数字で分かる「確率変容ペルソナ分析」

アンケート分析やペルソナ分析で、
「結局、誰に注力すればいいのか分からない」
という課題はありませんか？

株式会社データムの確率変容ペルソナ分析は、
物語型のペルソナではなく、統計的根拠に基づき
“成果につながる有望顧客”を数値で特定するデータ分析手法です。

(提出物事例)

【ハイブリッド・クロス表】

※目標対象を表側に設定したクロス表です。そのため、縦方向 （横方向ではなく） の比較で
特徴要因を識別します。当スタイルの全問クロスを行うことで、効率的に一括抽出できます。

【確率変容ペルソナリスト】

※全てのクロス集計結果について、マーカーで特徴要因を識別した一覧リストをご提供致します。
目標対象の厳密な特徴一覧なので、有意な “確率変容ペルソナリスト” と言えるでしょう。

【ペルソナ適合度・偏差値一覧】

※ペルソナ適合度・偏差値一覧を用いれば、回答者の有望度３層構造認識が可能になります。

【対象形成プロセスチャート】

なぜ従来のペルソナ分析では不十分なのか？

多くのマーケティング分析では、

• 原因探しから始まり論点が拡散する
  
• 「それっぽい」人物像で終わる
  
• 次の打ち手につながらない
  

という課題があります。

その結果、
本当に注目すべき顧客層を見逃してしまうことが少なくありません。

確率変容ペルソナ分析とは？

if Y（目標達成）から逆算するデータ分析手法

本手法は、
「目標を達成した世界」を前提にした統計分析です。

✔ 差分検定による意味ある変化の抽出

✔ 有望顧客の特徴を統計的に定義

✔ 顧客を数値でランキング化

AIのブラックボックスではなく、
一つひとつの判断根拠を数値で可視化します。

有望顧客を3層で分類

アンケート回答者を以下の3層に分類します。

① 顕在有望層

すでに成果を出している層

② ポテンシャル有望層

未達だが、構造的に近い層

③ 非有望層

成果構造から遠い層

これにより、
マーケティング施策の優先順位が明確化されます。

ペルソナ適合度とは？

回答者がどれだけ「成果構造」に近いかを数値化します。
数式：
Wx = Zx × Δpx

• Zx：統計的信頼性（Z値）
• Δpx：確率変容度（成果世界との差分）

「効き目 × 確かさ」を統合した重み付けにより、
主観ではなく統計的に有望度を算出します。

このアンケート分析で得られる価値

✔ 成果につながる特徴を最短で把握
✔ 有望顧客の優先順位が明確
✔ 営業・広告投資の最適化
✔ 顧客セグメンテーションの高度化
✔ BtoBマーケティングの精度向上

主なアウトプット

• ハイブリッドクロス表
• 確率変容ペルソナリスト
• ペルソナ適合度・偏差値一覧

すべて実務で使える形で納品します。

こんな企業におすすめ

• アンケートデータはあるが活用できていない
• 有望顧客を抽出したい
• 広告費を最適化したい
• BtoBのターゲット選定に悩んでいる
• データに基づくマーケティング戦略を構築したい

無料相談受付中

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