ロングテールの法則
今回は、前回説明したパレートの法則が現在(特にインターネットでは)崩壊しかけていることについて説明します。
ロングテールの法則
例えばコンビニエンスストアの商品は毎週、毎日変わっています。これは売れ筋しか生き残れない非常にシビアな世界です。なぜこれだけ頻繁に入れ替えが発生するかというと、売り場面積が有限だからなんですね。限られたスペースで売上を最大化するために、売れないものをどんどん排除するわけです。売れたら残す、売れなかったら入れ替える、この繰り返しによって最適化を図っていくのがコンビニの戦略なのです。
繰り返しますが、こうした戦略は「売り場面積という制約がある」から必要なのです。どういうことかというと、ECの世界ではどんな商品を何点でも紹介できるので無意味になっているのです。
ロングテールの法則は、米ホットワイアード(HotWired)の編集長であるクリス・アンダーソン (Chris Anderson)によって提唱されたのですが、その内容は「米アマゾン(Amazon.com)の売上の半分以上が販売部数ランキングの40,000位から2,300,000位で支えられている」というものでした。
これがどういうことか、もう少し考えてみましょう。
たとえば、アマゾンでたくさん売れるのは「ハリー・ポッター」などのようなベストセラーです。パレートの法則が成立するなら、こうしたビッグタイトルの売上が全体の80%を占めることが考えられます。しかし実際には年に数冊しか売れないようなマイナー本、もっと言うと年に1冊しか売れないようなニッチな本がものすごくたくさんあって、それらの合計金額が、実は売上の大半を占めているのです。
それを図に示すと以下のようになります。
縦軸はアイテムごとの売上金額(販売冊数でもいいです)で、横軸はそのランキング順位です。左端にいくほどもっとも売れた商品で、右端に行くほどいわゆる「死に筋」の商品です。
「ヘッド」と呼ばれる、一部の商品売上(赤の部分)よりも、「テール」と呼ばれるその他の商品売上(黄色の部分)のほうが大きくなるというのがロングテールの法則です。
日本には「チリも積もれば……」という格言がありますが、ロングテールの法則はまさにこの格言を具体化しているといえます。
巷のロングテール論で語られていないこと
ちなみにヘッド=上位20%ということではありません。アマゾンで言えば、自社の倉庫にあって即出荷できるような商品群をヘッドと呼んで、問屋やメーカー取り寄せのようなものがテールになります。
ロングテールの話はパレートの法則とセットで語られることが多いので(今回もそうですが)、ヘッドの部分を上位20%として間違って解説しているケースをよく見かけますので注意が必要です。
大事なことは、ECは売り場面積の制約から解放されたことによって、販売可能点数が大幅に増加し、その結果として売上構成比が激変したということなのです。リアルな店舗ではまだまだパレートの法則が成立していることが多いですし、ECでもそもそも総販売点数が少なければあまり効果はありません。これはアマゾンのように膨大な商品カタログがあるから成り立つのです。
さらに、これも重要なことなのですが、ECの場合は販売=売上にならないことがあります。どういうケースかというと、在庫切れの場合です。
アマゾンなどのECで商品を購入した際に、「在庫がなかったのでキャンセルにさせてください」という断りのメールが届いたことはありませんか。アマゾンの場合、「24時間以内に発送」と表示されている商品はアマゾンの倉庫にあります。こういう商品はきちんと在庫管理されているので注文するとほぼ間違いなく届きます。
しかしそれ以外の商品は問屋や出版社などの倉庫にあるため、注文しても在庫切れで届けられないことがあります。アマゾンに限った話ではありませんが、ECサイト各社は出荷率を公表していないので正確な数字はわかりませんが、特にメーカー在庫の場合は80%前後の出荷率(つまり10冊注文しても2冊は届かない)ということも珍しくないようです。
つまり、こういうリスクのある商品はすべてテール側にあるため、仮に注文ベースで総売上の過半数を占めていたとしても、本当の売上もそうとは限らないのです。また、お客様へのお詫びなど注文をキャンセルするためのコストも発生します。一方でヘッドにある自社在庫は機械的にどんどん出荷していけばいいのでコストは最小限ですみます。
ロングテールの法則について、いろんな方がいろんなところで語っていますが、こうした出荷リスクの部分やそれによって発生するコストについて触れられることはほとんどありません。これはECサイトを実際に運営しなければわからないので当然といえばそれまでなのですが、実務家であるみなさんにはぜひ理解しておいていただきたいです。
(補足)
逆に言えば、形のある商品だからこうしたリスクが発生するわけで、デジタルデータのような在庫数が無限にある商品ならロングテールの法則はほぼ理論どおり成立します。それがアップルのiTMS(iTune Music Store)です。アーティストの楽曲を1曲単位で販売するiTMSでは多くの方の趣味嗜好に応じて本当にさまざまな楽曲が注文されています。