京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据将如何改变音乐行业_数据分析师
大数据能够改变音乐行业。文章称,要止住下滑势头,音乐行业需要多元的商业模式,需要像订阅和销售这样的纯销售模式以外的收入来源。大数据可成为它的收入来源,但目前还不受重视。音乐行业可效仿Instagram无缝整合赞助内容的模式。大数据能够揭示消费者音乐选择背后的动机,揭示特定人群的“音乐DNA”,音乐人能够给品牌商带来极富价值的数据。
以下是文章主要内容:
有关流媒体服务的版税支付问题日复一年被提起,各方的看法仍旧没什么改变,但尚未取得实质性的进展。
行业领先者依然认为流媒体版税是音乐人未来唯一的营收希望。到目前为止,音乐货币化的命运仍旧悬而未决。有人称,他们的目标就只是将音乐人的作品推送到消费者耳边。有的人则寻求继续吸引消费者付费获得音乐。不过,订阅模式不大可能会是解决让音乐创作者(不管是签约的还是独立的)持续获得报酬问题的唯一解决方案。
美国唱片工业协会(RIAA)的数据显示,美国年音乐总销售额已经下降至不到70亿美元,远远低于2003年时的130亿美元。与此同时,在科技行业的驱动下,音乐行业将继续以更新的模式替代像CD、iTunes这样的旧有商业模式,旧式音乐形式的市场份额将持续萎缩。
尼尔森最近就音乐行业的未来进行了研究,揭露了消费者购物习惯方面的一个令人遗憾的现实。也就是,选择让音乐人不在流媒体服务上提供作品的唱片公司可多获得8%的销售额,但这也会促使其他的听众到别的地方寻找相关音乐人的歌曲。这往往会促使人们去非法下载音乐。音乐行业真正需要的是,像订阅和销售这样的纯消费模式之外,多元的营收机会。
业界普遍忽略了音乐的一种新营收来源:大数据。
连接受众
如果说音乐是连接全世界的一种通用媒体,那么大数据就是释放其潜力的关键。数据不仅仅有潜力弥补实体音乐营收的下滑,实际上还能够超越它。通过广告技术和社交媒体,音乐能够利用一个更大规模的数据驱动型数字广告市场,加入为红牛、耐克、Urban Outfitters等品牌商进行协作营销和移动互动的全球趋势。
有影响力的音乐人已经在呼吁行业重新改造广告模式。“当商业广告变得不再像是广告的时候,它们会是一种艺术。演员、导演兼音乐人杰瑞德·莱托(Jared Leto)最近在Adweek的圆桌讨论会上表示。
然而,当前的音乐服务只是在浅显层面进行货币化,只是专注于人们在听什么,在哪里听。YouTube最近推出了备受期待的订阅音乐服务,这主要是为了解决他们的广告过多问题。YouTube实际能够给各种屏幕塞入多少广告呢?但通过进军订阅市场,他们向对于Pandora、Spotify、Rdio、Beats Music等不可行的方向往后退了一大步。流媒体利润率不会随着规模的增长而增长,订阅模式似乎不能在短期内给音乐人带来合理的报酬。
音乐行业需要需要一种全新的方式来连接消费者。想想分成模式吧,拿Instagram来进行案例分析。
在过去的两年里,Instagram取得爆发式增长,成为品牌商的营销推广工具。企业在Instagram上获得的互动率比在其它平台上要高得多,去年该服务推出了集成式的、精心放置的广告产品,那些广告可跟用户的动态消息无缝融合。也许,更有趣的是,品牌商探索跟具有影响力的Instagram热门用户合作,以连接它们的目标受众。转眼之间,自由摄影师和有社交影响力的人都能够通过跟其受众分享品牌内容而赚到相当可观的收入。在公然的横幅广告和月订阅服务以外,品牌商找到了新的方式来自然连接消费者。
同样的概念可能即将应用到音乐行业,特别是如果它有大数据基础。因为大数据能够揭示消费者音乐选择背后的动机,从而将社交情境跟消费者行为联系起来,数据还能够揭示特定人群的“音乐DNA”。换言之,它们属于吸引听众群的音乐组合元素。这能够启发强大的互动营销战略,使得音乐人能够给品牌商带来极富价值的数据。
weeSPIN联合创始人威尔森·程(Wilson Cheng)指出,“音乐、听众和有影响力的音乐人相关的各类数据,带来了获得有价值的信息分析的巨大机会,那些信息能够帮助深化用户互动,激发新的商业模式和形成数据驱动的品牌意识。”
大数据目录
类似于嵌入赞助帖子的Instagram,品牌商可以利用数据和音乐DNA驱动强化品牌意识和忠诚度的互动营销战略。再辅以合适的分发平台,品牌商就有了强大的工具去支持任何的营销推广活动。反过来,音乐人可基于他们与受众的交互获得合理的报酬,每一首通过品牌渠道播放的歌曲(如歌单、电台等等)都能够像点击那样带来收入。
音乐人可通过帮助品牌商连接其目标受众来创收,而不仅仅是依靠消费者来货币化自己的音乐。这一潜力可以说无穷无尽,因为数据并不受传统音乐行业的僵化结构限制。该领域有着很大的创新空间。
总的来说,涵盖超过3000万首歌曲的一整个数字音乐库能够转化成大数据商店。音乐人可自主选择是否要参与这种数据收入项目,不久之后他们将能够通过Tunecore、weeSPIN等发行平台许可自己的歌曲进行数据货币化。品牌商能够通过那些平台付费获得分析服务,以通过选定目标人群、地区、社交兴趣、年龄段等等来建立音乐品牌档案。收入的计算将只是基于营销活动期间歌曲的播放总量或者点击量(如耐克推荐运动锻炼时听的一首歌曲)。这让音乐人能够直接从其歌曲引发的品牌交互获得收入,而无需给他们的作品加入侵扰性的音频或者富媒体广告。
有人可能会说,品牌数据模式存在缺陷,因为品牌商需要进行大规模扩展来获得足够多的需求,进而维持音乐库存供应。而且,并不是每一家品牌商都适合做音乐品牌营销。然而,内容广告趋势不可阻挡。原生广告是广告市场增长最快的领域之一。
音乐是所有广泛渗透的媒体选项中最具社交性的一个。房地产经纪公司可以跟生活品牌和建筑师合作,信用卡公司可以建立起小企业励志品牌。那么,品牌商为何不能跟音乐合作呢?机会无穷无尽。数据货币化有可能会造就音乐行业史上增长最快的一个时期。也只有这一次,音乐人掌握了主动权。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13