|
|
Dữ liệu giúp người làm xuất bản quyết định với số phận một bản thảo. Ảnh: rtologic. |
Trong kỷ nguyên hiện đại, mọi người đã quá quen với sự dễ dàng và tiện lợi của công nghệ thông minh, nó đã trở thành một phần của đời sống.
Thời của dữ liệu
Amazon đưa ra các đề xuất mua hàng ngay tại chỗ, Facebook hiểu sở thích của người dùng và Instagram điều chỉnh nguồn dữ liệu để làm nổi bật sở thích của từng cá nhân, Google có thể đề xuất món hàng mà người dùng đang có “ý định” tìm kiếm.
Những hiểu biết sâu sắc thu được từ phân tích dữ liệu kỹ thuật số mang lại cho các doanh nghiệp sự tự do khi biết mọi thứ về khách hàng, từ độ tuổi đến hệ điều hành mà họ đã chọn, từ cách thức tiếp cận món hàng, đến dự đoán ngân sách mà khách hàng sẽ chi ra.
Dữ liệu thông tin sẽ rất có giá trị chỉ khi được phân tích và giải mã một cách tối ưu. Cũng giống tất cả ngành công nghiệp lớn khác, phân tích dữ liệu đang chứng tỏ là một công cụ tiên tiến nhất trong kho vũ khí của các nhà xuất bản.
Đo lường dữ liệu và xem xét kỹ lưỡng các kết quả, để có thể lên phương án sử dụng, làm lợi thế cạnh tranh. Phân tích dữ liệu thông minh sẽ không chỉ mang lại lợi ích, đem đến lợi nhuận mà còn giúp vượt qua các đối thủ cạnh tranh. Thu thập dữ liệu phù hợp giúp nắm bắt được các kiểu suy nghĩ và hành vi của khách hàng hiện tại và tiềm năng, có thể giúp nhà xuất bản thiết lập những gì được xuất bản trong tương lai.
Khi xem xét các lượt thích, lượt không thích, lịch sử mua hàng, xu hướng tìm kiếm... của khách hàng tiềm năng, điều này giúp vẽ nên một bức tranh chi tiết, cho phép các nhà xuất bản dự đoán được nhận thức kiến thức của người đọc, xu hướng đọc, xu hướng tiêu thụ văn hóa trong tương lai, dự báo doanh số bán hàng một cách gần đúng nhất.
Đối với những người quan tâm đến văn học, dữ liệu thường được coi là một phản đề của văn học và thậm chí có thể là thứ đang hủy hoại văn học. Thêm vào đó, mọi người có xu hướng nghĩ rằng dữ liệu là nhàm chán. Công bằng mà nói, dữ liệu đôi khi nhàm chán, và trên thực tế, nó có thể khiến văn học trở nên nhàm chán hơn.
Dữ liệu sử dụng trong ngành xuất bản
Nhưng dữ liệu bán hàng đã ảnh hưởng sâu sắc đến thế giới văn học đương đại, đó chính là lý do chúng ta cần chú ý đến nó. Nếu bạn quan tâm đến sách, có lẽ bạn nên quan tâm đến dữ liệu của ngành sách. Cùng xem thử dữ liệu đã ảnh hưởng đến thị trường xuất bản Mỹ ra sao.
Thường chúng ta hay thấy danh sách những cuốn sách bán chạy nhất của New York Times, của Publishers Weekly, và của nhiều đơn vị khác cũng công bố. Vậy căn cứ vào các số liệu bán hàng ở đâu để họ có những con số này?
Các danh sách ấy đều dựa vào một nguồn cơ bản, một dịch vụ đăng ký độc quyền có tên là BookScan: dữ liệu bán sách chi tiết, toàn diện và có ảnh hưởng nhất trong ngành xuất bản. Dù vẫn còn nhiều lỗ hổng đáng kể, đây vẫn được xem là nguồn của mọi thông tin bán sách trên thị trường nước Mỹ.
 |
| Dữ liệu ngày càng đóng vai trò lớn trong công nghiệp xuất bản. Ảnh: Guardian. |
Kể từ khi ra mắt vào năm 2001, BookScan đã phát triển mạnh mẽ. Tất cả nhà xuất bản lớn hiện nay, cũng như nhiều tác giả và chuyên gia xuất bản khác đều dựa vào dữ liệu BookScan. Nếu chúng ta muốn hiểu thế giới văn học đương đại, chúng ta cần phân tích dữ liệu sách.
Ảnh hưởng của BookScan trong thế giới xuất bản là rõ ràng và sâu rộng. Đối với người biên tập, số BookScan cung cấp hai điểm dữ liệu quan trọng: Một là lịch sử bán hàng của tác giả tiềm năng, nếu nó tồn tại; hai là lịch sử bán hàng của các đầu sách và có thể so sánh hoặc “tổng hợp”.
Những điểm dữ liệu này, nếu được coi là không thuận lợi, có thể có nghĩa là “một cuốn sách đã chết”, và sẽ không có cơ hội tái bản trên thị trường.
Với biên tập viên của các nhà xuất bản lớn trên thế giới, dữ liệu BookScan là "rất quan trọng" để quyết định xem có nên mua hoặc chuyển thể một cuốn sách hay không; BookScan cũng được sử dụng để xác định quy mô của một khoản tạm ứng, để chỉ định quy mô của một chiến dịch tiếp thị hoặc chuyến quảng bá sách và giúp bán các bản quyền phụ như bản quyền dịch thuật hoặc quyền chuyển thể...
Một tác giả hoặc một quyển sách có lịch sử bán hàng kém trên BookScan thường dẫn đến việc bị nhà xuất bản/biên tập viên loại bỏ ngay lập tức. Doanh số bán sách tồi tệ có thể ám ảnh một tác giả “như lịch sử tín dụng”, và họ có thể “khiến những biên tập viên/nhà xuất bản phải do dự khi tiếp cận để ký hợp đồng xuất bản sách vì không họ đã thành công trong quá khứ.
Quyết định những cuốn sách và nội dung nào được xuất bản dựa trên xu hướng dữ liệu là một khái niệm tương đối mới. Nhưng dữ liệu sẽ giúp các nhà xuất bản nhanh chóng biết được xu hướng đọc, và độc giả thực sự thích gì.
Nói một cách nôm na dễ hiểu, một khi công nghệ xuất bản phát triển, đồng nghĩa với việc người ta đặt lợi nhuận lên trên hết. Lúc này giá trị văn hóa phải đi kèm với lợi nhuận, BookScan lúc này đóng vai trò như ngân hàng trung ương, các nhà xuất bản sẽ truy cập vào xem các “khoản nợ xấu”, nhà văn có lịch sử bán chậm quá, “điểm tín dụng thấp” thôi chúng ta bỏ qua. Cơ hội để nhà văn ấy được xuất bản sách sẽ giảm thảm hại. Có thể cuốn sách tiếp theo đây của nhà ấy có hay đến thế nào, thì “lịch sử bán chậm” vẫn là cái để nhà xuất bản đặt lên bàn cân.
Rõ ràng, bất kỳ ai cũng thấy chính sự thay đổi về doanh số bán sách đã làm thui chột phần lớn sự sáng tạo và độc đáo của ngành xuất bản sách đương đại. Càng ngày các nhà văn sáng tác sẽ càng ít cơ hội hơn, trong khi họ đang mải mê nói về chất lượng văn bản, ý tưởng độc đáo, thành tích văn học bla bla… các biên tập viên/nhà xuất bản đơn giản chỉ cần ấn nút mở dữ liệu, lịch sử bán sách của tác giả, để xem thử dự báo lợi nhuận của tác giả mang về là bao nhiêu?
Dĩ nhiên các biên tập viên luôn khẳng định dữ liệu BookScan không thay đổi đáng kể công việc và quyết định của họ, họ sử dụng dữ liệu BookScan theo những cách sáng tạo để hỗ trợ các lựa chọn độc lập của mình. Tuy nhiên, ngay cả khi các biên tập viên tìm ra những cách sáng tạo để sử dụng dữ liệu BookScan và để duy trì đánh giá giá trị văn học của riêng họ, thì tựu trung các nhà xuất bản vẫn phải sử dụng và tính toán dữ liệu BookScan ở một số dạng, ưu tiên xuất bản loại nào, và hạn chế bớt loại nào, gì thì gì sự tác động đến nền văn học đương đại là điều có thể nhìn thấy ngay lập tức.
Thường dữ liệu từ BookScan khuyến khích các nhà xuất bản tiếp tục tái bản những đầu sách đã bán chạy trong quá khứ. Một cách làm quá an toàn, nhưng không đem lại các giá trị mới. Lúc này các nhà xuất bản chỉ còn một nhiệm vụ thuần túy là đi thu mua nội dung, không còn vai trò góp phần sáng tạo nội dung nữa.
Dữ liệu BookScan có sự ảnh hưởng rộng lớn như thế, nhưng không phải ai cũng được tiếp cận các con số này, thường chỉ có các nhà xuất bản, các nhà phát hành sách, các nhà xuất bản trường đại học và các đại diện văn học của các tác giả.
Điều khoản cấp phép là không cho phép chia sẻ công khai bất kỳ dữ liệu nào. Theo một nghiên cứu kinh doanh năm 2009, chi phí để tiếp cận dữ liệu BookScan có giá từ 350.000 đến 750.000 đôla một năm vào thời điểm đó.
Các đại lý văn học, tuyển trạch viên và các chuyên gia xuất bản khác có thể đăng ký NPD Publishers Marketplace với mức giá cơ bản thấp hơn là 2.500 đôla một năm và nhiều tác giả có thể xem dữ liệu BookScan của riêng họ miễn phí qua Amazon.
Các con số của BookScan không hoàn toàn chính xác và đầy đủ, mặc dù BookScan tuyên bố nắm được 85% giao dịch mua sách thực từ các nhà bán lẻ (bao gồm Amazon, Walmart, Target và các hiệu sách độc lập…) và 80% doanh số bán sách điện tử hàng đầu.
Có rất nhiều thứ mà nó không nắm bắt được: sách được bán tại các sự kiện hoặc hội nghị, sách được bán bởi một số nhà bán lẻ đặc biệt, và sách bán cho các thư viện. Nhưng chắc chắn một điều, dữ liệu ngày sẽ càng nhiều, và càng đầy đủ hơn, lúc đó quyền quyết định sẽ nằm trong tay các ông lớn dữ liệu. Tuy vậy giờ đây, dữ liệu từ BookScan vẫn là kim chỉ nam cho các nhà xuất bản lớn trên thế giới chọn tác giả, chọn chủ đề, chọn tác phẩm... Tương lai của xuất bản phải chăng sẽ được xác định bằng dữ liệu?
