Por qué los datos son importantes en la industria de la música

En nuestra primera edición de Rapid-Fire Q & As, cubrimos las preguntas de datos más frecuentes: ¿cómo funciona la ciencia de datos musicales, por qué la necesitamos y puede predecir el futuro?

(Sara Mekinc) (6 de julio de 2020)

La tecnología ha tenido un impacto en la industria de la música durante décadas. No solo estamos hablando de autoajuste, el declive de los CD y la posibilidad de llevar años de música en el bolsillo. Estamos hablando de cantidades masivas de datos acumulados de servicios de transmisión, redes sociales, radios, esfuerzos de marketing, ventas, detección de regalías, eventos, etc. Sin embargo, una empresa que recopila una gran cantidad de datos es muy a menudo similar a un perro que persigue un coche: una búsqueda inútil si no sabes qué hacer con él.

Entra: nuestra ciencia de datos musicales. Como recibimos muchas preguntas al respecto, hemos diseñado esta serie de Q & As de disparo rápido. Primero, cubrimos los conceptos básicos: ¿cómo pueden los datos musicales y la ciencia detrás de ellos ayudar a la industria de la música? Nuestro científico de datos senior Rok Bavec nos ayuda a navegar.

Encuentra a alguien en tu vida que te vea de la misma manera que Rok mira los datos.

🎨 La música es creativa, entonces, ¿por qué debería necesitar ciencia?

Trabajar con datos puede sonar como un snoozefest, pero en realidad se trata de resolver problemas de forma creativa. Imagínese tener una configuración de estudio espectacular: ¿no sería un movimiento inteligente aprender acerca de sus tecnicismos «aburridos» que no comprometen su arte, sino que lo llevan al siguiente nivel?

Es nuestro trabajo para ver cómo podemos ayudarlo a adquirir tales habilidades de “apoyo”. Por ejemplo: lo que hemos incluido en Viberate PRO es un sistema de punteros que puede ayudar a que tu música alcance más personas y llegue a la audiencia adecuada . Al «piratear» la parte promocional (ver qué funciona en línea, qué publican otros artistas, cómo se pueden mejorar sus canales, etc.), puede asegurarse de que sus esfuerzos creativos sean apreciados por las personas adecuadas en el momento adecuado y crezcan con sus hallazgos.

📈 Ciencia de datos = análisis, cuadros y gráficos, ¿verdad?

Si bien la analítica juega un papel importante, en realidad es una actividad continua. Las preguntas inteligentes en ciencia de datos no son «qué herramientas usar», «qué fórmulas aplicar» y «qué título universitario es mejor para ello». Se preguntan: «¿cuál es el objetivo final y cuál es la mejor manera de lograrlo?» Por ejemplo, uno de los esfuerzos recientes de Viberate fue crear un sistema que calcula listas de música actualizadas a diario. Pero la magia de la ciencia de datos no está en las «matemáticas creativas». El objetivo principal era diseñar estos gráficos para garantizar que cubrieran los diferentes temas en los que la gente podría estar interesada (como detalles de género, quién está en aumento, etc.) y predecir estos intereses en primer lugar.

Comprender el factor humano y aprovechar el conocimiento del dominio es lo que separa los grandes proyectos (y negocios) de los buenos. Tener un equipo diverso de expertos no tiene precio, porque todos pueden ofrecer voluntariamente un punto de vista único, y ser flexible y abierto a aportaciones multidisciplinarias es lo que produce los mejores resultados.

🔮 ¿Puedes predecir el futuro de un artista?

El término «análisis predictivo» se utiliza mucho en marketing en estos días y, por supuesto, siempre una buena idea para aumentar su ventaja competitiva respaldando sus instintos con información. Pero nuevamente: los mayores avances en cualquier industria provienen del factor humano, y eso a menudo significa hacer algo impredecible.

Mirar datos y gráficos es una cosa. Es importante tener tu propia perspectiva mientras miras. Los artistas más inteligentes que conocemos crean su propio futuro: siguen haciendo preguntas, Intente conocer a la audiencia, notar patrones y ser creativo al aplicarlos. Esos son los que evitan encajar en el molde simplemente copiando lo que estén haciendo sus compañeros exitosos, pero en su lugar tratan de ver lo que * no * están haciendo y romper el ruido.

Lo que podemos predecir, sin embargo, es que habrá muchos más datos para analizar. Y con él, más preguntas para responder. Golpéanos con los tuyos si los tienes.

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