【英】读者分析数据不是良方_中国（武汉）期刊交易博览会

　　这篇文章的标题可能会让一些读者大吃一惊。为什么这位作家，同时也是Jellbooks这家读者分析数据公司的创始人，要说读者分析数据不是为出版商解决所有收购、探索能力、营销以及销售问题的良方呢?嗯，Jellybooks的工作原则是开放、公开以及用户信任，我们会诚实地说：读者分析数据是一个高度精炼过的工具——电子书的崛起让它成为可能——但是他无法神奇地预测出某一本特定的书能够卖出多少本。

　　那么如此说来，读者分析数据就毫无价值吗?当然不是了!它仍然是一个很好的营销工具，能够衡量读者与图书之间的参与度，能够显示出哪一类的读者会喜欢特定的一本书，以及他们阅读的方式和时间。这是一个能够帮助作家、代理机构和出版商更好地接触、瞄准以及扩大一本书潜在读者的工具。

　　那么为什么读者分析数据不是一个精确的销售预测工具呢?嗯，总的来说，人们买书的原因有很多，而读书并不是人们购买它的唯一原因。如果人们有意去购买一本书，但却不是为了阅读，那么读者分析数据很自然无法预测出与阅读无关的原因所产生的销量的。

　　在之前DBW上的一篇文章中，我跟大家讨论了人们买书的八个原因。整个单子不长，但是我是为了强调人们去买书有很多不同的原因。毕竟出版业是一个很大的行业，全球一年大约能创收1000亿美元左右。

　　贸易出版业内，导致读者分析数据低估一本书潜在销售能力的原因主要有两个：

　　首先，如果影响力大的文学评论家、名人或质量把关人员认可了一本书，其推动销量的作用要远远大于读者分析数据可以预测的范围。即使是在当下这个断裂的媒体格局中，《纽约时报》上热情洋溢，洋洋洒洒的一篇书评仍然能够为这本书赢得大量的关注度。换句话说，一个人，或是文学造诣高的人中的一小群人的意见都能够推动很多人去购买一本书。

　　同样的趋势也适用于决定主要奖项，比如说诺贝尔文学奖、布克奖或普利策奖的决定人。读者分析数据无法预测这些人会如何表达自己的意见以及他们会挑选哪一本书。而且，读者分析数据是一个衡量“正常”读者人群中读者真正参与程度的工具，所以它只能预测出一本书本身口耳相传的潜力。从某种程度上来说，其中也包括了一本书被一位图书博主挑中的可能性，这些博主主要是根据他认为是否能够吸引粉丝而不是一本书真正的文学价值。事实上，其中有一些人在未来甚至可能会使用读者分析数据来帮助他们从无数出版内容中筛选出质量高的。

　　第二，有一些书会得到一种“身份地位”。人们认为它们是文学著作，被加入到强制性学校和大学的阅读书单中等。突然一下，上层圈子就开始讨论它们。只要想一下21世纪中Thomas Piketty的Capital就知道了。人们买这些书是为了摆在自己的书架上，而不是一定要去读，而且因为他们不读，所以读者分析数据无法预测出来自于这类“地位”购买的额外销量。

　　还有一种情况读者分析数据可能会高估销量，至少在最开始的时候会，因为读者对书十分贪婪，但是一本书的封面设计有太过于普通，或是营销太差，读者最后没有发现这本书。不过，这些都是可解决的问题，而且读者分析数据在这里就能够突出向作家、代理商或出版商显示，内容本身很不错，而且读者参与度也高，只是营销和销售策略还需要改进。这是读者分析数据真正发光发亮的地方，确保一本书能够发挥其最大的销售潜力。

　　所以说，读者分析数据不是一个万能的公式，不能告诉你一本书会卖出多少本，能卖出什么价钱。而且最简单地说，读者分析数据是一个帮助人们理解其他人的工具。它帮助作家和出版商更好的了解读者行为，这样才能够更好的服务他们。

　　虽然读者分析数据的设计非常简单，所有作家、公关或是营销专家都可以使用，但它还是要求有人为的解释。它不是专为数据科学家或读者观察专家而设计的。相反，它适合所有人使用，而且我们Jellybooks也会一点一点的进行推广，这样有一天，无论是出于什么原因，任何人都能够使用它。

　　现在基本上还是非常大型的出版商才使用它。这主要是成本的问题，因为每本书还是需要大约500-950英镑才能进行读者分析(而且通常是需要对多本书同时进行测试)。这样就等于是每本书700-1400英镑，不过这是最耗时间的测量模式费用，其中涉及高级读者和对照小组。新一点的模式可以对测试中的书进行零售和其他场景的复制。

　　在接下来的文章中，我们会讨论“谁害怕读者分析数据。”到6月份的时候，我会从我们现在的非虚构类读者分析活动中挑选一部分汇报给大家。

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