Personas, en rik beskrivelse av målgruppen

Er kundene en stor og homogen gruppe av mennesker eller er det forskjell på kunder? I et marked med mange merkevarer og tøff konkurranse om kundene, er det lurt å posisjonere merkevaren som relevant for et segment, ikke gjennomsnittskunden. Når kunder er forskjellige, er det lurt å tilpasse markedskommunikasjon, produkter og tjenester til målgruppen.

Anders Mamen

Høyskolelektor, Høyskolen Kristiania

I prosessen med å posisjonere merkevaren for målgruppen, er første steg å dele opp markedet i delmarkeder av kunder som har fellestrekk, en prosess som er kjent som segmentering. Det neste steget er å velge målgruppe, dvs. vårt prioriterte segment. Målgruppen må være stor nok til at det er lønnsomt å prioritere disse kundene. Det neste steget i prosessen er å posisjonere merkevaren som relevant for målgruppen og forskjellig fra konkurrerende merkevarer. Det å segmentere kunder, velge målgruppe og posisjonere merkevaren er en krevende prosess, men det er enda mer krevende å bruke innsikten fra denne prosessen til praktisk markedsføring. Personas er et virkemiddel som hjelper deg med å tilgjengeliggjøre innsikten og sette segmenteringen ut i livet.

Hva er personas?

Personas er en detaljert profil av en, eller noen få, hypotetiske kunder som er typiske for målgruppen, gjerne beskrevet med demografi, psykografi, geografi eller andre beskrivende egenskaper eller informasjon om atferds (Kotler, Keller, 14 utgave 2012, side 134).

Når vi lager personas, kler vi på segmentene med rik informasjon, som navn, bilder, personlighetstrekk og kjøpsmotivasjon, for å få en virkelighetsnær beskrivelse av målgruppen. Hvordan ser den typiske kunden i målgruppen ut? Hva er det målgruppen føler og tenker når de handler merkevarer i vår kategori? Personas er en beskrivelse som gjør det lettere å forstå målgruppen for de som ikke er trent i statistikk og tabeller.

Samtidig må jeg si at noe av det vanskeligste jeg har gjort som markedsanalytiker er å gå fra en beskrivelse av segment basert på statistikk i et regneark, til en rik beskrivelse av den typiske kunden i form av personas. Det er lett å gjøre generaliseringer, hvor mange av nyansene fra segmenteringen blir borte.

Hvordan lage personas

I min tidligere jobb i Kantar var noen kollegaer involvert i et segmenteringsprosjekt for en større kunde. Det ble gjennomført en større segmenteringsstudie, og kunden valgte et segment som sin primærmålgruppe. Alt ble gjort etter boken. Da de skulle begynne med praktisk markedsføring hadde de behov for å forstå målgruppen bedre. Det ble gjennomført et nytt prosjekt for å lage personas med utgangspunkt i kvalitative intervju av kunder i målgruppen. Eksperter på kvalitative metoder var på besøk hjemme hos representative kunder for ulike segment. De noterte det som ble sagt, tok bilder og film for å dokumentere det hele. Underveis i prosessen fikk vi noen overraskelser. Det var ikke alltid samsvar mellom det vi forventet oss og den personen vi faktisk møtte, selv om de i den kvantitative segmenteringsanalysen var representative kunder i segmentet.

For meg er utviklingen av personas nært knyttet til prosessen som er beskrevet ovenfor. Kort og godt: Først gjennomfører vi en kvantitativ segmenteringsstudie, og deretter beriker vi segmentene med kvalitativ informasjon.

Kritikk av personas

I et innlegg i Kampanje.com i mai 2023 beskriver Sigurd J. Vik i innholdsbyrået Coupler personas som et ubrukelig verktøy. Han kritiserer «malene» som leverandører av markedsføringsteknologi, som Google og Hubspot, bruker for å lage personas av målgruppen. Ifølge Vik er det ofte en gøyal oppgave å fylle ut disse malene for å lage personas, men at de har svært liten verdi i praktisk markedsføring. Jeg er enig i at denne måten å jobbe med personas ikke er bra. Når folk kortslutter prosessen ved å gå rett på en beskrivelse av målgruppen i form av et personas, uten å ha gjennomført en segmenteringsstudie først, blir verdien begrenset.

Forfatterne av «How Brands Grow», en bok om hvordan markedsføring «faktisk virker», liker ikke prosessen med segmentering, valg av målgruppe og posisjonering. De mener at det er viktig at merkevarer er tydelige og distinkte, men de ønsker ikke at merkevarer skal være forskjellige. De mener at kunder er relativt like, og at det er de største og tydeligste merkevarene som blir kjøpt. Derfor mener de at det er liten grunn til å velge å være liten ved å velge en begrenset målgruppe. Hvis prosessen med segmentering og valg av målgruppe er bortkastet, er det også bortkastet å lage personas.

Den typiske kunden eller arketypen?

En mer interessant kritikk av personas kommer fra ny forskning fra Quentin Andre ved Universitetet i Colorado. Han har forsket på hvordan folk tolker personas, og kommet frem til at de som ser beskrivelsene har en tendens til å forstørre forskjellene mellom segmenter. Vi går fra en beskrivelse av den typiske kunden i segmentet til den arketypiske kunden. Den arketypiske kunden blir en slags ekstrem versjon der forskjellene blir forsterket.

Et eksempel på dette er to segment som består av husholdninger med flere personer. I begge segmentene er det folk med hjemmeboende barn, men det ene segmentet har i snitt 0,3 flere barn enn det andre segmentet. Da er det en tendens til at det segmentet med færre barn blir oppfattet som par uten barn og det andre segmentet blir til familier. Quentin Andre finner at det å presentere segmenter som personas, gjør at forskjellene mellom segmentene forstørres, og at vår oppfatning av segmentene ikke blir representative for hva segmentet faktisk er.

Quentin Andre mener at personas kan være nyttige, men at vi må være klar over denne tendensen til å overdrive forskjeller, noe som gjør at vi ser arketyper, ikke den typiske kunden i segmentet. En mulighet for å korrigere denne feilen, er å lage personas bestående av flere personer.

Grep for å gjøre personas mer relevante

Også jeg har merket en tendens til at det blir tankemessige kortslutninger når vi presenterer personas. Når vi har jobbet lenge med en segmenteringsmodell, analysert kundebehov, merkevarepreferanser og betalingsvilje, og så presentere personas som skal representere segmentene med navn, alder og kjønn, ender vi opp med at de som ser personasene reduserer hele segmenteringsanalysen til enkel demografi. Da går mye informasjon tapt på veien.

Min anbefaling er å:

  • Hvis mulig bør du unngå å bruke navn, alder og kjønn på personas. I stedet bør du beskrive målgruppens motivasjon for å kjøpe, målgruppens kundeadferd eller «jobs-to-be-done». Alternativet til å gi personas navnet Anne, 53 år, fra Vindern i Oslo, er å gi navn som beskriver deres motivasjon for å kjøpe, som for eksempel miljøaktivisten, livsnyteren eller den økonomisk bevisste.
  • Det kan være lurt å beskrive segmentet ved flere personer som er typiske for målgruppen, slik Quentin André foreslår.
  • Lag personas av alle segmentene i markedet, ikke bare den prioriterte målgruppen. Ved å få en forståelse av alle kundene i markedet, blir det lettere å enes om hvem den typiske kunden er og hvem de ikke er.
  • Hvis det er økonomisk rom til det i prosjektet, anbefaler jeg at det gjennomføres et kvalitativt prosjekt der dere besøker typiske kunder i segmentet, og bruker dette til å beskrive og levendegjøre målgruppen i form av personas.

Ved å bruke den lange veien frem til å lage gode personas, unngår du noe av forenklingene og stereotypene – og du får bedre mulighet til å presentere den finmaskede segmenteringsanalysen.

Andre artikler du kan være interessert i

Se alle artikler

AI og menneskers rolle i kvalitativ forskning

Rollo McIntyre, leder for innovasjon i kvalitativ metode hos Ipsos Global, delte erfaringer med bruk av AI på Analysedagen 7. november.

Fagartikkel, Teknologi, Tema-artikkel

Hvordan blir årets julehandel?

Nordmenn går en lysere førjulstid i møte, med økt kjøpekraft og optimisme. Men hvor mye penger kommer nordmenn til å bruke…

Bransjenytt, Tema-artikkel

Syntetiske data: en suksesshistorie fra NAV

På Analysedagen fortalte Anders Marstrander fra NAV og Aileen Hay fra twoday hvordan de har utviklet og implementert syntetiske data i…

Fagartikkel, Tema-artikkel