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Aug 20. 2021
세상을 읽는 기본 상식, 파레토 법칙 롱테일 법칙
[ 글을 시작하기 전에 ]
상위 20%가 전체 생산의 80%를 담당한다는 파레토의 법칙의 시대와 함께 전체의 80%를 차지하는 다수도 중요하다는 논리의 롱테일 법칙이 세상에 나오고 있다.
파레토 법칙은 무엇인지 시대적인 변화로 인해서 발생된 롱테일 법칙은 무엇인지에 대해서 한 번 알아보도록 하자.
Ⅰ. 파레토 법칙
먼저 파레토 법칙에 대해서 알아보자. 파레토 법칙은 상위 20%가 전체 생산의 80%를 해낸다는 말로써 실제의 생산성에는 20%의 핵심 요소가 중요하다는 뜻으로 해석된다. 파레토의 법칙은 경영 컨설턴트인 조지프 듀란이 이탈리아 경제학자 빌프레도 파레토가 발견한 현상에서 이름을 따와 파레토의 법칙이라 이름 붙였다. 파레토는 1896년에 이탈리아 20% 인구가 80% 땅을 소유한다는 현상에 대해 논문으로 발표했다.
< 파레토의 법칙 이미지 > (출처 : 뉴스웨이)이 외에 파레토의 법칙을 만든 파레토와 관련한 일화가 있는데 전해 내려오는 이야기 정도로만 알고 참고하도록 하자. 개미사회에서는 20%의 개미가 전체의 80%의 일을 한다는 뜻이다. 그리고 나머지 80%는 20%의 일을 할 뿐이다는 말이다. 그런데 신기한 현상은 상위 20%를 다시 추려서 모아놓아도 다시 그중에서 20%의 개미만이 열심히 일하고 나머지는 휴식을 취한다는 것이다.
이를 보고 어떤 성과의 80%는 상위 20%의 행위의 결과이며 나머지 80%는 성과의 나머지 20%에 기여할 뿐이다. 그렇다고 모든 구성원의 능력 100%를 알뜰하게 뽑아내려고 굴리다 보면 조건의 변화만 발생될 뿐 전체 조직이 향상되는 경우는 없다는 것이다.
파레토의 법칙을 예로 들어서 나타내는 말로써는 가장 잘 팔리는 제품 20%가 시장 매출의 80%를 차지한다는 것이 대표적이다. 이 외에도 가장 부유한 시민 20%가 국부의 80%를 차지한다 등이 있다.
Ⅱ. 롱테일 법칙
롱테일 법칙은 역 파레토의 법칙이라고 부르며 주목받지 못하는 다수가 핵심적인 소수보다 더 큰 가치를 창출한다는 뜻이다. 파레토 법칙에서 하위 80%에 해당하는 다수의 비인기 상품을 긴 꼬리에 비유한 용어다.
온라인 서점 아마존 등장 이후 오프라인 서점에선 진열되지도 못했을 비인기 도서가 차지하는 매출 비중이 전체 매출의 절반 이상을 차지하게 된 것이 롱테일 법칙의 대표적 사례다. 롱테일 법칙이라는 것은 용어 자체만을 놓고 보았을 때에는 크게 수익이 되지 않는 상품군을 일컫는다. 롱테일이라는 단어 자체가 적은 판매량을 기록한 물건들은 끝 부분에 위치한다고 해서 꼬리라고 부르는데 꼬리가 길어지기 때문에 발생되는 현상으로 롱테일이라고 부르는 것이다.
< 롱테일의 법칙 이미지 > (출처 : 소비자 평가)롱테일이 발생될 수 있는 조건으로는 시장이 커서 이윤을 적게나마 볼 수 있는 상품군이 넓게 존재하거나 히트 상품이 차지하는 비중이 커서 상대적으로 꼬리가 길어 보이는 경우가 된다.
롱테일 법칙 또는 롱테일 효과라는 말이 나오게 된 것도 얼마 되지 않은 개념인 것이 온라인 시장의 발생하고 성장하면서 나타나게 된 것이다. 기존의 오프라인 상품의 경우 잘 팔리는 제품을 중심으로 진열이 되는데 반해 온라인 공간에서는 제품의 진열이나 유통상의 어려움이 존재하지 않아 특정한 소수의 고객들을 타깃으로 한 상품들이 오랜 시간 시장에서 살아남을 수 있었다.
주류 상품만큼 팔리거나 이익에 공헌을 하고 있지는 못하지만 매출이 일정 부분 기여할 수 있다는 점으로 인해서 유지하는 제품군에 주목하게 되었고 이런 경제적인 이점을 활용한 마케팅 전략도 나오게 된 것이다.
Ⅲ. 파레토 법칙과 롱테일 법칙의 재해석
파레토 법칙을 단편적으로 이해를 하게 되면 중심이 되는 제품에 대해서만 집중해서 마케팅을 펼치게 될 경우 그 외의 제품군에 들어가는 비용으로 인해서 전체의 이익이 극대화되지 못한다. 그렇기 때문에 핵심이 아닌 80%의 상품에 대해서도 활용성을 찾는 방안으로 롱테일 법칙이 등장하게 된 것이다.
한 가지 사례로 미디어 시장에서의 롱테일 현상에 대해서 알아보자. 넷플릭스 양자이론으로 대표되는데 넷플릭스의 양자이론은 콘텐츠 정보를 더 이상 불가능한 수준까지 쪼갠다는 말이다.
< 넷플릭스 양자이론 설명 이지미 > (출처 : 슬라이드 플레이어)넷플릭스의 추천 알고리즘은 이용자가 콘텐츠에 부여한 평점과 이용자가 사용하는 데이터를 기반으로 개별적인 추천 알고리즘을 통해 사용자별 콘텐츠 우선순위를 부여한다. 추천 알고리즘이 계속해서 발전이 되면서 고도화된 넷플릭스의 추천 알고리즘은 기존과는 다른 수준의 데이터 세분화가 가능해졌다.
현재 넷플릭스의 알고리즘은 영화 장르를 7만 6천 개로 구분하고 여기에 적용되는 로직을 36페이지로 정리해 기반을 갖췄는데 이것을 넷플릭스의 양자이론이라고 부른다. 넷플릭스는 양자이론을 활용해 인기가 많고 마케팅적으로 핫한 동영상 콘텐츠만 빈번하게 사용되는 것에서 벗어나 시간이 지났고 많이 검색되고 사용되는 콘텐츠는 아니지만 사용자의 취향에 따라 활용성이 높은 콘텐츠를 추천해 새로운 가치를 재해석해낸 사례로 꼽히고 있다.
[ 글을 마치며 ]
파레토의 법칙과 롱테일 법칙을 정리하면서 두 가지 모두 상식적으로 부합되는 현상이라는 생각이 들었다. 그리고 좀 더 기억해야 할 법칙은 롱테일 법칙이라고 생각한다. 그런 점에서 롱테일 법칙의 사례 하나를 더 짚어보도록 하자.
< 파레토의 법칙과 롱테일 법칙 비교 이미지 > (출처 : 미디어 리터러시)