La clave del éxito de Spotify
Nunca fue tan fácil descubrir música nueva casi a diario y eso, en un momento en el que en las emisoras musicales la variedad es poca y el espacio para lo nuevo casi nulo, ¡Cuánto le deben nuestra cultura musical y nuestra biblioteca a ese ente de la bolita verde! Otra vez, el responsable de hacerte las cosas más fáciles es el Big Data.
Spotify es un ejemplo claro de destreza en su manejo. En 2007 la industria musical parecía muerta debido a las descargas ilegales. Hoy, Spotify aporta más de 300 Millones de suscriptores que no pierden el tiempo en descargar música. Los datos son la propia razón de ser de la compañía. Su embrión es The Echo Nest, compañía especializada en Big Data musical, que compraron en 2006. El Big Data les sirve para extraer los datos para reconocer las preferencias de los usuarios y las tendencias musicales.
Lo estudian todo, como cuenta en esta entrevista Eliot Van Buskirk, Data Storyteller de la compañía: desde las preferencias por ciudad, hasta lo que escuchamos en función del clima, el estado de ánimo o el momento del año.
¿Qué datos recoge?
• Géneros más escuchados
• A qué hora escuchan música
• Dónde la escuchan (ver mapa de canciones top por país)
• Suscripciones a una playlists concreta
• Popularidad de los artistas
• Tiempo de reproducción (si pasas la canción antes de 30seg es un “no me gusta”)
345 millones de usuarios
Antes de Spotify, las plataformas musicales aprendían qué te gustaba en base a que tú se lo señalarás de una manera declarativa con un ♥️ o una ⭐. Spotify te pregunta poco, pero te observa siempre. Si te pone una canción y a los 30 segundos la pasas seguramente no guste, y si no solo la escuchas una vez, sino que muchas veces, la guardas en una lista descargable offline o la compartes, seguramente si que esa te guste.
Básicamente, Spotify ejerce de emparejador de canciones y usuarios y para ello tiene en cuenta los datos de las canciones y los datos de los usuarios. Incluido nuestro contexto: ubicación, fecha, hora o incluso qué actividad infiere que estamos haciendo.
La clave del éxito: personalización y experiencia
Seguro que nos suena el Descubrimiento Semanal de Spotify. Una playlist con 30 canciones que la plataforma ofrece semanalmente con el objetivo de recomendar nuevas canciones a sus usuarios permitiéndoles explorar nuevos horizontes musicales. Los usuarios todavía se sorprenden del acierto que tiene la plataforma en relación a los gustos musicales. Pero lo cierto es que no tiene nada de magia. Estas listas se desarrollan a partir de los análisis de otros usuarios con los que comparten artistas y canciones.
Otras modo de enfocarse en el usuario son las las listas personalizadas en función del momento. Así Spotify te recomienda la música para tu cena perfecta o mientras conduces, como en la lista «Your daily drive». Y esto no acaba aquí. Recientemente ha lanzado tu horóscopo musical, una nueva funcionalidad que te ofrece un horóscopo y una carta astral musical que puedes compartir con quien quieras.
Está claro que afinar al máximo en las recomendaciones mejorará considerablemente el engagement y, como consecuencia, la confianza llevará al usuario a querer mejorar aún más su experiencia de escucha y se convertirá en usuario premium; lo que a su vez hará que la plataforma disponga de más información sobre nosotros y pueda ofrecernos recomendaciones cada vez más y más “como nosotros”.
Spotify aprovecha sus datos para generar un negocio publicitario, Spotify Ads. Acaba de anunciar que ofrecerá a los anunciantes la posibilidad de personalizar mensajes en función de su estado de ánimo. Que puedas llegar con un mensaje vigorizante a quién se está poniendo una playlist de cross-fit y con uno más emocional a quién lleva 2 horas escuchando canciones sobre desengaños amorosos.
¿Qué hay detrás? IA y un buen equipo editorial
Detrás del éxito se encuentra la Inteligencia Artificial que analiza, busca y compara patrones de conducta en base a los datos que se recogen en la plataforma. Pero según explica el director de producto no es el único factor del éxito «Los sistemas de aprendizaje automático tienen que esperar a que algo se convierta en popular antes de recomendarlo a alguien, están condenados a seguir sólo la cultura en lugar de crearla». Y es por eso que la compañía cuenta con un equipo editorial humano esparcido por todo el mundo «para captar la cultura y aprovechar la intuición humana».
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