Warum die Musikindustrie Webdaten sammeln sollte, um Erfolge zu wiederholen

Die digitale Landschaft hat zu einer verbesserten Betriebsleistung und besseren Geschäftsentscheidungen geführt. Mit dem Wachstum fortschrittlicher Datenanalysen und überlegener Methoden zur Erfassung von Webdaten ist es für Musiklabels und einzelne Künstler nicht verwunderlich, sich der Big-Data-Analyse zuzuwenden, um Erkenntnisse über ihre eigene Leistung sowie die Vorlieben des Publikums im Moment zu gewinnen. Dies stellt auch eine deutliche Veränderung gegenüber der Vergangenheit dar, in der wir glaubten, dass das Internet das größte Hindernis für den Erfolg der Musikindustrie war. Die Bandmanager, Private Labels, Distributoren und digitale Vermarkter sind in letzter Zeit gemeinsam auf Data Harvesting gestoßen, um schnelle geschäftliche Gewinne aus aufschlussreichen Entscheidungen zu erzielen, die auf der Grundlage solider Big-Data-Analysen getroffen wurden.

Wie hat sich das Wertversprechen des Internets für die Musikindustrie verändert?

Während das Internet den Weg für illegale Downloads bot, gab es auch kluge Spieler, die lernten, den Kanal für ihr eigenes Wohl zu nutzen. Diese Umkehrung begann mit iTunes von Apple und es folgten ähnliche Erfolgsgeschichten wie Spotify und YouTube. Die zweite große Phase war das Aufkommen und die weit verbreitete Popularität von Musik-Streaming-Diensten. Durch die Einbindung intelligenter Marketingkampagnen in die audiovisuelle Schnittstelle begannen Unternehmen, mit Musik-Streaming-Diensten einen besseren Wert aus den Online-Ökosystemen zu ziehen. Sie boten zwei entscheidende Vorteile –

• Die Nutzung und der Zugriff auf Dienste wie YouTube oder Spotify waren kostenlos
• Sie boten großen Komfort, da die Musik auf jedes mit dem Internet verbundene Gerät gestreamt werden konnte

Diese Vorteile bewirkten für die Musikindustrie, was andere Ansätze nicht konnten, nämlich den Übergang der Kunden von illegalen Downloads zu diesen legalen Diensten. Da diese Dienste kostenlos sind, müssen Benutzer nicht auf illegale Torrents oder Websites zugreifen, um ihre Lieblingsmusik zu hören. Auch die In-App-Anzeigen dienten dem Monetarisierungszweck für Unternehmen gut.

Was bedeutet diese Neubelebung der Beziehung zwischen Technologie und Musik?

Die Wiedervereinigung von Technologie und Musik bedeutet ein weitgehend ungenutztes Potenzial, um aussagekräftige Daten von den Musikseiten zu sammeln und die Entscheidungsfindung dahingehend zu beeinflussen, in die richtige Richtung zu gehen. Sie müssen mit den Empfehlungen vertraut sein, die YouTube basierend auf Ihrem Zuschauerverlauf oder dem aktuellen Musiktitel ausgibt. Hier geht es um nichts anderes als Data Harvesting und Big Data Analytics. Gemeinsam versuchen sie, den Benutzern ein stark personalisiertes Targeting zu bieten. Dies wiederum sorgt für einen treuen Kundenstamm und eine viel bessere Benutzererfahrung.

Der Großteil der Datenextraktion findet auf den Social-Media-Plattformen wie Twitter, Facebook, YouTube oder Instagram statt. Mit einem geeigneten Datenextraktionsdienst müssen Sie keine Zeit damit verbringen, Datenanalyseregeln zu programmieren, sondern können die Zeit nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Mit Data Harvesting können Sie verschiedene Schnitte und Slices von Daten erhalten, mit denen Sie Ihre Künstler, Labels, Songs und Bandauftritte in einem neuen Licht sehen können. Sie können Regeln festlegen, um Statistiken täglich oder regelmäßig zu sammeln und sie nach verschiedenen Geoprofilparametern zu filtern. Mit Data Harvesting können Sie auch die KPIs zur Benutzerinteraktion von zwei Songs oder zwei Künstlern vergleichen.

Mit Hilfe von Data Scientists und Data Harvesting-Experten wird es sehr einfach zu analysieren, wie gut Ihre Band, ein Künstler oder ein bestimmter Song abschneidet. Von einer Empfehlungs-Engine, die darauf ausgelegt ist, das am besten geeignete Audio- und Videoerlebnis oder IoT-fähige Musikkonzerte bereitzustellen, bis hin zum Abrufen einer passenden Liste mit Vorschlägen für Songs oder Künstler, ist eigentlich Big Data und Data Harvesting im Spiel hinter den Kulissen. Stellen Sie sich den Wert von Big Data vor, wenn wir bedenken, wie herausfordernd es in der älteren Ära nicht digitalisierter Musik wie LPs, Musikkassetten oder CDs war. Musiklabels und Analyseexperten konnten nicht viele Daten darüber erhalten, wie viele Downloads, welche Leistung ein Album hat oder welcher Publikumstyp einen bestimmten Song gerne hört. Die erste Phase der Technologiebegegnung mit Musik begann in Form von Musikdownloads. Dies half den Entscheidungsträgern, das Volumen der Downloads, die Hörgewohnheiten und die Vorlieben des Publikums zu überwachen. Beim Musik-Streaming vertiefte sich die Mischung aus Technologie und Musik mit detaillierten Einblicken darüber, wer, wann, wo oder wie durch gezieltes Sammeln von Webdaten verfügbar ist.

Welchen Wert bietet Data Harvesting für die Musikindustrie?

Die Musikindustrie versucht, von diesem tiefen Musikverständnis und der Wettbewerbsintelligenz der Musiklabels zu profitieren, die durch die Datenextraktion entstanden sind. Musik kann ihrem Wesen nach nicht analysiert werden. Wenn es jedoch in ein digitales Format umgewandelt wird, eröffnet es viele Möglichkeiten der Kunden- und Benutzeranalyse. Mit der Digitalisierung wird der Prozess der Quantifizierung und Analyse auf Songebene durch Big Data möglich.

Ein Paradebeispiel für den Wert, der sich aus einer solchen Sammlung von Webdaten, ihrer Kategorisierung und anschließenden Datenanalyse ergibt, ist Pandoras Music Genome Project (MGP). Dieser Dienst wurde 1999 gestartet und verwendet manuelle Organisationen gemischt mit Automatisierungsalgorithmen, um Musik basierend auf Parametern wie dem Profil des Sängers, den im Lied verwendeten Instrumenten, der Geschwindigkeit des Rhythmus und der Orchesterprofilierung zu klassifizieren. Bis zu 450 solcher Datenpunkte werden für einen einzelnen Song gesammelt. Die Datenbank umfasst rund 30 Millionen Songs und wächst täglich. Ein ähnliches Beispiel im Mediengeschäft kann Netflix sein, wo es ein engagiertes Team von Leuten hat, die sich Filminhalte ansehen und sie klassifizieren, um ihre Datenbank aufzubauen. In ähnlicher Weise verfügt Pandora über ein Team von ausgebildeten Musikfachleuten, zu deren Aufgaben das Anhören des Songs und das Erstellen der 450 mit jedem Song verbundenen Punkte gehören, die später in die Master-Datenbank eingespeist werden können.

Das Ergebnis dieser aufwändigen Strukturierung und Organisation von Musikdaten? Eine bessere Methode zur Klassifizierung von Musik und Algorithmen kann entwickelt werden, um der Empfehlungsmaschine zu dienen. Dies wiederum hilft dem Unternehmen, besser mit Musikkunden in Kontakt zu treten und so seine Möglichkeiten zur Umsatzgenerierung zu verbessern. Wie gut wäre es, wenn der Benutzer nicht nach einem ähnlichen Lied suchen müsste, das seiner aktuellen Stimmung oder Hörpräferenz entspricht. Vielmehr wird der Algorithmus in der Lage sein, Vorschläge basierend auf dem, was er gerade hört, zu machen. Dies erklärt den enormen Erfolg der Musik-Streaming-Dienste von Pandora.

Ein weiteres hervorragendes Beispiel ist Spotify. Das Unternehmen ist der weltweit beliebteste Streaming-Dienst und hat Pandora überholt. Diese immense Popularität kommt nicht ohne Grund. Spotify hat still und leise im Hintergrund daran gearbeitet, die Art und Weise zu ändern, wie Daten gesammelt und analysiert werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Die Übernahme von Echo Nest ist ein Schritt in diese Richtung. Angetrieben von ihren Datenextraktionsfunktionen hat sie erfolgreich einen viel robusteren Algorithmus für eine Empfehlungsmaschine mit besserer Automatisierung und besseren Datencrawling-Funktionen entwickelt.

Jetzt schauen wir uns einen anderen Weg an, der es wert ist, für die Musikindustrie erkundet zu werden – nämlich die Möglichkeit, Daten zu sammeln, die während Live-Konzerten generiert werden. Der Fall, in dem das Konzertpublikum während der Performance von Taylor Swift beim Einlass ein LED-Armband erhielt, zeigte die Leistungsfähigkeit des IoT. Die Band hatte die Möglichkeit, die Farben je nach Stimmung des von Swift live auf der Bühne gesungenen Songs zu ändern. Da Live-Konzerte einen Großteil der Einnahmen der Musikindustrie ausmachen, wird eine solche Umsetzung technischer Brillanz definitiv zu dem „Wow“-Faktor beitragen, den die Teilnehmer erfahren.

Ein Blick in die Zukunft

[spacer height=“10px“]Viele Unternehmen haben Vorbehalte gegenüber Musikstreaming und der Rechtmäßigkeit des Vorgehens der Dienstleister geäußert. Das Modell hat Probleme wie Lizenzgebühren und langfristiges Rentabilitätspotenzial mit sich gebracht. Dies hat wiederum einen Teil des Auftriebs rund um das Musik-Streaming als lukrative Geschäftsmöglichkeit verringert. Spotify hat jedoch gezeigt, dass durch das tiefere Eindringen von Technologie in die Musikindustrie die Kapazität der Musikindustrie zur Umsatzgenerierung nur ein positives Wachstum erfahren wird. Mit 40 Millionen bezahlten Abonnenten, die bereit sind, 10 US-Dollar pro Monat für den Dienst zu zahlen, hat Spotify bewiesen, dass es möglich ist, Webdaten zu sammeln, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und die Aufmerksamkeit des Publikums über einen längeren Zeitraum zu gewinnen.

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Das Erkennen von Talenten bleibt nicht länger das Reich eines schlauen Musiklabel-Managers. Mit dem Aufkommen von Big-Data-Technologien und enormen Maßnahmen rund um fortschrittliche Analysefunktionen werden die Dinge für die Musikindustrie besser. Die Technologie trägt dazu bei, wie die Musikindustrie mit den sich ständig ändernden Benutzerpräferenzen fertig wird, und hilft ihr, weiterhin herausragende Dienste bereitzustellen, damit die Kunden den Diensten treu bleiben und sich von illegalen Downloads fernhalten.

Die Kompetenz der Industrie, aus den unstrukturierten Musikdaten einen Sinn zu machen, beginnt nun Früchte zu tragen, wie die Erfolgsgeschichte von Pandora und Spotify zeigt. Die Notwendigkeit der Stunde besteht darin, das Sammeln von Webdaten, die Datenanalyse und die Generierung von Erkenntnissen zu nutzen, um das Engagement der Benutzer zu steigern und das Internet von einem Feind zu einem Freund zu machen. Durch den Einsatz strategischer Datenextraktion und Datenanalyse wird es nicht schwer sein, die nächste Adele oder Beyonce zu erkennen.