年齢層・家族構成・世帯年収・居住エリアを考える。

こういった情報は定量的なデータ（数字で表すことができる）はアクセス解析や統計を元に、もっとも利用者が多そうな層を考えることができます。

例：年齢　20代後半〜30代前半　会社員女性　既婚　地方都市在住　共働き年収400〜600万　

勤務形態や子供が小さいか？介護すべき家族がいるか？などライフスタイルに応じて変化するニーズなどを考察します。顧客へのインタビューを実施することがほとんどですが、新規事業などの場合、一般のアンケート調査結果などから推察することも。

例：企業系FP　お金の管理に興味があり、ファイナンシャルプランナーの資格を獲得。いずれ独立開業したいと考えている。自由な時間が欲しい。オーガニックなものに惹かれる。

ユーザーの中に隠れている本音を顧客インサイトと呼びます。興味や関心があることを示す気持ちや行動パターンを考えます。（顧客インタビューから情報を拾い上げます）

例：きっちりしたファッションを好む　本屋へよく行く　日経はスマホで読む　エンディングノートを書いてみたい　起業してやっていけるか不安

顧客インサイトを箇条書きにしたものをペルソナスケルトンと呼びます。

例：福岡県福岡市在住、27才　会社員　ファイナンシャルプランナー　既婚　子供なし　趣味はアロマテラピー　美容とファッションに興味あり　賃貸が好き　アロマの資格獲得　運動苦手　年収480万円

スケルトンに具体的な背景を付け加えてゆくようにして、ストーリー化します。

例：もともとオーガニックなものが好きで、アロマテラピーに興味を持ち教室に通う。企業系FPとして会社に勤めながらも、いずれは独立したいと考えている。起業準備のつもりで時々、独立したFPのブログなどを読む。平日の服装には気を使うため、休日はワンピースなど女性らしいスタイルで華やかにするのが好き。賃貸が得だと思っている、車はフィット。

1枚のペルソナシートに情報をまとめて掲載します。よりユーザーの考えている事を深掘りでききるように活用するためのシートです。