出版运营管理数据化探索

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出版运营管理，通过对出版社经营活动中的生产、印制、库存、销售、退货等相关经营指标及外部同行相关竞品数据的分析对比，及时总结经营状况、发现问题、提出方案、优化流程，保证出版社经营活动正常运转；具体细节工作包括生产计划、进度的监控，编印发间的协调调度，印数预测与控制，相关运营数据的总结分析改进等方面。互联网+时代，出版业面临供给侧结构性改革，而出版运营管理顺应环境变化，在数据化、专业性方面提高管理水平，以推动出版社生产经营活动更为高效、科学的开展。随着各社ERP系统的普及、开卷等信息服务公司数据业务的拓展，出版社自身积累和从外部可获取到的数据逐渐增多，对于这些数据简单的重视是不够的，需要专业化的整理、分析，使原始的数据转化为有用的信息，这期间需要提高运营管理的数据化与专业化，并随着行业的发展，不断深化、提升。

一、运营管理的数据积累

相对于其他行业，我国出版业还处于1.0时代，即依靠报纸、期刊等传统纸介质进行信息传播以获利。但同时，我们所处的时代伴随网络的发展，又是高度信息化的时代，出版作为文化+信息产业，发展明显滞后。基于此现状，推进运营管理的数据化、提升管理的科学性，是现阶段要解决的问题。打开网络，各种信息、观点扑面而来，吸收的同时要自己加以判断；对所接受到的信息、数据，加以分析、判断，提升判断能力，是专业化的一个表现。面对众多的数据，需要理清数据种类，了解其获取途径，明白其对出版运营管理的作用，实现运营管理数据化是基础。首先，行业外部数据，或称宏观数据，即外部国民经济行业领域各企业的生产活动数据与生产需求数据、源自公民个体行为的生活活动数据与生活需求数据，还包括相关机构的活动数据与需求数据；其获取的途径比较多，如国家统计局的各行业相关年度数据、教育部网站的高校教育类相关数据等；了解这些数据，主要是为出版社战略发展规划服务。其次，行业内部数据，或称中观数据，即新闻出版业内部相关数据，可以再细分为不同层次，包括：信息内容资源数据、信息内容产品数据、元数据（含资源元数据、产品元数据）、市场数据（含机构数据、流通数据、交易数据、用户数据等）；这些数据的获取途径更多广泛，一是国家新闻出版广电总局的相关信息，二是行业数据服务机构，如开卷等，三是经销渠道反馈的数据，如当当、京东等；了解这些数据，可以为出版社选题发展服务。最后，出版社自身数据，或称微观数据，即出版社自身经营活动相关数据、竞争社竞品数据等。包括：新书品种、印量、定价水平、库存、退货、销售等一系列数据；这些数据的获取途径比较简单，通过自身ERP系统、竞品信息更多的是来源于渠道的反馈等。了解这些数据，可以发现差距，知道竞争的关键点在哪里。有些数据是可获取的，有些是不可获取或存在获取难度的，根据不同业务板块的需要，结合出版社内部数据与行业竞品数据，进行整理、分析，为出版社相关业务的开展提供数据支持、预测，如图书的选题出版、市场前景、读者需求等进行预判，并针对首发数量进行首入库数量的调度管理等，体现出运营管理在数据基础上的专业化要求。

二、数据运营的专业研究

出版社的各工作环节串联起来就像一列火车，数据流贯穿始终：报选>列选>出版>入库>发货>到货>上架>销售>库存>退货>报废>排行榜>获奖>评论>停售，每个出版环节背后都有大量的数据，如何应用这些数据，真正做到数据驱动，需要提高运营管理的专业化水平，积累各环节。选题：2012年以来，我国每年20万的新书品种面市，汗牛充栋，良莠不齐，同质化加剧竞争的激烈；为提升选题质量，提高竞争能力，需要加强选题管理。报选阶段，增加对数据的要求，包括同类书销售数据、作者资源数据化、定价调研等，同时对于重点选题要附加营销计划，进行读者预估；加强选题论证工作，开发选题分析系统，减少同质化产品，避免资源的浪费等；选题资源是出版的核心资源之一，专业化的运营管理也是出版社核心竞争力的重要组成部分。印数：目前新书首发逐渐被渠道征订回传取代，新书的首发不再大进大出，更多的是少进勤添，图书的首印量史销售数据、印量情况，给出该类品种合理的印数上限，对于重点品种，市场预期销量大的品种，适当加大首印量；合理的印数是建立在有效的数据分析之上的，保证市场需求的同时又控制库存的过快增长，实现出版社的良性运转。发货：由于渠道目前多以征订形式确定新书首发数量，根据重点书征订数量、参考历史平均主发数量，发货前需要确定新书的首入库册数，一方面缓解库存压力，另一方面为首发后第一轮添货留存。提高发货精准度，是销售能力的重要体现，通过对同类书竞争社不同区域、不同渠道销售数据的分析，成熟的业务人员会对自己负责经销商的对不同类型图书的实际销货能量有准确的判断，发货多到发货准，是图书发行专业化的表现。营销：我们在诟病一本书的营销工作没有做好时，最基本的是拿数据说话，但也正是这最基础的数据，我们是否充分运用；网站的运营经理或产品经理，工作中重要的部分就是对重点书销售数据实时监测、分析，发现潜力并培育爆品，比如清华大学出版社于2016年底推出的《从互联到新工业革命》，产品经理通过销售数据分析判断发展此书具备畅销潜质，及时进行宣传推广，拉动销售，目前月销售过千册。图书营销工作以数据为基础、需求为导向是互联网思维的体现。重印：图书重印直接关系到经济效益的实现，重印数量的确定更是以数据为基础，以某社重印标准为例，教材类图书，参考以往销售数据进行两季备货+有订数报印；零售类图书，进行日销售排行查询与库存比对，并参考近三月销售情况确定重印数量；对于重点品种，实时监控线上渠道日销与动态库存，预测销售前景进行重印数量安排。如清华大学出版社《机器学习》一书，首印量并不多，但随着2016年初人工智能的渐火，销量渐起，分别在3月、4月、10月安排重印，满足年中、“双十一”线上平台促销等活动，并根据月动销，加大重印频次，保证渠道不断货，满足读者阅读需求。报废：出版品种多的出版社多会面临大库存的问题，图书报废工作也成为运营管理的一个难点，既要实现一定的报废量，又要尽量避免误伤，简单的经验判断肯定不行，需要制定具体的报废原则。一方面，ERP系统内要有基于销量、库存等数据为基础的报废分析模块，定期提出报废品种，并根据报废原则，进行测算，筛选出最终进入报废流程的品种；另一方面，报废后市场需求较多的品种，要进行品种分析，同时调整相关类图书的报废原则，以有效减少误伤。上面提到的几个图书出版工作环节，只是运营管理中数据专业化的集中体现，其实还有很多工作体现着数据专业化，比如定期销售排行榜的整理、，评论数的积累等等，出版运营管理数据专业化涉及方方面面，其需要大数据思维的日益养成与不断渗透。

三、大数据思维养成

大数据思维，是指对大数据的认识，对企业资产、关键竞争要素的理解。用户在网络上通常会形成信息、行为、关系三个层面的数据，这些数据的沉淀，有助于企业进行预测和决议。一切皆可被数据化，企业必须构建自己的大数据平台，小企业，要有大数据，出版行业亦是如此。对于不同的终端市场，出版社数据思维养成与应用，数据平台的搭建是有差异的。馆配市场，掌握宏观市场数据，比如未来国内每年馆配市场容量预计可达170亿，其中公共图书馆约30亿，高校图书馆约60亿，中小学图书馆约60亿，少儿图书馆约5亿、职工书屋约10亿，其他图书馆约5亿；出版社、管配商要掌握市场发展动向，抓住机遇，挖掘馆配市场的巨大潜力。了解了宏观数据，就要根据出版社自身产品线特色，进行微观数据的收集与分析，形成自身特色的馆配数据平台，比如以科技为主的综合性出版社，需要对高校图书馆的数量、专业设置、采购费用分配、馆藏规则等数据进行收集、整理，并结合自身产品线特点对图书馆进行差异性的营销服务，并有量化指标的考核，以做到合适的书、进合适的馆、有合适的副本量等。大众市场，读者购买心理、行为千变万化，是最难把握和分析的，大众类图书的数据积累与分析更为复杂多样，但做好一本大众书又需要大数据思维。以少儿类图书市场为例，在2016年少儿类成为了整个零售图书市场的第一大门类，码洋比重已达到23.5%，册数比重占到整个市场的30%左右，过去十年当中，少儿出版发展迅速，且仍有较大的增长空间，原创文学对整个市场成长贡献较大，引进版图书发展得也非常繁荣，未来十年少儿类图书将会呈现原创繁荣、经典回归、善的教育等特点。有了宏观信息与数据支持，想要涉足少儿类图书的出版，就需要深度分析微观数据，这包括少儿细分类别的动销品种、码洋占比、渠道比重，同时分析单品平均定价、平均销量，比如少儿英语类图书2016年单品平均定价增加了3.76元，很好地反映了出版社自己的主观意愿，少儿英语类图书平均售价上面增加了9.13元，但销量没有下降，说明读者接受度很高；但卡通挂图类图书2016年增加了1.11元，售价下降1.73元，说明读者不买账，定价过高不利于销售。另外，对读者销售行为的分析，哪类书线上渠道销售比重高，促销活动对销量的拉动，天猫旗舰店购买图书群体的精准数据分析等，都影响着图书营销策略的制定。大众类图书的数据分析平台的数据信息越充分、终端数据越多，得出的结论或营销行为越精准。教材市场，互联网+时代，教育的发展多样化，教材市场变化更将多元化，比如技术+教育，内容+服务的教材出版升级，教材零售化趋势等等，融合发展要求出版社在教材出版方面打造一批全媒体、数字化、可选择、易利用的特色产品，利用系统优势，推进资源推广整合工作；同时，编辑的定位、功能将发生变化，将负责项目各方面工作，比如预算的制定、实施和风险控制，与作者的沟通、与文字编辑的协调，与视频制作部门沟通，与平台技术人员和运营人员的交流，同时搭建作者资源库、教材资源库、学生资源库等。大数据思维的养成不是一蹴而就的，也非简单的数据的收集、整理、维护，而是切实体现在出版工作的每项环节中，用数据思维去思考、解决问题。在硬件上，需要不断完善数据的积累与布局，学习并掌握专业的数据分析工具；同时，对出版社内部流程进行再造，并提升运营管理人员的专业分析能力。在软件上，互联网时代，作为内容提供商的出版社逐渐从传统出版思维向互联网协同出版思维转变，增强专业敏感性，比如次元，能够受到如此重视，分析其原因：一是在IP产业链中，它与小说等文字作品一样处于产业链的最前端，是内容产业的根本之一；二是次元的关注人群是初、高中生，以及部分大学生，他们是未来五到十年的主流消费人群，抓住他们，也就意味着抓住了未来五到十年的出版流行走势。另外，加强对新技术的关注与应用，技术+图书日渐成为出版趋势，其应用领域广泛，从专业到少儿，比如中信出版社推出的AR+科普书《科学跑出来》，通过自媒体大V的线上联合，以及与必胜客、母婴平台的跨界合作，实现了70万册销量，销售码洋近4800万元。当下数据驱动更多的是需要我们以互联网思维出版、运营图书，但数据作为资源是可以带来经济效益的，随着出版行业的发展，到2.0、3.0时代，从“互联网+”到“内容+”，一次性出版转为持续性的用户服务；知识服务时代，产品不一定挣钱，但服务可以挣钱。通过数据分析，针对不同终端需求，提供差异化的服务，就可以实现经济效益。国外很多知名的出版商不仅提供出版服务，更多地提供的是知识服务，当服务形成差异化甚至不可替代时，就可以对用户实施物美价不廉的政策，比如斯普林格和爱思唯尔等著名出版商，他们的数据库对我国很多高校图书馆的收费就是连年涨价的。目前，我们需要运用好数据资源为出版运营管理服务，当数据积累到一定程度，选题资源库、作者资源库、终端资源库等信息逐渐完善，数据资源转化而来的经济收益会更为持续，出版行业作为文化+信息产业，其在国民经济中的体量虽然不大，但含金量会明显增加。

作者:陈涛 单位:中国传媒大学

参考文献：

[1]李军、张志科，实战大数据：移动互联网时代的商业应用，清华大学出版社，2015年版

[2]冯宏声，以大数据体系建设支持出版业供给优化，中国出版传媒网，2016-12-15

[3]张倩，行业预测：未来馆配市场年容量可达170亿，中国出版传媒网，2017-02-17

[4]蒋艳平，开卷报告：2016年少儿出版市场数据分析，出版商务网，2017-02-06