Data-gedreven persona’s: onderbouw inlevingsvermogen met cijfers

Een lesje in persona's

Wie het over persona’s heeft, praat meestal over traditionele persona’s, die oorspronkelijk binnen de marketing zijn ontstaan. Op basis van kwalitatieve data schetsen deze persona’s een beeld van de verschillende typen mensen binnen een doelgroep. Je kunt hierbij bepaalde kenmerken uitlichten. En dat geeft een bedrijf houvast: want wie een goed beeld van de doelgroep heeft, kan zich beter inleven en op basis daarvan de communicatie bepalen. Helaas hebben traditionele persona’s ook zeker nadelen. Ze worden vooral op gevoel gebaseerd en statistische onderbouwing ontbreekt. Dit maakt het maken van strategische keuzes lastig. Want hoe kun je een keuze maken als je niet weet hoe groot de doelgroepsegmenten zijn en in welke mate bepaalde motivaties voorkomen?

Tegenover de traditionele, kwalitatieve persona staat de klassieke marktsegmentatie. Deze omschrijft op basis van statistische onderbouwing verschillende typen mensen binnen een doelgroep. Marktsegmentatie richt zich vooral op variabelen die bijvoorbeeld uit Google Analytics worden gehaald: zoals gender, leeftijd, verkoopcijfers etc. Alleen ontbreekt het hier weer aan het verhaal achter de cijfers. Je kunt strategische keuzes maken op basis van deze cijfers; maar als je niet weet hoe ze zijn ontstaan, maak je alsnog niet de meest doordachte keuzes.

We hebben het steeds over strategische keuzes, omdat persona’s tegenwoordig veel breder worden gebruikt dan alleen voor marketingdoeleinden. Daardoor zien we dat in verschillende werkvelden als design en productontwikkeling de behoefte aan een vollediger persona groter wordt. Een persona waarbij gebruikersbehoeften een rol spelen, én die onderbouwd wordt door keiharde cijfers - zodat je wel strategische keuzes kunt maken. De behoefte naar deze persona zien we overigens ook vanuit de marketing, want daar zijn product en communicatie inmiddels niet meer uit elkaar te halen.

Beste van twee werelden

Je voelt ‘m al aankomen: de persona waarin het beste van twee werelden samenkomt heet de data-gedreven persona. Deze persona is gebaseerd op kwalitatieve data maar vervolgens volledig onderbouwd met kwantitatieve data. Doordat je als bedrijf niet alleen inzicht hebt in de diversiteit van gedrag, attitudes en behoeftes, maar ook in de mate waarin deze bij verschillende persona’s voorkomen, kun je wel gerichte strategische keuzes maken die zijn gebaseerd op een volledig begrip van je doelgroep. En deze daarna prioriteren op basis van deze cijfers. Win-win dus.

Het begint met empathie

Hoe creëer je data-gedreven persona’s? Wij beginnen meestal met diepte-interviews. Daarmee achterhalen we de diversiteit van gedrag, attitudes en behoeftes binnen de doelgroep. En dat geeft vaak al een eerste beeld van variabelen waarop personen zich onderscheiden. Op basis van deze informatie stellen we een survey op, waarmee we op een systematische manier alle mogelijke variabelen uitvragen. De responses op de survey dienen vervolgens als input voor de clusteranalyse die ons helpt de daadwerkelijke persona’s te maken.

Op een betekenisvolle manier clusteren

Een clusteranalyse is een statistische methode waarmee je respondenten opdeelt in groepen. Dit doe je op basis van soortgelijke antwoordpatronen voor een aantal vragen dat je zelf specificeert. Welke variabelen je daarvoor kiest is dus aan jou. Dat is ook exact de reden dat er geen one-size-fits-all aanpak bestaat voor het creëren van een data-gedreven persona. Een persona ontstaat door het betekenisvol segmenteren van je data. En dat kan op duizend verschillende manieren.

Dit betekent overigens absoluut niet dat je willekeurig te werk kunt gaan. Het maken van intelligente keuzes is essentieel. Neem de data uit de interviews daarvoor als uitgangspunt. Kijk welke combinatie van variabelen een goed passend model vormt volgens het statistiek programma dat je gebruikt, én welk model voor jou werkbaar en betekenisvol is. Om te weten wat werkbaar en betekenisvol is, oftewel welke keuzes aan de hand van de persona’s gemaakt moeten worden, vinden wij het belangrijk dat we de business en doelen van een opdrachtgever door en door begrijpen. Dat doen we via een strategiesessie aan de start van onze projecten.

Als je op deze manier groepen hebt gecreëerd, kun je kijken hoe ze scoren op variabelen die jij relevant vindt. Hoe verschillen ze bijvoorbeeld in bepaalde voorkeuren voor communicatiekanalen? Vervolgens werk je de persona’s verder uit en ontstaat stapje voor stapje een duidelijker beeld van de verschillen in gedrag, attitudes en behoeftes tussen de persona’s binnen jouw doelgroep.

Inzichten waar je jaren mee vooruit kan

De volgende keer dat je een nieuwe marketingcampagne op wil zetten, weet je precies met welke boodschap je welk deel van je doelgroep het beste aan kan spreken. Of welke nieuwe service het meest wordt gewaardeerd door dat deel van de doelgroep dat je op dat moment aan wil spreken. Kortom, als je de voordelen van data-gedreven persona’s hebt leren kennen, wil je nooit meer terug.

Benieuwd hoe dit er in de praktijk uit kan zien?

Catawiki is een online veilingplatform met een uiteenlopende doelgroep van (ver)kopers. In een paar jaar tijd groeide de start-up uit tot een succesvol bedrijf binnen heel Europa. Functionaliteit na functionaliteit werd gebouwd, maar er was weinig tijd om de eindgebruiker te leren kennen. Een gebrek aan kennis over de doelgroep kan het lastig maken om effectief te blijven doorontwikkelen in de designs, content en strategie. Bij Catawiki kwam dit besef toen ze met een redesign nieuwe kopers aan wilde trekken. Hoe moet dat design eruitzien als je de wensen en behoeften van de doelgroep niet kent? Lees de case van Catawiki.

‍