Deezer repousse son entrée en bourse, etc | #Newsfeed 10/2015

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L’actualité principale de ce mois-ci, c’est le report de l’entrée en bourse de Deezer.

En vrac, les autres actualités de l’industrie musicale pour le mois d’octobre :

Le Hellfest nous en met plein la vue, etc – #NEWSFEED 09/2015

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L’actualité principale de ce mois-ci, c’est la performance du Hellfest, qui ouvre sa billetterie sans avoir annoncé sa programmation.

En vrac, les autres actualités de l’industrie musicale pour le mois de septembre :

Identifier les produits disruptifs & else – #NEWSFEED 08/2015

Newsfeed 08/2015 - Identifier les produits disruptifs

Vous avez passé de bonnes vacances ?

L’actualité principale du mois, c’est cet article qui propose 4 moyens pour les musiciens et les labels d’identifier les produits disruptifs avant les autres. Smells like LiveSparks spirit ?

En vrac, les autres actualités de l’industrie musicale pour le mois d’août.

Profil des superfans & else – #NEWSFEED 07/2015

Newsfeed 07/2015 - Profil des superfans

L’actualité principale de ce mois-ci, c’est la sortie du rapport de MIDiA Research sur le profil des superfans et leurs attentes. On en avait parlé en juin.

En vrac, les autres actualités de l’industrie musicale pour le mois de juillet :

#Newsfeed 06/2015

Un mois de juin riche en actualités. Evidemment, il y a eu le MIDEM (notre compte-rendu ici), mais beaucoup d’autres choses :

Big Data sets the pace of music | #MIDEM2015

big data sets the pace of music

Date : 07/06, Day 3

 

Intervenants

 

Dominique Delport ouvre le panel : pour lui, le meilleur exemple d’un bon usage du big data ne se trouve pas dans la musique ou le business mais dans le healthcare : en agrégeant des données sur les réactions d’enfants prématurés à un traitement, les médecins disposent d’informations capitales. Dans ce cas, le Big Data permet de sauver des vies. Dans les autres industries, comme les compagnies aériennes ou le voyage en général, le Big Data est essentiel au service client. Avec les objets connectés, 2,5 Bn de personnes sont sur la même plateforme (internet des objets). Les gens deviennent le media.

 

Pour Jennifer Hanser, il n’existe pas d’industrie où il y a plus de données que dans l’industrie de la musique. Cela commence le matin avec l’alarme du réveil, se poursuit sur le chemin du travail, puis en musique de fonds, jusqu’au bar où l’on va prendre un verre. Le fait de pouvoir comprendre le moment où un utilisateur a entendu un titre pour la première fois, l’a cherché sur Google, l’a regardé sur Youtube, l’a ajouté à Spotify, l’a acheté sur iTunes, est riche en promesses.

 

Kobalt gère des milliards de données de ventes. Paul Hitchman explique que l’entreprise s’engage à être complètement transparente vis-à-vis des ses données. Processer toutes ces données et les présenter de manière simple avec la possibilité d’approfondir est un challenge. Il est important que chacun puisse comprendre ce que Kobalt fait avec leurs données.

 

Le service de Rishi Malhotra est souvent appelé “le Spotify indien”. Saavn compte 15M d’utilisateurs. Selon lui, une entreprise tout entière devrait manger de la data au petit-déjeuner. La raison de vivre de Saavn, c’est les DAU (Daily Active Users). Il y a deux ans, Saavn comptait 5M d’utilisateurs et a commencé à envoyer des push à ses utilisateurs. Problème : les mêmes notifications étaient envoyées à tout le monde. Ca ne marche pas : il faut être spécifique. Lorsque Saavn a commencé à l’être, le service a vu sa base utilisateur prospérer. C’est un plaisir pour les utilisateurs mais cela demande une grosse puissance de cloud computing ainsi que des terabytes de données. Néanmoins, le contexte est roi : plus la recommandation est personnelle, plus le produit semble anticiper les goûts de l’utilisateur. Et cela évite d’envoyer de mauvais messages.

 

Steve Savoca explique que Spotify fait énormément de choses avec les données, et qu’elles sont principalement utilisées pour prendre des décisions en terme de business, avec les partenaires. Les données permettent aux partenaires de comprendre le business model et son économie. Elles permettent également d’améliorer l’expérience utilisateur. Lorde, par exemple, s’est retrouvée dans l’une des playlists les plus suivies de Spotify : cela lui a apporté une découverte massive, et de nombreux streams. Mais le nombre de streams demeure un indicateur peu intéressant : ce qui compte vraiment, c’est ce qui se trouve derrière. Les streams amènent le partage, et le partage la découverte. C’était la première fois que Spotify voyait le pouvoir de la playlist, auquel il croyait dur comme fer mais dont il n’avait jamais été témoin. Ce processus a ensuite été intégré à la stratégie de développement des artistes.

 

Au sujet du A&R, Paul pense que les lignes ont bougé. Auparavant, les influenceurs étaient la presse et la radio. Kobalt essaie d’identifier des artistes émergents. Auparavant, un certain ROI était espéré sur la sortie d’un disque. Aujourd’hui, ce ROI prend plus de temps. Les données deviennent importantes pour identifier de nombreuses sources. On est plus dans un contexte on l’on prévoit X mille ventes d’un album dans la première semaine. Il s’agit de prévoir la complexité commerciale et les cashflows. Pour Paul, le but de Kobalt est de donner des possibilités aux artistes. Et pour développer une carrière, il faut des outils. Avec ces outils, les artistes investissent sur eux-mêmes, en sachant ce qu’ils font bien et ce qu’ils font mal.

 

Steve revient ensuite sur le rachat d’Echonest : ce n’est pas en soi le rôle d’un service de développer un artiste, alors est-ce que l’on doit attendre cela de Spotify dans le futur ? Pour ce faire, Spotify doit comprendre un certain nombre de clé, la plus important résidant dans le contexte qui entoure son catalogue de 30M de titres.

 

Rishi, de son côté, utilise le negative data : en regardant aux recherches échouées de ses utilisateurs, il sait ce qui est trending et quel contenu acquérir. Il marrie ainsi l’humain et l’algorithmique. Encore une fois, l’objectif final est le plaisir de l’utilisateur ; mais si les recommandations ne sont pas spot on, on perd l’utilisateur.

 

Dominique explique qu’il faut recommander à l’utilisateur ce qu’il devrait aimer ou regarder. Sur Netflix, par exemple, 70% des contenus regardés ont été recommandés. Il faut donc réétudier les algorithmes pour les rendre plus humains. Le Big Data, c’est avant tout des données à propos des gens. Il s’agit d’augmenter la valeur de la musique pour l’artiste, pour le fan, pour le festivalier… Il ne s’agit pas de vendre de la publicité ou des produits, mais d’améliorer l’expérience utilisateur. A ce jour, les 20 entreprises principales dans la data sont américaines ou asiatiques. Il est essentiel que des européens émergent, pour préserver la diversité et la pluralité de l’écosystème, et surtout éviter tout type de verrouillage par quelque société que ce soit.

 

Jennifer, elle, n’a pas peur des algorithmes exploitant des données. Elle s’inquiètera le jour où ce sont eux qui écriront les chansons.

 

 

 

Mais alors, qui possède les données rassemblées ?
 

 

Paul répond que les droits des utilisateurs demeurent. La société utilise les données, les stocke, et offre des outils pour les analyser. Mais les artistes doivent rester propriétaires de leurs données.

 

Rishi fait remarquer que dès que vous déballez votre téléphone, ou que vous l’allumez ou le déverrouillez, il se transforme en beacon. La vraie question n’est plus qui possède le données, mais la transparence et avec qui ces données sont partagées. Il ne s’agit pas d’analyser les données d’un individu, mais d’un groupe d’anonymes. Ensuite, l’idée est d’utiliser ces données pour faire progresser l’économie musicale. Pour lui, les données ont sauvé l’industrie musicale. Les CDs n’avaient pas de données. Les MP3 peu. Avec le streaming, on a chaque extrémité de la chaîne de valeur : ce que l’utilisateur a écouté avant, après, ce qu’il faisait, à quelle playlist il a ajouté le titre…

 

Pour Paul, les données doivent pouvoir couler d’un point à l’autre, mais ce n’est pas encore le cas : elles s’arrêtent généralement aux majors. Soit les majors n’ont pas la technologie nécessaire pour présenter les données aux artistes, soit elles ne leur présentent pas parce qu’elles pensent pour une raison ou un autre que cela leur donne un ascendant.

 

Steve insiste sur le fait que la donnée devrait être libre, mais pour autant elle a une valeur. Les labels comprennent que la donnée et une partie de la valeur apportée aux artistes. Pour lui, la clé est que les artistes voient les données et les comprennent. Auparavant, on se demandait combien de streams équivalaient à un téléchargement. Mais encore une fois, ce n’est pas le sujet. Le sujet est ce qui se passe derrière le stream.

 

Rishi prend l’exemple de Taylor Swift : dans ce cas, la major savait qu’elle avait dans les mains l’un des albums de la décennie. Ils ont utilisé les données pour une analyse transactionnelle et ont pris la décision de retirer l’album de tous les services, excepté Youtube.

 

Concernant la transparence, Jennifer espère qu’on en arrivera au point où les utilisateurs sont propriétaires de leurs données, et les proposent aux services et marketers. Il faut avoir l’intégrité de respecter la vie privée de l’utilisateur. Certains programmes proposent de bénéficier de différents services de manière anonyme, mais les gens cherchent également une expérience, que seule la donnée permet d’offrir.

 

Concernant la relation aux marques, Dominique fait remarquer qu’elle doit être pertinente. La marque ne doit pas être présente sous forme de papier peint, pour simplement afficher son logo. Le partenariat d’Uber avec Spotify a du sens : ce faisant, les deux sociétés améliorent l’expérience de leurs utilisateurs.

 

Steve rebondit avec cette vérité : tout le monde n’est pas un superfan. Si l’on veut reconstuire une économie d’accès scalable, il faut s’adresser à une foule bien plus vaste que les superfans. Même si un utilisateur a une relation casual à la musique, il est possible de designer la bande-son de sa journée. En délivrant la musique appropriée au moment où l’utilisateur court, se rend au travail, se couche, on crée une expérience suffisamment valorisable pour l’utilisateur.

 

Pour Paul, il est tout à fait possible que les fans finissent par devenir loyaux à la marque Spotify plutôt qu’à l’artiste. C’est une relation entre les fans et un service. Ce n’est pas la manière dont nos parents écoutaient de la musique, mais Spotify devient l’ami en qui vous avez confiance, et qui joue la musique que vous allez aimer. Paul n’a pas d’opinion sur ces faits : bien ou mal, c’est la direction que nous prenons.

 

Les questions sont ouvertes au public, et je fais remarquer que l’on a surtout parlé de données concernant la musique enregistrée. Qu’en est-il du live ?

 

Evidemment, des acteurs comme Bandsintown, Songkick ou les différents services de billetterie occupent déjà ce terrain. Pour Paul, la question devient alors “Comment connecter les deux” ?

 

Rishi explique que la programmation de Coachella est en partie basée sur la data, en fonction de ce qui buzz au moment du festival. C’est grâce aux données de services de streaming et de bitly que Hozier a été programmé cette année.

 

Steve donne ensuite l’exemple d’un agent à Nashville qui a signé un artiste après avoir vu ses données Spotify. L’artiste tourne maintenant dans tous les Etats-Unis.

#MIDEM2015 | Wrap Up

Day 1

 

Day 2

 

Day 3

  • Marketing – Music data as a competitive weapon
  • Big Data sets the pace for music
  • The MediaShaker’s Session – Social media analysis for MIDEM
  • Embracing entrepreneurship: new music business models

 

Les articles n’ayant pas de lien attaché ne sont pas encore disponibles. Nous aussi, il faut qu’on dorme 😉

Translations coming soon

Retrouvez les vidéos du MIDEM ici

Non, Spotify ne pèse pas autant que le marché US de la musique

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On a vu plusieurs articles apparaître sur la toile, reprenant une évaluation du Wall Street Journal, et concluant que Spotify valait autant que le marché de la musique US. C’est inexact.

Cette conclusion se base sur un raisonnement erroné qui compare une valorisation à des revenus : la valorisation de Spotify, aux revenus du marché US. Or, la valorisation de Spotify est basée sur le potentiel de performances futures de la société suédoise ; les revenus du marché US pris en compte, eux, ne concernent que 2014.

Pour une comparaison plus juste, il aurait fallu évaluer le potentiel de performances futures du marché de la musique US. Et Spotify, de ce fait, serait loin de l’égaler.