如何玩转大数据.docx

出版社如何玩转大数据最近有个段子在微信上流行，说世界上最早运用大数据的是中国的“战神”——孙膑，他曾用敌营做灶 的数量来判断对方军队的数量，从而指导打仗。只不过在当时这样的数据少之又少，而能够真正利用这些数据的人便会被人尊为智者。如今大数据汹涌来袭，正在改变着世界，出版业自然不能例外，部分出版单位已开始涉足大数据分析。但对于大多数出版单位而言，大数据依然很神秘。提起大数据，想必大家已经不再陌生。大数据的挖掘越来越多地渗透到生活的方方面面，从数据科学家帮奥巴马技术性击倒罗姆尼，到成功预测2012年50个州选举结果的内特·希尔沃(Nate Silver)，时下最火爆的美剧《纸牌屋》就是基于大数据制作的。如今大数据已经落地，改变了很多行业的走势，同时改变了人们的生活。在不久的将来，大数据挖掘获得的结果也许比一个行业老手的直觉判断更准确。图1：销售数据驱动出版大数据出版单位有哪些核心数据出版社拥有自己的大数据，从选题策划开始，贯穿整个出版流程。令人遗憾的是，很多时候我们并不关心。什么是大数据?大数据是基于互联网的，是由无数个小数据汇集而成的，如靠着电脑中的cookie记录网民的所有浏览及有哪些信誉好的足球投注网站行为，并且会定位地理 位置、浏览时间和系统数据。通过对这些数据进行分析，可以给这些网民贴上不同的标签，比如科技迷、读书狂、体育迷等，并依此进行精准营销，这就是大数据分 析。下面说一说出版社到底有哪些核心数据呢?选题、印制、发行、重印、销售、人力、办公，在这里用了一棵树来表示，其中销售数据是我们所有其他数据的源泉。未来，所有环节都应该由销售数据驱动(图1)。传统意义上，出版社是从选题策划开始整个流程，但是现在这个流程应该是循环往复的，从数据驱动的选题策划开始，各环节的数据监控和分析贯穿始终，当然所有环节都少不了人和团队的参与，这样就可以实现数据驱动运营(图2)。在此，笔者收集、整理了许多出版社的核心数据，这些数据主要可以进行三类分析：现状分析、原因分析、预测分析(图3)。其中，现状分析包含：阶 段性的工作汇报、促销分析、经销商评价、日常添货跟踪、工作量或者说企业关键绩效指标(KPI)的考核等;原因分析包含：重点选题为何不能按时出版?好书 为什么不是在哪都好卖等;预测分析包含：重印书预测分析、纸张采购等。这三种分析往往会互相结合，因为任何分析都始于现状分析，比如作者出版效率分析、品 类分析(出版社各子品类哪些应该持续投入、哪些维持、哪些放弃)，新书走势及同类书的首印量确定等。数据怎样驱动出版运营用好大数据，让好卖的书变得更好卖。下面举一些例子，看看现有数据是如何驱动出版运营的。查找缺品在这个图书品种过剩的年代，如何确保长销书不缺品是出版社工作的重中之重。图4是三大网店今年一季度销量前十名的汇总表，无须任何分析，只要把 三个网上书店的数据放在一起，就可以发现问题，第一个问题就是三个网店都有缺品，第二个问题是书店排行榜销售前十位的品种销量差异很大。无论实体店还是网 店，零售靠的就是品种，新书发出去只是万里长征的第一步，有针对性地二次甚至多次回添才是销量生生不息的源泉，才是出版社所有运营的原始推动力。针对缺品 的问题，出版社可以采取的应对措施，就是每周跟踪前300本及上市3个月内新书的库存及添货比对。日常添货跟踪众所周知，网店的系统都比较先进，系统每周都有1～2次的逻辑补货，还有和中盘的电子数据交换对接，尽管如此，由于出版社印制周期及发货速度的 影响，仍会出现不同程度的断货，实体店的二次回添更是个大问题。因此要定期对各零售店进行有针对性地补货，具体到网店可以分成两部分：一是网店整体库存不 足的直接生成订单，二是网店各仓之间内配。经销商评价出版社每天都与众多经销商打交道，如何科学合理地对其进行评价呢?假设用信誉度、订货、回款、退货率和账期这5个指标来评价，那么出版社先要汇总各经销商的各项指标数据，把每项数据都进行0/1标准化处理。然后出版社来确定每个指标的权重。有了权重和标准化的数据就可以进行加权计算了，不过需要注意的就是退货率和账期这两项是越小越优的指标，因此对于这两个指标要用减法。最后得出了各经销商的综合平均得分。新书首印量分析新书首印量的确定不仅关系到出版社的赢利，更关系到成本控制，相对于印少了来说，印多了不仅不能创造预期的利润，更会增加不该有的库存，占用大量资金，因此对新书首印量的回顾性分析有助于后续新书印数的决策参考。重印书分析一般来说，重印书发货码洋占比应该占当年总发货的50%～80%(视不同类型的出版社而定)，重印书更是出版社的利润来源。重印书不同于新书的 一点就是它是“有迹可循”的，在重印之前，出版社掌握着每一本书的印制、发货及销售数据，通过对这些数据进行分析，出版社就可以科学确定印数及印制计划， 既要保证不断货，又要确保不多印。作者出版效率分