顧客の根拠からペルソナを作る
顧客の課題と購買状況を資料から整理し、承認したペルソナを質問設定へつなぎます。質問を考える前に、誰の判断を観測するかを決める手順です。
この依頼で使う
「顧客インタビューと過去の施策をもとに、誰のどんな質問を計測するか決めたい」
取得前に決める
対象ワークスペース、利用を認められたブランド資料、個人を識別しない顧客・施策の記録、資料の対象期間を揃えます。資料にない年齢、役職、行動は埋めません。
1. 計測チャンネルと既存の設定を読む
orc workspace current --json
orc channels list --json
orc personas list --json
orc prompts list --jsonチャンネル一覧から利用する安定した id を YOUR_CHANNEL_ID として控えます。ペルソナを質問へつなげた後は、channels list → prompts create --platforms <channel> → runs create --model-channel-id <channel> --wait → answers list の順に進めます。
次ページがあれば読み、同じ対象のペルソナを重複作成しないようにします。既存プロフィールの意味が異なる場合は、名前だけで統合しません。
2. 観察と仮説を分ける
エージェントが資料を読み、課題、比較する選択肢、購入のきっかけ、障害となる条件を整理します。各項目に資料名・該当箇所・日時を添えます。担当者の想定は仮説として分け、資料同士が矛盾する場合は両方を残します。
3. 承認したプロフィールを登録する
事業上の重要性と根拠の量を見て、計測に使うプロフィールを選びます。次は新規作成の例です。名前と説明を承認済みの内容に置き換えます。
orc personas create --name "YOUR_PERSONA_NAME" --description "YOUR_APPROVED_SUMMARY" --idempotency-key YOUR_UNIQUE_KEY --json
orc personas get YOUR_PERSONA_ID --json作成結果の ID を読み戻しに使います。既存のペルソナを直す場合は personas の更新手順を使います。詳細な根拠は手元の調査メモに残し、説明欄に機密の原文を複製しません。
4. ペルソナをチャンネル付きの質問へつなげる
各ペルソナの課題を、認知・比較・購入判断の質問に対応付けます。承認した質問だけを YOUR_CHANNEL_ID に登録し、プレビューで内容を確認してから保存します。prompts create の --persona-ids は、このワークスペースに存在する ID を指定します。
orc prompts create --topic-id YOUR_TOPIC_ID --text 'YOUR_APPROVED_AUDIENCE_QUESTION' --persona-ids YOUR_PERSONA_ID --platforms YOUR_CHANNEL_ID --preview true --idempotency-key YOUR_REQUEST_KEY --json
orc prompts create --topic-id YOUR_TOPIC_ID --text 'YOUR_APPROVED_AUDIENCE_QUESTION' --persona-ids YOUR_PERSONA_ID --platforms YOUR_CHANNEL_ID --idempotency-key YOUR_CREATE_REQUEST_KEY --json
orc runs create --prompt-id YOUR_CREATED_PROMPT_ID --model-channel-id YOUR_CHANNEL_ID --idempotency-key YOUR_RUN_REQUEST_KEY --wait --json
orc answers list --prompt-id YOUR_CREATED_PROMPT_ID --platform YOUR_CHANNEL_ID --json購買段階ごとの質問設定では、質問候補の整理と読み戻しの詳細を確認できます。
持ち帰る結果
根拠と仮説を分けた調査メモ、承認したペルソナ ID、各ペルソナで計測する質問、不足する顧客情報。資料が不足する層は「不明」のまま残し、架空の顧客像で測定範囲を埋めません。