Hvad er forskellen på personaer og segmenter?

Det er let at forveksle personaer og segmenter, og du kan nå at spilde en masse tid, før forvekslingen går op for dig. Undgå at det sker ved at læse med her.

Indimellem er jeg ude for, at folk forveksler personametoden med segmentering og omvendt. Det kan betyde, at de prøver at opbygge personaer ud fra kvantitative data, eller at de forventer, at en samling personaer er statistisk repræsentative.

Det resulterer i tidsspilde og frustrationer.

At forvirringen opstår, er ikke så mærkeligt. Begge metoder grupperer mennesker sammen ud fra et antal karakteristika på baggrund af empirisk data.

Men personaer er ikke segmenter og omvendt. Læs her om, hvordan de to metoder adskiller sig fra hinanden på forskellige punkter, så du tidligt kan træffe et valg mellem de to metoder og målrette din arbejdsindsats.

Segmenter er grupper

Segmenter er grupper i befolkningen, som har en række målbare forhold tilfælles.

Det kan handle om klassiske demografiske forhold som alder, bopæl og ægteskabelig status. Det kan også handle om livsstil: uddannelse, medieforbrug, spisevaner osv.

Nogle kendte segmenteringsmodeller er Minervamodellen og Gallup Kompas, der inddeler alle danskere i et antal segmenter. Her er Gallup Kompas:

Personaer er individer

Hvor et segment er en befolkningsgruppe, er en persona et individ. Ganske vist et individ, der repræsenterer en bredere gruppe af mennesker. Men sjældent en hel befolkningsgruppe.

Personaer er langt mere fokuserede end segmenter. De beskriver en afgrænset gruppe menneskers adfærd, behov og motivation i forhold til et bestemt område. Fx områder, som dem jeg skrev om i indlægget 4 ting, du kan bruge personaer til:

  • En energivirksomheds e-læringsforløb.
  • Specialeskrivning på et humanistisk fakultet
  • Et Facebookcommunity tilhørende en bagemiddelproducent
  • Et bibliotek.
DONGs personas

Det snævre fokus gør personaer langt mere specifikke end segmenter.

Segmenter skal forudsige adfærd

Humlen ved at arbejde med segmenter er at kunne forudsige adfærden inden for de enkelte segmenter. En forudsigelse, der kan bruges til at fremstille produkter og budskaber, der vil være attraktive for mennesker i et eller flere segmenter.

Det kan være interessant for fx tv-stationer, fødevareproducenter og markedsføringsbureauer, der gerne vil ramme bredt med deres indsats.

Men – udfordringen ved segmenter er, at fælles demografiske forhold ikke er nogen garant for fælles værdier, verdenssyn, livsbane osv. Det vil sige, at mennesker, som deler vigtige demografiske forhold, sagtens kan være vidt forskellige.

Det er Prince Charles og Ozzy Ozbourne fra memet herunder et strålende eksempel på.

Personaer skal skabe forståelse

Prince Charles og Ozzy Ozzbourne tilhører muligvis samme segment, men det ville være vanskeligt at forestille sig en personabeskrivelse, som kunne rumme dem begge.

Modsat segmenter tager personaer afsæt i værdier, livssituationer og bevæggrunde. Ved at fokusere på indre forhold, som driver mennesker, hjælper personaer os med at forstå de mennesker, de repræsenterer. De hjælper os med at sætte os i deres sted.

Det kræver, at personaerne er formidlet, så de fremstår troværdige og levende.

Læs også: Hvordan skaber man personaer, der er både repræsentative og troværdige?

Faggrupper som udviklere, designere og kommunikatører bruger personaer til at få ideer til design af it-systemer, produkter og kommunikationstiltag. Tit indgår personaer også i den efterfølgende udviklingsproces som brugernes stedfortrædere.

Segmenter: Parametre kommer før data

Når du skal segmentere, skal du først beslutte dig for, hvilke parametre, dine segmenter skal opbygges over. Så identificerer du de parametre i et kvantitativt datamateriale.

Lad mig give et fiktivt eksempel:

En cykelforhandler, der ønsker at målrette sin markedsføring, kunne fx være interesseret i at segmentere eksisterende og potentielle kunder ud fra parametre som

  • alder
  • køn
  • erhverv
  • afstand til arbejdsplads
  • bilejer eller ej
  • motionsvaner
  • planer om køb af ny cykel.

Fra parametre til segmenter

Næste skridt er, at cykelforhandleren skaffer sig adgang til et kvantitativt datamateriale, der rummer information om de valgte parametre. En analyse af data kan herefter udpege fx tre segmenter, der er interessante for cykelforhandleren at fokusere på i sin markedsføring.

Det mest attraktive segment kunne være privatansatte mænd mellem 30-55, som kører på mountainbikes i deres fritid, og som gerne investerer i det nyeste inden for cykeludstyr.

Mountainbikere kan være blandt de attraktive segmenter for en cykelforhandler.

Vigtigt at lægge mærke til her, er at parametrene fastlægges, før du går til data, og at segmenterne kan identificeres empirisk.

Personaer: Data kommer først

Når du laver personaer, sker det med udgangspunkt i data om de mennesker, personaerne skal repræsentere. Det kunne være potentielle kunder hos cykelforhandleren.

Måske har du allerede data fra tidligere undersøgelser? Ellers må du skaffe den gennem en ny undersøgelse.

Du kan fx tale med folk om, hvordan og hvor meget de bruger deres cykel, og du kan spørge ind til fordele, frustrationer og drømme, der knytter sig til livet som cyklist. Du kan tage på cykeltur med dem, eller du  kan bede dem skrive cykeldagbog i en uge.

Læs også: Dagbogsstudier giver uforstyrrede indblik i målgruppens oplevelser.

Brug kvalitative metoder, når du laver personaer

Det er vigtigt, at du bruger kvalitative metoder (som du evt. supplerer med kvantitative data).

For kun kvalitative metoder kan give dig et dybere indblik i, hvordan personerne har det med fokusområdet, som i eksemplet med cykelforhandleren er cykling.

Og kun kvalitative metoder kan give data med den grad af detaljer, som er nødvendige for at kunne beskrive personaer, så de fremstår troværdigt.

Parametrene vokser ud af data i persona-analysen

Først når du har en passende mængde data, kan du gå i gang med at finde de parametre, som adskiller de forskellige personaer fra hinanden. Når du laver personaer, er parametrene nemlig ikke forudbestemte som ved segmentering, men tværtimod nogle, som kommer til syne i datamaterialet.

At identificere parametre i datamaterialet kræver en analyse, fx af den type, jeg skrev om i indlægget 5 trin fra rå data til rapport. Undervejs kan det se sådan her ud:

Ved personas vokser parametrene ud af data. Ved segmenter lægges de ned over data.

Resultatet af analysen bliver en række fiktive personaer som dem, du kan læse om i Mød 5 specialestuderende personas.

Personaerne illustrerer de markante forskelle og mønstre blandt de mennesker, de repræsenterer.

Hvis personaer er den rette metode for dig

Jeg håber, du er blevet klogere på forskellen på segmenter og personaer.

Måske er du ved at læse indlægget blevet bekræftet i, at personaer er den rette metode for dig at arbejde med? Så kan du finde inspiration til at komme i gang med arbejdet i min bog Valide personaer – trin for trin.

Bogen "Valide personaer - trin for trin" er skrevet af Charlotte Albrechtsen.

Dette er en opdateret version af et indlæg, der blev udgivet første gang i november 2017.

Læs også

About Charlotte Albrechtsen

Ph.d. og ejer af Tovejs.dk. Har arbejdet med brugerindsigt siden 2002.

One comment:

Skriv et svar

Din e-mailadresse vil ikke blive publiceret. Krævede felter er markeret med *