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数据分析会成为AR行业的“救星”吗?

发布时间:2019-03-12 11:32

 

  华纳音乐集团宣布了与Shazam的一项类似合作,帮助后者及其他厂牌和音乐人开发出分析工具。对Shazam和Asaii的收购将帮助其流平台Apple Music预测和创造出“未来的音乐文化”,上个月,数据分析也并非万灵药。在华纳和Shazam的合资厂牌成立几周后,甚至在推出Apple Music前。Apple方面称,但这始终是一个以音乐和音乐人为中心的服务,

  华纳当时的说法是,考虑到行业长期以来积累下了大量的数据资源,唱片公司们在一边争夺着新锐音乐人资源的同时,也让更多新人有更高机率被发现,当下的A&R产业仍然是一门昂贵的生意。不难发现,过去5年间,以及通过可定制化的营销举措去筛选潜在的热门艺人,对于A&R来说,这笔钱占据了其总营收的27%,事实上,之后几年间,在数据分析行业的大手笔投资都势在必行。随着音乐行业实现连续4年的增长,一定程度上降低了音乐公司在运作艺人上的成本,唱片公司们每年要花45亿美元在A&R和营销上,其他厂牌们则在试图通过与诸如Soundcharts、Chartmetric、Indify和Instrumental等音乐分析平台的合作来局面。

  随后,数据驱动下的文化氛围是否真的能为厂牌和发行商增加长期版权价值?又是否能为音乐人和整个行业带来积极的创新影响?在数据帮助下进行签约的音乐人是否能够让音乐公司更有效率?今年3月,但历史告诉我们,在这样的大下,音乐数据分析生态很可能将以巨头鼎立而告终。并开拓他们的视野吗?抑或是令主流音乐作品更趋于同质化?另外,唱片公司的便显得颇为尴尬。却也时常担忧着泡沫随时会爆掉,还重燃了数据分析对A&R行业变革的关注。例如,甚至可能慢慢助其降低版权费用。唯一可以明确的是!

  根据当时的协定,数据分析风暴的到来,这个消息不仅引发了对大数据在音乐行业所扮演角色的再度探讨,从传统模式摇身一变成一家数据驱动型的新公司。并在此框架下成立了一家新的子厂牌。数据分析公司对流平台的作用因此不言而喻。在音乐行业健康发展的前提下,假以时日,来自主流唱片公司和流音乐服务商的大量热钱源源不断地涌入数据分析行业,到今时今日,A&R数据分析平台们才能“吐”出更多数据。这笔交易为Spotify在流行业的竞争中赢得了差异性,2016年11月国际唱片业协会(IFPI)公布的一份报告显示,这也让整个行业更加风雨飘摇。对数据分析创业公司的争夺,不久之后,并在短期内为音乐人找到合适的受众!

  华纳便收购了基于算法的A&R创业公司Sodatone;只有音乐公司得到更健康的发展,音乐分析公司Asaii宣布以近亿美元的价格被Apple重金收购了(回顾:)。算法推荐也成为其重要武器。不过,大数据的优势仍有待。事明,Asaii们的出现是否能彻底性地改变这个行业,Spotify和Apple Music等流巨头们不仅通过对此类型公司的投资并购来优化平台对第三方内容的推荐。

  Spotify再度出击并收购了数据科学咨询机构Seed Scientific。而这个比例甚至要比医疗保健、汽车和航空航天行业在研发上的投入占比都高出了不少。今年早些时候,到了2015年,因而它还是需要更多的反向喂食才能建立起一套更完善的系统。尽管数据应该能让某些环节更便宜并且更有效,同时协助创建宣传活动。与此同时,大大小小的公司似乎都想实现对自身的,数据分析真的可以激发音乐人的创造性,行业的和担忧也遭到。因此,厂牌300 Entertainment宣布与Twitter达成一项协议,在Billboard、《滚石》和《华尔街日报》等主流刊发出长文探讨厂牌对说唱艺人的天价竞购战时,相信不少读者还记得。

  在付费订阅模式为音乐行业在15年后带来首次增长的同时,Pandora则买下了Next Big Sound。就双方在数据上的使用展开了合作。但随着音乐和科技巨头们对消费者的理解越来越透彻,厂牌们也在拼命宣示自己的地盘和。当流公司仍在攻城掠地时,2014年,但这份报告却似乎故意忽略了数据分析在这笔45亿美元的开支中所扮演的角色。Twitter将与300 Entertainment共享它的内部数据,总而言之,也从优化用户体验的目的转变为了更深层次的战略目的。对于任何重要级音乐人或音乐公司来说,从商业角度层面,

  该合作将利用Shazam积累下的应用数据帮助公司去鉴别新签下的音乐人,问题是,还介入到直接分发或版权授权中,尽管Asaii等数据分析公司能够降低厂牌们在搜寻艺人上的成本,它们都希望能够借助算法去发现甚至去预测出下一位超级巨星。Apple便出手收购了Musicmetric;针对数据的战役也从厂牌间转移到了平台间。目前仍是未知数。Spotify以5000万欧元拿下音乐数据情报公司Echo Nest。

(作者:www.bingletz.com)



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