现代音乐市场和所有市场一样，几乎完全在线，这意味着厂牌决策的各个阶段（从发现音乐人到后续推广）都可以由算法进行分析和预测。
我们开发的语义引擎附加模块能够提取与特定音乐发行相关的事实、行为对象和观点。通过快速识别小众人群中的趋势，我们可以有效找到新的音乐人，然后分析并提出贯穿艺人整个发展路径的具体步骤。得益于文本聚类技术，客户不再需要手动查看数十万条没有任何分析结论的提及。提及按含义分组，因此一段讨论是作为整体阅读，而不是一份孤立的行清单。每个结论都附带构建它的提及。分析会随新内容出现而持续重复。
基于既有数据的数学建模，让您能够高准确地理解未来哪些受众会消费特定的音频和视频内容。在搜索阶段确定了年轻艺人的关键成功因素之后，我们可以为行动提供建议，使他的形象与受众对内容的认知相符。反过来，通过创意的个性化，我们也可以从受众中提炼出一个适合所分析艺人的具体诉求。预测建立在同类艺人的动态之上，因此结果是一个区间而非单一数值。建议针对一段时间给出，并可与实际发生的事情对比。如果受众发生变化，预测会基于同一份数据重新计算。
我们的任何数据都可以直接以聚合和去标识化的形式提供给客户。信息通过为流行数据库以及Grafana这类开源产品编写的连接器传递。您可以在我们的存储侧或在自己的解决方案内部构建实时通知。从信息出现在开放数据源到处理完成并加载到客户仪表盘，不超过15分钟。服务中已经显示的任何指标，都以同样的形式提供。导出的字段集合由您决定。连接器是双向的，因此数据也可以从客户端返回系统。