基于RFM模型的高校圖書館個性化閱讀推廣研究

陳冉

(廣西民族大學 廣西南寧 530000)

2022年3月，“全民閱讀”連續第九次出現在《政府工作報告》[1]中，由此看出全民閱讀愈發受到政府重視，逐漸成為一項基本的民生工程。而閱讀作為高校讀者獲取知識、成長成才的重要途徑之一，對提高我國高校人才素質具有非常重要的作用。高校圖書館作為高校培養人才的重要基地，應該以培養高校讀者良好的閱讀習慣為宗旨，以閱讀推廣為抓手，積極探索與創新各類有益于讀者的高校圖書館讀者閱讀服務，充分體現出高校圖書館培養高校人才的重要價值。

1 RFM模型應用于高校圖書館閱讀推廣的可行性

1.1 高校圖書館閱讀推廣現狀

隨高校圖書館的閱讀推廣工作開展至今，各種閱讀推廣形式層出不窮，在這其中，經過實踐，也逐漸衍生出了一些相對比較成熟與成功的閱讀推廣形式：比如：基于常規工作的閱讀推廣，即通過讀書節、校園文化節等提高高校讀者的閱讀興趣；基于圖書館服務功能的閱讀推廣，即形如新生入館教育講座、檢索技能大賽等；基于館藏信息資源的閱讀推廣，即形如“圖書漂流”“好書薦購”“讀書會”等閱讀推廣活動，這些活動都鼓勵著高校讀者主動走進圖書館閱讀，很大程度上活躍了高校的閱讀氛圍。

伴隨著高校圖書館閱讀推廣工作的日趨成熟，也不可避免地出現了一些問題。比如：部分高校圖書館缺乏對閱讀推廣活動的深入系統的設計，如不同年級的高校讀者的閱讀需求有時可能并不完全一樣，大部分高校新生讀者的閱讀目的更多是為了興趣，因此他們需要的更多的是趣味性和科普性書籍，而即將畢業的高年級高校讀者的閱讀目的主要是為了學術研究，需要更多的是學術性和專業性書籍，但高校圖書館的閱讀推廣活動大多以高校圖書館為主體，實際上缺乏對讀者的個體分析，忽略了讀者的文獻閱讀需要[2]，因而導致高校閱讀推廣的目標內容與讀者的實際閱讀需求相脫節，呈現推廣活動表面繁榮，但高校讀者實際參與度不高的現象。因此，伴隨著高校讀者更加個性化閱讀需求的發展，以讀者個性化需求為中心、以各種創新性策略幫助高校讀者更加高效和高質量閱讀，正逐漸轉變為當下高校圖書館閱讀推廣工作中最為關注的重要問題之一。

1.2 相關研究

近年來，個性化閱讀推廣一直是許多學者談論和研究的重點，也逐漸成為我國高校圖書館研究的新趨勢。明均仁等人[3]提出高校圖書館閱讀推廣主要是根據讀者不同的專業背景和閱讀興趣，進行面向讀者個體需求的書目或資源的推薦；肖海清等人[4]通過構建參與式用戶畫像的高校圖書館精準推廣模式，對個體和群體的閱讀推廣進行重點探討。這些研究成果在一定程度上推進了個性化閱讀推廣的研究，具備參考價值。

同樣，隨著圖書館相關領域研究的不斷成熟，許多跨學科領域的理論模型開始被廣泛應用到圖書館領域的研究中，比如：營銷學理論模型，雖然營銷學中的理論模型絕大多數都應用在企業這類盈利組織中，但是圖書館所開展的各項服務以及開展服務的對象本質上與盈利性企業有著大同小異的特點，因此，營銷學中的一些理論模型依然適用于圖書館這類非營利組織。例如：李云貴[5]基于AIDMA模型下改進下的AISAS模型，提出了契合少兒數字閱讀需求畫像、提升少兒心智解讀能力與自主閱讀能力的分級數字閱讀推廣創新思路；趙立平[6]以Fishbein 模型為基礎，設計出了少兒數字閱讀推廣服務架構；伍霞[7]將TPB模型應用于公共圖書館少兒數字閱讀推廣，構建出相關理論框架，提出了公共圖書館少兒數字閱讀推廣實踐路徑。以上的研究表明，目前確實存在諸多將營銷學領域的各類模型應用到圖書館閱讀推廣服務中的多方面研究，對推動圖書館閱讀推廣的創新服務工作、加快產生圖書館閱讀推廣的更深層次的理論研究具有一定的價值意義，存在一定意義上的創意性啟發。

在營銷學領域模型應用于圖書館的諸多研究中，客戶關系管理研究中的RFM 模型同樣被很多學者所借鑒和應用。例如：樂承毅等人[8]對某高校圖書館讀者群體進行聚類細分，建立起具有不同行為特征的圖書館讀者群體的用戶畫像，提出了基于改進RFM兩步聚類的高校圖書館用戶畫像構建方法；陳宇奇等人[9]通過修正后的BRFM模型與XGBoost算法，驗證BRFM模型用于評價高校圖書館館藏圖書熱門程度的科學性與合理性，也屬于應用改進模型的創新研究。

綜合上述研究成果，該文發現RFM模型可以較好地幫助研究者根據科學高效的細分準則進行個性化閱讀推廣策略優化，具備比較強的實用性，加之將RFM理論模型應用于圖書館領域的研究仍舊匱乏，因此，該文基于RFM 模型的高校圖書館個性化閱讀推廣的研究具有必要性和可行性。

2 RFM改進模型與高校讀者細分

傳統RFM 模型包括分析顧客消費的最近購買時間（Recency，R）、某一時間區段的購買頻率（Frequency，F）以及某一時間區段的購買總金額（Monetary，M）3 個指標。RFM 模型及其客戶類型細分（如圖1 所示）多應用于市場營銷中的客戶管理中，是衡量用戶價值的重要工具和手段，在指導企業進行用戶關系管理、差異化營銷方面得到了廣泛應用[10]。其中，R 具體表示用戶最后一次消費距離目前的天數，天數越少，用戶的價值越大；F具體表示一段時間內的消費次數，消費的次數越多，用戶的價值越大；M具體表示一段時間內的消費金額，消費金額越大，用戶的價值越大。

圖1 RFM模型客戶細分

相對于高校圖書館而言，實現基于讀者的個性化閱讀推廣的關鍵就在于充分了解高校讀者個性化閱讀需求，打通高校讀者與高校圖書館的聯通渠道，以此搭建起高校圖書館與高校讀者之間的多點鏈接，建立基于高校圖書館個性化閱讀推廣服務的互動空間。該文認為將RFM模型引入高校圖書館個性化閱讀推廣，能更好地順應高校學生閱讀行為的變化，更好地建立高校圖書館面對高校學生的閱讀推廣的良性反饋互動機制，細化出基于不同類型高校讀者群的個性化閱讀推廣服務策略，為高校圖書館的個性化閱讀推廣服務提供良好的理論基礎和運行環境。

2.1 RFM改進模型的指標修正

由于引發讀者借閱圖書與參加閱讀推廣活動的內在動機都為閱讀需求，因此，可以將讀者參與閱讀推廣的行為映射為讀者在圖書館的借閱行為，讀者數據來源為其在該校圖書館產生的與圖書借閱行為相關的數據。在模型指標修正方面，由于高校讀者的閱讀行為與客戶的消費行為存在一定的相似度，因此可以根據高校讀者的閱讀數據特點對RFM 模型中的部分指標進行修正，從而得到高校圖書館讀者細分的指標。為使細分指標更加科學化，認為若將轉化指標F 直接映射為讀者借閱圖書的頻次并不全面，借閱次數多不一定代表是優質讀者閱讀，所以可以細化為借書的頻次、還書的頻次和續借的頻次來代表讀者一段時間內的圖書借閱情況，最終將RFM 模型中原始的3 個指標分別映射為修正后的5個指標，具體如圖2所示。

圖2 RFA模型指標映射圖

R：表示讀者最近一次借閱行為距離數據采集時間的間隔時長。

bF：表示讀者借書的頻次。

rF：表示讀者還書的頻次。

iF：表示讀者續借的頻次。

A：表示讀者一段時間的總借閱冊數。

基于改進后的RFA模型中的bF、rF、iF這3個指標參數存在數值差異，對這3 個指標參數進行標準化轉換，轉換為可相加和可相減的F值（計算公式為F=bF+iF-rF)。同時存在，若讀者在R 指標上的取值越大，表示高校讀者本身主動閱讀的意愿并不強烈；若讀者在F指標上的取值越大，表明高校讀者閱讀的頻次越高，其主動閱讀的意愿也越強烈，反之，表明高校讀者的閱讀頻次較低，主動閱讀意愿較差；若A 值越大，表示高校讀者花費的閱讀時間長，反之，則時間短。

2.2 基于RFA模型的高校讀者細分

根據改進的模型指標，先將全體高校讀者的三項分值分別記為Rn、Fn和An（n為常數，代表高校讀者序號），全體高校讀者的3 項分值的均值分別記為再將每位高校讀者的3個分值分別與總樣本中3 個均值比較，高于均值記為↑，低于均值記為↓，參照RFM 的客戶分類標準，得出高校讀者4 種類型劃分，具體情況如表1所示。

表1 RFA模型高校讀者細分類型

2.2.1 保持推廣型高校讀者（1.R↓F↑A↑、2.R↓F↓A↑）

經過觀察分析，對R↓F↑A↓類與R↓F↓A↑類的高校讀者，首先，這兩小類讀者的相同點在于近期存在到館記錄，并且圖書借閱總冊數多，雖然借閱頻次出現差異，但與其他兩種因素綜合起來比較，影響較小，說明這兩類讀者最近閱讀活躍度和閱讀興趣高，主動參與閱讀推廣活動可能性高，統一劃歸為保持推廣型高校讀者。

2.2.2 發展推廣型高校讀者（3.R↑F↑A↑、4.R↑F↓A↑）

經過觀察分析，對R↑F↑A↑類與R↑F↓A↑類的高校讀者，首先，這兩小類讀者的相同點在于長時間未存在到館記錄，并且圖書借閱總冊數多，雖然借閱頻次出現差異，但與其他兩種因素綜合起來比較，影響較小，說明這兩類讀者最近閱讀活躍度低，但總體閱讀興趣較高，主動參與閱讀推廣活動可能性較高，統一劃歸為發展推廣型高校讀者。

2.2.3 積極推廣型高校讀者（5.R↑F↑A↓、6.R↓F↑A↓）

經過觀察分析，對R↑F↑A↓類與R↓F↑A↓類的高校讀者，首先，這兩小類讀者的相同點在于近期借閱頻次高，但圖書借閱總冊數少，雖然到館記錄指標出現差異，但與其他兩種因素綜合起來比較，影響較小，說明這兩類讀者閱讀活躍度和閱讀興趣一般，相較于前兩種類型讀者，參與閱讀推廣活動的興趣也一般，統一劃歸積極推廣型高校讀者。

2.2.4 重點推廣型高校讀者（7.R↑F↓A↓、8.R↓F↓A↓）

其中，經過觀察分析，對R↑F↓A↓類與R↓F↓A↓類的高校讀者，這兩小類讀者的相同點在于圖書借閱頻次低，圖書借閱總冊數也較少，雖然到館記錄指標出現差異，但與其他兩種因素綜合起來比較，影響較小。這些說明這兩類讀者閱讀活躍度和閱讀興趣較低，參與閱讀推廣活動的興趣也較低，統一劃歸為重點推廣型高校讀者。

3 讀者細分下的個性化閱讀推廣優化建議

在客戶關系管理中，RFM模型的用戶分層可以幫助企業實現精細化運營，將有限的營銷資源合理化分配，同時降低運營成本和擴大運營效果。同樣，基于原模型改進后的RFA模型的高校讀者細分構想，可以幫助高校圖書館高效地開展精準個性化的閱讀推廣。該文認為基于每種細分類型的高校讀者的綜合特性有所不同，因此對不同類型的高校讀者應當開展不同的個性化閱讀推廣，以此更好地滿足整體讀者的閱讀需求。

3.1 保持推廣型讀者

該類型讀者總體閱讀活躍度和閱讀興趣高。為給予這類高校讀者更好的個性化閱讀推廣服務以維持其持續的閱讀積極性，高校圖書館可以對這類讀者群內的讀者個體近期的到館間隔時間、圖書借閱頻次、圖書借閱類別等進行綜合分析，持續準確地把握好這類讀者的閱讀愛好和需求，精準推送相關閱讀推廣活動信息。比如：圖書館可以通過本館公眾號等線上方式，推送其感興趣的閱讀推廣活動的相關信息以吸引這類讀者參加，保持其持續的閱讀主動性和活躍度。

3.2 發展推廣型讀者

該類型讀者近期閱讀活躍度較低，但總體閱讀興趣較高。針對這類讀者，高校圖書館可能需要重新挖掘和引導這類讀者近期參與閱讀推廣活動的興趣，提升其閱讀積極性。比如：為了提高這類讀者近期參與閱讀推廣的主動性和活躍性，高校圖書館可以分析其近期閱讀的主動性和積極性下降的原因，再針對其近期的圖書興趣點、閱讀推廣服務關注點等方面主動開展有針對性的個性化閱讀推廣服務，努力將其發展為保持推廣型讀者。

3.3 積極推廣型讀者

該類型讀者總體閱讀活躍度和閱讀興趣一般。導致讀者閱讀興趣一般的原因可能是復雜多樣的，比如：可能是高校圖書館內館藏資源無法滿足這類讀者的閱讀需求，也可能是這類讀者本身喜好反復精讀某些圖書，也可能是其他復雜交織的多種原因等，而存在的這些原因很大程度上都可能影響到基于這類讀者需求的個性化閱讀推廣活動的策劃，因此，高校圖書館可以通過直接訪談或問卷調查等方式對其進行一段時間的追蹤調查，探究其出現目前閱讀問題的真正原因。比如：若通過詳細調查分析后，發現相關原因是圖書館相關館藏資源匱乏，高校圖書館可以就此開展相關類型圖書的新書推薦的閱讀活動，以此吸引有相關圖書閱讀需求的讀者參與，提升這類讀者近期的閱讀活躍度和閱讀興趣，穩步使其轉變為發展推廣型讀者。

3.4 重點推廣型讀者

該類型讀者總體閱讀活躍度和興趣偏低。高校圖書館因該考慮將這類讀者作為開展閱讀推廣工作中的重點服務對象，培養這類閱讀興趣偏低的高校讀者養成良好的閱讀習慣。比如：高校圖書館可以通過問卷或訪談等方式，對該類讀者進行詳細調查并對其閱讀行為進行長時間的追蹤，以其閱讀愛好、需求等為主要出發點，有針對性地探究更多創新性閱讀推廣活動，如多開展有助于干預和疏導對這類讀者閱讀心理的閱讀推廣活動，將其有關閱讀的負面情緒降到最低；高校圖書館也可以對這部分讀者開通參與閱讀推廣活動的綠色通道，如優先咨詢權、優先參與權、新閱讀推廣渠道優先體驗權、所推廣的新書的優先借閱權等，提升這類讀者在閱讀推廣活動中的體驗感以提高其參與閱讀推廣的積極性，逐步培養其良好的閱讀習慣，提高其閱讀興趣。

4 結語

該文以RFM模型為基礎，將其改進為適用于研究圖書館讀者的RFA模型，提出借助高校讀者在高校圖書館記錄的相關數據對其讀者群進行細分的構想，得出基于劃分出4種不同類型讀者群的需求的個性化閱讀推廣活動策略的優化建議，以期為高校圖書館開展各項個性化閱讀推廣工作提供相關參考價值，但是由于研究中的具體數據涉及高校讀者的隱私，存在難以獲取的困難，因此還需要各類高校圖書館進行更多基于高校讀者的個性化閱讀需求所開展的、更具有實踐意義的閱讀推廣服務研究，使相關的研究理論與實踐相結合，制定出更為科學與合理的高校圖書館閱讀推廣策略，并根據所制定的閱讀推廣策略及時了解高校讀者對閱讀推廣活動的反饋和評價，最終形成高校圖書館個性化閱讀推廣服務的良性循環。

隨著高校讀者日益多樣化的閱讀需求，為了更加高效地實現高校圖書館個性化閱讀推廣活動對高校讀者整體閱讀需求的全覆蓋，進一步提高讀者參與高校閱讀推廣活動的熱情，高校圖書館應當將個性化閱讀推廣服務作為高校閱讀推廣可持續發展的一種現實路徑和一種有益性、可持續性的、隨時保持創新性的服務工作，并不斷探索新思路與新方法，為高校圖書館個性化閱讀推廣持續、創新的開展提供堅實的基礎和良好的運行保障。