Müzik Endüstrisi Başarıları Tekrarlamak İçin Neden Web Verilerini Hasat Etmeli?

Dijital ortam, gelişmiş operasyonel performans ve daha iyi iş kararları almayı beraberinde getirdi. Gelişmiş veri analitiğinin ve web verilerini toplamak için üstün yöntemlerin büyümesiyle, müzik şirketleri ve bireysel sanatçıların kendi performansları ve şu anda izleyicilerin tercihleri ​​hakkında fikir edinmek için büyük veri analitiğine başvurmaları şaşırtıcı değil. Bu aynı zamanda internetin müzik endüstrisinin başarısının önündeki en büyük engel olduğuna inandığımız geçmişten önemli bir kaymaya da işaret ediyor. Grup yöneticileri, özel etiketler, distribütörler ve dijital pazarlamacılar, sağlam büyük veri analitiği temelinde alınan anlayışlı kararlardan hızlı iş kazanımları elde etmek için son zamanlarda toplu olarak veri toplama ile karşılaştılar.

İnternetin müzik endüstrisi için değer önermesi nasıl değişti?

İnternet yasadışı indirmeler için bir yol sağlarken, kanalı kendi iyilikleri için kullanmayı öğrenen akıllı oyuncular da vardı. Apple tarafından iTunes ile başlayan bu geri dönüş, Spotify ve YouTube gibi benzer başarı hikayeleri ile devam etti. İkinci ana aşama, müzik akışı hizmetlerinin ortaya çıkması ve yaygın olarak popülerleşmesiydi. Şirketler, görsel-işitsel arayüze akıllı pazarlama kampanyaları bağlayarak, müzik akışı hizmetleri ile çevrimiçi ekosistemlerden daha iyi değer elde etmeye başladılar. İki önemli avantaj sundular –

• YouTube veya Spotify gibi hizmetlerin kullanımı ve erişimi ücretsizdi
• Müzik internete bağlı herhangi bir cihaza aktarılabildiği için büyük kolaylık sağladılar.

Bu avantajlar müzik endüstrisine diğer yaklaşımların yapamadığını yaptı, yani müşterinin yasadışı indirmelerden bu yasal hizmetlere geçişini sağladı. Bu hizmetler ücretsiz olduğundan, kullanıcıların favori müziklerini dinlemek için yasa dışı torrentlere veya sitelere erişmesi gerekmez. Uygulama içi reklamlar da işletmeler için para kazanma amacına iyi hizmet etti.

Teknoloji ve müzik arasındaki ilişkinin bu yeniden canlanması ne anlama geliyor?

Teknoloji ve müziğin yeniden evliliği, müzik sitelerinden anlamlı veriler toplamak ve doğru yönde gitmek için karar vermeyi etkilemek için büyük ölçüde kullanılmayan bir potansiyel anlamına geliyor. İzlenme geçmişinize veya mevcut müzik parçasına dayalı olarak YouTube'un sunduğu önerilere aşina olmalısınız. Bu, oyundaki veri toplama ve büyük veri analitiğinden başka bir şey değildir. Birlikte, kullanıcılara derinlemesine kişiselleştirilmiş hedefleme sağlamaya çalışırlar. Bu da sadık müşteri tabanı ve çok daha iyi bir kullanıcı deneyimi sağlayacaktır.

Veri çıkarmanın çoğu Twitter, Facebook, YouTube veya Instagram gibi sosyal medya platformlarında gerçekleşir. Uygun bir veri çıkarma hizmetiyle, veri analitiği kurallarını programlamak için zaman harcamanıza gerek kalmaz, bunun yerine içgörüye dayalı kararlar almak için zamanı kullanabilirsiniz. Veri toplama ile sanatçılarınızı, etiketlerinizi, şarkılarınızı ve grup performansınızı yeni bir ışık altında görmenizi sağlayacak çeşitli veri kesimleri ve dilimleri elde edebilirsiniz. Günlük veya periyodik olarak istatistik toplamak için kurallar belirleyebilir ve çeşitli coğrafi profil parametrelerine göre filtreleyebilirsiniz. Veri toplama ile iki şarkının veya iki sanatçının kullanıcı etkileşimi KPI'larını da karşılaştırabilirsiniz.

Veri bilimcilerin ve veri toplama uzmanlarının yardımıyla grubunuzun, bir sanatçının veya belirli bir şarkının ne kadar iyi olduğunu analiz etmek çok kolay hale geliyor. En uygun ses ve video deneyimini sağlamak için tasarlanmış öneri motorundan veya IoT özellikli müzik konserlerinden, şarkılar veya sanatçılara yönelik uygun bir öneri listesi almaya kadar, aslında sahne arkasında büyük veri ve veri toplama işlemi yapılıyor. LP'ler, müzik kasetleri veya CD'ler gibi dijitalleştirilmemiş müziğin eski çağında ne kadar zor olduğunu düşündüğümüzde, büyük verilerin değerini hayal edin. Müzik şirketleri ve analiz uzmanları, kaç kez indirildiği, bir albümün performansının ne olduğu veya hangi kitle türünün belirli bir şarkıyı dinlemeyi sevdiği hakkında fazla veri elde edemedi. Teknolojinin müzikle buluşmasının ilk aşaması, müzik indirmeleri şeklinde başladı. Bu, karar vericilerin indirme hacmini, dinleme alışkanlıklarını ve izleyici tercihlerini izlemesine yardımcı oldu. Müzik akışıyla, teknoloji ve müziğin karışımı daha derine inildi ve web verilerinin hedeflenen toplanması yoluyla kimin, ne zaman, nerede veya nasıl mevcut olduğuna dair ayrıntılı bilgiler verildi.

Veri toplama, müzik endüstrisine nasıl bir değer sağlıyor?

Müzik endüstrisi, veri çıkarmanın getirdiği bu derin müzik anlayışından ve müzik etiketlerinin rekabet zekasından yararlanmaya çalışıyor. Doğası gereği müzik analiz edilemez. Ancak dijital bir formata dönüştürüldüğünde müşteri ve kullanıcı analizi için bir çok imkanın kapısını aralıyor. Sayısallaştırma ile, büyük veri sayesinde şarkı düzeyinde niceleme ve analiz etme süreci mümkün hale geliyor.

Web verilerinin bu şekilde toplanmasından, sınıflandırılmasından ve ardından veri analizinden elde edilen değerin en iyi örneği Pandora'nın Müzik Genom Projesi'dir (MGP). 1999 yılında başlatılan bu hizmet, müziği şarkıcının profili, şarkıda kullanılan enstrümanlar, ritmin hızı ve orkestra profili oluşturma gibi parametrelere göre sınıflandırmak için otomasyon algoritmalarıyla karıştırılmış manuel organizasyonları kullanır. Tek bir şarkı için 450 kadar veri noktası toplanır. Veritabanında yaklaşık 30 milyon şarkı var ve her gün büyüyor. Medya sektöründeki benzer bir örnek, film içeriğini izleyen ve veritabanını oluşturmak için sınıflandıran özel bir ekibin bulunduğu Netflix olabilir. Benzer şekilde, Pandora'nın iş sorumlulukları arasında şarkıyı dinlemek ve daha sonra ana veritabanına beslenebilecek her şarkıyla ilişkili 450 nokta oluşturmak olan eğitimli müzik profesyonellerinden oluşan bir ekibe sahiptir.

Müzik verilerinin bu ayrıntılı yapılandırılması ve düzenlenmesinin sonucu mu? Öneri motoruna hizmet etmek için müzik ve algoritmaları sınıflandırmanın daha iyi bir yolu tasarlanabilir. Bu da şirketin müzik patronlarıyla daha iyi ilişki kurmasına ve dolayısıyla gelir yaratma yeteneklerini geliştirmesine yardımcı olur. Kullanıcının mevcut ruh haline veya dinleme tercihine göre benzer bir şarkı aramasına gerek kalmasa ne kadar iyi olurdu. Bunun yerine, algoritma, o anda dinlediği şeye dayalı olarak önerilerde bulunabilecektir. Bu, Pandora'nın müzik akışı servislerinin elde ettiği büyük başarıyı açıklıyor.

Bir başka mükemmel örnek ise Spotify. Şirket, Pandora'yı geçerek dünyanın en sevilen yayın hizmeti olarak lider durumda. Bu muazzam popülerlik sebepsiz değil. Spotify, üstün sonuçlar için verilerin toplanma ve analiz edilme şeklini değiştirmek için arka planda sessizce çalışıyor. Echo Nest'i satın alması bu yönde atılmış bir adımdır. Veri çıkarma yeteneklerinden güç alarak, daha iyi otomasyon ve daha iyi veri tarama özelliklerine sahip öneri motoru için çok daha sağlam bir algoritmayı başarıyla oluşturdu.

Şimdi müzik endüstrisi için keşfedilmeye değer başka bir yola bakıyoruz – yani canlı konserler sırasında üretilen verileri toplama olasılığı. Taylor Swift'in performansı sırasında konser seyircisinin girişte LED bileklik alması örneği, IoT'nin hünerini sergilemekti. Grup, Swift'in sahnede canlı olarak söylediği şarkının havasına göre renk değiştirme yeteneğine sahipti. Müzik endüstrisinin kazançlarının büyük bir bölümünü oluşturan canlı konserlerle, bu tür bir teknoloji harikası uygulaması, katılımcıların yaşadığı 'vay' faktörüne kesinlikle katkıda bulunacaktır.

geleceğe bir bakış

[spacer height=”10px”]Birçok şirket, müzik akışı ve hizmet sağlayıcılar tarafından kullanılan yaklaşımın yasallığı konusundaki çekincelerini dile getirdi. Model, telif ödemeleri ve uzun vadeli karlılık potansiyeli gibi sorunları da beraberinde getirdi. Bu da, kazançlı bir iş fırsatı olarak müzik akışı etrafındaki hareketliliğin bir kısmını azalttı. Ancak Spotify, teknolojinin müzik endüstrisine daha derinlemesine nüfuz etmesine izin vererek, müzik endüstrisinin gelir yaratma kapasitesinin yalnızca olumlu bir büyüme göreceğini göstermiştir. Hizmet için ayda 10 dolar ödemekten mutlu olan 40 milyon ücretli abonesiyle Spotify, web verilerini toplamanın, anlamlı içgörüler elde etmenin ve uzun bir süre boyunca izleyicilerin dikkatini çekmenin mümkün olduğunu kanıtladı.

Oturumu kapatmak için

Yetenekleri tespit etmek artık kurnaz bir müzik şirketi yöneticisinin alanı değil. Büyük veri teknolojilerinin ortaya çıkışı ve gelişmiş analitik yetenekleri etrafında gerçekleşen muazzam eylemlerle birlikte, müzik endüstrisi için işler daha iyi hale geliyor. Teknolojinin, müzik endüstrisinin değişen kullanıcı tercihlerindeki sürekli değişen değişimle başa çıkma biçiminde bir eli vardır ve müşterilerin hizmetlere sadık kalmaları ve yasa dışı indirmelerden uzak durmaları için mükemmel hizmetler sunmaya devam etmelerine yardımcı olur.

Pandora ve Spotify'ın başarı öyküsünün de gösterdiği gibi, endüstrinin yapılandırılmamış müzik verilerinden anlam çıkarma konusundaki yetkinliği meyvelerini toplamaya başlıyor. Kullanıcı katılımını artırmak ve interneti bir düşmandan bir arkadaşa dönüştürmek için web veri toplama, veri analitiği ve içgörü oluşturmayı benimsemek günün ihtiyacıdır. Stratejik veri çıkarma ve veri analitiği kullanarak, bir sonraki Adele veya Beyonce'yi bulmak zor olmayacak.