thumb|Uma distribuição de cauda longa. Note que as áreas das duas regiões são iguais, onde a região para a direita representa a cauda longa.
Cauda longa (do inglês long tail) é um termo utilizado na Estatística para identificar distribuições de dados como a curva de Pareto, onde o volume de dados é classificado de forma decrescente. Quando comparada a uma distribuição normal, ou Gaussiana, a cauda longa apresenta uma quantidade muito maior de dados ao longo da cauda.
O termo cauda longa ganhou popularidade recentemente como uma maneira de descrever a estratégia de varejo de se vender também uma grande variedade de itens onde cada um vende pequenas quantidades, ao invés de apenas os poucos itens populares que vendem muito. A Cauda Longa foi popularizada por Chris Anderson em um artigo na revista Wired em outubro de 2004, no qual ele mencionou a Amazon.com, a Apple e o Netflix como exemplos de empresas que aplicam esta estratégia.Anderson, Chris. "The Long Tail" Wired, October 2004. Chris então elaborou o conceito no seu livro A Cauda Longa - Do mercado de massa para o mercado de nicho.
Os baixos custos de distribuição e armazenamento de empresas que aplicam esta estratégia com sucesso (por exemplo, com a distribuição digital), as permitem obter uma quantidade significativa de lucro vendendo produtos incomuns para várias pessoas, ao invés de se limitar aos poucos produtos populares que vendem em maior quantidade. O conjunto das vendas desta grande quantidade de produtos não populares é chamada de Cauda Longa.
Dadas opções abundantes, uma grande população de consumidores, e custos desprezíveis de armazenamento e distribuição dos produtos, o padrão de compras da população resulta na demanda dos produtos seguirem uma distribuição de probabilidade segundo uma lei de potência.
O conceito da Cauda Longa já se encontra presente em muitas áreas. É usado em negócios online, comunicação de massa, microfinanças (Grameen Bank), inovação orientada pelo usuário (Eric von Hippel), mecanismos de redes sociais (crowdsourcing, peer-to-peer), modelos econômicos, e marketing viral.
A distribuição de frequências com uma cauda longa já vem sendo estudada por estatísticos desde pelo menos 1946.Uma busca pela frase "long tail" (cauda longa, em inglês) na base de dados MathSciNet obteve 81 resultados, o mais antigo sendo um artigo de 1946 por Brown e Tukey nos Anais de Matemática e Estatística (volume 17, páginas 1–12). O termo também já vem sendo usado em finançasBessis, Jöel "Risk Management in Banking". Wiley, 1995 e negócios de seguros há vários anos, também sendo referido como "cauda gorda" ou "cauda pesada".
Significado estatístico frame|A cauda se torna maior e mais comprida em novos mercados (linha vermelha). Enquanto revendedores tradicionais se limitam à área à esquerda do gráfico, livrarias online conseguem uma receita maior a partir da área à direita. A cauda longa é uma característica conhecida de algumas distribuições estatísticas (como as leis de potência, distribuição de Pareto, e lei de Zipf). Esta característica também é conhecida como cauda gorda ou cauda pesada. Em distribuições de cauda longa, uma população com alta frequência ou amplitude é seguida por uma de baixa frequência ou amplitude que gradativamente decresce assintoticamente. Os eventos no fim da cauda tem uma probabilidade de ocorrência muito baixa.
Por via de regra, para tais distribuições populacionais, a maioria das ocorrências (mais da metade, e onde o Princípio de Pareto se aplica) 80% correspondem aos primeiros 20% dos itens na distribuição.
Distribuições ou funções de leis de potências caracterizam uma quantidade importante de comportamentos da natureza e esforços humanos. Este fato alavancou o interesse científico e social por estas distribuições e as relações que as criam. A observação de tais distribuições normalmente aponta para tipos específicos de mecanismos, e pode indicar uma conexão com outros sistemas aparentemente não relacionados. Exemplos de comportamentos que exibem uma distribuição de cauda longa são as ocorrências de certas palavras em uma determinada língua, a distribuição de renda de um negócio, ou a intensidade de terremotos.Identifying "The Long Tail" - Chris Anderson (em inglês)
Os artigos de Chris Anderson e Clay Shirky enfatizam casos especiais nos quais somos capazes de modificar as relações subjacentes e avaliar o impacto nas frequências dos eventos. Nesses casos os eventos pouco frequentes, de baixa amplitude (ou baixo rendimento), que são representados pela parte da curva após os primeiros 20% – a cauda longa –, podem se tornar responsáveis pela maior área resultante. Isto sugere que a variação de um mecanismo (como o acesso pela internet) ou relação (o custo de armazenamento) podem alterar drasticamente a frequência de ocorrência de certos eventos na distribuição. Esta alteração tem um efeito crucial na probabilidade e demografia de clientes de negócios como a comunicação de massa ou lojas online.
Chris Anderson e Clay Shirky O termo a Cauda Longa foi popularizado por Chris Anderson.The origins of "The Long Tail" O conceito veio parcialmente de um artigo de fevereiro de 2003 por Clay Shirky, "Power Laws, Weblogs and Inequality","Power Laws, Weblogs and Inequality", by Clay Shirky. February 8, 2003. que notou que uma quantia relativamente pequena de blogs possuíam muitos links apontando para eles, mas a "cauda longa" de milhões de blogs atrairiam apenas uns poucos links. Chris descreveu os efeitos da Cauda Longa nos modelos de negócios atuais e futuros começando com uma série de palestras no início de 2004 e com a publicação de um artigo na revista Wired em outubro de 2004. Posteriormente, Chris escreveu o livro A Cauda Longa - Do mercado de massa para o mercado de nicho (2006).
Chris argumenta que produtos de baixa demanda ou com um baixo volume de vendas podem coletivamente alcançar uma fatia do mercado que rivaliza ou excede os poucos mais vendidos, se a loja ou canal de distribuição for grande o bastante. Chris cita pesquisas anteriores de Erik Brynjolfsson, Yu (Jeffrey) Hu, e Michael D. Smith, que mostraram que uma porção significativa das vendas da Amazon.com são provenientes de livros obscuros que não estão disponíveis em lojas físicas. A Cauda Longa é um mercado potencial, e como o exemplo ilustra, as oportunidades para canais de distribuição e venda pela Internet permitem que empresas consigam alcançar este mercado aos poucos.
Um funcionário da Amazon descreveu a Cauda Longa da seguinte maneira: "Hoje vendemos mais livros que não venderam ontem do que de todos os que venderam ontem".The Long Tail: Definitions: Final Round!, comentário #3 por Josh Petersen.
Chris originalmente explicou o termo como uma referência à cauda de uma curva de demanda. Desde então o termo foi derivado de um gráfico onde se traça a popularidade versus inventário de produtos. No gráfico mostrado acima, a venda dos livros da Amazon ou os aluguéis de filmes do Netflix seriam representados ao longo do eixo vertical, enquanto o ranking dos livros ou filmes seria ao longo do eixo horizontal. O volume total dos itens de baixa popularidade podem chegar a exceder o volume dos itens populares.
Pesquisa acadêmica Efeitos do acesso online Em seu artigo na revista Wired, Chris Anderson cita uma pesquisa anteriorBrynjolfsson, Erik; Yu (Jeffrey) Hu, and Michael D. Smith, "Consumer Surplus in the Digital Economy: Estimating the Value of Increased Product Variety at Online Booksellers", Management Science, 49 (11), November 2003. working paper version, April 2003 de Erik Brynjolfsson, Yu (Jeffrey) Hu, e Michael D. Smith, que usou uma curva log-linear para descrever a relação entre as vendas da Amazon.com e os rankings dos produtos, mostrando que uma grande parte das vendas de livros da Amazon são provenientes de livros que não se encontram em lojas físicas.
Eles então quantificaram o valor potencial da Cauda Longa para os consumidores. Em um artigo publicado em 2003, estes autores mostraram que, enquanto a maior parte da discussão sobre o valor da Internet para os consumidores considerava apenas os preços mais baixos, o benefício do consumidor pelo acesso à variedade mais abundante de produtos em livrarias online é dez vezes maior do que o benefício pelo acesso a preços mais baixos online. Logo, o principal valor da internet para os consumidores vem do acesso aos produtos que se encontram na Cauda Longa.
O alongamento com o passar do tempo Um estudo recente por Erik Brynjolfsson, Yu (Jeffrey) Hu, e Michael D. SmithBynjolfsson, Erik; Yu (Jeffrey) Hu, and Michael D. Smith, 2010, "The Longer Tail: The Changing Shape of Amazon’s Sales Distribution Curve" mostra que a Cauda Longa tem crescido ao longo do tempo, com livros não populares sendo responsáveis por uma fatia maior das vendas totais. As análises dos autores sugerem que em 2008, livros de nicho foram responsáveis por 36.7% das vendas da Amazon. A nova metodologia deles também mostra que, apesar das largamente utilizadas leis de potência serem uma boa aproximação inicial para a relação ranking-vendas, o declive da curva pode não ser constante para todos os rankings de livros, se tornando progressivamente mais íngreme para livros mais obscuros.
Em suporte a essas descobertas, Wenqi Zhou e Wenjing Duan encontraram não apenas uma cauda mais longa, mas também mais gorda, através de uma análise a fundo nos padrões de download de software de consumidores no artigo "Online user reviews, product variety, and the long tail"."Online user reviews, product variety and the long tail" A demanda para todos os produtos diminui, mas a queda é mais acentuada para os produtos populares, indicando uma mudança da demanda em direção aos nichos com o passar do tempo. Mesmo assim, eles ainda observam um efeito superstar na presença da cauda longa, com um pequeno número de produtos populares dominando a demanda.
Adeus Princípio de Pareto, bem-vinda nova distribuição Em um artigo de 2006 intitulado "Goodbye Pareto Principle, Hello Long Tail",Brynjolfsson, Erik; Yu (Jeffrey) Hu, and Duncan Simester, 2006, "Goodbye Pareto Principle, Hello Long Tail: The Effect of Search Costs on the Concentration of Product Sales" Erik Brynjolfsson, Yu (Jeffrey) Hu, e Duncan Simester descobriram que, diminuindo drasticamente os custos de busca, a tecnologia da informação em geral e mercados da Internet em particular podiam aumentar substancialmente a fatia coletiva de produtos incomuns, consequentemente criando uma cauda mais longa na distribuição de vendas.
Eles usaram um modelo teórico para mostrar como uma redução nos custos de busca irá afetar as vendas de produtos. Analisando dados coletados de uma companhia de varejo multicanal, eles demonstraram evidência empírica que o canal da Internet exibe uma distribuição de vendas significativamente menos concentrada do que os canais tradicionais (como as lojas físicas). Uma regra 80/20 se encaixa bem na distribuição de venda de produtos num canal de catálogo, mas no canal da Internet, esta regra precisa ser modificada para 72/28 para se encaixar. A diferença na distribuição de vendas é muito significante, mesmo levando em consideração variáveis como as diferenças dos consumidores.
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