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c4tsitca Long tail(롱 테일, 긴 꼬리)은 통계 분포의 특징을 표현하는 용어이다. Long tail을 보이는 통계 분포 곡선은 일반적으로 단조감소하는 지수 함수로 표현되는데 그 꼬리가 길게 이어지는 모양을 가진다.

Long tail은 인터넷 비즈니스 영역에서 나타나는 상품 매출의 특징을 표현하는데도 사용된다. Chris Anderson(크리스 앤더슨)은 2004년에 Wired에 실린 그의 글에서 Amazon, Netflix, iTunes 같은 e-business 사이트에서 판매되는 상품의 매출 분포가 Long tail을 가지며 여기에 속한 상품들의 매출액을 합한 것이 소수의 베스트 셀러의 매출액을 합한 것과 맞먹는다는 것을 기술하였다. 그리고 e-business에서 왜 이런 특징이 나타나게 됐는지 어떻게 이런 특징을 비즈니스에 활용할 수 있는지 기술하였다.

목차 1 서문 2 사례 2.1 영어 단어 사용 빈도 2.2 웹 사이트 페이지 ë·° 2.3 Rhapsody의 예 2.4 Netflix의 예 3 Long Tail의 세가지 교훈 4 파급 효과 4.1 경제, 비즈니스 측면 4.2 사회, 문화 측면 5 참고 자료

서문

Long tail이란 개념은 통계 분포의 특징을 나타내는 의미로 오래전부터 사용되어 왔다. Zipf 분포, Power law 분포, Pareto 분표 등이 롱 테일을 보여주는 분포의 대표적인 예이다. 이런 분포는 영어 단어의 사용 빈도, 웹 사이트의 페이지 뷰 등에서 볼 수 있으며, 분포 그래프는 아래 그림과 같이 곡선이 왼쪽에서부터 감소하기 시작하여 노란색으로 표시된 영역처럼 그 꼬리가 오른쪽으로 계속 이어지는 모습을 보인다. right|frame|Long tail

Web 2.0의 한 가지 특성으로서 얘기되는 Long Tail은 인터넷 비즈니스의 영역에서 얘기가 처음 시작되었다. 크리스 앤더슨(Chris Anderson)은 2004년에 Wired에 실린 그의 글 에서 Long tail이 비즈니스 모델에 미치는 영향에 대하여 설명하면서 "The Long Tail"이란 제목을 사용하였다. 그는 Amazon, Netflix, iTunes, Rhapsody 등을 예로 들면서 판매량이 매우 적은 상품들이라도 그것들이 모이면 소수의 베스트 셀러들의 매출과 맞먹는 또는 그것을 능가하는 매출을 낼 수 있다는 점을 설명한다. 즉, 기존에 존재하던 20%의 상품이 전체 매출의 80%를 차지한다는 80/20 법칙이 더 이상 유효하지 않다는 것이다.

이와 같은 Long Tail은 인터넷의 보급과 사용이 만들어낸 현상이며 새로운 비즈니스 기회라고 할 수 있다. 이런 현상이 나타나게 된 원인은 간략하게 다음과 같이 정리할 수 있다.

- 오프라인 사업자: 재고 유지 비용 vs 수익, 물리적인 거리에 의한 매출 한계

- 온라인 사업자: 재고 유지 비용 없거나 매우 작음, 물리적인 거리에 의한 매출 한계 없음

음악 산업을 예로 들어보자. 음반 판매 회사(오프라인 사업자)는 다수의 소매점을 통해서 고객들에게 음악 CD를 팔 게 된다. 여기서 소매점들은 물리적인 공간상의 한계가 있으므로 구비할 수 있는 음반의 양에 제약이 있다. 그리고 재고를 유지를 하려면 그에 적합한 매출이 나와야 하는데 한 소매점이 커버할 수 있는 시장의 영역은 그것이 속해 있는 지역에 국한된다. 실제 고객이 직접 소매점을 방문하여 음반을 사야하기 때문인데 제주도에 사는 고객이 서울에 있는 소매점에서만 파는 음반을 자신이 원할 때면 언제나 쉽게 살 수는 없지 않은가. 따라서 오프라인 소매점은 일정 정도의 수익을 올릴 수 있는 인기있는 음반만을 재고로 유지하면서 고객에게 팔 게 된다.

반면 온라인 음악 서비스의 경우 물리적인 한계에 상관없이 인터넷을 통하여 고객을 상대할 수 있다. 그리고 음악 파일을 저장하는 스토리지에 대한 비용이 있을 수 있으나 그 비중이 미비하여 재고 비용 역시 거의 들지 않고 다수의 다양한 상품을 구비할 수 있다. 이러한 온라인 비즈니스의 특성이 Long Tail을 만드는 데 중요한 역할을 했다고 볼 수 있다.

이와 더불어 자의에 의해서든 외부의 영향에 의해서든 고객의 요구가 다양화 되는 것도 Long Tail을 형성하는데 이바지한다고 할 수 있다. 다양한 선택의 기회가 주어졌기 때문에 기존의 베스트셀러에 의해 묻혀 드러나지 않았던 새로운 요구가 발생하기도 하고, 추천 서비스를 통하여 고객이 관심을 가지고 있는 인기 상품과 관련된 다른 상품을 고객에게 노출시킴으로써 새로운 요구를 유도하기도 한다.

사례

영어 단어 사용 빈도

언어학자인 George Zipf는 영어 단어의 사용 빈도수를 조사한 결과를 가지고 Zipf's law를 발표하였다. 그 내용은 가장 많이 사용되는 소수의 단어(the, of, and)가 있고 그리고 일반적으로 사용되는 많은 단어(book, cat, cup)들이 존재하며 나머지 매우 드물게 사용되는 단어들을 모아보면 많은 수를 차지한다는 것이다. 이를 수학적으로 표현하면 빈도수를 Y, 순위를 X라고 할 때 Y=c*X^(-a)가 된다. 이 때 c와 a는 상수이며 a는 1에 근접한 값을을 갖는다. 여기서 드물게 사용되는 많은 단어들이 long tail을 이루는 것이다.

웹 사이트 페이지 뷰

웹 사이트의 페이지 뷰 수의 분포 역시 Zipf 분포를 보이는 또 하나의 대표적인 사례이다. 아래 그림은 Sun의 웹 사이트의 로그를 분석한 데이터를 보여주고 있는데 이에 따르면 인기있는 상위 몇 페이지가 전체 페이지 뷰의 대부분을 차지 한다는 것을 보여준다. 그리고 하위 페이지들도 이론적인 Zipf 분포 곡선에 근접한 페이지 뷰 분포를 가지고 있다.

right|frame|(그림 출처 - [http://www.useit.com/alertbox/zipf.html Zipf])

Rhapsody의 예

Chris Anderson의 글에 따르면 온라인 음악 스트리밍 서비스인 Rhapsody는 Wal-Mart가 보유한 39,000곡의 노래보다 19배나 많은 735,000곡의 노래를 보유하고 있다 (2006년 1월 24일 현재 Rhapsody가 서비스하는 곡은 1,300,000 트랙에 달한다). 한 달간의 스트링 서비스 통계를 보면, 상위 랭크의 노래들이 몇 천건 이상의 서비스 횟수를 보이긴 하지만 상위 40만곡에 이르는 노래가 최소한 한 달에 한번은 스트리밍 되었다. 또한 상위 10000곡에 속하는 노래를 스트리밍 하는 회수보다 그 이하에 랭크된 노래를 스트리밍 하는 회수가 더 많았다. 그리고 전체 매출의 22%에 이르는 노래가 오프라인 스토어에서 구매할 수 없는 곡이었다. 즉, Long Tail의 힘으로 오프라인 시장에서는 가질 수 없는 새로운 시장을 열었다고 할 수 있다.

Netflix의 예

온라인 영화 대여 서비스인 Netflix의 예에서도 Long Tail의 힘을 볼 수 있다. 역시 Chris Anderson의 조사에 따르면 Netflix는 오프라인 스토어인 Blockbuster의 3,000 타이틀보다 8배나 많은 25,000 타이틀의 DVD를 서비스하고 있는데 그 중에 20%가 오프라인 스토어에서 구할 수 없는 영화였다 (2006년 1월 24일 현재 55,000 DVD 타이틀을 3백만 이상의 고객에게 서비스하고 있다). 그리고 전통적인 오프라인 스토어에서는 소홀히 여겨지는 장르들(예를 들면 다큐멘터리, 외국 영화, 독립 영화, 과거의 TV 시트콤 등)이 Netflix의 매출에서 큰 비중을 차지하고 있다.

Long Tail의 세가지 교훈

Chris Anderson은 롱테일을 성공적으로 활용하는 엔터테인먼트 컴퍼니들이 보여주는 세 가지 교훈을 다음과 같이 정리하고 있다.

1. 고객이 원하는 모든 것을 갖추어라. 흩어져 있는 소수의 고객을 모아야 한다.

온라인 엔터테인먼트 시장에서는 지리적 제약사항이 없어진다. 즉, 어떤 지역에서 잠재고객이 얼마나 되는지는 중요하지 않다. 중요한 것은 이렇게 흩어진 고객을 모으고 그들의 욕구를 충족시키는 것이다. 따라서 고객이 무엇을 원할지 평가하지 말고(히트상품선별) 일단 모든 것을 갖추는 것이 중요하다. 고객은 롱테일 어딘가에 잠자고 있다.

2. 가격을 반으로 낮춰라. 가격을 낮추면 더 많은 고객을 끌어들일 수 있다.

디지털 음반시장에서 현재의 가격정책은 원래 CD 가격을 포함된 트랙의 수로 나눈 값을 한곡의 가격으로 산정한다. 하지만 소비자들의 입장에선 CD의 전체 곡을 다운로드하는 것이 아니라 좋아하는 한두곡만 구매하기 때문에 더 비싼 값을 치르고 있는 셈이다. 만약에 이 가격을 적절한 수준까지 낮춘다면 오히려 늘어난 구매로 인하여 더 많은 수익을 올릴 수 있을 것이다. 또한 롱테일에 포진하고 있는 곡에 대해서 차별적으로 낮은 가격을 책정하게 되면 더 많은 고객을 끌어들일 수 있을 것이다. 그리고 이러한 낮은 가격정책은 실제 경쟁상대인 무료음악 다운로드 서비스에 대해 경쟁력을 가질 수 있다.

3. 숨겨져 있던 상품을 쉽게 찾을 수 있도록 도와줘라. 상품 추천을 통해 롱테일로 관심을 유도해야 한다.

롱테일에 아무리 좋은 상품이 있더라도 고객이 찾을 수 없다면 무슨 소용이 있겠는가! 그러한 상품이 있다는 것을 어떤 방법을 통해서든 알려야 한다. 이를 위해 상품추천이 가장 많이 사용된다. 일단 고객은 유명 가수를 살펴 본다. 그곳에 그 가수와 유사한 스타일의 다른 가수를 추천하는 링크가 있으면 한번쯤 따라가서 들어 본다. 그런 식으로 추천된 링크를 따라가다 보면 롱테일에서 놀고 있는 자신을 발견하게 된다. 즉, 히트상품을 통해 고객을 끌어들이고 롱테일 상품을 통해 고객의 개인적인 취향을 만족시켜 주는 것이다.

파급 효과

경제, 비즈니스 측면

Long Tail의 힘을 잘 이용할 수 있는 새로운 비즈니스 기회가 많이 창출될 것이다. 즉, 80/20 법칙에 의존하여 히트 상품에만 관심을 가지던 것에서 벗어나 다양한 니치 마켓을 활용할 수 있는 비즈니스 기회를 만드는 것에 대해 다양하고 새로운 도전이 나타나게 될 것이다.

사회, 문화 측면

앞서 얘기했듯이 Long Tail의 힘은 다양성에서 나온다고 볼 수 있다. 소수의 인기있는 것에 편중되지 않고 다수의 다양한 것들도 중요하게 관심을 갖는 Long Tail 시장이 형성됨으로써 음반, 영화 등의 분야에서 좀 더 다양한 장르가 파생되거나 다양한 작품들이 나올 수 있을 것이다. 예를 들어 막대한 자금력을 갖춘 거대 제작사나 배급사가 주도하는 블록버스터 중심의 영화 시장이 어느 정도 그런 모습을 탈피할 수 있는 가능성을 Long Tail에서 보는 것이다. Long Tail을 통하여 다양한 선택의 기회를 누릴 수 있는 기반이 형성되고 그를 바탕으로 문화가 더 풍부해지고 발전하게 되는 모습을 기대한다.

참고 자료

1. Chris Anderson, "The Long Tail", Wired magzine, 2004 "The Long Tail"

2. Wikipedia, The Long Tail

3. Clay Shirky, "Power Laws, Weblogs and Inequality"

4. Rhapsody

5. Netflix

6. 태우's log - web 2.0 and beyond, "한국 방송에도 찾아오고 있는 롱테일 현상"

7. Channy's Blog - "롱테일경제학, 디지털 비즈니스 혁명"