数据聚合在音乐行业中起着不可或缺的作用，它可以提高其服务质量以及行业各个行业的效率。
爱迪生研究（Edison Research）分析了整个美国人口的音乐收听趋势。 他们的客户包括Spotify，Pandora，迪士尼，ESPN和其他媒体巨头。 他们将听众吸引到他们的研究设施中，以收集公司用于改善其业务模式和全面推广的见解。 上图是2014年的报告。
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关于歌词，音符，歌曲和节拍如何影响我们的听众，已经发表了很多研究。 这些研究策略最早可以追溯到50年代（战后繁荣时期），目的是在透彻了解消费者后，帮助该行业出售专辑或在广播中宣传热门歌曲。 在美国观众中捕获的数据有助于定义音乐和媒体的世代相传。 如今，许多唱片公司需要时间来适当地对其受众进行研究和分类，这有助于生产，营销，管理和分配。 如果没有首先利用对听众的统计了解，October’s Very Own就不会制作单曲。
尼尔森（Nielson）是另一个汇总美国消费者音乐收听行为的数据仓库。 以下是我在其2017年底报告中发现的一些统计信息：
“整个2017年，音乐流媒体的增长一直持续。专辑，歌曲和音频点播流媒体的总体消费量同比增长12.5％。 点播音频流增长了59％，弥补了音轨和专辑销量的下降。”
“有史以来，R＆B / Hip-Hop首次成为最流行的音乐类型，在前十大最消费专辑中有七张来自该音乐类型。 R＆B / Hip-Hop的流行是由点播音频流增加72％推动的。”
看到美国对嘻哈的偏爱增加，许多流媒体服务竭尽全力与嘻哈品牌建立牢固的关系。 您可以通过Spotify专门针对其“ Rap Caviar”播放列表的详细信息来可视化这种趋势，也可以在Apple Music致力于与多个嘻哈唱片公司和艺术家（例如Drake）签订合同的激烈努力中直观地看到这种趋势。
流媒体服务重新定义了艺术家，唱片公司和制片人从中受益的商业模式。 但是请记住，在您播放音乐时，这些公司会同时收集有关您的音乐收听习惯的大量数据。 通常，他们将使用这些数据来改善其业务模型或流算法。
这些流媒体服务还为他们的业务合作伙伴（即艺术家或唱片公司）提供了监视自己的流媒体活动并第一手获得听众结果的工具。 例如：Apple Music的Artist平台或Spotify的Fan Insights。 但是，正是Soundcloud真正为艺术家提供了流媒体数据聚合的先驱，当时他们开始为所有没有他们的代表权来吸引观众的艺术家提供一个公共平台。 然后，他们开始为艺术家提供见解，作为他们专业订阅的一部分。 现在，个人（而非标签）可以直接从公共平台访问统计信息。 Soundcloud最近才为艺术家用户将这些数据工具捆绑在一个单独的应用程序中，称为Soundcloud Pulse。
借助Soundcloud之类的公共平台，许多艺术家发现了一个机会，可以在音乐界如此险峻的水域中导航，并以其精准的方式吸引受众，从而为自己的卧室提供成功的录音室。 说唱歌手的机会就是这些成功的故事之一，如果不是Soundcloud的话，他将永远无法绕过唱片公司来吸引听众的注意。 在此之后，许多艺术家情报机构成立了，它们直接与艺术家合作，以挖掘或刮擦这些流服务正在编译的所有数据。 这些情报机构能够为艺术家甚至唱片公司（基于他们的商业模式）提供更多见解，从而为这些统计数据增加了更多情报。
随着技术的进步，我们能够更有效地存储和收集数据。 这催生了新一代的流媒体服务，它们利用这些数据来构建更准确的流算法。 尤其是当您引入人工智能或机器学习时，它们可以识别甚至预测音乐聆听行为的趋势，开发出令人震惊的准确模型，从而智能地播放音乐。
Spotify收购了Echo Nest以改善他们的机器学习算法，而Pandora最有价值的IP是其音乐基因组计划。 得益于这些数据聚合服务，流媒体平台在行业中形成了自己的竞争优势，通常公开认可他们对这些数据服务的访问，这是使它们的流媒体平台更准确或更精确地捕捉您的收听习惯和兴趣的原因。 Spotify的“发现每周”播放列表是建立在汇总数据基础上的智能播放列表的一个很好的例子。
这种类型的巨额投资或对获得更好的数据聚合服务的普遍兴趣是全球市场中多个行业的趋势。 但是，只有在音乐行业中，您才能找到干净整洁且索引率很高的数据。 这要归功于记录在50年代，60年代和70年代初期设置的标签的商业惯例。 数据一直是音乐行业商业模式不可或缺的一部分。
随着数据在音乐行业中继续发挥更大的作用，流媒体服务正在利用先进的机器学习算法为用户提供个性化的流媒体。 在我的下一篇文章中，我们将探讨对数据的理解上的进步如何帮助流媒体服务定制其内容，从而以独特的方式吸引多元化的用户群。
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