予測と育成
既存データに基づく数学的モデリングにより、将来どのオーディエンスが特定の音声・動画内容を消費するかを高い精度で理解できます。若手アーティストが検索の段階で到達すべき成功要因を特定した後は、その形象がオーディエンスのコンテンツ認識に合うよう、行動に関する助言を提供できます。逆に、創作的なパーソナライズ手法により、分析対象のアーティストに適した具体的な要望をオーディエンスから引き出すこともできます。予測は類似のアーティストの動態に基づいて構築されるため、結果は単一の数値ではなく範囲になります。助言は一定期間に対して与えられ、実際に起こったことと比較できます。オーディエンスが変化すれば、予測は同じデータをもとに再計算されます。