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摘 要：随着互联网技术的发展,电子商务在企业间的渗透率愈来愈高,日益改变人们的消费模式.本文选择苏州婚纱产业的电子销售网络为研究样本,使用长尾理论分析商品的销售量分布.结果显示,整个行业、单件商品以及单家店铺的商品销量都呈现出幂律分布,大量的非热门产品组合起来,可以形成与热门市场相匹敌的大市场.结合无标度网络的特征分析,电子销售网络的形成遵循增长、择优连接的机制,体现出对随机攻击的鲁棒性和对恶意攻击的脆弱性.此外,消费者的群体在线购物行为时间间隔呈现出幂律分布,表现出长久的静默和短暂的爆发.

关 键 词：电子商务；长尾理论；销售网络；幂律分布；行为动力学

一、引言

随着社会经济的繁荣和互联网技术的发展,电子商务已经走进大众的生活中,越来越多地改变人们的消费方式.据艾瑞咨询公司的检测报告显示：2011年我国网络购物的市场交易规模达到7665.8亿元,与2010年相比增长了66.3%,在社会零售总额中占比4.2%.从宏观角度来看,2011年我国电子商务总体市场交易规模为6.3万亿元,年增长32.4%,在GDP总额47.2万亿中占比13.4%.因此,制造商在维护传统零售渠道的基础上,开发电子商务销售渠道,已经成为必然的选择.那么,对电子商务销售网络特性和消费者的行为动力学进行研究,就有了实际价值.

本文选择了苏州婚纱市场的网络销售数据作为样本.苏州婚纱市场发展成熟,虎丘拥有国内著名的婚纱礼服生产基地,整个产业共有1200余家婚纱店,婚纱加工总量占到了全国总量的70%左右.产品远销世界30多个国家和地区,婚纱年销售额约15亿元.虎丘婚纱礼服企业主要以来图来料加工、外贸定单加工、网络销售、实体店面销售为主.数据显示,截止2012年12月,在淘宝上销售婚纱的苏州市店铺一共有1682家,月销量达164469件.因此,对苏州婚纱产业的电子商务发展现状进行研究分析,窥一斑可见全豹,能够为供应链环节中的制造商、中间商、零售商和消费者等提供参考价值.

二、长尾理论发展历程

“长尾”的概念最早由《连线》杂志主编克里斯安德森于2004年10月在《长尾》一文中提出,用来描述亚马逊和Netflix等互联网公司的商业和盈利模式.长尾理论认为：随着成本的降低和效率的提高,当商品存储流通展示的场地和渠道足够宽广,商品的生产成本和销售成本都急剧下降时,几乎任何以前看似需求极低的产品,只要有卖,都会有人买.这些需求和销量都不高的产品所占据的共同市场份额,可以和主流产品的市场份额相抗衡,甚至更大.下面介绍长尾理论的发展历程和与“二八原则”之间的联系.

新古典经济学遵循80/20法则,以稀缺为常态,重视创造出80%财富的那20%的产品[1].二八原理在企业管理[2]、个人职业规划[3]、甚至系统测试[4]等各个方面被广泛运用,其幂律分布曲线体现在诸多事情上,从企业的利润分布到人口统计数字.

长尾理论并非否定传统的规模经济学,只是不愿意被80/20法则统治.随着电子商务的发展,电子货架的边际成本微乎其微,商家可以提供更多的商品.此外,在购物网站上,产品能够更容易地被搜索到,销售额在大热门和小市场之间的分配更加均匀.因为存货成本和流通成本极低,海量的非热门产品集合起来,就能够创造出与热门市场相抗衡的大市场[5].长尾理论实际上是品种经济学,当大规模生产满足了人们基本的生存和发展需求以后,人们的选择就会更加多样性,长尾由此产生.成功的长尾既要关注无数的小市场,也需要大热门.其实质结论在于：少量的大热门产品和海量的利基产品同时存在,后者地位日益提高.

三、电子商务销售网络特性的实证研究

本文选择了苏州婚纱产业在淘宝网上的销售网络作为研究的样本,首先,用实证的方法分析了行业整体销售网络的特性,并阐述了销售网络的形成机制和网络特性.之后,分析了单件商品的销售规律分布,同时还深入挖掘了2家店铺的销售信息,以期能够多角度分析问题.

(一)行业电子销售网络特性实证研究

截止2012年12月16日,在淘宝上销售婚纱的苏州市店铺一共有1682家,一个月之内的总销售量为164469件.将所有的销售数据从大到小排列进行分析,其中销量排名前十的店铺见表1.在1682家店铺中,共有33家店铺的月销售量超过1000件,这33家店铺的总销售量占到了整体销量的47.23%.从图1-a中可以更直观地看出销售量的分布状况,有630家店铺的销量为0件,81家店铺的月销量为1件,55家的销量为2件等等,这些数据表明,尽管少数的店铺拥有极大的销售量,但是91.14%的店铺销量不到200件（与排名第一的销量19922件相比较,月销量200件可以看作是非热门的店铺）,这些构成了销售曲线中长长的尾巴.通过计算,这些月销量低于200件的非热门店铺的总销量占到了行业销量的21.51%.对于制造商而言,低廉的销售成本和广阔的货架空间使得他们没有理由放弃这部分利基市场.图1-b画出了所有店铺的销量排行,从右上角的小图可以看到,店铺销量呈现出典型的幂律分布,拟合的幂律函数为y等于13000x-0.8.电子商务销售网络的此种特性类似于无标度网络中的度分布,即网络中存在着少量度很大的节点,但是大部分节点的度都很小[6].那么此类网络具有哪些特性呢?

(二)电子商务销售网络的形成机制

为了研究销售网络的特性,首先要分析一下电子商务销售网络的形成机制.根据前面所述的幂律曲线的形成条件和无标度网络的形成机制,我们借以分析消费者在网络购物时的选择动机,解释销售长尾的形成动因.

（1）增长：对

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（2）择优增长：在淘宝网站购物的消费者的购买行为有一个明显的特性,那就是人们会选择信誉度高、销售量大的卖家进行合作.这是因为,消费者在购物商品时,面对诸多选择,人们会根据产品的价格、质量、售后和店家的服务态度等指标进行考核,而这些指标最终都可以体现在产品的销量上面.也就是说,商品的销量可以看作一个综合的指标来评价商品.销量越高的店铺和商品,被再次购买的概率越大.这体现了销售网络增长过程的择优连接,是销售长尾即幂律曲线形成的动因.（三）销售网络特性研究

上面的数据分析显示,店铺的销售量呈现出长尾分布（幂律分布）,此销售网络呈现出无标度网络的典型特性,即对随机攻击的鲁棒性和对恶意攻击的脆弱性.恶意攻击是指行业中销售量极大的商家由于恶意竞争或者利益的驱使,退出市场,那么行业整体的销量就会急剧降低.随机攻击是指零售商因为市场的竞争而自由流动,有的退出市场,有的卖家新加入市场.从整个行业的角度来分析,如图2所示,图中两条曲线分别表明了当销售网络受到恶意攻击和随机攻击时行业整体销量的变化.恶意攻击假设行业中销量最高的店铺遭到攻击,退出市场,横坐标表示的是依据销量从大到小被排挤出行业的店铺数量.随机攻击是假设随机性地将一家家店铺从行业中剔除出去,图表的纵坐标表示了行业中剩余店铺的总体销量.当然,我们只&

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