В статистике и бизнесе длинный хвост некоторых распределений чисел — это часть распределения, имеющая много вхождений далеко от «головы» или центральной части распределения. Распределение может включать популярности, случайные числа появлений событий с различными вероятностями и т. д. [1] Термин часто используется свободно, без определения или с произвольным определением, но возможны точные определения.
В статистике термин « распределение с длинным хвостом» имеет узкое техническое значение и является подтипом распределения с тяжелым хвостом . [2] [3] [4] Интуитивно распределение является (правильным) длиннохвостым, если для любой фиксированной величины, когда величина превышает высокий уровень, она почти наверняка превышает его по крайней мере на эту величину: большие величины, вероятно, еще больше. [a] Обратите внимание, что нет смысла в « длинном хвосте» распределения, есть только свойство распределения быть длиннохвостым.
В бизнесе термин « длинный хвост» применяется к распределениям ранг-размер или ранг-частота (в первую очередь популярности), которые часто формируют степенные законы и, таким образом, являются распределениями с длинным хвостом в статистическом смысле. Это используется для описания стратегии розничной торговли, заключающейся в продаже множества уникальных товаров с относительно небольшими количествами проданных товаров каждого типа («длинный хвост») — обычно в дополнение к продаже меньшего количества популярных товаров в больших количествах («голова»). Иногда также включается промежуточная категория, называемая по-разному body , belly , torso или middle . Конкретное ограничение того, какая часть распределения является «длинным хвостом », часто является произвольным, но в некоторых случаях может быть определено объективно; см. segmentation of rank-size distributions .
Концепция длинного хвоста нашла некоторую почву для применения, исследования и экспериментирования. Это термин, используемый в онлайн-бизнесе, средствах массовой информации , микрофинансировании ( например, Grameen Bank ), инновациях, управляемых пользователями ( Эрик фон Хиппель ), управлении знаниями и механизмах социальных сетей (например , краудсорсинге , краудкастинге , одноранговой сети ), экономических моделях, маркетинге ( вирусном маркетинге ) и поиске угроз безопасности ИТ в рамках SOC ( центре операций по информационной безопасности ).
Частотные распределения с длинными хвостами изучались статистиками по крайней мере с 1946 года. [5] Этот термин также использовался в финансах [6] и страховом бизнесе [7] в течение многих лет. Работы Бенуа Мандельброта в 1950-х годах и позже привели к тому, что его стали называть «отцом длинных хвостов». [8]
«Длинный хвост» был популяризирован Крисом Андерсоном в статье в журнале Wired в октябре 2004 года , в которой он упомянул Amazon.com , Apple и Yahoo! в качестве примеров компаний, применяющих эту стратегию. [7] [9] Андерсон подробно изложил эту концепцию в своей книге «Длинный хвост: почему будущее бизнеса — продавать меньше или больше» .
Андерсон ссылается на исследование, опубликованное в 2003 году Эриком Бриньолфссоном , Ю (Джеффри) Ху и Майклом Д. Смитом , которые впервые использовали логарифмически-линейную кривую на графике XY для описания связи между продажами Amazon.com и рейтингом продаж. Они показали, что основная ценность Интернета для потребителей заключается в высвобождении новых источников ценности путем предоставления доступа к продуктам в длинном хвосте. [10]
Расходы на дистрибуцию и инвентаризацию предприятий, успешно применяющих стратегию «длинного хвоста», позволяют им получать значительную прибыль от продажи небольших объемов труднодоступных товаров многим клиентам вместо продажи больших объемов ограниченного числа популярных товаров. Общий объем продаж этого большого количества «непопулярных товаров» называется «длинным хвостом».
При достаточном выборе, большой популяции клиентов и незначительных расходах на хранение и дистрибуцию, выбор и модель покупок популяции приводят к тому, что спрос на продукты имеет степенное распределение или распределение Парето . Важно понимать, почему некоторые распределения являются нормальными, а не длиннохвостовыми (степенными). Крис Андерсон утверждает, что в то время как такие величины, как человеческий рост или IQ, следуют нормальному распределению, в сетях без масштаба с преимущественными присоединениями создаются степенные распределения, т. е. потому, что некоторые узлы более связаны, чем другие (как «знатоки» Малкольма Гладуэлла в «Переломном моменте »). [11] [12]
Длинный хвост — это название давно известной особенности некоторых статистических распределений (таких как распределение Ципфа , степенные законы , распределения Парето и общие распределения Леви ). В распределениях с «длинным хвостом» за высокочастотной или высокоамплитудной популяцией следует низкочастотная или низкоамплитудная популяция, которая постепенно «сходит на нет» асимптотически . События на дальнем конце хвоста имеют очень низкую вероятность возникновения.
Как правило , для таких распределений населения большинство случаев (более половины, а в случаях, когда применяется принцип Парето , 80%) приходится на первые 20% элементов в распределении.
Распределения или функции степенного закона характеризуют значительное количество поведений в природе и человеческой деятельности. Этот факт вызвал острый научный и социальный интерес к таким распределениям и отношениям, которые их создают. Наблюдение за таким распределением часто указывает на определенные виды механизмов и часто может указывать на глубокую связь с другими, на первый взгляд не связанными системами. Примерами поведения, которые демонстрируют длиннохвостое распределение, являются появление определенных слов в данном языке, распределение доходов бизнеса или интенсивность землетрясений (см.: закон Гутенберга-Рихтера ).
Статьи Криса Андерсона и Клея Ширки освещают особые случаи, в которых мы можем изменять базовые отношения и оценивать влияние на частоту событий. В этих случаях редкие, малоамплитудные (или малодоходные) события — 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 (доступа в Интернет) или отношения (стоимости хранения) может значительно сместить частоту возникновения определенных событий в распределении. Сдвиг имеет решающее влияние на вероятность и демографию клиентов таких предприятий, как средства массовой информации и онлайн-продавцы.
Однако длинные хвосты, характеризующие распределения, такие как закон Гутенберга-Рихтера или закон Ципфа по частоте появления слов , и те, которые были выделены Андерсоном и Ширки, имеют совершенно разную, если не противоположную, природу: Андерсон и Ширки ссылаются на отношения частоты и ранга, тогда как закон Гутенберга-Рихтера и закон Ципфа являются распределениями вероятности. Следовательно, в этих последних случаях «хвосты» соответствуют событиям большой интенсивности, таким как крупные землетрясения и самые популярные слова, которые доминируют в распределениях. Напротив, длинные хвосты на графиках частоты и ранга, выделенные Андерсоном и Ширки, скорее соответствовали бы коротким хвостам в связанных распределениях вероятности, и, следовательно, иллюстрируют противоположное явление по сравнению с законами Гутенберга-Рихтера и Ципфа.
Использование фразы « длинный хвост» в бизнесе как «идея рассмотрения самого хвоста как нового рынка» потребителей было впервые придумано Крисом Андерсоном . [13] Концепция частично заимствована из эссе Клэя Ширки от февраля 2003 года «Степень законов, веблоги и неравенство», [14], в котором отмечалось, что относительно небольшое количество веблогов имеют много ссылок, ведущих к ним, но «длинный хвост» миллионов веблогов может иметь только несколько ссылок, ведущих к ним. 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 в книге «Длинный хвост: почему будущее бизнеса продает меньше или больше» (2006).
Андерсон утверждает, что продукты с низким спросом или имеющие низкий объем продаж могут в совокупности составить долю рынка, которая конкурирует или превосходит относительно немногочисленные текущие бестселлеры и блокбастеры, если магазин или канал сбыта достаточно велик. Андерсон ссылается на более ранние исследования Эрика Бриньолфссона , Ю (Джеффри) Ху и Майкла Д. Смита , которые показали, что значительная часть продаж Amazon.com приходится на малоизвестные книги, которые не доступны в обычных магазинах. Длинный хвост — это потенциальный рынок, и, как показывают примеры, возможности каналов сбыта и продаж, созданные Интернетом, часто позволяют компаниям успешно осваивать этот рынок.
В своей статье в Wired Андерсон начинает с истории о создании нишевого рынка для книг на Amazon. Он пишет о книге под названием Touching the Void о почти смертельном несчастном случае во время восхождения на гору, который произошел в перуанских Андах. Андерсон утверждает, что книга получила хорошие отзывы, но не имела большого коммерческого успеха. Однако десять лет спустя была опубликована книга под названием Into Thin Air Джона Кракауэра , и Touching the Void снова начала продаваться. Андерсон понял, что это произошло из-за рекомендаций Amazon. Это создало нишевый рынок для тех, кто любит книги о восхождении на горы, хотя это не считается популярным жанром, поддерживающим теорию длинного хвоста.
Сотрудник Amazon описал этот «длинный хвост» следующим образом: «Сегодня мы продали больше книг, которые вчера вообще не продавались, чем тех книг, которые мы продали сегодня из всех книг, которые продавались вчера». [15]
Андерсон объяснил этот термин как ссылку на хвост кривой спроса . [16] С тех пор этот термин был переработан из графика XY, который создается при построении графика популярности по отношению к запасам. На графике, показанном выше, продажи книг Amazon будут представлены вдоль вертикальной оси, в то время как рейтинги книг или фильмов — вдоль горизонтальной оси. Общий объем товаров с низкой популярностью превышает объем товаров с высокой популярностью.
Эрик Бриньолфссон , Ю (Джеффри) Ху и Майкл Д. Смит обнаружили, что большая часть продаж книг на Amazon.com приходится на малоизвестные книги, которые не были доступны 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 обсуждения ценности Интернета для потребителей вращалась вокруг более низких цен, потребительская выгода (т. е. потребительский излишек ) от доступа к большему разнообразию продукции в онлайн-магазинах книг в десять раз больше, чем их выгода от доступа к более низким ценам в Интернете. [17]
Последующее исследование Эрика Бриньолфссона , Ю (Джеффри) Ху и Майкла Д. Смита [18] показало, что длинный хвост со временем стал длиннее, и нишевые книги стали составлять большую долю от общего объема продаж. Их анализ показал, что к 2008 году нишевые книги составляли 36,7% продаж Amazon, в то время как потребительский излишек, созданный нишевыми книгами, увеличился по крайней мере в пять раз с 2000 по 2008 год. Кроме того, их новая методология показывает, что, хотя широко используемые степенные законы являются хорошим первым приближением для соотношения ранг-продажи, наклон может быть непостоянным для всех рангов книг, при этом наклон становится все более крутым для более малоизвестных книг.
В поддержку своих выводов Вэньци Чжоу и Вэньцзин Дуань обнаружили не только более длинный хвост, но и более толстый хвост, проведя глубокий анализ модели загрузки потребительского программного обеспечения в своей статье «Обзоры пользователей в Интернете, разнообразие продуктов и длинный хвост». [19] Спрос на все продукты снижается, но снижение хитов более выражено, что указывает на смещение спроса с хитов в ниши с течением времени. Кроме того, они также наблюдают эффект суперзвезды при наличии длинного хвоста. Небольшое количество очень популярных продуктов по-прежнему доминирует в спросе.
В рабочем документе 2006 года под названием «Прощай, принцип Парето, привет, длинный хвост» [20] Эрик Бриньолфссон , Ю (Джеффри) Ху и Дункан Сайместер обнаружили, что за счет значительного снижения затрат на поиск информационные технологии в целом и интернет-рынки в частности могут существенно увеличить совокупную долю 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, собранные в 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 довольно хорошо соответствует распределению продаж продукта в канале каталога, но в интернет-канале это правило необходимо изменить на правило 72/28, чтобы соответствовать распределению продаж продукта в этом канале. Разница в распределении продаж весьма существенна, даже после учета различий потребителей.
Ключевым фактором предложения, определяющим, имеет ли распределение продаж длинный хвост, является стоимость хранения и распределения запасов. Когда расходы на хранение и распределение запасов незначительны, становится экономически выгодно продавать относительно непопулярные продукты; однако, когда расходы на хранение и распределение высоки, можно продавать только самые популярные продукты. Например, традиционный магазин проката фильмов имеет ограниченное полочное пространство, которое он оплачивает в виде накладных расходов на строительство ; чтобы максимизировать свою прибыль, он должен хранить только самые популярные фильмы, чтобы гарантировать, что полочное пространство не будет потрачено впустую. Поскольку поставщик услуг проката онлайн-видео (например, Amazon.com или Netflix ) хранит фильмы на централизованных складах, его расходы на хранение намного ниже, а расходы на распространение одинаковы для популярных и непопулярных фильмов. Поэтому он может построить жизнеспособный бизнес, храня гораздо более широкий ассортимент фильмов, чем традиционный магазин проката фильмов. Такая экономика хранения и распределения затем позволяет выгодно использовать длинный хвост: например, Netflix обнаруживает, что в совокупности «непопулярные» фильмы берутся в прокат чаще, чем популярные фильмы.
Статья MIT Sloan Management Review под названием «От ниш к богатству: анатомия длинного хвоста» [21] рассматривает длинный хвост как со стороны предложения, так и со стороны спроса и выделяет несколько ключевых движущих сил. Со стороны предложения авторы указывают на то, как расширенное централизованное складирование интернет-магазинов позволяет им предлагать больше предложений, тем самым позволяя им удовлетворять более разнообразные вкусы. [22]
Что касается спроса, 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 вторичные, усиленные эффекты «длинного хвоста», включая рост рынков, обслуживающих более мелкие ниши.
Однако не все рекомендательные системы равны, когда дело доходит до расширения длинного хвоста. Некоторые рекомендатели (например, определенные коллаборативные фильтры) могут проявлять предвзятость в отношении популярных продуктов, создавая положительную обратную связь и фактически сокращая длинный хвост. Исследование Уортона подробно описывает это явление вместе с несколькими идеями, которые могут способствовать длинному хвосту и большему разнообразию. [23]
Исследование 2010 года, проведенное Вэньци Чжоу и Вэньцзин Дуанем [19], далее указывает на то, что фактор спроса (онлайн-обзоры пользователей) и фактор предложения (разнообразие продуктов) взаимодействуют, влияя на формирование длинного хвоста выбора пользователей. Зависимость потребителей от онлайн-обзоров пользователей при выборе продуктов существенно зависит от количества доступных продуктов. В частности, они обнаружили, что влияние как положительных, так и отрицательных отзывов пользователей ослабевает по мере увеличения разнообразия продуктов. Кроме того, увеличение разнообразия продуктов снижает влияние отзывов пользователей на популярные продукты больше, чем на нишевые продукты.
«Толпы» клиентов, пользователей и небольших компаний, которые населяют распределение с длинным хвостом, могут выполнять совместную и распределенную работу. Некоторые соответствующие формы этих новых моделей производства:
Факторы спроса, которые приводят к длинному хвосту, могут быть усилены «сетями продуктов», которые создаются гиперссылками на рекомендации по продуктам. Статья Гала Острейхера-Зингера и Аруна Сундарараджана в MIS Quarterly показывает, что категории книг на Amazon.com , которые являются более центральными и, таким образом, больше подвержены влиянию своей сети рекомендаций, имеют значительно более выраженные распределения длинного хвоста. Их данные по 200 предметным областям показывают, что удвоение этого влияния приводит к 50%-ному увеличению доходов от наименее популярной пятой части книг. [25]
Распределение с длинным хвостом применяется в определенный момент времени, но со временем относительная популярность продаж отдельных продуктов будет меняться. [26] Хотя распределение продаж может казаться схожим с течением времени, позиции отдельных товаров в нем будут меняться. Например, новые товары постоянно поступают на большинство рынков моды. Недавняя модель [27] потребительского выбора , основанная на моде , которая способна генерировать степенные распределения продаж, аналогичные тем, которые наблюдаются на практике, [28] учитывает оборот в относительных продажах данного набора товаров, а также инновации в том смысле, что совершенно новые товары становятся выставленными на продажу.
Может существовать оптимальный размер запасов, учитывая баланс между продажами и расходами на поддержание товарооборота. Анализ, основанный на этой чистой модели моды [29], показывает, что даже для цифровых ритейлеров оптимальный запас во многих случаях может быть меньше миллионов товаров, которые они потенциально могут предложить. Другими словами, продвигаясь все дальше и дальше в длинный хвост, продажи могут стать настолько малыми, что предельные издержки отслеживания их в порядке ранжирования, даже в цифровом масштабе, могут быть оптимизированы задолго до миллиона наименований и, безусловно, до бесконечности наименований. Эта модель может предоставить дальнейшие прогнозы для рынков с распределением с длинным хвостом, например, основу для модели оптимизации количества каждого отдельного заказанного товара с учетом его текущего рейтинга продаж и общего количества различных наименований в наличии.
С точки зрения данной страны, дипломатические взаимодействия с другими странами также демонстрируют длинный хвост. [30] Стратегические партнеры получают наибольшее количество дипломатического внимания, в то время как длинный хвост отдаленных государств получает лишь случайный сигнал мира. Тот факт, что даже якобы «нерелевантные» страны получают по крайней мере редкие дружественные взаимодействия практически со всеми другими государствами, утверждалось, что создает общественный избыток мира, резервуар, который может быть мобилизован в случае, если государство в нем нуждается. Таким образом, длинный хвост функционально напоминает « слабые связи » в межличностных сетях.
До того, как сработает длинный хвост, обычно предлагаются только самые популярные продукты. Когда стоимость хранения и дистрибуции падает, становится доступен широкий ассортимент продуктов. Это, в свою очередь, может привести к снижению спроса на самые популярные продукты. Например, небольшой веб-сайт, который фокусируется на нишах контента, может оказаться под угрозой со стороны более крупного веб-сайта, который имеет разнообразную информацию (например, Yahoo) Веб-контент . Большой веб-сайт охватывает большее разнообразие, в то время как небольшой веб-сайт имеет только несколько ниш на выбор.
Конкурентная угроза со стороны этих нишевых сайтов снижается за счет стоимости их создания и обслуживания, 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 . Аналогичным образом дистрибьюторы массового рынка, такие как Blockbuster, могут подвергаться угрозе со стороны дистрибьюторов, таких как LoveFilm , которые поставляют названия, которые Blockbuster не предлагает, поскольку они еще не очень популярны.
Некоторые из самых успешных интернет-компаний использовали «длинный хвост» как часть своей бизнес-стратегии. Примерами являются 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 (видеопрокат). Эти чисто цифровые розничные торговцы также почти не имеют предельных издержек, что выгодно для онлайн-сервисов, в отличие от физических розничных торговцев, которые имеют фиксированные лимиты на свои продукты. Интернет по-прежнему может продавать физические товары, но с неограниченным выбором и с отзывами и рекомендациями. [31] Интернет открыл более обширные территории для продажи и предоставления своих продуктов, не ограничиваясь только «локальными рынками», такими как физические розничные торговцы, такие как Target или даже Walmart . С цифровыми и гибридными розничными торговцами больше нет периметра рыночных требований. [32]
Принятие видеоигр и многопользовательских онлайн-игр, таких как Second Life , в качестве инструментов для образования и обучения начинает демонстрировать долгосрочную модель. Модификация игры обходится значительно дешевле, чем создание уникальных обучающих приложений, например, для обучения в сфере бизнеса, коммерческих полетов и военных миссий. Это привело некоторых [ кто? ] к тому, чтобы представить время, когда игровые обучающие устройства или симуляции будут доступны для тысяч различных должностных инструкций. [ нужна цитата ]
Банковский бизнес использовал интернет-технологии для охвата все большего числа клиентов. Наиболее важный сдвиг в бизнес-модели из-за длинного хвоста произошел из-за различных форм микрофинансирования, разработанных. [ необходима цитата ]
В отличие от интернет-торговцев, микрофинансирование — это определенно низкотехнологичный бизнес. Его цель — предлагать очень маленькие кредиты представителям низшего среднего класса, низшего класса 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 важной нишей, долгое время игнорируемой потребительскими банками. [33] Получатели небольших кредитов, как правило, очень хорошие плательщики по кредитам, несмотря на их несуществующую кредитную историю. Они также готовы платить более высокие процентные ставки, чем стандартный клиент банка или кредитной карты. Это также бизнес-модель, которая играет важную роль в развитии экономики. [34]
Grameen Bank в Бангладеш успешно следовал этой бизнес-модели. В Мексике банки Compartamos и Banco Azteca также обслуживают эту демографическую группу клиентов, делая упор на потребительские кредиты. Kiva.org — это организация, которая предоставляет микрокредиты людям по всему миру, используя посредников, называемых малыми микрофинансовыми организациями (SMO), для распределения краудсорсинговых пожертвований, сделанных кредиторами Kiva.org.
Согласно модели инноваций, управляемых пользователями , компании могут рассчитывать на то, что пользователи их продуктов и услуг выполнят значительную часть инновационной работы . Пользователи хотят продукты, которые настроены под их потребности. Они готовы сказать 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 голос и позволить им выполнять инновационную работу, которая полезна для компании.
Учитывая снижение стоимости коммуникаций и обмена информацией (по аналогии с низкой стоимостью хранения и распространения в случае интернет-торговцев ), долгосрочные инновации, инициированные пользователями, будут приобретать все большее значение для бизнеса.
Следуя стратегии долгосрочных инноваций, компания использует модель для охвата большой группы пользователей, которые находятся в области низкой интенсивности распределения. Именно их сотрудничество и совокупная работа приводят к инновационным усилиям. Социальные инновационные сообщества, сформированные группами пользователей, могут быстро выполнять процесс проб и ошибок инноваций, делиться информацией, тестировать и распространять результаты.
Эрик фон Хиппель из Школы менеджмента имени Слоуна Массачусетского технологического института определил модель инноваций, основанную на пользователях, в своей книге «Демократизация инноваций» . [35] Среди его выводов — понимание того, что по мере того, как инновации становятся все более ориентированными на пользователя, информация должна распространяться свободно, более демократичным образом, создавая «богатое интеллектуальное достояние» и «атакуя основную структуру общественного разделения труда».
В современном мире клиенты стремятся высказывать свое мнение и формировать используемые ими продукты и услуги. Это дает компаниям уникальную возможность использовать интерактивные и интернет-технологии, чтобы дать своим пользователям голос и позволить им участвовать в инновационном процессе. Поступая так, компании могут получить ценную информацию о потребностях и предпочтениях своих клиентов, что может помочь в разработке продуктов и инновациях. Создав платформу для своих пользователей, чтобы делиться своими идеями и отзывами, компании могут использовать силу совместных инноваций и оставаться впереди конкурентов. В конечном счете, вовлечение пользователей в инновационный процесс является выигрышем для обеих сторон — как для компаний, так и для их клиентов, поскольку это приводит к более индивидуальным, эффективным продуктам и услугам, которые лучше соответствуют потребностям конечного пользователя.
Стремление построить рынок и получить доход от демографической группы потребителей «длинного хвоста» привело к тому, что компании внедрили ряд методов маркетинга «длинного хвоста» , большинство из которых основаны на широком использовании интернет-технологий. Среди наиболее представительных:
Длинный хвост имеет возможные последствия для культуры и политики . Там, где альтернативные издержки хранения и распределения запасов высоки, продаются только самые популярные продукты. Но там, где работает длинный хвост, вкусы меньшинства становятся доступными, и людям предоставляется более широкий спектр выбора. Длинный хвост предоставляет возможности для различных поставщиков для внедрения продуктов в нишевой категории. Это поощряет 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 длинного хвоста может привести к улучшению уровня культуры общества. Возможности, которые возникают из-за длинного хвоста, значительно влияют на культуру общества, поскольку поставщики имеют неограниченные возможности из-за бесконечного хранения, и требования, которые не могли быть удовлетворены до длинного хвоста, реализуются. В конце длинного хвоста традиционная бизнес-модель получения прибыли прекращает свое существование; вместо этого люди склонны придумывать продукты по разным причинам, таким как самовыражение, а не денежная выгода. Таким образом, длинный хвост открывает большое пространство для подлинных произведений творчества.
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». [37] Таким образом, появление таких услуг, как телевидение по запросу , оплата за просмотр и даже платные кабельные подписные сервисы, такие как HBO и Showtime, открывают возможность для нишевого контента достичь нужной аудитории в ином массовом средстве массовой информации. Они не всегда могут привлекать самый высокий уровень зрительской аудитории, но их бизнес-модели распространения делают это менее важным. По мере снижения альтернативных издержек выбор телевизионных программ растет, а большее культурное разнообразие возрастает.
Часто представляемый как явление, представляющее интерес в первую очередь для розничных продавцов массового рынка и интернет-бизнеса, длинный хвост также имеет последствия для производителей контента, особенно тех, чьи продукты не могли — по экономическим причинам — найти место в доинтернетовских каналах распространения информации, контролируемых издательствами книг, звукозаписывающими компаниями, киностудиями и телевизионными сетями. Если смотреть со стороны производителей, длинный хвост сделал возможным расцвет творчества во всех областях человеческой деятельности. [ необходима цитата ] Одним из примеров этого является YouTube , где тысячи разнообразных видеороликов — чье содержание, производственная ценность или отсутствие популярности делают их неподходящими для традиционного телевидения — легко доступны широкому кругу зрителей.
Пересечение вирусного маркетинга, интернет-сообществ и новых технологий, действующих в длинном хвосте потребителей и бизнеса, описано в романе Уильяма Гибсона «Распознавание образов» .
В военном мышлении Джон Робб применяет «длинный хвост» к развитию повстанческих и террористических движений, показывая, как технологии и сетевое взаимодействие позволяют «длинному хвосту» недовольных групп и преступников бросать вызов национальному государству и иметь шанс на победу.
Исследование 2008 года, проведенное Анитой Элберс , профессором делового администрирования в Гарвардской школе бизнеса , ставит под сомнение теорию длинного хвоста, ссылаясь на данные о продажах, которые показывают, что Интернет преувеличивает важность хитов-блокбастеров. [38] В своем блоге Крис Андерсон отреагировал на исследование, похвалив Элберс и академическую строгость, с которой она исследует этот вопрос, но проведя различие между их соответствующими интерпретациями того, где начинаются «голова» и «хвост». Элберс определила голову и хвост, используя проценты, в то время как Андерсон использует абсолютные числа. [39] Аналогичные результаты были опубликованы Сергеем Нетессиным и Томом Ф. Таном, которые предполагают, что голова и хвост должны определяться процентами, а не абсолютными числами. [40]
Также в 2008 году анализ продаж неназванного британского цифрового музыкального сервиса, проведенный экономистом Уиллом Пейджем и предпринимателем в сфере высоких технологий Эндрю Бадом, показал, что продажи имели логнормальное распределение , а не степенной закон; они сообщили, что 80% доступных музыкальных треков не были проданы ни одной копией за год. Андерсон ответил, заявив, что результаты исследования трудно оценить без доступа к его данным. [41] [42]
Медиа, связанные с The Long Tail на Wikimedia Commons![{\displaystyle \lim _{x\to \infty }\Pr[X>x+t|X>x]=1,}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/4f56b137c8716f799eab2f39743b5b915eab54d7)
