出版運營管理數據化探索

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出版運營管理，通過對出版社經營活動中的生產、印制、庫存、銷售、退貨等相關經營指標及外部同行相關競品數據的分析對比，及時總結經營狀況、發現問題、提出方案、優化流程，保證出版社經營活動正常運轉；具體細節工作包括生產計劃、進度的監控，編印發間的協調調度，印數預測與控制，相關運營數據的總結分析改進等方面。互聯網+時代，出版業面臨供給側結構性改革，而出版運營管理順應環境變化，在數據化、專業性方面提高管理水平，以推動出版社生產經營活動更為高效、科學的開展。隨著各社ERP系統的普及、開卷等信息服務公司數據業務的拓展，出版社自身積累和從外部可獲取到的數據逐漸增多，對于這些數據簡單的重視是不夠的，需要專業化的整理、分析，使原始的數據轉化為有用的信息，這期間需要提高運營管理的數據化與專業化，并隨著行業的發展，不斷深化、提升。

一、運營管理的數據積累

相對于其他行業，我國出版業還處于1.0時代，即依靠報紙、期刊等傳統紙介質進行信息傳播以獲利。但同時，我們所處的時代伴隨網絡的發展，又是高度信息化的時代，出版作為文化+信息產業，發展明顯滯后。基于此現狀，推進運營管理的數據化、提升管理的科學性，是現階段要解決的問題。打開網絡，各種信息、觀點撲面而來，吸收的同時要自己加以判斷；對所接受到的信息、數據，加以分析、判斷，提升判斷能力，是專業化的一個表現。面對眾多的數據，需要理清數據種類，了解其獲取途徑，明白其對出版運營管理的作用，實現運營管理數據化是基礎。首先，行業外部數據，或稱宏觀數據，即外部國民經濟行業領域各企業的生產活動數據與生產需求數據、源自公民個體行為的生活活動數據與生活需求數據，還包括相關機構的活動數據與需求數據；其獲取的途徑比較多，如國家統計局的各行業相關年度數據、教育部網站的高校教育類相關數據等；了解這些數據，主要是為出版社戰略發展規劃服務。其次，行業內部數據，或稱中觀數據，即新聞出版業內部相關數據，可以再細分為不同層次，包括：信息內容資源數據、信息內容產品數據、元數據（含資源元數據、產品元數據）、市場數據（含機構數據、流通數據、交易數據、用戶數據等）；這些數據的獲取途徑更多廣泛，一是國家新聞出版廣電總局的相關信息，二是行業數據服務機構，如開卷等，三是經銷渠道反饋的數據，如當當、京東等；了解這些數據，可以為出版社選題發展服務。最后，出版社自身數據，或稱微觀數據，即出版社自身經營活動相關數據、競爭社競品數據等。包括：新書品種、印量、定價水平、庫存、退貨、銷售等一系列數據；這些數據的獲取途徑比較簡單，通過自身ERP系統、競品信息更多的是來源于渠道的反饋等。了解這些數據，可以發現差距，知道競爭的關鍵點在哪里。有些數據是可獲取的，有些是不可獲取或存在獲取難度的，根據不同業務板塊的需要，結合出版社內部數據與行業競品數據，進行整理、分析，為出版社相關業務的開展提供數據支持、預測，如圖書的選題出版、市場前景、讀者需求等進行預判，并針對首發數量進行首入庫數量的調度管理等，體現出運營管理在數據基礎上的專業化要求。

二、數據運營的專業研究

出版社的各工作環節串聯起來就像一列火車，數據流貫穿始終：報選>列選>出版>入庫>發貨>到貨>上架>銷售>庫存>退貨>報廢>排行榜>獲獎>評論>停售，每個出版環節背后都有大量的數據，如何應用這些數據，真正做到數據驅動，需要提高運營管理的專業化水平，積累各環節。選題：2012年以來，我國每年20萬的新書品種面市，汗牛充棟，良莠不齊，同質化加劇競爭的激烈；為提升選題質量，提高競爭能力，需要加強選題管理。報選階段，增加對數據的要求，包括同類書銷售數據、作者資源數據化、定價調研等，同時對于重點選題要附加營銷計劃，進行讀者預估；加強選題論證工作，開發選題分析系統，減少同質化產品，避免資源的浪費等；選題資源是出版的核心資源之一，專業化的運營管理也是出版社核心競爭力的重要組成部分。印數：目前新書首發逐漸被渠道征訂回傳取代，新書的首發不再大進大出，更多的是少進勤添，圖書的首印量史銷售數據、印量情況，給出該類品種合理的印數上限，對于重點品種，市場預期銷量大的品種，適當加大首印量；合理的印數是建立在有效的數據分析之上的，保證市場需求的同時又控制庫存的過快增長，實現出版社的良性運轉。發貨：由于渠道目前多以征訂形式確定新書首發數量，根據重點書征訂數量、參考歷史平均主發數量，發貨前需要確定新書的首入庫冊數，一方面緩解庫存壓力，另一方面為首發后第一輪添貨留存。提高發貨精準度，是銷售能力的重要體現，通過對同類書競爭社不同區域、不同渠道銷售數據的分析，成熟的業務人員會對自己負責經銷商的對不同類型圖書的實際銷貨能量有準確的判斷，發貨多到發貨準，是圖書發行專業化的表現。營銷：我們在詬病一本書的營銷工作沒有做好時，最基本的是拿數據說話，但也正是這最基礎的數據，我們是否充分運用；網站的運營經理或產品經理，工作中重要的部分就是對重點書銷售數據實時監測、分析，發現潛力并培育爆品，比如清華大學出版社于2016年底推出的《從互聯到新工業革命》，產品經理通過銷售數據分析判斷發展此書具備暢銷潛質，及時進行宣傳推廣，拉動銷售，目前月銷售過千冊。圖書營銷工作以數據為基礎、需求為導向是互聯網思維的體現。重印：圖書重印直接關系到經濟效益的實現，重印數量的確定更是以數據為基礎，以某社重印標準為例，教材類圖書，參考以往銷售數據進行兩季備貨+有訂數報印；零售類圖書，進行日銷售排行查詢與庫存比對，并參考近三月銷售情況確定重印數量；對于重點品種，實時監控線上渠道日銷與動態庫存，預測銷售前景進行重印數量安排。如清華大學出版社《機器學習》一書，首印量并不多，但隨著2016年初人工智能的漸火，銷量漸起，分別在3月、4月、10月安排重印，滿足年中、“雙十一”線上平臺促銷等活動，并根據月動銷，加大重印頻次，保證渠道不斷貨，滿足讀者閱讀需求。報廢：出版品種多的出版社多會面臨大庫存的問題，圖書報廢工作也成為運營管理的一個難點，既要實現一定的報廢量，又要盡量避免誤傷，簡單的經驗判斷肯定不行，需要制定具體的報廢原則。一方面，ERP系統內要有基于銷量、庫存等數據為基礎的報廢分析模塊，定期提出報廢品種，并根據報廢原則，進行測算，篩選出最終進入報廢流程的品種；另一方面，報廢后市場需求較多的品種，要進行品種分析，同時調整相關類圖書的報廢原則，以有效減少誤傷。上面提到的幾個圖書出版工作環節，只是運營管理中數據專業化的集中體現，其實還有很多工作體現著數據專業化，比如定期銷售排行榜的整理、，評論數的積累等等，出版運營管理數據專業化涉及方方面面，其需要大數據思維的日益養成與不斷滲透。

三、大數據思維養成

大數據思維，是指對大數據的認識，對企業資產、關鍵競爭要素的理解。用戶在網絡上通常會形成信息、行為、關系三個層面的數據，這些數據的沉淀，有助于企業進行預測和決議。一切皆可被數據化，企業必須構建自己的大數據平臺，小企業，要有大數據，出版行業亦是如此。對于不同的終端市場，出版社數據思維養成與應用，數據平臺的搭建是有差異的。館配市場，掌握宏觀市場數據，比如未來國內每年館配市場容量預計可達170億，其中公共圖書館約30億，高校圖書館約60億，中小學圖書館約60億，少兒圖書館約5億、職工書屋約10億，其他圖書館約5億；出版社、管配商要掌握市場發展動向，抓住機遇，挖掘館配市場的巨大潛力。了解了宏觀數據，就要根據出版社自身產品線特色，進行微觀數據的收集與分析，形成自身特色的館配數據平臺，比如以科技為主的綜合性出版社，需要對高校圖書館的數量、專業設置、采購費用分配、館藏規則等數據進行收集、整理，并結合自身產品線特點對圖書館進行差異性的營銷服務，并有量化指標的考核，以做到合適的書、進合適的館、有合適的副本量等。大眾市場，讀者購買心理、行為千變萬化，是最難把握和分析的，大眾類圖書的數據積累與分析更為復雜多樣，但做好一本大眾書又需要大數據思維。以少兒類圖書市場為例，在2016年少兒類成為了整個零售圖書市場的第一大門類，碼洋比重已達到23.5%，冊數比重占到整個市場的30%左右，過去十年當中，少兒出版發展迅速，且仍有較大的增長空間，原創文學對整個市場成長貢獻較大，引進版圖書發展得也非常繁榮，未來十年少兒類圖書將會呈現原創繁榮、經典回歸、善的教育等特點。有了宏觀信息與數據支持，想要涉足少兒類圖書的出版，就需要深度分析微觀數據，這包括少兒細分類別的動銷品種、碼洋占比、渠道比重，同時分析單品平均定價、平均銷量，比如少兒英語類圖書2016年單品平均定價增加了3.76元，很好地反映了出版社自己的主觀意愿，少兒英語類圖書平均售價上面增加了9.13元，但銷量沒有下降，說明讀者接受度很高；但卡通掛圖類圖書2016年增加了1.11元，售價下降1.73元，說明讀者不買賬，定價過高不利于銷售。另外，對讀者銷售行為的分析，哪類書線上渠道銷售比重高，促銷活動對銷量的拉動，天貓旗艦店購買圖書群體的精準數據分析等，都影響著圖書營銷策略的制定。大眾類圖書的數據分析平臺的數據信息越充分、終端數據越多，得出的結論或營銷行為越精準。教材市場，互聯網+時代，教育的發展多樣化，教材市場變化更將多元化，比如技術+教育，內容+服務的教材出版升級，教材零售化趨勢等等，融合發展要求出版社在教材出版方面打造一批全媒體、數字化、可選擇、易利用的特色產品，利用系統優勢，推進資源推廣整合工作；同時，編輯的定位、功能將發生變化，將負責項目各方面工作，比如預算的制定、實施和風險控制，與作者的溝通、與文字編輯的協調，與視頻制作部門溝通，與平臺技術人員和運營人員的交流，同時搭建作者資源庫、教材資源庫、學生資源庫等。大數據思維的養成不是一蹴而就的，也非簡單的數據的收集、整理、維護，而是切實體現在出版工作的每項環節中，用數據思維去思考、解決問題。在硬件上，需要不斷完善數據的積累與布局，學習并掌握專業的數據分析工具；同時，對出版社內部流程進行再造，并提升運營管理人員的專業分析能力。在軟件上，互聯網時代，作為內容提供商的出版社逐漸從傳統出版思維向互聯網協同出版思維轉變，增強專業敏感性，比如次元，能夠受到如此重視，分析其原因：一是在IP產業鏈中，它與小說等文字作品一樣處于產業鏈的最前端，是內容產業的根本之一；二是次元的關注人群是初、高中生，以及部分大學生，他們是未來五到十年的主流消費人群，抓住他們，也就意味著抓住了未來五到十年的出版流行走勢。另外，加強對新技術的關注與應用，技術+圖書日漸成為出版趨勢，其應用領域廣泛，從專業到少兒，比如中信出版社推出的AR+科普書《科學跑出來》，通過自媒體大V的線上聯合，以及與必勝客、母嬰平臺的跨界合作，實現了70萬冊銷量，銷售碼洋近4800萬元。當下數據驅動更多的是需要我們以互聯網思維出版、運營圖書，但數據作為資源是可以帶來經濟效益的，隨著出版行業的發展，到2.0、3.0時代，從“互聯網+”到“內容+”，一次性出版轉為持續性的用戶服務；知識服務時代，產品不一定掙錢，但服務可以掙錢。通過數據分析，針對不同終端需求，提供差異化的服務，就可以實現經濟效益。國外很多知名的出版商不僅提供出版服務，更多地提供的是知識服務，當服務形成差異化甚至不可替代時，就可以對用戶實施物美價不廉的政策，比如斯普林格和愛思唯爾等著名出版商，他們的數據庫對我國很多高校圖書館的收費就是連年漲價的。目前，我們需要運用好數據資源為出版運營管理服務，當數據積累到一定程度，選題資源庫、作者資源庫、終端資源庫等信息逐漸完善，數據資源轉化而來的經濟收益會更為持續，出版行業作為文化+信息產業，其在國民經濟中的體量雖然不大，但含金量會明顯增加。

作者:陳濤 單位:中國傳媒大學

參考文獻：

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