在電商平臺(tái)上，僅有一小部分真正的大賣家，余下的則是一長串貢獻(xiàn)產(chǎn)品范圍和流動(dòng)性的賣家，這樣的分布看起來就如同一個(gè)冪率分布（如下圖）。所謂平臺(tái)冪率分布，指的是平臺(tái)上很大一部分的銷售額來自于一小部分賣家。
（圖為平臺(tái)賣家銷售表現(xiàn)和賣家排名的關(guān)系）
這種從社會(huì)、科學(xué)及諸多其他可觀測(cè)現(xiàn)象中發(fā)現(xiàn)的冪律分布稱作帕累托分布，它是以意大利經(jīng)濟(jì)學(xué)家維弗雷多·帕雷托命名的。帕累托分布最初用于描述一個(gè)社會(huì)的財(cái)富分布，它符合了大部分財(cái)富由一小部分人口持有這樣的趨勢(shì)。帕累托分布通常也被稱為帕累托法則、“80/20定律”或二八定律。
舉例來講，根據(jù)二八定律，社會(huì)上80%的財(cái)富由20%的人口持有。同理可得，電商平臺(tái)上有80%的銷售額其實(shí)是由20%的賣家貢獻(xiàn)的。不過在大多數(shù)平臺(tái)上，這種集中程度要高于這一水平——80%的銷售額通常是由不到10%的活躍賣家貢獻(xiàn)的。
根據(jù)電商調(diào)研公司Marketplace Pulse的研究，冪率分布是所有平臺(tái)的基礎(chǔ)。為計(jì)算出這一分布曲線，該公司將每個(gè)賣家收到的所有評(píng)論按賣家排名所占百分比進(jìn)行了匯總（如下圖）。例如，亞馬遜排名前1%的賣家在一年內(nèi)收到了2000萬條評(píng)論，接下來1%的賣家收到了500萬條評(píng)論，再之后1%的賣家則收到了300萬條評(píng)論。
基本上來說，每位賣家在完成銷售后都會(huì)收到消費(fèi)者的評(píng)論。提供反饋對(duì)于消費(fèi)者來說是一個(gè)可選項(xiàng)，留下評(píng)論的消費(fèi)者比例通常在1%-5%之間。然而，賣家的評(píng)論有一個(gè)上限值，即每位顧客每次訂單僅能留下一條評(píng)論。
（圖為根據(jù)收到的評(píng)論數(shù)量，亞馬遜賣家排名的分布比例）
（圖為根據(jù)收到的評(píng)論數(shù)量，eBay賣家排名的分布比例）
（圖為根據(jù)收到的評(píng)論數(shù)量，Etsy賣家排名的分布比例）
從以上三張圖可看出，每個(gè)平臺(tái)上的賣家分布情況略有不同，這突出了TOP賣家的不同銷售表現(xiàn)。從長尾分布情況來看，Etsy上TOP賣家的規(guī)模并不如eBay。雖然亞馬遜TOP賣家數(shù)量少于eBay，但總體而言，他們創(chuàng)造了更多的GMV（網(wǎng)站交易總額）。Etsy上有21%的評(píng)論都流向了前1%的賣家，亞馬遜上有42%的評(píng)論流向了前1%的賣家，eBay上則有60%的評(píng)論流向了前1%的賣家。但正如帕累托法則所預(yù)測(cè)的那樣，其基本分布大致相同。
在eBay2016年第四季度財(cái)報(bào)電話會(huì)議上，eBay首席財(cái)務(wù)官Scott Schenkel表示：“eBay約有80%的GMV來自于年銷售額超過1萬美元的B2C賣家，而其余20%的賣家年銷售額則要低得多。”
每個(gè)平臺(tái)都會(huì)有數(shù)百萬的活躍賣家，但冪率分布表明，前幾千家個(gè)賣家創(chuàng)造了大部分的銷售。通過將冪率分布的坐標(biāo)軸翻轉(zhuǎn)過來看（如下圖），而不是查看收到不同評(píng)論數(shù)量的賣家比例，這一點(diǎn)就更加明顯了。如下圖所示，亞馬遜網(wǎng)站上一年中有超過50萬的賣家收到了評(píng)論，其中8620個(gè)賣家貢獻(xiàn)了50%的評(píng)論，這一數(shù)字僅占50萬的1.6%。雖然賣家的評(píng)論并不能直接代表銷售量，但它們可以很好地用于預(yù)估賣家的分布情況。
（圖為亞馬遜賣家的review貢獻(xiàn)率）
然而，只考慮分布曲線頂端處的TOP賣家是錯(cuò)誤的，它從頭到尾都富有一定的價(jià)值。這條冪率分布曲線的有利可圖之處在于，不同的賣家擁有不同的專業(yè)知識(shí)、資金和獲取商品的途徑。
冪率分布是人們理解平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)。例如，雖然亞馬遜上每天會(huì)新增3000個(gè)賣家，但其實(shí)只會(huì)有2萬個(gè)賣家達(dá)到去年100萬美元的銷售額。冪律分布曲線的形狀及其隨著總體GMV的增長而發(fā)生的變化，比其他任何方法都更好地描述了一個(gè)平臺(tái)的賣家分布情況。
實(shí)際上，不僅是對(duì)賣家的分布情況，還有對(duì)消費(fèi)者和表現(xiàn)良好的產(chǎn)品來講，理解平臺(tái)冪律分布消除了人們對(duì)所謂“平均值”和“總數(shù)”的關(guān)注，那些數(shù)字并沒有多大用處。賣家和產(chǎn)品的總數(shù)、賣家的平均產(chǎn)品目錄大小、顧客的平均購物車大小以及使用FBA服務(wù)的賣家比例，這些都不是適合參考的指標(biāo)。而那些適用于人口比例分布或特定利基領(lǐng)域的指標(biāo)才是真正重要的指標(biāo)。
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