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ペルソナは、データベースを分割するのに非常に効果的な方法です。ペルソナは、メッセージが可能な限り関連性があることを確認するために使用されます。 Personasは、人口統計に基づくだけでなく、興味に基づくものでもあります。ペルソナには2つのタイプがあります。
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インタレストベースのペルナ： このタイプのペルソナは、人々だけではなく、人々の行動に基づいています。これらのアクションには、
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リードスコア
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人口統計に基づくペルソナ：
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人口統計学的人物は、人に関する情報に基づいています。このデータは通常、CRMに格納されます。これらのデータポイントの例は、
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役職
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会社規模
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人口統計的人物の作成方法
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人口統計に基づくペルソナは、職種などのデータポイントに関連する自動化されたキャンペーンを作成するのに役立ちます。人口統計に基づくペルソナを作成するには、閉じていた過去の取引を見て、販売員に質問して、平均で意思決定プロセスに参加している人の数を判断できるようにします。
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職務内容、会社の規模など、人々の共通の特性を判断するために最善を尽くします。購入サイクルでこのリストを3つの役割に保つように最善を尽くしてください。
意思決定者：
これは最終的な発言をした人です。通常、この人は契約書に署名し、買い手の旅行と販売サイクルのごく一部にしか関与しません。意思決定者は、行動セグメンテーションを作成しているときに職種によって識別しやすいです。あなたはまた、彼女が読んだ白書や彼女が助けてくれたブログ投稿などの特定のコンテンツ契約によってこの人を識別することもできます。これは、もちろん、そのような人に合わせたコンテンツを持っていることを前提としています。
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情報収集： これは通常、チームの下位レベルの人物です。この人は、チームがすべての情報を確認して決定するように任されています。情報収集者は、通常、主要な連絡先ですが、決断を下すことはできません。
チャンピオン：
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チャンピオンは組織内の任意の職位を保持することができます。この人は、あなたのテクノロジー、会社、または従業員のファンです。これはあなたのために戦っているあなたの内側の人です。 チャンピオンを特定することは誰でもできるので、役職によって非常に困難です。企業内での活動や関与のレベルによって識別するのがはるかに簡単です。本当のチャンピオンは、ソーシャルメディアやブログを頻繁に積極的に利用しているようです。
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あなたの人口統計的人物を作成したら、あなたのセグメンテーションルールを作成して、あなたの人物リストを作成します。各ペルソナのリストから始めてください。たとえば、3つのペルソナがある場合、3つのリストがあります。これにより、3つの特定のリストが残されます。 インタレストベースのペルソナを作成する方法
インタレストベースのペルソナを作成するには、セグメンテーションとリードスコアリング手法を組み合わせて使用する必要があります。
セグメンテーションを使用して、買い手の旅行のどこにいるのかを追跡し、スコアを使用して関心の度合いを測定します。興味のある人物を3つのレベルに分類する必要があります（以下のスコア範囲は100点のスコアモデルに基づいています）。
低得点のリード：
0-30
中点得点のリード：91-75
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高得点のリード： 76-100
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