你还记得上一次去新华书店或其他书店是什么时候吗？去了之后还有像儿时那样找一本自己喜欢的书，坐在地上看很久吗？

随着互联网的发展，网上购书也越发便利，亚马逊、京东、淘宝等等，足不出户书本自来。又或者是读者直接选择了电子书，于是实体书店越发惨淡，毫无疑问的只能无奈关闭。

但日本有个巨大的“书店帝国”经久不衰，不仅在如今的互联网时代活得多姿多彩，在全球更是有1400家门店，霸占了日本90%的图书营业额，每月盈利上亿日元，日本最高，全球第四。

可能你也听过它的名字，因为它已经相继在中国的成都、上海、杭州开了3家特色分店，它的名字就是“日本茑屋书店”。

“书店帝国”的崛起

“茑屋书店”是由其创始人增田宗昭在1983年创办的，从最初在家乡开了一家“可以租赁唱片、录像带、能买书、喝咖啡”的多功能店铺，到现在全球1400多家分店。

能让他们在愁云惨雾中不仅幸存下来，而且发展壮大的最大原因，全归功于增田宗昭的想法。

上世纪70年代，增田宗昭发现当时最盛行的就是百货公司+大型书店结合的成功案例，但书除了和百货商场还能和什么一起经营呢？

也就是在这个契机下他开设了那家多功能的店铺，现在看来他的想法可谓非常“超前”了，这个概念现在的名字就是“新零售”。

现在有不少新零售的成功案例，比如盒马鲜生不只是做超市、奥利奥不只是卖饼干、可口可乐不只是卖可乐，似乎现在越“不务正业”，越受大众欢迎。

所以增田宗昭决定，他的书店不止卖书，还得“ 卖书籍里面的内容，书籍里面所表述的这种生活方式。 ”。

店里有地方坐，有地方吃，有地方发呆，有地方思考。成功的将餐饮、影视文化、休闲都融入到这么一个书店的理念当中。

茑屋书店虽然名为书店，但其实主体并非卖书，而是一个“体验各种文化的奇妙空间，然后还能买书”。

但随之又一个问题接踵而至，这种“体验”是否有存在的意义？

成功的秘诀

在这个快节奏的时代，啥啥都搬到线上实现的年代，线*体下**验是否还有必要？

增田宗昭也曾提出过这样的疑问“如果苹果只是做计算机销售，而没有Apple实体店会如何？爱马仕如果只卖衣服、围巾，没有线下实体店会如何？”

答案无可厚非只有2个字“不行”，因为互联网信息虽然多，但终究只能满足“观感”，没有体验，会很大程度上影响销售。

于是增田宗昭确定了自己的营业方向后，便将重点放在了店面体验上，为了达到“良好的体验”这一目标，茑屋书店真的是从多方面下了大功夫。

库存够多

为了满足不同目标人群的喜好与消费习惯，茑屋书店收集大量的独家书籍、电影，在筹备日本“代官山”门店时，为了唤起老年顾客的情怀，重金聘请了专业团队， 在世界范围内搜罗孤本、绝版杂志，以及市面上早就找不到的老电影 。

独树一帜的细节

为了区别于其他的书店，茑屋书店的门店中不会有广告或者海报，有的只是“家中书房”一样的大书架。

并且不同于普通书店根据属性分类，如辅导书、杂志、字典等等，茑屋书店是根据书的内容进行分类的，如艺术、汽车、人文、历史等等，无论杂志、教科书甚至是小说，都可以在对应板块找到。

而在琳琅满目的书架前想要找一本特定的书或是想要的书并不容易，于是门店还请了各种各样的“导购员”。其中一些还都是各行业的达人，比如：

• 旅行类书籍的导购，是游历 100 多个国家，撰写过十几本游记；
• 料理类书籍的导购，本人著有多本料理类书；
• 文学类的接待员，是日本的著名文学评论家；
• 美妆店店员，拥有自己的化妆品品牌

这种模式不仅体现了人性化，甚至可以提供比计算机“精准搜索”更准确的信息，因为这些导购员有着资深的经验。

“千篇千律”的门店

而最让人惊叹的是茑屋书店几乎每家店都是不一样的，从装修风格、店内布置到配套设施，甚至连店内的书籍内容都是不一样的。

比如上面提到的代官山门店，集团通过大数据做了选址附近的人群定位，发现周边以中产阶级的老年人为主，所以店内库存根据该人群进行主要分配，以有年代感的书籍、影视作品为主。

配套设施也设立了美容院、儿童玩具店供老人购买给孙辈、上下出租车的专属区域等等。

代官山门店内藏书多达15万册，但仅仅12%的书籍与其他店面是相同的，其他门店如银座店拥有6万册的艺术主题藏书。

这也就吸引更多人去不同书店参观、休息、购物，而本地的人也会非常享受在自己社区的门店。对于消费者来说，是非常好的体验，甚至是一种享受。

对于加盟店来说，这也是一种非常好的形式。普通的加盟店一般都会遇到一种困境，即总店总是异常火爆，生意兴隆，而消费者也热衷于去总店。

但在“千店千样”的茑屋书店帝国中，每一家门店都是独特的存在，都能吸引当地的人群并牢牢“绑”住他们。

而这一切都得益于通过分析海量的用户数据才能够实现，我们虽然都知道大数据是这个时代的王牌，但从未想过大数据还能拯救这类“夕阳产业”。

大数据与分析专业是学什么的？

这个专业的重点就在于分析，所以会学习数据管理以及数据分析工具等专业技能，但同样数据是基于商业的，所以也会学习商业模型、商业智能等基础商学信息。

专业的最终目标是培养学生的自我分析思考能力、开发创造能力以及解决问题的能力。但同时对学生的背景技能要求也较高，要求拥有较强的数学背景（统计学、运筹学）以及计算机背景。

优秀院校推荐

美国的在数据信息方面一直是在全世界领先地位的，大数据分析也基本都是在商业分析大类目下的，所以美国开设数据分析专业的优秀院校有：

1. 罗切斯特大学Master of Science in Business Analytics
2. 哥伦比亚大学Master of Science in Data Science
3. 圣路易斯华盛顿大学Master of Science in Customer Analytics
4. 康奈尔大学Masters of Engineering in Data Analytics
5. 麻省理工学院Master of Business Analytics
6. 南加州大学MS in Business Analytics

在如今的大环境背景下，数据就是王道，不论是创业、销售、推广，拥有了精准的数据，就等同于拥有了“成功”的门票。