歐美大眾出版商的大數據應用策略及其啟示

劉銀娣

[摘 要] 隨著數字化轉型的逐步深入和“大數據”時代的到來，歐美大眾出版商開啟了大數據應用的艱難探索，與讀者建立直接關系，獲取海量數據；將數字閱讀平臺與社交網絡相結合；并依托專業團隊，建立圖書大數據挖掘與分析能力。我國出版企業應用大數據的時候要注意在數字化轉型過程中即建立大數據意識；聯合行動，共同建立出版大數據分析平臺；并明晰自己的需求和目標，制訂大數據應用規劃。

[關鍵詞] 大數據 大眾出版商 歐美出版

[中圖分類號] G239 [文獻標識碼] A [文章編號] 1009-5853 （2015） 04-0082-04

1 歐美大眾出版商應用大數據的背景

2008年9月14日，伯利斯·卡克卡（Boris Kachka）在《紐約雜志》（New York Magazine）上發表了一篇題為《終結》（The End）的長文。該文宣稱：“圖書業已經不再是具有前景的產業”“以蘭登書屋、哈珀·柯林斯、西蒙與舒斯特等為代表的現行大眾出版模式已經窮途末路，難以為繼”[1]。然而，2014年企鵝蘭登書屋集團（Penguin Random House，2013年7月企鵝出版集團與蘭登書屋合并成立的新的大眾出版集團）、哈珀·柯林斯（HarperCollins Publishers）、西蒙與舒斯特（Simon & Schuster）、阿歇特出版集團（Hachette Book Group）和麥克米倫（Macmillan）這全球五大大眾出版集團中，除了阿歇特出版集團的數字出版產品收益占總收益的比重比上年略有下降，僅為10.3% [2]外，其他四家集團財報顯示，其數字化產品收益在總收益中的比例均在緩慢上升（盡管上升的幅度開始變小），且均超過了20%。費伯出版社（Faber & Faber）以及布盧姆斯伯里出版社（Bloomsbury Publishing）等中小型獨立大眾出版商也逐漸走出了自己的數字化創新道路，并開始與亞馬遜、蘋果、谷歌等大型技術提供商爭奪談判籌碼和話語權。

在出版業數字化轉型過程中，出現過多股信息技術創新熱潮，有些確實深刻推動了商業和社會變革，有些則最后被證明只是炒作。正如馬克·韋澤（Mark Weiser）曾經說過的：“在我們這個時代，最高深的技術是那些令人無法察覺的技術，這些技術不停地把它們編織進日常生活，直到你無從發現為止”[3]。大數據正是這樣一項技術。大數據整合云計算技術，將觸角伸到包括社交媒體在內的能用網絡連接起來的所有海量信息資源，引發信息技術變革的重點由“T”（技術）逐漸轉向“I”（信息）轉變，并對以“信息”為主要工作對象的出版業形成了直接而巨大的沖擊。就專業出版企業而言，其從各個科學研究領域獲取、加工并制造大量數據集，本身就在出版大數據；對于教育出版企業而言，數據和分析已經成為實現企業目標至關重要的手段，他們整合學科教學材料、數字化學習方式、交互式課程學習標準以及教材學習效果測量等建立教育平臺，并將教育平臺與學校信息系統相聯系。而大眾出版商盡管在數字化轉型中未像伯利斯·卡克卡所說的那樣“難以為繼”，但在新的大數據浪潮中明顯不像專業出版商和教育出版商那樣具備“先天優勢”。盡管如此，從2012年開始歐美大眾出版企業在數字化轉型過程中也開啟了應用大數據的艱難探索。

2 歐美大眾出版商大數據應用策略

由于缺乏海量數據和利用數據分析推動出版決策的思維，歐美大眾出版業在利用大數據做出更加理性而明確的決策方面遠遠落后于教育出版業和專業出版業。因此，在大數據應用方面，歐美大眾出版商首先著眼于獲取海量數據，并在社交媒體熱潮興起的過程中將數字閱讀平臺與社交網絡平臺相結合，實現其內容產品的“精準營銷”。除此之外還依托專業團隊，建立圖書大數據挖掘與分析能力。

2.1 多渠道與讀者建立直接關系，獲取海量數據

包括連鎖和獨立書店在內的實體書店近10年來一直在衰退，其總銷售額在這一時期不僅沒能增長，反而有所下降。與之相反，亞馬遜、蘋果、谷歌等網絡書店在這一階段的增長速度卻非常驚人[4]。對于歐美大眾出版商而言，這是好消息：得益于這些網絡銷售渠道，圖書（包括電子書）銷售量和銷售額都在持續增長，而且，通過這些網絡銷售渠道，出版企業可以更好地了解讀者。但這同時也是壞消息：出版企業并不是那些了解讀者的人。這種狀況的產生主要是由歷史原因造成的：大眾出版業的讀者非常分散，多年來B2B（Business to Business，企業到企業）主導的商業模式使得出版商未能直面讀者，因此也就無法獲取自己讀者的相關數據。為了解決這一問題，歐美大眾出版商利用多種途徑與消費者建立直接聯系。

首先，歐美五大大眾出版集團以及一些中小型大眾出版商紛紛開設官方網站，并在自己的網站上增設售書業務，增加與讀者直接交易的機會。然而，出版商網站流量較低，致使其逐漸開始采取更加靈活有效的網絡售書策略。一方面，它們借助作者的知名度為其建立電子書店，增加用戶流量，提高用戶忠誠度，并獲得更多有價值的讀者數據。例如，哈珀·柯林斯出版集團就為C.S.路易斯（C.S.Lewis）等多位知名作家建立了電子書店，為收集第一手讀者行為數據打下基礎。另一方面，歐美大眾出版商還自建數字圖書倉庫，將讀者從搜索引擎引導到自己的數據庫，增加與讀者直接接觸的機會。例如，西蒙與舒斯特集團就基于自建的數字圖書倉庫，將讀者從谷歌圖書搜索（Google Book Research）頁面拉回自建的數字圖書頁面，從而獲得可觀的讀者數據。

除了自建圖書銷售平臺外，歐美大眾出版商還加強合作，聯合建立大數據分析平臺，并通過數據共享獲取海量數據。2013年2月，阿歇特、西蒙與舒斯特和企鵝共同出資建立了網絡書店——書呆網（Bookish.com）。除了這三家企業外，書呆網還與42家出版商建立了合作關系，包括哈珀·柯林斯、麥克米倫、霍頓·米夫林（Houghton Mifflin Harcourt）、蘭登書屋（Random House，Inc.）等[5]。書呆網集合這45家出版商的內容資源開展網絡圖書銷售業務，與讀者建立直接聯系。但是正如其首席執行官阿爾迪·哈扎伊（Ardy Khazaei）指出的，書呆網的主功能是“圖書發現工具”而不是網絡書店。書呆網成立伊始就一方面通過聘請6位專業書評人為讀者提供專業的圖書推薦；另一方面利用現代信息技術開展更多有價值的工作，包括收集社交媒體和媒體新聞中關于某本圖書的所有描述和廣泛的讀者評論，挖掘出與圖書相關的所有重要主題，提供功能強大的數據集，將大數據技術應用到圖書知識中，努力打破亞馬遜對出版數據的壟斷等，致力于成為原創內容讀者和作家 “最青睞的客戶端”[6]。經過近兩年的運作，書呆網逐漸發現專業書評人的圖書推薦未能起到幫助讀者發現自己所需圖書的目標。因此，2015年它取消了這一業務，重新組建了編輯隊伍。編輯隊伍更重要的職能是發現圖書而不再是通過書評方式推薦圖書，同時它更多地將圖書發現功能拓展到對社交媒體讀者評論數據的挖掘上。截至2015年4月1日，其在臉書（Facebook）上已經有18677位粉絲，在推特（Twitter）上也有13587位關注者[7]。關注其社交媒體賬戶的讀者數量看似并不龐大，但是這些讀者的用戶黏度、活躍度都非常高，其產生的讀者數據已經可以極大地幫助書呆網更快更好地發現閱讀需求的變化，并幫助讀者發現那些真正符合其閱讀興趣的圖書。

2.2 將數字閱讀平臺與社交網絡平臺相結合，實現內容產品“精準營銷”

隨著互聯網技術的發展，閱讀不再僅是一種個人體驗，而是可以在眾人之間分享的社交行為。尤其社會化閱讀的興起將社交有效地嫁接到了閱讀平臺上，不僅提升了閱讀的傳播效力，同時也為出版商更好地了解讀者提供了重要的平臺和渠道。在此背景下，歐美大眾出版商紛紛將其數字閱讀平臺與社交網絡平臺合作，并利用大數據技術深入挖掘和整合社交媒體中的讀者數據，以實現內容產品的“精準營銷”。

2007年8月，哈珀·柯林斯正式推出“內部瀏覽”（Browse Inside）網站。 該網站將數字化閱讀、圖書銷售平臺以及社交網絡平臺相結合，允許用戶在線瀏覽幾頁圖書內容，同時也向我的空間（MySpace）、臉書（Facebook）等社交網站以及亞馬遜等圖書銷售平臺提供數字倉庫中的圖書內容。使用者在博客和個人網頁上點擊“Browse Inside”按鈕，就會出現插件形式的圖書頁面。12 月，該網站又增加了“站內搜索”（Site Search）功能，讀者可獲得哈珀·柯林斯網站上與該書內容相關的節選內容及相關鏈接[8]。蘭登書屋也在社會化媒體興起伊始，就在臉書、推特、優兔（YouTube）等社會化媒體平臺開設自己的“社區”，與讀者進行互動、交流，并為不同用戶提供一個網上交流平臺，然后根據用戶的反饋及時更新內容。除此之外，蘭登書屋還宣布與蘋果應用軟件開發平臺Mobile Roadie合作，啟動了讀者社交網站“讀書地帶”（www.readerplace.co.uk）[9]。2013年11月14日，蘭登書屋宣布與圖片分享網站“興趣圖片”（Pintrest）合作，將獨特的“興趣圖片”技術整合到官方網站中，網站訪問者通過“興趣圖片”技術可以更快地發現最受歡迎的圖書和作者，讀者如果發現自己喜歡的內容，也可以直接將圖片發布到“興趣圖片”平臺上[10]。數字閱讀平臺與社交網絡平臺相結合幫助歐美大眾出版商更好地了解讀者需求及其閱讀行為，通過深入挖掘這些讀者數據，一方面可以實現其內容產品的“精準營銷”，降低營銷成本；另一方面，一旦作者或讀者的“粉絲”在社交媒體上與其他人分享了這些內容，那實際上也就起到了宣傳和營銷的作用。

2.3 依托專業團隊，建立圖書大數據挖掘與分析能力

大數據離出版業已經越來越近，然而歐美大多數大眾出版商實際上并不具備處理大數據的能力，無法獨立組建內部圖書大數據分析系統。這并不意味著放棄對大數據的應用，歐美多家大眾出版企業借助外部專業從事圖書大數據挖掘與分析的專業公司，例如圖書觀察者（Bookseer）和封面蛋糕（Covercake）等幫助其收集海量數據，推動大眾出版業真正成為 “需求驅動”的產業。

圖書觀察者和封面蛋糕是兩家專注于圖書市場數據收集的專業圖書大數據挖掘與分析企業，其定位是出版商的大數據解決方案提供者。通過提供數據，它們幫助出版商做出圖書出版和營銷決策。其中，圖書觀察者于2012年成立，是一家專門為出版市場提供市場分析和情報的專注于圖書營銷的數據服務公司，由英國出版老將皮特·克林利基（Peter Collingridge）和技術專家斯蒂芬·貝特（Stephen Betts）建立。圖書觀察者可以跟蹤和收集各種媒體數據，包括推特、臉書以及亞馬遜銷售博客（Amazon Sales Blogs）這些社交媒體的數據以及尼爾森圖書觀察（Nielsen BookScan）的銷售報告、谷歌的搜索數據等。收集數據后，它利用大數據技術整合所有饋送數據（data feed），并形成可視化的時間軸，允許出版商對這些數據點進行必要的連接。目前，英國三大大眾出版商——企鵝（企鵝蘭登書屋）、阿歇特、哈珀·柯林斯都是“圖書觀察者”的大數據分析服務的訂閱者。與之相似，封面蛋糕也為出版商提供從各個社交媒體平臺上跟蹤和收集的數據及其分析結果，它還可以基于社交媒體平臺上關于某本圖書的所有評論數據生成曲線圖和評分。該企業得到了美國連鎖書店運營商百萬書店（Books-A-Million）的支持。二者簽訂了一項協議，提出將會基于封面蛋糕的大數據技術幫助“百萬書店”提升圖書銷量以及讀者的購書體驗。

3 對我國出版企業應用大數據的啟示

歐美傳統出版企業在大數據應用方面的探索，既為我國出版企業的大數據應用提供了寶貴的經驗，同時也迫使其拋開將大數據看作“概念炒作”的疑慮，有計劃、有步驟地應用大數據推動出版業的深刻變革。

3.1 在數字化轉型過程中建立大數據意識

從歐美大眾出版企業大數據應用的案例中，可以看到“數字化”是“數據化”的基礎；若想把大數據融入出版業，實現數字化轉型非常重要，否則“大數據”只能成為出版業的陷阱。如果無法實現數字化轉型，我國傳統出版企業只能聯合當當、亞馬遜、京東商城等圖書網絡銷售平臺獲取大數據。且不說這些銷售平臺是否愿意向出版企業提供讀者購買行為和閱讀行為數據，就算他們愿意提供，要價必然非常高昂。當前，我國傳統出版業數字化程度還不太高。在這個時期，拋開“數字化”去盲目跟風炒作“大數據”概念是不合時宜的；因為要實現在內容、閱讀、服務、管理方面的“數據化”，首先得將“數字化”進行徹底。在“大數據時代”已經到來，并對商業、政治等領域造成巨大變革的時期，完全無視“大數據”的數字化轉型也是不恰當的。我國出版企業應當以數字化轉型為主要發展方向，同時建立大數據意識，并在轉型過程中首先實現內容和業務信息的數據化。在此基礎上，確定自己的大數據應用需求和目標，定義自身的價值數據標準，確定大數據收集、存儲的類型和范圍，著力夯實數據基礎，擴大數據規模，擴展數據容量，收集、存儲更全面有效的出版數據及相關數據，成為規模數據擁有者[11]。

3.2 聯合行動，共同建立出版大數據分析平臺

出版業在使用大數據方面有很多優越條件，因為其主要工作對象 ——“內容”本身就是一種重要的數據。目前的實際情況是出版界幾乎完全不了解其圖書的銷售以及閱讀情況，無法實現為其生產的內容或提供的服務找到消費者和讀者的企業目標，但是這些知識幾乎都可以通過數據分析得知。對于傳統出版企業而言，除非他們能夠建立與消費者直接接觸的渠道，否則就會被大數據的發展浪潮拋棄。盡管目前我國大多數出版社都建立了官網、社交網絡賬戶和移動客戶端，但是這些平臺用戶流量有限，僅靠這些渠道數據遠遠不夠。歐美大眾出版商為了掌握一手讀者數據資源共同出資建立“書呆網”，并以此作為開展出版大數據分析的據點和平臺。我國出版企業目前的專業化和集中化程度也不高，由于成本原因很難獲得需要的“大數據”。因此，要想真正獲取海量出版數據，建立大數據應用的基礎，就需要整個行業聯合行動，建立統一的圖書銷售和閱讀平臺，將各個出版企業的信息資源整合成海量的數據資源庫，掌握一手用戶閱讀行為數據，才能真正進行大數據應用和創新。

3.3 明晰需求和目標，制定大數據應用規劃

出版業負載著許多數據點：不同銷售渠道和形式（印刷和數字）的圖書銷售數據；亞馬遜、當當網等不同渠道的銷售排名情況；圖書價格數據；各種暢銷書排行榜；社會媒體評論；主流媒體和新媒體以及社會閱讀網站的評論；促銷（廣告等）和交易數據等。一方面出版企業需要盡可能地收集各種數據點，構建一本包括所有零售商那里的銷售進展和讀者需求、閱讀傾向圖表的書，幫助出版商得出自己的結論；另一方面，出版企業還要能夠清晰地了解、描述其需求和目標。因為不管一種工具多么強大，如果運用者不清楚自己的需要，就無法得到有效的應用。因此我國出版企業在利用大數據技術時，首要的問題不是選擇合適的工具去完成工作，而是明確想要達到什么目標以及如何達到目標。目前，對于全球出版業而言，如何制訂有效的大數據戰略，尚無非常成熟的經驗可供學習。這對于我國出版企業而言，既是挑戰，也是重要發展機遇。因為在這個領域，我們和發達國家出版企業的差距還不是很大，都處于在黑暗中摸索的階段。然而，摸索并不意味著可以隨心所欲，我們仍然需要在明晰大數據應用需求和目標的基礎上制訂適合自己的大數據應用規劃，并真正利用大數據技術推動我國出版業的深層次變革。

注 釋

[1]Boris Kachka. The End[EB/OL].[2014-08-01]. http：//nymag.com/news/media/50279/

[2]The Lagard鑢e Group. Lagard鑢e 2014 Full-year Results[R/OL].[2015-03-20].http：//www.lagardere.com/fichiers/fckeditor/File/Relations_investisseurs/Resultats_financiers/resultats_annuels/2014/Presentation-DDH_RA-2014_version-reunion-analystes.pdf

[3]徐子沛.大數據[M].桂林：廣西師范大學出版社，2013：50

[4]Calvin Reid. BISGs MIP 2013： A New World of Big Data， Complexity and Collaboration[EB/OL].[2015-02-21].http：//www.publishersweekly.com/pw/by-topic/digital/conferences/article/57253-bisg-s-mip-2013-a-new-world-of-big-data-complexity-and-collaboration.html

[5]Bookish. Partners[EB/OL].[2014-07-20]. http：//www.bookish.com/partners

[6]Edward Nawotka. Bookish.com Launches， Applies Big Data to Book Discovery[EB/OL].[2014-07-30].http：//publishingperspectives.com/2013/02/bookish-com-launches-applies-big-data-to-book-discovery/

[7]About Bookish[EB/OL]. [2015-04-01]. https：//www.bookish.com/about/

[8]渠競帆.哈珀·柯林斯引領大眾出版數字化潮流：整合成就全球業務立體布局[N].中國圖書商報，2008-12-05

[9]修安萍.美國大眾出版社之轉型研究[D].武漢：武漢理工大學，2012：34-35

[10]Random House. media & publicity[EB/OL].[2014-12-20].http：//www.randomhouse.biz/media/publicity/files/2013/

09/Heartland_PressRelease1.pdf

[11]姚永春. 出版企業掘金大數據的兩個層面[J].出版廣角，2014（4）：28-32

（收稿日期：2011-10-09）