13. la coda lunga

Università degli Studi di Milano BicoccaDipartimento di Informatica, Sistemistica e ComunicazioneCorso di Design dell’Interazione

La coda lungaRoberto Polillo

Nuova edizione 2010-11

Queste slides

R.Polillo - Ottobre 2010

2

Queste slides fanno parte del corso “Design dell’interazione: Interazione col Web”. Il sito del corso, con il materiale completo, si trova in www.corsow.wordpress.com . Data la rapida evoluzione della rete, il corso viene aggiornato ogni anno. Questa è la terza edizione. Su slideshare viene lasciato solo il materiale dell’edizione corrente e precedente.

Il presente materiale è pubblicato con licenza Creative Commons “Attribuzione - Non commerciale - Condividi allo stesso modo - 2.5 Italia”:

NOTA: Al materiale hanno contribuito in molti, studenti, amici e la rete. Ove possibile ne ho indicato la fonte; segnalatemi eventuali dimenticanze, sarò lieto di correggerle appena possibile. La prima edizione era basata su un corso tenuto da Carlo Vaccari all’Università di Camerino nel 2007. Ora probabilmente se ne sono perse le tracce. Il logo del corso è di Lara Ciccarelli

http://www.corsow.wordpress.com/

Argomenti

Internet e i mercati a coda lunga Esempio: self-publishing Recommender systems

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Internet e i mercati a coda lunga

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Il principio d Pareto5

Principio empirico che afferma che la maggior parte degli effetti è dovuta ad un numero ristretto di cause:

in genere l'80% dei risultati dipende dal 20% delle cause (“legge dell’80/20”)

Esempi: L’80% della ricchezza è posseduta dal 20% della popolazione Il 20% dei prodotti realizza l’80% delle vendite

(i valori 80% e 20% sono indicativi, e vanno verificati empiricamente caso per caso)

http://it.wikipedia.org/wiki/Principio_di_Pareto


http://it.wikipedia.org/wiki/Principio_di_Pareto

La coda lunga6

Pop

ola

rità

HEAD: (pochi) top-seller, per i quali vale la legge di Pareto

LONG TAIL:(molti) prodotti con ridotti volumi di vendita

Numerosità dei prodottiR.Polillo - Ottobre 2010

La coda lunga7

HEAD: (pochi) top-seller, per i quali vale la legge di Pareto

Ai canali retail tradizionali conviene fermarsi qui

Possono occupare una quota di mercato equivalente o superiore a quella dei top-seller, a patto di avere un canale di distribuzione opportuno

LONG TAIL:(molti) prodotti con ridotti volumi di vendita

Pop

ola

rità

Numerosità dei prodottiR.Polillo - Ottobre 2010

Il canale di distribuzione per la coda lunga

2. Deve poter disporre di un catalogo prodotti enormemente vasto, a costi marginali pressochè nulli

3. Deve poter raggiungere una popolazione di potenziali acquirenti enormemente vasta, a costi marginali pressochè nulli

4. I potenziali acquirenti devono poter disporre di strumenti di selezione, per individuare facilmente il prodotto di interesse all’interno del catalogo (motori di ricerca, filtri, raccomandazioni, e WOM)

La rete rende possibile tutto questo

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Riferimenti9

L'espressione (“The Long Tail”) è stata utilizzata da Chris Anderson in un famoso articolo di Wired (Ott 2004), per descrivere alcuni modelli di business come quelli di Amazon.com (libri), Raphsody (noleggio musica) o Netflix (noleggio film):

http://www.wired.com/wired/archive/12.10/tail.html

e successivamente nel suo libro del 2006:

The Long Tail – Why the Future of Business is Selling Less of More (trad. italiana: La coda lunga – Da un mercato di massa a una massa di mercati, Codice Edizioni, 2006-2008)

Vedi anche http://en.wikipedia.org/wiki/The_Long_Tai

Le citazioni delle slide che seguono sono tutte tratte da C.Anderson


http://www.amazon.com/

http://www.rhapsody.com/

http://www.netflix.com/


http://en.wikipedia.org/wiki/The_Long_Tai

10

(dall’articolo originale di Wired)


11



Mercati a coda lunga12

Esempi:

Libri (www.amazon.com, …)

DVD (www.netflix.com, …)

Musica (www.rhapsody.com, www.itunes.com, …)

In questi mercati:

si possono offrire molti più prodotti

le vendite si distribuiscono più equamente tra hit e coda (la coda si ingrossa) grazie ai filtri e alle raccomandazioni

il profitto si ripartisce più equamente tra hit e non-hit

Si vede che nei mercati online la “testa” è molto meno importante che nei mercati tradizionali: es. nei DVD, i primi 5.000 titoli sommano il 65-70% delle vendite tradizionali, e il 40-50% delle vendite online





http://www.itunes.com/

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14



Legge del 98%15

“In un mondo di costi di packaging quasi inesistenti e di accesso istantaneo a quasi tutti i contenuti in formato digitale, il consumatore acquista almeno una copia di quasi tutti i prodotti disponibili (appunto il 98%).”


In poche parole16

“Internet amplifica la visibilità di molte piccole cose che risiedono alla coda di una distribuzione a legge di potenza.

Ci sono più cose piccole che cose grandi. Inoltre, il peso aggregato di quelle piccole può superare quello delle grandi.”

http://flakenstein.net/lib/flake-SFI2005.pdfR.Polillo - Ottobre 2010

http://flakenstein.net/lib/flake-SFI2005.pdf

Conseguenze

Da un mercato di massa a una massa di mercati di nicchia

Da una cultura di massa a una massa di micro-culture

La rivincita dei prodotti di nicchia

“L’era del one-size-fits-all è al capolinea, rimpiazzata da qualcosa di nuovo: un mercato di moltitudini”

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Conseguenze: da un mercato di massa a una massa di mercati

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“Quel semplice quadro con pochi hit rilevanti e tantissimi non-hit irrilevanti sta oggi assumendo l'aspetto di un confuso mosaico di milioni di mini-mercati e micro-star ... il mercato di massa si sta tramutando in una massa di nicchie.”

“Il nuovo mercato di nicchie non sta sostituendo il tradizionale mercato di hit: sta solo dividendo, per la prima volta,la scena con quest'ultimo.”

“Per cent'anni abbiamo vagliato, e scartato, tutto tranne i best-seller, così da usare nel modo più efficace possibile scaffali espositivi costosi, schermi, canali e attenzione.”

“... pensate ai costi di distribuzione in calo come ad una marea che si ritira, rivelando una nuova terra che c'è sempre stata, ma che era sommersa.”


Conseguenze: dalla cultura di massa alla massa delle microculture

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Stiamo passando da un cultura di massa (mainstream) a una cultura massicciamente parallela.

C'è un'esplosione di varietà e di scelta di contenuti, che trasforma la cultura di massa in milioni di microculture che coesistono e interagiscono ... “ultranicchie”... “tribù di interesse” culturali.

E' la fine della cultura del “boccione d'acqua” o del “prime time” televisivo, dove la maggior parte della popolazione ascolta, legge e guarda lo stesso bacino di hit; ora si va verso le microculture, dove ognuno si interessa di cose diverse.

Fenomeno parallelo nel mondo della produzione: just-in-time personalizzazione del prodotto ed eliminazione delle scorte, ma ... qui si parla di bit e non di atomi!


Conseguenze: dalla cultura di massa alla massa delle microculture

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“La grandezza della trasmissione radio-televisiva è che può portare un programma a milioni di persone con un’efficienza incomparabile. Ma non può fare il contrario: portare un milione di programmi ad ogni persona. Ed è esattamente quello che internet riesce a fare così bene.

L’economia dell’era radiotelevisiva esigeva programmi ch catturassero un pubblico molto vasto. L’economia dell’era della banda larga è diametralmente opposta. Offrire lo stesso prodotto a milioni di persone è estremamente costoso nonché inutile, quando si ha una rete distributiva ottimizzata per comunicazioni point-to-point.

C’è ancora richiesta di grandi contenitori culturali, ma non sono più l’unico mercato. Oggi gli hit competono con un numero infinito di mercati di nicchia, di ogni dimensione. E i consumatori sono sempre più favorevoli a quello con maggior scelta. L’era del one-size-fits-all è al capolinea, rimpiazzata da qualcosa di nuovo: un mercato di moltitudini.”


I prodotti di nicchia21

“Molti di questi prodotti sono sempre stati sul mercato, solo che non erano visibili o non erano facili da trovare […] ora sono disponibili grazie a Netflix, iTunes, Amazon o qualsiasi altro posto scovato da Google. Il mercato invisibile è diventato visibile.

Altri prodotti di nicchia sono invece delle novità, create da un’industria che sta emergendo nel punto d’intersezione tra il mondo commerciale e quello non commerciale, dove è difficile dire quando i professionisti si fanno da parte e gli amatori prendono il sopravvento.

È l mondo dei blogger, dei video-maker e delle garage band, tutt’a un tratto in grado di trovare un pubblico grazie alla stessa invidiabile economia della distribuzione digitale.”


Esempio: Google e la coda lunga del mercato della pubblicità

“What Google has done is to find and monetize the Long Tails of both advertisers and publishers. These include millions of small companies and individuals who may never have advertised before, at least not nationally. They were considered sub-scale--too small to be worth a call or visit from an ad salesperson, possible too small to even think of themselves as an advertiser at all.

But Google ads are self-service, cheap, and performance based (pay-per-click), which all combine to dramatically lower the barrier to entry.”

http://longtail.typepad.com/the_long_tail/2005/02/googles_long_ta.html

"The surprising thing about The Long Tail is just how long the tail is, and how many businesses haven't been served by traditional advertising sales“

Eric Schmidt (Google CEO, 2005)

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http://longtail.typepad.com/the_long_tail/2005/02/googles_long_ta.html

Coda lunga: un punto di vista critico

“In The long tail, Chris Anderson celebrates this flattening of culture, which he describes as the end of the hit parade. […] It’s a seductive notion. […]Anderson assumes that raw talent is as infinite as the shelf space at Amazon or eBay. But while there may be infinite typewriters, there is a scarcity of talent, expertise, experience, and mastery in any given field. Finding and nurturing true talent in a sea of amateurs may be the real challenge in today’s Web 2.0 world. […]Without the nurturing of talent, there will, indeed, be no more hits, as the talent that creates them is never nourished or permitted to shine.” […]Nurturing talent requires work, capital, expertise, investment. It requires the complex infrastructure of traditional media - the scouts, the agents, the editors, the publicists, the technicians, the marketers. Talent is built by the intermediaries. If you “disintermediate” these layers, then you do away with the development of talent, too.”

Andrew Keen, The cult of the amateur, 2007

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“The more self-created content that gets dumped onto the Internet, the harder becomes to distinguish the good from the bad - and to make money of any of it. […]

Chris Anderson is right to say the infinite space of the Internet will afford more and more opportunities for niche programming, but the downside is that this will ensure that such niches generate less and less revenues.

The more specialized the niche, the narrower the market. The narrower the market, the more shoestring the production budget, which compromises the quality of the programming, further reducing the audience and alienating the advertisers.”

Andrew Keen, The cult of the amateur, 2007

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25

Video: Social Media in plain English:http://it.youtube.com/watch?v=MpIOClX1jPE&feature=user

(da Commoncraft, http://it.youtube.com/user/leelefever )


http://it.youtube.com/watch?v=MpIOClX1jPE&feature=user

http://it.youtube.com/user/leelefever

Self-publishing

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Self-publishing

Servizi on-line che permettono: la composizione di libri di vario tipo e formato la stampa di qualità del numero di copie desiderato

(minimo: 1) la messa in vendita in rete (ricavi condivisi fra sito ed

autore)

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Self publishing: esempi

www.lulu.com/it (dal 2002) www.ilmiolibro.it

(video demo in italiano: http://www.ilmiolibro.it/demo2.html )

www.blurb.com (solo libri fotografici)

“Supported” self-publishing: www.booksurge.com (di Amazon) www.iuniverse.com (“supported” self-publishing)

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http://www.lulu.com/it

http://www.ilmiolibro.it/

http://www.ilmiolibro.it/demo2.html

http://www.blurb.com/

http://www.booksurge.com/

http://www.iuniverse.com/

www.blurb.com

Self.publishing di libri fotografici Programma di impaginazione Booksmart, molto

facile da usare, scaricabile gratuitamente L’autore sceglie fra formati standard per i libri e per

le pagine Il libro in rete può essere pubblico o privato L’autore sceglie l’eventuale markup per la vendita

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Booksmart: Esempio

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Booksmart: Esempio

Selezione layout delle pagine

Scelta della pagina di lavoroScelta del numero di pagine da

visualizzare contemporaneamente (1,2 o tutte le anteprime)

Selezione foto da utilizzare (drag and drop)

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Booksmart: esempio

Barra degli strumenti per la gestione delle foto(ruota

immagine,zoom,allineamento,bordi….)

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Booksmart: Preview Book

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Booksmart: Preview Book (segue)

Visualizzazione preview delle pagine

Possibilità di tornare all’edit del book per correggere eventuali

errori o inesattezze

Una volta completata la revisione finale è possibile effettuare l’upload del book sul sito

blurb.com

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Bookstore

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Pagina di presentazione del libro

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Preview libro in vendita

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Pagina Personale

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Alcuni dati sul mercato librario in Italia(ago 2009)

“Il mercato librario in Italia cresce quasi dell1%, con un giro di affari totale di 3.702 milioni di euro e 61.440 titoli pubblicati nel 2006 (ultimo dato definitivo disponibile), compresi i volumi scolastici ed esclusi gli allegati a quotidiani e periodici.

Le copie stampate sono state 278 milioni, con una tiratura media di 4.300 copie. Il 60% dei titoli però non vende una sola copia e i titoli commercialmente vivi nel

2008 risultavano 609.287. L’invenduto viene segnalato nel 95% per quanto riguarda i piccoli editori. Il panorama italiano conta 2.901 case editrici, di cui 1.016 con una presenza

organizzata sul mercato, cioè che pubblicano almeno un titolo al mese. Se si considerassero invece anche quelle che in un anno non hanno pubblicato alcun titolo e quelle emanazioni di aziende e fondazioni il numero salirebbe a 8.814.

I libri stranieri sono in calo, ma un titolo su 5 resta non italiano. L’export del mercato italiano cresce del 2% rispetto al 2006 per un totale di 40,7 milioni di euro, lasciando fuori i siti di e-commerce, con dati in crescita.

A leggere un libro all’anno sono 24 milioni di italiani (in calo dell’1%) e il 46,2% non legge più di tre libri l’anno. A leggere un libro al mese è il 13,3%, cioè 3,2 milioni di persone. In maggioranza sono le fasce infantili e giovanili e le donne.”

Fonte: http://www.key4biz.it/News/2009/09/01/Tecnologie/ebook_Gian_Arturo_Ferrari_mondadori_Enrico_Letta_Giulia_Buongiorno_Angelino_Alfano_Federation_of_Libreries_Associations.html?

utm_source=infomail&utm_medium=email&utm_campaign=Dailyletter+n.1466+del+01+settembre+2009

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Recommender systems

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La coda lunga: come trovare ciò che ci interessa?

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Legge di Sturgeon: “Il 90% di tutto è spazzatura”

(http://gandalf.it/arianna/sturgeon.htm )

La legge di Sturgeon, che bloccherebbe gli utenti in negozi tradizionali, in rete diventa “solo” un problema di filtri. Abbiamo bisogno di filtri efficienti per separare segnale e rumore. Oggi questi filtri iniziano a esserci…


http://gandalf.it/arianna/sturgeon.htm

Recommender systems (RS)42

Sistemi che propongono all’utente elementi (musica, film, libri, notizie, immagini, pagine web, ristoranti, …) di suo potenziale interesse“In its most common formulation, the recommendation problem is reduced to the problem of estimating ratings for the items that have not been seen by a user. Once we can estimate ratings for the yet unrated items, we can recommend to the user the item(s) with the highest estimated rating(s).”

Content based:all’utente vengono proposti elementi simili a quelli che ha gradito in passato

Collaborative: all’utente vengono proposti elementi che persone con gusti e preferenze simili a lui hanno gradito in passato

Hybrid: combinazione dei due metodi


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Una buona rassegna:

G. Adomavicius, A.Tuzhilin Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions (2005) http://www.inf.unibz.it/~ricci/ATIS/papers/state-of-the-art-2005.pdf

http://en.wikipedia.org/wiki/Recommendation_system#cite_note-4


http://www.inf.unibz.it/~ricci/ATIS/papers/state-of-the-art-2005.pdf

http://en.wikipedia.org/wiki/Recommendation_system

Content-based RS44

Questi algoritmi selezionano gli elementi che posseggono caratteristiche (“features”) che l’utente ha gradito in passato

Questo approccio ha le sue radici nei metodi di information retrieval e information filtering

Esempi: Se ho gradito un libro il cui titolo contiene il nome “Harry Potter”,

l’algoritmo mi proporrà altri libri su Harry Potter Se ho gradito una fotografia con tag “Marocco”, l’algoritmo mi

proporrà altre foto con lo stesso tag … e così via


Content-based RS: problemi45

La bontà di questi metodi è legata alla completezza e qualità delle caratteristiche associate agli elementi

Sono particolarmente adatti per elementi di natura testuale, per i quali le caratteristiche possono essere estratte automaticamente (“automatic feature extraction”)

Per altri tipi di informazioni (video, musica, foto, …) le caratteristiche non possono essere estratte automaticamente, e devono quindi essere associate a mano (tagging, tassonomie, …): costoso e difficile (es.come caratterizzare una barzelletta?)

Le raccomandazioni tendono ad essere “sintattiche”: es. due libri con le stesse caratteristiche risulteranno indistinguibili

Mancanza di varietà ed eccessiva specializzazione: vengono raccomandati sempre elementi simili

“New user problem”: le preferenze dei nuovi utenti non sono note


Collaborative RS46

Tecnica basata sui rating dati dagli utenti agli elementi: Il sistema valuta la “somiglianza” fra me e tutti gli altri

utenti, quindi… …trovati gli utenti “simili”, mi suggerisce gli elementi

che questi hanno valutato bene: “Utenti con i tuoi stessi gusti hanno apprezzato

anche…”


Collaborative RS47

Utente Elem 1 Elem 2 Elem 3 Elem 4

Io 5 4 3

Mario 2 1 3

Mario 1 5 1

Luigi 5 4 2 5

Utenti“simili”

Elemento consigliato

Note:• non vengono considerate le caratteristiche degli elementi, ma solo le valutazioni espresse dagli utenti• quindi la tecnica funziona indipendentemente dalla natura degli elementi (libri, musica, barzellette, …), e non ha le rigidità tipiche dei metodi content-based• Le valutazioni possono essere esplicite o implicite


Collaborative RS: problemi48

La matrice di rating è sempre molto sparsa:- se pochi utenti hanno valutato un prodotto, questo verrà raccomandato di rado, anche se le valutazioni sono ottime- se ci sono pochi utenti simili a me, le raccomandazioni saranno di bassa qualità

Start-up problem: all’inizio la matrice di rating è quasi vuota, e la tecnica funziona male

New user problem (come nei content-based RS)

New item problem: nuovi elementi non sono stati valutati da nessuno, quindi non vengono raccomandati

Mancanza di trasparenza: le raccomandazioni vengono fornite da un algoritmo, sulla base di informazioni anonime e aggregate

È possibile ingannare il sistema, fornendo rating fittizi per promuovere specifici elementi


Hybrid RS49

Vari metodi possono essere usati:

Implementare separatamente metodi collaborativi e content-based e combinare i risultati

Incorporare alcune caratteristiche content-based in un approccio collaborativo, o viceversa

Costruire un modello generale che incorpora entrambi gli approcci

(vedi G. Adomavicius, A.Tuzhilin, 2005, cit.)


Es. www.amazon.com 50

Selezionando: Don't Make Me Think: A Common Sense Approach to Web Usability



Amazon recommendation system: http://www.inf.unibz.it/~ricci/ATIS/papers/Linden2003.pdf

51


http://www.inf.unibz.it/~ricci/ATIS/papers/Linden2003.pdf

Per approfondire52

Il tema dei RS, anche se nuovo (lavori a partire dal 1995) coinvolge tecniche varie e complesse

Per chi vuole approfondire, si suggerisce il sito del corso di Francesco Ricci (http://www.inf.unibz.it/~ricci): http://www.inf.unibz.it/~ricci/ATIS/index.htmlmolto ricco di slide e materiale

http://www.slideshare.net/rashmi/design-of-recommender-systems


http://www.inf.unibz.it/~ricci

http://www.inf.unibz.it/~ricci/ATIS/index.html

http://www.slideshare.net/rashmi/design-of-recommender-systems

Social recommenders53

Un approccio diverso (“2.0”, circa 2006):

Non facciamoci consigliare da un algoritmo, ma dai membri della nostra rete sociale, come nella vita reale

Le segnalazioni sono quindi personalizzate (anche se spesso gli utenti usano pseudonimi), e si esprimono con mezzi diversi: commenti, tag, rating, …

Gli algoritmi si limitano a facilitarci la consultazione, in modo più o meno sofisticato (ad es. ordinandole in modo opportuno)


Esempio: www.ciao.it

Uno dei principali portali europei per la comparazione dei prezzi e il rating sociale dei prodotti

Fondata a Monaco nel 1999, acquisita da Microsoft nel 2008 – integrato con Bing

Per 7 paesi europei gratuito (guadagna su adesioni commercianti e ricerche di mercato)

Gli opinionisti possono avere una propria pagina, e vengono anch’essi valutati

54


http://www.ciao.it/

Esempio: Scheda prodotto55


Esempio: Scheda opinionista56


www.11870.com

“11870.com is used for people to save, share and keep track of the places and services they like around the world through reviews, pictures and videos. Create your profile and start saving and organizing the places

and services that you like. Discover new places and services through your friends and tell

them about your favorite ones Find out more about a country, city or neighborhood”

“Siamo il del.icio.us della vita reale”

57


http://www.11870.com/

www.boorah.com

Social recommender di ristoranti USA Da fine 2008 Effettua analisi dei commenti con algoritmi di

natural language processing e riassume i risultati Compatibile con Android

58


http://www.boorah.com/

Boorah: ESEMPIO59


Boorah: ESEMPIO

Report per i ristorantiabbonati al servizio

60


www.anobii.com

• Social network per amanti dei libri, creato da Greg Sung nel 2005 ad Hong Kong

• L'Anobium punctatum è il nome scientifico del tarlo del legno, ad indicare chi passa molto tempo sui libri

• Ogni utente iscritto può: - caricare online la propria libreria - condividere recensioni, commenti, votazioni, dati

su acquisti e letture, lista dei desideri, suggerimenti con altri utenti

- scambiare (o vendere) libri con gli altri utenti

• Creare la propria libreria è facile: i volumi si inseriscono per codice ISBN o per titolo

• Moltissime lingue, fra cui italiano, spagnolo, cinese

61


http://www.anobij.com/

Altri siti simili

www.shalfari.com (2006, acquisito da Amazon) www.bookerang.it (italiano, recente)

62


http://www.shalfari.com/

http://www.bookerang.it/

www.lastfm.com63

Costituita nel 2002 come mix di internet radio e SNS musicale, nel 2005 si fonde con Audioscrobbler; nel 2007 acquisita da CBS per USD 280 ml

Schede dettagliate di artisti, album e brani musicali, modificabili in modo collaborativo dagli utenti (wiki); foto, cover, videoclip; eventi passati e imminenti, con utenti partecipanti e foto (via flickr)

Profili personalizzabili per utenti e gruppi di utenti, che creano la propria “radio” personale (libreria, playlist)

Gli utenti possono aggiungere tag e commenti, e segnalare brani o album agli amici; forum di discussione

Gli utenti esprimono le proprie preferenze (♥ oppure ) e il sistema raffina la conoscenza dei gusti degli utenti anche sulla base degli ascolti con altri sistemi

Il sistema segnala gli artisti “simili” sulla base delle scelte effettuate dagli utenti segnala affinità con altri utenti e presenta classifiche di album e brani più ascoltati

http://it.wikipedia.org/wiki/Last.fm


http://www.lastfm.com/

http://it.wikipedia.org/wiki/Last.fm

Altre web radio64

www.music.yahoo.com/launchcast/

E ancora: www.pandora.com www.rhapsody.com www.live365.com


http://www.music.yahoo.com/launchcast/

http://www.pandora.com/


http://www.live365.com/

www.netflix.com 65

Lanciata nel 1998, è il più grosso noleggiatore online di DVD (anche visibili in streaming)

100.000 titoli, 55 ml di dischi, 8+ ml di iscritti, spedisce quasi 2 ml di dischi al giorno (negli USA)

Recommender system basato su ratings e review degli utenti, del tipo di quello di Amazon

“Approximately 60% of Netflix members select their movies based on movie recommendations tailored to their individual tastes” (Netflix)

http://en.wikipedia.org/wiki/Netflix



http://en.wikipedia.org/wiki/Netflix

Sintesi: le tre forze della coda lunga66

“Il passaparola amplificato è la manifestazione della terza forza della coda lunga: sfruttare l’opinione dei consumatori per far incontrare offerta e domanda. La prima forza, la produzione democratizzante, popola la coda. La seconda forza, la distribuzione democratizzante, rende disponibile qualsiasi prodotto. Ma da sole queste due forze non bastano. Deve entrare in scena la terza forza, che aiuta la gente a trovare ciò che vuole in questa nuova super-abbondanza di varietà, perché il potenziale del mercato a coda lunga si possa dispiegare in tutta la sua potenza.”

“I nuovi tastemakers siamo noi. Il passaparola è oggi una manifestazione pubblica, che avviene nei commenti dei blog e nelle recensioni dei clienti, raccolte e misurate in modo esaustivo. Le formiche hanno i megafoni.”

Chris Anderson, La coda lunga, pag. 94 e 102


The wisdom of the crowds67

James Surowiecki, The Wisdom of Crowds: Why the Many Are Smarter Than the Few and How Collective Wisdom Shapes Business, Economies, Societies and Nations (2004)

I 4 elementi necessari per formare una “wise crowd”: Diversity Independence Decentralization Aggregation

http://en.wikipedia.org/wiki/The_Wisdom_of_Crowds


http://en.wikipedia.org/wiki/The_Wisdom_of_Crowds

La coda lungaLAVORO INDIVIDUALE

68

Leggere l’articolo originale di Chris Anderson sulla coda lunga in http://www.wired.com/wired/archive/12.10/tail.html

Esaminare il meccanismo di recensioni e raccomandazioni di www.amazon.com

Esplorare il catalogo di libri fotografici di www.blurb.com, e segnalarne uno di particolare interesse per questo corso

Iscriversi e sperimentare www.ciao.it con riferimento ai prodotti che interessano

Iscriversi a www.lastfm.com, definire un proprio canale e sperimentare l’efficacia del sistema di social recommendation utilizzato

(OPZIONALE): Sperimentare www.anobii.com





http://www.ciao.it/

http://www.lastfm.com/

http://www.anobii.com/

13. la coda lunga

Education