Тема больших данных в последнее время широко обсуждается как в прессе, так и на профессиональных мероприятиях. Многие отмечают: благодаря цифровым технологиям издательства впервые получают возможность взаимодействовать со своими читателями напрямую, изучать свою аудиторию и гибко менять свои издательские и маркетинговые стратегии.
В цифровую эпоху потребительские привычки стремительно меняются. Книгоиздательская отрасль не избежала этих перемен. Подобно музыке и кино, книги перерождаются: стремясь поспеть за переменчивыми ожиданиями пользователей, меняются книжный формат и модели распространения. Интуитивно понятный пользовательский интерфейс, индивидуальный, привлекательный и интерактивный контент — вот что ищут современные читатели как в учебной, так и в художественной литературе. Чтобы не потерять актуальность в условиях динамичного рынка и увеличить свою прибыль, издатели должны внедрять инновации, основанные на самых передовых цифровых технологиях.
Чтобы лучше понимать различные аспекты взаимодействия (или его отсутствия) читателей с книгами, издателям стоит задействовать сложные инструменты и системы анализа данных. Это особенно важно, учитывая, что сегодня любители книг покупают и обмениваются контентом на множестве разных цифровых платформ. Концепция больших данных может позволить объединить и анализировать эти огромные объемы структурированных и неструктурированных данных. Расширенные системы анализа данных могут помочь издательствам получать и хранить необходимые данные из большого числа доступных источников информации, включая социальные сети, видеоканалы, форму поиска Google, электронную почту и государственные источники.
Многие издатели уже приступили к реализации программы «больших данных». В британском отделении Penguin Random House решения, касающиеся издательского процесса, принимаются на основании комплексного анализа действий потребителей. А издательство Barnes & Noble инвестировало средства в создание корпоративного хранилища данных, счет которых уже идет на терабайты. Посредством исчерпывающего анализа данных Barnes & Noble рассчитывает всесторонне изучить читательские привычки своих клиентов.
Согласно отчету компании PwC, среднегодовой темп роста книжной отрасли составит около 1,7% в ближайшие пять лет, а образовательный сегмент ожидает самый быстрый рост среди всех секторов книгоиздания. Однако, чтобы монетизировать эту возможность, учебные издательства должны будут пересмотреть свой привычный подход к созданию контента и перейти от «интуитивного» планирования к принятию решений, опирающихся на анализ данных.
Прошли времена, когда единственным фактором, определяющим последующую судьбу педагогического контента, были отзывы преподавателей. Современный мир — мир прямого общения с покупателями, в котором правят социальные сети, а издатели могут в реальном времени получать обратную связь от своих читателей, зачастую весьма обстоятельную.
Отслеживая и агрегируя хэштеги в Твиттере, лайки в Фейсбуке и книжные онлайн-рецензии, издательства могут почерпнуть много полезного для углубленного понимания того, что думают учителя и студенты. Семантический анализ настроений пользователей, который стал возможен благодаря технологиям обработки естественных языков, может позволить издателям адаптировать свои редакционные планы.
Для создателей и дистрибьюторов контента имеет смысл анализировать результаты обучения на индивидуальном уровне. Например, группа небольших школ в Нью-Йорке и Силиконовой долине AltSchool использует собственное программное обеспечение для сбора огромного количества информации по каждому поступившему учащемуся. Опираясь на параметры, которые можно собрать из анализа учебных профилей учеников — в том числе результаты обучения, уровень взаимодействия с учебным контентом, учебные и социальные паттерны поведения — AltSchool удалось адаптировать свои образовательные ресурсы и методики.
Издателям есть чему поучиться у AltSchool: отслеживать и реагировать на пользовательские данные на более детальном уровне. Это поможет оценивать эффективность контента и «настраивать» образовательные программы и материалы на реальные потребности студентов и школьников.
Издательствам, работающим в сегменте литературы для высшего образования, следует активно взаимодействовать с экосистемой преподавателей, студентов, выпускников и администраторов для сбора данных об учебном опыте учащихся. А выводы, сделанные на основании их анализа, использовать для создания более привлекательного и интерактивного контента, который, в свою очередь, будет стимулировать новые регистрации и повышать рейтинги и стоимость курса.
В качестве примера можно привести академическое издательство Elsevier, которое несколько лет назад с помощью массовых открытых онлайн-курсов (MOOC) получило расширенный доступ к экосистеме высшего образования и повысило традиционные продажи. Кроме того, Elsevier использует инструменты для сбора, поиска и анализа данных для создания так называемой «статьи будущего» — инновационного формата статьи, включающего расширенные функциональные возможности, связанные аудио- и видеофайлы, интерактивные изображения и встроенные карты.
Сложные инструменты сбора и анализа данных помогут издателям сопоставлять мнения покупателей со своими маркетинговыми и ценовыми стратегиями. И, как следствие, лучше понимать, почему та или иная книга или серия не была успешна, определять прибыльные рынки и оценивать предпочтения читателей. Сбор данных может ответить на ключевые вопросы, связанные с поиском, покупкой и потреблением контента. Где и как читатели находят книги? Какие факторы влияют на принятие решения о покупке? Целостное понимание аудитории позволит издателям оптимизировать ценовую политику, а также принимать обоснованные решения о том, как и сколько стоит вкладывать в тех или иных авторов.
На протяжении многих лет онлайн-магазины, такие как Amazon, использовали данные о кликах и транзакциях, чтобы делать своим клиентам дальнейшие предложения и рекомендации. Издательства могут вернуть себе это пространство путем установления прямых каналов связи с потребителями и, собирая собственные большие данные, уменьшить свою зависимость от посредников. Мобильные приложения и онлайн-платформы могут выступать в качестве центров по взаимодействию с читателями. Например, Random House уже использует выводы, сделанные из анализа больших данных, для запуска персонализированных маркетинговых кампаний через приложение BookScout.
Ведущие издательства экспериментируют с новыми базами данных, инструментами для мониторинга социальных медиа и исследовательскими программами, позволяющими лучше узнавать их конечных пользователей. Портал BookBusiness побеседовал с представителями HarperCollins, Hachette и Cengage Learning, чтобы понять, какие виды данных их интересуют более всего и как эта информация влияет на бизнес-стратегии.
Культура обучения в обществе меняется. Массовые онлайн-курсы, хотя и не заменяют очного образования, но создают новые возможности для достижения образовательных целей. «Если вуз хочет набрать на первый курс много мотивированных студентов, он будет делать массовый онлайн-курс», — уверены на портале Лекториум.
В фокусе внимания VII Образовательного форума, прошедшего 22–26 марта в Санкт-Петербурге, — информатизация Новой школы. Развитие учебной аналитики — один из современных трендов. Как измерить «цифровой след» того, что происходит в образовании? Как оценить «социальный капитал» организации? Могут ли данные информационных систем помогать в принятии управленческих решений? Участники круглого стола поделились своими наработками.