롱테일

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1. 개요
2. 롱테일 효과(Long Tail Effect)
2.1. 공급 측면에서의 이야기
2.2. 수요 측면에서의 이야기
3. 논란


Long Tail

1. 개요[편집]


롱테일이란, 본래 통계학에서 파레토 분포의 그래프 형태를 설명하기 위해 고안된 용어이다. 파레토 분포는 대부분의 사건이 중심 근처에 집중되어 있고 극단적인 사건들은 드물게 발생하는 경향이 있는데, 이러한 극단적인 사건들을 나타내는 부분을 가리키는 부분이 바로 '긴 꼬리', 즉, 롱테일(long tail)과 같다 하여 이러한 이름이 붙게 되었다.

아래의 파레토 분포를 보면 왜 그런 이름이 붙었는지를 좀 더 직관적으로 이해할 수 있을 것이다.

파일:파레토분포.png

우리가 흔히 파레토 법칙을 설명할 때나 볼 수 있을 만큼, 파레토 분포는 일반적으로 사건이 많이 일어나는 소수의 영역에 집중하기 마련이지만[1], 롱테일은 나머지 발생빈도는 0에 가깝게 낮지만 축의 대부분을 차지하고 있는 쪽을 가리킨다.


2. 롱테일 효과(Long Tail Effect)[편집]


그동안 눈부신 발달을 거듭한 정보 기술이 21세기 들어서 기업 경영에 미치게 된 여러 영향 중 한 가지. 간단히 이야기하자면 정보 기술의 발달이 보다 넓은 틈새 시장을 활용할 수 있게 해주었다는 것. 보다 세부적인 내용으로 들어가면 수요/공급 양 측면에서 다른 이야기가 된다. 하지만 최종적으로 나타나는 현상은 비슷하기에 롱테일 효과라는 용어 자체는 어느 쪽을 이야기할 때든 쓸 수 있다. 요즘 와서 비중 있게 쓰이기 시작한 그 의미로 맨 처음 사용한 사람은 Chris Anderson. 하지만 개념 자체는 파레토의 법칙, 혹은 20:80의 법칙 이야기 나올 즈음부터 있었다고 봐야 할 것이다. 그게 20에 해당하지 않는 나머지 80은 결국 롱테일인 거니까.

파일:attachment/longtail1.gif

롱테일이라는 용어 자체는 크게 수익이 되지 않는 상품군을 일컫는다. 위 그림에서 X축에 상품 판매 순위를 기록하고(1위가 가장 높은 것이니 원점에 가장 가깝고 멀어질수록 순위가 떨어지니 매상은 적어진다) Y축에 상품 판매량을 위치시키면 일직선이 아닌 오목한 커브 형태의 그래프가 나타난다. 보다 많은 판매량을 기록한 물건들은 머리 부분에 위치한다고 해서 머리, 적은 판매량을 기록한 물건들은 끝 부분에 위치한다고 해서 꼬리라고 부르는데 이게 길어지니까 롱테일(...) 꼬리가 길어지기 위한 고전적인 조건은 (1) 시장이 커서 이윤을 적게나마 볼 수 있는 상품군이 넓게 존재하거나 (2) 히트 상품이 차지하는 비중이 커서 상대적으로 꼬리가 길어 보이는 경우가 있겠다.

그런데 이게 21세기 들어서서 시장과 기업이 정보 기술에 의해 큰 영향을 받으면서 독특한 의미를 가지게 되었다. 이하에서는 공급의 측면과 수요의 측면을 나누어 설명한다.


2.1. 공급 측면에서의 이야기[편집]


기업은 정보 기술을 이용해서 소비자에게 물건을 공급하거나 공급자에게 보다 정확한 정보를 실시간으로 제공할 수 있게 되었다. 정보기술의 발달은 이 가능성을 극단으로 밀어부쳤는데 예컨대 오프라인 상점(Brick and Mortar-벽돌과 시멘트)이 전혀 없이 온라인 상점만으로 운영되는 기업들마저 가능해졌다. 이 정도까지 오면 기업의 비용 구조가 완전히 달라진다. 임대료도 없고 진열대도 없으며 이를 관리할 인력도 필요 없다. 반면 취급할 수 있는 물건은 이론적으로 무한대로 늘어나는데 상대할 수있는 고객은 이론적으로 전 세계에 걸쳐있다. 따라서 증가하는 것은 배달 비용이나 (상대적으로) 주문과 불평불만을 처리하는 데 드는 비용. 앞서 언급한 비용과 뒤에 언급한 비용은 다소 차이가 있다. 전자는 상품의 매각과 상관없이 기업, 혹은 상점이 존재하는 이상 계속해서 발생하는 고정 비용이지만 후자는 상품의 거래가 발생하면 그제서야 발생하며 반대로 거래가 없으면 발생하지 않는 가변 비용이다.

고전적인 형태의 기업은 두 비용을 모두 고려해야 했다-옷가게를 운영하려면 상품도 들여놓아야 하지만 판매원의 월급도 주어야 한다. 그런데 정보 기술이 이 전제를 뒤틀어 버렸다. 상점도 없고 판매원도 필요 없다면 기업은 팔 물건을 들여놓기만 하면 된다. 쉽게 말하면 물건을 팔 때에만 비용이 발생한다는 이야기가 되겠고 경제학 용어를 쓰자면 고정 비용을 가변 비용으로 대체하는-그것도 전부 대체한다는 이야기가 되겠다. 이러한 기업은 가격이 비용을 상회하는 한도 내에서 어떤 소비자에게나 물건을 공급할 수 있게 되기 때문에 이전에는 수익을 올릴 수 없었던 소규모 소비자들에게도 물건을 공급할 수 있다. 심지어 소비자가 더 높은 가격을 지불할 수 있다면 없던 물건을 구해다 팔 수도 있다. 파레토의 법칙에 의해 이전에는 수익성이 없다고 생각되었던 소비자들이 갑자기 수익성 있는 소비자들이 된 것. 어디까지나 이론적인 이야기였지만 그런데 그것이 실제로 일어났습니다. 당장 볼 수 있는 예시로 아마존 등이 있겠다.


2.2. 수요 측면에서의 이야기[편집]


정보 기술의 또다른 특징은 소비자들이 적극적으로 비슷한 취향을 찾고 정보를 공유한다는 것에 있다. 마이너한 취향의 사람들이 우글우글 모여 정보를 공유하고 있으면 기업 입장에서는 틈새 시장의 분석이 쉬워지는 것이다. 끼워 팔기도 쉬워지고 홍보도 쉬워진다. 한편 소비자들 사이에서는 묻혀있던 상품이 재발견되는 일이 생긴다. 기업의 관점에서는 이는 내세울 점이 있지만 모종의 이유로 실패했던 이전의 상품들을 소비자들이 재조명하고 경우에 따라서는 다시 구매하기 시작하는 현상으로 나타난다. 아마존의 관련 상품 추천 시스템 덕분에 어떤 작가가 하나만 히트작을 내면 그 사람의 별 볼 일 없는 이전 작품들이 줄줄이 매상이 올라간다는 것은 이제는 놀라울 것도 없는 사실. Chris Anderson에 의하면 소비자의 지갑이 제한되어 있기 때문에 이는 머리가 작아지는 것으로 귀결된다. 반대로 이야기하자면 머리로 돌아갈 돈이 꼬리로 돌아가면서 꼬리가 길어지고 머리가 작아진다는 이야기. 좀 더 거창하게 이야기하자면 수요곡선 자체가 뒤틀어진다는 이야기도 되겠다.


3. 논란[편집]


롱테일 효과가 Chris Anderson이 주장한 그대로 벌어지고 있는지는 논란의 여지가 있다. 일부 연구 결과는 머리가 더 커지는(...) 현상을 보고하고 있기도 하며 전체적인 수요의 분포에 따라 꼬리가 두꺼워지거나 머리가 커지거나가 결정된다는 주장도 있다[2]


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[1] 통칭 20:80 법칙이라 하여 '20% 인구가 전체 부의 80%를 거머쥐고 있다'는 내용으로 유명하다. 즉, 부의 80%를 쥐고 있는 20%에 집중하는 것[2] Oestreicher-Singer, G., & Sundararajan, A. (2012). RECOMMENDATION NETWORKS AND THE LONG TAIL OF ELECTRONIC COMMERCE. MIS Quarterly, 36(1), 65-A4. 요컨대 몇몇 히트작이 전체의 수요를 좌우하면 꼬리보다 머리가 커진다든지 다른 카테고리와의 연결이 적으면 꼬리가 두꺼워진다든지 하는 이야기 등등이 있다.