基于供应链管理视角的图书馆精准服务探讨*

时间：2024-05-04

邓青菁，邱蒙雯，付达杰

(江西财经职业学院，江西九江 332000)

1 供应链管理和图书馆管理

“供应链”的概念最早由美国管理学家Houlihan在1985年提出。Houlihan认为，在供应链系统中，产品流是由供应商流向最终客户，而信息流是双向流动的。随后，国内外相关学者陆续对供应链进行了新的定义。总体而言，供应链是指在产品生产及流通过程中，为了达到将产品或服务交付给最终客户，由上游及下游企业共同建立的网链状组织，通过对整体的统一计划、组织、协调和控制，最终达到供应链的效益最大化。供应链管理的最终目标是为了提高企业的工作效率，降低整体系统的成本值。

供应链管理的概念也被应用于图书馆领域，早在1996年Cornish就提出了信息供应链的概念，其认为图书馆需要改善信息流以更好地满足读者的需求。张晓林认为图书馆本质上是一种服务。图书馆的主要使命是利用馆藏和设施向读者提供文献和情报，图书馆管理是对图书馆业务运行时所涵盖的各项内容进行计划、组织、协调与控制，其最终目标是优化图书管理，使图书馆发挥最佳的读者服务效率。由此可见，供应链管理的最终目标与当前高校图书馆管理的最终目标十分相似，都是以最低成本发挥最大效率为目标。因此，图书馆可以将供应链管理的思想融入图书馆管理工作当中，创建面向供应链管理目标的图书馆服务方式。如果以供应链管理为目标导向，图书馆管理的最终目标就应转变为充分调动图书馆资源，以最低的成本呈现最高效的工作状态，即更加契合读者需求，提升图书馆服务满意度。

图书馆的基本职能是服务读者，服务讲求价值，更要讲求质量与效益。服务是图书馆永恒的主题，更优的服务和更低的成本并不是不可共存。近年来，供应链理论被广泛应用于图书馆的服务质量研究，如：Kress等通过研究指出，利用供应链管理方法将图书馆的两个服务部门合并，可以达到改善服务读者质量的效果。Khan等认为供应链管理的目的是让图书馆的程序和活动与图书馆的供应者和使用者相协调，以便图书馆的资源与服务能符合或超越读者的需求。此外，Hye等针对如何建立图书馆供应链模型进行了广泛的文献回顾，并将图书馆供应链模型归纳为三类：一是读者及各类型的馆藏供应者。二是图书馆供应链的组织向度。三是各种不同类型的图书馆供应链程序联结。

图书馆服务的最终目标是满足读者需求，而精准服务是图书馆提升服务品质和读者认可度的有效路径。图书馆精准服务可以在控制低成本的情况下，仅用图书馆内静置的大量数据，通过分析手段向读者提供更优质的服务。精准服务一方面可以让用户获得契合自身需求的资源；另一方面有利于图书馆完善资源建设、调整馆内空间的功能布局、规划未来发展方向和建设思路，实现全面改革与发展。

2 精准服务在图书馆领域的应用

“精准化”概念最初来源于经济与社会管理领域的精准营销理念，根据用户需求有针对性地提供服务的活动就是典型的精准服务模式。“精”主要是通过科学的指导对关键数据进行把控，实现效益最大化；“准”主要是将活动过程中所涉及的范围、目标等关键因素作为分析对象，对其开展导向性工作。图书馆的“精准服务”与企业运营中的“精准销售”有相似的地方，二者都是以满足用户实际需求为目标，向用户提供个性化精准服务。精准营销的核心概念是为用户提供个性化的服务，这为图书馆的读者服务提供了新的思路。

对于精准服务的概念，目前国内学术界尚未形成定论，不同研究领域的学者针对“精准服务”的概念有不同视角的定义。笔者认为，精准服务就是在传统服务的基础上，通过一定的理论技术支持获取用户的当前实际需求，实现为用户提供特定的、一对一的个性化推送服务。就图书馆而言，精准服务是指图书馆在开展日常普适化服务的基础上，针对读者的个性化需求开展的一对一或特定的针对性服务，如：牛勇认为图书馆精准服务是指图书馆在提供日常基础服务的基础上，提供以用户个性化需求为中心的资源配置方案，以最低的成本实现读者服务的最佳效益目标。

3 面向精准服务的图书馆信息流系统框架

图书馆的精准服务是在传统服务模式基础上，以及满足读者普遍性需求的前提下，注重读者的个性化需求。因此，掌握读者个性化需求是图书馆开展精准服务的必要前提，图书馆可通过数字化平台收集、存储读者数据，并利用云计算、数据挖掘等技术分析得到读者的个性化需求，然后通过可视化的方式向读者推送个性化的信息资源配置方案。基于数据积累、数据分析、数据服务等阶段的面向精准服务的图书馆信息流系统框架见图1。

图1 面向精准服务的图书馆信息流系统框架

3.1 数据积累阶段

数据积累是构建面向精准服务的图书馆信息流系统框架的第一个环节，数据来源包括图书馆内部产生的数据和其他场所产生的外部数据，详见下页表1。

表1 数据采集内容与来源

3.1.1 内部数据。图书管理系统内的读者信息，如他们的性别、年龄、年级、专业、学历等基本信息可以被图书馆用来对读者进行初步识别与判断。读者在使用图书馆的过程中还会产生众多交互数据，如书目查询数据、书目借阅数据、数字资源使用情况数据、到馆记录数据、咨询留言数据等。这些数据承载着读者的内心想法，能够直接有效地反映读者的阅读偏好、活动倾向等，图书馆挖掘、分析这些数据可以有效寻找服务与读者个性化需求之间的结合点，从而提供精准服务。

3.1.2 外部数据。外部数据在一定程度上能够更加全面地反映读者现阶段的生活、学习状态，因此图书馆要重视馆外数据的收集，如教务处、科研处、学院等部门的学生数据。需要注意的是，随着时间的推移，读者的需求可能随着阅读经历、生活阅历的改变而发生变化，只有实时的交互数据才能反映读者当下的需求，因此图书馆采集读者数据需保障实时不间断的跟踪。

3.2 数据分析阶段

图书馆依据不同的数据内容可以开展不同角度的数据分析，如：根据读者借阅数据可以分析读者的关注焦点；根据图书借阅频次与时长可以分析读者的图书利用情况及借阅特征；根据数字资源访问数据可以分析读者对某类资源的黏性；根据出入馆流量数据可以分析读者对图书馆的依赖程度；根据参考咨询数据可以清晰了解读者关心的问题；根据活动参与数据则可掌握读者的活跃程度。图书馆可根据不同数据分析结果开展一系列针对性的服务或活动。

在数据大爆炸时代，读者数据具有海量化、分散化、异构化、变化快等特征。对于群体读者，图书馆可借助大数据、云计算等技术对数据进行挖掘、清洗、分析，利用文本挖掘、机器学习、聚类分析等技术对数据进行规范化加工处理，提取读者特征数据，构建以读者偏好聚类的群体用户画像模型。群体用户画像能够为图书馆服务读者、分析读者阅读偏好提供客观依据。

3.3 数据服务阶段

美国学者奈斯比特认为无组织和失去控制的信息在信息社会里不能被称为资源，数据只有经过分析处理并服务于人才有用，图书馆开展精准服务必须依据经过充分组织与加工处理的数据资源。高效便捷是读者利用图书馆的客观要求，节省读者检索资源的时间是图书馆精准服务的目标，在海量资源背景下，精准服务自然而然成为图书馆服务的核心和主流。图书馆要想实现精准服务，一方面要充分挖掘图书馆资源，对读者数据进行精准分析，挖掘读者偏好，通过图书馆各种信息发布渠道对接图书馆管理系统以及其他读者数据，进行资源分区展示，实现“每本书有其读者”；另一方面要运用数据分析技术提升资源与读者之间的匹配度，通过精准推荐、动态跟踪等方式向不同读者群体推送相关信息资源，实现“每个读者有其书”。图书馆开展精准服务既是为每本书找到相应的读者，也是为每位读者找到自己感兴趣的书，精准服务就是要打通资源与读者的双向选择通道。