中金易雲:為出版社找到下一本《解憂雜貨店》

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摘要: 以供給側結構性改革的角度來看,出版社即是最直接的供給側,出版高質量、暢銷度高的圖書,建立出產高質量圖書及圖書IP的體系,即是提高供給體系質量。中金易雲出版發行大資料平臺正是以數字化轉型為核心思路,以大資料中臺與智慧演算法為基礎的出版業供給側結構性改革的成果。

2016年,全國出版、印刷和發行服務實現營業收入23 595.8億元,較2015年增長9.0%,利潤總額1 792.0億元,增長7.8%,在圖書出版方面,2016年,全國共出版圖書50.0萬種,較2015年增長5.1%,總印數90.4億冊(張),增長4.3%,定價總金額1 581.0億元,增長7.1%。全年圖書出版實現營業收入832.3億元,增長1.2%,利潤總額134.3億元,增長7.2%。

總體來說,全國圖書出版努力實現社會效益與經濟效益相統一,圖書出版、總印數和銷售營業收入呈現穩步增長,經濟效益維持在穩定水平上,確保了行業的持續發展,但圖書出版業同樣面臨著嚴峻的挑戰和實際的壓力,在出版、發行、營銷三大業務區劃中,僅出版端就已經存在四大難題:

一、圖書庫存量居高不下,圖書出版質量亟待提高:

圖書出版業“新暢銷書”一書難求,以虛構類暢銷書榜單為例,2014年出版的《解憂雜貨店》在2016年和2017年兩度成為最暢銷的虛構類圖書。不僅如此,緊隨其後的《追風箏的人》和《擺渡人》也都是暢銷多年的熱門小說。此外,“新暢銷書”一書難求的現象,也折射出優秀作者難尋的行業普遍問題。也正是因為暢銷書一書難求,“舊書新出”與“公版書氾濫”的情況在國內圖書出版業很明顯,《三國演義》《紅樓夢》《水滸傳》《安徒生童話》等中外經典圖書的出版品種都在數百種以上。庫存增速大於生產增速,總庫存佔年度出版圖書定價金額的比例也從71.1%增至72.3%,形成了行業內“每出版2本圖書就要庫存1本”的行業共識。

二、“新暢銷書”一書難求,難尋優秀作者:

圖書出版業“新暢銷書”一書難求,以虛構類暢銷書榜單為例,2014年出版的《解憂雜貨店》在2016年和2017年兩度成為最暢銷的虛構類圖書,此外,“新暢銷書”一書難求的現象,也折射出優秀作者難尋的行業普遍問題。

三、大眾圖書出版利潤率低,盈利手段單一

由於圖書出版業盈利模式單一,出版社基本上只是一次售賣圖書內容,大眾圖書出版的普遍利潤率僅為3~5%,與國際出版業同行有著顯著差距,以美國著名出版集團企鵝蘭登書屋為例,其利潤率已經多年保持在14%的水平線上;

四、圖書銷量資料預測難、反饋慢、視野窄,市場響應遲滯

目前,傳統圖書銷量預測準確率不高,出版社-發行渠道-書店-讀者之間的資料反饋機制不準確且效率低下,出版社很難及時有效的得到出版圖書的全盤資料,這造成出版社對市場需求的響應猶豫、謹慎且存在長時間的遲滯。

出版業數字化轉型三大共識

近年來,圖書出版業者近年來不斷積極探索解決辦法與發展路徑,逐漸形成了圖書出版業在出版端的數字化轉型的三大共識:

1、瞄準圖書IP化機遇,精準定位讀者需求,尋找優秀作者(特別是暢銷書作者),出版新暢銷書,形成圖書出版業的“爆款”,並向影視製作、文化消費等領域進行二次、三次售賣;

2、積極貼近市場,實時、全量的瞭解圖書出版、發行、營銷及評價資料,提高圖書銷量預測準確性,加快市場響應速度,做到“暢銷書早備貨,滯銷品種早預警”;

3、以新暢銷書為核心,以圖書IP化為手段,結合準確的市場預測和及時的市場反饋能力,提高圖書出版業利潤率。

為什麼是中金易雲?

中金易雲是2017年由浙江省新華書店集團(以下簡稱浙江新華)和中金資料系統兩家公司共同成立的圖書行業大資料科技公司,得益於浙江新華和中金資料的注入,中金易雲擁有圖書出版業數字化轉型的四大基礎支柱:

1、強健的資訊系統:中金資料與浙江新華在ERP平臺上的積累和能力,為中金易雲收集真實的、細顆粒化、及時的業務資料進行資料分析與洞察提供了堅實的基礎;

2、領先的物流及合作網路:在浙江新華的支援下,中金易雲與超過1000家出版機構擁有深度供應鏈合作,與15家發行集團建立了戰略聯盟;

3、全量書目資料與真實業務資料:浙江新華自上世紀90年代起陸續投資建設ERP、產品庫系統,擁有國內首屈一指的全量書目資料庫,同時,通過行業深度合作,中金易雲擁有20個省以上的真實業務資料基礎,將全國三分之一市場盤面資料囊括其中。

4、行業理解:浙江新華與中金資料皆是圖書出版業的“老字號”,有著對行業發展、行業創新深刻的理解,早在2016年,浙江新華就已經開始了行業調研。

成立之後,中金易雲以開放互補的發展思路,希望尋找具有優勢互補效應的外部合作伙伴共同構建“中金易雲出版發行大資料平臺”,在調研了行業內多家潛在合作伙伴之後,最終中金易雲選擇與阿里雲合作。

中金易雲副總裁朱英認為,此次合作花落阿里雲有兩點主要的原因:

1、阿里雲在雲端計算、大資料領域有著強大、廣泛的影響力,同時提供了功能完善、服務多樣、地域廣闊、技術完備的雲端計算服務,與阿里雲合作為中金易雲在全國範圍內提供服務提供了可靠的支撐;

2、阿里雲在人工智慧領域積累深厚,擁有先進的資料智慧演算法,可以快速實現業務應用,確保圖書銷量預測、圖書選題及作者推薦等專案關鍵功能的有效性;

此外,中金易雲創新應用中心總經理俞國忠表示,阿里云為中金易雲提供了寶貴的市場及運營經驗的分享,同時,在運維保障上做出了2小時響應的承諾,“無論是對中金易雲出版發行大資料平臺還是出版社,都是值得信任的保障。”

經過中金易雲與阿里雲的緊密協調和深度溝通,雙方制定了“(出版發行)大資料中臺 資料智慧(人工智慧演算法)”的技術實施方案:

出版發行大資料中臺

1、資料上雲:將來自浙江新華書店ERP系統、中金ERP系統以及其他中盤提供的資料,與來自爬蟲系統的資料,統一彙總到阿里雲數加MaxCompute的企業大資料倉儲,實現資料上雲;

2、爬蟲系統:開發網際網路資料爬蟲系統,爬取圖書銷售、書評、商品評價、類目互動、作家相關資訊、輿情等側重領域的資料,形成對中金易雲內部資料的有效補充;

3、雲上大資料架構建設:對從ERP和爬取的資料進行資料倉儲建設,並通過該資料倉儲,通過演算法和模型建設相應的標籤體系,打造不同層次使用者、客戶的畫像,最終對資料應用層提供資料訪問;

此外,阿里云為中金易雲提供了大資料應用產品和應用系統web端和H5頁面的開發。

人工智慧演算法開發:

1、標籤生產演算法模型:使用fasttext等深度學習演算法,根據空白分類書本的相關描述屬性,例如,簡介,讀者分類,題材等,自動分析推薦出書本標籤;

2、圖書銷量預測模型:通過圖書多維度資訊,設計更適合特定品種類別的預測誤差評定標準,最後根據圖書品種歷史銷量資料、網路輿情資料、電商平臺銷售及評論資料,綜合利用統計優化模型、機器學習模型、時間序列預測模型等多種不同演算法模型對不同圖書品種類別的銷量進行圖書銷量預測模型建模;

3、個性化推薦系統模型:基於個性化推薦系統原理,根據不同的應用場景,利用基於使用者/商品的協同過濾、矩陣分解、有監督學習方法進行推薦系統建模,如針對出版端智慧選題場景建立選題推薦模型;

4、庫存優化模型:基於大資料策略和庫存優化演算法計算出最優的中盤圖書庫存各品種備貨數量,提供有針對性的庫存優化解決方案,同時根據海量的歷史庫存資料,建立庫存分析預警的機器學習模型。

大資料中臺 資料智慧,用資料解答出版社編輯“暢銷書從何而來?”的疑問

在I期專案中,中金易雲與阿里雲重點完成了針對出版端的技術開發與方案實施,在產品服務角度上達成三大階段性成果:

1、出版社資料上雲及資料標準化:截止目前完成10個省的圖書發行資料上雲,計劃到今年底覆蓋20 省份,並且以資料中臺思路方法論幫助出版社高效資料上雲工作,並完成行業資料規範化與標準化工作,大大提升圖書行業資料收集與整合效率;

2、資料智慧化:基於400萬書目資料,過億條銷售資料,千萬級爬取資料,百萬作者庫資料,定製研發超過8種智慧演算法,構建了“提煉標籤-建立模型-確立關係-生成洞察”的核心能力:

2.1 建立出版社多維度畫像模型、出版物標籤體系及畫像模型、作者多維度畫像、讀者畫像模型;

2.2利用人工智慧演算法,進行作者畫像與出版物暢銷指數、讀者畫像與出版物標籤特徵的交叉比對,打通“作者-出版物-出版社-讀者”四維關係圖譜;

3、消除資訊孤島:覆蓋全國1000 出版社,形成出版社與中盤發行的連線,打通營銷上行路線、訂貨下行路線,並整合網路電商渠道,形成可分層可對比可互動的出版發行網路;

出版社業務戰略朝“以技術 IP為中心”轉向

近年來,出版社已經從以出版人為中心,轉向了以管理為中心,出版社入駐中金易雲出版發行大資料平臺之後,“以技術 IP為中心”的戰略轉型,將隨著出版社對平臺的深度使用而逐漸發生。

首先,大資料中臺 資料智慧為出版社賦能,讓出版社認識到技術能力在圖書出版業的重要作用,並將技術能力的提升和對中金易雲出版發行大資料平臺等第三方平臺技術能力的吸收,作為業務戰略的重要組成部分。面向出版社的技術賦能將從如下三方面展開:

全面直觀展現資料 洞悉經營情況:深度整合出版社全維度經營和行業市場資料,通過精細設計的GUI,出版社管理人員可以通過圖形介面直接的獲知行業趨勢與本機構經營概況;

及時獲悉脫銷、滯銷風險 及時響應市場需求:出版社及發行渠道將及時獲得暢銷書備貨不足品種的預警(暢銷預警)和備貨過量的滯銷品種預警(滯銷預警),避免發行渠道型別的錯配,做到“暢銷書早備貨,滯銷品種早預警”,實現動態、準確的庫存優化。

脫銷告警,及時發現暢銷書銷售熱點,避免斷貨

選題助手精準輔助 選好題 選好作者 做好選題:

1、找到暢銷書:以選題多維引數為依據,智慧匹配品種,生成圖書出版暢銷書潛力、銷售預測等報告,找到最有可能成為暢銷書的選題,快速完成“多題選做(對多個選題做出取捨)”的工作;

編輯人員將擁有大量資料洞察支撐和數字化手段輔助,投入大力度進行“專題精做(大力支援暢銷書)”,做出比肩《解憂雜貨鋪》的“新暢銷書”;

2、發現好作者:以結合出版歷史、銷量走勢、網路輿情以及作者綜合能力畫像等資訊,綜合判定作者是否具有優秀作者(及暢銷書)的潛力,從而達成選題合作或在作者成名前建立關係緊密的作者儲備;

洞悉作者情況,並進一步生成作者畫像,找到好作者

3、做好“選題多賣”:出版發行的選題資源形成多次延伸開發、多媒體協同的綜合效應,以暢銷書內容打造“文化IP、故事IP”,實現圖書IP化,向影視製作、文化消費等領域進行二次、三次售賣,做到“一題多做”。

進一步的轉變將隨著出版社以大資料中臺 資料智慧為基礎的圖書IP化支撐和加速逐漸展開,大資料中臺 資料智慧 將顯著改善出版社圖書IP化工作的投入準確率,為出版社帶來更高的投資收益,出版社系統、可見、批量的實踐圖書IP化成為可能,隨著出版社在圖書IP化上獲得遠超以往的收益,圖書IP化及圖書內容的二次、三次售賣將成為出版社的重要收入來源。

最終,出版社將實現“以技術 IP為中心”的業務戰略轉向:以技術賦能業務,創造和挖掘新的暢銷圖書IP,繼而通過圖書IP的銷售,獲得遠超以往傳統圖書碼洋數十乃至數百倍的收入,而這些收入還將進一步提高出版社對技術的投入水平,形成圖書出版業發展的良性迴圈。

目前,隨著平臺I期專案的上線,中金易雲“以大資料思維方法論重構出版發行行業”的戰略願景獲得了堅實的大資料中臺與智慧演算法基礎,磨鐵圖書和中國地圖出版社兩家出版社已經進行業務測試,並取得了良好的效果,預計在今年6月會向全國圖書出版業進行推廣。

出版社組織戰略的轉變:成資料驅動型組織

大資料中臺 資料智慧 的圖書出版業數字化轉型趨勢將對出版社的組織架構產生影響:

老編輯將大幅度減少原本需要經手的無效、低暢銷度選題,逐漸成為出版社的“暢銷書”把關人,將工作重心轉移到圖書的專題精做、一題多做上,集中精力進行圖書IP化的工作,變身“圖書IP化”的“操盤手”;

新編輯除快速提升專業技能之外,將有大量的時間、精力進行暢銷書選題、優秀作者的篩選,將挖掘選題和作者的視野逐漸放大,逐漸成為出版社的“星探”;

在可預測的未來3-5年,有技術、有想法、有積累的出版社,如浙江新華,將依託中金易雲出版發行大資料平臺,成長為“資料驅動型組織”,構建以輸出圖書IP為核心的高盈利知識服務體系。

需要指出的是,資料智慧,即人工智慧演算法(資料智慧演算法),是“資料驅動型組織”有效、高效利用資料的必要條件。阿里雲擁有強大的人工智慧技術儲備和研發力量,不僅在演算法方面擁有深厚積累,更可以從具體的場景和問題出發,研發演算法系統,為客戶提供定製化的資料智慧演算法及配套的雲平臺構建、資料整合與資料治理、視覺化大屏展現等解決方案。

新一期專案即將開始 中金易雲要讓“天下買書和賣書都沒有困難”

中金易雲出版發行大資料平臺的II期工程即將開始,新的一期專案將針對圖書出版業的發行端、零售端、運營端提供大資料平臺和資料智慧,中金易雲副總裁朱英表示:“新一期專案將打通‘內容(生產端)與讀者(C端)’,做到‘讓讀者選擇內容IP’,並最終在圖書零售市場打造出智慧書城,形成從出版、發行,到零售、營銷的全流通文化供應鏈。”

在發行端,支援構建全國範圍內的資料驅動的結合智慧演算法的發行端大資料中臺,協助打造發行集團“服務中心”智慧;在零售端,針對圖書門店選品困難、服務不對位、圖書擺放粗狂的問題,致力於打造極致單店零售網點。

後記 中金易雲要為圖書出版業做事情 實踐供給側改革

在案例調研的深度訪談中,中金易雲副總裁朱英不斷強調,中金易雲的目標不是僅僅搞業務、搞銷售,而是要認認真真的為圖書出版業做點事情,他談到,浙江新華原董事長周立偉早在90年代構建浙江新華的ERP系統、產品庫及全量書目資料時就有一個夢想,那就是“浙江新華積累的業務資料,遲早要服務於整個行業。”因此,朱英表示:“中金易雲的目標,不只是為浙江新華解決問題,而是要為整個行業解決問題。”

以供給側結構性改革的角度來看,出版社即是最直接的供給側,出版高質量、暢銷度高的圖書,建立出產高質量圖書及圖書IP的體系,即是提高供給體系質量。中金易雲出版發行大資料平臺正是以數字化轉型為核心思路,以大資料中臺與智慧演算法為基礎的出版業供給側結構性改革的成果。

在供給側的“終端”——書店,在中金易雲正在為浙江新華的智慧書城提供資料支撐,並參與到方案設計當中:浙江新華正在嘉興投資5.5億建設8萬平米的文化綜合體,包括影院、培訓中心、酒店和一萬多平米的智慧書城,作為未來書店領域的標杆,浙江新華正致力於將其打造為具備科技時尚特徵,“融合了線上書店業態的2.0版線下書店”,不僅為圖書行業理清“人、貨、場”的關係提供樣板,更以大資料技術賦能,幫助書店做好選品;以大資料和人工智慧技術賦予各種裝置以“智慧”,搭建起讀者和圖書互動體驗的全新橋樑。

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