ロングテール効果の再考：
食品小売におけるオンライン・実店舗間の顧客需要の集中

中野暁 (明治学院大学)

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研究背景
• 『ECが売上の集中をどのように緩和するか』は、古典的なリサーチトピックとして、これまでに多くの研究がなされてきた。
• 代表的なものがロングテ－ル効果 (Brynjolfsson et al., 2003, 2010)• EC上で幅広い品揃えを提供し、スーパースター商品の売上比率を減らし、ニッチ商品の比率を上げる。
• 結果として、一部の人気商品による売上の集中を緩和する効果• ロングテ－ル効果のメカニズム• (1) 【供給】小売業者の低い供給コスト (2) 【需要】消費者の低い探索コスト• 仮に供給側の要因を除いて品揃えが同一だったとしても、需要側のロジックが働き、ECで売上の集中は緩和される (Brynjolfsson et al., 2011; Zentner et al., 2013)2

問題意識• しかし、近年の研究では、ロングテール効果は、当初考えられていたものよりも微妙なものであることが示唆されている (Ratchford et al., 2022)。

• この効果の複雑さは、近年のECシステムに起因• 推薦システム• 過去の購買履歴のショートカット⇒ フィルターバブルの加速
過去と同じもの、他人と同じものを買う傾向が加速している可能性• 結果として、ロングテール効果とは逆に人気商品に売上が偏ることも起こりうる。
• 推薦システムが売上集中を減らすことを示した研究(Oestreicher-Singer & Sundararajan, 2012)• 逆に売上集中をもたらすことを示した研究(Fleder & Hosanagar, 2009; Hosanagar et al., 2014; Jain & Tan, 2022; Tan et al., 2017)3

問題意識①• 受動的で慣性的な購買は、オンライン食品小売ではより顕著になる可能性• オンライン食品小売• 供給側：ロングテイルな品揃えが適さない
オンラインの品揃えは実店舗より少ない (Campo et al., 2021; Melis et al., 2015)• 需要側：低関与購買、探索の手間を避けたい顧客ニーズ
過去の購買の影響を受けやすい (Campo & Breugelmans, 2015; Campo et al.,2021; Melis et al., 2015, 2016)✓ このようなメカニズムが働くのであれば、食品小売では顧客需要の集中はオンラインでより加速する？
✓ オンラインと実店舗間で、どのような違いが生じているのか？
✓ マルチチャネル展開する小売業者は、どのように顧客の購買傾向差を把握すべきか？
4

問題意識②• 需要の集中は、誰によって、もたらされるのか？
• 顧客個人のオンライン購買経験の調整効果に着目
顧客のオンライン購買経験が増えると、集中が進むのか？ その逆か？
⇒ この点を理解しておかないと小売業者にとって “望まない集中”が自然に進んでしまう恐れがある。

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本研究の目的• 本研究では、オンライン食品小売における顧客需要の集中について、小売業の顧客のオンラインと実店舗のショッピング・バスケットを比較することによって、調査する。
• さらに、需要の集中が顧客のオンライン購買経験を増すにつれてどのように変化するかを明らかにする。

• 特に、特定の一つの小売業者ではなく、国内の複数の主要なマルチチャネル食品小売業者について調査する。

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先行研究と本研究の位置づけ
オンライン・ 結果
チャネル

Brynjolfsson et al. (2011)
Zentner et al. (2013)
Campo & Breugelmans (2015)
M elis et al. (2015)
Gallino et al. (2017)
Tan et al. (2017)
Hoskins (2020)
Chintala et al. (2022)
Jain & Tan (2022)
Ratchford et al. (2023)
本研究

カテゴリー

Online & catalogs Fashion goods
Online & stores DVD rental
Online & stores Groceries
Online & stores Groceries
Ship to store
Furniture & housewares
Stores
DVD rental
StoresFM CG
Online & stores Groceries
PC & mobile
Fashion goods
Online & stores Fashion goods
Online & stores Groceries

需要の集中

YesYesNoNo
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes

実店舗間での (オンラインで集中差の集中緩和)

Yes
Yes

Yes
Yes

No
No
No
No
No
Yes
Yes

Yes

複数小売業者
No
No
No
Yes
No
No
Yes
Yes
No
No
Yes

顧客のオンライン
購買経験
No
No
Yes
Yes
No
No
No
No
No
No
Yes

7

リサーチギャップ• 本研究の位置づけ• 顧客視点から小売業の売上における需要の集中を捉える研究文脈• この研究文脈で、オンラインと実店舗を直接した研究はあまり多くないが、以下がある。
例えば、Brynjolfsson et al. (2011), Zentner et al. (2013), Ratchford et al. (2023)⇒ これらの研究では、ロングテイル効果を実証
つまり、オンラインは実店舗に比べて売上分布が集中しにくい⇒ しかし、これらの研究は、DVDレンタルやアパレルなど、探索コストが高い商品カテゴリにおける実証にとどまる。

• 食品ではどうか？

• Hoskins (2020):
食品では実店舗であっても、ロングテールのニッチ商品の売上成長率が経年で見て高い。
• Chintala et al. (2022):
オンラインで買われた商品のバラエティは、実店舗で買われた商品より有意に少ない。
⇒ ただし、Hoskins (2020)はオンラインと実店舗を直接比較していない。
Chintala et al. (2022)は売上の集中については言及していない。

• 多くの研究は、特定企業の分析にとどまる。複数企業でみた場合はどうか？
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仮説• H1. マルチチャネル食品小売業において、オンラインにおける顧客需要は、オフラインに比べて人気商品に集中しやすくなる。
• H2. 顧客がオンライン経験を積むにつれて、オンラインにおける顧客需要はオフラインに比べて、より人気商品に集中しやすくなる。

9データ• 株式会社インテージから提供された全国消費者パネル調査SCI• データ期間:2020年1月から2021年12月の2年間（ただし、初期化期間として2019年1月から12月のデータも使用)• オンラインと実店舗を展開する国内の主要スーパーマーケット3社• 顧客の抽出条件• 当該小売業者のオンラインと実店舗を2年間にそれぞれ少なくとも1回以上利用⇒ マルチチャネル顧客を対象• 2年間の分析期間の前1年間（初期化期間）において、継続してパネルに参加して購買していることが確認された顧客⇒ 純粋なトライアル顧客を除く処理 (Melis et al., 2015; Campo & Breugelmans, 2015)

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基本統計
• 2,874人、182,815購買機会、1,726,031アイテムを対象
実店鋪 オンライン
購買機会数14551537300

購買機会数(割合)

79.6%

20.4%

顧客一人あたりの平均購買機会数

50.6

13.0

小売業者 A

75961

14663

小売業者 B

44302

14673

小売業者 C

25252

7964

購買機会あたりの平均金額 (円)

1315

3800

主食

16.1%

15.0%

調味料

12.0%

9.9%

加工食品

29.1%

24.6%

スナック

16.8%

11.8%

乳飲料・コーヒー・お茶

8.4%

6.9%

ソフトドリンク

8.6%

14.5%

アルコール

9.1%

17.3%

総アイテム数

1082108

643923

ユニークSKU数

50991

29868

小売業者毎の購買機会数

カテゴリシェア (購買金額ベース)

11Model-free Evidence
人気商品へ売上の偏りがどの程度起きているか?
• 実店舗とオンラインを比べると、オンラインの方が人気商品の売上に占める割合が大きいことがわかる。
(ただし、この集計分析では、顧客異質性や品揃えの影響をコントロールできていないので、後述のモデル分析を行う。)

Total
Staple foods
Seasonings
Processed foods
SnacksMilk-based drink, coffee, andtea
Soft drinks
Alcohol drinks

Top 5%

Top 10%Top 20%Top 30%Top 40%

OfflineOnlineOfflineOnlineOfflineOnlineOfflineOnlineOfflineOnline

42.9%
43.1%
43.1%
39.0%
41.4%
45.1%
44.5%
49.4%
41.2%50.2%

57.9%
60.2%
57.1%
56.0%
56.8%
61.8%
59.5%
66.0%
56.9%
66.8%

73.1%
77.0%
71.3%
73.3%
73.6%
78.7%
74.6%
80.5%
72.3%
82.1%

81.2%
85.4%
78.6%
82.9%
83.2%
87.5%
82.1%
87.1%
80.7%
89.1%

86.0%
89.4%
82.8%
86.2%
88.4%
92.5%
86.6%
90.5%
85.2%
92.8%

Offline

58.2%

70.5%

82.6%

88.7%

92.4%

OnlineOfflineOnlineOfflineOnline

65.1%
37.3%
34.4%
33.9%
30.2%

76.8%
53.4%
51.7%
50.2%
50.4%

88.4%
70.9%
68.7%
65.3%72.9%

92.9%
81.1%
80.8%
74.4%
82.3%

95.5%
87.1%
85.7%
81.2%
87.1%

Note:「Top○○％」は売上ランキングを示す。
表中の数字は、Top○○％の人気商品の売上が、総売上金額に占める割合を示す。
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モデル: 従属変数
• 顧客iの購買機会tのショッピング・バスケットの構成に着目する
Zentner et al. (2013) およびRatchford et al. (2023)にしたがって、人気商品の購入割合を以下のように定義
購買機会における人気商品のアイテム数
𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒 𝑃𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡 =購買機会における総購入アイテム数• 人気商品の識別には “相対的”ロングテイル指標の定義を利用 (Brynjolfsson et al., 2010, p. 739).
• 相対的ロングテイルは、絶対的ロングテイルに比べて、異なるカテゴリ間を比較する場合に利点がある。
• 一方で、相対的ロングテイルの弱点は、品揃えの増減の影響を受けやすいこと。
→ この点は後述するロバストネスチェックで対応• 推定期間において、7カテゴリそれぞれについて売上順位を判定• そのうち、 top 5%, 10%, 20%, 30%, 40%を閾値として、この中に入るものを人気商品として定義
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モデル1
モデル1: 固定効果モデル (cf. Ratchford et al., 2023)
𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒 𝑃𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽 𝐷𝑢𝑚𝑚𝑦 𝑂𝑛𝑙𝑖𝑛𝑒𝑖𝑡 + 𝜗𝑖𝑡 + 𝜏𝑖𝑡 + 𝜑𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡(1)

𝐷𝑢𝑚𝑚𝑦 𝑂𝑛𝑙𝑖𝑛𝑒𝑖𝑡 ：顧客iの購買機会tがオンライン購買の場合1、実店鋪購買の場合0𝜗𝑖𝑡 ：顧客固定効果, 𝜏𝑖𝑡 ：年月固定効果, 𝜑𝑖𝑡 ：スーパーマーケット固定効果, 𝑢𝑖𝑡 ：誤差項

• 基礎集計で見たように、実店舗とオンラインで品揃えが異なる。
• ロバストネスチェック
Brynjolfsson et al. (2011)、Ratchford et al. (2023)に類似した品揃えをコントロールしたアプローチ⇒ オンラインと実店舗で両方購買が確認された商品に絞って、同様の分析を実施

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モデル2
• オンライン購買経験の操作
先行研究 (Campo & Breugelmans, 2015; Foekens et al., 1998; Melis et al., 2015)にしたがって、以下のように操作
𝐸𝑥𝑝𝑖𝑡 = 𝜆 ∗ 𝐸𝑥𝑝𝑖,𝑡−1 + 𝜆 ∗ 𝑏𝑖,𝑡−1• 𝐸𝑥𝑝𝑖𝑡 は顧客iの購買機会tにおけるオンライン購買の加重和• 𝑏𝑖,𝑡−1 は顧客iの購買機会t-1以前の過去4週間の合計オンライン購買金額 、• 𝜆 はフェード効果を捉えるための減衰パラメータ
Campo & Breugelmans (2015)にしたがって𝜆 = .7を本研究では採用。
ただし、後述のロバストネスチェックにより周辺値で感度を評価した。
• 𝐸𝑥𝑝𝑖𝑡 は初期化期間のデータを使ってアップデートした。なお、初期値 𝐸𝑥𝑝𝑖0 = 0とした。

モデル2: 購買経験をモデレータとした固定効果モデル
𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒 𝑃𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽 𝐷𝑢𝑚𝑚𝑦 𝑂𝑛𝑙𝑖𝑛𝑒𝑖𝑡 + 𝛾𝐸𝑥𝑝𝑖𝑡+𝛿𝐷𝑢𝑚𝑚𝑦 𝑂𝑛𝑙𝑖𝑛𝑒𝑖𝑡 ∗ 𝐸𝑥𝑝𝑖𝑡 + 𝜗𝑖𝑡 + 𝜏𝑖𝑡 + 𝜑𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡(2)
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分析結果(1)
固定効果モデルTop 5%
Dummy Online
customer FE
year-month FE
chain FE
Observations
R-squared

Top 30%Top 40%0.0558**0.0619**0.0540**0.0404**(0.0055)(0.0043)(0.0034)(0.0029)
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
1828151828151828151828150.18530.17800.16860.1613
固定効果モデル：品揃えコントロール

0.0317**(0.0024)
Yes
Yes
Yes
1828150.1567

Top 20%

Top 10%0.0574**

Top 20%0.0538**

Top 30%0.0456**

Top 40%0.0346**(0.0056)(0.0049)
customer FE
YesYesyear-month FE
Yes
Yes
chain FE
Yes
Yes
Observations
182125182125R-squared
0.17820.1681* Significant at 5%, ** significant at 1%.

(0.0038)
Yes
Yes
Yes
1821250.1617(0.0030)
Yes
Yes
Yes
1821250.1506(0.0025)
Yes
Yes
Yes
1821250.1449Dummy Online

Top 5%
0.0455**

Top 10%

括弧内は標準誤差16分析結果(2)
固定効果モデルDummy Online
Experience
Experience * Dummy Online
Observations
R-squared

Top 5%
Top 10%0.0239 **0.0259 **(0.0083)(0.0076)-0.0007-0.0006(0.0006)(0.0005)
0.0040 **0.0045 **(0.0013)(0.0010)1828151828150.18540.1782

Top 20%0.0186 **(0.0065)-0.0005(0.0004)0.0044 **(0.0008)
1828150.1688

Top 30%0.0077(0.0058)-0.0003(0.0003)
0.0041 **(0.0007)
1828150.1616

Top 40%-0.0004(0.0053)-0.0003(0.0003)
0.0040 **(0.0006)
1828150.1571

Top 20%0.0161 *(0.0070)-0.0007(0.0005)
0.0047 **(0.0009)
182125

Top 30%0.0122 *(0.0060)-0.0007(0.0004)0.0042 **(0.0007)
182125Top 40%
0.0011(0.0054)-0.0005(0.0003)
0.0042 **(0.0006)
1821250.15090.1453

固定効果モデル：品揃えコントロール
Dummy Online
Experience
Experience * Dummy Online
Observations

Top 5%
0.0202 *(0.0083)
0.0003(0.0006)
0.0031 *(0.0013)
182125

Top 10%0.0220 **(0.0081)-0.0005(0.0006)
0.0044 **(0.0012)182125R-squared
0.17830.16830.1620* Significant at 5%, ** significant at 1%. 括弧内は標準誤差

17Other Robustness Checks☑ オンライン購買経験のfading pointsの変更⇒ 𝜆 = .6, 𝜆 = .8にした場合に同様の結果が得られることを確認した。

☑ 人気商品の定義の変更• 元の分析では、人気商品のランキングを作成する際、全期間を対象。
この場合、季節性の影響を受けている可能性。
• 4半期単位で人気商品のランキングを変更⇒ 結果が頑健であることを確認した。

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まとめと議論• オンラインでは需要の集中が緩和されるのか？
• 購買時に探索コストをそれほど必要としない食品小売では、むしろ実店鋪に比べてオンラインのほうが人気商品に需要が集中しやすい。
• この傾向は顧客のオンライン購買経験によってモデレートされる。
オンライン購買経験が増えるほど、オンラインにおいて、人気商品に需要が集中する傾向が高まる。
• 日用消費財では習慣的なルーティンに支配され、オンライン上での探索が行われにくく(Pozzi, 2012)、オンラインの強みである検索コストの低さがあまり強く影響しない。

• さらには、人気商品のレコメンドやレビュー、過去の注文履歴のショートカットがフィルターバブルを加速させている可能性が高い。

⇒ 集中の緩和や多様性の創出の検討へ
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今後の課題• 説明変数としたオンライン・実店舗選択の内生性への対処• 操作変数 (例えば、店舗までの距離等)を用いた推定• 需要の集中のメカニズムに関する検討• 例.デバイスの問題
モバイル端末ではより集中しやすくなる可能性 (Jain & Tan, 2022)• 需要の集中がもたらす長期的な影響についての考察

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参考文献
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