페르소나는 상상이 아니라 데이터의 얼굴이다

들어가며 — 페르소나가 망하는 두 가지 방식

페르소나는 두 가지 방식으로 망한다. 첫째, 상상으로 만든다. "27세 김민지, 마케팅 대리, 요가와 카페를 좋아함." 어디서 온 정보인지 아무도 모르고, 그래서 아무도 믿지 않는다. 둘째, 평균으로 만든다. 설문 응답의 평균값을 사람 모양으로 그린다. 평균 고객은 존재하지 않는다 — 평균 키, 평균 소득, 평균 취향의 사람은 없다.

AI가 들어오면서 첫 번째 방식이 더 쉬워졌다. "20대 러너 페르소나 만들어 줘"라고 하면 30초 만에 그럴듯한 사람이 나온다. 그래서 오늘의 규칙은 하나다. 페르소나의 모든 칸에 출처를 쓴다. 출처가 데이터면 검정, 추론이면 회색, 상상이면 빈칸. 빈칸이 절반을 넘으면 그것은 페르소나가 아니라 소설이다.

1. 세분화 — 네 기준, 하나의 선택

세분화는 시장을 같은 이유로 사는 사람들끼리 묶는 일이다. 네 기준이 있고, 보통 두 개를 겹쳐 쓴다.

기준	묻는 것	예	데이터 출처
인구통계 Demographic	누구인가	연령 · 성별 · 지역 · 소득	설문 스크리닝 · 데이터랩 연령
행동 Behavioral	무엇을 하는가	구매 빈도 · 채널 · 사용 상황 · 검색 의도	리뷰 · 클러스터 지도 · 설문 행동 문항
심리 Psychographic	왜 하는가	가치 · 두려움 · 열망 · 자아상	사전 · 열린 응답 · 커뮤니티
상황 Situational	언제 하는가	계기 · 계절 · 생애 사건	트렌드 계절성 · 설문 "언제"

인구통계만으로 자르면 같은 세그먼트 안에 전혀 다른 이유로 사는 사람이 섞인다. "20대 여성"은 세그먼트가 아니다. "첫 마라톤을 신청하고 사이즈가 불안해 온라인 구매를 미루는 20대 여성"이 세그먼트다. 행동 × 심리 × 상황이 들어가야 한다.

세그먼트 선택 — 15장의 세 기준 다시

12장 클러스터 격자와 11장 분류표를 겹치면 세그먼트 후보가 5~8개 나온다. 15장에서 쓴 세 기준 — 크기, 접근성, 적합성 — 으로 점수를 매겨 주 세그먼트 1개, 부 세그먼트 1개를 고른다. 부 세그먼트는 주 세그먼트가 틀렸을 때의 보험이고, 19장 IMC에서 채널 믹스를 나누는 기준이 된다.

미니 실습 — 세분화 표 (25분)

후보 세그먼트 5개를 네 기준으로 한 줄씩 쓴다. 각 줄의 데이터 출처를 적는다. 세 기준 점수(1~5) 합계로 주·부를 고른다.

평가 기준: 네 기준 중 세 개 이상이 들어간 세그먼트인가. 출처가 적혀 있는가. 주·부 선택 점수가 있는가.