為什麼音樂行業應該收集網絡數據以重複成功

數字環境帶來了改進的運營績效和更好的業務決策。 隨著高級數據分析和收集網絡數據的卓越方法的發展，唱片公司和個人藝術家轉向大數據分析來了解他們自己的表現以及當下觀眾的偏好也就不足為奇了。 這也標誌著過去我們認為互聯網是音樂產業成功的最大障礙的重大轉變。 最近，樂隊經理、自有品牌、分銷商和數字營銷人員共同遇到了數據收集，以通過基於可靠的大數據分析做出的有見地的決策獲得快速的業務收益。

互聯網對音樂產業的價值主張發生了怎樣的變化？

雖然互聯網為非法下載提供了途徑，但也有聰明的玩家學會了利用該渠道為自己謀福利。 這種逆轉始於 Apple 的 iTunes，隨後出現了類似的成功案例，如 Spotify 和 YouTube。 第二個主要階段是音樂流媒體服務的出現和廣泛普及。 通過在視聽界面中捆綁智能營銷活動，公司開始通過音樂流媒體服務從在線生態系統中獲取更好的價值。 它們提供了兩個關鍵優勢——

• YouTube 或 Spotify 等服務可免費使用和訪問
• 它們提供了極大的便利，因為音樂可以流式傳輸到任何連接到互聯網的設備

這些優勢為音樂行業帶來了其他方法無法做到的事情，即讓客戶從非法下載過渡到這些合法服務。 由於這些服務是免費的，用戶無需訪問非法種子或網站即可收聽他們喜愛的音樂。 應用內廣告也很好地為企業服務。

科技與音樂之間關係的重新點燃意味著什麼？

技術和音樂的重新結合意味著從音樂網站收集有意義的數據並影響決策朝著正確方向發展的潛力在很大程度上尚未開發。 您必須熟悉 YouTube 根據您的收視記錄或當前音樂曲目提出的建議。 這只不過是數據收集和大數據分析。 他們共同尋求為用戶提供深度個性化的定位。 反過來，這將確保忠實的客戶群和更好的用戶體驗。

大多數數據提取發生在 Twitter、Facebook、YouTube 或 Instagram 等社交媒體平台上。 使用適當的數據提取服務，您無需花時間編寫數據分析規則，而是可以將時間用於做出有洞察力支持的決策。 通過數據收集，您可以獲得各種數據片段和切片，讓您以全新的視角看待您的藝術家、唱片公司、歌曲和樂隊表演。 您可以設置規則以每天或定期收集統計數據，並通過各種地理配置文件參數對其進行過濾。 通過數據收集，您還可以比較兩首歌曲或兩位藝術家的用戶參與度 KPI。

在數據科學家和數據收集專家的幫助下，分析您的樂隊、藝術家或特定歌曲的表現變得非常容易。 從旨在提供最合適的音頻和視頻體驗或支持物聯網的音樂會的推薦引擎，到在歌曲或藝術家中獲得適當的建議列表，實際上是在幕後進行大數據和數據收集。 當我們認為大數據在諸如 LP、音樂盒式磁帶或 CD 等非數字化音樂的舊時代是多麼具有挑戰性時，想像一下它的價值。 唱片公司和分析專家無法獲得關於下載量、專輯表現如何或哪種類型的觀眾喜歡聽特定歌曲的大量數據。 科技與音樂的第一階段以音樂下載的形式開始。 這有助於決策者監控下載量、收聽習慣和受眾偏好。 通過音樂流媒體，技術和音樂的融合更加深入，通過有針對性地收集網絡數據，詳細了解誰、何時、何地或如何獲得。

數據採集對音樂產業有什麼價值？

音樂行業正在尋求利用數據提取帶來的對音樂的深刻理解和唱片公司的競爭情報。 就其本質而言，音樂無法被分析。 但是，當它轉換為數字格式時，它為客戶和用戶分析打開了很多可能性。 隨著數字化，由於大數據，歌曲級別的量化和分析過程成為可能。

Pandora 的音樂基因組計劃 (MGP) 就是從網絡數據收集、分類和後續數據分析中獲得價值的一個典型例子。 該服務始於 1999 年，採用人工組織與自動化算法相結合，根據歌手的個人資料、歌曲中使用的樂器、節奏的速度和管弦樂隊的個人資料等參數對音樂進行分類。 為一首歌曲收集了多達 450 個這樣的數據點。 它的數據庫有大約 3000 萬首歌曲，並且每天都在增長。 媒體業務中的一個類似例子是 Netflix，它有一個專門的團隊觀看電影內容並對其進行分類以建立其數據庫。 同樣，Pandora 擁有一支訓練有素的音樂專業人士團隊，他們的工作職責包括聆聽歌曲並建立與每首歌曲相關的 450 點，這些點可以稍後輸入其主數據庫。

這種精心構建和組織音樂數據的結果是什麼？ 可以設計一種更好的對音樂和算法進行分類的方法來服務於推薦引擎。 這反過來又有助於公司更好地與音樂贊助人互動，從而提高他們的創收能力。 如果用戶不需要搜索類似的歌曲來適應他當前的心情或收聽偏好，那該有多好。 相反，該算法將能夠根據他當前正在聽的內容提出建議。 這解釋了 Pandora 音樂流媒體服務所取得的巨大成功。

另一個極好的例子是 Spotify。 該公司一直領先於全球最受歡迎的流媒體服務，超過了 Pandora。 這種巨大的受歡迎程度並非沒有道理。 Spotify 一直在悄悄地在後台工作，以改變收集和分析數據的方式以獲得更好的結果。 它對 Echo Nest 的收購是朝這個方向邁出的一步。 在他們的數據提取能力的支持下，它成功地為推薦引擎構建了一個更強大的算法，具有更好的自動化和更好的數據爬取能力。

現在我們著眼於音樂行業值得探索的另一條途徑——即收集現場音樂會期間產生的數據的可能性。 在泰勒斯威夫特的表演中，音樂會觀眾在入場時獲得 LED 腕帶的例子正在展示物聯網的威力。 樂隊有能力根據 Swift 在舞台上現場演唱的歌曲的情緒改變顏色。 隨著現場音樂會成為音樂行業收入的主要來源，這種技術的實施肯定會增加參與者所體驗的“哇”因素。

展望未來

[spacer height=”10px”]許多公司表達了他們對音樂流媒體和服務提供商所採用方法的合法性的保留。 該模型帶來了版稅支付和長期盈利潛力等問題。 反過來，這削弱了圍繞音樂流媒體作為一個有利可圖的商業機會的一些浮力。 然而，Spotify已經表明，通過讓技術更深入地滲透到音樂行業，音樂行業的創收能力只會出現正增長。 有 4000 萬付費用戶願意為該服務每月支付 10 美元，Spotify 已經證明，在很長一段時間內收集網絡數據、獲得有意義的見解並吸引觀眾的注意力是可能的。

註銷

發現人才不再是精明的唱片公司經理的領域。 隨著大數據技術的出現和圍繞高級分析功能發生的巨大行動，音樂行業的情況變得越來越好。 技術有助於音樂行業應對不斷變化的用戶偏好，並幫助他們繼續提供一流的服務，從而使客戶保持對服務的忠誠度並遠離非法下載。

正如 Pandora 和 Spotify 的成功故事所描繪的，該行業從非結構化音樂數據中理解的能力現在開始收穫成果。 當下的需要是擁抱網絡數據收集、數據分析和洞察力生成，以提高用戶參與度並將互聯網從敵人轉變為朋友。 通過採用戰略性數據提取和數據分析，不難發現下一個阿黛爾或碧昂絲。