ListeningMind on ChatGPTによるキーワードに基づくペルソナ分析

最近のペルソナ分析は、従来のデモグラフィック（年齢・性別・職業など）中心の分析から脱却し、「目的志向のペルソナ（Goal-oriented Persona）」分析へと進化しています。

つまり、従来のペルソナ分析が「誰なのか？」に焦点を当てていたのに対し、目的志向のペルソナは、ユーザーがどのような問題を解決しようとしているのか、何を達成するために製品やサービスを探しているのかに焦点を当てた分析手法です。

使用されたプロンプト

1. 以下の条件に合わせて、'instax'と'cp1500'の消費者ペルソナをそれぞれ2種類分析してください。
   • APIを使用し、各ペルソナごとに、単なる製品名やモデル名ではなく、そのペルソナの感情、行動、ライフスタイルが表れる代表的なキーワードを5つ以上抽出してください。
   • キーワードは、クラスター、サジェスト、関連検索キーワード、実際の検索ボリュームデータをすべて参考にすること。
   • 結果は以下のテーブル形式でまとめてください。
     | ブランド | ペルソナ | 代表キーワード(検索ボリューム/月) | 合計(検索ボリューム/月) |
     
2. このデータをPlotlyのツリーマップで視覚化してください。ブランド > ペルソナ > キーワードの階層構造で、ブランドごとには同系色、ペルソナごとには異なるトーンのHTMLで作成してください。

キーワードに基づくペルソナ分析

キーワードに基づくペルソナ分析は、目的志向の分析に非常に適した手法と言えます。ユーザーが実際に検索窓に入力するキーワードは、単なる情報収集ではなく、その人の欲求と目的が反映された直接的な言葉だからです。キーワードに基づくペルソナ分析の利点は以下の通りです。

1. 実際の市場の「言葉」を反映したペルソナ：キーワードは消費者が直接検索窓に入力した文章であるため、単なる「抽象的なターゲット」ではなく、実際のユーザーの欲求、感情、ライフスタイル、問題意識がそのまま反映されます。
   
2. 数値に基づく分析が可能（定量化）：各キーワードには月間検索ボリューム（例：560、1,000）が存在するため、ペルソナのタイプ別に市場規模、需要の大きさ、優先順位を明確に判断できます。
   
3. 最新トレンドの反映：キーワードは毎週、毎月変化し、SNS・レビュー・新製品への反応、流行のコンセプトなどが迅速に流入するため、静的な調査よりもリアルタイム性が高く、トレンドの敏感度を反映するのに有利です。
   
4. ブランド間の差別化比較：各ブランド別に代表的なキーワード群を整理すると、どのような感性、機能、行動が強調されているのかをすぐに比較できます。これにより、マーケティング戦略や企画の方向性を立てる際に直接応用できます。

ListeningMind × ChatGPTによるinstax, CP1500のペルソナ分析

それでは、フォトプリンターの二大巨頭である富士フイルムの「instax」とキヤノンの「CP1500」、この2製品のペルソナをキーワードに基づいて分析してみましょう。

プロンプト：

以下の条件に合わせて、'instax'と'cp1500'の消費者ペルソナをそれぞれ2種類分析してください。

• APIを使用し、各ペルソナごとに、単なる製品名やモデル名ではなく、そのペルソナの感情、行動、ライフスタイルが表れる代表的なキーワードを5つ以上抽出してください。
• キーワードは、クラスター、オートコンプリート（サジェスト）、関連検索キーワード、実際の検索ボリュームデータをすべて参考にすること。
• 結果は以下のテーブル形式でまとめてください。 | ブランド | ペルソナ | 代表キーワード(検索ボリューム/月) | 合計(検索ボリューム/月) |

リスニングマインドのAPI通信を開始する段階で、以下のような確認画面が表示されます。「確認」をクリックします。

instax, cp1500 ペルソナ別・代表ライフスタイルキーワード表

結果が導き出されました。この結果テーブルを見ると、2つのブランドのペルソナがかなり異なっていることが確認できます。このテーブルを、より直感的に視覚化してみましょう。

プロンプト：

このデータをPlotlyのツリーマップで視覚化してください。ブランド > ペルソナ > キーワードの階層構造で、ブランドごとには同系色、ペルソナごとには異なるトーンのHTMLで作成してください。

Plotlyとは、Pythonのグラフライブラリで、プロンプトで「Plotlyを使って」と指定すると、ChatGPTがPlotlyライブラリを使用してインタラクティブなデータ可視化の結果をHTMLで提供してくれます。Plotly公式サイト： https://plotly.com/python/

分析されたinstaxとCP1500のペルソナ分析結果を見ると、2つのブランドのペルソナが多くの点で差別化されていることが明確にわかります。

1. instaxのペルソナ

1-1. 感性・デコ／趣味型

• 主要キーワード: デコ, 思い出, 感想, プレゼント, 友達
• 特徴: 写真を個性的に飾ったり、大切な思い出や感性を記録したりすることを重視。プレゼントや友人との交流など、感情的なつながりを大切にする。DIYやアナログな感性、「共有・参加」といった経験に大きな価値を置く。

1-2. トレンド・SNSコンテンツ型

• 主要キーワード: SNS, レビュー, スマホ転送, アプリ, コラボ, シェア
• 特徴: デジタル・トレンドが中心。SNSコンテンツの生産やリアルタイムでの共有、新製品、コラボ、イベントなど、「参加とトレンド体験」が消費行動の核となる。若年層・女性の比率が高く、コミュニティやデジタルでのつながりに敏感。

2. CP1500のペルソナ

2-1. 実用・記録型

• 主要キーワード: バッテリー, シール, インク交換, コスト, 家族, 友達
• 特徴: 機能・効率・コストといった実用的な価値に集中。写真を記録・保管したり、家族や友人との集まりで使用したりする。機械の管理・維持、実際の印刷需要がペルソナの中心。

2-2. デジタル・業務活用型

• 主要キーワード: スマホ, アプリ, イベント, 使い方, カスタマイズ, 業務用プリント, 名刺プリント, 書類プリント
• 特徴: 業務・ビジネス、実用的なデジタル活用が中心。スマートフォンやアプリとの連携、名刺・文書・書類など、オフィスや職場環境での活用。

まとめ

検索データに基づくListeningMindとChatGPTを活用することで、キーワードに基づくペルソナ分析が可能になりました。ここまでのプロンプトをまとめると、以下のようになります。

1. 以下の条件に合わせて、'instax'と'cp1500'の消費者ペルソナをそれぞれ2種類分析してください。
   • APIを使用し、各ペルソナごとに、単なる製品名やモデル名ではなく、そのペルソナの感情、行動、ライフスタイルが表れる代表的なキーワードを5つ以上抽出してください。
   • キーワードは、クラスター、サジェスト、関連検索キーワード、実際の検索ボリュームデータをすべて参考にすること。
   • 結果は以下のテーブル形式でまとめてください。
     | ブランド | ペルソナ | 代表キーワード(検索ボリューム/月) | 合計(検索ボリューム/月) |
     
2. このデータをPlotlyのツリーマップで視覚化してください。ブランド > ペルソナ > キーワードの階層構造で、ブランドごとには同系色、ペルソナごとには異なるトーンのHTMLで作成してください。

ListeningMindでは、今回ご紹介したキーワードに基づくペルソナ分析をはじめ、
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※ 本記事は、検索データに基づく分析事例であり、特定のブランドや製品のマーケティング戦略を代弁または評価することを目的としたものではありません。

使用されているキーワードは、実際の検索ボリューム、サジェスト、関連検索語などの情報をもとに収集されたものであり、消費者の関心や情報探索パターンを理解するための分析例として提示しています。

記載されているブランド名および製品は、分析構造を説明するための事例として引用しており、各企業の公式な見解や実際の施策とは関係ありません。

本文の内容は筆者個人の見解に基づくものであり、誹謗中傷、歪曲、営利目的は一切含まれておりません。