大數(shù)據(jù)下的網(wǎng)絡(luò)圖書銷售模式及未來(lái)發(fā)展探究

劉莎 金海成 應(yīng)惠 蘇暢湘 張逸叢

摘 要：書籍是豐富個(gè)人思想，獲取新的知識(shí)的主要途徑。時(shí)代在變遷，圖書銷售行業(yè)也發(fā)生了巨大的變化。傳統(tǒng)的線下銷售模式，越來(lái)越難以滿足每個(gè)人的需求，互聯(lián)網(wǎng)的線上銷售，漸漸贏得了大眾的喜愛。隨著現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)的普及以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高速發(fā)展，大數(shù)據(jù)的時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，越來(lái)越多的數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)出來(lái)，無(wú)論是瀏覽還是購(gòu)買，都在網(wǎng)絡(luò)上留下了一串串的印記。技術(shù)在不斷進(jìn)步，通過(guò)合理的分析，這些數(shù)據(jù)能夠提供大量的信息，大數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)營(yíng)銷勢(shì)在必行。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);互聯(lián)網(wǎng);圖書銷售

一、圖書銷售模式

隨著時(shí)代的變遷，消費(fèi)者不僅僅能在固定的圖書銷售店面進(jìn)行購(gòu)買，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，讓更多的人方便、快捷地進(jìn)行網(wǎng)上購(gòu)物，而大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，對(duì)于圖書的網(wǎng)絡(luò)銷售模式更是有著巨大的沖擊。當(dāng)眾多的消費(fèi)者遺留下海量的數(shù)據(jù)時(shí)，營(yíng)銷者可以對(duì)其進(jìn)行專業(yè)的處理，從中獲得精準(zhǔn)的顧客需求信息，這種銷售模式更加個(gè)人化、智能化，摒棄了過(guò)去的那種階段性滾動(dòng)的營(yíng)銷方式，既能降低營(yíng)銷成本，又能增加銷售量。

1.傳統(tǒng)圖書營(yíng)銷

傳統(tǒng)的圖書營(yíng)銷模式是以各大實(shí)體的書店為銷售站點(diǎn)，顧客們親自上門進(jìn)行選購(gòu)，在導(dǎo)購(gòu)人員收到顧客需求后進(jìn)行推薦，最終達(dá)成交易。這種圖書銷售模式趨于被動(dòng)，未能采取有效的措施擴(kuò)大顧客的需求，且很多書籍信息難以及時(shí)有效地傳遞給消費(fèi)者，面臨著一定的時(shí)滯效應(yīng)。由于信息的流通問題，以及顧客需求較低，書店往往堆積了大量的圖書，既使得書店銷售額降低，又打消了書籍作者的積極性。許多書店由于處在這樣的困境中難以繼續(xù)生存。

傳統(tǒng)的書店，在獲取消費(fèi)者偏好及營(yíng)銷方面形式上較為單一。書店的營(yíng)銷往往通過(guò)發(fā)傳單，或者進(jìn)行打折活動(dòng)，部分店家利用公眾號(hào)進(jìn)行宣傳?，F(xiàn)在社會(huì)正處于信息化的時(shí)代，這種方式不利于信息的傳播和獲取。并且，通過(guò)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，大多數(shù)書店只能夠被動(dòng)地通過(guò)消費(fèi)者購(gòu)買的書籍來(lái)推測(cè)大眾的喜好，這種方式缺乏專一性，店鋪并不能夠精準(zhǔn)定位每一位消費(fèi)者的偏好，這使得線下的銷售具有一定的局限性。

傳統(tǒng)的購(gòu)書途徑——書店，依然是消費(fèi)者在做購(gòu)書決策時(shí)的選擇之一，但是也有大部分消費(fèi)者考慮并選擇在線上購(gòu)買，且這部分人群正在不斷增加，理由多種多樣，包括：價(jià)格、便捷、種類齊全、服務(wù)態(tài)度等等。由此我們可以看出，互聯(lián)網(wǎng)銷售成了當(dāng)下圖書銷售困境的一大轉(zhuǎn)折點(diǎn)，隨著科技的發(fā)展，未來(lái)電子商務(wù)可能會(huì)占據(jù)市場(chǎng)較大的份額。

2.大數(shù)據(jù)時(shí)代下互聯(lián)網(wǎng)圖書營(yíng)銷

大數(shù)據(jù)下的互聯(lián)網(wǎng)圖書營(yíng)銷，是在多平臺(tái)的大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用營(yíng)銷數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、加工、處理，將其轉(zhuǎn)換成可執(zhí)行的行動(dòng)，指導(dǎo)互聯(lián)網(wǎng)的精準(zhǔn)營(yíng)銷。所需要的數(shù)據(jù)包括客戶行為的數(shù)據(jù)、群體關(guān)聯(lián)偏好的數(shù)據(jù)、營(yíng)銷效果的數(shù)據(jù)等等。大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的核心在于讓定制化的營(yíng)銷內(nèi)容在一定的時(shí)間內(nèi)，通過(guò)合適的方式推送給不同的消費(fèi)者，以滿足不同客戶的需求。

互聯(lián)網(wǎng)圖書銷售企業(yè)，通過(guò)應(yīng)用大數(shù)據(jù)，針對(duì)每一位顧客，都有不同的推送內(nèi)容，可以精確地進(jìn)行廣告推送和推廣服務(wù)。應(yīng)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行營(yíng)銷，可以改變現(xiàn)有的基于經(jīng)驗(yàn)的泛化產(chǎn)品推廣模式，從而成為更為準(zhǔn)確的全新商業(yè)模式?；ヂ?lián)網(wǎng)圖書銷售企業(yè)也可以利用數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，更為有效地增加用戶粘性，開發(fā)具有目標(biāo)性的新產(chǎn)品和新服務(wù)，降低企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本，提高其銷售額。

二、大數(shù)據(jù)在圖書銷售中的價(jià)值體現(xiàn)

大數(shù)據(jù)給圖書出版行業(yè)帶來(lái)挑戰(zhàn)的同時(shí)，也帶來(lái)了機(jī)遇。大眾生活方式呈現(xiàn)出“碎片化”的特點(diǎn)，圖書消費(fèi)領(lǐng)域也不例外，大眾的消費(fèi)逐漸追求個(gè)性化，追求自我、追求個(gè)性已成為未來(lái)圖書行業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)。此外，圖書產(chǎn)品不僅呈現(xiàn)出易存儲(chǔ)、快閱讀的特點(diǎn)，而且在各方面將會(huì)有量與質(zhì)的突變。因此，合理使用大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取相關(guān)信息，將可帶來(lái)極大的效益。

1.滿足消費(fèi)者的新需求

毋庸置疑，營(yíng)銷工作在大數(shù)據(jù)時(shí)代迎來(lái)了新機(jī)遇。信息時(shí)代，消費(fèi)者可以借助網(wǎng)絡(luò)媒體表達(dá)自己對(duì)于不同事物的看法，他們已成為當(dāng)前新興的內(nèi)容提供者。出版商可以利用大數(shù)據(jù)及時(shí)掌握并且隨時(shí)調(diào)取真實(shí)的數(shù)據(jù)反饋，并根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與消費(fèi)者進(jìn)行溝通，及時(shí)調(diào)整圖書出版的主題、方向以及類型等，滿足消費(fèi)者的喜好。

2.轉(zhuǎn)變已有的營(yíng)銷方式

之前主要由人力完成傳統(tǒng)的營(yíng)銷工作，不能充分利用信息，不能準(zhǔn)確進(jìn)行分析，得到的結(jié)果也不夠精確。且傳統(tǒng)的圖書營(yíng)銷沒有針對(duì)性，營(yíng)銷成本較高。大數(shù)據(jù)為信息的搜索、儲(chǔ)備、查詢提供了便捷，信息可以在全球范圍內(nèi)共享。因此在圖書出版市場(chǎng)上，可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)研，獲取市場(chǎng)的內(nèi)部信息進(jìn)行分析處理，探討出圖書出版的新方向，對(duì)營(yíng)銷模式進(jìn)行創(chuàng)新。

3.精準(zhǔn)定位出版圖書的主題

若想提高在圖書市場(chǎng)的占有率，要對(duì)市場(chǎng)的需求，圖書的主題、作者和銷售狀況等有所掌握，然后以此為基礎(chǔ)進(jìn)行圖書出版選題定位。如今的圖書市場(chǎng)是以內(nèi)容為王，精準(zhǔn)策劃選題是圖書成功營(yíng)銷的關(guān)鍵。利用大數(shù)據(jù)，可以更方便獲取圖書消費(fèi)者的信息，便于進(jìn)行全面客觀地分析，精確了解消費(fèi)者需求，精準(zhǔn)定位圖書出版的選題，提高選題效率。

4.實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷策劃的市場(chǎng)匹配

大數(shù)據(jù)的使用，有助于準(zhǔn)確計(jì)算和協(xié)調(diào)區(qū)域空間匹配、群體分層分析和受眾需求分析。大數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)全面收集分析相關(guān)數(shù)據(jù)，從而根據(jù)消費(fèi)者的不同特點(diǎn)準(zhǔn)確地向其進(jìn)行書籍推銷。及時(shí)更新數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)對(duì)消費(fèi)者的需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)結(jié)果加大推廣力度，提高銷售量。圖書出版與市場(chǎng)投放的盲目性可以通過(guò)運(yùn)用大數(shù)據(jù)平臺(tái)的精確計(jì)算而避免。

5.優(yōu)化營(yíng)銷全程的管理調(diào)整

大數(shù)據(jù)時(shí)代的圖書出版與營(yíng)銷具有多樣化、快速化的特點(diǎn)，圖書出版商必須具備適應(yīng)市場(chǎng)變化、保證營(yíng)銷質(zhì)量的能力。使用大數(shù)據(jù)在圖書出版及銷售的每個(gè)環(huán)節(jié)，根據(jù)信息篩選出滿足客戶需求的圖書。另一方面可以對(duì)數(shù)據(jù)分析，總結(jié)出圖書市場(chǎng)的發(fā)展趨勢(shì)，根據(jù)讀者的喜好進(jìn)行印刷出版，掌握?qǐng)D書銷售的大趨勢(shì)。根據(jù)讀者的反饋，及時(shí)做出調(diào)整。

三、大數(shù)據(jù)下圖書營(yíng)銷模式的應(yīng)用

1.以精準(zhǔn)營(yíng)銷作為提高營(yíng)銷價(jià)值的途徑

精準(zhǔn)營(yíng)銷理念最先由美國(guó)學(xué)者提出，其認(rèn)為精準(zhǔn)營(yíng)銷是利用信息手段獲取消費(fèi)者的需求和偏好，從而作為連接消費(fèi)者和商家之間的“橋梁”，使得營(yíng)銷模式更加有效。

圖書銷售可以使用存儲(chǔ)建立歷史數(shù)據(jù)庫(kù)的大量信息的讀者的購(gòu)買記錄，然后跟蹤和分析各種對(duì)于特殊人群的消費(fèi)特點(diǎn)和習(xí)慣，可以根據(jù)讀者的購(gòu)買列表中的項(xiàng)目所構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù)，基于此使得圖書營(yíng)銷更有準(zhǔn)確性。當(dāng)然了，如果能夠借力于大數(shù)據(jù)，就能更加準(zhǔn)確可靠地分析出顧客的偏好和選擇，為后來(lái)的圖書產(chǎn)品的市場(chǎng)營(yíng)銷做出精準(zhǔn)策劃。結(jié)合目前情況，盡管已經(jīng)存在廣泛的結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)形式的營(yíng)銷，但營(yíng)銷價(jià)值不高，為了提高營(yíng)銷價(jià)值，就需要進(jìn)一步提高營(yíng)銷的精準(zhǔn)度，因此可以進(jìn)一步結(jié)合大數(shù)據(jù)，來(lái)進(jìn)一步完善營(yíng)銷策略，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。

（1）結(jié)合大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營(yíng)銷的分析方法

從數(shù)據(jù)挖掘的角度來(lái)看，要實(shí)現(xiàn)能夠挖掘出用戶的消費(fèi)習(xí)慣，就需要使用關(guān)聯(lián)分析的方法，用來(lái)發(fā)現(xiàn)隱藏在大型數(shù)據(jù)集中的有意義的聯(lián)系。

大型數(shù)據(jù)集中的有意義的聯(lián)系，就需要找到關(guān)聯(lián)規(guī)則。方法是：我們認(rèn)為最小的支持度和置信度，我們將所有的關(guān)聯(lián)關(guān)系計(jì)算出置信度和支持度，如果都分別大于等于最小值則予以保留，形成關(guān)聯(lián)規(guī)則，否則舍棄。

一般尋找關(guān)聯(lián)規(guī)則的一種傳統(tǒng)方法是：一一計(jì)算每個(gè)規(guī)則的支持度和置信度。如果使用傳統(tǒng)的計(jì)算方法的話，計(jì)算負(fù)擔(dān)將特別沉重，同時(shí)由于置信度和支持標(biāo)準(zhǔn)的存在，大部分的規(guī)則到最后是需要被舍棄的，使得之前的計(jì)算意義不高。為了避免不必要的計(jì)算，我們可事先對(duì)規(guī)則進(jìn)行剪枝，從而減少了計(jì)算量。

（2）結(jié)合大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營(yíng)銷的算法實(shí)現(xiàn)

有很多算法能夠?qū)崿F(xiàn)關(guān)聯(lián)分析，我們這里介紹一種常見的算法，即為Apriori算法。這個(gè)算法的原理和思想是按照不同物品間的互相的支持度找出滿足頻繁程度要求的項(xiàng)目集合。如果使用傳統(tǒng)的計(jì)算方法的話，計(jì)算負(fù)擔(dān)將特別沉重，而Apriori算法的關(guān)鍵是在于兩個(gè)命題：①某個(gè)項(xiàng)集是頻繁的，那這個(gè)項(xiàng)集的所有子集也是頻繁的。②是命題①的逆否命題：如果一個(gè)項(xiàng)集是非頻繁的，那么它的所有超集也是非頻繁項(xiàng)集。運(yùn)用Apriori算法的思想，我們就能去掉很多非頻繁的項(xiàng)集，大大簡(jiǎn)化計(jì)算量。

由此我們可以應(yīng)用在圖書銷售上，我們可以獲得統(tǒng)一賬戶的購(gòu)買書籍的清單，以此作為數(shù)據(jù)集來(lái)挖掘出不同商品之間的潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系，盡管它們之間可能沒有因果關(guān)系，但我們可以以這些關(guān)聯(lián)規(guī)則來(lái)認(rèn)為，購(gòu)買圖書A的顧客經(jīng)常會(huì)選擇同時(shí)購(gòu)買圖書B，因此對(duì)于這些關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行進(jìn)一步營(yíng)銷，可以創(chuàng)造出新的更大的商業(yè)價(jià)值。

2.以網(wǎng)絡(luò)化營(yíng)銷作為促進(jìn)營(yíng)銷效益的手段

（1）利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，擴(kuò)展圖書內(nèi)容，增加讀者黏性

圖書最大的局限性就是內(nèi)容上的限制，傳統(tǒng)的圖書只注重書籍本身的內(nèi)容，互聯(lián)網(wǎng)的使用能夠使得圖書在內(nèi)容上有很大的擴(kuò)充。出版商可以通過(guò)二維碼的方式，進(jìn)行信息收集，建立讀者的信息庫(kù);也可以通過(guò)微信公眾號(hào)的方式，進(jìn)行推介圖書信息。這種方式在讀者閱讀內(nèi)容增加的同時(shí)，也增加了讀者的依賴性，建立了出版社的品牌，培養(yǎng)了用戶黏度。

（2）利用大數(shù)據(jù)，實(shí)施全方位營(yíng)銷，增加營(yíng)銷的有效性

利用好互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，要采取主動(dòng)開發(fā)讀者的營(yíng)銷策略。在讀者的搜索產(chǎn)生的數(shù)據(jù)方面，利用數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析圖書行業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)，可以對(duì)此分析掌握?qǐng)D書的大趨勢(shì)，對(duì)圖書的未來(lái)趨勢(shì)做預(yù)測(cè)。根據(jù)各個(gè)圖書的銷售情況以及讀者的反饋，分析出讀者對(duì)各種圖書風(fēng)格的喜好，并設(shè)計(jì)出能夠增強(qiáng)顧客好感度的封面以及包裝。要有不同的營(yíng)銷手段，這樣才能滿足不同的人群，并且還能夠得到讀者的認(rèn)可。

四、預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)背景下圖書營(yíng)銷模式應(yīng)用

1.線上場(chǎng)景下薦書機(jī)器人的應(yīng)用

線上書店應(yīng)該提供更加吸引顧客，投其所好的信息服務(wù)，提高服務(wù)的質(zhì)量，尤其是情感和溫度的個(gè)性化服務(wù)。通過(guò)客服機(jī)器人引導(dǎo)注冊(cè)會(huì)員，采集用戶信息尤其是搜索記錄，通過(guò)與顧客的互動(dòng)，預(yù)測(cè)用戶需求，同時(shí)系統(tǒng)對(duì)之進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和挖掘，分析用戶購(gòu)書特征與偏好，推薦圖書和服務(wù)組合到達(dá)用戶系統(tǒng)界面。

2.內(nèi)容預(yù)定

內(nèi)容預(yù)定是預(yù)先根據(jù)讀者需求而策劃書籍的內(nèi)容和形式并進(jìn)行出版的過(guò)程。首先要收集用戶的讀書數(shù)據(jù)，了解讀者的需求。然后收集作者的數(shù)據(jù)，與專家學(xué)者等建立合作，讓作者了解讀者的需求，以充分滿足讀者用戶的內(nèi)容定制要求。利用大數(shù)據(jù)圖書情報(bào)網(wǎng)絡(luò)的建立，內(nèi)容預(yù)定可以滿足讀者對(duì)于內(nèi)容的需求，未來(lái)將是內(nèi)容預(yù)定的圖書市場(chǎng)。傳統(tǒng)的圖書出版策劃模式是編輯為主導(dǎo)模式，現(xiàn)在通過(guò)變革出版商可以將線上書店作為三方平臺(tái)，通過(guò)云系統(tǒng)了解用戶需求，與讀者一同決定出版的內(nèi)容與方式。

3.線上銷售的精準(zhǔn)引流

通過(guò)掌握用戶的購(gòu)物記錄等消費(fèi)行為數(shù)據(jù)，深度洞察用戶數(shù)據(jù)，對(duì)用戶進(jìn)行基本畫像，構(gòu)建模型將人群分類，對(duì)用戶行為最新趨勢(shì)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。用興趣、地域、職業(yè)等對(duì)人群進(jìn)行標(biāo)簽分類，模型根據(jù)如上三個(gè)方面的數(shù)據(jù)識(shí)別人群的購(gòu)物特征，精準(zhǔn)識(shí)別用戶是喜歡文藝還是科技，是迷茫的小鎮(zhèn)青年還是一線城市的新中產(chǎn)。根據(jù)每個(gè)用戶特定的購(gòu)物模型分析精準(zhǔn)推薦對(duì)應(yīng)相應(yīng)的圖書，并在某類人群偏好的產(chǎn)品下投放相應(yīng)的廣告，做到精準(zhǔn)引流。