刁 羽,暢 佩(四川理工學(xué)院圖書館)
面向小數(shù)據(jù)的圖書館精準(zhǔn)創(chuàng)客服務(wù)是以創(chuàng)客的創(chuàng)新需求為中心,全方位、多角度地跟蹤、收集、整合創(chuàng)客小數(shù)據(jù),并及時(shí)發(fā)現(xiàn)、分析創(chuàng)客群體的個(gè)性化需求,最終目的是給創(chuàng)客群體在研究過程中提供具體問題的解決方案,為創(chuàng)客群體個(gè)性化服務(wù)提供最有價(jià)值的決策支持。
第一位意識(shí)到“小數(shù)據(jù)”重要性的是美國康奈爾大學(xué)教授德波哈爾·艾斯汀,這位計(jì)算機(jī)科學(xué)教授認(rèn)為小數(shù)據(jù)是一種新的具有明確個(gè)體屬性的信息證據(jù),它是“yourrowoftheirdata”(他們數(shù)據(jù)中屬于你的那行數(shù)據(jù))。[1]換句話說,小數(shù)據(jù)是圍繞不同屬性個(gè)體或群體全方位、多層次采集的特征、行為模式及情景感知的數(shù)據(jù)集合。創(chuàng)客小數(shù)據(jù)是創(chuàng)客群體在創(chuàng)客項(xiàng)目研究過程中全部行為和狀態(tài)數(shù)據(jù)的累積,它重點(diǎn)分析的是創(chuàng)客群體在某個(gè)時(shí)間或空間節(jié)點(diǎn)的因果關(guān)系和數(shù)據(jù)背景,同時(shí)對于分析解決創(chuàng)客群體具體想法、行為和需求的個(gè)性化問題具有極其重要的參考價(jià)值。面向小數(shù)據(jù)的圖書館精準(zhǔn)創(chuàng)客服務(wù)建立在對創(chuàng)客群體小數(shù)據(jù)進(jìn)行全面深入分析的基礎(chǔ)上,是為創(chuàng)客群體提供知識(shí)資源的新型服務(wù)模式。它的精髓在于全方位地提煉創(chuàng)客群體在研究過程中不同族群的“小數(shù)據(jù)”,并結(jié)合特色化的、符合創(chuàng)客需求的知識(shí)資源,充分利用碎片化的時(shí)間讓創(chuàng)客體驗(yàn)更貼心、更實(shí)際、更個(gè)性的精細(xì)化服務(wù)。
圖書館創(chuàng)客小數(shù)據(jù)主要由創(chuàng)客群體特征數(shù)據(jù)、創(chuàng)客行為感知數(shù)據(jù)、社會(huì)關(guān)系數(shù)據(jù)3種類型構(gòu)成(見下表)。
① 創(chuàng)客群體特征數(shù)據(jù)是體現(xiàn)創(chuàng)客群體基本特征及預(yù)測、判斷創(chuàng)客需求信息的主要依據(jù)。[2]該類型的數(shù)據(jù)由創(chuàng)客群體基本特征數(shù)據(jù)(如姓名、學(xué)歷、研究方向、職稱等)、服務(wù)需求反饋數(shù)據(jù)、服務(wù)滿意度評價(jià)數(shù)據(jù)組成,數(shù)據(jù)主要來源于移動(dòng)圖書館、微信圖書館以及創(chuàng)客服務(wù)集成管理系統(tǒng)。② 創(chuàng)客行為感知數(shù)據(jù)來源于圖書館服務(wù)器監(jiān)控設(shè)備、視頻終端監(jiān)控設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等,主要記錄創(chuàng)客群體利用知識(shí)資源的物理位置、行為方式、科研習(xí)慣、創(chuàng)新偏好等。③社會(huì)關(guān)系數(shù)據(jù)主要是通訊系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)收集的以及其他與創(chuàng)客群體相關(guān)的數(shù)據(jù),主要記錄創(chuàng)客群體當(dāng)前的目標(biāo)狀態(tài)、心理狀態(tài)以及周圍的設(shè)備狀態(tài)等,這些數(shù)據(jù)是創(chuàng)客小數(shù)據(jù)集的重要補(bǔ)充。
表 圖書館創(chuàng)客小數(shù)據(jù)構(gòu)成類型
以創(chuàng)客群體為中心,根據(jù)創(chuàng)客群體小數(shù)據(jù)精細(xì)處理結(jié)果,可以有效地幫助創(chuàng)客服務(wù)團(tuán)隊(duì)精準(zhǔn)了解和把握創(chuàng)客群體的個(gè)性化需求。在服務(wù)過程中,服務(wù)團(tuán)隊(duì)全面融合、更新、監(jiān)測和分析不同層次的創(chuàng)客相關(guān)數(shù)據(jù),為創(chuàng)客群體提供實(shí)時(shí)知識(shí)或咨詢服務(wù),這種服務(wù)方式對圖書館開展個(gè)性化的創(chuàng)客服務(wù)具有重要的意義。
(1)創(chuàng)客小數(shù)據(jù)總量小、易采集和集中性高的特征,為創(chuàng)客精準(zhǔn)服務(wù)創(chuàng)造基礎(chǔ)條件。圖書館創(chuàng)客小數(shù)據(jù)來源是以創(chuàng)客群體為對象而采集的團(tuán)體特征、感知及社會(huì)關(guān)系數(shù)據(jù)集合,不同屬性的創(chuàng)客群體數(shù)據(jù)在采集方法、時(shí)間及應(yīng)用背景上,都會(huì)有極強(qiáng)的個(gè)性化特征。創(chuàng)客小數(shù)據(jù)總量較少、種類單一,與大數(shù)據(jù)相比,對不同族群“創(chuàng)客小數(shù)據(jù)”進(jìn)行采集、分析研究相對便宜,它不需要圖書館投入大量經(jīng)費(fèi)購買數(shù)據(jù)分析軟件或硬件設(shè)備。而小數(shù)據(jù)自身固有的集中性,能有效地避免社會(huì)數(shù)據(jù)“噪音”,為創(chuàng)客需求定位、機(jī)會(huì)分析提供了精準(zhǔn)的戰(zhàn)略支持,從而為創(chuàng)客群體個(gè)性化精準(zhǔn)服務(wù)創(chuàng)造基礎(chǔ)條件。
(2)創(chuàng)客小數(shù)據(jù)以創(chuàng)客群體為中心的動(dòng)態(tài)感知及預(yù)測數(shù)據(jù),為創(chuàng)客群體精準(zhǔn)服務(wù)創(chuàng)造因果條件。創(chuàng)客服務(wù)團(tuán)隊(duì)通過深度、動(dòng)態(tài)地采集和分析創(chuàng)客群體特征數(shù)據(jù)、創(chuàng)客行為數(shù)據(jù)、社會(huì)關(guān)系數(shù)據(jù)等,能夠?qū)崟r(shí)動(dòng)態(tài)地感知及預(yù)測創(chuàng)客群體的創(chuàng)新意向、科研行為習(xí)慣及后期創(chuàng)客需求狀態(tài);在構(gòu)建創(chuàng)客創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)模型的基礎(chǔ)上,建立創(chuàng)客創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫,將創(chuàng)客的穩(wěn)定創(chuàng)新與即時(shí)創(chuàng)新進(jìn)行加權(quán)計(jì)算和融合,準(zhǔn)確找出和預(yù)測創(chuàng)客的知識(shí)需求點(diǎn)以及未來的創(chuàng)新點(diǎn),從而為創(chuàng)客群體在科研過程中遇到的各種問題提供更加快捷、直接、精準(zhǔn)的解決方案。
(3)創(chuàng)客小數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化及完整性的特征,為圖書館精準(zhǔn)創(chuàng)客服務(wù)提供科學(xué)保障。對于創(chuàng)客小數(shù)據(jù)來說,視頻監(jiān)控設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、服務(wù)器監(jiān)控設(shè)備、社會(huì)媒體(微博、微信、博客)等產(chǎn)生的及第三方增值服務(wù)商共享的視頻數(shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)等具有多樣性、主觀性及隨機(jī)性的特點(diǎn),其呈現(xiàn)出的非結(jié)構(gòu)化屬性,更能體現(xiàn)創(chuàng)客群體的行為特征。隨著創(chuàng)客項(xiàng)目的進(jìn)展以及創(chuàng)客群體活動(dòng)范圍的擴(kuò)大,其產(chǎn)出的數(shù)據(jù)總量在不斷增加,類型也趨于多樣化,于是就可以獲得更加多樣化、個(gè)性化的反映創(chuàng)客群體行為特征的完整數(shù)據(jù)。這些非結(jié)構(gòu)化的不同族群的“創(chuàng)客小數(shù)據(jù)”能清晰而精確地描述出提供的知識(shí)資源或服務(wù)是否最優(yōu)、是否能獲取預(yù)期的創(chuàng)客滿意度,這些數(shù)據(jù)實(shí)際應(yīng)用過程的精確判斷能為精準(zhǔn)創(chuàng)客服務(wù)提供科學(xué)保障。
圖書館精準(zhǔn)創(chuàng)客服務(wù)重點(diǎn)在于全面跟蹤處理不同種族的創(chuàng)客小數(shù)據(jù),最大程度地滿足創(chuàng)客群體對個(gè)性化精準(zhǔn)服務(wù)的需求。本研究通過建立面向創(chuàng)客小數(shù)據(jù)的創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)系統(tǒng),發(fā)現(xiàn)創(chuàng)客的需求所在,感知?jiǎng)?chuàng)客的創(chuàng)意所在,并更加關(guān)注創(chuàng)客群體本身,進(jìn)而充分體現(xiàn)圖書館以人為本的核心價(jià)值觀。面向創(chuàng)客小數(shù)據(jù)的創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)以創(chuàng)客基本特征、創(chuàng)客行為感知、社會(huì)關(guān)系等小數(shù)據(jù)為采集對象,在構(gòu)建創(chuàng)客實(shí)時(shí)創(chuàng)新模型的基礎(chǔ)上對創(chuàng)客小數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理問題制定相應(yīng)的對策,從而最大程度地為創(chuàng)客群體提供個(gè)性化的精準(zhǔn)服務(wù)。
當(dāng)前,Web技術(shù)正在高速發(fā)展,很多互聯(lián)網(wǎng)公司在有一定用戶積累之后,需要告別早期粗放式、高成本的服務(wù)方式,走上根據(jù)用戶特征和價(jià)值提供精準(zhǔn)化服務(wù)的道路。在無法實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)用戶畫像的條件下,為用戶打上價(jià)值標(biāo)簽以實(shí)現(xiàn)用戶分類,簡單而有效。標(biāo)簽系統(tǒng)提供了從多維度進(jìn)行用戶分類的方法,在用戶分類的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)差異化服務(wù)、差異化匹配,最大程度地節(jié)約服務(wù)成本。[3]本研究依據(jù)標(biāo)簽個(gè)性化、差異化、共享化的特性,將不同屬性的創(chuàng)客小數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)準(zhǔn)化處理,并結(jié)合創(chuàng)客穩(wěn)定創(chuàng)新研究和即時(shí)創(chuàng)新研究,設(shè)計(jì)出基于標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)簽的創(chuàng)客實(shí)時(shí)創(chuàng)新模型。該模型能夠?qū)崟r(shí)表達(dá)創(chuàng)客創(chuàng)新意向以及體現(xiàn)相關(guān)創(chuàng)客項(xiàng)目的研究進(jìn)度;還要能發(fā)掘和預(yù)測創(chuàng)客穩(wěn)定創(chuàng)新與即時(shí)創(chuàng)新;并將創(chuàng)客小數(shù)據(jù)映射到標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)簽,將標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)簽作為創(chuàng)新項(xiàng),進(jìn)行權(quán)重的計(jì)算;同時(shí)對創(chuàng)客群體科研行為、社會(huì)關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行不同維度的特征提取及去噪,實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地反映創(chuàng)客創(chuàng)新意向的變化特征;最后結(jié)合創(chuàng)客服務(wù)滿意度進(jìn)行綜合評估,精準(zhǔn)匹配資源,最終實(shí)現(xiàn)圖書館的精準(zhǔn)創(chuàng)客服務(wù)(見下圖)。
圖 創(chuàng)客實(shí)時(shí)創(chuàng)新模型流程
(1)創(chuàng)客小數(shù)據(jù)采集層。① 通過創(chuàng)客注冊采集創(chuàng)客基本特征數(shù)據(jù);② 圖書館通過服務(wù)器監(jiān)控、視頻監(jiān)控設(shè)備以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的各種傳感設(shè)備,結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)簽集合采集創(chuàng)客行為感知小數(shù)據(jù)和社會(huì)關(guān)系數(shù)據(jù)。
(2)創(chuàng)客小數(shù)據(jù)處理與分析層。① 對創(chuàng)客基本特征數(shù)據(jù)通過映射標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)簽集合,直接作為創(chuàng)客穩(wěn)定創(chuàng)新研究模型;② 將與創(chuàng)客行為感知相關(guān)的一系列小數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪和映射的標(biāo)準(zhǔn)化處理,同時(shí)利用遺忘函數(shù)計(jì)算并聚合分析創(chuàng)客創(chuàng)新特征數(shù)據(jù),進(jìn)而建立創(chuàng)客即時(shí)創(chuàng)新模型。
(3)創(chuàng)客創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)層。將創(chuàng)客小數(shù)據(jù)挖掘與分析層的穩(wěn)定創(chuàng)新與即時(shí)創(chuàng)新進(jìn)行加權(quán)平均計(jì)算和融合,刪除不受創(chuàng)客關(guān)注的冷門發(fā)展領(lǐng)域,形成動(dòng)態(tài)的創(chuàng)客實(shí)時(shí)創(chuàng)意數(shù)據(jù)庫。
(4)創(chuàng)客精準(zhǔn)服務(wù)決策層。將圖書館知識(shí)資源與創(chuàng)客服務(wù)滿意度數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度、多層次地比對、評
價(jià),根據(jù)比對評價(jià)結(jié)果對創(chuàng)客群體的實(shí)時(shí)創(chuàng)意提出合理建議,從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)決策。
(1)創(chuàng)客小數(shù)據(jù)的采集原則。在面向小數(shù)據(jù)的創(chuàng)客創(chuàng)意發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中,創(chuàng)客小數(shù)據(jù)采集的重點(diǎn)是創(chuàng)客創(chuàng)新特征數(shù)據(jù)和行為感知數(shù)據(jù)。針對不同需求不同背景的創(chuàng)客群體,其采集的廣度、深度以及范圍都有所不同。服務(wù)團(tuán)隊(duì)要依據(jù)特性和來源對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與提煉,再結(jié)合創(chuàng)客群體創(chuàng)新意向,進(jìn)行動(dòng)態(tài)聚合分類,同時(shí)不斷監(jiān)測和更新數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化,盡量避免創(chuàng)客小數(shù)據(jù)過度追求同源性和一致性。在降低創(chuàng)客小數(shù)據(jù)總量的同時(shí),提高數(shù)據(jù)價(jià)值密度,從而為圖書館精準(zhǔn)創(chuàng)客服務(wù)提供更全面的、高品質(zhì)的數(shù)據(jù)支持。
(2)創(chuàng)客小數(shù)據(jù)的處理與分析。① 對采集的創(chuàng)客小數(shù)據(jù)制定語義明確的標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)簽,即同一數(shù)據(jù)可以被許多不同的標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)簽標(biāo)記或同一標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)簽可以標(biāo)注不同屬性的數(shù)據(jù)。通過對創(chuàng)客小數(shù)據(jù)在不同時(shí)間和空間維度上的分類、聚合、關(guān)聯(lián)、評估等處理,降低數(shù)據(jù)噪音,挖據(jù)出高品質(zhì)的小數(shù)據(jù),最大程度保證創(chuàng)客小數(shù)據(jù)的高效應(yīng)用。② 利用基于共現(xiàn)率的標(biāo)簽標(biāo)準(zhǔn)化方法和基于聚類的標(biāo)簽標(biāo)準(zhǔn)化方法對不同族群的創(chuàng)客小數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,[4]本著減少系統(tǒng)資源損耗的原則,只分析標(biāo)簽之間的相似度。③ 根據(jù)創(chuàng)客群體的行為特征和規(guī)律,將采集的創(chuàng)客小數(shù)據(jù)經(jīng)過一定序化標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)簽的集合、加權(quán),形成動(dòng)態(tài)資源集合,在數(shù)據(jù)整合和二次增值篩選的過程中發(fā)現(xiàn)小數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,預(yù)測創(chuàng)客創(chuàng)新研究的變化。
(3)創(chuàng)客小數(shù)據(jù)的使用與共享。創(chuàng)客小數(shù)據(jù)作為創(chuàng)客群體全面特征描述的數(shù)據(jù)集合,具有多種來源途徑,且涉及創(chuàng)客群體各方面的隱私信息。為此,創(chuàng)客小數(shù)據(jù)內(nèi)容的共享需要規(guī)章制度加以規(guī)范。① 需明晰各類型、各層次的數(shù)據(jù)使用方的許可權(quán),要讓創(chuàng)客具有知情權(quán),可隨時(shí)審計(jì)他們的使用情況,保留撤銷或轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)的權(quán)利。② 在創(chuàng)客小數(shù)據(jù)的具體使用和共享過程中,圖書館要制定創(chuàng)客群體隱私保障機(jī)制,嚴(yán)格依據(jù)保密法適度共享創(chuàng)客小數(shù)據(jù)。③ 建立區(qū)域或某研究領(lǐng)域的創(chuàng)客小數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟,在聯(lián)盟組織內(nèi)制定相應(yīng)章程規(guī)范,合理使用和共享創(chuàng)客小數(shù)據(jù)。[5]
面向創(chuàng)客小數(shù)據(jù)的圖書館精準(zhǔn)服務(wù)以創(chuàng)客群體的需求為導(dǎo)向,強(qiáng)調(diào)創(chuàng)客個(gè)體小數(shù)據(jù)的全面收集和處理,通過追蹤創(chuàng)客在科研過程中的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),指導(dǎo)用戶正確決策,為創(chuàng)客提供綜合集成的知識(shí)資源并以解決創(chuàng)客問題為最終目的的一種高端知識(shí)利用服務(wù)。
樹立面向小數(shù)據(jù)的創(chuàng)客精準(zhǔn)服務(wù)意識(shí),首先要重新審視創(chuàng)客知識(shí)資源的價(jià)值。創(chuàng)客知識(shí)資源不同于一般的學(xué)科知識(shí)資源,它是與創(chuàng)客科學(xué)研究緊密相關(guān)的知識(shí)深度與濃度的深層次加工,需要相應(yīng)的服務(wù)團(tuán)隊(duì)適時(shí)嵌入并對其進(jìn)行跟蹤、整合與開發(fā),才能形成更有價(jià)值的資源,該資源能更高效地幫助創(chuàng)客群體實(shí)現(xiàn)知識(shí)更新和解決實(shí)際問題。其次是須將創(chuàng)客精準(zhǔn)服務(wù)納入到圖書館深層次服務(wù)的工作范疇,以創(chuàng)客群體的需求為導(dǎo)向,針對創(chuàng)客群體在科研過程中所遇到問題的解決方案,為創(chuàng)客群體推送個(gè)性化的服務(wù)。
創(chuàng)客知識(shí)資源是將大塊學(xué)科領(lǐng)域的單知識(shí)進(jìn)行分解、萃取的濃縮知識(shí),具有動(dòng)態(tài)性、隨機(jī)性、精煉性的特點(diǎn)。在基于小數(shù)據(jù)的創(chuàng)客創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中,通過全面收集和處理創(chuàng)客群體“小數(shù)據(jù)”,在不同類型的小數(shù)據(jù)資源庫基礎(chǔ)上,以創(chuàng)客需求為導(dǎo)向,經(jīng)過一系列整合、挖掘、監(jiān)護(hù)等處理過程,建立對應(yīng)的小數(shù)據(jù)知識(shí)庫?!皠?chuàng)客小數(shù)據(jù)知識(shí)庫”是一種具有特殊屬性的數(shù)據(jù)知識(shí)庫,是基于創(chuàng)客群體行為特征的、展現(xiàn)其在時(shí)間維度和空間維度需求的知識(shí)空間集合。[6]創(chuàng)客服務(wù)團(tuán)隊(duì)可以利用小數(shù)據(jù)知識(shí)庫不定期地與學(xué)科知識(shí)需求分析系統(tǒng)進(jìn)行交互,在提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支撐的同時(shí),及時(shí)觀察和挖掘創(chuàng)客潛在的需求,為創(chuàng)客提供更具個(gè)性化的知識(shí)資源服務(wù)。
面向小數(shù)據(jù)的創(chuàng)客自助知識(shí)與自主管理平臺(tái)能夠有效協(xié)助創(chuàng)客群體發(fā)現(xiàn)個(gè)人或團(tuán)體的知識(shí)構(gòu)架。創(chuàng)客人員可通過該平臺(tái)進(jìn)行小數(shù)據(jù)的收集、上傳、下載、保存等。在實(shí)現(xiàn)自我知識(shí)組織、自我知識(shí)管理、自我知識(shí)服務(wù)的同時(shí),適時(shí)對小數(shù)據(jù)展開分析,即對不同族群的“小數(shù)據(jù)”關(guān)系鏈進(jìn)行多維化重構(gòu),創(chuàng)客可據(jù)此實(shí)現(xiàn)自我歷史小數(shù)據(jù)的縱向?qū)Ρ?,從而發(fā)現(xiàn)自身在知識(shí)結(jié)構(gòu)、知識(shí)獲取、知識(shí)傳播等方面的個(gè)性化特征及缺陷。在此基礎(chǔ)上,創(chuàng)客還可將小數(shù)據(jù)分析結(jié)論與平臺(tái)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析建議相結(jié)合,利用創(chuàng)客大數(shù)據(jù)的橫向?qū)Ρ?,得出適合自己當(dāng)前情境的知識(shí)分析結(jié)論。
面向小數(shù)據(jù)的創(chuàng)客個(gè)性化服務(wù)是一個(gè)需要不斷交互的過程,它需要?jiǎng)?chuàng)客服務(wù)團(tuán)隊(duì)同時(shí)與創(chuàng)客、資源系統(tǒng)進(jìn)行不間斷的深入交流,從而保證服務(wù)方案的精準(zhǔn)提供及創(chuàng)客服務(wù)的高品質(zhì)。根據(jù)創(chuàng)客需求小數(shù)據(jù)及創(chuàng)客群體的差異化需求,將創(chuàng)客群體進(jìn)行細(xì)化分類,形成若干精準(zhǔn)服務(wù)的動(dòng)態(tài)子群體,針對這些子群體制定不同的采集標(biāo)準(zhǔn),通過深入挖掘和分析創(chuàng)客小數(shù)據(jù),構(gòu)建創(chuàng)客價(jià)值評價(jià)模型、創(chuàng)客服務(wù)產(chǎn)品關(guān)聯(lián)分析模型及創(chuàng)客子群體關(guān)系管理模型等,過濾出具有實(shí)際及潛在價(jià)值的高端創(chuàng)客群體。這樣可降低服務(wù)邊際成本,提升圖書館與高端創(chuàng)客群體粘度,在普遍滿足服務(wù)質(zhì)量的前提下,為高端創(chuàng)客群體定制個(gè)性化的特色服務(wù)和產(chǎn)品,全面提高圖書館創(chuàng)客服務(wù)效益。[7]