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1. B誌読者層のロイヤルユーザ^※のプロフィールを把握するため、B誌読者層に対しネットリサーチを実施後、因子・クラスター分析を行いました。（調査[1]）

2. ロイヤルユーザタイプのモニタに対し、フォーカスグループインタビュー（以下、FGI）を実施しました(調査[2]）

3. 調査[2]の結果から、コンテンツ案を企画し、それが想定読者層（潜在読者層を含む）に受け入れられるかどうかをネットリサーチしました。（調査[3]）

B誌読者層全体のプロフィール（年齢、興味・関心、ライフスタイルなど）を明確にし、ロイヤリティが高いタイプを把握することからはじめました。

その際に、ロイヤルユーザを峻別できるような調査票になっているかに留意しました。
具体的には、興味・関心ごとだけではなく、ライフスタイル全体（休日の過ごし方、好きな車のブランド、キャリアプランなど）が把握できる多面的な質問項目を設定しました。

■プロフィールを把握するための「因子・クラスタ分析」とは

調査目的 ：

B誌読者数が伸び悩んでおり、競合誌との差別化ポイントを把握するため。

■これまでのコンテンツは、編集者の経験や勘で主に企画されており、B誌読者層には「こだわりのライフスタイル提案」に関する内容が好まれると思っていました。
しかし、今回の調査結果から、「こだわりのライフスタイル提案」よりは「ファッションから車に関する幅広い内容のコンテンツ」が好まれることが分かりました。
その要因は、彼らの仕事重視のライフスタイルにありました。仕事中心の生活であるものの情報・流行には敏感でいたいため、手軽に幅広い情報を収集したい傾向であることが示唆されました。

■B誌のロイヤルユーザの中にも、興味・関心の異なる層が存在しましたが、いずれの層も「仕事を重視したライフスタイル」は共通でした。
そのため、これまでの「こだわり」といった間口を少し広く設定したコンテンツを企画する必要があると思いました。

マクロミル＝ネットリサーチのイメージでしたが、グループインタビューも実施できるということで、計３本の調査をスピーディに終えることができました。
読者プロフィールからロイヤルユーザのタイプを把握するには、かなりのサンプル数が必要となりますが、ネットリサーチを活用することで、低コスト・スピーディに調査できました。

合わせて、リサーチャーの方に的確な調査方法や調査票を提案していただき、サービスの質の高さも実感することができました。

これまでは編集者の経験と勘に頼ったコンテンツづくりをしていましたが、マーケティングデータを活用することで、より一層コンテンツの訴求ポイントが明確になりました。