Unter Verwendung von Daten zu Filmbewertungsmustern stellt New Wharton Research das derzeitige Denken über den Long-Tail-Effekt in Frage-eine weit verbreitete Theorie, die darauf hindeutet, dass das Internet die Nachfrage von Hit-Produkten mit Massenattraktivität vertreibt und lenkt diese Nachfrage zu obskureren Nischenangeboten.,

In einem Arbeitspapier mit dem Titel „Ist Tom Cruise Bedroht? Mithilfe der Netflix-Preisdaten zur Untersuchung des langen Schwanzes des elektronischen Handels ziehen“Wharton Operations and Information Management Professor Serguei Netessine und Doktorand Tom F. Tan Informationen von der Filmverleihfirma Netflix, um die Nachfrage der Verbraucher nach Smash-Hits und weniger bekannten Filmen zu untersuchen. Netflix stellte seine Daten im Rahmen eines Preiswettbewerbs im Wert von 1 Million US-Dollar zur Verfügung, um die Entwicklung neuer Wege zu fördern, die seine Fähigkeit verbessern, Kunden weniger bekannte Titel vorzustellen, die sie möglicherweise attraktiv finden.,

Die Long-Tail-Theorie legt nahe, dass sich die Nachfrage von den beliebtesten Produkten am „Kopf“ einer Nachfragekurve — wie auf einer xy-Achse dargestellt-zur Gesamtleistung eines langen „Schwanzes“ verlagern wird, der aus der Nachfrage nach vielen verschiedenen Nischenprodukten besteht, da das Internet den Vertrieb erleichtert-und modernste Empfehlungssysteme verwendet, mit denen Verbraucher auf obskurere Produkte aufmerksam werden können.,

Die Wharton-Forscher stellen fest, dass der Long-Tail-Effekt in einigen Fällen zutrifft, aber wenn man die Produktvielfalt und die Verbrauchernachfrage berücksichtigt, behalten Massenattraktionsprodukte ihre Bedeutung. Die Forscher argumentieren, dass neue Filme so schnell erscheinen, dass die Verbraucher keine Zeit haben, sie zu entdecken, und dass Nischenfilme nicht beliebter sind als Hits.

Laut Netessine kann der Long-Tail-Effekt in einigen Fällen vorhanden sein, aber nur wenige Unternehmen arbeiten in einem reinen digitalen Vertriebssystem., Stattdessen müssen sie die Lieferkettenkosten physischer Produkte gegen den potenziellen Gewinn abwägen, einzelne Kunden obskurer Angebote auf einem schnell wachsenden Markt zu gewinnen. Unternehmen, fügen sie hinzu, müssen auch die Zeit berücksichtigen, die die Verbraucher benötigen, um ausgefallene Artikel zu finden, die sie möglicherweise möchten.

„Es gibt ganze Unternehmen, die auf der Prämisse des Long-Tail-Effekts basieren und argumentieren, dass sie Geld verdienen werden, indem sie sich auf Nischenmärkte konzentrieren“, sagt Netessine. „Unsere Ergebnisse zeigen, dass es im Geschäft sehr selten ist, dass alles so schwarz und weiß ist. In den meisten Situationen lautet die Antwort: „Es kommt darauf an.,“Das Vorhandensein des Long-Tail-Effekts könnte weniger universell sein, als man glauben könnte.“

Der Long Tail-Theorie wurde im Jahr 2004 von Chris Anderson, editor-in-chief of Wired magazine. Anderson ist auch Autor von The Long Tail: Warum die Zukunft des Geschäfts weniger von mehr verkauft. Der Hauptunterschied zwischen der Meinung des Buches und der Studie von Wharton-Forschern besteht darin, wie sie „Treffer“ und „Nischen“ definieren.,“In dem Buch konzentriert sich Anderson auf die Definition von Hits in absoluten Begriffen wie den Top 10 oder Top 1,000-Produkten, während Netessine und Tan argumentieren, dass man, um die wachsende Produktvielfalt zu berücksichtigen, die Popularität relativ definieren muss, wie die Top 1% oder Top 10% der Produkte, um das Vorhandensein oder Fehlen des langen Schwanzes richtig einzuschätzen.

In einer E-Mail sagt Anderson, dass das Wharton-Papier und andere akademische Bewertungen, die für die Long-Tail-Theorie kritisch sind, nicht relevant sind, da sie einen prozentualen Ansatz zur Bewertung der Leistung von Kopf und Schwanz der Nachfrage verfolgen.,

„Obwohl es Akademikern freisteht, alle gewünschten relativen Analysen durchzuführen, ist es falsch, sie auf meine Theorie anzuwenden“, schreibt er. Anderson argumentiert, dass die Definition des Kopfes und des Schwanzes der Nachfrage in Prozent in einem Markt mit unbegrenztem Inventar, wie einem Einzelhändler mit digitaler Verteilung, bedeutungslos ist. Nehmen wir zum Beispiel ein Unternehmen mit 1.000 verschiedenen Artikeln, in denen die Top 100 — oder 10% — 50% des Umsatzes ausmachen. Wenn 99,000 weitere Artikel zum Katalog hinzugefügt werden und der Umsatz der Top 100 auf 25% der Gesamtsumme sinkt, können weitere 900 Artikel die nächsten 25% ausmachen., In diesem Fall würde Anderson argumentieren, dass sich die beträchtliche Nachfrage in Richtung mehr Menschen verlagert hat, die weniger Produkte auswählen.

Relativ gesehen machen jedoch 1% der Produkte jetzt 50% des Umsatzes aus, was den Anschein erwecken würde, dass die Hit-Produkte eine größere Bedeutung haben. Aber da echte Menschen die Welt in absoluten Zahlen und nicht in Prozent erleben, ist dies eine statistische Illusion, sagt er. Die Wahrheit ist, dass die Menschen eine breitere Palette von Titeln wählen. „Niemand in der Geschäftswelt ist darüber verwirrt, zum Glück“, fügt Anderson hinzu.,

Netessine, der Entwürfe des Papiers mit Anderson teilte, sagt, die Long-Tail-Theorie sei „faszinierend“ und er stellt fest, dass er Andersons Buch ankommenden MBA-Studenten empfiehlt.

Dennoch behaupten er und Tan, dass Andersons Fokus auf absolute Nachfrage irreführend sein kann. „Man muss bei der Definition von Hits und Nischen im Internet-Zeitalter vorsichtig sein“, heißt es in dem Papier. „In einer stationären Welt, in der die Produktvielfalt relativ stabil ist und alle Produkte mit einer gewissen Rate konsumiert werden, werden Hits und Nischen typischerweise absolut definiert (z. B. die Top 10, die Bottom 100 Filme)., Die Produktvielfalt ist jedoch im Internetzeitalter sprunghaft angestiegen, und daher können immer mehr Produkte von den Verbrauchern unbemerkt gelassen werden oder werden sehr langsam entdeckt, obwohl auch der Kundenstamm wächst.“

Die 80-20-Regel

Tatsächlich stieg bei Netflix die Anzahl der bewerteten Filmtitel von 4,470 im Jahr 2000 auf 17,768 im Jahr 2005. Wenn diese Produktvielfalt berücksichtigt wird, so dass die Produktpopularität relativ zur Gesamtproduktvielfalt berechnet wird, finden Wharton-Forscher keine Hinweise auf den Long-Tail-Effekt., Die Autoren führten auch eine Analyse durch, die wie Anderson einen absoluten Ansatz für die Netflix-Daten verfolgte, und stellten fest, dass der Long — Tail — Effekt nur teilweise vorhanden ist: Die Nachfrage nach Nischen nimmt im Laufe der Zeit ab-und nicht zu -, obwohl auch die Nachfrage nach Hit-Produkten abnimmt.

Die Wharton-Forscher widersprechen auch Andersons Theorie und ihrer impliziten Herausforderung an das Pareto-Prinzip oder der sogenannten 80-20-Regel, die in diesem Fall besagt, dass 20% der Filmtitel 80% des Umsatzes generieren. Anderson argumentiert, dass der Effekt abnehmen würde, wenn sich die Nachfrage nach unten verschiebt., Mit Netflix-Daten zeigen Netessine und Tan das Gegenteil — einen noch stärkeren Effekt, wobei die Nachfrage nach den 20% der Filme von 86% im Jahr 2000 auf 90% im Jahr 2005 stieg.

Anderson führte seine eigene Analyse anhand der Wharton-Daten durch und fand eine geringere Nachfrage nach den Top 500-Produkten und mehr Interesse am mittleren Teil der Kurve. Er weist auch darauf hin, dass ein langer Schwanz von bis zu 15% der Gesamtnachfrage von Titeln jenseits der Top 3.000 stammte — der Betrag, der normalerweise in einem Videoladen lagert.,

Während sich die Long-Tail-Theorie auf das Umsatzpotenzial des Verkaufs vieler einzelner Produkte konzentriert, ist es laut Netessine wichtig anzuerkennen, dass die Erzielung dieses Umsatzes mit Kosten verbunden ist — einschließlich der Kosten für den Betrieb seiner Vertriebszentren und die Lagerung von Tausenden von DVDs.

Bei der Anwendung der Long-Tail-Theorie auf Unternehmen, sagt Netessine, ist eine relative Analyse aussagekräftiger, da sie die Kosten berücksichtigt, die mit der Aufrechterhaltung einer Lieferkette verbunden sind, um die Nachfrage nach vielen obskuren Entscheidungen zu befriedigen., Er verweist auf Amazon als ein weiteres Beispiel für ein Internetvertriebsunternehmen, das immer noch erhebliche Kosten für Lagerhaltung und Versand verursacht.

Ein Geschäftsmodell, das auf dem Long-Tail-Effekt basiert, könnte laut Netessine für ein Unternehmen funktionieren, das auf rein digitaler Distribution basiert, wie die Musikwebsite Rhapsody. „Für Rhapsody sind die Kosten für die zusätzlichen Songs Null“, sagt er. „Infolgedessen kostet es nichts, unglaubliche Produktvielfalt anzubieten, und der Verbraucher kann in den langen Schwanz gehen und Songs konsumieren, die zuvor nicht verfügbar waren.,“

Für jedes Unternehmen, das ein physisches Produkt vermarktet, z. B. DVDs von Netflix oder Bücher von Amazon, müssen die Manager die Kosten für die Lagerung eines Artikels gegen die Wahrscheinlichkeit abwägen, dass dadurch Einnahmen erzielt werden. „Wenn Sie viele Produkte lagern, die niemand konsumiert, haben Sie ein Problem“, sagt Netessine. „Sie müssen sich Sorgen machen, dass Produkte nicht genügend Nachfrage haben und die Verbraucher die Produkte nicht schnell genug entdecken. Genau das finden wir in den Netflix-Daten.,“

Netessine weist darauf hin, dass Netflix in seinem Jahresabschluss 2005 55.000 Filmtitel gemeldet hat, aber basierend auf den Daten nur 18.000 von ihnen von den Kunden bewertet wurden. Insgesamt stützten die Forscher ihre Beobachtungen auf eine Untersuchung von 480.000 Nutzern, 17.770 Filmen und Fernsehserien und mehr als 100 Millionen Bewertungen, die eine 10% ige Zufallsstichprobe aller Netflix-Bewertungen darstellen.

Das Wharton-Papier untersucht auch, wie sich Verbraucher von Hits trennen, um obskurere Produkte zu entdecken., Netessine sagt, dass die Forschung darauf hinweist, dass „primitive“ Empfehlungssysteme wahrscheinlich für die Verzögerung verantwortlich sind, wenn weniger bekannte Produkte verfügbar werden und die Verbraucher ihren Weg zu ihnen finden. „Viele Empfehlungssysteme sind nicht besonders schlau“, sagt Netessine und fügt hinzu, dass Netflix-Abonnenten, die ähnliche Filme ansehen, Empfehlungen zu Filmen geben. Damit ein Film jedoch empfohlen werden kann, muss er zuerst angesehen werden., „Wenn Sie den Long-Tail-Effekt sehen wollen-Verbraucher gehen in diese obskuren Produkte — müssen Sie sicher sein, dass die Verbraucher über sie lernen, und das ist nicht einfach. Aktuelle Tools sind möglicherweise nicht gut genug.“

Tatsächlich stellte Netflix seine Daten im Rahmen eines Wettbewerbs im Wert von 1 Million US-Dollar zur Verfügung, um einen Algorithmus zu entwickeln, der zu einer Verbesserung der Vorhersage der Benutzerbewertungen um 10% führen würde. Das Unternehmen ist nun dabei, den Gewinner zu ermitteln.,

Die Forscher untersuchten auch die Long-Tail-Theorie Prämisse, dass die Verbraucher zu mehr obskuren Produkten gravitieren, weil sie sie befriedigender als Massenmarkt Hits finden. Entgegen Andersons Vorschlag und unabhängig davon, wie die Popularität gemessen wird, stellen Wharton-Forscher fest, dass Verbraucher mit Nischenfilmen tendenziell weniger zufrieden sind als mit Hitfilmen. Darüber hinaus sind es meist schwere Filmbeobachter, die sich in Nischenfilme wagen., Da nur ein kleiner Teil der Verbraucher schwere Filmbeobachter darstellt, ist es nicht verwunderlich, dass es schwache Beweise für den Long-Tail-Effekt gibt, schließt Netessine.

Das Papier argumentiert, dass die Forschungsergebnisse haben wichtige Auswirkungen, da die Long-Tail-Theorie hat an Dynamik gewonnen in der business-Welt., „Ob der Long Tail existiert oder nicht, ist eine grundlegende Frage für Entscheidungsträger in Marketing, Betrieb und Finanzen, die mit der Aussicht auf eine weitere Durchdringung des Internetkanals konfrontiert sind, der eine wachsende Produktvielfalt und neue Empfehlungssysteme zur Verwaltung bietet“, heißt es in dem Papier.

Laut Netessine wird die Forschung aufgrund ihrer Ergebnisse, die der populären Long-Tail-Theorie widersprechen, wahrscheinlich Kontroversen hervorrufen. Dennoch, Anderson ist die erste Person, die am Ende des Papiers für „seine ermutigenden Kommentare und konstruktiven Ratschläge“ anerkannt wurde.,“Sagt Netessine:“ Wir haben zugestimmt, nicht zuzustimmen.“

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