基于大数据的图书馆信息营销策略∗

李业根

（中共江西省委党校图书馆，江西 南昌 330003）

基于大数据的图书馆信息营销策略∗

李业根

（中共江西省委党校图书馆，江西 南昌 330003）

大数据不仅指庞大的数据量，同时也是一种解决问题的方式。基于大数据的精确营销在各行各业已经得到广泛应用，对图书馆信息营销也将起到巨大的促进作用。通过对大数据的筛选、挖掘，图书馆可以准确把握用户信息需求，实现资源特点与用户信息需求的精确匹配，在此基础上部署和实施信息营销策略，节约营销成本，提升营销效率。

大数据 图书馆 信息营销 用户画像

激烈的信息服务竞争促使图书馆大力开展信息营销，但由于缺乏市场营销的经验，加上没有经济刺激等外在动力，图书馆目前信息营销的渠道和方式都很有限，辐射范围不广，效果不明显。信息营销不仅是为了重新赢回不断流失的信息用户，也是为了提升和重塑图书馆形象，是图书馆信息服务的创新举措。大数据分析处理技术在企业市场营销领域已经取得巨大成功，一些图书馆也开始尝试利用这一全新的工具进行信息营销。如何在信息营销中正确利用和充分发挥大数据处理技术的作用，对图书馆界是一个新的课题。

1 图书馆信息营销现状

图书馆信息营销是指图书馆对其信息产品与服务进行分析、调研、计划、组织、营销，实现与信息用户的价值交换，满足信 息用户 需求的 一 系列 过 程[1]。 在这个 过程中 ，信 息营销的目的是实现图书馆资源效益最大化，解决信息生产和信息利用之间的障碍。信息营销不是简单的信息生产后续环节，它对信息产品的设计、开发、生产、利用都会产生积极的影响。

信息营销是图书馆“以信息存储为中心”向“以服务和用户为中心”转变的重要体现，缩短了图书馆与读者、社会之间的距离，将图书馆信息服务推向更广大的用户市场。当前，图书馆信息营销的方式主要有网络营销、媒体营销、代理营销、读者营销、关系营销、品牌营销等[2]，大部分图书馆都采取了综合立体全方位的信息营销。但从实际效果来看，图书馆的信息营销仍属于粗放营销，营销效果不尽如人意，“坐等读者上门”的现状没有彻底改变。

图书馆信息粗放营销主要表现为：一是营销渠道粗放。宣传图书馆信息资源的单页积压在架，极少散发；群发短信、邮件，因无法准确定位用户需求而引起反感；网站信息很少更新，静态页面多，动态页面少，缺乏新鲜感，新资源推介力度不足；对不同渠道营销资源投放的效率与效益缺乏有效的评估手段和工具，只能是“盲人摸象”“望天收”。二是资源投入不足。大部分图书馆在信息营销工作上没有设置专人专岗，也没有专门的经费投入。图书馆主要精力用在资源建设上，资源推介往往是临时性工作，没有形成常态。三是创新深度不够。图书馆信息营销方式偏少，新技术和新渠道利用不足；大部分信息营销局限于馆内，馆外营销少，新的信息客户群体开发少。由于观念保守，不能突破旧有管理体制在人员设置、经费安排、营销方式上进行创新，或者创新深度不够。有些业内领先的公共馆、高校馆开始自觉自醒，在营销模式上主动进行了一些创新和尝试，以期实现低成本高效运作，例如与互联网读书频道合作、新媒体互动推介等。但互联网基于客户浏览行为推送营销信息的准确性、针对性仍不够，客户目标划分不细致，忽略了用户的信息查询、使用体验，一些图书馆将现有的读者作为持续营销目标，向其推送信息时不断推荐重复的内容，忽略了不同用户对于信息资源熟悉程度和使用需求的不同，不能实现营销目标，甚至还降低了现有用户对于图书馆服务的满意度与美誉度。

2 大数据在图书馆信息营销中的作用

数字图书馆时代，大数据与图书馆结缘。无论是数字资源建设还是图书管理、用户信息管理，经过数年积累，都形成了大数据的体量和规模。这些数据是图书馆宝贵的财富，是未来信息服务创新的重要资源。

2.1 大数据的特点

随着信息生产、信息存储、信息处理技术的快速发展，呈几何级数增长的全球信息数据早已经突破EB达到了ZB量级。但大数据的价值不在于大量数据的积累存储，而是对这些庞大的数据信息进行分析和挖掘，从中发现事物间的复杂联系和发展趋势，用于指导决策和实践。例如，2014年春运期间，“百度迁徙”利用大数据技术，通过对网民行为动态的数据分析，对其拥有的 LBS（基于地理位置的服务）大数据进行计算处理，并采用创新的可视化呈现方式，在业界首次实现了全程、动态、即时、直观地展现中国春节前后人口大迁徙的轨迹与特征，为交通管理和个人出行提供了非常有价值的交通信息。2014年北京车展期间，百度“数说车展”结合百度2013年和2014年Q1汽车行业报告，对网友实时的搜索动态进行分析，通过汽车点评提供的热点话题、基础资料的嵌套展现，呈现了一个清晰的汽车产业网络版全景图。目前在电信、医疗、教育、金融、公共安全、交通、气象、服务业等各个领域，大数据技术已经得到广泛应用并发挥了重要的作用。

一般认为，大数据具有的特点可以用4个“V”来概括，即Volume（大 量）、Velocity（高 速）、Variety（多 样）、Value（价值）。首先，数据量大。2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于 8 亿 TB）。百度的数据量接近 1000 个 PB，阿里巴巴拥有数据近百个PB，腾讯公司经压缩处理后的数据也有100PB左右。预计到2020年，中国产生的数据总量将是2013年的 10 倍，超过 8.5ZB[3]。其 次，数据处 理速度 快。中 国知网数据库收录了数千万篇文献资料，用关键词从中检索需要的文献，一般只需要2～3秒钟。第三，数据类型多样，包括文档、图片、音频、视频等各种形式，数据之间的规律性和关联性不明显。第四，数据价值密度低。以视频为例，一个中等城市每年视频监控产生的数据在300PB左右，连续不间断监控过程中，有用的数据可能仅仅只有一两秒。

2.2 大数据在图书馆信息服务中的应用分析

图书馆的数据信息增长速度极快，这些数据包括数字文献资源、馆藏书目数据、读者信息、借阅信息以及数字资源查询、下载、阅读数据，还包括图书馆自身的馆员信息、工作日志、财产数据、馆内视频监控数据、温湿度监控数据等。过去有些数据不被重视，再加上图书馆数据存储和处理技术限制，这些数据并没有全部保存。在大数据时代，图书馆数据存储能力不断提高，这些结构化和非结构化并存、表面上关联度不大的数据经过分析挖掘，可以找出隐藏的、未知的但却非常有价值的信息，在图书馆读者服务中发挥前所未有的作用，成为图书馆宝贵的资源财富。例如，通过对数字资源检索、阅读、下载情况数据的分析，可以得到大量有用的信息，包括读者的信息需求分类、数字资源使用习惯、资源获取难易、馆内参考咨询效率等信息，这为图书馆的资源建设和读者服务创新都提供了宝贵的参考依据。有专家对2012～2014年全国十大公共图书馆借阅排行榜数据进行分析，发现了两个值得注意的信息：一是以悬疑、穿越、宫斗、盗墓等亚文化为主题类型的小说居高不下，并且在上海图书馆、重庆图书馆等公共图书馆内包揽十之八九；二是地域分类非常明显，内地与沿海、南方与北方都显示出了独特的阅读格局[4]。经过这种数据分析，图书馆和出版商可以准确掌握用户的阅读喜好，在相关的业务开展中把握主动，提高针对性。大数据所具有的强大威力正逐渐在各行各业中显现，图书馆在未来的发展过程中必然与大数据相遇，及早掌握和善加利用大数据，将为图书馆带来巨大的经济效益和社会效益。

3 基于大数据的图书馆信息精确营销

精确营销是企业追求的目标，其目的是提高营销效率，节省营销成本。对于图书馆这种非营利机构，直接用于信息营销的资源本就不多，更需要借助精确营销来积聚用户，提高文献资源利用率以彰显图书馆在文化建设、文化传播中的重要作用。大数据在图书馆精确营销中至关重要。通过大数据分析和处理，图书馆可以准确把握不同用户个性化的信息需求偏好，有重点和针对性地进行资源配置，设计营销策略、匹配营销渠道，以有限的营销成本实现营销效率的最大化。构建图书馆的信息精确营销体系，可以借鉴当前一些企业比较成熟的策略，分5个步骤加以实施：一是对潜在的用户群体进行分析，根据其特征将用户细分为识别度较高的聚类群体；二是从不同角度对各类用户细分群体进行剖析，准确把握其信息需求方面的偏好和行为习惯；三是对图书馆各类资源与用户细分聚类信息需求进行匹配分析；四是针对不同的用户聚类群体实施各有侧重的信息营销方案；五是进行营销的评估和反馈，改进发现的问题，提高后续营销的技巧和效率。整个精确营销的过程，大数据都将作为主要的技术支撑贯穿其中。

3.1 用户信息需求分析

用户信息需求是图书馆资源建设的起点，也是信息精确营销的主要依据。图书馆用户具有很大的流动性和不确定性，广泛收集用户的各种数据，以确定每一个用户具体的信息需求并加以分类，在信息营销中至关重要。用户信息的来源，主要是图书馆管理系统中积累的用户历史数据，包括用户个人基本信息（性别、年龄、学历、职业等），历史借阅信息，通过专用账号登录数据库后留下的文献查询、浏览、下载等信息，使用图书馆资源的时间、地点、线上线下等信息。除此以外，通过其他各种来源还可以获取用户行为习惯、兴趣爱好、家庭状况、健康状况、消费习惯、网页浏览记录等信息，通过安装了移动图书馆的用户手机、平板电脑可以获取其位置信息、社交信息。这些数据通过大数据处理平台进行筛选、分析，可以大致勾画出用户对于信息需求的准确范围，并可以按照信息需求内容、信息需求数量、信息需求迫切程度等细分出不同的聚类群体，为下一步用户画像、匹配资源奠定基础。

3.2 用户行为需求画像

用户画像是指在前期调研的基础上，通过对后台数据进行提取，获取有关用户信息需求的一些关键指标，形成较为清晰的图书馆文献资源主要受众和目标群体。由于前期获取的用户数据极为庞大，大部分数据价值含量低，因此需要对这些数据进行清洗，以筛选出真正有价值的数据。在这一过程中，用户画像颗粒度逐步降低，辨识度逐步提高。基于大数据的支持和挖掘，图书馆用户画像可以随机抽取用户样本，提取用户的年龄、性别、学历、职业身份、兴趣爱好、阅读习惯等与信息需求有关的关键数据，使用SPSS聚类分析，准确把握用户信息需求各个方面的特点。当用户画像颗粒度降到能清晰辨识不同聚类用户群体信息需求在文献内容、文献类型、文献获取方式、文献用途等方面的区别时，图书馆信息营销才有可能实现用户与资源的精确匹配。

3.3 馆藏资源与用户诉求的精确匹配

图书馆文献资源在内容、类型、载体、检索和使用方法等方面各不相同，只有将资源产品特点与用户信息需求精确匹配，为资源找到真正有需求的用户，为用户节省信息查找的时间和精力，信息营销才算成功了一半。资源与用户的匹配，可以细分为资源内容与用户兴趣爱好的匹配，资源载体与用户阅读习惯的匹配，文献阅读环境与用户品质需求的匹配，图书馆文化、艺术元素与用户心理特征的匹配等。在大数据平台支持下，文献资源的特征应适当细化，并与用户画像的各种数据进行比对，找到两者之间尽可能多的契合点。

3.4 精确营销的组织、设计、实施

庞大的文献资源、用户信息在大数据平台进行清洗、筛选处理，完成资源与用户需求的匹配之后，就可以进入具体的信息营销策略设计和实施环节。由于传统图书馆对信息营销普遍重视不够，没有固定的人员安排、经费投入，信息营销缺乏持续性和严谨性。在大数据支持下，图书馆应建立一个精确的信息营销体系，在解决人力和经费支持的前提下，重新部署信息营销策略，综合网络、传统媒体、电子邮件、电话、短信、海报等渠道，统一营销口径与界面，结合用户对各类宣传和营销渠道的接受程度，向用户主动推送符合其需求的文献资源信息。精确营销是一种个性化营销，针对不同用户群体应制定不同的营销方法，要争取用户支持并主动订阅各种营销信息，使信息营销过程成为用户对图书馆良好信息服务的体验过程。信息营销本身的数据要进行分类保存，方便通过大数据平台分析处理，不断改进营销策略，提高营销效率。

3.5 营销效果评估

传统的图书馆信息营销缺乏有效的评估工具，营销效果只限于模糊的感知而无法通过数据准确把握。在大数据平台的支持下，图书馆信息精确营销可以进行量化评估。首先，信息营销效果最重要的指标是用户数量和图书馆资源利用率（检索、浏览、下载量），通过数据挖掘对比，可以清楚地看到营销实施前后一段时间的数据变化情况，从而准确判断营销是否达到了预期目标。其次，营销成本、用户满意度、潜在的社会效益包括经济效益等也是图书馆信息营销的评价指标，通过各种渠道大量收集用户的反馈信息，在大数据平台进行汇总、比较和分析，可以得到较为准确的营销效果评估。最后，历次信息营销的数据也可以进行对比，评判出最佳信息营销方案，并分析其中的问题和不足，从而指导图书馆未来信息营销工作的开展。

[1] 姚奇志.图书馆信息资源开发与信息营销[J].现代情报，2009（3）.

[2] 李三 凤.近年图书馆信息 营销 研究 综述[J].情报 探索，2010（5）.

[3] 张广彬，盘骏，曾智强.数据中心 2013：硬件重构与软件定义[R].ZDNET 企业解决方案中心年度技术报告，2014-01-05.

[4] 韩晗.“大数据”悄然改变大众阅读[N].中国出版传媒商报，2014-04-22.

李业根男，1977年生，馆员。研究方向：图书馆信息服务。

G252

2014-05-17；责编：王天泥。）

*本文系江西省社会科学“十二五”（2013年）规划项目课题（13ZZ06）。