Data Analytics di Industri Musik: Prediksi Kesuksesan Lagu di Pasar Musik

Tentu kita sudah sering mendengar mengenai data yang dimanfaatkan diberbagai bidang, mulai dari kesehatan, keuangan, pemerintahan hingga industri musik. Mungkin dibenak Anda bertanya-tanya kenapa industri musik memerlukan data, bukankah merupakan bagian dari sebuah seni yang relatif abstrak.

Yap, benar sekali memang dalam kenyataannya data berperan dalam mendukung kelangsungan dan kemajuan industri musik. Melalui data, para musisi, pemilik studio musik, dan lain sebagainya dapat memperkirakan musik yang seperti apa yang akan populer ke depan sehingga mereka dapat mengatur strategi ketika proses pembuatannya. Selain itu, industri musik sudah sangat erat dengan digitalisasi pada proses penyebarluasannya. Tentu saja proses tersebut akan menghasilkan data yang besar (Big Data) sehingga diperlukan kemampuan Data Analytics untuk mengolah data menjadi insight yang berguna bagi kemajuan sebuah bisnis.

Manfaat Big Data dalam Industri Musik

Big Data memiliki banyak manfaat dalam industri musik. Berikut adalah beberapa manfaat yang mungkin terlihat:

1. Big Data Dapat Membantu Musisi Mengatur dan Merencanakan Tur Mereka

Banyak musisi perlu tur untuk memiliki karir jangka panjang. Penggemar baru dapat dimenangkan hatinya jika seorang artis melakukan live yang intens dan penampilan yang menawan di atas panggung. Banyak booking agents menggunakan strategi ini untuk mencari peluang bagi band muda mereka untuk menjadi artis yang lebih besar dan lebih mapan dimulai sebagai artis pendukung.

Tidak mudah untuk mengetahui kapan dan di mana sebuah band harus melakukan tur. Di sinilah Big Data dapat membantu dalam mengambil keputusan yang lebih tepat. Big Data juga dapat didukung oleh teknologi seperti Internet of Things (IoT), yang mengacu pada perangkat yang terhubung ke internet sehingga dapat menyalurkan informasi dengan lebih efektif dan efisien. Di antara sekian banyak IoT populer, banyak orang yang familiar dengan Alexa, asisten virtual Amazon.

Beberapa teknologi berbasis media sosial, misalnya, dapat memberitahu Anda kapan dan apa yang didiskusikan orang tentang band, penampilan, atau lagu. Menganalisis umpan balik tersebut dapat membantu menentukan pasar, lokasi, atau demografi mana yang paling menguntungkan, serta di mana ada penggemar terbanyak.

2. Model Pendapatan Berubah

Seluruh model pendapatan industri musik telah berubah dalam dekade terakhir. Bisnis musik belum secara tepat menetapkan tarif royalti untuk streaming musik, meskipun situs streaming seperti Spotify telah membantu mengendalikan pembajakan online.

Big Data memiliki potensi untuk mengubah hal ini dengan memungkinkan perusahaan dan artis berkolaborasi secara lebih efisien menggunakan pemrosesan data berkecepatan tinggi, seperti cluster Hadoop. Data situs streaming memberi perusahaan banyak informasi tentang jenis dan genre yang dinikmati pasar target mereka saat ini.

3. Melacak preferensi musik

Organisasi dalam bisnis dapat memantau detak jantung industri dengan menggunakan database real-time dari tren musik global. Selera konsumen dapat berubah setiap saat. Oleh karena itu, artis harus selalu memperbarui diri untuk mengikuti tren terkini. Artis dapat menyesuaikan rekaman baru mereka agar sesuai dengan selera pelanggan yang berubah, dan perusahaan rekaman serta promotor dapat menyesuaikan upaya pemasaran untuk menjadwalkan acara dan aktivitas promosi seputar kebutuhan konsumen saat ini dan akhirnya meningkatkan hasil artis dan perusahaan.

4. Kemungkinan Pemasaran

Analitik Big Data dapat mengubah cara bisnis terlibat dengan populasi target mereka, dan industri musik akan mengikutinya dalam waktu dekat. Industri musik dapat belajar bagaimana mengembangkan sektor pemasaran digitalnya dengan memanfaatkan platform media sosial dan teknologi iklan baru. Mereka dapat memanfaatkan area ini untuk mempromosikan bentuk baru pemasaran kolaboratif dengan merek yang lebih besar. Red Bull, Urban Outfitters, dan Nike termasuk di antara mereka yang telah mendaftar. Artinya, label rekaman dan musisi bisa mengikuti model bagi hasil yang dipelopori oleh platform media sosial seperti Instagram.

Penggunaan Instagram sebagai alat pemasaran telah meroket dalam beberapa tahun terakhir. Saat ini diakui sebagai salah satu platform interaksi terbesar. Merek dapat meningkatkan kesadaran, dan artis dapat membagikan karya mereka melalui iklan yang dipilih dengan baik. Industri musik akan mengikuti, dan Big Data memainkan peran penting dalam transisi ini.

Bangkitnya Music Analytics

Data Science membantu perusahaan musik besar untuk menganalisis tren dan memprediksi hit besar (hal viral atau booming) berikutnya. Perusahaan seperti Spotify secara teratur merilis tren berdasarkan jenis musik yang didengarkan penggunanya. Perusahaan musik dapat dengan mudah memanfaatkan data yang tersedia ini untuk melihat lintasan jenis musik yang mungkin menarik bagi khalayak luas. Jika tren mengarah, misalnya, musik dansa, mereka pasti akan mendorong artisnya untuk menghasilkan musik semacam itu. Demikian pula, rilis lagu dan album juga dapat ditentukan dengan menggunakan 'analitik musik' (istilah yang digunakan untuk menggambarkan analisis tren musik dan lainnya).

Dengan industri musik yang semakin kompetitif, penting untuk membuat pendengar berbicara tentang musik karena membantu perusahaan musik mengumpulkan umpan balik konsumen dan bahkan lebih banyak data, yang akan memungkinkan mereka menentukan keputusan penting di masa depan seperti tanggal rilis video musik, tanggal konser, dan banyak lagi.

Pengaplikasian Data Analysis dalam Industri Musik

Dalam era digital yang semakin berkembang, industri musik telah mengalami perubahan signifikan dalam hal produksi, distribusi, dan pemasaran musik. Dalam konteks ini, pengaplikasian data analysis dalam industri musik dapat memberikan keuntungan kompetitif bagi label musik, artis, dan pelaku industri lainnya.

Beberapa perusahaan dunia pun telah mengaplikasikan Data Analysis dalam Industri Musik antara lain:

1.       Media Pandora

Sejak tahun 1999, Proyek Genom Musikal, yang dikembangkan oleh Media Pandora, telah menggunakan proses penataan data musik dengan bantuan klasifikasi manual serta algoritma otomatis. Ada hingga 450 poin data yang dikumpulkan dengan setiap lagu di database, yang saat ini mencapai sekitar 30 juta.

Parameter tersebut meliputi instrumen yang digunakan, jenis kelamin vokalis, gaya vokal latar, dan tempo ritme. Setiap lagu ini dipelajari oleh musisi yang terlatih secara khusus, mirip dengan cara Netflix mempekerjakan orang untuk menonton dan mengklasifikasikan konten mereka.

Karena penataan data tidak terstruktur ini yang berasal dari musik mentah, trek dapat dibandingkan satu sama lain dan penilaian dapat dihasilkan dan akhirnya secara algoritma dapat diketahui apa yang ingin didengarkan pengguna selanjutnya.

2. Spotify

Spotify, layanan streaming musik komersial, diluncurkan pada tahun 2008. Saat ini memiliki lebih dari 24 juta pengguna aktif terdaftar, 6 juta di antaranya adalah pengguna berbayar. Dengan lebih dari 20 juta lagu online, 20.000 lagu baru ditambahkan ke basis datanya setiap hari.

Pengguna di seluruh dunia telah membuat lebih dari 1 miliar daftar putar (playlists) dan lebih dari $500 juta telah dibayarkan kepada pemegang hak sejak peluncuran database ini. Ini membuatnya sangat jelas bahwa tanpa Big Data, Spotify tidak akan ada lagi.

Spotify memposisikan dirinya sebagai perusahaan berbasis data, yang berarti data digunakan di semua aspek organisasi. Dan ada angka untuk membuktikan ini seperti berikut :

1. Pengguna di Spotify membuat data 600 GB per hari dan data 150 GB per hari melalui layanan yang berbeda.
2. 4TB data dihasilkan setiap hari di Hadoop – cluster 700 node yang menjalankan lebih dari 2.000 pekerjaan per hari.
3. Tersebar di 4 pusat data di seluruh dunia, perusahaan memiliki penyimpanan sebesar 28 PB.

Perusahaan juga telah mengembangkan manajer alur kerja sumber terbuka yang disebut Luigi. Luigi adalah kerangka kerja (framework) python untuk definisi dan eksekusi data. Manajer juga terbiasa mengolah banyak data. Namun, sebagian besar data ini berpusat pada pengguna. Misalnya, miliaran pesan log yang memungkinkan database menyediakan rekomendasi musik atau memilih lagu berikutnya di radio. Data ini juga digunakan dalam pengambilan keputusan dan memberikan informasi peramalan dan analitik bisnis.

Spotify juga menggunakan data ini dalam berbagai bentuk lainnya. Misalnya, pada 2013, database menggunakan data streaming untuk memprediksi pemenang Grammy. Mereka memungkinkan hal ini dengan mendobrak kebiasaan mendengarkan pengguna dengan mempertimbangkan lagu dan album yang sedang dialirkan untuk menentukan popularitas musik. Pada akhir eksperimen ini, 4 dari 6 prediksi mereka ternyata benar. Dengan lebih banyak data ke depan prediksi yang dihasilkan akan lebih baik, rekomendasi yang lebih baik, dan lebih banyak pengguna yang melakukan pembayaran yang kepada mereka yang memiliki hak cipta (artis).

3. Warner Music Group

Warner Music Group adalah salah satu perusahaan rekaman terbesar di dunia. Mereka menggunakan data analysis untuk mengembangkan strategi pemasaran mereka dan meningkatkan kinerja artis mereka. Dengan menggunakan data analysis, Warner Music Group dapat memperoleh wawasan yang lebih mendalam tentang perilaku konsumen dan tren musik terbaru.

Salah satu tujuan utama Warner Music Group dalam menggunakan data analysis adalah untuk meningkatkan kinerja artis mereka. Data analysis membantu mereka untuk memperoleh informasi tentang preferensi musik penggemar, performa lagu, dan keberhasilan album di pasar. Informasi ini dapat membantu mereka untuk membuat keputusan yang lebih baik tentang strategi pemasaran dan promosi untuk artis mereka.

Selain itu, Warner Music Group juga menggunakan data analysis untuk memperoleh wawasan tentang perilaku konsumen dan tren musik terbaru. Dengan memahami perilaku konsumen, mereka dapat membuat keputusan yang lebih cerdas tentang investasi, produksi, dan pemasaran produk mereka. Dengan memahami tren musik terbaru, mereka dapat menyesuaikan diri dengan pasar dan menawarkan produk yang sesuai dengan kebutuhan dan keinginan konsumen.

Dengan menggunakan data analysis, Warner Music Group dapat memperoleh keunggulan yang lebih besar dibandingkan dengan pesaing mereka di industri musik. Dengan memahami perilaku konsumen dan tren musik terbaru, mereka dapat mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif dan meningkatkan kinerja artis mereka. Sebagai hasilnya, mereka dapat memperoleh pendapatan yang lebih tinggi dan memperkuat posisi mereka di pasar.

4. Universal Music Group

Universal Music Group (UMG) adalah sebuah perusahaan rekaman yang mengintegrasikan penggunaan data analysis dalam kegiatan bisnis mereka. Salah satu manfaat utama dari penggunaan data analysis oleh UMG adalah untuk memahami perilaku pendengar dan memberikan rekomendasi musik yang sesuai. UMG menggunakan data dari platform streaming musik seperti Spotify dan Apple Music untuk menganalisis perilaku pendengar, seperti jenis musik yang mereka dengarkan, kapan mereka mendengarkan musik, dan dari mana asal pendengar tersebut. Dari analisis ini, UMG dapat merekomendasikan musik yang sesuai dengan preferensi pendengar, serta mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif.

Selain itu, UMG juga menggunakan data analysis untuk memperbaiki proses distribusi dan pemasaran musik mereka. Data analysis membantu UMG memahami tren dalam perilaku konsumen, seperti perilaku pembelian musik fisik dan digital, serta konsumsi musik streaming. Dengan memahami tren ini, UMG dapat meningkatkan efisiensi dalam distribusi dan memastikan produk mereka tersedia di platform yang paling populer dan efektif untuk target pasar tertentu. UMG juga dapat meningkatkan strategi pemasaran mereka dengan memahami bagaimana konsumen berinteraksi dengan iklan mereka dan menggunakan data untuk mengoptimalkan kampanye pemasaran mereka.

5. Sony Music Entertainment

Sony Music Entertainment adalah salah satu perusahaan rekaman terbesar di dunia. Untuk mempertahankan posisinya di industri musik, Sony Music Entertainment menggunakan data analysis sebagai alat untuk memahami perilaku konsumen dan tren musik terbaru. Dengan menganalisis data konsumen, Sony Music Entertainment dapat memahami preferensi dan kebiasaan pendengar musik saat ini. Hal ini memungkinkan mereka untuk menghasilkan musik yang lebih sesuai dengan keinginan pasar dan memperkirakan popularitas lagu-lagu baru.

Selain itu, Sony Music Entertainment juga menggunakan data analysis untuk meningkatkan kinerja artis mereka. Dengan menganalisis data tentang kinerja artis, Sony Music Entertainment dapat mengidentifikasi area di mana artis mereka perlu ditingkatkan dan memberikan saran kepada mereka untuk mengoptimalkan potensi mereka. Sony Music Entertainment juga dapat menggunakan data analysis untuk mengelola kontrak dengan artis mereka dan memastikan kesepakatan mereka adil dan saling menguntungkan.

Proses distribusi dan pemasaran musik juga menjadi fokus bagi Sony Music Entertainment dalam penggunaan data analysis. Dengan menganalisis data distribusi dan pemasaran, Sony Music Entertainment dapat memperbaiki proses mereka dan mengoptimalkan strategi pemasaran. Hal ini dapat memastikan bahwa musik Sony Music Entertainment mencapai pendengar yang tepat pada waktu yang tepat dan dengan cara yang paling efektif.

Kesimpulan

Melalui uraian di atas kita telah memahami banyak hal terkait pemanfaatan data dalam industri musik. Mulai dari mengulas manfaat, kebangkitan Music Analytics hingga aplikasinya. Tentu saja kita sudah menyadari, melalui Data Analytics musisi dan perusahaan dapat memahami berbagai fenomena yang terjadi seputar perkembangan industri musik. Melalui pemahaman tersebut, musisi dan perusahaan dapat mengatur strategi yang paling sesuai dalam rangka mengantisipasi berbagai risiko dan mengoptimal potensi yang ada. Dengan demikian, melalui Data Analytics perusahaan akan memperoleh benefit yang signifikan.

Tentu saja Anda sudah menyadari begitu banyak kebermanfaatan Data Analytics. Anda juga dapat memiliki dan mengasah kemampuan berbagai pengolahan data terkini termasuk Data Analytics dengan bergabung bersama kelas yang disediakan oleh Algoritma Data Science School. Anda akan mendapatkan pengalaman belajar pengolahan data terbaik dengan instruktur yang telah teruji di bidang ini. Segera daftarkan diri Anda dan ikuti kelasnya!