從數據看音樂類圖書市場及策劃建議

計陵

摘要：音樂類圖書的市場競爭日益加劇，音樂專業類出版社在新書編輯策劃、渠道選擇等方面有必要從數據角度進行相關的分析，從而提高選題和營銷決策的及時性、準確性。用戶的行為和消費方式環節也產生了大量的相關數據，充分對這些數據進行挖掘和分析，在音樂類圖書的選題和營銷決策時，也可以提供一定的參考。

關鍵詞：音樂，數據，大數據，選題策劃

社會經濟的迅速發展帶動了人們對藝術尤其是對音樂的追求，鋼琴、電子琴、小提琴、吉他以及二胡、古箏、琵琶等樂器在近些年我國部分家庭里很快得到普及，加之一些音樂選秀節目的推動，學習音樂的熱潮有了廣泛的群眾基礎，音樂類圖書的出版發行市場也逐步呈現出較為繁榮的景象。然而，有市場就有競爭，音樂類圖書的出版發行也不例外。自201 3年以后，音樂類圖書的市場競爭已經日益加劇，除眾多的非音樂類出版社參與爭奪市場占有率外，音樂專業類出版社在新書編輯策劃、渠道選擇等方面也必須認真考慮，因此十分有必要從數據角度進行相關的分析，從而提高選題和營銷決策的及時性、準確性。同時，電子商務、社交媒體、移動互聯網、物聯網在近幾年的蓬勃發展極大地改變了人們的生活和工作方式，產生了大量的相關數據，經過有效挖掘和分析這些數據，將對音樂類圖書的選題和營銷也具有重要的參考價值。

一、市場競爭格局雖然趨于穩定，但非音樂專業類出版社選題能力不容小覷

音樂類圖書的市場格局，經過近幾年各參與出版單位彼此之間的競爭和渠道格局的不斷變化后，已經相對趨于穩定，但非音樂類出版社的“黑馬”選題時有涌現，有的甚至占據了零售排行榜比較靠前的位置。

1.出版發行音樂類圖書的出版單位市場占有率分析

2013 2017年一季度，每年有400家左右的出版單位參與音樂類圖書出版發行，而前10名的碼洋市場占有率就已超過七成（見表1）。其中，上海音樂出版社、人民音樂出版社的地位較難撼動，處于絕對的頭部地位，兩家合計就占有近四成的市場份額。湖南文藝出版社、上海音樂學院出版社在近幾年的排名中，雖零售碼洋占有率有所下降，但一直分別保持第三、第四的位置。北京體育大學出版社、上海教育出版社、藍天出版社、安徽文藝出版社、北京日報出版社、現代出版社、化學工業出版社、中國青年出版社、人民郵電出版社、中央音樂學院出版社、金盾出版社、廣西師范大學出版社等，除中央音樂出版社是專業的音樂出版社外，這些大學類出版社、文藝類出版社、綜合類出版社憑借其對音樂專業類圖書的選題資源優勢和各自獨特的渠道架構，在音樂類圖書出版發行方面也各有一席之地。而且，在零售數量排行中，上海音樂出版社、人民音樂出版社、湖南文藝出版社各年份的在榜圖書品種數量均超過100種，碼洋匯總也遠多于其他出版社。一些出版社雖在榜品種數量不大但碼洋匯總金額較大，并且有非音樂類出版社的圖書躋身前10名。其中，在2016年化學工業出版社的《流行與經典：超熱吉他彈唱300首》《吉他入門經典教程（超炫圖解版）》分別在零售數量排行榜位居第5和第9名，藍天出版社的《劉傳吉他系列叢書·吉他自學三月通（附光盤）（2011）》位居第8名。

2.音樂類圖書的渠道表現

201 6年實體店和網店的動銷品種分別為12727種、14029種，2017年一季度分別為9091種、10187種，網店渠道動銷品種數略大于實體店渠道已成常態。但在實體店和網店的碼洋占有率和動銷品種數的對比中，各出版單位的情況又有所差別（見表2）。其中，前五大出版社在實體店、網店的碼洋占有率和動銷品種數較為穩定;上海教育出版社、吉林出版集團、中央音樂學院出版社等在實體店的碼洋占有率和動銷品種數明顯低于網店，而金盾出版社則相反，這一方面是因為出版選題的品種差別，另一方面是渠道布局的原因。

在館配渠道，據武漢云圖天翼公司（原三新卷藏公司）的統計，在2016年音樂類圖書館配覆蓋率TOP100中，人民郵電出版社、現代出版社、上海科學技術文獻出版社、安徽文藝出版社、化學工業出版社的在榜品種數分別為14種、10種、8種、7種、4種，館配平均冊數分別為245冊、258冊、482冊、188冊、323冊。綜合來看，音樂類圖書在各層次圖書館的份額分布也有所差別（見圖1）。可以說，除音樂類圖書的選題內容外，出版社在館配渠道的營銷推廣能力也是影響銷量的重要因素。

二、音樂類圖書受眾市場細分將起到重要作用

出版單位站在對受眾面及讀者群的理解的角度，一般把音樂類圖書選題分為：學術理論類、教材教輔類、大眾普及類，分類較為籠統但便于選題管理。而書店對音樂類圖書的細分就更為具體，如實體店基于在有限的書架空間和便于讀者尋找一般將其分為：西洋音樂類、音樂理論類、民族音樂類、歌譜歌本類、音樂考級類。網店則更為詳細的分為：鋼琴、小提琴、吉他、二胡、彈撥樂器/彈撥弦、打擊樂器/敲擊樂、拉弦樂器/擦弦樂、吹奏樂器/管樂器、音樂理論、音樂欣賞、聲樂、混合/交響、中國民族音樂、通俗音樂、作曲/指揮、鍵盤/合成音樂、音樂學習、曲譜歌譜、歌曲配詞、混音/后期處理類。第三方公司將其分為：聲樂類、器樂類、音樂賞析類、音樂理論類、音樂考試類。

已經有實體書店選取這些圖書的書名用相關統計軟件生成的詞云，可供編輯根據適合大眾閱讀的音樂類選題情況進行書名決策時提供參考。

因此，出版單位在進行音樂類圖書選題策劃時，就有必要參考書店和第三方平臺的分類標準，將圖書的細分類別信息除印制在封底條形碼上面“上架建議”處外，還要根據渠道提供的圖書信息模板準確傳遞到位，便于上架和銷售。在進行選題的書名決策時，也可以根據選題的特點并參考銷售排行榜中書名帶分眾市場特性的詞語。

三、大數據是音樂類圖書選題的新助力

信息技術和網絡技術的發展，給圖書市場也帶來了巨大的變化，不僅體現在供應鏈環節，用戶的行為和消費方式環節也產生了大量的相關數據，充分對這些數據進行挖掘和分析，在音樂類圖書的選題和營銷決策時，可以提供一定的參考。

首先，越來越多的圖書編輯重視用戶在網店上對圖書的相關評論，用以在同類圖書選題策劃時進行必要的參考。然而，用戶提交的評論數據，不像供應鏈系統中數據非常結構化，很多是非結構化的數據（如文本、圖片等），并且網店有的可能會提供一些簡單的統計供用戶購買決策，但這些遠不足以作為選題參考的依據，需要進行更深入的分析。

采用網絡爬蟲技術，將網絡書店上用戶對音樂類圖書的評論文本數據進行爬取，進行相關的數據處理后，可以采用相關的軟件進行詞頻分析，并畫出詞云，使分析結果得以可視化表達，從而有助于選題的決策。

其次，伴隨著移動互聯網的迅猛發展，智能移動終端如手機、平板電腦、可穿戴智能設備等也得到了廣泛的普及，其應用過程中也產生了大量的相關數據，這些數據有的掌握在硬件設備商手中，有的在軟件如播放器開發者手中。在獲取相關數據后，對其加以有效處理和分析，完全可以用來指導音樂類圖書選題策劃。例如，關于用戶在跑步、健身、用餐、閱讀、乘坐公共交通工具等狀態時所聽音樂的相關數據進行分析，策劃出適合這些分類用戶的相關圖書或數字出版物，既能為他們推薦適合的音樂，又能普及這些音樂的創作背景、創作者介紹等相關知識。

再次，微博、微信、App等的廣泛應用，用戶的購物習慣、社交關系等非結構化的社交數據大量涌現，為出版單位在各種數據間的單向傳遞形成回流并實現動態，挖掘數據價值也有章可循。可以在將數據、信息、知識進行匯總、挖掘、分析后，最終形成對產品、用戶的洞察來助力選題決策的制定。例如，在實際應用中，我們會經常遇到：在聽音樂時，豆瓣電臺會推薦可能喜歡的音樂;在當當網購買音樂類圖書時，基于大數據分析的關聯推薦（即“買過本商品的人還買了”，有的甚至多達50種商品），不僅有相關的圖書而且有小禮品、衣服、鞋子、手表、生活用品等多種商品。

最后，商務智能（Business Intelligence，簡稱BI）尤其是移動BI將更加有助于編輯的選題策劃、提升圖書實際銷量并降低選題風險。近些年的BI已迅速發展，主要具有如下特點：實時、操作性、與業務流程集成、主動及跨界等。業內已經不少出版單位在整合自身ERP系統的基礎上，與原材料供應商、印裝企業、渠道商、物流企業、數據服務提供商等進行了EDI對接，研發出更加適合自身的協同BI系統，提升了整體的運營效率。

總之，從數據角度進行音樂類圖書的相關分析，不僅可以把握市場的微觀化現狀及趨勢，還有助于形成對音樂類圖書選題策劃的洞察，讓相關決策更加科學、可靠。

參考文獻：

陳欣小議音樂圖書的選題策劃[J]出版廣角，2015 （12）116-118.

吳翌林，房祥忠大數據探索性分析[M]北京：中國人民大學出版社，2016;179-181.

李軍大數據從海量到精準[M]北京：清華大學出版社，2014. 43-45.