लॉन्ग टेल सिद्धांत का चित्रण
व्यवसाय सिद्धांत; बाजार संरचना; डिजिटल अर्थशास्त्र
व्यवसाय सिद्धांत; बाजार संरचना; डिजिटल अर्थशास्त्र

लॉन्ग टेल सिद्धांत

Long Tail Theory

एक विशाल कैटलॉग तब शक्तिशाली हो जाता है जब भंडारण, खोज और अनुशंसा इतनी सस्ती हो कि हिट के साथ-साथ विशिष्ट मांग को लाभप्रद रूप से पूरा किया जा सके।

लोकप्रियता
उपयोगिता
अन्य नाम
लॉन्ग टेल / लॉन्ग टेल प्रभाव / लॉन्ग टेल व्यवसाय मॉडल
क्षेत्र
ई-कॉमर्स / ऑनलाइन रिटेल / मीडिया वितरण / डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म / विपणन / सिफारिश प्रणाली

परिभाषा

  • लॉन्ग टेल थ्योरी का तर्क है कि कम भंडारण, वितरण और खोज लागत वाले बाजारों में, व्यवसाय केवल कुछ उच्च-मांग वाले "हिट" उत्पादों से लाभ कमा सकते हैं, बल्कि कई विशिष्ट उत्पादों को बेचने से भी लाभ कमा सकते हैं, जिनमें से प्रत्येक की व्यक्तिगत मांग अपेक्षाकृत कम है। क्रिस एंडरसन ने अक्टूबर 2004 में अपने वायर्ड लेख "द लॉन्ग टेल" में इस व्यवसाय अवधारणा को लोकप्रिय बनाया।

मुख्य विचार

  • पारंपरिक खुदरा बिक्री अक्सर बेस्टसेलर पर केंद्रित होती है क्योंकि शेल्फ स्थान, इन्वेंट्री और वितरण सीमित होते हैं। ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म बहुत बड़े कैटलॉग पेश कर सकते हैं, इसलिए कई विशिष्ट वस्तुओं की संयुक्त मांग आर्थिक रूप से सार्थक हो सकती है।

यह कैसे काम करता है

  • बाज़ार के मांग वक्र में लोकप्रिय उत्पादों का "सिर" और कम लोकप्रिय उत्पादों का "पूंछ" होता है।
  • भौतिक खुदरा विक्रेता आमतौर पर कमी के कारण प्रमुख को प्राथमिकता देते हैं: सीमित शेल्फ स्थान, सीमित स्थानीय मांग और उच्च इन्वेंट्री लागत।
  • डिजिटल या ऑनलाइन खुदरा विक्रेता पूंछ बढ़ा सकते हैं क्योंकि कैटलॉग भंडारण, खोज, अनुशंसा और वितरण लागत कम है।
  • सिद्धांत तब सबसे अच्छा काम करता है जब ग्राहक खोज, फ़िल्टर, समीक्षा, अनुशंसा इंजन या सामुदायिक साझाकरण के माध्यम से आसानी से विशिष्ट आइटम खोज सकते हैं।
  • इसका मतलब यह नहीं है कि प्रत्येक विशिष्ट उत्पाद लाभदायक है; इसका मतलब है कि कई विशिष्ट उत्पादों का कुल मूल्य मायने रख सकता है।

उपयोग का उदाहरण

  • एक ऑनलाइन किताबों की दुकान कम मांग वाली किताबों की हजारों या लाखों प्रतियों की एक छोटी संख्या बेच सकती है। प्रत्येक पुस्तक शायद ही कभी बिकती हो, लेकिन साथ में वे विशिष्ट बिक्री कुल बिक्री और ग्राहक मूल्य का एक सार्थक हिस्सा बन सकती हैं। ब्रायनजॉल्फसन, हू और स्मिथ ने पाया कि ऑनलाइन किताबों की दुकानों में विविधता बढ़ने से 2000 में उपभोक्ता कल्याण में पर्याप्त लाभ हुआ।

प्रसिद्ध उदाहरण

  • उदाहरण: अमेज़ॅन और नेटफ्लिक्स मानक उदाहरण बन गए क्योंकि डिजिटल सिस्टम उन्हें भौतिक शेल्फ में जगह खत्म होने के बाद भी लंबे समय तक विशाल कैटलॉग उपलब्ध रखने देते हैं।
  • यह इस नियम पर क्यों फिट बैठता है: मॉडल तब काम करता है जब विशिष्ट आइटम खोजने योग्य, अनुशंसित और आर्थिक रूप से परोसने लायक रहते हैं।
  • सत्यापन की स्थिति: ये उदाहरण लोकप्रिय सिद्धांत के केंद्र में हैं, लेकिन व्यापक दावा है कि विशिष्ट मांग हमेशा हिट से अधिक होती है, इस पर बहस होती है।

उपयोग के मामले / लागू होने वाली परिस्थितियाँ

  • बहुत बड़े कैटलॉग वाले ऑनलाइन बाज़ार।
  • स्ट्रीमिंग मीडिया, ई-पुस्तकें, संगीत प्लेटफ़ॉर्म, पॉडकास्ट और डिजिटल पाठ्यक्रम।
  • खोज-संचालित या सिफ़ारिश-संचालित खोज।
  • कम सीमांत भंडारण या वितरण लागत वाले उत्पाद।
  • ऐसे बाज़ार जहां ग्राहकों की पसंद विविध और खंडित होती है।
  • SaaS प्लगइन्स, ऐप स्टोर, क्रिएटर प्लेटफ़ॉर्म और विशिष्ट समुदाय।

कब उपयोग न करें या सामान्य गलत उपयोग

  • यह मानें कि विशिष्ट उत्पाद स्वचालित रूप से हिट से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
  • जब भंडारण, पूर्ति, लाइसेंसिंग, या ग्राहक अधिग्रहण लागत अधिक हो तो इसका उपयोग करें।
  • "सिर" को नज़रअंदाज़ करें: कई डिजिटल बाज़ार अभी भी सुपरस्टार उत्पाद और मजबूत विजेता-अधिकतम प्रभाव पैदा करते हैं।
  • इसे एक सार्वभौमिक कानून के रूप में मानें; अनुभवजन्य अध्ययनों में बाज़ार, समय अवधि, प्लेटफ़ॉर्म डिज़ाइन और "हिट" बनाम "आला" की परिभाषा के आधार पर मिश्रित परिणाम मिले हैं।

नियम / विचार की उत्पत्ति

  • आविष्कार: क्रिस एंडरसन ने व्यापार सिद्धांत को लोकप्रिय बनाया; लंबी-पूंछ वाले वितरण का सांख्यिकीय विचार उनसे पहले का है।
  • आविष्कार का वर्ष: एंडरसन के वायर्ड लेख के लिए 2004; 2006 में इसे एक पुस्तक के रूप में विस्तारित किया गया।
  • देश/उत्पत्ति का संदर्भ: संयुक्त राज्य अमेरिका; प्रारंभिक इंटरनेट प्लेटफ़ॉर्म युग के दौरान डिजिटल मीडिया, ई-कॉमर्स और ऑनलाइन रिटेल।

संक्षिप्त व्यावहारिक निष्कर्ष

  • लॉन्ग टेल थ्योरी तब उपयोगी होती है जब कोई व्यवसाय बहुत बड़े कैटलॉग को सस्ते में पेश कर सकता है, व्यवस्थित कर सकता है और अनुशंसा कर सकता है: केवल बेस्टसेलर का पीछा करें, बल्कि विशिष्ट मांग को ढूंढना और परोसना भी आसान बनाएं।