顧客理解・仮説検証で誰もが陥ってしまう「キメラ顧客」の罠

※この記事は[リンクアンドモチベーション Advent Calendar 2023](https://qiita.com/advent-calendar/2023/lmi)の18日目の記事です。

エンジニアの谷です。
最近は、新規事業立ち上げにエンジニア第1号として関わっています。

リンクアンドモチベーションの開発チームでは「**Let's Customer**」というテーマのもと、プロダクトマネジャー・デザイナー・エンジニアといった職種の枠を超えて、

- **顧客理解を深め**
- **仮説検証にこだわる**

ことを心がけ、真に顧客の課題を解決し、満足いただけるプロダクト作りを目指しています。

私も新規事業立ち上げにおける要求定義の中で、顧客理解を深め、ターゲット設定やペルソナ作成に挑戦しました。
しかし、実際に取り組んでみると、

**「あれ？このような顧客は実際に存在するのか？」**

と疑問に思うことが何度もありました。

人間は複雑で、注意深く行動してもバイアスが働き、自分たちに都合の良いように情報を解釈・編集しがちです。

今回は、顧客理解と仮説検証のフェーズでよく現れる「自分たちに都合の良い架空の顧客」、すなわち「**キメラ顧客**」についてお話しします。

# 「キメラ顧客」とは何か
「キメラ顧客」とは、自分たちに都合の良いように作り上げた架空の顧客を指します。
（※本記事内で用いている造語です！）

例えば、定食屋での新メニュー決定を考えてみましょう。
顧客アンケートをとった結果、以下のような回答があったとします。

|名前|食べたいもの|
|---|---|
|持部太郎|トンカツ|
|持部花子|たまごサンド|
|輪怐次郎|カレーうどん|

各顧客がそれぞれ異なるものを求めていることは明らかです。
しかしこれを聞いた時に「**カツサンドうどん**」（？）を顧客が求めていると考えてしまったなら、それが「キメラ顧客」を作ってしまう典型的な例です（笑）。

![DALL·E 2023-12-15 18.02.17 - A dish featuring Katsu Sando combined with Udon in the same bowl, a novel fusion of Japanese cuisine. The image should show a large bowl filled with s.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/543284/ef828f77-9f08-58ed-c36e-d25287922311.png)
※ChatGPTの画像生成で「カツサンドうどん」を作ってみました（笑）


このような簡単な例では「キメラ顧客」の作成は起こりにくいですが、より複雑で抽象度の高い課題の場合、課題を一挙に解決しようとすると、「キメラ顧客」を作ってしまいがちです。

「キメラ顧客」には以下のような特徴があります。

### ①感情/思考/行動が一般的・抽象的・理想的である
「キメラ顧客」の感情や思考・行動は一般的で抽象的、時には開発側にとって理想的です。

これにより、開発側の都合で解決しやすい課題をつい「キメラ顧客」に当てはめてしまい、理にかなっていると思ってしまいがちです。

### ②複数の顧客の特徴を持っている
「キメラ顧客」は複数の顧客の特徴を薄く広く合わせ持ちます。

その結果、広範で浅い課題を複数持つことになります。

# 「キメラ顧客」はなぜ良くないのか
**「キメラ顧客」に刺さるソリューションは、「リアルな顧客」には刺さらない**からです。

「キメラ顧客」の課題は広く抽象的ですが、「リアルな顧客」の課題はより限定的で具体的です。
また、「キメラ顧客」が持つ課題は、「リアルな顧客」の課題と異なることさえもあります。

そのため、「キメラ顧客」のすべての課題に対して取り組んだとしても、「リアルな顧客」一人一人の具体的な課題は解決できず、結果として効果の薄いアプローチになり、無駄なコストを発生させる可能性があります。

# 「キメラ顧客」を作らないために
以下のアプローチが有効です。順番に実行するよりは、多くの場合同時進行になると思います。

### ①「リアルな顧客」の感情/思考/行動を具体的に把握する
「キメラ顧客」を生み出してしまう時は「リアルな顧客」についての情報収集・理解が足りていないことがほとんどの原因です。

まずは実際の顧客ひとりひとりの感情/思考/行動をできるだけ多く明らかにすることから始めましょう。

例えば先ほどの定食屋の例で言えば「食べたいもの」だけでなく、「性別」「時間帯」という属性で区切ったり、「食べたい理由」「その時の気持ち」といった情報が追加で明らかにできます。

これらを踏まえて情報収集すると以下のように詳細なデータが得られます。

|名前|性別|時間帯|食べたいもの|食べたい理由|その時の気持ち|
|---|---|---|---|---|---|
|持部太郎|男|夜|トンカツ|お腹いっぱいになれる|仕事終わりでお腹が空いた...|
|持部花子|女|昼|たまごサンド|すぐに食べられる|すぐに食事を済ませて休憩明けのMTGの準備をしたい|
|輪怐次郎|男|昼|カレーうどん|すぐに食べられて、お腹いっぱいになれる|あまり待たずに、ボリュームのあるものが食べたい|
|輪怐良子|女|夜|からあげ定食|からあげが好き|好きなものをゆっくり食べたい！|
|安藤三郎|男|昼|たぬきそば|すぐに食べられる|すぐに食事を終わらせて、残り時間でゆっくり休憩したい!|
|安藤美香|女|昼|シーザーサラダ|ヘルシーだから|ダイエット中だからカロリーは取りたくない|
|紫苑四郎|男|昼|ラーメン|どのお店でどのメニューにしても当たり外れが少なく、すぐに頼める|昼は好きなものをさっと食べたい|
|紫苑静香|女性|夜|焼き魚定食|魚は好きだしヘルシーだから|昼は忙しくて食べられないので、夜に好きなものをゆっくり食べたい|

こうして見てみると、性別・時間帯・食べたい理由・気持ちのどれもバラバラなので、無理に「カツサンドうどん」のようなメニューを出すのは得策ではないことがわかるでしょう（笑）。

プロダクト開発でも、このように「リアルな顧客」の感情/思考/行動を具体的に把握できれば、「カツサンドうどん」のように課題を一挙に解決しようとするような無理なソリューションを考えることはなくなります。

### ②ターゲットとする顧客層を絞る
「リアルな顧客」の感情/行動が明らかになっていても、ターゲットとする顧客層が絞れていなければ正しいソリューションは打てません。
その時々の具体的な判断軸を持って、ターゲットとする顧客層をできるだけ絞りましょう。

例えば上記の例を見てみると、男女問わず利用シーンはお昼時が多そうです。
そして「お昼時はすぐに食事を終わらせたい」と考えていることがわかります。
特に男性は麺類を好む傾向があるとわかります。
これらから一例として、「男性がお昼時にさっと食べられる麺類」を新メニューに据えると良さそうだということが推測できます。

プロダクト開発でも、適切な判断軸を元にターゲットとする顧客層を絞ることで、今本当に解決しなければならない課題（バーニングニーズ）を特定することができます。

### ③さらなるアプローチ：n1顧客に着目する
ここまででかなりターゲットとソリューションは絞れましたが、より具体的で刺さりやすいソリューションを考えるには

- **より解像度高く「リアルな顧客」の感情/思考/行動をイメージして**
- **高速で仮説検証を回す**

ことが必要不可欠です。

そのために、**n1顧客そのものをペルソナに設定する**ことも大事なアプローチになります。

例えば、上記のデータから「あまり待たずに、ボリュームのあるものを食べたい男性」が多いという仮説が立つ場合、そのようなニーズを持つ輪怐次郎さんをペルソナに設定し、新しいメニューの検証に取り組むことができます。
（まずはカレーうどんから検証することになりますね！）

プロダクト開発でも、n1顧客をペルソナに設定し、仮説を立て、適切に依頼してソリューションの検証にもご協力いただくことで、本当に顧客に刺さるソリューションを高速でブラッシュアップしていくことができます。

# 最後に
「**キメラ顧客**」は意識しないと意外と簡単に生まれてしまいます。
そんな時に、この記事が「**リアルな顧客**」と再度向き合うきっかけになれば幸いです。

今後も、**「リアルな顧客」の具体的な感情や思考・行動**に注目し、本当に顧客の課題を解決し、満足していただけるプロダクトを作り続けたいと思います！