ニッチサイトからの競争相手
分配は時間内に、与点で適用されますが、時間がたつにつれて、個々の製品の販売の相対的な人気は変化するでしょう。販売の分配ですが、時間がたつにつれて同様であるように見えるかもしれなくて、それの中の個別品目の位置は異なるでしょう。 例えば、新商品は絶えずほとんどのファッション市場に入ります。特定のセットの項目の相対的な販売における預金回転数を連れていきます、革新と同様に、消費者による選択の最近のファッションを拠点とするモデル、完全に新しい項目が販売で提供するようになるという意味で。(消費者による選択は実際には観測されたものと同様の販売のべき乗分布を発生させることができます)。
最適在庫量サイズがあるかもしれません、取引高について行く販売と費用の間のバランスを考えて。 この純粋なファッションモデルに基づく分析は、多くの場合、最適在庫量がそれらが潜在的に提供できる商品の数百万デジタル小売業者にとってさえ以下であるかもしれないことを示します。 言い換えれば、さらに、そして、さらにロングTailに続くことによって、販売はよく100万のタイトルの前、および確かに無限のタイトルの前にデジタルスケールでさえ地位の順序でそれらを追跡する限界原価を最適化できるくらい小さくなるかもしれません。 このモデルは市場への更なる予測にネッタイチョウ分配を提供できます、ランクと異なったタイトルの総数が蓄えた経常販売高を考えて、注文されたそれぞれの個別品目の数を最適化するためのモデルの基礎などのように。
一般に、最も人気がある製品だけを提供します。 目録格納の費用と分配が下がるとき、さまざまな製品が利用可能になります。 これは順番に、最も人気がある製品の需要を抑えるという効果を持つことができます。 例えば、Yahoo!かCNETなどの広い適用範囲があるウェブコンテンツビジネスは内容のニッチに焦点を合わせて、その内容をより大きいサイトよりよくカバーするさらに小さいウェブサイトの上昇に脅かされるかもしれません。
これらのニッチサイトからの競争相手の脅威はそれらを設立して維持する費用で抑えられます、そして、面倒が読者が複数の小規模のウェブサイトを追跡するのが必要です。 これらの要素は簡単で安いウェブサイトソフトウェアとRSSの普及によって変えられました。 同様に、Blockbusterのような大衆市場ディストリビュータはNetflixのようなディストリビュータに脅かされるかもしれません。(それらは既にそれほど人気がないので、NetflixはBlockbusterが提供しないタイトルを提供します)。