เหตุใดอุตสาหกรรมเพลงจึงควรรวบรวมข้อมูลเว็บเพื่อทำซ้ำความสำเร็จ

ภูมิทัศน์ดิจิทัลได้นำมาซึ่งประสิทธิภาพการดำเนินงานที่ดีขึ้นและการตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้น ด้วยการเติบโตของการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงและวิธีการที่ยอดเยี่ยมในการรวบรวมข้อมูลเว็บ จึงไม่น่าแปลกใจที่ค่ายเพลงและศิลปินแต่ละคนจะเปลี่ยนมาใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของตนเองและความชอบของผู้ชมในขณะนั้น สิ่งนี้ยังเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญจากอดีตที่เราเชื่อว่าอินเทอร์เน็ตเป็นอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดต่อความสำเร็จของวงการเพลง ผู้จัดการวงดนตรี เลเบลส่วนตัว ผู้จัดจำหน่าย และนักการตลาดดิจิทัลได้ร่วมกันค้นหาข้อมูลในช่วงไม่กี่ครั้งที่ผ่านมาเพื่อสร้างผลกำไรทางธุรกิจอย่างรวดเร็วจากการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดบนพื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มั่นคง

คุณค่าของอินเทอร์เน็ตเปลี่ยนไปอย่างไรสำหรับวงการเพลง?

ในขณะที่อินเทอร์เน็ตเป็นช่องทางสำหรับการดาวน์โหลดที่ผิดกฎหมาย แต่ก็มีผู้เล่นที่ฉลาดที่เรียนรู้ที่จะใช้ประโยชน์จากช่องนี้เพื่อประโยชน์ของตนเอง การพลิกกลับนี้เริ่มต้นโดย iTunes โดย Apple และตามด้วยเรื่องราวความสำเร็จที่คล้ายคลึงกัน เช่น Spotify และ YouTube ช่วงสำคัญที่สองคือการเกิดขึ้นและความนิยมอย่างแพร่หลายของบริการสตรีมเพลง ด้วยการรวมแคมเปญการตลาดอัจฉริยะภายในอินเทอร์เฟซภาพและเสียง บริษัทต่างๆ เริ่มดึงคุณค่าที่ดีขึ้นจากระบบนิเวศออนไลน์ด้วยบริการสตรีมเพลง พวกเขาเสนอข้อดีหลักสองประการ -

• บริการต่างๆ เช่น YouTube หรือ Spotify ใช้และเข้าถึงได้ฟรี
• พวกเขาเสนอความสะดวกสบายที่สำคัญเนื่องจากสามารถสตรีมเพลงไปยังอุปกรณ์ใด ๆ ที่เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ต

ข้อดีเหล่านี้ส่งผลกับวงการเพลงในสิ่งที่แนวทางอื่นทำไม่ได้ กล่าวคือ ให้ลูกค้าเปลี่ยนจากการดาวน์โหลดที่ผิดกฎหมายมาเป็นบริการทางกฎหมายเหล่านี้ เนื่องจากบริการเหล่านี้ฟรี ผู้ใช้จึงไม่จำเป็นต้องเข้าถึงทอร์เรนต์หรือเว็บไซต์ที่ผิดกฎหมายเพื่อฟังเพลงโปรด โฆษณาในแอปช่วยส่งเสริมธุรกิจได้เป็นอย่างดี

การจุดไฟความสัมพันธ์ระหว่างเทคโนโลยีและดนตรีขึ้นใหม่หมายความว่าอย่างไร

การแต่งงานใหม่ของเทคโนโลยีและดนตรีหมายถึงศักยภาพที่ยังไม่ได้ใช้ส่วนใหญ่ในการเก็บเกี่ยวข้อมูลที่มีความหมายจากเว็บไซต์เพลงและมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจไปสู่ทิศทางที่ถูกต้อง คุณต้องคุ้นเคยกับคำแนะนำที่เสนอโดย YouTube โดยอิงจากประวัติการดูของคุณหรือแทร็กเพลงปัจจุบัน นี่ไม่ใช่อะไรนอกจากการเก็บเกี่ยวข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ร่วมกันพวกเขาพยายามที่จะให้การกำหนดเป้าหมายส่วนบุคคลอย่างลึกซึ้งแก่ผู้ใช้ ซึ่งจะทำให้ฐานลูกค้าที่ภักดีและประสบการณ์ผู้ใช้ดีขึ้นมาก

การดึงข้อมูลส่วนใหญ่เกิดขึ้นบนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียเช่น Twitter, Facebook, YouTube หรือ Instagram ด้วยบริการแยกข้อมูลที่เหมาะสม คุณไม่จำเป็นต้องใช้เวลาเขียนโปรแกรมกฎการวิเคราะห์ข้อมูล แต่สามารถใช้เวลาในการตัดสินใจด้วยข้อมูลเชิงลึกแทนได้ ด้วยการรวบรวมข้อมูล คุณจะได้รับข้อมูลบางส่วนและส่วนย่อยต่างๆ ที่จะช่วยให้คุณเห็นศิลปิน ค่ายเพลง เพลง และการแสดงวงดนตรีของคุณในมุมมองใหม่ คุณสามารถตั้งกฎเพื่อรวบรวมสถิติเป็นรายวันหรือตามระยะ และกรองตามพารามิเตอร์โปรไฟล์ทางภูมิศาสตร์ต่างๆ ด้วยการรวบรวมข้อมูล คุณยังสามารถเปรียบเทียบ KPI การมีส่วนร่วมของผู้ใช้ของสองเพลงหรือสองศิลปิน

ด้วยความช่วยเหลือจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้านการรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ว่าวงดนตรี ศิลปิน หรือเพลงของคุณทำได้ดีเพียงใดจะกลายเป็นเรื่องง่ายมาก ตั้งแต่เครื่องมือแนะนำที่ออกแบบมาเพื่อมอบประสบการณ์เสียงและวิดีโอที่เหมาะสมที่สุด หรือคอนเสิร์ตดนตรีที่เปิดใช้งาน IoT ไปจนถึงการรับรายการคำแนะนำที่เหมาะสมในเพลงหรือศิลปิน แท้จริงแล้วเป็นการรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่และการเก็บเกี่ยวข้อมูลที่เล่นอยู่เบื้องหลัง ลองนึกภาพถึงคุณค่าของข้อมูลขนาดใหญ่เมื่อเราคิดว่ามันท้าทายแค่ไหนในยุคเก่าของเพลงที่ไม่ใช่ดิจิทัล เช่น แผ่นเสียง เทปเพลง หรือซีดี ค่ายเพลงและผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ไม่สามารถรับข้อมูลมากมายเกี่ยวกับจำนวนการดาวน์โหลด ประสิทธิภาพของอัลบั้มคืออะไร หรือผู้ชมประเภทใดชอบฟังเพลงใดเพลงหนึ่ง เฟสแรกของการประชุมเทคโนโลยีดนตรีเริ่มต้นในรูปแบบของการดาวน์โหลดเพลง ซึ่งช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจตรวจสอบปริมาณการดาวน์โหลด พฤติกรรมการฟัง และความชอบของผู้ชม ด้วยการสตรีมเพลง การผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีและดนตรีถูกเจาะลึกยิ่งขึ้น พร้อมข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียดว่าใคร เมื่อใด ที่ไหน หรืออย่างไรที่พร้อมใช้งานผ่านการเก็บเกี่ยวข้อมูลเว็บแบบกำหนดเป้าหมาย

การเก็บรวบรวมข้อมูลให้คุณค่าแก่วงการเพลงอย่างไร?

อุตสาหกรรมเพลงกำลังมองหาการใช้ประโยชน์จากความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับดนตรีและความสามารถในการแข่งขันของค่ายเพลงที่เกิดจากการดึงข้อมูล โดยธรรมชาติแล้ว ดนตรีไม่สามารถวิเคราะห์ได้ อย่างไรก็ตาม เมื่อมันถูกแปลงเป็นรูปแบบดิจิทัล มันเปิดโอกาสมากมายในการวิเคราะห์ลูกค้าและผู้ใช้ ด้วยการแปลงเป็นดิจิทัล กระบวนการของการหาปริมาณและการวิเคราะห์ที่ระดับเพลงเป็นไปได้เนื่องจากข้อมูลขนาดใหญ่

ตัวอย่างที่สำคัญของค่าที่ได้มาจากการเก็บเกี่ยวข้อมูลเว็บ การจัดหมวดหมู่ และการวิเคราะห์ข้อมูลที่ตามมาคือ Pandora's Music Genome Project (MGP) บริการนี้เริ่มต้นในปี 2542 ใช้องค์กรแบบแมนนวลผสมกับอัลกอริธึมอัตโนมัติเพื่อจัดประเภทเพลงตามพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น โปรไฟล์ของนักร้อง เครื่องมือที่ใช้ในเพลง ความเร็วของจังหวะ และการทำโปรไฟล์วงออเคสตรา มีการรวบรวมจุดข้อมูลดังกล่าวมากถึง 450 จุดสำหรับเพลงเดียว ฐานข้อมูลมีเพลงประมาณ 30 ล้านเพลงและเพิ่มขึ้นทุกวัน ตัวอย่างที่คล้ายคลึงกันในธุรกิจสื่อ ได้แก่ Netflix ซึ่งมีทีมงานเฉพาะสำหรับดูเนื้อหาภาพยนตร์และจัดประเภทเพื่อสร้างฐานข้อมูล ในทำนองเดียวกัน Pandora มีทีมผู้เชี่ยวชาญด้านดนตรีที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว ซึ่งมีหน้าที่รับผิดชอบในการฟังเพลงและสร้างคะแนน 450 คะแนนที่เกี่ยวข้องกับแต่ละเพลง ซึ่งสามารถป้อนลงในฐานข้อมูลหลักได้ในภายหลัง

ผลลัพธ์ของการจัดโครงสร้างและการจัดระเบียบข้อมูลเพลงที่ซับซ้อนนี้? วิธีที่ดีกว่าในการจำแนกประเภทเพลงและอัลกอริธึมสามารถออกแบบเพื่อรองรับเอ็นจิ้นการแนะนำได้ ในทางกลับกัน ช่วยให้บริษัทมีส่วนร่วมกับผู้อุปถัมภ์เพลงได้ดีขึ้น และทำให้ความสามารถในการสร้างรายได้ของพวกเขาดีขึ้น จะดีแค่ไหนหากผู้ใช้ไม่ต้องค้นหาเพลงที่คล้ายกันเพื่อให้เหมาะกับอารมณ์ปัจจุบันหรือความชอบในการฟังของเขา แต่อัลกอริธึมจะสามารถเสนอคำแนะนำตามสิ่งที่เขากำลังฟังอยู่ สิ่งนี้อธิบายความสำเร็จอันยิ่งใหญ่ที่ได้รับจากบริการสตรีมเพลงของ Pandora

อีกตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมคือ Spotify บริษัทเป็นผู้นำในการให้บริการสตรีมมิ่งที่เป็นที่ชื่นชอบของโลก แซงหน้า Pandora ความนิยมอันยิ่งใหญ่นี้ไม่ได้ไร้เหตุผล Spotify ทำงานอยู่เบื้องหลังอย่างเงียบๆ เพื่อปรับเปลี่ยนวิธีการเก็บเกี่ยวและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เหนือกว่า การเข้าซื้อกิจการ Echo Nest เป็นขั้นตอนในทิศทางนี้ ขับเคลื่อนโดยความสามารถในการดึงข้อมูล ได้สร้างอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับเอ็นจิ้นการแนะนำด้วยระบบอัตโนมัติที่ดีขึ้นและความสามารถในการรวบรวมข้อมูลที่ดีขึ้น

ตอนนี้เรามาดูอีกช่องทางหนึ่งที่ควรค่าแก่การสำรวจสำหรับวงการเพลง นั่นคือ ความเป็นไปได้ในการรวบรวมข้อมูลที่สร้างขึ้นระหว่างการแสดงคอนเสิร์ต ตัวอย่างที่ผู้ชมคอนเสิร์ตได้รับสายรัดข้อมือ LED ที่ทางเข้าระหว่างการแสดงของ Taylor Swift แสดงให้เห็นถึงความสามารถของ IoT บนจอแสดงผล วงดนตรีมีความสามารถในการเปลี่ยนสีตามอารมณ์ของเพลงที่ร้องโดย Swift สดบนเวที ด้วยการแสดงคอนเสิร์ตสดที่สร้างรายได้หลักให้กับวงการเพลง การใช้งานความฉลาดทางเทคโนโลยีดังกล่าวจะเพิ่มปัจจัย 'ว้าว' ให้กับผู้เข้าร่วมอย่างแน่นอน

มองอนาคต

[spacer height=”10px”]หลายบริษัทได้แสดงการจองเกี่ยวกับการสตรีมเพลงและความถูกต้องตามกฎหมายของแนวทางที่ผู้ให้บริการใช้ โมเดลดังกล่าวทำให้เกิดปัญหาต่างๆ เช่น การชำระค่าลิขสิทธิ์และศักยภาพในการทำกำไรในระยะยาว ในทางกลับกัน สิ่งนี้ได้ลดแรงลอยตัวของการสตรีมเพลงเป็นโอกาสทางธุรกิจที่ร่ำรวย อย่างไรก็ตาม Spotify ได้แสดงให้เห็นว่าการปล่อยให้เทคโนโลยีเจาะลึกเข้าไปในอุตสาหกรรมเพลง ความสามารถในการสร้างรายได้ของอุตสาหกรรมเพลงจะเห็นการเติบโตในเชิงบวกเท่านั้น ด้วยสมาชิกที่ชำระเงินแล้ว 40 ล้านคนยินดีจ่าย 10 ดอลลาร์ต่อเดือนสำหรับบริการ Spotify ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นไปได้ที่จะรวบรวมข้อมูลเว็บ รับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย และดึงดูดความสนใจของผู้ชมในช่วงเวลาที่ยาวนาน

ที่จะออกจากระบบ

การมองหาพรสวรรค์ไม่ได้เป็นเพียงผู้จัดการค่ายเพลงที่เฉลียวฉลาดอีกต่อไป ด้วยการถือกำเนิดของเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าและการดำเนินการอย่างมากเกี่ยวกับความสามารถในการวิเคราะห์ขั้นสูง สิ่งต่างๆ ก็เริ่มดีขึ้นสำหรับวงการเพลง เทคโนโลยีมีส่วนช่วยในการที่อุตสาหกรรมเพลงกำลังรับมือกับการเปลี่ยนแปลงที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาในการตั้งค่าของผู้ใช้ที่เปลี่ยนแปลงไป และช่วยให้พวกเขาให้บริการที่เป็นตัวเอกต่อไป เพื่อให้ลูกค้ายังคงภักดีต่อบริการและอยู่ห่างจากการดาวน์โหลดที่ผิดกฎหมาย

ความสามารถของอุตสาหกรรมในการทำความเข้าใจข้อมูลเพลงที่ไม่มีโครงสร้างกำลังเริ่มเก็บเกี่ยวผลดังที่แสดงโดยเรื่องราวความสำเร็จของ Pandora และ Spotify ความจำเป็นของชั่วโมงนี้คือการรวบรวมข้อมูลเว็บ การวิเคราะห์ข้อมูล และการสร้างข้อมูลเชิงลึก เพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และเปลี่ยนอินเทอร์เน็ตจากศัตรูให้กลายเป็นเพื่อน การใช้การดึงข้อมูลเชิงกลยุทธ์และการวิเคราะห์ข้อมูล จะไม่ยากที่จะระบุ Adele หรือ Beyonce คนต่อไป