大数据时代下的出版行业融合发展之路要点

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1、大数据时代下的出版行业融合发展之路一、大数据的核心概念及发展趋势“大数据”作为一个新兴思潮,2012年底在中国开始被广泛地讨论和引用。近两年,多位专家学者都对大数据的概念及其在云计算时代背景下将会产生的深远影响做了不同层面和角度的概括。那么,究竟什么是“大数据”,我认为,至少应通过两个层面去理解:一是技术层面,“大数据”指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前主流的软件工具来进行采集、管理或处理的信息数据,而这些数据恰恰可以成为帮助企业进行经营决策的重要资讯——简单讲,大数据就是各类海量信息数据的统称。二是理念层面,“大数据”的“大”指的不单是数据容量的巨大,而是数据潜在商

2、业价值的巨大。大数据最大的价值不在于技术本身,而在为各行各业提供了一种全新的思维方式和思考模式——换言之,大数据是一种新时代商业运作发展理念。大数据强调事物之间的关联性而非传统的因果先后联系,其重视总体数据,从还未被了解过的相关现象和趋势里,挖掘并创造出意想不到的价值,这种开创性的思维和分析方式,就是现代工商管理时代背景下,《第五项修炼》中提及的“企业系统化思考”能力逐渐被重视和发展起来的表现,它同时也改变了传统数据时代一味追求因果关系的思维定式。早在1985年前后,麦当劳开始在全球餐厅中推行每日数据分析管理系统,以此对餐厅订货及生产进行“流程监控”,这便是大数据分析商业实践

3、的雏形。但受计算能力和数据资源的限制,关于数据处理的大规模实践仅局限于快餐、零售等专业圈子,其数据种类也只停留在这几个行业内,因此难以被广泛运用。随着电子商务、社交网络和移动设备的兴盛,数以亿计的用户都在网络中留下了“痕迹”,这些“痕迹”便形成了各种各样的海量数据资源。有了这样数量庞大且种类不再局限的数据,加上云计算突破了计算条件和系统壁垒的限制,使得大数据分析成为了可能。潜藏在其中的商业模式和巨大的利润空间开始被挖掘出来,展现在世人面前。这一切成功地推动了大数据商业实践的前进。二、传统出版的大数据变革点如今,基于大数据的全新商业模式理念正引导着众多传统行业进行着经营观念上的

4、变革,作为传统行业标志之一的出版业也不例外。2012年,是我国传统出版业向数字化转型的高速发展期,大数据潮流和我国传统出版业的数字化进程息息相关,二者正面合流,必然会带来一系列冲击,擦出一道道火花。其一、大数据支持下的市场需求深度定位。万事开头难,想要从根本上扭转传统文化产品生产周期冗长、市场反应迟缓、宣传资源匮乏、成本积压浪费等不良现象,真正实现文化产品“零库存”,首先应当从源头进行改革——即抛弃以往随机抽样和因果推论为典型代表的“小数据思维”。运用“大数据思维”,依托“大数据技术”进行文化产品的“按需定制”。在产品策划阶段,出版商可通过分析用户以往购买书籍的类型、喜欢的作

5、者、喜欢长篇或者短篇、每个地区不同种类图书发行比例,甚至是购买人数最多的图书价格区间等数据,在短时间内寻找己所需要的市场关键信息。根据这些信息,对产品精准投放和推广。比如,通过数据统计后分析得出,县域城市的图书购买量在往年都要比一、二线城市要多。在县域城市的畅销书中,创业类、励志类近10年来均占主流。有此类数据支持,出版商便可以统筹旗下书店、物流,科学配送产品,将销售侧重点放在县域城市,把这里作为创业类和励志类图书的主要出货渠道。再比如,有公司从大数据分析中得出,长篇书籍的售卖量明显不如短篇书籍,新闻类文化产品明显卖不过穿越小说,出版商和图书零售商就可以有针对性地鼓励大家对长

6、篇书籍和新闻类作品多加关注,而不会把有限的宣传资源大部分都花费在已经长期处于市场饱和地位和市场稳定期的作品类型上,因为有大数据分析作为支持,出版商就可以有的放矢,这就能有效减少各节点的成本浪费,优化各端口的资源配置。出版商来还可以通过与全国主流小说网、综合性论坛、主流视频网站(如“起点小说网”、“天涯论坛”、“优酷视频”等)建立合作渠道,通过这些已掌握了海量相关数据的网站,迅速了解到当前大部分人群的关注点在哪里,据此推出一系列完全针对用户需求度身定做的畅销文化产品,制作出所谓“贴近广大人民群众的普适类书籍”。所谓的“微电影”、相亲节目、韩剧的大量引进,其背后都有着大数据分析的

7、依托。在大数据的分析之下,出版商得以更加深度、精确地针对用户偏好进行细分,针对不同市场将各种偏好进行组合,这样就可以有效控制小众文化市场的经营成本,大大缩短了调研出版周期、降低了风险,提高了市场主动性和反应速度。最终使书籍可以像汉堡包一样,形成标准化和个性化兼顾的“流水线”快餐行销模式——你要汉堡里加洋葱,他要汉堡里加西红柿,都没问题,一次性全部解决!其二、大数据支持下的营销策略创新。传统模式下的出版营销,资源有限、创意有限是其硬伤。常用方法几乎都是通过聘请评论人进行撰文评论,在各类舆论载体上宣传造势,

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