Quando si ha tra le mani un nuovo progetto, uno dei processi più importanti per individuare il contenuto da creare è la corretta individuazione delle buyer, o search, personas. Per chi non lo sapesse, le buyer personas sono nient’altro che un ritratto quanto più possibile fedele dell’utente a cui ci vogliamo rivolgere. Rappresentano, quindi, un potenziale cliente nel caso dovessimo sviluppare un e-commerce o, più in generale, un ipotetico lettore del nostro blog o sito di news a tema.
Le buyer personas non ci indicano in modo approssimativo se si sta parlando di un maschio o una femmina, se il nostro consumatore è adolescente o adulto – ma ci descrivono anche i bisogni, le aspirazioni, il carattere del destinatario dei nostri servizi. Vediamo quindi, step by step, come crearle a partire dall’analisi delle ricerche correlate al nostro obiettivo di comunicazione.
Query, domande, bisogni degli utenti: raccolta dei dati come primo step
Spesso capita di doversi approcciare ad un nuovo lavoro senza avere una precedente conoscenza di base, se non molto sommaria, su quello che dobbiamo promuovere. Prima quindi di ogni altra attività, può essere d’aiuto cominciare il proprio lavoro ricercando le informazioni come farebbe qualunque altra persona: scrivendo ciò che si cerca su google.
Supponiamo, ad esempio, di avere tra le mani un negozio di alimentari online che vuole spingere la propria sezione sui dolci, ma a noi proprio marmellate e cioccolatini non sono mai piaciuti. Tuttavia, sappiamo di essere strani e che invece il cioccolato può essere un ottimo prodotto da cui cominciare per creare nuovi contenuti e intercettare nuovi possibili clienti.
Cominciamo a farci un’idea: che cosa viene proposto nella SERP, se scrivo “cioccolato?” Ovviamente i nostri competitor (ma questa è un’altra storia) e già qualche altro input interessante: cioccolato e salute, salame al cioccolato, intere settimane dedicate al cioccolato. In 2 minuti abbiamo già capito quali potrebbero essere tre macro aree per i nostri nuovi contenuti: proprietà, ricette ed eventi.
Ovviamente, è solo un primo piccolo passo. A questo punto, la parola chiave principale va espansa, in modo tale da ampliare la nostra conoscenza su quello che un utente cerca e su come accontentarlo. In fondo, “query” non significa altro se non “domanda”: il nostro compito è dare la miglior risposta. Dove trovare, quindi, le domande? Partiamo dallo strumento degli strumenti: AdWords Keywordplanner, o “Strumento di pianificazione delle parole chiave”.
Da qui sarà possibile estrarre un primo file con una lista di keyword collegate, come una tipologia di cioccolato “cioccolato fondente”, ricerche legate alle “ricette cioccolatini”, ed alcune invece già più specifiche come “cioccolato artigianale”. A questo punto, le domande con il volume più alto vanno ulteriormente ampliate. Cominciamo proprio da quella più generica, “cioccolato”, e aiutiamoci con un altro strumento caro e noto a tutti noi, Ubersuggest.
Ogni keyword inserita può essere ancora allargata, come appunto “cioccolato fondente” che vedete nell’immagine. Espandendo questo tipo di “domanda”, Ubersuggest ci restituisce già un primo elenco dal quale possiamo cominciare ad intuire i temi ricorrenti legati alla parola chiave da cui siamo partiti: le proprietà collegate alla salute (“cioccolato fondente e colesterolo”, “cioccolato fondente e dieta”) ma anche nuove informazioni come ricerche correlate al mantenimento della linea (“cioccolato fondente calorie”, “cioccolato fondente dieta”) e un’ultima collegata alle percentuali di cacao presenti (“cioccolato fondente 100”).
Con quelli da cui siamo partiti, sappiamo già quindi di avere queste tipologie di bisogni da parte di un utente: sapere di più sulle proprietà del cioccolato, su quanto incide sulla linea, idee per ricette, percentuale di cacao, eventi e manifestazioni collegati al prodotto. Non male per non essere ancora entrati in dettaglio!
A questo punto, il gioco è quello di copiare le query da Ubersugget e caricarle, tramite file .csv, su Keywordplanner in modo da estrarne i volumi di ricerca e di nuovo ricominciare ad accrescere, espandendole, il numero di keyword legate alla nostra domanda principale e registrare tutto in un foglio excel. Un meccanismo che può portarci via parecchio tempo, ma che ci permette di avere un quadro ampio e dettagliato nello stesso tempo di quali possono essere le esigenze di un utente a cui rispondere. Dopo questo primo step, però, è necessario mettere un po’ di ordine a questa lunga lista di keyword.
Creazione di cluster e mappe mentali: approccio manuale o automatico
A questo punto avete raccolto informazioni (tante) e espanso, fino a quando non vi si incrociano gli occhi, differenti tipi di keyword, ed avete già una idea di quali potrebbero essere i principali cluster di riferimento per queste parole chiave. Potete, a questo punto, organizzare i vostri dati in una mappa mentale decidendo voi quali insiemi creare: ad esempio, come abbiamo visto, tutte le ricerche correlate alle proprietà, alle ricette, agli eventi.
Chiaramente un approccio del genere vi restituirà una visione molto precisa, e soprattutto lontana da errori legati a parole che possono essere legati a più concetti, dato che nessun tool che non sia il nostro cervello avrà la piena padronanza del significato di una keyword. Tuttavia, per velocizzare il tutto ci vengono incontro due tool molto interessanti. Il primo è Wikimindmap.org che, sfruttando l’organizzazione dei contenuti presenti su wikipedia per un tipo di query, vi restituisce una prima mappa mentale:
Il secondo invece, purtroppo attualmente ancora non presente in italiano, è Answerthepublic, che combina la query di vostro interesse con tutti i tipi di avverbio interrogativo (come ad esempio “what”, “how”, “why”) e con diversi tipi di preposizione (come ad esempio “to”, “with”, “like”). Il risultato eccolo qui:
Interpretare le query: qual è la vera domanda dietro ad una parola chiave?
A questo punto, avete catalogato le vostre domande secondo dei cluster né troppo generici né troppo ristretti. Per comprendere però meglio le domande, e conseguentemente organizzare meglio le nostre risposte, non ci possiamo fermare alle keyword e ai loro insiemi ma bisognerà cercare di capire chi c’è dietro quella ricerca e qual è la domanda per esteso, per poter capire meglio come creare le nostre buyer personas. Ci vengono in aiuto prima di tutto i forum o altri tipi di community. Ad esempio, per la ricerca “cioccolato e colesterolo” un utente chiede se è vero che:
il cioccolato fondente non contiene colesterolo? Allora, ogni tanto, posso mangiarne qualche quadruccio o farci i dolci?
Da qui già intuiamo una certa confusione: il colesterolo non si trova nel cioccolato, ma al limite nel sangue! Per le ricerche collegate alla salute quindi, non dobbiamo dare nulla per scontato quando andremo a creare il nostro contenuto. Ci viene d’aiuto anche il nostro caro vecchio Yahoo Answer, con domande collegate ai diversi tipi di cioccolato e al loro effetto sulla salute, e Quora, che, sebbene abbia come lingua principale d’utilizzo l’inglese, è la fonte perfetta per trovare proprio la domanda che stavate cercando.
L’utente in questo caso si chiede come sia possibile che un alimento a così altro tenore di grassi sia buono per la salute e addirittura diminuisca il colesterolo.
Buyer personas: crearle grazie a Facebook, Linkedin e il template di Hubspot
Eccoci arrivati alla fase finale: creare la persona che si cela dietro queste domande. I social network in questo caso ci vengono in aiuto, consentendoci a costo zero di raccogliere statistiche e spunti più particolareggiati sull’utente per cui vogliamo creare un contenuto, o al quale vogliamo offrire un servizio.
Facebook Audience Insight (…e un po’ di spionaggio)
Facebook Audience Insight è un tool completamente gratuito che ci aiuta ad raccogliere preziose informazioni sul nostro target di riferimento. L’unica cosa necessaria è avere un account Facebook, non è richiesto quindi di gestire né una pagina né un account pubblicitario.
La prima cosa che ci viene chiesta è se vogliamo analizzare tutto il pubblico di Facebook o quello legato ad una nostra pagina. Scegliendo la prima opzione, abbiamo poi questa schermata:
A questo punto possiamo aggiungere gli interessi della nostra ipotetica persona, lasciando tutto il resto almeno per il momento senza specifiche – in modo tale che Facebook ci restituisca una prima tipologia di pubblico. In questo caso, seguendo l’esempio del cioccolato legato ad argomenti sulla salute come il colesterolo, inseriremo quindi (oltre al paese di riferimento, Italy) interessi come “Chocolate, “Nutrition”, e “Healty Life” come addtional entries.
Scopriamo quindi, intanto, che per la maggior parte sono donne, tra i 25-34 anni, sposate, laureate, con una buona posizione di lavoro. Possiamo quindi scorrere le tab di Location, scoprendo che vivono principalmente a Roma o a Napoli, la pagina Activity che ci mostra come usino principalmente dispositivi mobile con Android.
Sono già molti elementi, ma vogliamo rendere il nostro modello molto più vicino ad una vera e propria persona, appunto. Come fare? Ci viene in aiuto la tab “Page Likes” che ci indica quali pagine il nostro pubblico di riferimento segue. Possiamo limitarci a prenderne nota, per ricreare la gamma di passioni del nostro utente, o possiamo andare più nel dettaglio. Se settiamo il nostro Facebook in lingua inglese, è possibile vedere a quali profili piace una determinata pagina (quelle appunto che troviamo nella tab “Page Likes”), grazie a Facebook Graph Search.
Chiaramente non potremmo mai usare un profilo in particolare per la nostra buyer persona per questioni di privacy, ma possiamo capire meglio quali sono gli interessi, il tipo di lavoro, il modo di porsi del nostro target e creare finalmente un modello particolareggiato, che sia il risultato dell’unione di più profili.
Linkedin: un aiuto per le buyer personas B2B
Linkedin ci aiuta allo stesso modo di Facebook, soprattutto per creare buyer personas destinare al B2B. Anche in questo caso con un po’ di ricerca sarà possibile ricostruire interessi correlati del nostro profilo.
Buyer personas template: l’esempio di Hubspot
Per raccogliere tutte le informazioni raccolte fino a qui, possiamo creare noi un template in cui inserirle o affidarci a chi le buyer personas le ha inventate, cioè Hubspot. E’ un modello abbastanza particolareggiato, che forse richiederebbe l’utilizzo di ricerche di mercato più ampie o almeno dell’utilizzo di sondaggi offerti per esempio da Survey Monkey, ma va tenuto di sicuro in considerazione.
In conclusione, abbiamo visto che per uno dei cluster più importanti riguardo alla query “cioccolato”, cioè quello legato alla salute e al colesterolo in particolare, una ipotetica buyer persona può essere la seguente:
- Nome: Laura
- Età: 30 anni
- Residenza: Napoli
- Relazione: sposata attualmente senza figli
- Educazione: laureata in lingue e letterature straniere.
- Lavoro: store manager
- Come utilizza il web: da mobile, con Android
- Che cosa le piace:Shopping online;Siti web di ricette;Magazine femminili e di spettacolo;Reality e programmi di cucina
- Film: Gravity, Into The Wild, Nothing Hill, One day.
- Libri: L’insostenibile leggerezza dell’essere, Tokyo Blues Norvegian
- Domanda: si interessa alla cucina e ai dolci, conosce vagamente le proprietà salutari del cioccolato ma cerca chiarimenti su quanto sia vero che questo prodotto abbassi il colesterolo, e come mai.
Risorse citate:
- (https://adwords.google.it/KeywordPlanner”>AdWords Keywordplanner</a>
- (https://ubersuggest.io/”>Ubersuggest</a>
- (https://it.answers.yahoo.com/”>Yahoo Answer</a>
- (https://www.quora.com/”>Quora</a>
- (http://www.wikimindmap.org/”>Wiki Mind Map</a>
- (http://answerthepublic.com/”>Answer The Public</a>
- (https://it.surveymonkey.com/”>Survey Monkey</a>
- (http://offers.hubspot.com/free-template-creating-buyer-personas#five”>Hubspot Template</a>
Per approfondire:
