음악 산업이 웹 데이터를 수집하여 성공을 반복해야 하는 이유

디지털 환경은 향상된 운영 성과와 더 나은 비즈니스 의사 결정을 가져왔습니다. 웹 데이터를 수집하는 고급 데이터 분석 및 우수한 방법의 성장으로 음반사와 개별 아티스트가 빅 데이터 분석에 의존하여 현재 청중의 선호도뿐만 아니라 자신의 성능에 대한 통찰력을 얻는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이것은 또한 인터넷이 음악 산업의 성공을 가로막는 가장 큰 장애물이라고 믿었던 과거에서 상당한 변화를 나타냅니다. 밴드 매니저, 개인 레이블, 유통업체 및 디지털 마케터는 최근에 종합적으로 데이터 수집을 통해 견고한 빅 데이터 분석을 기반으로 한 통찰력 있는 결정에서 빠른 비즈니스 이익을 얻었습니다.

음악 산업에 대한 인터넷의 가치 제안은 어떻게 바뀌었습니까?

인터넷이 불법 다운로드의 길을 제공했지만 자신의 이익을 위해 채널을 활용하는 법을 배운 똑똑한 플레이어도 있었습니다. 이 반전은 Apple의 iTunes에서 시작되었으며 Spotify 및 YouTube와 같은 유사한 성공 사례가 뒤따랐습니다. 두 번째 주요 단계는 음악 스트리밍 서비스의 출현과 광범위한 인기였습니다. 시청각 인터페이스 내에서 스마트 마케팅 캠페인을 묶음으로써 기업들은 음악 스트리밍 서비스를 통해 온라인 생태계에서 더 나은 가치를 추출하기 시작했습니다. 그들은 두 가지 주요 이점을 제공했습니다.

• YouTube 또는 Spotify와 같은 서비스는 무료로 사용 및 액세스할 수 있었습니다.
• 음악을 인터넷에 연결된 모든 장치로 스트리밍할 수 있어 큰 편리함을 제공했습니다.

이러한 이점은 다른 접근 방식이 할 수 없는 것, 즉 고객이 불법 다운로드에서 이러한 법률 서비스로 전환하도록 하는 것과 같이 음악 산업에 기여했습니다. 이러한 서비스는 무료이므로 사용자가 좋아하는 음악을 듣기 위해 불법 토렌트나 사이트에 액세스할 필요가 없습니다. 인앱 광고 역시 기업의 수익 창출 목적에 잘 부합했습니다.

기술과 음악의 관계가 다시 불타오르는 것은 무엇을 의미하는가?

기술과 음악의 재결합은 음악 사이트에서 의미 있는 데이터를 수집하고 올바른 방향으로 나아가기 위한 의사 결정에 영향을 미칠 수 있는 미개척 잠재력을 의미합니다. 시청 기록 또는 현재 음악 트랙을 기반으로 YouTube에서 제공하는 추천 항목에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 이것은 데이터 수집과 빅 데이터 분석에 불과합니다. 그들은 함께 사용자에게 깊이 개인화 된 타겟팅을 제공하려고합니다. 이는 충성도 높은 고객 기반과 훨씬 더 나은 사용자 경험을 보장합니다.

대부분의 데이터 추출은 Twitter, Facebook, YouTube 또는 Instagram과 같은 소셜 미디어 플랫폼에서 발생합니다. 적절한 데이터 추출 서비스를 사용하면 데이터 분석 규칙을 프로그래밍하는 데 시간을 할애할 필요가 없고 대신 통찰력을 바탕으로 한 결정을 내리는 데 시간을 사용할 수 있습니다. 데이터 수집을 통해 아티스트, 레이블, 노래 및 밴드 공연을 새로운 관점에서 볼 수 있는 다양한 컷과 데이터 조각을 얻을 수 있습니다. 규칙을 설정하여 매일 또는 주기적으로 통계를 수집하고 다양한 지리 프로필 매개변수로 필터링할 수 있습니다. 데이터 수집을 통해 두 곡 또는 두 아티스트의 사용자 참여 KPI를 비교할 수도 있습니다.

데이터 과학자와 데이터 수집 전문가의 도움으로 밴드, 아티스트 또는 특정 노래가 얼마나 잘하고 있는지 분석하는 것이 매우 쉬워집니다. 가장 적합한 오디오 및 비디오 경험을 제공하도록 설계된 추천 엔진 또는 IoT 지원 음악 콘서트에서 노래 또는 아티스트에 대한 적절한 제안 목록을 얻는 것은 실제로 큰 데이터 및 데이터 수집 배후에서 수행됩니다. LP, 음악 카세트 또는 CD와 같은 디지털화되지 않은 음악의 이전 시대에 빅 데이터가 얼마나 어려웠는지 생각할 때 빅 데이터의 가치를 상상해 보십시오. 음반사와 분석 전문가들은 다운로드 횟수, 앨범의 성능, 특정 노래를 즐겨 듣는 청중 유형에 대한 데이터를 많이 얻을 수 없었습니다. 기술과 음악의 만남의 첫 번째 단계는 음악 다운로드의 형태로 시작되었습니다. 이를 통해 의사 결정권자는 다운로드 수, 청취 습관 및 청중 선호도를 모니터링할 수 있었습니다. 음악 스트리밍을 통해 웹 데이터의 대상 수집을 통해 누가, 언제, 어디서, 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 자세한 통찰력과 함께 기술과 음악의 결합이 더 깊이 파고들었습니다.

데이터 수집은 음악 산업에 어떤 가치를 제공합니까?

음악 산업은 이러한 음악에 대한 깊은 이해와 데이터 추출로 인한 음반사의 경쟁력 인텔리전스를 활용하려고 합니다. 본질적으로 음악은 분석할 수 없습니다. 그러나 디지털 형식으로 전환되면 고객 및 사용자 분석의 가능성이 많이 열립니다. 디지털화를 통해 빅데이터로 인해 노래 수준에서 정량화하고 분석하는 프로세스가 가능해집니다.

이러한 웹 데이터 수집, 분류 및 후속 데이터 분석에서 파생된 가치의 대표적인 예는 Pandora의 MGP(Music Genome Project)입니다. 1999년에 시작된 이 서비스는 자동화 알고리즘과 혼합된 수동 조직을 사용하여 가수의 프로필, 노래에 사용된 악기, 리듬의 속도, 오케스트라 프로파일링과 같은 매개변수를 기반으로 음악을 분류합니다. 단일 노래에 대해 450개나 되는 이러한 데이터 포인트가 수집됩니다. 데이터베이스에는 약 3천만 곡의 노래가 있으며 매일 증가하고 있습니다. 미디어 비즈니스의 유사한 예는 영화 콘텐츠를 시청하고 데이터베이스를 구축하기 위해 분류하는 전담 팀이 있는 Netflix를 들 수 있습니다. 마찬가지로 Pandora에는 노래를 듣고 나중에 마스터 데이터베이스에 제공할 수 있는 각 노래와 관련된 450포인트를 구축하는 업무를 담당하는 훈련된 음악 전문가 팀이 있습니다.

이렇게 정교하게 음악 데이터를 구성하고 정리한 결과는? 음악과 알고리즘을 분류하는 더 나은 방법은 추천 엔진을 제공하도록 설계할 수 있습니다. 이는 결과적으로 회사가 음악 고객과 더 잘 소통하여 수익 창출 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 사용자가 자신의 현재 기분이나 선호도에 맞게 유사한 노래를 검색하지 않아도 된다면 얼마나 좋을까. 오히려 알고리즘은 그가 현재 듣고 있는 것을 기반으로 제안을 던질 수 있을 것입니다. 이것은 Pandora의 음악 스트리밍 서비스가 누리는 엄청난 성공을 설명합니다.

또 다른 훌륭한 예는 Spotify입니다. 판도라를 제치고 세계 1위 스트리밍 서비스로 자리매김하고 있다. 이 엄청난 인기는 이유가 없습니다. Spotify는 백그라운드에서 조용히 작업하여 우수한 결과를 위해 데이터를 수집하고 분석하는 방식을 변경했습니다. Echo Nest의 인수는 이러한 방향으로 나아가는 단계입니다. 데이터 추출 기능을 통해 더 나은 자동화와 더 나은 데이터 크롤링 기능을 갖춘 훨씬 더 강력한 추천 엔진 알고리즘을 성공적으로 구축했습니다.

이제 우리는 음악 산업을 위해 탐구할 가치가 있는 또 다른 길, 즉 라이브 콘서트 중에 생성된 데이터를 수집할 가능성을 살펴봅니다. Taylor Swift의 공연 중 입장할 때 콘서트 청중이 LED 팔찌를 받는 사례는 IoT의 우수성을 전시하는 것이었습니다. 밴드는 스위프트가 무대에서 라이브로 부른 노래의 분위기에 따라 색을 바꾸는 능력이 있었다. 라이브 콘서트가 음악 산업 수익의 주요 부분을 차지하는 상황에서 이러한 기술의 구현은 참가자들이 경험하는 '와우' 요소를 확실히 추가할 것입니다.

미래를 바라보다

[spacer height=”10px”]많은 회사들이 음악 스트리밍과 서비스 제공업체가 사용하는 접근 방식의 합법성에 대해 유감을 표명했습니다. 이 모델은 로열티 지불 및 장기적인 수익성 잠재력과 같은 문제를 야기했습니다. 이것은 차례로 수익성 있는 비즈니스 기회로서 음악 스트리밍에 대한 부양의 일부를 감소시켰습니다. 그러나 Spotify는 기술이 음악 산업에 더 깊숙이 침투함으로써 음악 산업의 수익 창출 능력이 긍정적인 성장을 볼 수 있음을 보여주었습니다. 4천만 명의 유료 가입자가 월 10달러를 기꺼이 지불하고 있는 Spotify는 웹 데이터를 수집하고 의미 있는 통찰력을 얻고 장기간에 걸쳐 청중의 관심을 끌 수 있음을 입증했습니다.

로그오프하려면

재능을 발견하는 일은 더 이상 영리한 음반사 매니저의 영역이 아닙니다. 빅 데이터 기술의 출현과 고급 분석 기능에 대한 엄청난 조치가 발생하면서 음악 산업의 상황이 나아지고 있습니다. 기술은 음악 산업이 변화하는 사용자 선호도의 끊임없이 변화하는 변화에 대처하고 뛰어난 서비스를 계속 제공하여 고객이 서비스에 충성도를 유지하고 불법 다운로드를 피할 수 있도록 도와줍니다.

비정형 음악 데이터를 이해하는 업계의 역량은 이제 판도라와 스포티파이의 성공 사례에서 알 수 있듯이 열매를 맺기 시작했습니다. 시간의 필요는 사용자 참여를 높이고 인터넷을 적에서 친구로 변화시키기 위해 웹 데이터 수집, 데이터 분석 및 통찰력 생성을 수용하는 것입니다. 전략적 데이터 추출 및 데이터 분석을 사용하면 다음 Adele 또는 Beyonce를 찾는 것이 어렵지 않을 것입니다.