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起底亞馬遜、eBay和Etsy賣家分布情況，他們都呈現(xiàn)出這樣一個定律……

發(fā)布時間：2019-01-21 10:09:23  | 來源： 贏商薈  |  編輯：贏商薈

在電商平臺上，僅有一小部分真正的大賣家，余下的則是一長串貢獻產(chǎn)品范圍和流動性的賣家，這樣的分布看起來就如同一個冪率分布（如下圖）。所謂平臺冪率分布，指的是平臺上很大一部分的銷售額來自于一小部分賣家。

起底亞馬遜、eBay和Etsy賣家分布情況，他們都呈現(xiàn)出這樣一個定律……

（圖為平臺賣家銷售表現(xiàn)和賣家排名的關(guān)系）

這種從社會、科學(xué)及諸多其他可觀測現(xiàn)象中發(fā)現(xiàn)的冪律分布稱作帕累托分布，它是以意大利經(jīng)濟學(xué)家維弗雷多·帕雷托命名的。帕累托分布最初用于描述一個社會的財富分布，它符合了大部分財富由一小部分人口持有這樣的趨勢。帕累托分布通常也被稱為帕累托法則、“80/20定律”或二八定律。

舉例來講，根據(jù)二八定律，社會上80%的財富由20%的人口持有。同理可得，電商平臺上有80%的銷售額其實是由20%的賣家貢獻的。不過在大多數(shù)平臺上，這種集中程度要高于這一水平——80%的銷售額通常是由不到10%的活躍賣家貢獻的。

根據(jù)電商調(diào)研公司Marketplace Pulse的研究，冪率分布是所有平臺的基礎(chǔ)。為計算出這一分布曲線，該公司將每個賣家收到的所有評論按賣家排名所占百分比進行了匯總（如下圖）。例如，亞馬遜排名前1%的賣家在一年內(nèi)收到了2000萬條評論，接下來1%的賣家收到了500萬條評論，再之后1%的賣家則收到了300萬條評論。

基本上來說，每位賣家在完成銷售后都會收到消費者的評論。提供反饋對于消費者來說是一個可選項，留下評論的消費者比例通常在1%-5%之間。然而，賣家的評論有一個上限值，即每位顧客每次訂單僅能留下一條評論。

起底亞馬遜、eBay和Etsy賣家分布情況，他們都呈現(xiàn)出這樣一個定律……

 

（圖為根據(jù)收到的評論數(shù)量，亞馬遜賣家排名的分布比例）

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（圖為根據(jù)收到的評論數(shù)量，eBay賣家排名的分布比例）

起底亞馬遜、eBay和Etsy賣家分布情況，他們都呈現(xiàn)出這樣一個定律……

（圖為根據(jù)收到的評論數(shù)量，Etsy賣家排名的分布比例）

從以上三張圖可看出，每個平臺上的賣家分布情況略有不同，這突出了TOP賣家的不同銷售表現(xiàn)。從長尾分布情況來看，Etsy上TOP賣家的規(guī)模并不如eBay。雖然亞馬遜TOP賣家數(shù)量少于eBay，但總體而言，他們創(chuàng)造了更多的GMV（網(wǎng)站交易總額）。Etsy上有21%的評論都流向了前1%的賣家，亞馬遜上有42%的評論流向了前1%的賣家，eBay上則有60%的評論流向了前1%的賣家。但正如帕累托法則所預(yù)測的那樣，其基本分布大致相同。

在eBay2016年第四季度財報電話會議上，eBay首席財務(wù)官Scott Schenkel表示：“eBay約有80%的GMV來自于年銷售額超過1萬美元的B2C賣家，而其余20%的賣家年銷售額則要低得多。”

每個平臺都會有數(shù)百萬的活躍賣家，但冪率分布表明，前幾千家個賣家創(chuàng)造了大部分的銷售。通過將冪率分布的坐標(biāo)軸翻轉(zhuǎn)過來看（如下圖），而不是查看收到不同評論數(shù)量的賣家比例，這一點就更加明顯了。如下圖所示，亞馬遜網(wǎng)站上一年中有超過50萬的賣家收到了評論，其中8620個賣家貢獻了50%的評論，這一數(shù)字僅占50萬的1.6%。雖然賣家的評論并不能直接代表銷售量，但它們可以很好地用于預(yù)估賣家的分布情況。

起底亞馬遜、eBay和Etsy賣家分布情況，他們都呈現(xiàn)出這樣一個定律……

（圖為亞馬遜賣家的review貢獻率）

然而，只考慮分布曲線頂端處的TOP賣家是錯誤的，它從頭到尾都富有一定的價值。這條冪率分布曲線的有利可圖之處在于，不同的賣家擁有不同的專業(yè)知識、資金和獲取商品的途徑。

冪率分布是人們理解平臺經(jīng)濟的基礎(chǔ)。例如，雖然亞馬遜上每天會新增3000個賣家，但其實只會有2萬個賣家達到去年100萬美元的銷售額。冪律分布曲線的形狀及其隨著總體GMV的增長而發(fā)生的變化，比其他任何方法都更好地描述了一個平臺的賣家分布情況。

實際上，不僅是對賣家的分布情況，還有對消費者和表現(xiàn)良好的產(chǎn)品來講，理解平臺冪律分布消除了人們對所謂“平均值”和“總數(shù)”的關(guān)注，那些數(shù)字并沒有多大用處。賣家和產(chǎn)品的總數(shù)、賣家的平均產(chǎn)品目錄大小、顧客的平均購物車大小以及使用FBA服務(wù)的賣家比例，這些都不是適合參考的指標(biāo)。而那些適用于人口比例分布或特定利基領(lǐng)域的指標(biāo)才是真正重要的指標(biāo)。

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