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亚马逊的底层逻辑-幂律分布

个人思考 Terry 5个月前 (02-20) 126次浏览 已收录 0个评论

“底层逻辑”是个经常被互联网提到的概念,说的是放之四海而皆准的道理,每个领域共通的临界点。在商业和数学的世界,有两个经常被提起的概念,幂律分布和正态分布。这篇文章的底层逻辑是结合一个符合统计分布的实际场景,然后用数据去证明。如果在一定程度上可以被证明,就可以当作规律。由于我从事亚马逊的相关工作,所以本篇文章是围绕亚马逊展开。

由于亚马逊对自己的销售数据比较保守,所以没有公开真正的产品销量,但是提供了与销量对应的销售排名,也就是BSR。BSR类目销售排名是亚马逊很具代表性的一个指标,可以清楚的反映出一个产品销量的高低。我们听过一个产品在总体市场上80%的销量来自于20%的卖家,而其中只有20%的卖家占据了80%销量中的80%。大卖家或老卖家通过先发优势形成了规模效应,较早的占据了大部分的市场销量,导致后来者难以进入。

我的初步推断是越容易形成垄断的产品,其数学模型越接近幂律分布。不过,如果销量分布平均的话,有可能接近正态分布。验证的数据来源是随机一个一级类目的BSR TOP100与销量的预估数据。市场上的很多工具都可以抓取数据,这里不再赘述。取BSR和销量的数据作出散点图,呈现效果如下,近似幂律分布。

亚马逊的底层逻辑-幂律分布

证明幂律分布的方法可以取两个数值的对数,其相关性较强,近似一条直线。下面是双对数图来验证数据是否是幂律分布模型。用机器学习提供的模型做出线性回归的模拟,相关度为-0.23415,呈负线性相关, 且相关度很高,则可以判断原样本数据符合幂律分布。

亚马逊的底层逻辑-幂律分布

接着,进一步挖掘两个参数之间的关系。在多变量图中对比BSR和预估月销量的关系,可以看出月销量也呈现出了幂律分布。在这个样本数据中大部分的销量集中在少量的卖家,大部分买卖家销量很少。在一定程度上说明,这个类目或者产品已经形成了垄断。如果在选品的过程中,能够避开这个产品或类目,将会是较好的选择。

亚马逊的底层逻辑-幂律分布

理论一定要和实践相结合,利用技术的手段可以方便我们验证数据之间的关系。同时,要坚持以业务需求为中心,不要为了数据分析而分析数据。由此现象,以下是我的想法:

  1. 细分市场:在商业的世界里,先发优势很重要,这类似自然界中的“虹吸”现象。先进入者会利用这个优势逐渐形成规模效应而获得前期的超额利润,后来者会难以进入,并且利润减少。那这道题有解法吗?当然,那就是细分市场。以幂律分布来解释,就是“长尾理论”。在长尾尾部的产品可以非常精确的满足一小部分人的需求,同时在互联网的新链接下,会有很多人发现这些产品并购买。这些产品在亚马逊的表现是流量并不是很多,但转化率很高。而这些细分市场的产品足以养活一部分小公司。
  2. 差异化:如果从选品的角度来考虑的话,先找到一个细分市场,然后对产品进行差异化的调整。而不是看到一个销售表现不错的产品,就无脑的上架。这样做只能打价格站,长期以来,利润降低,而客户的选择并没有增多,客户体验也不高。如果做差异化的产品,可以给细分市场的客户提供更多选择,只满足一部分人的需求。当然,这个在工业时代无疑是会失败的。但是在一个网络高度协同的时代,通过数据智能来帮助决策,效率会提高很多。那差异化的标准是什么?这个问题有待深入讨论。
  3. 飞轮效应:亚马逊的主要业务有三块:prime会员服务,2C的平台和AWS云服务。亚马逊的底层逻辑是通过会员服务,留住客户,提供更多增值服务。2C平台的卖家增多,给prime和非prime会员提供的产品越多。而买家多的话,有会吸引更多的卖家开店。当买家越多,销量越大时,亚马逊自营对上游供应商的采购价会压的更低,从而把更多的利润让给消费者。当亚马逊的产品越便宜的时候,会有更多的客户来买产品。而AWS云服务又为卖家提供了配套的服务,帮助卖家专心提供好的产品,吸引更多的消费者。这个就是亚马逊的商业思路,一环套一环,快速的运转起来。对于亚马逊,最重要的20%是整个生态的良性发展,而做为第三方卖家的20%最重要的的提高细分市场中有差异化的产品,吸引各种各样的客户来到平台消费。而亚马逊的服务又会提升客户忠诚度,而卖家只要不断的提供优质的产品,客户就会源源不断的涌进来。

幂律分布有两个特征,一个是通俗的“二八原则”,另一个是“分形”。从大到小,从上到下都遵循着一个逻辑,整个系统就能更高效的生长。下一篇,我会试着找出正态分布中的数理关系,敬请关注!


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