パンケーキを食べる私の脳内は、漬物でいっぱいだった
■いつ食べるか、・・・今です？
毎週1つ、新しいことにチャレンジする。
もしもこの決まりを自分に課さなかったら、一生やらなかったであろうことがいくつもあります。
ネイル、まつエク、ピアス。
1人でメイドカフェに行って、オムライスに美味しくなる魔法をかける...
他に何かあるだろうか？
そう考える私の脳内に浮かんだのが、
パンケーキでした。
パンケーキ。
甘いものは好きだし、特にパンケーキを嫌う理由はありません。
しかしパンケーキ専門店に足を踏み入れようと思ったことはないのです。
なぜならパンケーキというやつは、
1日のうち、どのタイミングで食べたくなるのかが分からないから、です。
朝ごはん？朝ごはんにしては甘すぎるし量多いよね？
昼ごはん？昼ごはんにしては甘すぎるし甘すぎるよね？
3時のおやつ？おやつにしては量多すぎるよね？
夜ごはん？論外。
パンケーキって、食事においてどのポジショニングをとってるんです？？
ちなみに、「パンケーキ いつ食べる」で検索をかけると、同じ悩みを持った人の声がちらほら。
10年前に同じ疑問を持っていた人もいる。
回答見る限り、ちょっと遅めの朝ごはんとか、3時のおやつとか、が多いようです。
なるほど...よくわからん...
■甘さが渋滞起こしてる
結局お昼のタイミングでパンケーキ専門店を訪れた私は、メニュー表を見ながら、とてつもなく悩んでいました。
「お食事パンケーキ」と書かれた、オムレツとサラダと甘くないパンケーキのセットがあるではありませんか。
ここには甘さなど存在しない。
これがいい...これが食べたい...
でもこれを選んだら今回の目的が達成されない...ただの食事になる...
水を飲み干すほど悩んだ挙句、私は結局、甘いパンケーキを注文しました。
うん、間違いない。
間違いないよ。
めちゃめちゃおいしい。
パンケーキって美味しいんだなぁって心から思ったよ。
でも私は今無性に漬物が食べたい。
メープルシロップじゃなくて、漬物液が恋しい。
自分で漬けたことないから漬物液だけ渡されても困るけど、でも今漬物のことしか考えられない。
■パンケーキは私を求めていない
パンケーキを一口食べた時に思ったことは、
「あぁ、私はこの店のターゲットではないな」
ということです。
店内にはいろんな人がいました。
カップル、女性二人組、親子、女性一人、男性一人。
年代もバラバラで、おそらく20〜40代。
こんなにいろんな人がいるのに、あの空間の中で、唯一私だけが、あの店のターゲットから外れていました。
毎週いろいろな体験をしてきましたが、このように思ったのは初めてです。
パンケーキ専門店の想定するターゲットに、
「20代後半女性」
が入っていないとは考えにくいです。
しかし私はターゲットではない。
年齢も性別も、ターゲットを決める上では大切な要素ですが、一番大切なのはここではありません。
なぜなら、年齢も性別も、ニーズの起点にはならないから。
経済を動かすのは人ですが、その人を動かすのは感情です。
26歳の女性だからパンケーキを食べに行きたくなるわけではありません。
日曜日の午後に、甘いものを目一杯頬張ることに幸せを感じる嗜好性だからパンケーキを食べに行くのです。
それはそう。
そうなんだけど、問題はここからです。
「日曜日の午後に、甘いものを目一杯頬張ることに幸せを感じる嗜好性」の人って、他に何が好きで、何をしたらお店に来てくれるんでしょう？
現時点だと、「少なくとも私はターゲットではない」くらいしか断言できるものがありません。
■パンケーキからのお題です
前回・前々回と、「エンドユーザーの生の声を聞いてサービス改善に活かすのは必須。そしてこれ自体を、代理店が提供するサービスの一つにしてしまうのはどうだろう？」という話をしてきました。
私がパンケーキから投げかけられた、
「日曜日の午後に、甘いものを目一杯頬張ることに幸せを感じる嗜好性」の人って、他に何が好きで、何をしたらお店に来てくれるんでしょう？
という疑問の答えを持っているのは、エンドユーザー本人しかいません。
エンドユーザーの声こそすべて。
それでは具体的に、この声をどのようにして集め、サービス改善や訴求に活かせばいいのでしょうか？
■5ステップで改善
実際に改善させていくためには、全部で5つの工程があります。
①ターゲットの確認
まずは、今想定しているターゲットや、実際に購入してくれているのはこういう層だろう、といった、ターゲット像を洗い出します。
この時点ではエンドユーザーの実際の声を聞いてはいないので、でてきたものは主観に基づいた意見となります。
②エンドユーザーへのアンケート
次に、実際に今商品を使用しているユーザーへのアンケートを実施します。
ここでのアンケートの目的は、「エンドユーザーの生の声を集める」ことではありません。
あくまで、①で想定していたターゲットと、実際のエンドユーザーに大きなズレがないかを確認するためのものです。
例えば美容液を売っている場合、①で「シワを気にする40代女性」を想定していたとします。
このときアンケートで、「この商品に対して、お肌のどのような悩みの解決を期待していますか？」という設問をのせ、シワと答えるユーザーが本当に一番多いのか、といったことを調査します。
設問は、代理店とクライアントさんで相談して決めて、最終的には代理店側が完成させます。
③ついに生の声を聞く
ここにきてついに、個別(もしくは座談会式)で実際の声を聞いていきます。
最初の対象は、すでに商品を使用しているユーザー。
アンケートの設問の中に、「直接話を聞いてもよいか」というものを設け、許可してくれた人に話を聞きます。
可能であれば顔が見えた方が良いので、電話ではなくZOOMなどのツールを使用します。
このインタビューに参加するのは、代理店・エンドユーザーの二者です。
エンドユーザーにとって、「作っている人の顔が見える」というのは安心と愛着につながるので、代理店だけではなくクライアントさんが参加するのは、一見すると確かにメリットです。
しかしこのインタビューでは、「商品に対する不満」も聞き出して改善に役立てたいという狙いもあります。
良くないことは、本人には言いづらい。
だからこそ、第三者である代理店がインタビューをするのです。
ちなみに、①と②の間にズレがあってもなくても、③は実施します。
しかし、質問する内容は変わってきます。
ズレがある場合、「想定していたのはこれなのですが、」とこちら側が想定していた内容をエンドユーザーに伝え、何がズレの原因になっているのか？も明らかにしていく必要があります。
④商品を使ったことのない人の声も聞く
売上を伸ばすには、新規顧客の獲得が必須。
まだ商品を使ったことのない人へもアプローチしなければなりません。
そこで、まだ商品を使ったことのない人へのインタビューも実施します。
ここで登場するのがTwitterです。
①〜③で集めたデータと、Twitterのプロフィールや投稿内容を参考にして、「ターゲットになりうる人」を探し出します。
見つけたらDM。
個別でのZOOMインタビューを打診します。
今どんな商品を使っているのか、
困っていることは何か、
好きなものや嫌いなものは何か。
Twitterのプロフィールや投稿という事前情報もあるので、例え初対面であったとしても、相手の趣味嗜好に関しての質問はしやすいかと思います。
このインタビューに関しては、クライアントさんの参加不参加は自由です。
④データ分析と改善提案
ここまでで集まったローデータたちを、分析していきます。
もともと想定していたターゲットとのズレは何か？
エンドユーザーのもつ悩みは何か？
エンドユーザーの趣味嗜好は何か？
分析結果に基づいて、ペルソナの再設定を行い、商品の改良や新たな訴求軸でのプロモーション展開を実施します。
⑤もう一度声を集める
エンドユーザーの生の声によって改善したものを世に出したら、もう一度①〜④を実施しましょう。
というか、こうした調査と改善は、一度やったら終わりというものではなく、市場は変化するものという前提のもと、半永久的に繰り返す必要があります。
こうした変化の連続によって、「ずっと愛される商品」を作り上げていくのです。
■代理店は恋のキューピット
代理店は、主役ではありません。
どれだけクライアントさんを愛し、その商品を愛していたとしても、主役にはなれません。
だからこそ狙いにいくのは、主演女優賞ではなく助演女優賞です。
クライアントさんとエンドユーザーという、くっつきそうでくっつかないW主演2名をハッピーエンドに導くべく、
時には良き相談役の友人に、
時にはお節介な喫茶店のマスターに、
時には「あいつなんだかんだいいヤツだな」と言われるタイプの当て馬になりながら、
両者にとってのベストな助演女優でありたい。
本当に必要な情報や本音というのは、
たいがい本人ではなく第三者が先に耳にするものです。
その役割を代理店が果たせれば、最高のハッピーエンドを演出できるのではないか？
そんなふうに考えながら、塩っけを求めて店を出るのでした。