基于读者行为大数据的图书馆精准化阅读推广营销研究

彭 欣

（四川外国语大学，重庆 400031）

精准化阅读是指有目的的阅读和思考，因此又称指向性阅读，图书馆精准化阅读推广营销则是为符合读者对于资源短时高效需求而提供的指向性资源推送服务。为了实现基于读者行为大数据分析的图书馆精准化阅读推广营销，图书馆需要全面掌握读者的阅读偏好和特点，从大数据监控结果分析中找到读者的个性化需求，进而进行多角度、多层次、多分类的资源推广营销。总而言之，在大数据时代背景下，读者行为大数据是图书馆需要重视和分析的资源，是图书馆改善阅读推广工作的出发点，通过分析读者行为大数据，可以提高图书馆精准化阅读推广营销的效率，满足读者个性化阅读需求[1]。

1 读者行为大数据分类

1.1 读者的到馆行为

图书馆收录的读者行为大数据包括读者的到馆行为，图书馆作为重要的文化交流机构，储存了大量的纸质文献和经典文本，这些都吸引着读者到馆借阅。虽然目前是数字化时代，数字信息充斥着人们的生活，但传统的纸质文献阅读是不能被替代的，纸质图书具有其独特的魅力，带给读者不同于数字化“速食”阅读的慢体验，给予读者对知识内容沉淀和吸收的时间[2]。此外，图书馆常常举办新书推荐、读者交流等活动，多种多样的推广营销拓展活动吸引着读者。读者到馆学习、阅读、参观、参与互动的行为，对其量化并记录储存，就构成了读者行为大数据的一部分。

1.2 读者的数字阅读行为

现代图书馆在不断创新读者阅读活动和推广营销手段的同时，也依托于数字化技术和互联网环境，建设数字资源库，提供虚拟的、泛在的网络服务，这种数字化服务的特点在于可以使读者不受时间与地点的局限，随时随地访问图书馆，阅读所需的文献资源。读者在访问数字图书馆时需要通过身份认证，那么，图书馆就可以自动搜集个体读者所产生的操作“痕迹”，并以数据的形式储存起来，与读者到馆行为数据的收集相比，数字阅读行为的储存都是自动生成的，节省了图书馆人力物力，通过对用户数字阅读行为数据进行整理和分析，可以揭示读者的兴趣分类、阅读习惯等规律，从而对其进行有针对性的推广和营销，提高数字资源的利用效率。

1.3 读者的交互行为

在读者行为大数据中，交互行为是重要构成部分，信息技术的发展改变了图书馆与读者之间的关系，读者不再满足于图书馆提供的单向知识流通模式，而是转变为增加了读者反馈和读者交流的双向知识交互行为，在这种情况下，图书馆更倾向于提供一个知识交流的平台，既不断输出读者所需要的资源，为读者推广知识文献，又不断吸收读者的反馈意见，完善图书馆的服务，形成一种良性循环，除此之外，读者之间也产生了频繁的互动，互相交流阅读经验。例如，公共图书馆开通了微信公众账号和微博账号，通过社交媒体软件拉近了与读者的距离，产生了频繁的交流互动，这种交互行为留下的“痕迹”被图书馆收集并储存，构成读者行为大数据，交互行为数据有利于优化图书馆的服务和馆藏结构，同时创新图书馆推广营销活动形式。

表1 读者用户与图书馆公众账号互动与消费的情况[3]

2 读者行为大数据采集与分析途径

图书馆积累的读者到馆行为、读者数字阅读行为、读者交互行为数据量与日俱增，如何采集有效数据并进行合理分析，是图书馆提高阅读推广精准度需要注意的问题，通过对读者行为大数据进行精准分析，可以帮助图书馆工作人员制定合理的决策，使图书馆的阅读推广服务更加高效。

2.1 自动化系统采集

读者行为大数据采集可以应用图书馆的自动化系统，例如读者活动管理平台、数字资源管理平台等，这些自动化系统带有信息储存功能，可以抓取到读者在借阅、浏览过程中生成的行为数据。但是，通过这种方式采集的数据，往往存在数量多、独立性差的特点，数据之间关联较小，显得杂乱无章。因此，对于自动化系统采集到的读者行为大数据就要进行下一步的结构化处理，按照读者阅读、浏览、检索查询等项具体分类，从而产生数据的价值和内在逻辑。总之，图书馆要想提高资源精准推送的效率，就要做好信息搜集工作，参照有效的读者行为数据。

2.2 网络数据采集

除了应用图书馆自己开发的自动化系统之外，图书馆还要广泛应用社交媒体平台的数据收集功能，随着互联网技术的发展，越来越多读者的阅读习惯发生了改变，尤其是善于接纳新鲜事物的年轻人，更加依赖微信、微博等社交软件，他们应用社交软件获取图书馆推广营销资源的频率比直接访问图书馆更高，因此，社交媒体平台上读者产生的信息获取数据对于图书馆精准推广营销服务而言，更具参考价值。这样的读者行为具有多样性，对于研究读者的阅读喜好和图书馆资源推送认可度的研究具有重要价值。为了获取和分析这类数据，图书馆需要应用网络爬虫功能将数据从网页上抽取出来，进行结构化的存储和清洗[4]。

2.3 客流监控系统采集

传统图书馆的读者行为数据搜集，往往存在方式单一、效率低下的问题，尤其是对于读者数量和频率上的监控，并不受到图书馆的重视。伴随技术的发展和图书馆服务理念的转变，读者的主体地位日益突出，现在的图书馆关注到读者的客流监控可以通过与人工智能、影音视频等领域的交叉，获得关于读者用户的个人活动数据。一方面，可以有效分析地理位置、天气、季节、时间等因素对读者走进图书馆的影响；另一方面，也可以监控网络用户访问图书馆页面的频率与规律，从而结合图书馆自身的资源构建情况，合理调度馆内人力物力，提高图书馆资源精准推送的效率。

3 基于读者行为大数据的图书馆精准化阅读推广营销应用

图书馆在进行读者行为大数据的收集和分析后，利用Hahoop、Hadapt、Hpcc等数据处理工具对数据进行挖掘与横向纵向的结构化分解，以便读者行为大数据可以为图书馆精准化阅读推广营销所应用。

3.1 依据读者行为数据，制定资源推广清单

图书馆通过对读者数据的大量收集与分析，能够掌握不同群组读者的阅读倾向和阅读习惯，进而为其制定具有针对性的资源推送清单。例如，图书馆可以效仿某支付软件的年度账单，也在固定时间整理出读者的阅读清单，读者便可以回顾一段时间以来自己查询和阅读的资源。同时图书馆在梳理大数据时，也可以通过提炼关键词的方式，定位读者的阅读偏好，对其进行个性化分析，精准化资源的推送与分享，可以分析哪类资源借阅量较大、资源流通量较高的图书馆、比较受欢迎的图书分类等，并以简洁清晰的图表呈现。目前，部分图书馆已经开发年度阅读报告功能，并将此功能向读者开放，不仅有利于读者从宏观上掌握自己的阅读情况，进而完善自身的知识架构，调整自身资源获取领域，同时有利于增强读者对图书馆的好感度，增加读者的阅读兴趣，对读者而言是一种积极的鼓励措施[5]。

3.2 依据读者行为数据，精准化推广系统

目前，公共图书馆的资源推送偏向于整体推送，例如图书馆会向所有读者推送新书推荐、馆内展览、讲座交流等活动，由于读者的需求不同、领域不同、阅读偏好不同，图书馆的活动肯定不会适宜每一个读者，那么，这种大范围的整体推送就成为了耗时耗力的低效率推广营销，浪费了图书馆的人力物力。而依托读者行为大数据分析，图书馆能够实现精准化推广营销，例如，以亲子为主题的新书推荐或馆内活动，就可以优先推送给家里有适龄儿童的读者用户；文史类的讲座或名人讲堂活动就可以优先推送给对文史领域内容感兴趣，并频繁查询阅读相关资源的读者用户。这样一来，不仅节省了图书馆推广营销的工作量，同时由于精准用户进行推广，也提高了图书馆阅读推广的工作效率[6]。

3.3 依据读者行为数据，优化推广营销决策

以往的图书馆阅读推广营销决策，大多依靠图书馆工作人员的经验，馆员凭借自己的直觉猜测读者用户可能会对哪些资源感兴趣，或者参考市面上畅销图书和杂志，认为读者同样会乐于阅读。即便部分图书馆意识到读者调查的重要性，大多也是采取抽样调查、问卷调查的方式，得到的结论难以适用于大多数读者，总之，以往的图书馆阅读推广营销决策的制定，或受馆员主观因素制约，或受一小部分调查结果影响，都无法真正实现精准化的推广方式。依据读者行为大数据，图书馆可以全面掌握读者的信息，生成具有参考价值的数据报告，这就促使图书馆阅读推广营销决策也得到了优化，保证了决策的科学性和可行性，可以从读者需求上找到图书馆推广的资源内容，体现了读者中心的服务理念。

4 基于读者行为大数据的图书馆精准化阅读推广营销方法

4.1 多元化推广活动，激发读者兴趣

基于读者行为大数据分析的图书馆精准化阅读推广营销要侧重分析读者的需求，根据读者的阅读喜好开发多元的阅读推广活动，注意形式和内容的创新，针对不同群体举办不同主题的推广营销活动，如面向阅读障碍群体开展“触摸阅读”活动、面向老年人群体举办养生讲座课堂、面向亲子家庭开展亲子手拉手阅读活动等。多元化推广活动主要目的在于强化读者与图书馆的联系，最大程度地提高读者的阅读兴趣。

4.2 应用多媒体平台，拓宽推广营销渠道

图书馆阅读推广的渠道和力度关系到阅读推广的成效，在大数据时代，图书馆应该善于应用多媒体社交平台，拓宽推广营销的渠道。图书馆可以制作精美的宣传海报并通过社区、微信、微博等途径宣传，增加图书馆的知名度，还可以结合读者行为大数据的分析结果，选取网民读者喜好阅读的资源进行发布，通过读者的转发、评论和分享拓展服务范围，吸引更多读者关注。总之，基于读者行为大数据分析的图书馆精准化阅读推广营销不仅要充分挖掘读者的阅读喜好，还要契合读者的阅读习惯，扩大自身影响力。

4.3 建立反馈机制，及时与读者沟通

图书馆精准化阅读推广营销活动过程中，建立科学的反馈机制，全面收集数据至关重要，如果将第一阶段收集的数据作为对比项的话，那么第二阶段收集的数据可以明确反应出这一阶段精准化阅读推广营销的成果，从而不断完善图书馆阅读推广服务工作。此外，读者的反馈可以更加真实地反映出图书馆阅读推广方面存在的问题，促进读者与图书馆的互动交流，形成读者参与、读者反馈的良性循环机制，打造高效的图书馆精准化阅读推广营销体系[7]。

5 结语

综上所述，读者行为大数据可以分为读者的到馆行为、读者的数字阅读行为、读者的交互行为三大类，可以通过自动化系统采集、网络数据采集与客流监控系统采集的方式进行整理分析。并依据读者行为数据，实现制定资源推广清单、精准化推广系统与优化推广营销决策的应用。最后提出了多元化推广活动，激发读者兴趣；应用多媒体平台，拓宽推广营销渠道；建立反馈机制，及时与读者沟通的阅读推广营销方法。

[1] 李蓉.大数据时代读者信息行为与图书馆的对策[J].图书馆学刊，2014（9）：80-82.

[2] 王正勤，邓国家，袁西鹏.基于大数据与云计算的图书馆读者行为分析系统：CN205453781U[P].2016.

[3] 吴蛟鹏.大数据时代图书馆读者行为分析及应用[J].图书馆研究，2017（2）：108-111.

[4] 何欢.公共图书馆基于读者行为大数据的采集与利用[J].中文信息，2017（7）.

[5] 赵迎春.图书馆读者行为的大数据分析系统的设计与实现[J].四川图书馆学报，2017（2）：59-61.

[6] 马波.大数据背景下精准信息推送在移动图书馆中的应用研究[J].图书馆工作与研究，2017（2）：57-60.

[7] 王芙蓉.大数据环境下基于读者决策的图书馆文献资源采购模型研究[J].图书馆学研究，2017（12）：54-59.