为什么音乐行业应该收集网络数据以重复成功

数字环境带来了改进的运营绩效和更好的业务决策。 随着高级数据分析和收集网络数据的卓越方法的发展，唱片公司和个人艺术家转向大数据分析来了解他们自己的表现以及当下观众的偏好也就不足为奇了。 这也标志着过去我们认为互联网是音乐产业成功的最大障碍的重大转变。 最近，乐队经理、自有品牌、分销商和数字营销人员共同遇到了数据收集，以通过基于可靠的大数据分析做出的有见地的决策获得快速的业务收益。

互联网对音乐产业的价值主张发生了怎样的变化？

虽然互联网为非法下载提供了途径，但也有聪明的玩家学会了利用该渠道为自己谋福利。 这种逆转始于 Apple 的 iTunes，随后出现了类似的成功案例，如 Spotify 和 YouTube。 第二个主要阶段是音乐流媒体服务的出现和广泛普及。 通过在视听界面中捆绑智能营销活动，公司开始通过音乐流媒体服务从在线生态系统中获取更好的价值。 它们提供了两个关键优势——

• YouTube 或 Spotify 等服务可免费使用和访问
• 它们提供了极大的便利，因为音乐可以流式传输到任何连接到互联网的设备

这些优势为音乐行业带来了其他方法无法做到的事情，即让客户从非法下载过渡到这些合法服务。 由于这些服务是免费的，用户无需访问非法种子或网站即可收听他们喜爱的音乐。 应用内广告也很好地为企业服务。

科技与音乐之间关系的重新点燃意味着什么？

技术和音乐的重新结合意味着从音乐网站收集有意义的数据并影响决策朝着正确方向发展的潜力在很大程度上尚未开发。 您必须熟悉 YouTube 根据您的收视记录或当前音乐曲目提出的建议。 这只不过是数据收集和大数据分析。 他们共同寻求为用户提供深度个性化的定位。 反过来，这将确保忠实的客户群和更好的用户体验。

大多数数据提取发生在 Twitter、Facebook、YouTube 或 Instagram 等社交媒体平台上。 使用适当的数据提取服务，您无需花时间编写数据分析规则，而是可以将时间用于做出有洞察力支持的决策。 通过数据收集，您可以获得各种数据片段和切片，让您以全新的视角看待您的艺术家、唱片公司、歌曲和乐队表演。 您可以设置规则以每天或定期收集统计数据，并通过各种地理配置文件参数对其进行过滤。 通过数据收集，您还可以比较两首歌曲或两位艺术家的用户参与度 KPI。

在数据科学家和数据收集专家的帮助下，分析您的乐队、艺术家或特定歌曲的表现变得非常容易。 从旨在提供最合适的音频和视频体验或支持物联网的音乐会的推荐引擎，到在歌曲或艺术家中获得适当的建议列表，实际上是在幕后进行大数据和数据收集。 当我们认为大数据在诸如 LP、音乐盒式磁带或 CD 等非数字化音乐的旧时代是多么具有挑战性时，想象一下它的价值。 唱片公司和分析专家无法获得关于下载量、专辑表现如何或哪种类型的观众喜欢听特定歌曲的大量数据。 科技与音乐的第一阶段以音乐下载的形式开始。 这有助于决策者监控下载量、收听习惯和受众偏好。 通过音乐流媒体，技术和音乐的融合更加深入，通过有针对性地收集网络数据，详细了解谁、何时、何地或如何获得。

数据采集​​对音乐产业有什么价值？

音乐行业正在寻求利用数据提取带来的对音乐的深刻理解和唱片公司的竞争情报。 就其本质而言，音乐无法被分析。 但是，当它转换为数字格式时，它为客户和用户分析打开了很多可能性。 随着数字化，由于大数据，歌曲级别的量化和分析过程成为可能。

Pandora 的音乐基因组计划 (MGP) 就是从网络数据收集、分类和后续数据分析中获得价值的一个典型例子。 该服务始于 1999 年，采用人工组织与自动化算法相结合，根据歌手的个人资料、歌曲中使用的乐器、节奏的速度和管弦乐队的个人资料等参数对音乐进行分类。 为一首歌曲收集了多达 450 个这样的数据点。 它的数据库有大约 3000 万首歌曲，并且每天都在增长。 媒体业务中的一个类似例子是 Netflix，它有一个专门的团队观看电影内容并对其进行分类以建立其数据库。 同样，Pandora 拥有一支训练有素的音乐专业人士团队，他们的工作职责包括聆听歌曲并建立与每首歌曲相关的 450 点，这些点可以稍后输入其主数据库。

这种精心构建和组织音乐数据的结果是什么？ 可以设计一种更好的对音乐和算法进行分类的方法来服务于推荐引擎。 这反过来又有助于公司更好地与音乐赞助人互动，从而提高他们的创收能力。 如果用户不需要搜索类似的歌曲来适应他当前的心情或收听偏好，那该有多好。 相反，该算法将能够根据他当前正在听的内容提出建议。 这解释了 Pandora 音乐流媒体服务所取得的巨大成功。

另一个极好的例子是 Spotify。 该公司一直领先于全球最受欢迎的流媒体服务，超过了 Pandora。 这种巨大的受欢迎程度并非没有道理。 Spotify 一直在悄悄地在后台工作，以改变收集和分析数据的方式以获得更好的结果。 它对 Echo Nest 的收购是朝这个方向迈出的一步。 在他们的数据提取能力的支持下，它成功地为推荐引擎构建了一个更强大的算法，具有更好的自动化和更好的数据爬取能力。

现在我们着眼于音乐行业值得探索的另一条途径——即收集现场音乐会期间产生的数据的可能性。 在泰勒斯威夫特的表演中，音乐会观众在入场时获得 LED 腕带的例子正在展示物联网的威力。 乐队有能力根据 Swift 在舞台上现场演唱的歌曲的情绪改变颜色。 随着现场音乐会成为音乐行业收入的主要来源，这种技术的实施肯定会增加参与者所体验的“哇”因素。

展望未来

[spacer height=”10px”]许多公司表达了他们对音乐流媒体和服务提供商所采用方法的合法性的保留。 该模型带来了版税支付和长期盈利潜力等问题。 反过来，这削弱了围绕音乐流媒体作为一个有利可图的商业机会的一些浮力。 然而，Spotify已经表明，通过让技术更深入地渗透到音乐行业，音乐行业的创收能力只会出现正增长。 有 4000 万付费用户愿意为该服务每月支付 10 美元，Spotify 已经证明，在很长一段时间内收集网络数据、获得有意义的见解并吸引观众的注意力是可能的。

注销

发现人才不再是精明的唱片公司经理的领域。 随着大数据技术的出现和围绕高级分析功能发生的巨大行动，音乐行业的情况变得越来越好。 技术有助于音乐行业应对不断变化的用户偏好，并帮助他们继续提供一流的服务，从而使客户保持对服务的忠诚度并远离非法下载。

正如 Pandora 和 Spotify 的成功故事所描绘的，该行业从非结构化音乐数据中理解的能力现在开始收获成果。 当下的需要是拥抱网络数据收集、数据分析和洞察力生成，以提高用户参与度并将互联网从敌人转变为朋友。 通过采用战略性数据提取和数据分析，不难发现下一个阿黛尔或碧昂丝。