La economía Long Tail y los Sistemas de Recomendación

La economía Long Tail (ver articulo original de Chris Anderson en http://www.wired.com/wired/archive/12.10/tail.html y posterior libro http://www.amazon.com/Long-Tail-Future-Business-Selling/dp/1401302378) parece ser un hecho.
Tradicionalmente, en un mundo masificado por las comunicaciones televisivas y radiales (de una sola vía), todos seguíamos a "los exitos", sean estos: artistas, programas, productos o servicios.
Las decisiones de compra de los consumidores muchas veces estaban guiadas por los "hits" o "best-sellers", listas y rankings que las compañias comercializadoras y los medios nos hacian conocer amablemente. Esto provocaba una polarización: los productos que se vendían mucho, se vendían aún más y los productos menos exitosos se vendían menos.
La razón de un sistema basado en éxitos es muy simple: si Ud. es el dueño de una tienda con un espacio limitado de manera razonable querrá ocuparlo solo con productos con mucha rotación (exitos). Conclusión: los consumidores eran expuestos solo a esa oferta.
Pero que sucede si fuera posible tener locales comerciales con espacio ilimitado?
La gente compraría más de otros productos menos exitosos?
La realidad es que internet permite un infinito "shelf space" (tamaño del estante). El costo de agregar un producto a mi catalogo online no es significativo.
Amazon lo ha entendido perfectamente. Un comercio con, literalmente, millones de productos ofrecidos.
Ahora bien, la cuestión central es: pueden los consumidores lidiar con una oferta cuasi infinita de opciones?
La respuesta es que solo con algo de ayuda. Un buen buscador es el comienzo. Pero solo para el caso que yo, como usuario, conozca lo que estoy buscando. La segunda opción son los sistemas de recomendación. Se trata de aplicaciones basadas en el descubrimiento de patrones dentro de los datos de ventas. Haciendo mining sobre los datos es posible encontrar regularidades del tipo: cuando alguien compra el producto A, normalmente también adquiere el producto B.
Con ese conocimiento entre manos, cuando un próximo visitante pida el producto A, no nos costará mucho ofrecer el producto B, no es verdad?
Consecuencia: product discovering. Algo que no tenía pensado comprar y que no conocía previamente, se me presenta como una opción que muy probablemente me interese considerar.
Una aplicación muy intersante de todo esto se da en la música. Como hago para conocer nuevos temas e interpretes que sean de mi agrado? Los sistemas de recomendación realizan el music discovering de manera muy eficiente. Ejemplos de esto son Pandora (http://www.pandora.com/ solo utilizable dentro de USA) y LastFM (http://www.last.fm/). Se trata de radios online pero personalizadas. Comenzando con un artista ingresado por el usuario, el sistema propone artistas y temas relacionados. El usuario va indicando si le gusta o no el nuevo tema. A partir de la décima "votación" el sistema reproduce música adecuada al gusto del usuario en un 85% de las veces.
Interesante, no?

Daniel Ferro