لماذا يجب على صناعة الموسيقى جمع بيانات الويب لتكرار النجاحات

أدى المشهد الرقمي إلى تحسين الأداء التشغيلي واتخاذ قرارات تجارية أفضل. مع نمو تحليلات البيانات المتقدمة والأساليب المتفوقة لحصاد بيانات الويب ، فليس من المستغرب أن تتحول شركات التسجيلات الموسيقية والفنانين الفرديين إلى تحليلات البيانات الضخمة لاكتساب رؤى حول أدائهم وكذلك تفضيلات الجمهور في الوقت الحالي. يمثل هذا أيضًا تحولًا كبيرًا عن الماضي حيث اعتقدنا أن الإنترنت كان أكبر عائق أمام نجاح صناعة الموسيقى. لقد صادف مديرو النطاق والعلامات الخاصة والموزعين والمسوقين الرقميين بشكل جماعي جمع البيانات في الآونة الأخيرة لتحقيق مكاسب تجارية سريعة من القرارات الثاقبة المتخذة على أساس تحليلات البيانات الضخمة القوية.

كيف تغير عرض قيمة الإنترنت لصناعة الموسيقى؟

بينما وفرت الإنترنت وسيلة للتنزيل غير القانوني ، كان هناك أيضًا لاعبون أذكياء تعلموا الاستفادة من القناة لمصلحتهم. بدأ هذا الانعكاس مع iTunes بواسطة Apple وتبعه قصص نجاح مماثلة مثل Spotify و YouTube. كانت المرحلة الرئيسية الثانية هي ظهور خدمات بث الموسيقى وانتشارها على نطاق واسع. من خلال ربط الحملات التسويقية الذكية داخل الواجهة السمعية والبصرية ، بدأت الشركات في استخراج قيمة أفضل من الأنظمة البيئية عبر الإنترنت مع خدمات بث الموسيقى. لقد قدموا ميزتين رئيسيتين -

• كانت خدمات مثل YouTube أو Spotify مجانية للاستخدام والوصول
• لقد وفروا راحة كبيرة حيث يمكن دفق الموسيقى إلى أي جهاز متصل بالإنترنت

وفرت هذه المزايا لصناعة الموسيقى ما لا تستطيع الأساليب الأخرى فعله ، أي جعل العميل ينتقل من التنزيلات غير القانونية إلى هذه الخدمات القانونية. نظرًا لأن هذه الخدمات مجانية ، لا يحتاج المستخدمون إلى الوصول إلى السيول أو المواقع غير القانونية للاستماع إلى الموسيقى المفضلة لديهم. خدمت الإعلانات داخل التطبيق أيضًا غرض تحقيق الدخل جيدًا للشركات.

ماذا تعني إعادة تأجيج العلاقة بين التكنولوجيا والموسيقى؟

إعادة الجمع بين التكنولوجيا والموسيقى يعني إمكانية غير مستغلة إلى حد كبير لجمع بيانات ذات مغزى من مواقع الموسيقى والتأثير على عملية صنع القرار للسير في الاتجاه الصحيح. يجب أن تكون على دراية بالتوصيات التي يقدمها YouTube بناءً على سجل المشاهدة أو المسار الموسيقي الحالي. هذا ليس سوى جمع البيانات وتحليلات البيانات الكبيرة في اللعب. معًا ، يسعون إلى توفير استهداف مخصص للغاية للمستخدمين. وهذا بدوره سيضمن قاعدة عملاء مخلصين وتجربة مستخدم أفضل بكثير.

يحدث معظم استخراج البيانات على منصات التواصل الاجتماعي مثل Twitter أو Facebook أو YouTube أو Instagram. مع خدمة استخراج البيانات المناسبة ، لا تحتاج إلى قضاء الوقت في برمجة قواعد تحليلات البيانات ولكن بدلاً من ذلك يمكنك استخدام الوقت في اتخاذ قرارات مدعومة بالرؤى. من خلال تجميع البيانات ، يمكنك الحصول على العديد من التخفيضات وشرائح البيانات التي ستتيح لك رؤية الفنانين والملصقات والأغاني وأداء الفرقة الموسيقية في ضوء جديد. يمكنك تعيين قواعد لجمع الإحصائيات على أساس يومي أو دوري وتصفيتها حسب معلمات ملف التعريف الجغرافي المختلفة. من خلال تجميع البيانات ، يمكنك أيضًا مقارنة مؤشرات الأداء الرئيسية لتفاعل المستخدم لأغنيتين أو فنانين.

بمساعدة علماء البيانات وخبراء جمع البيانات ، يصبح من السهل جدًا تحليل مدى جودة أداء فرقتك أو فنانك أو أغنية معينة. من محرك التوصيات المصمم لتوفير أنسب تجربة صوت وفيديو ، أو حفلات موسيقية مزودة بإنترنت الأشياء ، إلى الحصول على قائمة مناسبة من الاقتراحات في الأغاني أو الفنانين ، هو في الواقع تجميع البيانات الضخمة والبيانات أثناء اللعب خلف الكواليس. تخيل قيمة البيانات الضخمة عندما نفكر في مدى صعوبة ذلك في العصر القديم للموسيقى غير الرقمية مثل LPs أو أشرطة الموسيقى أو الأقراص المضغوطة. لا يستطيع خبراء تحليلات وشركات تسميات الموسيقى الحصول على الكثير من البيانات حول عدد التنزيلات ، أو ما هو أداء الألبوم ، أو نوع الجمهور الذي يحب الاستماع إلى أغنية معينة. بدأت المرحلة الأولى من اجتماع الموسيقى في شكل تنزيلات موسيقية. ساعد ذلك صانعي القرار على مراقبة حجم التنزيلات وعادات الاستماع وتفضيلات الجمهور. من خلال دفق الموسيقى ، تعمق مزيج التكنولوجيا والموسيقى ، مع رؤى تفصيلية حول من ومتى وأين وكيف تتوفر من خلال الحصاد المستهدف لبيانات الويب.

ما هي القيمة التي يوفرها تجميع البيانات لصناعة الموسيقى؟

تسعى صناعة الموسيقى إلى الاستفادة من هذا الفهم العميق للموسيقى والذكاء التنافسي لملصقات الموسيقى الناتجة عن استخراج البيانات. لا يمكن تحليل الموسيقى بطبيعتها. ومع ذلك ، عندما يتم تحويله إلى تنسيق رقمي ، فإنه يفتح الكثير من الاحتمالات لتحليل العملاء والمستخدمين. مع الرقمنة ، تصبح عملية القياس والتحليل على مستوى الأغنية ممكنة بسبب البيانات الضخمة.

يعد مشروع Pandora's Music Genome Project (MGP) مثالًا رئيسيًا على القيمة المستمدة من حصاد بيانات الويب وتصنيفها وتحليل البيانات اللاحق. بدأت هذه الخدمة في عام 1999 ، وهي تستخدم مؤسسات يدوية مختلطة بخوارزميات التشغيل الآلي لتصنيف الموسيقى بناءً على معايير مثل الملف الشخصي للمغني ، والأدوات المستخدمة في الأغنية ، وسرعة الإيقاع ، وتنميط الأوركسترا. يتم جمع ما يصل إلى 450 نقطة بيانات لأغنية واحدة. تحتوي قاعدة بياناتها على حوالي 30 مليون أغنية وتتزايد كل يوم. يمكن أن يكون Netflix مثالًا مشابهًا في مجال الإعلام حيث يوجد به فريق مخصص من الأشخاص يشاهدون محتوى الأفلام ويصنفونه لبناء قاعدة بياناته. وبالمثل ، لدى Pandora فريق من المتخصصين في الموسيقى المدربين تشمل مسؤولياتهم الوظيفية الاستماع إلى الأغنية وبناء 450 نقطة مرتبطة بكل أغنية يمكن إدخالها لاحقًا في قاعدة بياناتها الرئيسية.

ما هي نتيجة هذا التنظيم الدقيق وتنظيم البيانات الموسيقية؟ يمكن تصميم طريقة أفضل لتصنيف الموسيقى والخوارزميات لخدمة محرك التوصيات. وهذا بدوره يساعد الشركة على التفاعل بشكل أفضل مع رعاة الموسيقى ، وبالتالي تحسين قدراتهم على تحقيق الإيرادات. كم سيكون الأمر جيدًا إذا لم يحتاج المستخدم إلى البحث عن أغنية مماثلة لتناسب مزاجه الحالي أو تفضيل الاستماع. بدلاً من ذلك ، ستتمكن الخوارزمية من طرح اقتراحات بناءً على ما يستمع إليه حاليًا. وهذا ما يفسر النجاح الهائل الذي حققته خدمات بث الموسيقى في Pandora.

مثال رائع آخر هو Spotify. كانت الشركة رائدة باعتبارها خدمة البث المفضلة في العالم ، متجاوزة Pandora. هذه الشعبية الهائلة لا تخلو من سبب. يعمل Spotify بهدوء في الخلفية لتغيير طريقة جمع البيانات وتحليلها لتحقيق نتائج أفضل. يعد استحواذها على Echo Nest خطوة في هذا الاتجاه. مدعومًا بقدرات استخراج البيانات الخاصة بهم ، نجح في بناء خوارزمية أكثر قوة لمحرك التوصيات بأتمتة أفضل وقدرات أفضل لتتبع البيانات.

الآن ننظر إلى وسيلة أخرى تستحق الاستكشاف لصناعة الموسيقى - أي إمكانية جمع البيانات التي تم إنشاؤها أثناء الحفلات الموسيقية الحية. كان مثال جمهور الحفل الذي حصل على معصم LED عند الدخول أثناء أداء تايلور سويفت يُظهر براعة إنترنت الأشياء على الشاشة. كان للفرقة القدرة على تغيير الألوان حسب الحالة المزاجية للأغنية التي غنتها سويفت على خشبة المسرح. نظرًا لأن الحفلات الموسيقية الحية تشكل جزءًا كبيرًا من أرباح صناعة الموسيقى ، فإن مثل هذا التنفيذ للتألق التكنولوجي سيضيف بالتأكيد إلى عامل "الإبهار" الذي يعاني منه المشاركون.

نظرة على المستقبل

[spacer height = "10px"] أعربت العديد من الشركات عن تحفظاتها بشأن بث الموسيقى وقانونية الأسلوب الذي يتبعه مقدمو الخدمة. أثار النموذج قضايا مثل مدفوعات الإتاوات وإمكانية الربحية طويلة الأجل. وقد أدى هذا بدوره إلى تقليص بعض الانتعاش حول تدفق الموسيقى كفرصة تجارية مربحة. ومع ذلك ، فقد أظهرت Spotify أنه من خلال السماح للتكنولوجيا بالتغلغل بشكل أعمق في صناعة الموسيقى ، فإن قدرة توليد الإيرادات في صناعة الموسيقى ستشهد نموًا إيجابيًا فقط. مع 40 مليون مشترك مدفوع الأجر يسعدهم دفع 10 دولارات شهريًا للخدمة ، أثبت Spotify أنه من الممكن جمع بيانات الويب واكتساب رؤى ذات مغزى وجذب انتباه الجمهور على مدى فترة طويلة من الزمن.

لخروج التسجيل

لم يعد اكتشاف المواهب مجالًا لمدير تسمية موسيقى ماهر. مع ظهور تقنيات البيانات الضخمة والإجراءات الهائلة التي تحدث حول إمكانات التحليلات المتقدمة ، تتحسن الأمور في صناعة الموسيقى. تلعب التكنولوجيا دورًا في الطريقة التي تتعامل بها صناعة الموسيقى مع التحول المتغير باستمرار في تفضيلات المستخدم المتغيرة وتساعدهم على الاستمرار في تقديم خدمات ممتازة ، بحيث يظل العملاء مخلصين للخدمات ويبتعدون عن التنزيلات غير القانونية.

بدأت كفاءة الصناعة في فهم بيانات الموسيقى غير المهيكلة في جني الثمار الآن كما تصورها قصة نجاح Pandora و Spotify. تكمن الحاجة في الوقت الحالي في تبني جمع بيانات الويب وتحليلات البيانات وتوليد الأفكار من أجل تعزيز مشاركة المستخدم وتحويل الإنترنت من عدو إلى صديق. من خلال استخدام استخراج البيانات الاستراتيجي وتحليلات البيانات ، لن يكون من الصعب تحديد Adele أو Beyonce التالية.