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표제지 1

목차 2

01. 데이터 기반 시장 수요 예측과 잠재 독자 발굴 메커니즘 / 김숙 3

Ⅰ. 디지털 플랫폼 시대, 독자와 데이터 3

1. 출판 생태계 구조와 환경 변화 3

2. 데이터와 독자 5

Ⅱ. 출판 데이터 유형 6

1. 공공 데이터 영역 6

2. 민간 데이터 영역 7

Ⅲ. 미충족 수요를 포착하는 데이터 신호들 10

1. 행동 데이터 10

2. 소셜 데이터 11

Ⅳ. 데이터 기반 잠재 독자 발굴의 가능성과 한계 13

1. 기존 독자 분석과의 차이 13

2. 데이터 기반 수요 예측과 잠재 독자 발굴의 가능성과 한계 13

Ⅴ. 독자 발굴을 위한 출판 시장 데이터 활용 전략 14

1. '결과' 중심에서 '과정' 중심의 데이터 추적으로 14

2. 출판 기획 전략 연결을 위한 관점의 전환 15

3. 데이터 독과점 생태계 구조에 대한 대응 방안 15

참고문헌 16

02. 데이터가 기획을 대체할 때 출판은 위태로워지지만, 기획이 데이터를 부릴 때 출판은 강해진다 / 김성신 17

Ⅰ. 데이터가 저자를 평가하기 시작했다 17

Ⅱ. "무엇을 썼는가"에서 "얼마나 닿는가"로 18

Ⅲ. 데이터 평가의 두 얼굴 19

Ⅳ. 발견에서 제작으로 - 저자 매니지먼트라는 오래된 미래 20

Ⅴ. 결론 - 저자를 만드는 산업으로 22

참고문헌 23

03. 셀프 퍼블리싱을 위한 아마존의 빅데이터 활용 분석과 변화 / 류영호 24

Ⅰ. 플랫폼 시대, 출판은 왜 데이터 산업이 되었는가 24

Ⅱ. 퍼블리셔 로켓(Publisher Rocket)과 북빔(BookBeam): 아마존 KDP 시장의 핵심 데이터 도구 26

Ⅲ. 플랫폼 최적화를 돕는 보조 데이터 솔루션과 메타데이터 전략 29

Ⅳ. 제목ㆍ키워드ㆍ카테고리 전략 수립에 데이터가 활용되는 방식 31

Ⅴ. 입체적 경쟁 분석과 최적화 기반의 론칭 전략 33

Ⅵ. 데이터 기반 출판 시대, 국내 출판계와 작가의 역할은 어떻게 변하는가 35

참고문헌 36

판권기 37

표목차 9

01. 데이터 기반 시장 수요 예측과 잠재 독자 발굴 메커니즘 / 김숙 9

[표 1] 출판 분야 온라인 데이터 수집 주체별 데이터 성격 9

02. 데이터가 기획을 대체할 때 출판은 위태로워지지만, 기획이 데이터를 부릴 때 출판은 강해진다 / 김성신 23

[표 1] 저자 발굴의 두 가지 방식 - 발견과 제작 23

그림목차 3

01. 데이터 기반 시장 수요 예측과 잠재 독자 발굴 메커니즘 / 김숙 3

[그림 1] 출판 생태계 구조 3

[그림 2] 독서율 추이 5

[그림 3] 출판 시장 활용 가능 데이터 유형 10

02. 데이터가 기획을 대체할 때 출판은 위태로워지지만, 기획이 데이터를 부릴 때 출판은 강해진다 / 김성신 18

[그림 1] 민음사TV 구독자 성장 추이(2023-2026) 18

03. 셀프 퍼블리싱을 위한 아마존의 빅데이터 활용 분석과 변화 / 류영호 24

[그림 1] 아마존 KDP 화면 24

[그림 2] 퍼블리셔 로켓 화면 26

[그림 3] 북빔 화면 27

[그림 4] 북 볼트 화면 29

[그림 5] 타이탄 프로 화면 30

[그림 6] 케이디스파이 프로 화면 30

[그림 7] 아마존 베스트셀러 배지 화면 32

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