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前沿|大数据:书业的应用与探索
2017-09-29作者:刘南新闻来源:第一中国出版传媒网浏览人次:299

  【摘要】全球知名咨询公司麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

  随着数据时代的到来,互联网经济的突飞猛进,传统图书行业受到巨大冲击,人们的阅读习惯、购买行为都发生了颠覆性的变化,数字化阅读超过纸质阅读。中国新闻出版研究院发布的第12次全国国民阅读调查数据显示,数字化阅读方式已达58.1%。据中国经济网调查,2016年中国图书零售市场的网上销售码洋首次超过实体店。图书经营销售也愈来愈依赖互联网书评和推荐等数字信息。

  传统出版业在策划、编辑、出版、发行等环节同样面临挑战,用大数据提升出版效率,创新服务读者的模式,进行自我重塑已迫在眉睫。时不我待,国际上一些有远见和实力的大型出版商已经建立并使用大数据系统来提升其出版品质和经营效益。如斯普林格已经在通过大数据提升其决策能力;西蒙·舒斯特已应用大数据分析,来确定其定价策略和营销模式。大数据技术的应用已成为全球出版业的发展趋势,谁能开创出更多的新业态和新模式,谁就会赢得未来的市场。

  自2008年提出大数据的概念,各行业在大数据应用上发展迅猛,IT新技术、智能终端等技术成为迭代飞速发展的基础,图书行业大数据应用和探索也越来越多落地、深入影响各方面。

  第一,出版环节基于内容和市场的大数据应用。大数据时代,海量数据蕴藏着无限价值,其中可以挖掘出涵盖出版所需的所有业务领域的翔实数据,使出版商在选题研究、内容来源、编辑方式、出版预测等方面获得和以往传统出版无法比拟的实力。

  围绕内容创作者的大数据分析,包括专业网站、网络新闻、社交网络等数据的聚合,能快速获得内容的第一手资料,许多出版机构应用将其作为出版的信号来源。围绕内容建立数据库,可以产生出无穷的出版选题和出版形态,目前已经出现了许多新业务模式比如IP打造方式,产生出小说、美术、影视、音乐等多种艺术形态的出版。一些出版机构广集资源进行专业数据库开发,成为一种全新的销售载体。

  围绕用户数据的应用,包括用户阅读、行为、交易记录、评价信息等数据挖掘和开发,给出版业带来新的盈利增长,成为争相打造的核心竞争力。通过读者大数据的分析应用,确定选题方向、出版形态、对标市场、营销方案,已经成为许多出版机构的工作方式。甚至应用这些数据,让读者参与作品的创作,决定人物的命运。通过市场和读者数据的分析和应用,了解读者个性化需求,提供精准满足需求的内容服务,清晰显现了未来出版趋势。

  第二,发行环节基于用户数据的应用。实体书店借助大数据的分析和应用,实行转型,传统书城从经营图书向经营客户升级。大数据使各图书销售机构的会员活动、读书会、阅读圈、各类文化体验活动等服务方式更加多样和精准。应用互联网、物联网、云计算等数据技术,产生自助智慧书店的经营方式。

  大数据应用在网络书店的精准营销上,给经营带来高效。目前许多网络书店已经在对读者点击、浏览、评价、收藏等大数据进行广泛应用,分析读者的交易行为、相关关系,从而获得准确和有效的营销,成为销售助推主流。有远见的出版物电商还借助于庞大的读者数据向产业链上下游延伸,向出版物的数据资产、数据分析产业、数据平台领域迈进。

  在教育出版领域,基于学科体系、教师应用、学生使用的大数据应用,使许多出版发行机构的教育出版服务从产品提供向服务运营转型。教育服务云平台、教育软硬件开发、电子书包、数字教室等发展迅猛,如美国培生集团的在线教育、新华文轩的数字学校等应用,使数字化教育服务成为图书行业经营业绩升级的拉动力量和未来趋势。

  第三,印制环节基于需求数据的应用。根据出版机构、发行机构和用户需求的大数据应用,许多机构实现了印制过程数据化管理、印刷技术数据化。基于需求数据的分析,印制环节应用在纸张选用、材料预测、装帧工艺、印制质量上,实现了控制成本和提升印制品质的效果。一些机构在图书印刷中应用可变数据,实现了出版物商品的身份大数据管理,在经营、流通、质量监测上,给可逆追溯管理提供了依据。

  第四,出版物流基于节点数据的应用。物流大数据的管理应用上,许多出版物物流使用电子标签、立库、RF、智能分拣和智能包装等数据技术,降低了出版业仓储作业物流成本。大数据在商品集成、运输规划、运力筹划的探索应用,有效降低出版企业的物流运输成本。

  虽然书业各个环节在大数据的应用和探索上,已经有了许多突破并成功应用的案例,但是数据的价值和应用还有巨大的空间有待开发,对书企来讲,尚需锤炼内功。专家认为,企业应培养三种能力:第一,整合企业数据的能力;第二,探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力;第三,进行精确快速实时行动的能力。未来,在大数据探索应用方面还有许多挑战,行业发展还有诸多制约,比如出版物线上线下销售融合、全产业链贯通、机构间的数据壁垒和行业壁垒,这些问题都会随着书业大数据应用的不断发展,找寻到崭新的解决途径。