"底層邏輯”是個經常被互聯網提到的概念，說的是放之四海而皆準的道理，每個領域共通的臨界點。在商業和數學的世界，有兩個經常被提起的概念，冪律分布和正態分布。這篇文章的底層邏輯是結合一個符合統計分布的實際場景，然后用數據去證明。如果在一定程度上可以被證明，就可以當作規律。由于我從事亞馬遜的相關工作，所以本篇文章是圍繞亞馬遜展開。

由于亞馬遜對自己的銷售數據比較保守，所以沒有公開真正的產品銷量，但是提供了與銷量對應的銷售排名，也就是BSR。BSR類目銷售排名是亞馬遜很具代表性的一個指標，可以清楚的反映出一個產品銷量的高低。我們聽過一個產品在總體市場上80%的銷量來自于20%的賣家，而其中只有20%的賣家占據了80%銷量中的80%。大賣家或老賣家通過先發優勢形成了規模效應，較早的占據了大部分的市場銷量，導致后來者難以進入。

我的初步推斷是越容易形成壟斷的產品，其數學模型越接近冪律分布。不過，如果銷量分布平均的話，有可能接近正態分布。驗證的數據來源是隨機一個一級類目的BSR TOP100與銷量的預估數據。市場上的很多工具都可以抓取數據，這里不再贅述。取BSR和銷量的數據作出散點圖，呈現效果如下，近似冪律分布。

證明冪律分布的方法可以取兩個數值的對數，其相關性較強，近似一條直線。下面是雙對數圖來驗證數據是否是冪律分布模型。用機器學習提供的模型做出線性回歸的模擬，相關度為-0.23415，呈負線性相關， 且相關度很高，則可以判斷原樣本數據符合冪律分布。

接著，進一步挖掘兩個參數之間的關系。在多變量圖中對比BSR和預估月銷量的關系，可以看出月銷量也呈現出了冪律分布。在這個樣本數據中大部分的銷量集中在少量的賣家，大部分買賣家銷量很少。在一定程度上說明，這個類目或者產品已經形成了壟斷。如果在選品的過程中，能夠避開這個產品或類目，將會是較好的選擇。

理論一定要和實踐相結合，利用技術的手段可以方便我們驗證數據之間的關系。同時，要堅持以業務需求為中心，不要為了數據分析而分析數據。由此現象，以下是我的想法：

1. 1.?細分市場：在商業的世界里，先發優勢很重要，這類似自然界中的“虹吸”現象。先進入者會利用這個優勢逐漸形成規模效應而獲得前期的超額利潤，后來者會難以進入，并且利潤減少。那這道題有解法嗎？當然，那就是細分市場。以冪律分布來解釋，就是“長尾理論”。在長尾尾部的產品可以非常精確的滿足一小部分人的需求，同時在互聯網的新鏈接下，會有很多人發現這些產品并購買。這些產品在亞馬遜的表現是流量并不是很多，但轉化率很高。而這些細分市場的產品足以養活一部分小公司。

   2.?差異化：如果從選品的角度來考慮的話，先找到一個細分市場，然后對產品進行差異化的調整。而不是看到一個銷售表現不錯的產品，就無腦的上架。這樣做只能打價格站，長期以來，利潤降低，而客戶的選擇并沒有增多，客戶體驗也不高。如果做差異化的產品，可以給細分市場的客戶提供更多選擇，只滿足一部分人的需求。當然，這個在工業時代無疑是會失敗的。但是在一個網絡高度協同的時代，通過數據智能來幫助決策，效率會提高很多。那差異化的標準是什么？這個問題有待深入討論。

2. 3.?飛輪效應：亞馬遜的主要業務有三塊：prime會員服務，2C的平臺和AWS云服務。亞馬遜的底層邏輯是通過會員服務，留住客戶，提供更多增值服務。2C平臺的賣家增多，給prime和非prime會員提供的產品越多。而買家多的話，有會吸引更多的賣家開店。當買家越多，銷量越大時，亞馬遜自營對上游供應商的采購價會壓的更低，從而把更多的利潤讓給消費者。當亞馬遜的產品越便宜的時候，會有更多的客戶來買產品。而AWS云服務又為賣家提供了配套的服務，幫助賣家專心提供好的產品，吸引更多的消費者。這個就是亞馬遜的商業思路，一環套一環，快速的運轉起來。對于亞馬遜，最重要的20%是整個生態的良性發展，而做為第三方賣家的20%最重要的的提高細分市場中有差異化的產品，吸引各種各樣的客戶來到平臺消費。而亞馬遜的服務又會提升客戶忠誠度，而賣家只要不斷的提供優質的產品，客戶就會源源不斷的涌進來。

冪律分布有兩個特征，一個是通俗的“二八原則”，另一個是“分形”。從大到小，從上到下都遵循著一個邏輯，整個系統就能更高效的生長。下一篇，我會試著找出正態分布中的數理關系，敬請關注！

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