新しいウォートン研究は、映画評価パターンに関するデータを使用して、ロングテール効果に関する現在の考え方に挑戦します。,

タイトルのワーキングペーパーでは、”トム-クルーズは脅かされています “ウォートン-オペレーションズ-アンド-インフォメーション-マネジメント教授のSerguei Netessineと博士課程の学生Tom F.Tanは、映画レンタル会社Netflixから情報を引き出し、大ヒット映画やあまり知られていない映画に対する消費者の需要を調査しました。 Netflixは、あまり知られていないタイトルに顧客を紹介する能力を向上させる新しい方法の開発を奨励するために、1百万ドルの賞金コンテストの一環として、そのデータを利用できるようにしました。,

ロングテール理論は、インターネットが流通を容易にし、消費者がより曖昧な製品を認識できる最先端の推奨システムを使用するにつれて、需要は、xy軸上にグラフ化された需要曲線の”頭”で最も人気のある製品から、多くの異なるニッチ製品の需要で構成される長い”尾”の総力にシフトすることを示唆している。,

ウォートンの研究者は、ロングテール効果は、いくつかのケースでは当てはまることがわかりますが、製品の多様性と消費者の需要の拡大を考慮すると、マスアピール製品は、その重要性を保持しています。 研究者らは、新しい映画が非常に速く見えるため、消費者はそれらを発見する時間がなく、ニッチな映画はヒットよりも好きではないと主張している。

Netessineによると、ロングテール効果は場合によっては存在するかもしれませんが、純粋なデジタル配信システムで動作する企業はほとんどありません。, 代わりに、彼らは急速に拡大する市場で無名の製品の単一の顧客をキャプチャする潜在的な利益に対して、物理的な製品のサプライチェーンのコスト 企業は、消費者が望むかもしれないオフビートアイテムを見つけるのにかかる時間も考慮する必要があります。

“彼らはニッチ市場に焦点を当ててお金を稼ぐだろうと主張するロングテール効果の前提に基づいて全体の企業があり、”Netessineは述べています。 “私たちの調査結果は、すべてが白黒であることはビジネスでは非常にまれであることを示してい ほとんどの状況では、答えは、”それは依存します。,”ロングテール効果の存在は、信じられるように導かれるよりも普遍的ではないかもしれません。”

ロングテール理論は、Wired誌の編集長であるChris Andersonによって2004年に開発されました。 アンダーソンはまた長い尾の著者である:ビジネスの未来が多くのより少しをなぜ販売しているか。 この本の意見とウォートンの研究者による研究との主な違いは、彼らが”ヒット”と”ニッチ”をどのように定義するかです。,”この本では、Andersonはtop10やtop1,000製品などの絶対的なヒットの定義に焦点を当てていますが、NetessineとTanは、成長する製品の多様性を考慮するには、ロングテールの有無を適切に評価するために、top1%またはtop10%のような相対的な用語で人気を定義する必要があると主張しています。

電子メールでは、アンダーソンは、彼らが需要の頭と尾のパワーを評価するための割合のアプローチを取るので、ウォートン紙やロングテール理論の批判的である他の学術的評価は関連していないと述べています。,

“学者は、彼らが望むすべての相対分析を自由に行うことができますが、それを私の理論に適用するのは間違っています”と彼は書いています。 アンダーソンは、需要の頭と尾をパーセンテージで定義することは、デジタル流通を持つ小売業者のような無制限の在庫を持つ市場では無意味であると主張している。 たとえば、1,000の異なるアイテムを持つ会社を考えてみましょう。トップ100—または10％—売上高の50％を占めています。 99,000以上のアイテムがカタログに追加され、トップ100の売上高が合計の25％に落ちると、900アイテムが次の25％を占めるようになることがあります。, この場合、アンダーソンと主張するだろうと述べると大きな需要を移し、テールに向けて人々の選択の少ない製品です。

しかし、相対的に見ると、製品の1％が収益の50％を占めており、ヒット商品の重要性が高まっているように見えます。 しかし、現実の人々はパーセンテージではなく絶対数で世界を経験するので、これは統計的な錯覚である、と彼は述べている。 真実は、人々がタイトルの広い配列を選択しているということです。 “頼れる人や頼れるところがないビジネスの世界が混乱し、お陰様で、”アンダーソンが追加されます。,

Andersonと論文の下書きを共有したNetessineは、Long Tail理論は”魅力的”であり、MBAの学生にAndersonの本を推奨していると述べています。

それにもかかわらず、彼とタンは、絶対的な需要にアンダーソンの焦点は誤解を招く可能性があると主張しています。 “インターネット時代のヒットとニッチを定義することに注意する必要があります”と同紙は述べています。 “製品の種類が比較的安定しており、すべての製品がある程度の割合で消費されるレンガとモルタルの世界では、ヒットとニッチは通常、絶対的な用語（例えば、トップ10、ボトム100映画）で定義されています。, しかし、インターネット時代には製品の多様性が急増しており、顧客基盤も拡大しているにもかかわらず、消費者に気づかれずに放置されたり、非常にゆっくりと発見されたりする製品がますます増えています。”

The80-20Rule

確かに、Netflixでは評価された映画タイトルの数は4,470から2000年に17,768に2005年に増加しました。 この製品品種を考慮して製品の人気が製品品種全体に対して計算される場合、ウォートンの研究者はロングテール効果の証拠を見つけることはできま, また、Andersonたちは、Netflixのデータに対する絶対的なアプローチを取った分析を行い、ロングテール効果は部分的にしか存在しないことを発見しました。

ウォートンの研究者はまた、アンダーソンの理論とパレート原則、またはいわゆる80-20ルールに対する暗黙の挑戦に反対し、この場合、映画タイトルの20％が売上の80％を生み出すと述べるであろう。 アンダーソンは、需要が尾の下にシフトするにつれて、効果は減少すると主張している。, Netflixのデータを使用して、NetessineとTanは反対を示しています—映画のトップ20％の需要が86％から2000％に90％に2005年に増加して、さらに強い効果を示しています。

AndersonはWhartonデータを使用して独自の分析を行い、トップ500製品の需要が低く、曲線の中央部分に関心が高いことを発見しました。 彼はまた、総需要の15％までの長い尾が、ビデオストアに通常ストックされているトップ3,000を超えるタイトルから来たと指摘しています。,

ロングテール理論は、多くの個々の製品を販売する収益の可能性に焦点を当てていますが、Netessineは、この収益を育成することは、流通センターの運営や何千ものDvdのストッキングに関連する費用を含むコストで来ることを認識することが重要であると述べています。

ロングテール理論を企業に適用する場合、Netessineは、多くのあいまいな選択肢の需要を供給するためにサプライチェーンを維持するためのコストを考慮に入れているため、相対的な分析がより意味があると述べています。, 彼はまだ倉庫と出荷を含むかなりのコストを持っているインターネット流通会社の別の例としてAmazonを指摘しています。

Netessineによると、ロングテール効果に基づくビジネスモデルは、音楽ウェブサイトRhapsodyのような純粋なデジタル配信に基づく会社で働く可能性があります。 “Rhapsodyにとって、余分な曲をストッキングするコストはゼロです”と彼は言います。 “結果として、それは信じられないほどの製品の多様性を提供するために何の費用もかからず、消費者は長い尾に入り、以前は利用できなかった曲を消費することができます。,”

NetflixのDvdやAmazonの書籍などの物理的な製品をマーケティングする企業にとって、管理者は収益を生み出す可能性に対して商品を仕入れるコストを重 “誰も消費しない製品をたくさん在庫している場合、問題が発生します”とNetessineは言います。 “製品に十分な需要がなく、消費者が製品を十分に速く発見できないことを心配し始めなければなりません。 それはまさにNetflixのデータで見つけられるものです。,”

Netessineは、Netflixが55,000の映画タイトルを2005年の年次声明で報告したが、データに基づいて、そのうち18,000のみが顧客によって評価されたと指摘しています。 すべてにおいて、研究者は480,000ユーザー、17,770映画やテレビシリーズ、および100以上のNetflixの視聴率の10％ランダムサンプルを表す百万の評価の検査に彼らの観察

ウォートン紙はまた、消費者がより曖昧な製品を発見するためにヒットから分岐する方法を探ります。, Netessineは、この研究によると、”原始的な”推奨システムは、あまり知られていない製品が利用可能になり、消費者がそれらに向かって道を見つけるのが遅れ “多くの推薦システムはそれほど賢くはありません”とNetessineは述べ、映画に関する推薦は、同様の映画を見るNetflixの加入者に行われると付け加えました。 しかし、映画が推奨されるためには、そもそも映画を見なければなりません。, “消費者がそれらのあいまいな製品に入るロングテール効果を見たいのであれば、消費者がそれらについて学ぶことを確認する必要がありますが、それ 現在のツールは十分ではないかもしれません。”

確かに、Netflixはユーザー評価を予測する際に1％の改善につながるアルゴリズムを開発するために$10百万の競争の一環として、そのデータを利用できるよう 同社は現在、勝者を決定する過程にあります。,

研究者はまた、消費者が大衆市場のヒットよりも満足できることを見つけるので、より曖昧な製品に引き寄せられるというロングテール理論の前提 Andersonの提案とは対照的に、人気がどのように測定されるかとは無関係に、Whartonの研究者は、消費者がヒット映画よりもニッチ映画に満足していない傾向が また、それはニッチな映画にベンチャー主に重い映画ウォッチャーです。, 消費者のごく一部だけが重い映画ウォッチャーを構成するので、ロングテール効果の弱い証拠があることは驚くべきことではない、とNetessineは結論づけてい

論文は、ロングテール理論がビジネスの世界で勢いを増しているので、研究成果は重要な意味を持っていると主張しています。, “ロングテールが存在するかどうかは、マーケティング、オペレーション、財務の意思決定者にとって、インターネットチャネルのさらなる浸透の見通しに直面

Netessineによると、この研究は、一般的なロングテール理論と矛盾する調査結果のために論争を引き起こす可能性があります。 しかし、アンダーソンは最初の個別認識末の紙は”彼の促進のコメントとの建設的です。,”Netessineは言う：”我々は反対することに合意しました。”

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