Het business model van de Long Tail
In dit artikel alles over fat tails, heavy tails en long tails. Deze staarten wijzen naar een wiskundige term dat verschillende toepassingen heeft gekregen in de economische wetenschap. Voorbeelden zijn de prijsvorming van opties, het voorspellen van beleggingsresultaten, de 80-20 regel en het omgaan met risico's. Het begrip kan ook zeer positief worden uitgelegd, namelijk in het geval van bedrijfsmodellen die voornamelijk gebruikmaken van Internet.Chris Anderson en The Long Tail
De Amerikaan Chris Anderson, auteur van het boek Free, met als ondertitel The Future of a Radical Price (Nederlandse vertaling: Free, Hoe het nieuwe Gratis de markt radicaal verandert) heeft eerder het boek The Long Tail: Why the Future of Business Is Selling Less of More geschreven. Dit boek is in Nederland vertaald als The Long Tail: Massa = Kassa. Het onderwerp is Internet-gerelateerde bedrijfsstrategieën.
Normale verdelingFat tail versus Long tail
Net zoals de term gratis een positieve wending geven, heeft Anderson dat met de long tail gedaan. In feite verwijst long tail naar de wiskundige/statistische term fat tail (ook heavy tail oftewel zware staart). Deze term speelt bij kansverdelingen. De vraag is hoe vaak een bepaalde gebeurtenis voorkomt. Veelal wordt uitgegaan van een normale verdeling. Bij deze verdeling spelen verwachtingswaarde en standaarddeviatie een rol. Standaarddeviatie is simpel gezegd de afstand tussen het buigpunt en het centrum. Bij een normale of symmetrische verdeling is dat centrum het gemiddelde en tevens mediaan. De mediaan is weer het midden van een gegevensverzameling of verdeling. Dat centrum is gelijk aan de verwachtingswaarde. Bij een normale verdeling wijkt 68,27% van de gegevens ten hoogste 1 keer de standaarddeviatie af van de verwachtingswaarde. En weer 95,45% wijkt weer 2 keer de standaarddeviatie af van de verwachtingswaarde.Fat tail en Black Swans
Het concept van de normaalverdeling wordt veel gebruikt bij risicomanagement van banken en verzekeraars. Ook het bekende Black-Scholes model voor de prijsvorming van opties gaat uit van de normaalverdeling. De Internetbubbel, 11 september 2001 en de kredietcrisis hebben aangetoond dat onverwachte gebeurtenissen veel vaker in korte tijd voorkomen dan de normaalverdeling in feite verondersteld. De bekende beleggingsexpert en wiskundige Nassim Nicholas Taleb beschreef deze Black Swan theorie in zijn bestsellers Fooled by Randomness: The Hidden Role of Chance in Life and in the Markets en The Black Swan: The Impact of the Highly Probable. Onverwachte gebeurtenissen kunnen een enorme invloed hebben op bijvoorbeeld bedrijfs- en beleggingsresultaten. In feite zijn de staarten aan de linker- en rechterzijde van de normaalverdeling in werkelijkheid veel dikker en langer.Fat tails in de economie
Zoals eerder aangestipt, speelt de verwachtingwaarde een grote rol bij risicomanagement en optieprijzen. Hetzelfde geldt voor beleggingen en budgetcycli. Bij veel bedrijven zal het budget over bijvoorbeeld 2008 (en gemaakt in 2007) er totaal anders hebben uitgezien dan de werkelijke uitkomst aan het einde van 2008. Ook bijvoorbeeld institutionele beleggers, zoals pensioenfondsen, werken met langlopende beleggingsverwachtingen versus langlopende verplichtingen in hun asset & liability management studies. De realiteit heeft echter veel van deze studies achterhaald. Daarnaast zien we fat tails terug in de behavioural finance: beleggers tenderen zowel te overdrijven in tijden van optimisme als in tijden van pessimisme.Ook in de bedrijfsvoering en marketing zien we fat tails terug, namelijk in de zogenaamde 80-20 regel: 20% van de klanten zorgt voor 80% van de omzet. Maar andersom kan ook gelden: 20% van de klanten veroorzaakt 80% van de kosten. Vandaar dat veel bedrijven regelmatig kritisch naar het klantenbestand kijken, maar ook de winst per klant berekenen. Voordat het gebruik van zogenaamde ERP-systemen (Enterprise Resource Planning) in zwang raakte, hadden bedrijven daar vaak geen inzicht in.
Long Tail en de massa=kassa
Chris Anderson heeft een begrip "fat tail" een positieve draai gegeven. Volgens hem heeft Internet het namelijk mogelijk gemaakt om uit een veelheid aan kleinere doelgroepen een winstgevend bedrijfsmodel te ontwikkelen. In feite bestaat het grootste deel van de markt uit diverse niches. En wanneer een bedrijf deze diverse niches tegelijkertijd kan bedienen, kan het wel degelijk interessant zijn in tegenstelling tot wat de 80-20 regel suggereert. Het geheim van het succes zit in het distributiekanaal. Geslaagde voorbeelden zijn netwerk-sites als Facebook, LinkedIn en YouTube, maar ook Internetwinkels als Amazon.com en eBay.Veel kleine aanbieders en gemeenschappen groeperen binnen één bedrijf of website kan dus erg winstgevend blijken te zijn. Advertenties kunnen bijvoorbeeld beter gericht worden wanneer er meer kennis is van de doelgroep of specifiek persoon. Google maakt bijvoorbeeld veel gebruik van target-marketing. Ook verdient Google niet alleen aan de meest populaire zoekwoorden door middel van advertenties, maar ook aan de "long tail"-zoekwoorden. Adverteerders kunnen bijvoorbeeld via de minder populaire zoekwoorden nog steeds interessante doelgroepen bereiken voor minder geld.
Een negatief voorbeeld, dat in feite het "long tail"-principe bevestigd, is de bezorging van post. Voorheen was de papieren postbezorging een uitermate winstgevende activiteit. Maar door het afnemende gebruik van brievenpost wordt het fijnmazige distributienetwerk te duur en neemt de winstgevendheid af. Hetzelfde geldt voor de papieren krant. Deze heeft ernstig te lijden onder de populariteit van Internet. Het grootste deel van de kosten wordt bepaald door distributie en papierinkoop, niet de redactie. Informatie- en nieuwsleveranciers die uitsluitend via Internet werken hebben aldus een kostenvoordeel.
