Войти
Пример графика степенного закона, показывающего рейтинг популярности. Справа (желтый) - длинный хвост; слева (зеленый) - те немногие, которые доминируют. В этом примере обрезка выбрана так, чтобы площади обеих областей были равны. В статистике и бизнесе, длинный хвост некоторых распределений чисел является частью распределения, имеющим много вхождений далеко от «голов» или центральной части распределения. Распределение может включать в себя популярность, случайное количество событий с различной вероятностью и т. Д. Термин часто используется свободно, без определения или произвольного определения, но точные определения возможны.
В статистике термин « длиннохвостое распределение» имеет узкое техническое значение и является подтипом « длиннохвостого распределения». Интуитивно, распределение является (справа) длинным хвостом, если для любого фиксированного количества, когда количество превышает высокий уровень, оно почти наверняка превышает его, по крайней мере, на эту величину: большие количества, вероятно, даже больше. Обратите внимание, что нет никакого смысла в «длинном хвосте» распределения, а есть только свойство распределения быть длиннохвостым.
В бизнесе термин « длинный хвост» применяется к распределению рангового размера или рангово-частотному распределению (в первую очередь популярности), которые часто образуют степенные законы и, таким образом, являются распределениями с длинным хвостом в статистическом смысле. Это используется для описания стратегии розничной продажи множества уникальных предметов с относительно небольшими продажами каждого из них («длинный хвост») - обычно в дополнение к продаже меньшего количества популярных предметов в больших количествах («голова»). Иногда также включается промежуточная категория, по-разному называемая телом, животом, торсом или серединой. Конкретная отсечка какой части распределения «длинный хвост» часто произвольно, но в некоторых случаях может быть определен объективно; см. сегментацию распределений по размеру ранга.
Концепция длинного хвоста нашла почву для применения, исследований и экспериментов. Этот термин используется в онлайн-бизнесе, средствах массовой информации, микрофинансировании (например, Grameen Bank ), инновациях, ориентированных на пользователя ( Эрик фон Хиппель ), управлении знаниями и механизмах социальных сетей (например, краудсорсинг, краудкастинг, одноранговые сети). peer ), экономические модели, маркетинг ( вирусный маркетинг ) и поиск угроз ИТ-безопасности в SOC ( операционный центр информационной безопасности ).
Частотные распределения с длинными хвостами изучаются статистиками по крайней мере с 1946 года. Этот термин также используется в финансовом и страховом бизнесе в течение многих лет. Работы Бенуа Мандельброта в 1950-х годах и позже привели к тому, что его стали называть «отцом длинных хвостов».
«Длинный хвост» популяризировал Крис Андерсон в статье журнала Wired в октябре 2004 года, в которой он упомянул Amazon.com, Apple и Yahoo! как примеры компаний, применяющих эту стратегию. Андерсон разработал эту концепцию в своей книге «Длинный хвост: почему будущее бизнеса - продавать меньше, а больше продавать».
Затраты на распространение и товарно-материальные запасы предприятий, успешно применяющих стратегию «длинного хвоста», позволяют им получать значительную прибыль от продажи небольших объемов труднодоступных товаров большому количеству клиентов, вместо того, чтобы продавать только большие объемы меньшего количества популярных товаров. Общий объем продаж этого большого количества «непопулярных товаров» называется «длинным хвостом».
При достаточном выборе, большом количестве клиентов и незначительных затратах на складирование и распространение, выбор и покупательная модель совокупности приводят к спросу на продукты, имеющие степенное распределение или распределение Парето. Важно понимать, почему некоторые распределения являются нормальными распределениями по сравнению с распределениями с длинным хвостом (степенным). Крис Андерсон утверждает, что в то время как такие величины, как рост человека или IQ, подчиняются нормальному распределению, в безмасштабных сетях с предпочтительными присоединениями создаются степенные распределения, т. Е. Потому, что некоторые узлы связаны больше, чем другие (например, «чудаки» Малкольма Гладуэлла в "Переломный момент" ).
На новых рынках хвост становится больше и длиннее (показан красным). Другими словами, в то время как традиционные розничные торговцы сосредоточили свое внимание на области слева от диаграммы, книжные онлайн-магазины получают больше продаж в области справа. Длинный хвост - это название давно известной особенности некоторых статистических распределений (например, Ципфа, степенных законов, распределений Парето и общих распределений Леви ). В "длиннохвостых" распределениях за высокочастотной или высокоамплитудной совокупностью следует низкочастотная или низкоамплитудная совокупность, которая постепенно асимптотически " спадает". События в дальнем конце хвоста имеют очень низкую вероятность возникновения.
Как показывает опыт, для таких распределений совокупности большинство случаев (более половины, а в случае применения принципа Парето - 80%) приходится на первые 20% пунктов распределения. Что необычно в распределении с длинным хвостом, так это то, что 20% наиболее часто встречающихся элементов составляют менее 50% случаев; или, другими словами, наименее часто встречающиеся 80% пунктов более важны как доля от общей совокупности.
Распределения или функции степенного закона характеризуют большое количество видов поведения, исходящих от природы и человеческих усилий. Этот факт вызвал большой научный и общественный интерес к таким распределениям и отношениям, которые их создают. Наблюдение за таким распределением часто указывает на особые виды механизмов и часто может указывать на глубокую связь с другими, казалось бы, несвязанными системами. Примерами поведения, которое демонстрирует длиннохвостое распределение, являются появление определенных слов в данном языке, распределение доходов в бизнесе или интенсивность землетрясений (см. Закон Гутенберга – Рихтера ).
В статьях Криса Андерсона и Клея Ширки выделяются особые случаи, когда мы можем изменить лежащие в основе отношения и оценить влияние на частоту событий. В таких случаях нечастые события с низкой амплитудой (или низким доходом) - длинный хвост, представленный здесь частью кривой справа от 20-го процентиля, - могут стать самой большой областью под линией. Это говорит о том, что изменение одного механизма (доступ в Интернет) или взаимосвязи (стоимость хранения) может значительно изменить частоту возникновения определенных событий в распределении. Этот сдвиг имеет решающее значение для вероятности и демографии клиентов таких предприятий, как средства массовой информации и онлайн-продавцы.
Однако длинные хвосты, характеризующие распределения, такие как закон Гутенберга-Рихтера или закон Ципфа по вхождению слов, и те, которые выделены Андерсоном и Ширки, имеют очень разную, если не противоположную, природу: Андерсон и Ширки относятся к частотно-ранговым отношениям, тогда как закон Гутенберга – Рихтера и закон Ципфа представляют собой распределения вероятностей. Следовательно, в этих последних случаях «хвосты» соответствуют событиям большой интенсивности, таким как сильные землетрясения и наиболее популярные слова, которые доминируют в распределениях. Напротив, длинные хвосты на графиках частотного ранга, выделенные Андерсоном и Ширки, скорее соответствуют коротким хвостам в связанных распределениях вероятностей и, следовательно, иллюстрируют явление, противоположное законам Гутенберга – Рихтера и Ципфа.
Фраза «длинный хвост» в бизнесе как «идея смотреть на сам хвост как на новый рынок» для потребителей впервые была придумана Крисом Андерсоном. Эта концепция частично заимствована из эссе Клея Ширки «Законы власти, веб-журналы и неравенство» в феврале 2003 г., в котором отмечалось, что в относительно небольшом количестве веб-журналов есть много ссылок, ведущих на них, но в «длинном хвосте» миллионов веб-журналов может быть только несколько ссылок, ведущих на них. Андерсон описал влияние «длинного хвоста» на текущие и будущие бизнес-модели, начиная с серии выступлений в начале 2004 года и с публикации статьи в журнале Wired в октябре 2004 года. Позже Андерсон расширил ее до книги «Длинный хвост: почему будущее» бизнеса продает меньше, лучше (2006).
Андерсон утверждает, что товары, пользующиеся низким спросом или имеющие низкий объем продаж, могут в совокупности составлять долю рынка, которая конкурирует или превышает относительно небольшое количество текущих бестселлеров и блокбастеров, если магазин или канал распространения достаточно велик. Андерсон цитирует более раннее исследование Эрика Бриньолфссона, Ю (Джеффри) Ху и Майкла Д. Смита, которое показало, что значительная часть продаж Amazon.com приходится на малоизвестные книги, которых нет в обычных магазинах. «Длинный хвост» - это потенциальный рынок, и, как показывают примеры, возможности каналов распространения и продаж, создаваемые Интернетом, часто позволяют предприятиям успешно выходить на этот рынок.
В своей статье в Wired Андерсон рассказывает анекдот о создании нишевого рынка для книг на Amazon. Он пишет о книге « Прикосновение к пустоте» о почти смертельном несчастном случае при восхождении на гору, произошедшем в перуанских Андах. Андерсон утверждает, что книга получила хорошие отзывы, но не имела большого коммерческого успеха. Однако десять лет спустя была опубликована книга Джона Кракауэра « В тонкий воздух », и «Прикосновение к пустоте» снова стала продаваться. Андерсон понял, что это произошло из-за рекомендаций Amazon. Это создало нишевый рынок для тех, кто любит книги о альпинизме, хотя это и не считается популярным жанром, поддерживающим теорию «длинного хвоста».
Сотрудник Amazon описал «длинный хвост» следующим образом: «Сегодня мы продали больше книг, которые совсем не продавались вчера, чем мы продали сегодня из всех книг, которые были проданы вчера».
Андерсон объяснил этот термин ссылкой на хвост кривой спроса. Термин с тех пор были повторно получены из графика XY, которая создается, когда популярность графиков к инвентарю. На приведенном выше графике продажи книг Amazon будут представлены по вертикальной оси, а рейтинг книг или фильмов - по горизонтальной оси. Общий объем товаров с низкой популярностью превышает объем товаров с высокой популярностью.
В своей статье Wired Крис Андерсон цитирует более ранние исследования Эрика Бриньолфссона, Ю (Джеффри) Ху и Майкла Д. Смита, которые впервые использовали лог-линейную кривую на графике XY для описания взаимосвязи между продажами Amazon.com и рейтингом продаж.. Они обнаружили, что большая часть книжных продаж Amazon.com приходится на малоизвестные книги, которых не было в обычных магазинах. Затем они количественно оценили потенциальную ценность «длинного хвоста» для потребителей. В статье, опубликованной в 2003 году, эти авторы показали, что, хотя большая часть дискуссий о ценности Интернета для потребителей вращается вокруг более низких цен, выгода для потребителя (также известная как излишек потребителя ) от доступа к расширенному ассортименту товаров в книжных онлайн-магазинах составляет десять раз больше, чем их выгода от доступа к более низким ценам в Интернете. Таким образом, основная ценность Интернета для потребителей заключается в открытии новых источников ценности путем предоставления доступа к продуктам в «длинном хвосте».
Исследование, проведенное Эриком Бриньолфссоном, Ю (Джеффри) Ху и Майклом Д. Смитом, показало, что «длинный хвост» со временем стал длиннее, и на нишевые книги приходится большая доля от общего объема продаж. Их анализ показал, что к 2008 году нишевые книги составляли 36,7% продаж Amazon, в то время как потребительский излишек, создаваемый нишевыми книгами, увеличился как минимум в пять раз с 2000 по 2008 год. Кроме того, их новая методология показывает, что, хотя широко используемые степенные законы являются В качестве хорошего первого приближения для отношения рангов к продажам наклон может не быть постоянным для всех книжных рангов, причем наклон становится все более крутым для малоизвестных книг.
В подтверждение своих выводов Вэньци Чжоу и Вэньцзин Дуань обнаружили не только более длинный хвост, но и более толстый хвост путем углубленного анализа модели загрузки потребительского программного обеспечения в своей статье «Обзоры пользователей в Интернете, разнообразие продуктов и длинный хвост» [ 1]. Спрос на все продукты снижается, но уменьшение количества хитов более выражено, что указывает на смещение спроса с хитов на ниши с течением времени. Кроме того, они также наблюдают эффект суперзвезды при наличии длинного хвоста. Спросом по-прежнему остается небольшое количество очень популярных продуктов.
В рабочем документе 2006 года, озаглавленном «Прощай, принцип Парето, привет, длинный хвост», Эрик Бриньолфссон, Ю (Джеффри) Ху и Дункан Симестер обнаружили, что за счет значительного снижения затрат на поиск информационные технологии в целом и интернет-рынки в частности могут существенно увеличить коллективная доля труднодоступных продуктов, тем самым создавая более длинный хвост в распределении продаж.
Они использовали теоретическую модель, чтобы показать, как снижение затрат на поиск повлияет на концентрацию продаж продукта. Анализируя данные, полученные от многоканальной розничной компании, они продемонстрировали эмпирические доказательства того, что Интернет-канал демонстрирует значительно менее концентрированное распределение продаж по сравнению с традиционными каналами. Правило 80/20 хорошо подходит для распределения продаж продуктов в канале каталога, но в интернет-канале это правило должно быть изменено на правило 72/28, чтобы соответствовать распределению продаж продуктов в этом канале. Разница в распределении продаж весьма значительна, даже после учета различий между потребителями.
Ключевым фактором со стороны предложения, определяющим, будет ли распределение продаж «длинным хвостом», является стоимость хранения и распределения запасов. Когда затраты на хранение и распространение запасов незначительны, становится экономически выгодным продавать относительно непопулярные продукты; однако при высоких затратах на хранение и распространение можно продавать только самые популярные продукты. Например, у традиционного проката фильмов ограниченное пространство на полках, за которое он оплачивает накладные расходы на строительство ; чтобы максимизировать прибыль, он должен хранить только самые популярные фильмы, чтобы не тратить лишнее место на полках. Поскольку поставщик онлайн-проката видео (например, Amazon.com или Netflix ) хранит фильмы на централизованных складах, его стоимость хранения намного ниже, а затраты на распространение одинаковы для популярного или непопулярного фильма. Таким образом, он может построить жизнеспособный бизнес по продаже гораздо более широкого ассортимента фильмов, чем традиционный магазин по прокату фильмов. Такая экономика хранения и распространения затем позволяет выгодно использовать длинный хвост: например, Netflix обнаруживает, что в совокупности «непопулярные» фильмы сдают в аренду больше, чем популярные фильмы.
В статье MIT Sloan Management Review под названием «От ниш к богатству: анатомия длинного хвоста» исследуется длинный хвост как со стороны предложения, так и со стороны спроса, и определяется несколько ключевых факторов. Что касается предложения, авторы отмечают, что расширенное централизованное складирование интернет-магазинов позволяет предлагать больше предложений, что позволяет им удовлетворять более разнообразные вкусы.
Что касается спроса, то такие инструменты, как поисковые системы, программное обеспечение для рекомендаций и инструменты выборки, позволяют клиентам находить продукты за пределами своего географического региона. Авторы также смотрят в будущее, чтобы обсудить усиленные эффекты второго порядка «длинного хвоста», включая рост рынков, обслуживающих более мелкие ниши.
Однако не все рекомендательные системы одинаковы, когда дело доходит до расширения «длинного хвоста». Некоторые рекомендатели (например, определенные фильтры для совместной работы) могут демонстрировать склонность к популярным продуктам, создавая положительную обратную связь и фактически сокращая «длинный хвост». В исследовании Wharton подробно описывается этот феномен вместе с несколькими идеями, которые могут способствовать длинному хвосту и большему разнообразию.
Недавнее исследование, проведенное Wenqi Zhou и Wenjing Duan, также указывает на то, что фактор спроса (онлайн-обзоры пользователей) и фактор предложения (разнообразие продуктов) взаимодействуют, чтобы влиять на формирование длинного хвоста выбора пользователей. Доверие потребителей к онлайн-отзывам пользователей при выборе продуктов в значительной степени зависит от количества доступных продуктов. В частности, они обнаружили, что влияние как положительных, так и отрицательных отзывов пользователей ослабевает по мере увеличения ассортимента продукции. Кроме того, увеличение разнообразия продуктов снижает влияние отзывов пользователей на популярные продукты в большей степени, чем на нишевые продукты.
«Толпы» клиентов, пользователей и небольших компаний, которые обитают в распределении длинного хвоста, могут выполнять совместную работу и назначать задания. Некоторые актуальные формы этих новых серийных моделей:
Факторы спроса, которые приводят к «длинному хвосту», могут быть усилены «сетями продуктов», которые создаются гиперссылками на рекомендации по продуктам. В ежеквартальной статье MIS Гала Острейхера-Зингера и Аруна Сундарараджана показано, что категории книг на Amazon.com, которые являются более центральными и, следовательно, больше подвержены влиянию их рекомендательной сети, имеют значительно более выраженное распределение с длинным хвостом. Их данные по 200 предметным областям показывают, что удвоение этого влияния приводит к увеличению доходов на 50% от наименее популярных одной пятой книг.
Распределение длинного хвоста применяется в определенный момент времени, но со временем относительная популярность продаж отдельных продуктов изменится. Хотя распределение продаж со временем может выглядеть одинаковым, позиции отдельных товаров в нем будут различаться. Например, новинки постоянно выходят на большинство модных рынков. Недавняя основанная на моде модель потребительского выбора, которая способна генерировать распределения продаж по степенному закону, аналогичные тем, которые наблюдаются на практике, учитывает оборот в относительных продажах данного набора товаров, а также инновации в том смысле, что что на продажу поступают совершенно новые предметы.
Может быть оптимальный размер запасов, учитывая баланс между продажами и затратами на поддержание оборота. Анализ, основанный на этой чистой модели моды, показывает, что даже для цифровых розничных продавцов оптимальный запас во многих случаях может быть меньше, чем миллионы товаров, которые они потенциально могут предложить. Другими словами, продвигаясь все дальше и дальше в длинный хвост, продажи могут стать настолько малыми, что предельные затраты на их отслеживание в порядке ранжирования, даже в цифровом масштабе, могут быть оптимизированы задолго до миллиона наименований и, конечно же, до появления бесконечных наименований.. Эта модель может обеспечить дальнейшие прогнозы на рынках с распределением «длинного хвоста», например, в качестве основы для модели оптимизации количества каждого отдельного заказанного товара, учитывая его текущий рейтинг продаж и общее количество различных наименований на складе.
Прежде чем «длинный хвост» заработает, обычно предлагаются только самые популярные продукты. Когда стоимость хранения и распределения запасов падает, становится доступен широкий ассортимент товаров. Это, в свою очередь, может привести к снижению спроса на самые популярные продукты. Например, небольшой веб-сайт, ориентированный на ниши контента, может подвергнуться угрозе со стороны более крупного веб-сайта, на котором размещена разнообразная информация (например, Yahoo). Веб-контент. Большой веб-сайт охватывает большее разнообразие, в то время как маленький веб-сайт имеет только несколько ниш на выбор.
Угроза конкуренции со стороны этих нишевых сайтов снижается за счет затрат на их создание и поддержку, а также усилий, необходимых читателям для отслеживания нескольких небольших веб-сайтов. Эти факторы были преобразованы простым и дешевым программным обеспечением для веб-сайтов и распространением RSS. Точно так же распространителям массового рынка, таким как Blockbuster, могут угрожать такие дистрибьюторы, как LoveFilm, которые поставляют названия, которые Blockbuster не предлагает, потому что они уже не очень популярны.
Некоторые из наиболее успешных интернет-компаний использовали «длинный хвост» как часть своей бизнес-стратегии. Примеры включают eBay (аукционы), Yahoo! и Google (поиск в Интернете), Amazon (розничная торговля) и iTunes Store (музыка и подкасты ) среди крупных компаний, а также более мелкие интернет-компании, такие как Audible (аудиокниги) и LoveFilm (прокат видео). Эти чисто цифровые розничные торговцы также почти не имеют предельных издержек, которые приносят пользу онлайн-сервисам, в отличие от физических розничных торговцев, которые имеют фиксированные ограничения на свои продукты. В Интернете по-прежнему можно продавать физические товары, но с неограниченным выбором, с обзорами и рекомендациями. Интернет открыл большие территории для продажи и предоставления своих продуктов, не ограничиваясь только «местными рынками», такими как физические розничные торговцы, такие как Target или даже Walmart. С цифровыми и гибридными розничными торговцами больше нет периметра рыночных требований.
Принятие видеоигр и массовых многопользовательских онлайн-игр, таких как Second Life, в качестве инструментов для обучения и тренировок, начинает демонстрировать длиннохвостую закономерность. Изменение игры обходится значительно дешевле, чем создание уникальных обучающих приложений, например, для обучения бизнесу, коммерческим полетам и военным миссиям. Это привело некоторых к мысли, что наступит время, когда игровые обучающие устройства или симуляторы будут доступны для тысяч различных должностных инструкций.
Банковский бизнес использует интернет-технологии для охвата все большего числа клиентов. Самый важный сдвиг в бизнес-модели из-за «длинного хвоста» произошел из-за различных форм микрофинансирования.
В отличие от интернет-магазинов, микрофинансирование - это бизнес с явно низкими технологиями. Его цель состоит в том, чтобы предлагать очень небольшие кредиты низшим и низшим классам и бедным людям, которые в противном случае были бы проигнорированы традиционным банковским бизнесом. Банки, которые следовали этой стратегии продажи услуг низкочастотному длинному хвосту сектора, обнаружили, что это может быть важная ниша, которую долгое время игнорировали потребительские банки. Получатели малых кредитов, как правило, очень хорошие плательщики ссуд, несмотря на отсутствие кредитной истории. Они также готовы платить более высокие процентные ставки, чем клиенты стандартного банка или кредитной карты. Это также бизнес-модель, которая играет важную роль в развитии экономики.
Grameen Bank в Бангладеш успешно следует этой бизнес-модели. В Мексике банки Compartamos и Banco Azteca также обслуживают эту демографическую группу клиентов, уделяя особое внимание потребительскому кредитованию. Kiva.org - это организация, которая предоставляет микрокредиты людям по всему миру, используя посредников, называемых малыми микрофинансовыми организациями (SMO), для распространения краудсорсинговых пожертвований, сделанных кредиторами Kiva.org.
Согласно модели инноваций, ориентированных на пользователей, компании могут полагаться на пользователей их продуктов и услуг, которые сделают значительную часть инновационной работы. Пользователи хотят, чтобы продукты были адаптированы к их потребностям. Они готовы рассказать производителю, чего они на самом деле хотят и как это должно работать. Компании могут использовать ряд инструментов, таких как интерактивные и интернет-технологии, чтобы дать своим пользователям право голоса и дать им возможность выполнять инновационную работу, полезную для компании.
Учитывая снижение стоимости коммуникации и обмена информацией (по аналогии с низкой стоимостью хранения и распространения в случае электронных магазинов ), долгосрочные инновации, ориентированные на пользователей, будут приобретать все большее значение для предприятий.
Следуя долгосрочной инновационной стратегии, компания использует модель, чтобы подключиться к большой группе пользователей, которые находятся в области с низкой интенсивностью распространения. Именно их сотрудничество и совместная работа приводят к инновационным усилиям. Сообщества социальных инноваций, сформированные группами пользователей, могут быстро выполнять процесс инноваций методом проб и ошибок, обмениваться информацией, тестировать и распространять результаты.
Эрик фон Хиппель из школы менеджмента Sloan при Массачусетском технологическом институте определил модель инноваций, ориентированных на пользователя, в своей книге « Демократизация инноваций». Среди его выводов - понимание того, что по мере того, как инновации становятся все более ориентированными на пользователя, информация должна течь свободно и более демократично, создавая «богатое интеллектуальное достояние» и «атакуя основную структуру общественного разделения труда».
Стремление создать рынок и получить доход от потребительской демографии «длинного хвоста» побудило компании внедрить серию маркетинговых техник «длинного хвоста», большинство из которых основано на широком использовании интернет-технологий. Среди наиболее представительных можно выделить:
У длинного хвоста есть возможные последствия для культуры и политики. Там, где альтернативная стоимость хранения и распределения запасов высока, продаются только самые популярные продукты. Но там, где работает «длинный хвост», становятся доступными вкусы меньшинств, и людям предоставляется более широкий выбор. Длинный хвост предоставляет возможность различным поставщикам представить продукты в нишевой категории. Это стимулирует диверсификацию продуктов. Эти нишевые продукты открывают возможности для поставщиков, одновременно удовлетворяя потребности многих людей, тем самым удлиняя хвостовую часть длинного хвоста. В ситуациях, когда популярность в настоящее время определяется наименьшим общим знаменателем, модель с длинным хвостом может привести к повышению уровня культуры общества. Возможности, которые возникают из-за длинного хвоста, сильно влияют на культуру общества, потому что поставщики имеют неограниченные возможности из-за бесконечного хранилища и требований, которые не могли быть удовлетворены до реализации длинного хвоста. В конце длинного хвоста традиционная бизнес-модель получения прибыли перестает существовать; вместо этого люди, как правило, придумывают продукты по разным причинам, например, для выражения, а не для денежной выгоды. Таким образом, длинный хвост открывает большое пространство для аутентичных творческих работ.
Телевидение является хорошим примером этого: Крис Андерсон определяет длиннохвостое телевидение в контексте «контента, который недоступен через традиционные каналы распространения, но, тем не менее, может найти аудиторию». Таким образом, появление таких услуг, как телевидение по запросу, с оплатой за просмотр и даже услуги по подписке на кабельное телевидение премиум-класса, такие как HBO и Showtime, открывают возможность нишевому контенту достичь нужной аудитории в других средствах массовой информации. Они не всегда могут привлекать самый высокий уровень зрительской аудитории, но их бизнес-модели распространения делают это менее важным. По мере того, как альтернативные издержки снижаются, выбор телепрограмм увеличивается, а культурное разнообразие растет.
Часто представляемый как явление, представляющее интерес в первую очередь для розничных продавцов массового рынка и интернет-компаний, длинный хвост также имеет последствия для производителей контента, особенно тех, чьи продукты не могли - по экономическим причинам - найти место в распространении информации до Интернета. каналы, контролируемые книжными издательствами, звукозаписывающими компаниями, киностудиями и телевизионными сетями. Если смотреть со стороны производителей, длинный хвост сделал возможным расцвет творчества во всех областях человеческой деятельности. Одним из примеров этого является YouTube, где тысячи разнообразных видео, содержание которых, производственная ценность или отсутствие популярности делают их неприемлемыми для традиционного телевидения, легко доступны широкому кругу зрителей.
Пересечение вирусного маркетинга, интернет - сообществ и новых технологий, которые действуют в пределах длинного хвоста потребителей и бизнеса описывается в романе Уильяма Гибсона, распознаванию.
В военном мышлении Джон Робб применяет длинный хвост к развитию повстанческих и террористических движений, показывая, как технологии и сети позволяют длинному хвосту недовольных групп и преступников захватить национальное государство и получить шанс на победу.
Исследование 2008 года, проведенное Анитой Эльберс, профессором бизнес-администрирования Гарвардской школы бизнеса, ставит под сомнение теорию «длинного хвоста», ссылаясь на данные о продажах, которые показывают, что Интернет увеличивает важность хитов-блокбастеров. В своем блоге Крис Андерсон ответил на исследование, похвалив Эльберс и академическую строгость, с которой она исследует проблему, но проведя различие между их соответствующими интерпретациями того, где начинаются «голова» и «хвост». Элберс определил голову и хвост, используя проценты, а Андерсон - абсолютные числа. Аналогичные результаты были опубликованы Сергеем Нетессином и Томом Ф. Таном, которые предлагают определять голову и хвост в процентах, а не в абсолютных числах.
Также в 2008 году анализ продаж неназванного цифрового музыкального сервиса в Великобритании, проведенный экономистом Уиллом Пейджем и предпринимателем в области высоких технологий Эндрю Бадом, показал, что продажи демонстрируют логарифмически нормальное распределение, а не степенной закон; они сообщили, что 80% доступных музыкальных треков вообще не продавались за год. Андерсон ответил, что результаты исследования трудно оценить без доступа к его данным.
| Рекомендательные системы |
|---|
| Концепции |
| Методы и проблемы |
| Реализации |
| Исследовать |
|
СМИ, связанные с "Длинным хвостом" на Викискладе?