utilizando datos sobre patrones de clasificación de películas, new Wharton research desafía el pensamiento actual sobre el efecto long tail, una teoría ampliamente publicitada que sugiere que Internet aleja la demanda de productos exitosos con atractivo masivo y dirige esa demanda a ofertas de nicho más oscuras.,

en un documento de trabajo titulado, » Is Tom Cruise Threatened? Utilizando los datos del Premio de Netflix para examinar la larga cola del comercio electrónico,»el profesor de Operaciones y Gestión de la información de Wharton Serguei Netessine y el estudiante de doctorado Tom F. Tan obtienen información de la compañía de alquiler de películas Netflix para explorar la demanda de los consumidores de éxitos y películas menos conocidas. Netflix puso sus datos a disposición como parte de un concurso de premios de 1 1 millón para fomentar el desarrollo de nuevas formas que mejorarán su capacidad para presentar a los clientes títulos menos conocidos que podrían encontrar atractivos.,

la teoría de Long Tail sugiere que, a medida que Internet facilita la distribución y utiliza sistemas de recomendación de última generación que permiten a los consumidores tomar conciencia de productos más oscuros, la demanda pasará de los productos más populares en la «cabeza» de una curva de demanda, como se muestra en un eje xy, al poder agregado de una larga «cola» compuesta por la demanda de muchos productos de nicho diferentes.,

los investigadores de Wharton encuentran que el efecto de cola larga es cierto en algunos casos, pero al tener en cuenta la expansión de la variedad de productos y la demanda del consumidor, los productos de atractivo masivo conservan su importancia. Los investigadores argumentan que las nuevas películas aparecen tan rápido que los consumidores no tienen tiempo para descubrirlas, y que las películas de nicho no son más apreciadas que los éxitos.

según Netessine, el efecto Long Tail puede estar presente en algunos casos, pero pocas empresas operan en un sistema de distribución digital puro., En su lugar, deben sopesar los costos de la cadena de suministro de productos físicos frente a la ganancia potencial de captar clientes individuales de ofertas oscuras en un mercado en rápida expansión. Las empresas, agregan, también deben considerar el tiempo que les toma a los consumidores localizar artículos fuera de lo común que puedan desear.

«hay empresas enteras basadas en la premisa del efecto Long Tail que argumentan que harán dinero centrándose en nichos de mercado», dice Netessine. «Nuestros hallazgos muestran que es muy raro en los negocios que todo sea tan blanco y negro. En la mayoría de las situaciones, la respuesta es: «depende.,’La presencia del efecto cola larga podría ser menos universal de lo que uno puede ser llevado a creer.

La teoría de la cola larga fue desarrollada en 2004 por Chris Anderson, editor en jefe de la revista Wired. Anderson es también autor de The Long Tail: Why the Future of Business Is Selling Less of More. La diferencia clave entre la opinión del libro y el estudio de los investigadores de Wharton es cómo definen «éxitos» y «nichos.,»En el libro, Anderson se centra en la definición de hits en términos absolutos, como los productos top 10 o top 1,000, mientras que Netessine y Tan argumentan que, para tener en cuenta la creciente variedad de productos, uno tiene que definir la popularidad en términos relativos, como el top 1% o top 10% de los productos, para evaluar adecuadamente la presencia o ausencia de la cola larga.

en un correo electrónico, Anderson dice que el documento de Wharton y otras evaluaciones académicas que son críticas de la teoría de la cola larga no son relevantes porque toman un enfoque porcentual para evaluar el poder de la cabeza y la cola de la demanda.,

«aunque los académicos son libres de hacer todo el análisis relativo que quieran, es incorrecto aplicarlo a mi teoría», escribe. Anderson argumenta que definir la cabeza y la cola de la demanda en términos porcentuales no tiene sentido en un mercado con inventario ilimitado, como un minorista con distribución digital. Por ejemplo, tomemos una empresa con 1,000 artículos diferentes en los que los 100 principales, o el 10%, representan el 50% de las ventas. Si 99,000 artículos más se agregan al catálogo y las ventas de los 100 mejores caen al 25% del total, puede tomar otros 900 artículos para completar el próximo 25%., En este caso, Anderson argumentaría que la demanda considerable ha cambiado hacia abajo hacia más personas que seleccionan menos productos.

en términos relativos, sin embargo, el 1% de los productos constituye ahora el 50% de los ingresos, lo que haría parecer que había una mayor importancia de los productos hit. Pero como la gente real experimenta el mundo en números absolutos, no en porcentajes, esto es una ilusión estadística, afirma. La verdad es que la gente está eligiendo una gama más amplia de títulos. «Afortunadamente, nadie en el mundo de los negocios está confundido sobre esto», agrega Anderson.,

Netessine, quien compartió los borradores del documento con Anderson, dice que la teoría de Long Tail es «fascinante» y señala que recomienda el libro de Anderson a los estudiantes entrantes de MBA.

sin embargo, él y Tan sostienen que el enfoque de Anderson en la demanda absoluta puede ser engañoso. «Uno tiene que tener cuidado al definir hits y nichos en la era de Internet», afirma el documento. «En un mundo de ladrillo y mortero, donde la variedad de productos es relativamente estable y todos los productos se consumen a algún ritmo, los éxitos y los nichos se definen típicamente en términos absolutos (por ejemplo, las 10 mejores películas, las 100 mejores películas)., Sin embargo, la variedad de productos se ha disparado en la era de Internet, y por lo tanto más y más productos pueden ser dejados inadvertidos por los consumidores, o están siendo descubiertos muy lentamente, a pesar de que la base de clientes también se está expandiendo.»

La regla de 80-20

de hecho, en Netflix el número de títulos de películas clasificadas aumentó de 4,470 en 2000 a 17,768 en 2005. Si se tiene en cuenta esta variedad de productos para calcular la popularidad del producto en relación con la variedad total del producto, los investigadores de Wharton no encuentran ninguna evidencia del efecto de cola larga., Los autores también realizaron un análisis tomando un enfoque absoluto a los datos de Netflix, como Anderson, y encontraron que el efecto de cola larga solo está presente parcialmente: la demanda de nichos disminuye con el tiempo, en lugar de aumentar, aunque la demanda de productos de éxito también disminuye.

los investigadores de Wharton también están en desacuerdo con la teoría de Anderson y su desafío implícito al principio de Pareto, o la llamada regla 80-20, que en este caso afirmaría que el 20% de los títulos de películas generan el 80% de las ventas. Anderson argumenta que a medida que la demanda se desplaza hacia abajo, el efecto disminuiría., Usando los datos de Netflix, Netessine y Tan muestran lo contrario, un efecto aún más fuerte, con la demanda del 20% superior de películas aumentando del 86% en 2000 al 90% en 2005.

Anderson hizo su propio análisis utilizando los datos de Wharton y encontró una menor demanda de los 500 productos principales y más interés en la parte media de la curva. También señala que una cola larga que suma hasta el 15% de la demanda total provino de títulos más allá de los 3,000 principales, la cantidad que normalmente se almacena en una tienda de videos.,

mientras que la teoría Long Tail se centra en el potencial de ingresos de la venta de muchos productos individuales, Netessine dice que es importante reconocer que cultivar estos ingresos tiene un costo, incluidos los gastos asociados con la operación de sus centros de distribución y el almacenamiento de miles de DVD.

Al aplicar la teoría Long Tail a las empresas, dice Netessine, un análisis relativo es más significativo porque tiene en cuenta los costos involucrados en el mantenimiento de una cadena de suministro para alimentar la demanda de muchas opciones oscuras., Señala a Amazon como otro ejemplo de una empresa de distribución por Internet que todavía tiene costos sustanciales de almacenamiento y envío.

un modelo de negocio basado en el efecto Long Tail podría funcionar para una empresa basada en la distribución digital pura, como el sitio web de música Rhapsody, según Netessine. «Para Rhapsody el costo de almacenamiento de las canciones adicionales es cero», dice. «Como resultado, no cuesta nada ofrecer una variedad increíble de productos, y el consumidor puede entrar en la cola larga y consumir canciones que anteriormente no estaban disponibles.,»

para cualquier empresa que comercialice un producto físico, como los DVD de Netflix o los libros de Amazon, los gerentes deben sopesar los costos de almacenamiento de un artículo contra la probabilidad de que genere ingresos. «Si tienes muchos productos que nadie consume, entonces tienes un problema», dice Netessine. «Hay que empezar a preocuparse de que los productos no tengan suficiente demanda y los consumidores no descubran los productos lo suficientemente rápido. Eso es exactamente lo que encontramos en los datos de Netflix.,»

Netessine señala que Netflix reportó 55,000 títulos de películas en su declaración anual de 2005, pero, según los datos, solo 18,000 de ellos fueron calificados por los clientes. En total, los investigadores basaron sus observaciones en un examen de 480,000 usuarios, 17,770 películas y series de televisión, y más de 100 millones de calificaciones que representan una muestra aleatoria del 10% de todas las calificaciones de Netflix.

El Wharton paper también explora cómo los consumidores se ramifican de los éxitos para descubrir productos más oscuros., Netessine dice que la investigación indica que los sistemas de recomendación «primitivos» son probablemente los culpables de la demora en que los productos menos conocidos estén disponibles y los consumidores encuentren su camino hacia ellos. «Muchos sistemas de recomendación no son muy inteligentes», afirma Netessine, y agrega que las recomendaciones sobre películas se hacen a los suscriptores de Netflix que ven películas similares. Pero para que una película sea recomendada, debe ser vista en primer lugar., «Si quieres ver el efecto long tail-los consumidores entran en esos productos oscuros – tienes que estar seguro de que los consumidores aprenden sobre ellos, y eso no es fácil. Las herramientas actuales pueden no ser lo suficientemente buenas.»

de hecho, Netflix puso sus datos a disposición como parte de una competencia de 1 1 millón para desarrollar un algoritmo que llevaría a una mejora del 10% en la predicción de las calificaciones de los usuarios. La compañía está ahora en el proceso de determinar el ganador.,

los investigadores también investigaron la premisa de la teoría Long Tail de que los consumidores gravitarán hacia productos más oscuros porque los encontrarán más satisfactorios que los éxitos del mercado masivo. Contrariamente a la sugerencia de Anderson e independiente de cómo se mide la popularidad, los investigadores de Wharton encuentran que los consumidores tienden a estar menos satisfechos con las películas de nicho que con las películas exitosas. Además, la mayoría de los espectadores de películas pesadas se aventuran en películas de nicho., Dado que solo una pequeña fracción de los consumidores constituyen grandes espectadores de películas, no es sorprendente que haya evidencia débil del efecto de cola larga, concluye Netessine.

el artículo argumenta que los hallazgos de la investigación tienen implicaciones importantes porque la teoría de la cola larga ha ganado impulso en el mundo de los negocios., «Si existe o no la cola larga es una pregunta fundamental para los tomadores de decisiones en marketing, Operaciones y finanzas que enfrentan la perspectiva de una mayor penetración del canal de Internet, que ofrece una variedad de productos en expansión y nuevos sistemas de recomendación para ayudar a administrarlo», afirma el documento.

según Netessine, es probable que la investigación genere controversia debido a sus hallazgos que contradicen la popular teoría de la cola larga. Sin embargo, Anderson es el primer individuo reconocido al final del documento por «sus comentarios alentadores y consejos constructivos.,»Dice Netessine:» hemos acordado estar en desacuerdo.»

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