长尾理论不是颠覆性的概念

首发“新京报”2006.12.1
http://culture.thebeijingnews.com/0833/2006/12-01/018@091153.htm

  过去的一年,一个新名词出现在人们的视野中,并且被冠以“彻底颠覆了80/20法则”这样的名头,这就是克里斯·安德森的“长尾理论”。作为Web2.0大潮中最重要的概念,“长尾理论”从诞生开始就受到大家的追捧,然而如何正确理解理论的核心?它有什么限制?它真的彻底颠覆了80/20法则吗?

  长尾理论的核心点

  首先,长尾理论是建立在丰饶经济学基础之上的,因此要实现长尾市场,以下几点必不可少:第一,为顾客提供足够多的商品是长尾理论的基础。第二,帮助顾客快速找到需要的商品才能让末端商品产生销售。因此过滤器(搜索或个性化推荐系统)特别重要,好的过滤器才能将用户需求推向长尾。第三,商品只有出售的时候才需要支付成本,出售给顾客的商品根据顾客承受能力产生变化。

  因此克里斯·安德森描述长尾市场最理想的情况是:“纯数字集合器企业只需要把产品存储在硬盘上,然后通过宽带运送它们。生产、存储和销售成本接近于零,版税只有在产品售出的时候才需要支付。”

  长尾理论的限制

  由上面的阐释可以看到,长尾理论不是万能的。长尾的一大前提是丰饶经济,也即假定供需瓶颈已经消失,而这一点目前在很多领域还是受到限制的。比如,有库存成本的商品无法产生长尾。以Ama- zon为例,从成立初在华盛顿建立9.3万平方英尺的库房到2000年新建150万平方英尺的库房,光修建库房的面积就超过了500万平方英尺。这笔成本限制了“足够多”商品的提供,当然,Amazon也在通过zShop和“即需即印”的方式来解决这些问题,不过仍然有不可逾越的障碍。

  有物流或渠道成本的商品也无法产生长尾。根据《长尾理论》书中提供的一个数据,2004年美国所有的120万图书中,尾巴上的96%的图书只产生了不到13%的销售额。另外,eBay之所以能销售比沃尔玛更多的商品,是因为他把物流和上架的成本转嫁给了店主。

  此外,没有实现去中心化的平台无法产生长尾。去中心化的平台强调个性化服务,因此好的个性化推荐和良好的用户习惯引导才能帮助用户走向长尾。这在目前很多传统的电子商务网站中还是很难实现的。以网上IT专业书店Dearbook为例,假设两年前的图书在地面书店就没有卖了,那么两年前出版的图书的品种的销售额只占Dearbook总销售额的12.4%.

  长尾理论真的颠覆了80/20法则?

  长尾分布其实是一种幂率分布,不难理解,当商品越来越多(尾巴越来越长)的时候,“80/20法则”中20%的数量也就越来越大,不能只考虑尾部产品数量的增长,而不考虑头部产品数量也会按比例放大。从数学的角度,我们可以计算1+1/2+1/3+…+1/100和1+1/2+1/3+…+1/500来粗略估计这个比率,这种情况下,20%的商品产生了76%左右的销售。所以,即使从原理上来说,长尾理论依然没有摆脱“重要少数法则”。

  其实ChrisAnderson也承认:“真正的80/20法则只是承认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。”所以,说长尾理论彻底颠覆了80/20法则是没有根据的。

  在我看来,长尾理论不是颠覆性的概念,更多的作用在于指导我们在丰饶经济的条件下,寻找合适的长尾市场,开拓新的销售渠道。所以克里斯·安德森也强调,“即使有80/20法则的统治,在丰饶经济环境下,我们也没有理由不去经营其他80%的产品”。或许,这才是对长尾理论最深刻的注解。

【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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