーム全体で共有できるフォーマットで出力する。

プロンプトテンプレート
ChatGPTClaude
あなたはペルソナ設計の専門家です。以下のデータからマーケティングペルソナを設計してください。

## ビジネス情報
- 商品/サービス: {概要}
- 業種: {業種}
- ターゲット市場: {市場}

## 顧客データ(あれば)
{デモグラフィック情報、購買データ、行動データ、インタビュー/レビューの要約}

## ペルソナ設計要件(各ペルソナに含める項目)
1. 基本情報(名前・年齢・性別・職業・家族構成・年収)
2. サイコグラフィック(価値観・ライフスタイル・興味関心)
3. 行動特性(情報収集チャネル・購買行動・デジタルリテラシー)
4. ゴール(達成したいこと)と課題(障壁・不満)
5. 購買決定プロセス(認知→検討→購入の各段階の行動)
6. 最適なアプローチ方法(チャネル・メッセージ・タイミング)

## 出力形式
3〜5ペルソナ × ペルソナシート形式

実行結果の例

【ペルソナ1: 田中美咲(28歳・マーケティング担当)】

■ 基本情報
年齢: 28歳 / 性別: 女性 / 職業: IT企業マーケティング担当
年収: 450万円 / 家族: 独身 / 居住: 東京23区

■ サイコグラフィック
価値観: 効率重視・キャリア志向・データドリブン
ライフスタイル: 平日は仕事中心、週末はカフェで自己学習
興味関心: AI活用、データ分析、キャリアアップ

■ ゴールと課題
ゴール: 少人数チームでも大企業並みのマーケティング成果を出したい
課題: ツールが多すぎて使いこなせない / レポート作成に時間がかかる

■ 最適なアプローチ
チャネル: Twitter/X、ビジネスメディア、ウェビナー
メッセージ: 「少人数チームの味方」「時短×成果」
タイミング: 平日ランチタイム、通勤時間

期待される成果

3〜5つのマーケティングペルソナが具体的な人物像として完成し、各ペルソナに対する施策マッピングが明確になる。

活用のコツ

  • ペルソナは「理想の顧客」ではなく「実在する顧客層の代表」として設計すること。願望ではなくデータに基づくことが重要です
  • ペルソナの数は3〜5が最適。多すぎると活用されず、少なすぎるとカバレッジが不足します
  • 各ペルソナに「名前」と「顔写真のイメージ」を付けると、チーム内で人物像が共有しやすくなり、施策の議論が具体的になります
  • ペルソナは作って終わりではなく、半年〜年1回のサイクルで更新してください。市場と顧客は常に変化しています

よくある質問

Q. データがない場合でもペルソナは作れますか?

作れます。ただし、データなしのペルソナは「仮説」としての位置づけになります。プロンプトに業種・ターゲット市場を明記すれば、AIが一般的な傾向に基づいたペルソナ案を生成します。その後、実際の顧客接点(インタビュー、アンケート等)で仮説を検証してください。

Q. BtoBのペルソナ設計にも使えますか?

はい。BtoBの場合は「個人のペルソナ」に加えて「企業ペルソナ(ICP: Ideal Customer Profile)」も設計することを推奨します。意思決定者の役職、業種、企業規模、課題等をプロンプトに含めてください。

Q. ペルソナの検証はどうすればいいですか?

AIで生成したペルソナを営業チーム・カスタマーサポートに見せて「実際の顧客と合っているか」をフィードバックしてもらうのが最も効率的です。3〜5名のデプスインタビューで仮説検証を行えば、さらに精度が向上します。

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