本站原创【摘 要 】 2013年,大数据应用全面爆发,出版业作为较小众的行业领域,对于大数据的关注和应用研究似乎并不多,文章将大数据营销与出版业相结合,提出出版全产业链的大数据营销以及在应用过程需注意的包括思维方式变革、大数据的保鲜及优质等几个问题,旨在对新形势下的图书行业营销工作有所启示.
【关 键 词 】大数据营销 图书营销 思维革新 大数据营销的误区及陷阱
【作者信息】 宋磊,福建江夏学院经贸学院讲师.
一、 出版业大数据营销策略分析
大数据营销是基于多平台的大量数据,依托大数据技术的基础,应用于互联网广告行业的营销方式.大数据营销衍生于互联网行业,又作用于互联网行业.[1]出版业的大数据营销是通过网络营销方式,获取大量基础数据,通过详细的技术分析,精准地判断出每一种具有鲜明个性的出版物合适的网络广告、合适的投放时间、合适的载体和方式以及欲投给的合适受众.在具体实践过程中,大数据营销需覆盖到出版产业链的各个环节,从选题策划到中期编辑出版,再到后期的发行售后.借用目前业界推崇的新媒体营销实战“3C”理论,可以诠释出版业全产业链大数据营销策略.[2]
1. 注意悉心聆听（Careful to listen ）
倾听、搜集来自网络、数字渠道的受众信息.作为前期调研,该阶段的大数据营销主要集中在以下几个方面：
（1）受众的图书购买行为及特征分析.毫无疑问,这项调查分析在大数据新兴以前,几乎是不可能完成的任务,因为仅搜集信息一项就需耗费大量的人力、物力、财力.而大数据的出现,给数据分析以可能和机会.在此基础上,只要积累到涵盖范围和层面足够多的受众人群,出版单位就可分析出受众的购书喜好以及购买驱动力,甚至做到“比消费者更了解自己”.[3]而这一点,正是大数据营销的基础和出发点.设想一下,在出版策划初期编辑即可获悉受众的出版物购买意向以及出版业趋势分析,那么,在选题报送的时候,将会在此基础上进行筛选并优化选题,从而为出版物以后的营销策略提供基础性帮助和引导.
（2）同行监测及运营管理.目前,出版单位在市场化进程中,面临同质化、定位雷同等问题,而如何规避这个问题,大数据给予了更为有效直接的解决办法――数据监测.[4]
在国内出版市场中,实力强劲的出版单位比比皆是,时刻了解行业竞争者的发展与现状是出版单位最想做的事,大数据使这种想法成为现实.目前,网络营销占据出版物营销的重要位置,各出版单位均在网络上有销售点,网络销售数据可以通过人气、商品评价等侧面信息进行估算.如结合百道排行榜、开卷畅销书排行榜等各种传媒渠道进行的出版图书的排行,可大致了解读者的关注点及同类竞争对手的图书销售动态.
如通过分析“2014年第23周（6月06日-6月12日）《新京报》儿童类排行榜”“开卷2014年第一季度少儿类畅销书排行榜TOP15”“当当网2014年最近一周（6月06日-6月12日）的销售排行榜”可以看到,诸如“查理九世”“笑猫”系列等引进版系列童书在多个排行榜中销量名列前茅；综合2012年和2013年两年的童书销量排行榜则可以分析得出,系列童书的销售规律是“长尾+畅销+常销”,即后续推出的系列童书的热卖畅销,带动该系列已出版童书的长尾销量从而保证该系列童书的整体常销.对于出版社来说,成功推出系列童书是一件一劳多得的事.通过初期大力营销,可以在短时间内被读者认可,获得其认同之后,后续推出的该系列童书的营销必要性将会大大降低,经济效益则会随之上升.
此外,通过多维度数据的重叠复合分析,出版单位还可以获知哪些时间段图书销量会增长、哪些选题在什么时候更受欢迎、哪些地域的读者喜欢阅读的图书类型等等,只要能够获得足够多的数据信息,不论是选题策划还是营销方案的选择、不论是差异化营销战略还是插位营销战略,出版单位都可以获得较为明确的大数据营销导向.
2. 掌握核心信息（Core of information）
通过第一阶段的数据统计,获取受众群体的核心信息.精准营销在过去的很多年都被各个行业领域提及并使用,但事实情况是,原本的精准推送导致垃圾信息泛滥,信息内容庞杂.究其原因,正是因为其精准营销并不怎么“精准”.而在大数据环境,精准营销达到了前所未有的精准度和单一指向度.[5]
目前的出版业,营销也远未达到精准.以当当网图书频道为例,当当网会根据不同的时间发放不同的优惠券,金额不等,每到上学季、假期季等,还会推出各种促销办法.事实上,很多购书者并不是学生,针对学生的促销活动因为买卖意向的不对称难以达到促销效果.而据笔者经验,所收优惠券具有严格的使用范围限制,这个限制是当当网根据其图书库存和营销举措而定,而非根据购书者实际情况来定,这样一来,优惠券的价值也难以充分展现.究其原因就是对于受众群体的核心信息并不了解,如果能够通过数据分析进行大数据营销,实行一人一张专属的图书优惠券,那么这样的精准营销更易受到读者欢迎,其图书销量无疑也将大幅提高.
3. 了解目标受众（Customer）
大数据营销的最终体验对象无疑是受众,之前所做的一系列营销手段都是在为受众的内容送达做准备、打基础.围绕受众进行的大数据营销具体媒介包括微信、微博、电邮、手机等,而这些媒介营销的目的在于维系客户,提升用户体验.而在具体操作方面,则要体现“快、准、稳”3个方面.[6]
（1）快.进入数字时代,受众的行为是快递动态、不断变化的,这就要求商家借助数据分析,及时调整营销策略,一方面引导消费行为,一方面借助口碑提升出版单位影响力.大数据的巨大优势在于分析与预测,2012年11月7日,奥巴马通过大数据分析战略成功获得总统连任已成为大数据使用的经典案例.在出版领域,通过大数据分析掌握市场动向并及时调整营销策略是出版单位需要具备的专业能力. （2）准.大数据的重要价值在于能够准确把握消费者的消费轨迹,获取其消费行为、态度以及对于信息的反应,从而准确定位消费群体、信息接触点,进而确定营销行为.因此,借助数据的准确性,我们不仅要注重消费信息接触点的准确,更要推送给其准确的内容、诉求以及服务,[7]以最大幅度提升受众的用户体验.如将一则关于教材教辅优惠的信息推送至一位刚工作的白领,是无效而不明智的,因为这种推送行为会让消费者对推送商家质疑和反感.
（3）稳.在快和准的基础上,出版单位还应重视在使用数据进行营销工作时,需保持阶段内的相对稳定,以避免为了应对突发信息不能考虑周全而采取不恰当的营销手段.这个过程中,首先要确定突发信息的真实性,其次要权衡突发信息对出版单位和受众群体的影响.以2012年10月莫言荣获诺贝尔文学奖为例,如果是科技类期刊或理工类出版单位,由于其受众群体的固定性和小众化,则对此类与自身行业无关的时事话题并不需过多关注,也不需要借助此话题调整该阶段的营销策略.
二、 出版业大数据营销注意的几点问题
大数据营销作为大数据时代的衍生品和必然趋势,已在多个领域推行并有所建树,出版业若想大数据营销可以完全应用,其价值得以充分体现,则需以下几个方面：
1. 思维方式的改变与革新是基础
大数据营销与以往营销手段最显著的区别在于,大数据营销建立在大数据分析得出结论的基础上,营销手段需要大数据的参与,这就意味着每一个通过大数据分析的出版物都或多或少具有与众不同的个性特点,即使是相同选题的出版物在不同的时间、地域以及社会阶层,其获取的数据都不甚相同,需使用的营销手段亦是不一样.从而决定了出版单位在寻找大数据营销的策略和具体执行办法的时候,需开阔思路,不能拘泥于既有方案,千篇一律.细致分析每一种出版物的定位和受众群体的差异点和兴趣点.这就需要营销人员与出版单位的编辑人员、发行人员等各方人士不断进行思想碰撞,进而找出与众不同、唯一的策略方案.只有从思想及理念上作出全面革新,出版单位才能充分了解大数据营销的真正价值,其营销策略才会更好地实施.
2. 明确关联性是大数据营销的根本
2013年1月,英国学者维克托出版著作《大数据时代》,书中指出：大数据时代要放弃对因果关系的渴求,转而关注相关关系.一个很知名的案例是,美国沃尔玛将尿布与啤酒放在一起,使尿布和啤酒销量双双激增.现实原因在于,美国妇女在家照顾孩子时,常要求丈夫外出买尿布,而丈夫回家时,多半会捎带买回啤酒.于是,啤酒和尿布形成了关联.[8]因此,大数据的挖掘的基础是数据之间的关联,单独的、片段的数据再多,在大数据环境中也无法实现其价值.
纵观出版业,尝试和正在进行数字化探索的出版单位不在少数,每家出版单位手中的数据信息都可以称之为海量.有些出版单位内部各部门累积了几万条、十几万条甚至上百万条的图书销售信息以及购买者的个人信息,但这些销售数据仅仅涉及产品的销售时间、、购买方式等信息,客户个人资料方面也仅涉及客户姓名、性别、年龄、等浅层信息,彼此割裂而没有进行深层次的关联性数据分析.
因此,出版单位进行大数据营销时,应首先对原有数据进行深度分析,建立数据间的关系,将销售信息和客户信息各自的信息脉络分析透彻后,将各渠道环节的数据壁垒打破,从而找到数据的相关关系.具体来说,出版单位在进行大数据营销分析时,需抓住两条脉络.第一条是针对消费者消费行为数据的分析,通过特定的网络开展定向营销；第二条是整合出版单位内部的信息系统,打通企业内部的数据流,并使之与推广和营销数据流融为一体,减少内耗,提高效率.[9]
3. 数据的优质与时效是保证大数据营销成效的关键
大数据营销的策略制订和执行是基于数据的分析,数据结果是否客观、科学直接决定着营销方案的制订及成效.因此,要十分注意数据采集流程,避免数据失准.
（1）样本偏差导致信息失实.出版单位搜集销售信息进行数据分析,对于样本的选择也具有很大的迷惑性和不确定性.有些数据显示的信息往往会与真实信息有差别.例如,2013年,某出版社推出新书预定的调查问卷,网络数据调查显示,该新书具有较为广泛的影响力,80%的受访者都具有购买意向.但在该书出版发行后,销售量却不尽如人意,与调查问卷的数据统计结果大相径庭.复旦大学管理学院数据驱动管理决策研究中心首席顾问陈宇新在接受《第一财经日报》采访时指出,虽然网络调查拥有足够多的样本,但网民并不能代表所有的消费者意向,如果企业根据网络调查作为决策依据,就很有可能在营销方面产生偏差.[10]
（2）信息断崖致使营销方式不当.在大数据分析技术的支持下,出版单位可轻易获悉自己与客户之间的交易信息,但却不了解同类出版单位的售书情况,信息获取不全,信息断崖出现必然导致营销方式不当.
为吸引购书者常光顾,北京一家新华书店为客户分级会员卡,购书满额500元,为至尊客户；300元～500元为金卡客户；低于300元为银卡客户,并决定在读书季给予至尊卡客户更多的用户体验和购书优惠.此次活动举办后,书店重新统计了所有持卡用户的购书情况（购书时间、频率、类目等）,并与其他实体书店（民营、新华）的常购客户进行对比分析发现,该实体书店界定的银卡用户（300元以下）中近一半都在多个书店购书,并总价已超过500元.他们对图书并不敏感,且由于时间、路线等因素,导致这些购书者在各实体书店都没有享受到至尊级别的礼遇.
这类具有较高价值的潜在目标受众,书店只有进行更全面的数据分析后才会发现.书店可依此调整营销方案,如提前把至尊卡发至客户手中,让其切身体验相关服务,以此来吸引客户,逐渐将其培养成为书店的忠诚客户.
（3）内生变量模糊因果关系,出版单位有可能因为大数据的分析而减弱对目标受众的了解.如出版单位通过大数据的分析了解到,某些目标受众对于出版物的浮动更为在意.但这一判断很可能是错误或者不准确的.如果出版单位据此进行营销活动,如打折促销、发放优惠券等,虽在短时期内确实诱发了消费行为,但这样的数据可能是被促销信息“污染过的信息”,而非出自目标受众内生的“自觉干净的行为”.[11]
针对此种情况,出版单位可通过改变营销条件的方法来验证促销与目标受众之间的因果关系是否正确.如减低折扣率,如果受众不再购买,则表示之前的大数据营销策略是正确的；如果受众继续购买,则表示之前的判断是错误的.通过实践反过来检测数据分析的正确与否,可促使数据使用更为精准,从而更好地为出版单位决策提供帮助.
结语
需要明确的是,大数据营销是一种从理念到实践皆革新的营销思维方式,它基于客户的真实需求,最终表现为多样化营销策略的有效整合,最大限度地降低了营销费用,优化了营销效果.毫无疑问,未来的营销模式将由大数据作为主导.目前,出版产业对于大数据营销手段的应用还处在初级阶段,尚未挖掘出其营销价值的真谛.出版单位应积极探索,借鉴其他行业成功的营销经验,为推动企业发展,提升经济效益作出努力.
中国金融电脑,2014（4）：73.[5] 阿引-老师[J]. 新营销. 2013（03）：13.
[6] 赵一鹤. 大数据时代的营销策略：快、准、稳[J]. 广告人,2012（08）：46.
[7] 单益冰. 大数据营销的喜与愁[N]. 人民日报,2014-04-30.
[8] 宋志远. 大数据关联营销[J]. 新市场,2013（10）：78.
[9] 陈永东. 如何寻找大数据营销的切入点[J]. 资源再生,2013（12）：62.
[10] [11] 刘琼. 避开大数据营销的三大陷阱[N]. 第一财经日报,2014-04-24.