Аналитика музыкальной индустрии

Tazeros Global Systems

Музыкальным лейблам

Современный музыкальный рынок, как и другие рынки, практически полностью находится онлайн, это значит, что все этапы принятия решений лейблами (от поиска музыкантов до их дальнейшего продвижения) могут быть проанализированы и спрогнозированы алгоритмами.

Мы используем данные открытых источников для поиска новых талантов и оценки потенциала по привлечению аудитории

Продвигаемые песни анализируются по частотности, ритму и текущим аудиторным сегментам для подбора релевантных лидеров мнений

Прогнозирование распространения треков на стриминговых платформах и в социальных сетях с высокой точностью

Собственная аудитория лидера мнений является далеко не ключевым показателем. Мы предлагаем проводить сегментацию по поведенческим параметрам для выявления потенциала к взаимодействию. Ранжирование лидеров мнений происходит по относительной шкале вовлеченности активной аудитории и того процента, который следует за инфоповодами лидеров мнений.

Расширенный контент-анализ

Разработанная нами надстройка над семантическими движками позволяет извлекать факты, объекты действий и мнения о конкретных музыкальных релизах. Благодаря быстрой идентификации трендов в малых аудиториях мы можем эффективно находит новых музыкантов, а затем анализировать и предлагать определенные шаги на всем пути развития артиста. Благодаря применению технологии кластеризации текстов клиентам больше не надо вручную просматривать сотни тысяч выгруженных упоминаний без каких-либо аналитических выводов.

Временной анализ и анализ распределения таких параметров, как собственная аудитория и потенциал распространения публикаций, используются для понимания внутренних алгоритмов социальных сетей. Мы отслеживаем моменты, в которых аудитория у быстро растущих трендов занижается или завышается. В таком случае, можно четко понимать контент какого лидера мнений является положительным или отрицательным для площадки размещения.

Прогноз и развитие

Математическое моделирование на основе суцществующих данных позволяет с высокой точностью понимать, какая аудитория будет потреблять определенный аудио и видео контент в будущем. Определив ключевые факторы успеха молодого исполнителя на стадии поиска, мы можем предлагать рекомендации к действию, чтобы его образ соответствовал контентному представлению аудитории. В свою очередь, используя персонализацию креатива, мы также можем формировать у аудитории определенный запрос, подходящий анализируемому исполнителю.

Мы используем наш алгоритм, который объединяет аккаунты из различных социальных сетей в единый. Таким образом, мы можем эффективно привязать аккаунт в ТикТоке к другим социальным сетям, мессенджерам и нашим внутренним данным. Это позволяет создавать расширенное профилирование пользователей на основе данных потребляемого контента, фото/видео и социальных связей.

Интеграция и уведомления

Любые наши данные могут быть предоставлены клиенту напрямую в агрегированном и деперсонализированном виде. Информация передается через коннекторы, написанные для популярных баз данных, а также для open source продуктов, таких как Grafana. Вы можете выстраивать уведомления в реальном времени на стороне нашего хранилища или внутри своего решения. От появления информации в открытых источниках до ее обработки и загрузки в клиентский дашборд проходит не более 15 минут.

Example data

/help –
/contacts –
/bug –
/delete –

Участники

Медиа