Caracterización del fenómeno de «cola larga» en los portales de boca a boca electrónico

Abstract

El comercio online y los sistemas de recomendación tienen un efecto sobre la demanda de distintos tipos de productos. El objetivo del artículo es probar si internet promueve los productos más populares o super-hit, los productos menos populares o nicho, o ambos, así como analizar cuantitativamente la coexistencia de los efectos super-hit y de «cola larga». Analizando la curva de distribución de las acciones realizadas por los consumidores en internet sobre 28 categorías de producto, se proponen dos métodos: el método de ajuste de la ley de potencia de la distribución del número de productos (factor de la oferta) por número de comentarios online (factor de la demanda) y el método del codo demarcado por el ajuste de la ley de potencia para probar matemáticamente la presencia de ambos fenómenos. Los datos se extrajeron con un crawler programado con Python y con la librería de código abierto Scrapy. Los hallazgos revelan que el boca a boca electrónico promueve estos fenómenos según las diferentes categorías de productos, así como su coexistencia. Entre las implicaciones gerenciales destacan las nuevas perspectivas sobre los mercados potenciales que pueden abrirse por la expansión de la cola.

Online commerce and recommender systems influence the demand for different products. The objective of this paper is to prove if the internet promote super-hits products, niche products or both, and to analyse the coexistence of super-hit effect and long tail phenomenon using a quantitative perspective. Through the analysis of the distribution curve of the actions developed by consumers in the internet in 28 different product categories, the power-law distribution of the number of products (supply factor) through the number of online reviews (demand factor), and the elbow criterion over the case of a power law distribution are proposed to mathemati-cally prove the presence of both phenomena. Data were capture with a crawler designed using Python and an open source web crawler framework called Scrapy. Findings reveal that eWOM promotes both the super-hit and the long tail phenomenon depending on the different product categories, and that they can coexist. As a main managerial implication, the study provides new insights about potential markets that can be open as a result of the tail expansion