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ペルソナ

今更ですが、マーケティングで一番大切なのは「ニーズ」です。この「ニーズ」とは誰のニーズでしょう? そう、ユーザーです。こちら側から言い換えるとターゲットですね(STPのT)。そこで重要なのが「ペルソナ」です。「提供する商品やサービスの典型的なユーザー像」のこと。ターゲットとどうちがうの? ターゲットはざっくりしたセグメント、ペルソナはリアルな人物モデルです。例えば、食品の新商品のターゲットは「30代・男性・ヘピーユーザー」など。これに対し、ペルソナは「山本一郎・34歳・男性・都内在住・妻/娘(3歳)・メーカー勤務・SNS積極利用・趣味は旅行で・・・」。こんな感じです。ペルソナのほうがリアルにイメージがわきますね。キーワードは「典型」です。 以前私が研修事務局をやっていた時、講師の先生が、何度も何度も「マーケティング戦略を考える時は、まず典型だ」と言っていたのを思い出します。特殊ではなく典型です。リアルさはいるけど、ひねりは不要。ターゲットは、こちらが勝手に市場をセグメントして切り取った属性です。機械的な分類と言ってもいい。それに対し、ペルソナは血の通った人間を想像できます。自然と打ち手もリアルになってくる。「こんなキャンペーンどう? うーん、今一反応は薄いだろうなあ。それじゃあ・・・」こんな感じで、議論も広がる。マーケッターはこのペルソナを描くのが得意で、特に4Pで力を発揮します。生きたマーケティングになる。ちなみに企業では大和ハウス工業が、ペルソナマーケティングが上手いと言われます。D-room(セキュリティ賃貸)とか。 さて、このペルソナを日常業務に応用するとどうなるでしょ
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【StockProxy-デモ8】積水ハウスと大和ハウスの財務構造比較【NISA初心者向け】

前回の【StockProxy-デモ7】(ENEOS・出光興産編)に続いて、今回は「住宅・建設業界」をテーマに、積水ハウスと大和ハウス工業の財務情報を比較分析してみました!テーマはNISA初心者向けに、「同じ“家をつくる会社”でも、数字の構造はどう違うのか?」という視点です。StockProxyを使って、GPTがJ-Quants API経由で自動的に財務データを取得し、売上高・営業利益などを整理して比較しています。次回もまた、お楽しみに!
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