Почему музыкальная индустрия должна собирать веб-данные, чтобы повторить успех

Цифровой ландшафт привел к повышению операционной эффективности и более эффективному принятию бизнес-решений. С ростом передовой аналитики данных и превосходных методов сбора веб-данных неудивительно, что музыкальные лейблы и отдельные артисты обращаются к аналитике больших данных, чтобы получить представление о своей собственной производительности, а также о предпочтениях аудитории в данный момент. Это также знаменует собой значительный отход от прошлого, когда мы считали, что интернет является самым большим препятствием на пути к успеху музыкальной индустрии. Руководители групп, частные торговые марки, дистрибьюторы и специалисты по цифровому маркетингу в последнее время коллективно столкнулись со сбором данных, чтобы получить быструю коммерческую выгоду от проницательных решений, принятых на основе надежной аналитики больших данных.

Как изменилось ценностное предложение Интернета для музыкальной индустрии?

В то время как Интернет предоставлял возможности для нелегальных загрузок, были и умные игроки, которые научились использовать канал для своего собственного блага. Этот поворот начался с iTunes от Apple, за ним последовали аналогичные истории успеха, такие как Spotify и YouTube. Вторым важным этапом стало появление и широкая популярность сервисов потоковой передачи музыки. Связав умные маркетинговые кампании с аудиовизуальным интерфейсом, компании начали извлекать больше пользы из онлайн-экосистем с помощью сервисов потоковой передачи музыки. Они предлагали два ключевых преимущества:

• Такие сервисы, как YouTube или Spotify, были бесплатными для использования и доступа.
• Они предлагали большое удобство, поскольку музыку можно было транслировать на любое устройство, подключенное к Интернету.

Эти преимущества сделали для музыкальной индустрии то, чего не могли сделать другие подходы, т. е. потребители перешли от нелегальных загрузок к легальным услугам. Поскольку эти сервисы бесплатны, пользователям не нужно заходить на нелегальные торренты или сайты, чтобы послушать любимую музыку. Реклама в приложениях также хорошо послужила цели монетизации для бизнеса.

Что означает это возрождение отношений между технологиями и музыкой?

Повторное объединение технологий и музыки означает в значительной степени неиспользованный потенциал для сбора значимых данных с музыкальных сайтов и влияния на принятие решений, чтобы они шли в правильном направлении. Вы должны быть знакомы с рекомендациями YouTube, основанными на вашей истории просмотров или текущем музыкальном треке. Это не что иное, как сбор данных и аналитика больших данных в игре. Вместе они стремятся предоставить пользователям глубоко персонализированный таргетинг. Это, в свою очередь, обеспечит лояльную клиентскую базу и гораздо лучший пользовательский опыт.

Большая часть извлечения данных происходит на платформах социальных сетей, таких как Twitter, Facebook, YouTube или Instagram. При наличии надлежащей службы извлечения данных вам не нужно тратить время на программирование правил анализа данных, а вместо этого вы можете использовать это время для принятия решений, основанных на аналитической информации. Благодаря сбору данных вы можете получать различные нарезки и фрагменты данных, которые позволят вам увидеть своих исполнителей, лейблы, песни и выступления групп в новом свете. Вы можете установить правила сбора статистики на ежедневной или периодической основе и фильтровать ее по различным параметрам гео-профиля. Со сбором данных вы также можете сравнить KPI вовлечения пользователей двух песен или двух исполнителей.

С помощью ученых и специалистов по сбору данных становится очень легко проанализировать, насколько хорошо работает ваша группа, артист или конкретная песня. От механизма рекомендаций, предназначенного для предоставления наиболее подходящего аудио- и видеоматериала или музыкальных концертов с поддержкой IoT, до получения подходящего списка предложений в песнях или исполнителях, на самом деле большие данные и сбор данных во время игры за кулисами. Представьте себе ценность больших данных, когда мы подумаем, насколько сложными они были в старую эпоху нецифровой музыки, такой как пластинки, музыкальные кассеты или компакт-диски. Музыкальные лейблы и эксперты по аналитике не могли получить много данных о том, сколько загрузок, какова производительность альбома или какой тип аудитории любит слушать конкретную песню. Первая фаза технологической встречи с музыкой началась в виде скачивания музыки. Это помогло лицам, принимающим решения, отслеживать объем загрузок, привычки прослушивания и предпочтения аудитории. С потоковой передачей музыки сочетание технологий и музыки стало более глубоким, с подробным пониманием того, кто, когда, где и насколько доступен посредством целевого сбора веб-данных.

Какую ценность сбор данных представляет для музыкальной индустрии?

Музыкальная индустрия стремится извлечь выгоду из этого глубокого понимания музыки и конкурентной разведки музыкальных лейблов, полученных благодаря извлечению данных. Музыка по самой своей природе не поддается анализу. Однако, когда он трансформируется в цифровой формат, он открывает массу возможностей для анализа клиентов и пользователей. С оцифровкой процесс количественной оценки и анализа на уровне песни становится возможным благодаря большим данным.

Ярким примером полезности такого сбора веб-данных, их категоризации и последующего анализа данных является проект Pandora Music Genome Project (MGP). Эта служба, запущенная в 1999 году, использует ручные организации, смешанные с алгоритмами автоматизации, для классификации музыки на основе таких параметров, как профиль певца, инструменты, используемые в песне, скорость ритма и профиль оркестра. Для одной песни собирается до 450 таких точек данных. Его база данных насчитывает около 30 миллионов песен и растет с каждым днем. Похожим примером в медиа-бизнесе может быть Netflix, где есть специальная команда людей, которые просматривают киноконтент и классифицируют его для создания своей базы данных. Точно так же в Pandora есть команда обученных музыкальных профессионалов, в обязанности которых входит прослушивание песни и создание 450 баллов, связанных с каждой песней, которые впоследствии могут быть загружены в основную базу данных.

Результат такого сложного структурирования и организации музыкальных данных? Можно разработать лучший способ классификации музыки и алгоритмов для обслуживания механизма рекомендаций. Это, в свою очередь, помогает компании лучше взаимодействовать с поклонниками музыки и, таким образом, улучшать их возможности получения дохода. Как было бы хорошо, если бы пользователю не нужно было искать похожую песню, соответствующую его текущему настроению или предпочтениям в прослушивании. Скорее, алгоритм сможет подбрасывать предложения, основанные на том, что он сейчас слушает. Это объясняет огромный успех музыкальных потоковых сервисов Pandora.

Другой превосходный пример — Spotify. Компания лидирует в качестве любимого потокового сервиса в мире, обогнав Pandora. Такая огромная популярность не без причины. Spotify незаметно работает в фоновом режиме, чтобы изменить способ сбора и анализа данных для достижения наилучших результатов. Приобретение Echo Nest — шаг в этом направлении. Используя их возможности извлечения данных, он успешно создал гораздо более надежный алгоритм для механизма рекомендаций с лучшей автоматизацией и улучшенными возможностями сканирования данных.

Теперь мы рассмотрим еще одно направление, которое стоит изучить для музыкальной индустрии, а именно возможность сбора данных, генерируемых во время живых концертов. Случай, когда публика на концерте получила светодиодный браслет при входе во время выступления Тейлор Свифт, продемонстрировала мастерство IoT на дисплее. У группы была возможность менять цвета в зависимости от настроения песни, которую Свифт исполняла вживую на сцене. Поскольку живые концерты составляют основную часть доходов музыкальной индустрии, такое внедрение технического совершенства определенно усилит эффект «вау» у участников.

Взгляд в будущее

[spacer height=”10px”]Многие компании выразили сомнения в отношении потоковой передачи музыки и законности подхода, используемого поставщиками услуг. Модель вызвала такие проблемы, как выплата роялти и долгосрочный потенциал прибыльности. Это, в свою очередь, несколько снизило привлекательность потоковой передачи музыки как прибыльной возможности для бизнеса. Тем не менее, Spotify показал, что, позволив технологиям глубже проникнуть в музыкальную индустрию, возможности генерирования доходов музыкальной индустрии будут расти только положительно. С 40 миллионами платных подписчиков, готовых платить 10 долларов в месяц за услугу, Spotify доказал, что можно собирать веб-данные, получать ценную информацию и привлекать внимание аудитории в течение длительного периода времени.

Подписать

Выявление талантов больше не является прерогативой проницательного менеджера музыкального лейбла. С появлением технологий больших данных и масштабными действиями, происходящими вокруг возможностей расширенной аналитики, дела в музыкальной индустрии становятся лучше. Технологии помогают музыкальной индустрии справиться с постоянно меняющимися предпочтениями пользователей и помогают им продолжать предоставлять первоклассные услуги, чтобы клиенты оставались лояльными к услугам и держались подальше от нелегальных загрузок.

Способность индустрии находить смысл в неструктурированных музыкальных данных сейчас начинает пожинать плоды, о чем свидетельствует история успеха Pandora и Spotify. Потребность в этом часе состоит в том, чтобы охватить сбор веб-данных, аналитику данных и генерацию идей, чтобы повысить вовлеченность пользователей и превратить Интернет из врага в друга. Используя стратегическое извлечение данных и анализ данных, нетрудно будет определить следующую Адель или Бейонсе.