音楽業界が成功を繰り返すために Web データを収集する必要がある理由

デジタル ランドスケープは、運用パフォーマンスの向上とビジネス上の意思決定の向上をもたらしました。 高度なデータ分析と Web データを収集するための優れた方法の成長により、音楽レーベルや個々のアーティストがビッグデータ分析に目を向けて、自身のパフォーマンスやその時点での聴衆の好みに関する洞察を得ることは驚くべきことではありません。 これは、インターネットが音楽業界の成功を阻む最大の障壁であると考えていた過去からの大きな変化でもあります。 バンド マネージャー、プライベート レーベル、ディストリビューター、およびデジタル マーケターは、近年、データ ハーベスティングに直面しており、堅実なビッグデータ分析に基づいて下された洞察に満ちた意思決定から急速なビジネスの利益を得ています。

音楽業界に対するインターネットの価値提案はどのように変化しましたか?

インターネットは違法ダウンロードの手段を提供していましたが、自分の利益のためにチャネルを活用することを学んだ賢いプレイヤーもいました. この逆転は Apple による iTunes で始まり、Spotify や YouTube などの同様の成功事例が続きました。 第 2 の主要なフェーズは、音楽ストリーミング サービスの出現と普及です。 視聴覚インターフェイス内でスマートなマーケティング キャンペーンを結び付けることで、企業は音楽ストリーミング サービスを使用してオンライン エコシステムからより良い価値を引き出し始めました。 彼らは2つの重要な利点を提供しました -

• YouTube や Spotify などのサービスは無料で使用およびアクセスできました
• インターネットに接続された任意のデバイスに音楽をストリーミングできるため、非常に便利でした。

これらの利点は、他のアプローチではできなかったことを音楽業界にもたらしました。つまり、顧客を違法なダウンロードからこれらの合法的なサービスに移行させました。 これらのサービスは無料であるため、ユーザーはお気に入りの音楽を聞くために違法な torrent やサイトにアクセスする必要はありません。 アプリ内広告も、企業の収益化の目的を十分に果たしました。

このテクノロジーと音楽の関係の再燃は何を意味するのでしょうか?

テクノロジーと音楽の再結合は、音楽サイトから有意義なデータを収集し、正しい方向に進むための意思決定に影響を与える可能性がほとんど利用されていないことを意味します。 視聴履歴または現在の音楽トラックに基づいて、YouTube が提示する推奨事項に精通している必要があります。 これは、データ収集とビッグデータ分析が行われていることにほかなりません。 共に、ユーザーに深くパーソナライズされたターゲティングを提供しようとしています。 これにより、忠実な顧客ベースとはるかに優れたユーザーエクスペリエンスが保証されます.

データ抽出のほとんどは、Twitter、Facebook、YouTube、Instagram などのソーシャル メディア プラットフォームで行われます。 適切なデータ抽出サービスを使用すると、データ分析ルールのプログラミングに時間を費やす必要がなくなり、洞察に基づく意思決定に時間を費やすことができます。 データ ハーベスティングを使用すると、データのさまざまなカットやスライスを取得して、アーティスト、レーベル、曲、バンドのパフォーマンスを新しい観点から見ることができます。 毎日または定期的に統計を収集するルールを設定し、さまざまな地域プロファイル パラメーターでフィルター処理できます。 データ収集により、2 つの曲または 2 つのアーティストのユーザー エンゲージメント KPI を比較することもできます。

データ サイエンティストとデータ収集の専門家の助けを借りて、バンド、アーティスト、または特定の曲のパフォーマンスを簡単に分析できます。 最適なオーディオとビデオのエクスペリエンスを提供するように設計されたレコメンデーション エンジン、または IoT 対応の音楽コンサートから、曲やアーティストの適切な候補リストの取得まで、実際には舞台裏でビッグ データとデータ収集が行われています。 LP、音楽カセット、CD などのデジタル化されていない音楽の古い時代にビッグ データがどれほど困難であったかを考えると、ビッグ データの価値を想像してみてください。 音楽レーベルや分析の専門家は、ダウンロード数、アルバムのパフォーマンス、または特定の曲を聴くのが好きなオーディエンス タイプについて、多くのデータを取得できませんでした。 テクノロジーと音楽の出会いの第 1 段階は、音楽のダウンロードという形で始まりました。 これは、意思決定者がダウンロードの量、視聴習慣、視聴者の好みを監視するのに役立ちました。 音楽ストリーミングでは、テクノロジーと音楽の融合がより深く掘り下げられ、Web データの対象を絞った収集を通じて、誰が、いつ、どこで、どのように利用できるかについての詳細な洞察が得られました。

データ収集は音楽業界にどのような価値をもたらしますか?

音楽業界は、この音楽に対する深い理解と、データ抽出によってもたらされる音楽レーベルの競争力のある知性を活用しようとしています。 その性質上、音楽を分析することはできません。 しかし、デジタル形式に変換すると、顧客とユーザーの分析の多くの可能性が開かれます。 デジタル化により、ビッグデータにより楽曲レベルでの数値化・分析が可能になります。

このような Web データの収集、その分類、およびその後のデータ分析から得られる価値の代表的な例は、Pandora の Music Genome Project (MGP) です。 1999 年に開始されたこのサービスは、自動化アルゴリズムを組み合わせた手動編成を使用して、歌手のプロファイル、曲で使用されている楽器、リズムの速さ、オーケストラのプロファイリングなどのパラメーターに基づいて音楽を分類します。 1 曲あたり 450 ものデータ ポイントが収集されます。 そのデータベースには約 3,000 万曲あり、日々増え続けています。 メディア ビジネスにおける同様の例として、映画コンテンツを視聴し、データベースを構築するために分類する専門チームを擁する Netflix が挙げられます。 同様に、Pandora には訓練を受けた音楽専門家のチームがあり、その仕事には曲を聴いて各曲に関連付けられた 450 ポイントを作成し、後でマスター データベースに入力することが含まれます。

この精巧な構造化と音楽データの整理の結果は? 音楽とアルゴリズムを分類するより良い方法は、レコメンデーション エンジンを提供するように設計できます。 これにより、会社は音楽の常連客との関わりを深め、収益創出能力を向上させることができます。 ユーザーが現在の気分や好みに合わせて似たような曲を検索する必要がなくなったら、どんなに良いでしょう。 むしろ、アルゴリズムは、彼が現在聞いているものに基づいて提案を投げることができます. これは、Pandora の音楽ストリーミング サービスが大成功を収めた理由を説明しています。

もう 1 つの優れた例は Spotify です。 同社は、Pandora を抜いて、世界で最も人気のあるストリーミング サービスとしてリードしています。 この絶大な人気には理由があります。 Spotify は、優れた結果を得るためにデータを収集して分析する方法を変更するために、バックグラウンドで静かに取り組んでいます。 Echo Nest の買収は、この方向への一歩です。 データ抽出機能を活用して、より優れた自動化とデータ クロール機能を備えた、より堅牢なレコメンデーション エンジンのアルゴリズムを構築することに成功しました。

ここで、音楽業界が探求する価値のある別の方法、つまり、ライブ コンサート中に生成されたデータを収集する可能性に注目します。 テイラー・スウィフトのパフォーマンス中にコンサートの観客が入場時に LED リストバンドを受け取った例は、展示されている IoT の優れた能力を示していました。 バンドは、ステージでスウィフトがライブで歌う曲のムードに応じて色を変える能力を持っていました. ライブ コンサートが音楽業界の主要な収益を形成しているため、このような技術の素晴らしさの実装は、参加者が経験する「すごい」要素に確実に追加されます。

将来の展望

[スペーサーの高さ=”10px”]多くの企業が、音楽ストリーミングとサービスプロバイダーが採用するアプローチの合法性について懸念を表明しています. このモデルは、ロイヤルティの支払いや長期的な収益性の可能性などの問題をもたらしました。 その結果、収益性の高いビジネス チャンスとしての音楽ストリーミングの勢いが弱まりました。 ただし、Spotify は、テクノロジーを音楽業界により深く浸透させることで、音楽業界の収益創出能力がプラスの成長しか見られないことを示しています。 4,000 万人の有料加入者がサービスに月額 10 ドルを支払うことを喜んでいる Spotify は、Web データを収集し、有意義な洞察を得て、長期間にわたって視聴者の注目を集めることが可能であることを証明しました。

サインオフするには

才能を見つけることは、もはや抜け目のない音楽レーベル マネージャーの領域ではありません。 ビッグ データ テクノロジーの出現と、高度な分析機能をめぐる膨大なアクションにより、音楽業界の状況は改善されています。 テクノロジーは、音楽業界が絶え間なく変化するユーザーの好みの変化に対処する方法に関与しており、音楽業界が優れたサービスを提供し続けるのに役立ちます。これにより、顧客はサービスに忠実であり続け、違法なダウンロードを避けることができます.

Pandora と Spotify のサクセス ストーリーが示すように、構造化されていない音楽データを理解するという業界の能力は、今、実を結び始めています。 ユーザーの関与を高め、インターネットを敵から味方に変えるために、Web データの収集、データ分析、および洞察の生成を採用することが今必要とされています。 戦略的なデータ抽出とデータ分析を採用することで、次の Adele や Beyonce を見つけることは難しくありません。