长尾理论-第7章

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　　长久以来，80/20法则一直没有被正确地解读，原因有三。首先，确切比例几乎永远不会是80/20。我研究过的大规模市场大多呈现出80/10的比例，甚至可能更低（不到10％的产品带来80％的销量）。

　　如果你质疑80加10并不等于100，那么你已经发现了80/20法则的第二个令人迷惑的地方。80和20是两种不同事物的比重，因此没有合计为100一说。前者是销量的比重，后者是产品的比重。更糟糕的是，对于如何表达两者之间的关系，或是将哪一个变量定为常量，我们并没有标准的惯例。你可以说一个市场呈现出80/10的形状（10％的产品带来80％的销量），也可以说它的形状是95/20（20％的产品带来95％的销量）。

　　最后，人们会用这个法则来解释截然不同的现象。80和20的经典定义是产品和收益，但这个法则同样可以应用于产品和利润的关系。

　　最致命的误解之一就是把80/20法则看成一个指导方针：既然存在80/20的规律，那不妨只经营那20％的产品，用它们来实现大多数销量即可。这种想法源自这样一种认识：80/20法则本质上是对差异化经营的一种鼓励，因为只要你猜对了，少数产品就能对你的企业作出不成比例的巨大贡献。

　　正因如此，我才把长尾称做80/20法则的灭亡，尽管它绝对谈不上灭亡二字。真正的80/20法则只是承认了帕累托分布的有效性，承认某些东西卖得远比其他东西要好，这在长尾市场和传统市场中都是成立的。

　　但是，长尾鼓励的不是遵循这个法则，而是拒绝被这个法则统治。就算20％的产品能带来80％的销量，我们也没理由不去经营其他那80％的产品。在长尾市场中，存货成本寥寥无几，完全有条件经营所有的产品，不管实际销量有多大。谁知道一个排在后80％的产品能不能跃入前20％之列（在好的搜索和推荐引擎的帮助下）？
　　由于传统的“砖头和水泥”零售商们必须负担高昂的存货成本，卖得不好的产品往往没有利润可言。因此，几乎所有的利润都来自那20％的热销品。下图左半部分表明了这一点，这是一个假想传统零售商的理想化结果。

　　但对一个长尾零售商来说，情况就大不相同了。首先，让我们假设它的存货量是传统零售商的10倍，所以在上述理想化结果中，传统零售商的20％热销产品只相当于长尾零售商2％的存货，如上图右半部分的第一个条柱所示。

　　第二个条柱中的收益数据反映了幂律分布的自然结果。最好的2％的产品仍然占据了不成比例的销售份额，但这里的比例是50％。接下来的8％的产品占据了另外25％的销售额。剩余的90％的产品占据了最后25％的销售额。（尽管这只是个假想的例子，但这些数据与来自Rhapsody和Netflix的实际数据非常相近。）

　　但长尾经济学的真正闪光点在于第三个条柱：利润。由于存货成本极低，非热门产品在长尾市场中的利润可能远超过传统的砖块和水泥市场。

　　以DVD为例。下图大致反映了一个沃尔玛一类的传统零售商的DVD经济学：

　　你可以看到，现在的新DVD生意相当难做。电影公司的DVD要价在17美元~19美元左右，而“大盒子”（big　box）零售商们（沃尔玛、BestBuy等）在前一两个星期内只能标价15美元~17美元，平均每盘DVD损失2美元左右。（这还没有考虑管理费用，实际损失更大。）

　　大约一个月之后，DVD批发价（分销商对商店的要价）的下降速度开始快于零售价（商店的标价），销售DVD渐渐变得有利可图了。但几乎有80％的销售额是由发行历史不超过两个月的DVD贡献的，而它们的利润率还不算高。商场为什么要以这么低的价格销售新DVD？原因很简单：至少对大盒子零售商们来说，这些新DVD属于廉价诱饵，全是为了吸引顾客们购买DVD区的其他影片或商场其他区域的产品，这些东西的利润就比较高了。DVD分销商们也鼓励这种做法，他们允许商场退还卖不掉的新DVD，大大降低了零售商们的经营风险。

　　问题是，尽管这样的策略对产品种类较多的大盒子零售商们来说是有意义的，但它也为其他所有商家设定了一个价格标准，包括百视达这样的DVD专卖店。所以，大盒子零售商们实际上压低了整个行业的新DVD销售利润，把曲线头部的经济学变得更加严酷了。难怪百视达正在困境中挣扎。
　　但是，如果你能让需求向长尾深处转移，创造一个不太依赖于新产品的市场，你的利润水平就会飞跃一步。你在上图中已经看到，发行历史越长，销售利润越高。这就是长尾的优势所在—它们有摆放老DVD的货架空间。这也是推荐系统和其他过滤器对长尾市场的重要性所在。聪明的零售商们正在鼓励人们从大热门世界（高采购成本）转向利基世界（低采购成本），完全有能力戏剧性地提高零售业的经济效率。顺便说一句，这就是Netflix的做法：它的新影片采购量往往低于市场所需（尽管缺货和延误也惹恼了一些顾客，制造了不少矛盾），因为这有助于它保持自己的利润水平。

　　现在我们知道长尾零售商的利润分布为什么比收益分布还要均匀了（见“80/20法则的演化”一图）。长尾产品或许不是销售额的主要贡献者，但由于它们的采购成本通常较低，它们可以创造极高的利润，只要存货成本保持在接近于零的水平。综上所述，我们可以说80/20法则在长尾市场中已经发生了3种变化：

　　1。　你能提供的产品远比从前要多。

　　2。　由于找到这些产品远比从前要容易（推荐系统和过滤器的功劳），销售额在大热门和利基产品之间的分配更加均匀了。

　　3。　由于利基市场的经济学与大热门市场相差无几，任何产品都能创造利润，无论流行程度是高是低。

　　80/20法则仍然生龙活虎地存在着，但在长尾市场中，它已经失去了它的霸权。　
　　在我研究长尾市场的定量方法的时候，我碰到的主要问题之一就是产品多样性对需求曲线整体形状的影响。当集合器收纳了越来越多的产品，将那条长尾越拉越长，头部的少数大热门会怎么样？卖得比从前少？比从前更多？还是与从前一样？

　　在长尾市场中，有三种力量可以推动需求从头部移向尾部，从大热门移向利基产品。第一种力量就是品种的丰富性。如果你只给人们10种选择，他们只能十里挑一。如果你给他们1　000种东西，需求就不太会集中在前10种东西上了。第二种力量是较低的“搜索成本”，这既包括实际的搜索，也包括推荐系统和其他过滤技术。最后一种力量就是样本示范：对一首歌，你也许可以免费试听30秒；对一本书，你也许可以在网上试读一部分。这能降低购买风险，鼓励消费者们进一步深入未知世界。

　　如果要用硬数据把这种效应定量化，我们有几种方法可用。一是比较一下一个品种相对有限的市场和一个品种丰富的市场有什么不同。二是长期追踪某个长尾集合器/零售商，研究一下存货扩充的效果。三是观察一下较低的网上搜索成本的影响，然后与类似的非网上存货来一次同类对比。

　　麻省理工学院2005年的一项研究在一个女装零售商身上观察到了这种效应—有关亚马逊长尾存货的一些早期研究成果就出自这个研究队伍的领导者埃里克…布赖恩诺夫森（Erik　Brynjolfsson）之手。这个女装公司既做目录营销，也做网上零售，而且两个渠道的品类和价格完全一致。不同之处在于，网上渠道有搜索功能，用户可以轻松浏览所有产品和产品的所有细类，而且，顾客们还可以用“根据……排列”过滤器重新整理产品列表。

　　我们发现，消费者们在网上的购买行为更倾向于长尾产品，就连那些同时使用两个渠道的消费者也是如此。排名后80％的产品占目录销售额的比重是15。7％，但在网上销售额中占了28。8％。如果换个角度，根据前20％的产品来看，目录销售服从84/20法则，网上销售则接近于71/20。
　　这就是更低的搜索成本对相同存货量的影响。为了衡量不同存货（一组存货比另一组存货大得多）的影响，我们需要对比一下一个货架空间有限的零售商和一个货架空间无限的零售商。在实际操作上，我们要对比的是传统的砖头和水泥商场和销售或出租同类产品的网上商场。我们决定从娱乐业入手，因为这个行业的网上市场足够成熟，可以准确衡量，而且有翔实的数据可用。我们同时观察了音乐和DVD市场的状况。

　　我们没有把目光锁定在某一个砖头和水泥零售商身上，而是使用了尼尔森的各研究部门整理出的全行业数据—音乐业数据来自尼尔森音像调查公司，电影数据来自尼尔森DVD调查公司。我们拿这些数据与来自Rhapsody和Netflix的数据分别进行了比较。

　　必须做几项修正才能确保这些比较的合理性。对音乐来说，我们必须想办法比较网下的唱片销量和网上的歌曲销量，而网上销售有很多种形式，既包括个别销售，也包括订阅计划下的流量。对DVD来说，我们要比较的是网下的销售和单碟出租数据和网上的订阅出租数据。尽管具体方法不在本书范围之内，但这里我想说明一点，它们都会大量使用其他数据系列（比如网上的“按曲付费”销售数据）来校准曲线，尽可能地消除系统性偏差。

　　在修正之后，结果令我们大吃一惊：网上需求曲线要平坦得多。一般的小市场唱片（排名1　000位之后的唱片）在网上的销量大约是网下的两倍。而一般的非热门DVD（还是指1　000名之后）在网上的流行程度更是网下的3倍之多。

　　我们也可以换一种观察角度—看看大热门产品对网上市场的统治力下降了多少。这里有一组音乐业的数据。对网下的砖头和水泥零售商们来说，排名前1　000位的唱片构成了整个市场的将近80％。（事实上，一个典型的大盒子零售商只会在市面上的CD中选择一小部门，所以100大热门唱片就可能占据它总销量的90％。）相比之下，同样的1　000大唱片对网上零售商来说只代表着不到1/3的市场。换种方式说，有整整一半的网上市场已经被排名5　000之后的唱片统治了。　
　　长尾究竟是将蛋糕变大了，还是仅仅改变了蛋糕的分配方式？换句话说，当虚拟零售商的无限货架空间令产品种类急剧增多时，人们究竟会去买更多的东西，还是仅仅将兴趣转向不太流行的东西？总的来看，答案与行业有关：广泛兴起的小市场确实给某些行业带来了成长的黄金机遇，但也有些行业并没有这么幸运。

　　尽管人类的注意力和购买力是有限的，但同样的时间和金钱可以换来更多的东西。有些娱乐形式，比如音乐，对我们的注意力来说是“非排他性”的。也就是说，你可以在消费它们的同时做其他事情。例如，有人认为人们看电视的平均时间之所以会在七八十年代上升，是因为那一代人都是看着电视长大的。他们已经习惯了开着电视的生活，所以当新奇度逐渐消退，电视由一种排他性媒体转变为一种非排他性媒体，于是他们看电视的频率就提高了。

　　其他一些媒体，比如文字，也许无法加快消费速度，但我们可以通过预先选择来提高消费的效率和满意度。事实上，我们在信息消费上的进步已经相当惊人，凭借充裕的带宽，我们可以轻松地浏览Google的搜索结果，定制我们自己的博客频道。我读到的东西也许不会比从前多，但它们对我更有意义了，因为更好的过滤器（说它们更好，是因为它们对我的个人兴趣的针对性强于那些传统的过滤器—比如报纸编辑）可以帮助我筛选内容。我读到了更有价值的东西，就等于提高了我的实际带宽，某种意义上说，我已经压缩了我的阅读注意力。

　　但一旦你把可支配收入和时间的匮乏全部考虑在内，某些非排他性媒体就会变成排他性媒体。人们之所以会成日开着电视却不去看它，就是因为这样做没有什么成本。但如果那是付费电视，我打赌它会立刻变成所有目光的焦点。从一个消费者的角度看，这凸显了不限量订阅服务的优势，因为在这样的模式下，你可以毫无风险地沿着长尾探索。如果更多的消费并不会带来更多的成本，你就很有可能更多地消费。

　　总结一下：人类的注意力比金钱更容易扩散。长尾的主要效果就是将我们的品位转向非主流产品，但只要新发现的东西让我们更加满足，我们就会更多地消费它们。只不过，我们不必为得到这样的特权而付出太多的金钱。　
　　常有人问我这样一个问题：长尾对价格有什么影响？沿长尾向后看，产品价格是否应该随着需求的下降而下跌？或者它们应该上涨，因为更有针对性的产品对本领域内的消费者更有吸引力？

　　答案并非绝对，视产品性质的不同而不同。在这方面，我们可以把市场分为“愿望”市场和“需求”市场，两个市场的价格规律是截然不同的。

　　需求市场中的消费者知道他们正在寻找什么，只是这种产品难得一见，只有在某个地方（比如网上）才能找到—比如主题对你很有吸引力的一本非小说类书籍。当你找到了它，你对价格可能不会那么敏感。你在亚马逊的折扣政策上就能明显看出这种效应。这个网上书商给畅销书打3折~4折不等，然后根据图书的流行程度逐渐降低折扣率，到排名在数十万左右的冷门书籍时，折扣率已经接近于0。

　　相比之下，音乐和其他一些娱乐产品一般属于“愿望”市场。只要价格合适，你就有尝试新产品的愿望，愿意深入长尾探索，因为损失风险会越来越低。正因如此，许多唱片公司已经开始尝试着用折价方法推广一些老歌和不知名的新作。

　　这种策略的最高形式就是动态可变定价，也就是说，音乐价格会随着流行程度的降低而自动下降。事实上，Google的关键词广告自动拍卖就有这样的效果，eBay的类似拍卖系统也有这样的妙用。需求越大，价格就越高。

　　在一个真正有效的可变定价市场中，销量的下降趋势应该更缓，需求曲线的整体形状应该更平。但至少对音乐市场来说，采用这样一种模式与单一定价的简单性（比如iTunes的0。99美元固定价格）有所矛盾，而且有可能与无法轻易改变价格的CD零售商们发生令人担忧的“渠道冲突”。随着音乐业的处境越来越艰难，它可能会更加大胆地寻找新的商业模式。那时候，我们会有更好的数据来回答这个问题。
　　幂律分布的基本特征之一就是“分形”性，也就是说，无论你把它放大到什么程度，它看起来仍然是幂律分布。数学家们把这称为“多比例自我相似性”，简单点说，这是指长尾由许多小尾巴组成，每一个尾巴都是一个别有洞天的小世界。

　　以音乐为例。如果你仔细审视那些数据，你会发现音乐业的那条庞大的幂律曲线实际上只是诸多小幂律曲线的叠加，其中的每一条曲线都代表着一个流派。音乐由数千个小领域微观市场组成，如果这些微型生态系统糅合成一个总排行榜，整个形状看来就像是一条长长的尾巴。但如果你靠近些观察，你会发现每一个利基市场都有它自己的头和尾。

　　举个例子。我曾经把Rhapsody上的音乐长尾按流派拆分，然后根据