Ключевое слово в предыдущем абзаце — «прогнозирование». Разница между этими фильтрами и теми, о которых я говорил раньше, в том, что первые фильтруют до выхода на рынок. Они решают, что выйдет на рынок, а что нет. Я их называю фильтры типа «до».
Рекомендации и технологии поиска, наоборот, — фильтры типа «после». Они лучше справляются с поиском того, что уже есть на рынке, вычленяя хорошее (релевантное, интересное, оригинальное) и скрывая, игнорируя плохое. Когда я говорю о том, чтобы выбросить все на рынок и дать ему решить самому, то именно эти фильтры и становятся голосом рынка. Они направляют и поощряют поведение потребителей, вместо того, чтобы его прогнозировать.
В следующей таблице приводится несколько примеров каждого типа фильтров.
Важно то, что фильтры, действующие после выхода на рынок, не прогнозируют, а направляют поведение. На рынках в начале кривой спроса, с дорогостоящей дистрибуцией и высокой стоимостью физического пространства, приходится внимательно следить за тем, что туда попадает. Производители, ритейлеры и маркетологи разработали целую научную дисциплину, посвященную прогнозированию спроса, чтобы повысить вероятность вывода на рынок успешных продуктов. Конечно, прогнозы не всегда оправдываются. Есть множество вещей, достойных выхода на рынок, которых просто не заметили или заметили, но рынок их проигнорировал. Выжившие на рынке обретают репутацию, основанную на какой-то мистической способности заглядывать в душу потребителей.
На рынках «длинного хвоста», где дистрибуция ничего не стоит и отсутствует ограничение физического пространства, можно смело предположить, что со временем все станет доступным.
Сегодня роль фильтров в рекомендациях, а не в надзоре за доступом. Такие фильтры, как Google, не прогнозируют вкусы, а измеряют их. Они не разбивают потребителей на жестко заданные категории, а, подобно рекомендациям Netflix, относятся к ним как к личностям, предпочтения которых отражаются на поведении. Музыкальные блоги не удерживают продукты вне рынка, а создают рынки, привлекая потребителей к уже существующим продуктам и стимулируя спрос на них. Джефф Джарвис называет это отличие рынками «от первого и третьего лица».
Блоги становятся источником влиятельных рекомендаций. Существуют независимые блоги, такие как PVRblog и Horticultural, коммерческие блоги Gizmodo и Joystiq, сотни случайных рекомендаций в любом из блогов, который вы по какой-то причине читаете. (Можно заметить некоторую связь между теми, кто много знает, и блогами.) Возможно, им не хватает глянца и кругозора, но достоверность информации все компенсирует. Читатели знают, что блог ведется реальным человеком, которому можно доверять.
Конечно, фильтры типа «после» — как и охотники за талантами, не всегда выбирающие музыкантов, создающих хиты, — иногда ошибаются. Они управляются любителями, и здесь чаще проявляется зависимость в суждениях и злонамеренность. Более того, проблема таких фильтров в том, что обратная связь возникает после публикации, а не до нее. Появляются ошибки, которые мог бы отловить редактор и другие специалисты, и, хотя коллективный разум может их в итоге исправить, некоторые остаются незамеченными.
Интересно, что сам я выступаю в обеих ролях. Редактируя физический журнал с ограниченным числом страниц, я фильтрую до выхода на рынок. Я пытаюсь определить, какие статьи публиковать. Однако журнал Wired публикует много обзоров и в этом случае выступает фильтром другого рода. Мы смотрим на то, что уже есть на рынке, и привлекаем внимание читателей к лучшему.
Пока существует рынок заранее отфильтрованных материалов, публикуемых на глянцевой бумаге, думаю, останется спрос на таких специалистов, как я. Однако время, когда люди, подобные мне, решают, что выпускать на рынок, скоро кончится. Вскоре все будет появляться на рынке и подвергаться последующей фильтрации.
8. Экономика «длинного хвоста»
Дефицит, изобилие и конец «правила 20/80»
Летом 1897 года итальянский эрудит по имени Вильфредо Парето работал в одном швейцарском университете, изучая движение богатства и прибыли в Англии XIX века. Это была эпоха Маркса, и вопрос распределения богатства волновал многих. Парето обнаружил, что в Англии богатство и в самом деле было распределено неравномерно. Когда он подсчитал точное соотношение, то выяснилось, что 20 % населения обладали 80 % богатств. Более того, после сравнения с другими странами и регионами, соотношение осталось тем же самым.
Открытие Парето — предсказуемое математическое описание шаблонов распределения и богатства, которое он назвал «законом жизнеспособного меньшинства». В его время закон оставался неизменным во всех странах. Парето — прекрасный экономист, но объяснял он плохо, и лишь немногие осознали важность открытия. Он писал невнятные социологические трактаты об элитах, которые, к сожалению, к моменту его смерти были переняты Муссолини. Однако теория неравномерного распределения зажила своей жизнью. Сегодня открытие Парето известно под названием «правило 20/80».
В 1949 году Джордж Ципф, лингвист из Гарварда, обнаружил похожую картину при исследовании языка. Он открыл, что малое число слов используется очень часто, в то время как остальные — редко. Это само по себе не удивительно, но Ципф обнаружил, что отношение предсказуемо и совпадает с кривой богатства Парето. Частота использования слова была пропорциональна единице, деленной на ранг слова среди остальных. Это значит, что второе слово применяется в 1/2 раза чаще, чем первое, третье — в 1/3 раза и так далее. Сегодня это называют законом Ципфа.
Как обнаружил Ципф, то же отношение применимо и к другим явлениям, от статистики роста населения до производственных процессов. Он исследовал свидетельства о браке в Филадельфии в районе 20 кварталов и обнаружил, что 70 % браков заключаются между людьми, которые живут друг от друга не дальше, чем 30 % от этого общего расстояния.
С того времени различные исследователи расширили область применения правила на все — от атомов в плазме до размера городов. В основе всех этих наблюдений — распространенность экспоненциальных кривых, 1/x, которую Парето впервые заметил в распределении богатств.
Экспоненциальные кривые можно обнаружить практически везде — от биологии до данных по продажам книг. «Длинный хвост» — закон экспоненциального распределения, который не обрывается из-за физических ограничений и неэффективности каналов поставок. Поскольку значение функции приближается, но никогда не достигает нуля, то кривая, ее иллюстрирующая, называется кривой с «длинным хвостом», откуда я и позаимствовал название для книги.
С точки зрения потребительских рынков, законы экспоненциального роста применимы при следующих трех условиях:
— разнообразие (множество товаров);
— неравноправие (некоторые товары более качественны, чем другие);
— сетевые эффекты (общение потребителей и репутации, которые лишь усиливают различия качества).
Другими словами, экспоненциальное распределение возникает, если товаров много, их качество неодинаково, и есть такие инструменты, как репутация, которые могут помочь отделить качественное от некачественного. В результате возникает то, что Парето называет «предсказуемым дисбалансом» рынков, культур и общества. Успех приводит к успеху. Эти силы описывают значительную часть мира, описывающего нас.
Как «узкие места» каналов дистрибуции искажают рынки
Давайте рассмотрим кассовые сборы голливудских фильмов, чтобы понять, как экспоненциальное распределение ведет себя в реальном мире. Если построить обычный график, его форма окажется знакомой: немногие блокбастеры доминируют наверху слева, а большое количество остальных фильмов (не-хиты, если использовать наименее оскорбительный термин) заселяет низкую, левую часть кривой.
При таком отображении все экспоненты похожи, и часто имеет смысл использовать шкалу, которая лучше отражает различия между ними. Можно изобразить их на логарифмической шкале, где каждое деление в десять раз больше предыдущего: 10, 100, 1000 и т. д. (Распространенные примеры логарифмических шкал: шкала Рихтера в случае землетрясений и шкала децибелов, применяемая для измерения громкости звука.)
Если нарисовать экспоненциальную кривую, используя логарифмическую шкалу на обеих осях, должна получиться прямая линия, которая уходит влево вниз. Точный угол наклона меняется в зависимости от рынка. Однако будь это продажа супа или распространение публичных компаний в зависимости от рыночной капитализации, форма рынка — всегда наклонная прямая.
В реальном мире все часто выглядит совсем не так. Вместо этого кривая начинается как прямая линия, а потом просто пропадает. Посмотрите на следующий график (рис. 14), отражающий кассовые сборы Голливуда.
Обратите внимание, что происходит после рейтинга 100. Доход от кассовых сборов резко падает вниз, достигая нуля в районе 500. (Самые низкие зарегистрированные сборы — 423 доллара — принадлежат фильму «The Dark Hours», канадскому фильму ужасов с низким бюджетом и неизвестными актерами. Те, кто фильм видел, говорят, что он совсем неплох.)
Что случилось? Что, фильмы внезапно становятся значительно хуже после 100? А после первых 500 их совсем перестали снимать? Может быть, это ужасное падение — просто ошибка измерений?
К сожалению, это не ошибка измерений. Качество фильмов не падает после 100 (многие, наоборот, скажут, что оно растет), и после первых 500 фильмов никто не перестал снимать кино. По различным оценкам, на кинофестивалях в Соединенных Штатах ежегодно демонстрируются примерно 13 тыс. художественных фильмов, что не включает в себя десятки тысяч иностранных фильмов, которые в США не показывают.
Просто вышло так, что фильмы, чей рейтинг ниже 100, не смогли добиться показов в кинотеатрах. Иными словами, все кинотеатры США способны показывать примерно 100 фильмов в год. Экономика кинотеатров жестока и ничего не прощает. Недостаточно, чтобы фильм был популярным в Бомбее. Он должен быть достаточно популярен в Стэмфорде, штат Коннектикут, или где там еще находится конкретный кинотеатр, чтобы привлечь пару тысяч людей в течение двух недель. Для достижения этого необходим большой маркетинговый бюджет и одна или две звезды (если вы можете их себе позволить).