四、打造空间长尾，搭建良好的“店群”关系
关键词：近区
传播的途径有两个概念：
1. 趋同性，或者说“人以群分”的概念。
2. 影响力。当人们距离很近的时候，就一定存在相互影响的可能性。
影响力要么通过会话，要么通过直接观察发挥作用。
1、现实世界中的物理距离和社会距离
物理距离的接近性
接近性影响消费选择
无论是对当地卖家还是网络卖家而言，其销售所受的影响完全是由一个简单的事实推动，即住在一起的人拥有相同的品味，并且会相互影响。
大型连锁零售企业及其竞争对手在各自推出新商品时都有相互抄袭的倾向。
社会距离的相似性
如果两个人之间有巨大的物理也并不意味着这两个位置的人在适应新商品和服务时不会采取相同的方式。同样，凭借虚拟网络的联系，长物理距离已经无法阻碍两地之间的影响和交互了。
假设你正在经营一家零售电商企业，并发现在芝加哥的部分地区有突出的销售成绩。虽然根据我么之前的讨论，你应该会在相对接近的地理位置中发现类似“溢出”的情况，但根据我们现在对“相似性”对不同定义，你也应该会发现在洛杉矶出现类似的现象。
社会距离的相似性决定距离较远的两个地方，如果在价值观、文化、经济等方面有相似性的话，他么之间的社会距离会比较近。
现实世界的距离和相似性可以时地理概念上的，也可以是非地理概念上（人口统计学、文化和经济）。所以，如果我们想要理解个体买家和卖家如何聚集在同一个网络近区中，那么就需要将这些因素全都考虑在内。
2、网络世界中的虚拟社区
网络世界的近区要么可以按照虚拟社区中成员的偏好和品味来定义，要么按照他们在现实世界中特征来定义。
在网络世界中，个体兴趣可能会变得更狭窄和被局限。换句话说，他们可以无视距离，寻找那些拥有相同品味的人，然后建立联系，并花大量的时间与这些同类人交流。
虚拟社区的特点
1、位置不同，兴趣相同
网络世界所做的最基本的一件事情就是形成在现实世界中不存在或者不可能存在的群体和市场。
很显然，互联网早期出现的各类社区、论坛就是种类代表。现在部分专业性不怎么强的被各类群组，社交媒体代替，留下的大多是专业性非常强、大型的社区来。
2、距离扩大，兴趣缩小
当人们之间的物理距离对交流形成的阻碍减少时，合作关系就更多的会偏向品味或偏好，而不是地理位置。
现在这种趋势更加明显，以“今日头条”这一类的应用为代表，他们所使用的推送算法能把你更感兴趣，更有可能点开的消息、文章推送到面前，久而久之，我们的关注点会相对局限于一个方面，相对而言是更狭窄了，这对商家而言推送的目标会更精准，但对用户而言却并不一定是好事。
3、网络世界也存在“人以群分”
不管是购买商品还是讨论和创作内容，参与社区的人往往也有相同的线下环境。
虚拟社区的一个关键属性：个体在地理上是分隔的，但他们有着相同或相似的偏好。
4、多方向“宽度”传播
如果你是个卖家，那么虚拟社区的构成对你有着重大的意义，你需要小心翼翼地积累消费者。
如果你想让别人知道自己所做的事情，在口碑的总体条件保持不变的前提下，追求“宽度”通常要比“深度”更好。当然，一开始的量是必不可少的，不过通常，多方向传播是更有效做法。
网络世界与现实世界一样，传播或散布有关你的商品的信息是很有帮助的，毫无疑问，有信息总比没信息好，但是谈论你作品的相关信息总量相对固定的情况下，分散开来要比聚集在一点上要更好。
简而言之就是把广告往多个平台上发布，广撒网。
广告的形式倒是更要注意的，直接的硬广效果会比较差，现对有更多情感共鸣的软文在网络传播会更好一些，但无论如何选择还是要看实际的诉求，有时候简单粗暴的促销信息反而更能让人关注。
现实世界对虚拟社区活动产生的影响
1、卖家通过Facebook向你朋友打广告
中国的Facebook人人网很早就倒了，都转到微博、朋友圈、今日头条、抖音、直播这些媒体上了。
一个品牌在Facebook上做广告时，如果目标群体时那些“该品牌的朋友的朋友”，那么其点击率将比投放给随机样本时高出一倍。因为趋同性。
开始时我理解以为是目标群体与目标群体的朋友两个群体的对比，后来仔细想想应该是理解错了，这本书最让人诟病的就是文字，有时候真的很拗口。
其实是研究随机目标与精准目标的区别。
这样就不难理解了，随机目标毕竟会有相当的可能是对广告内容不关心的，但目标群体的朋友，虽然他/她不一定是这个产品的用户，但会通过朋友对这个产品有一些了解，并且因为交谈会话、观察模仿等因素影响，他们多少都会对这个产品有一些印象，再看到产品对广告，对这个广告的兴趣是会比随机用户要更大一些。
但要注意文案不要太强势。
2、现实世界影响虚拟社区行为
社区形成的原因以及现实世界的特征是否起作用？起什么作用？这里有三个结论
- 在网络世界中，影响力程度千差万别。
- 我们每个人平均下来会受到朋友20%的影响。
- 社交网络中，位于同一个近区内的用之间的影响模式，同样受到了现实世界因素的驱动和改变。
在人们自称是什么样、在网络世界中能做什么和他们实际是什么样、在现实世界中能做什么之间，存在系统性差异。
毕竟没人知道网络另一边和你对话聊天的是不是一条狗。
3、网络卖家所面对的近区和需求
趋同性和空间长尾影响线上销售
1、区块与人口统计学相似性的关系
人口统计学相似性就和我们现在常说的用户画像差不多是一回事吧。大概就是某个区块的人口特性的分析整理。
2、长距离的趋同性
从居民的层面上看，如果两个线下位置比较相似，那么当其他条件相同时，这些位置对网络卖家的需求可能也在相似的程度上，不管他们销售是商品还是内容。
基于一系列给定的人口统计学特征（年龄、收入、教育和种族等），我们就可以找到整个图谱中所有的“邻居”了。
“近区”既是以物理的接近性定义的，也是以人口统计学的相似性定义的。
再看网络卖家的销量变化
1、接近性和相似性随时间变化产生不同的效应
几个规律：
- 强烈的相邻效应
在一个现实世界区块中，当现有的消费者数量越多，次月新增的线上消费者往往也越多，这就是我们针对相邻所进行的一切探讨的微观表现。
物理接近性更强的人们更容易互相交谈，相互观察，有时也会相互模仿。
- 销量一开始出现在我们所谓的“商圈”，然后从中散发出去。
随着时间的流逝，这些商圈和周边区块中的消费者增长率会开始降低。
- 同一近区（人口统计学特征）的区块会在相近的时间以相近的速度产生消费者。
网络卖家新消费者的产生基于两个重要的效应：第一，基于短期的接近性；第二，基于区块相互之间的相似性。后者与地理距离无关。
这些效应的强度随时间而变化，开始主要由地理接近性效应中产生，随着时间的流逝，越来越多的消费者从相似性的地方产生。如果没能维护好，企业可能因此而倒掉。
2、空间长尾（SLT）
头部位置的消费者大都是通过接近性效应来获得，实际位置之间的相邻让口碑和相互竞争这两种传播方式变得更为容易；尾部位置则是通过相似性产生的，因为在网络销售过程的一开始，存在一个80/20法则，80%消费者一开始来自于接近性效应，当业务稳定后，最终消费者比例会平衡到50/50。
长尾理论还会只适用于线上环境，线下实在没法承受这么高的库存成本。
3、空间长尾效应
网络卖家的最佳方案是一开始专注于人口相对稠密的地区，从而充分利用接近性效应。当这种策略产生的消费者增长率变得平缓时，就应该随时间改变战术，从而通过相似性来获取消费者。
大部分网络卖家都应该从人口密集的位置起步，但之后也要在其他地区寻找立足点，而这些目标地点就是位于同一近区中的同组位置，它们的居民拥有相同的现实世界特征、环境和偏好集合。总而言之，在空间上较分散的消费者培育通常要优于在空间上相对集中的消费者培育。
这一理论更多偏向线上，线下不怎么适用，大致上作参考吧，毕竟纯线下真的挺难做大的。
4、小结
- “社区”不一定得用物理接近性的标准思想来定义，也可以从文化、偏好和人口统计学相关角度来定义。
- 虚拟社区的形成方式与现实社区相同，虽然文字意义上说的是人们“聚集在一起”，但其实它们往往是围绕着互利互惠的话题、商品和内容而联合起来的。
- 网络世界中也会存在“人以群分”，大家相互交流，相互影响，并共同聚集在虚拟社区里。网络的影响力也来自一系列不同的现实世界因素。
- 网络卖家一开始的利益来自于物理接近性强的消费者产生的初始销量。如果运气好，零售电商就能把交易区扩展到更遥远的影子位置上，这些位置从那些距离遥远和人口统计学相似性的社区中汲取后续销量。
