en utilisant des données sur les modèles de notation des films, la nouvelle recherche Wharton remet en question la pensée actuelle sur l’effet longue queue-une théorie largement médiatisée qui suggère qu’Internet éloigne la demande des produits à succès avec un attrait de masse et oriente cette demande,

Dans un document de travail intitulé « Tom Cruise est-il menacé? En utilisant les données du prix Netflix pour examiner la longue queue du Commerce électronique,  » Wharton operations and Information Management professor Serguei Netessine et doctorant Tom F. Tan tirer des informations de la société de location de films Netflix pour explorer la demande des consommateurs pour smash hits et films moins connus. Netflix a rendu ses données disponibles dans le cadre d’un concours de prix de 1 million de dollars pour encourager le développement de nouvelles façons qui amélioreront sa capacité à présenter aux clients des titres moins connus qu’ils pourraient trouver attrayants.,

la théorie de la longue queue suggère que, comme Internet facilite la distribution — et utilise des systèmes de recommandation de pointe qui permettent aux consommateurs de prendre conscience de produits plus obscurs-la demande passera des produits les plus populaires à la « tête” d’une courbe de demande-telle que cartographiée sur un axe xy-à la puissance globale d’une longue « queue” composée de la demande pour de nombreux produits de niche différents.,

Les chercheurs de Wharton constatent que l’effet longue queue est vrai dans certains cas, mais en tenant compte de l’expansion de la variété des produits et de la demande des consommateurs, les produits d’appel de masse conservent leur importance. Les chercheurs affirment que les nouveaux films apparaissent si vite que les consommateurs n’ont pas le temps de les découvrir, et que les films de niche ne sont pas plus appréciés que les hits.

selon Netessine, L’effet longue queue peut être présent dans certains cas, mais peu d’entreprises opèrent dans un système de distribution numérique pur., Au lieu de cela, ils doivent peser les coûts de la chaîne d’approvisionnement des produits physiques par rapport au gain potentiel de capturer des clients uniques d’offres obscures dans un marché en pleine expansion. Les entreprises, ajoutent-ils, doivent également tenir compte du temps qu’il faut aux consommateurs pour localiser les articles décalés qu’ils souhaitent.

« Il y a des entreprises entières basées sur la prémisse de L’effet longue queue qui soutiennent qu’elles gagneront de l’argent en se concentrant sur des marchés de niche”, explique Netessine. « Nos résultats montrent qu’il est très rare dans les affaires que tout soit si Noir et blanc. Dans la plupart des situations, la réponse est: « cela dépend.,’ La présence de L’effet longue queue pourrait être moins universelle qu’on pourrait le croire. »

La théorie de la longue queue a été développée en 2004 par Chris Anderson, rédacteur en chef du magazine Wired. Anderson est également l’auteur de La Longue traîne: Pourquoi l’Avenir de l’Entreprise Est la Vente de Moins de Plus. La principale différence entre l’opinion du livre et l’étude des chercheurs de Wharton est la façon dont ils définissent les « hits” et les « niches »., »Dans le livre, Anderson se concentre sur la définition des hits en termes absolus tels que le top 10 ou top 1,000 produits, tandis que Netessine et Tan soutiennent que, pour prendre en compte la variété croissante des produits, il faut définir la popularité en termes relatifs, tels que le top 1% ou le top 10% des produits, pour évaluer correctement la présence

Dans un courriel, Anderson affirme que le document Wharton et d’autres évaluations universitaires qui critiquent la théorie de la longue queue ne sont pas pertinents car ils adoptent une approche en pourcentage pour évaluer le pouvoir de la tête et de la queue de la demande.,

« Bien que les universitaires sont libres de faire toutes les analyses relative qu’ils veulent, il est incorrect de l’appliquer à ma théorie,” écrit-il. Anderson soutient que définir la tête et la queue de la demande en termes de pourcentage n’a aucun sens dans un marché avec un inventaire illimité, comme un détaillant avec distribution numérique. Par exemple, prenez une entreprise avec 1 000 articles différents dans laquelle les 100 premiers — ou 10% — représentent 50% des ventes. Si 99 000 articles supplémentaires sont ajoutés au catalogue et que les ventes des 100 premiers tombent à 25% du total, il faudra peut-être 900 articles supplémentaires pour constituer les 25% suivants., Dans ce cas, Anderson argumenterait que la demande importante s’est déplacée vers plus de personnes choisissant moins de produits.

en termes relatifs, cependant, 1% des produits représentent maintenant 50% des revenus, ce qui ferait apparaître une plus grande importance des produits à succès. Mais puisque de vraies personnes vivent le monde en chiffres absolus, pas en pourcentages, il s’agit d’une illusion statistique, déclare-t-il. La vérité est que les gens choisissent un plus large éventail de titres. ” Personne dans le monde des affaires n’est confus à ce sujet, heureusement », ajoute Anderson.,

Netessine, qui a partagé des ébauches du document avec Anderson, dit que la théorie de la longue queue est « fascinante” et il note qu’il recommande le livre D’Anderson aux étudiants en MBA.

néanmoins, lui et Tan soutiennent que L’accent mis par Anderson sur la demande absolue peut être trompeur. « Il faut faire attention à la définition des hits et des niches à l’ère D’Internet”, indique le document. « Dans un monde de brique et de mortier, où la variété des produits est relativement stable et tous les produits sont consommés à un certain rythme, les hits et les niches sont généralement définis en termes absolus (par exemple, les films 10 premiers, les films 100 derniers)., Cependant, la variété des produits a explosé à l’ère D’Internet, et donc de plus en plus de produits peuvent être laissés inaperçus par les consommateurs, ou sont découverts très lentement, même si la clientèle est également en expansion.”

la règle des 80-20

En effet, chez Netflix, le nombre de titres de films notés est passé de 4 470 en 2000 à 17 768 en 2005. Si cette variété de produits est prise en compte afin que la popularité du produit soit calculée par rapport à la variété totale du produit, Les chercheurs de Wharton ne trouvent aucune preuve de l’effet de la longue queue., Les auteurs ont également effectué une analyse en adoptant une approche absolue des données Netflix, comme Anderson, et ont constaté que l’effet longue queue n’est que partiellement présent: la demande de niches diminue au fil du temps — plutôt qu’augmente — bien que la demande de produits à succès diminue également.

Les chercheurs de Wharton sont également en désaccord avec la théorie D’Anderson et sa contestation implicite du principe de Pareto, ou règle dite des 80-20, qui dans ce cas préciserait que 20% des titres de films génèrent 80% des ventes. Anderson soutient que comme la demande se déplace vers le bas de la queue, l’effet diminuerait., En utilisant les données Netflix, Netessine et Tan montrent le contraire – un effet encore plus fort, la demande pour les 20% de films les plus importants passant de 86% en 2000 à 90% en 2005.

Anderson a fait sa propre analyse en utilisant les données de Wharton et a constaté une demande plus faible pour les 500 meilleurs produits et plus d’intérêt pour la partie médiane de la courbe. Il souligne également qu’une longue queue ajoutant jusqu’à 15% de la demande totale provenait de titres au — delà du top 3,000-le montant généralement stocké dans un magasin de vidéo.,

alors que la théorie de la longue queue se concentre sur le potentiel de revenus de la vente de nombreux produits individuels, Netessine dit qu’il est important de reconnaître que cultiver ces revenus a un coût — y compris les dépenses associées à l’exploitation de ses centres de distribution et au stockage de milliers de DVD.

lors de l’application de la théorie de la longue queue aux entreprises, Netessine dit, une analyse relative est plus significative car elle prend en compte les coûts impliqués dans le maintien d’une chaîne d’approvisionnement pour répondre à la demande de nombreux choix obscurs., Il souligne Amazon comme un autre exemple d’une société de distribution Internet qui a encore des coûts substantiels impliquant l’entreposage et l’expédition.

un modèle d’affaires basé sur L’effet longue queue pourrait fonctionner pour une entreprise basée sur la distribution numérique pure, comme le site de musique Rhapsody, selon Netessine. « Pour Rhapsody, le coût de stockage des chansons supplémentaires est nul », dit-il. « En conséquence, cela ne coûte rien d’offrir une variété de produits incroyable, et le consommateur peut aller dans la longue queue et consommer des chansons qui étaient auparavant indisponibles., »

pour toute entreprise commercialisant un produit physique, tel que les DVD de Netflix ou les livres D’Amazon, les gestionnaires doivent peser les coûts de stockage d’un article par rapport à la probabilité qu’il génère des revenus. ” Si vous stockez beaucoup de produits que personne ne consomme, vous avez un problème », explique Netessine. « Vous devez commencer à vous inquiéter du fait que les produits n’ont pas assez de demande et que les consommateurs ne découvrent pas les produits assez rapidement. C’est exactement ce que nous trouvons dans les données Netflix., »

Netessine souligne que Netflix a rapporté 55 000 titres de films dans son rapport annuel 2005, mais, sur la base des données, seuls 18 000 d’entre eux ont été notés par les clients. En tout, les chercheurs ont basé leurs observations sur un examen de 480 000 utilisateurs, 17 770 films et séries télévisées, et plus de 100 millions de notes représentant un échantillon aléatoire de 10% de toutes les notes Netflix.

Le Wharton paper explore également comment les consommateurs se détournent des hits pour découvrir des produits plus obscurs., Netessine dit que la recherche indique que les systèmes de recommandation « primitifs » sont susceptibles de blâmer pour le retard dans les produits moins connus devenant disponibles et les consommateurs trouvant leur chemin vers eux. ” De nombreux systèmes de recommandation ne sont pas très intelligents », déclare Netessine, ajoutant que des recommandations sur les films sont faites aux abonnés Netflix qui visionnent des films similaires. Mais pour qu’un film soit recommandé, il doit être considéré en premier lieu., « Si vous voulez voir l’effet de la longue queue — les consommateurs vont dans ces produits obscurs — vous devez être sûr que les consommateurs apprennent à leur sujet, et ce n’est pas facile. Les outils actuels peuvent ne pas être assez bons. »

en effet, Netflix a rendu ses données disponibles dans le cadre d’un concours de 1 million de dollars pour développer un algorithme qui conduirait à une amélioration de 10% de la prévision des évaluations des utilisateurs. La société est maintenant en train de déterminer le gagnant.,

Les chercheurs ont également étudié la prémisse de la théorie de la longue queue selon laquelle les consommateurs graviteront vers des produits plus obscurs parce qu’ils les trouveront plus satisfaisants que les succès du marché de masse. Contrairement à la suggestion D’Anderson et indépendamment de la façon dont la popularité est mesurée, les chercheurs de Wharton constatent que les consommateurs ont tendance à être moins satisfaits des films de niche que des films à succès. De plus, ce sont surtout les gros observateurs de films qui s’aventurent dans les films de niche., Étant donné que seule une petite fraction des consommateurs constituent de gros observateurs de films, il n’est pas surprenant qu’il existe de faibles preuves de l’effet longue queue, conclut Netessine.

le document soutient que les résultats de la recherche ont des implications importantes parce que la théorie de la longue queue a pris de l’ampleur dans le monde des affaires., « Que la longue queue existe ou non est une question fondamentale pour les décideurs du marketing, des opérations et des finances qui sont confrontés à la perspective d’une pénétration accrue du canal Internet, qui offre une variété croissante de produits et de nouveaux systèmes de recommandation pour aider à le gérer”, indique le document.

selon Netessine, la recherche est susceptible de générer une controverse en raison de ses résultats qui contredisent la théorie populaire de la longue queue. Néanmoins, Anderson est la première personne reconnue à la fin du document pour « ses commentaires encourageants et ses conseils constructifs., »Dit Netessine: » nous avons convenu de ne pas être d’accord. »

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