Kecerdasan Bisnis di Industri Musik

Penggunaan jejaring sosial dan teknologi musik digital menghasilkan sejumlah besar data yang dapat dieksploitasi oleh pembelajaran mesin, dan dengan melihat pola dan perkembangan yang mungkin dalam informasi ini, alat dapat membantu pakar industri musik untuk mendapatkan wawasan tentang kinerja industri. Informasi tentang tokoh-tokoh pendengar, penjualan global, tingkat popularitas dan tanggapan audiens terhadap kampanye iklan, semuanya dapat memungkinkan industri untuk membuat keputusan berdasarkan informasi tentang dampak digitalisasi pada bisnis musik. Ini dapat dicapai melalui penggunaan Business Intelligence dibantu dengan pembelajaran mesin.

Machine Learning adalah cabang kecerdasan buatan, yang memberi komputer kemampuan untuk menerapkan perilaku belajar dan mengubah pola perilaku mereka, ketika terkena berbagai situasi, tanpa menggunakan instruksi eksplisit. Aplikasi pembelajaran mesin mengenali pola yang muncul, dan menyesuaikan diri sebagai respons, untuk meningkatkan fungsionalitasnya.

Penggunaan data real-time memainkan peran penting dalam Business Intelligence yang efektif, yang dapat berasal dari semua aspek kegiatan bisnis, seperti tingkat produksi, penjualan, dan umpan balik pelanggan. Data dapat disajikan kepada analis bisnis melalui dasbor, antarmuka visual yang mengambil data dari aplikasi pengumpulan-informasi yang berbeda, dalam waktu nyata. Memiliki akses ke informasi ini segera setelah peristiwa telah terjadi, berarti bahwa bisnis dapat segera bereaksi terhadap perubahan situasi, dengan mengidentifikasi potensi masalah sebelum mereka memiliki kesempatan untuk berkembang. Dengan dapat secara teratur mengakses informasi ini, organisasi dapat memantau kegiatan secara dekat, memberikan masukan langsung pada perubahan seperti tingkat persediaan, angka penjualan dan kegiatan promosi, yang memungkinkan mereka untuk membuat keputusan dan menanggapi dengan segera.

Menggunakan Business Intelligence untuk memantau berbagi file P2P dapat memberikan wawasan mendetail tentang volume dan distribusi geografis pengunduhan ilegal, serta memberikan industri musik dengan beberapa wawasan penting ke dalam kebiasaan mendengarkan yang sebenarnya dari audiens musik. Dengan menganalisis pola dalam data pada unduhan, profesional musik dapat mengidentifikasi tren berulang dan menanggapi mereka sesuai, misalnya, dengan menyediakan layanan yang kompetitif – layanan streaming seperti Spotify sekarang mengarahkan lalu lintas dari P2P filesharing, menuju rute yang lebih dapat dimonetisasi.

Jejaring sosial dapat memberikan wawasan yang tak ternilai untuk industri musik, dengan memberikan masukan langsung pada masukan dan pendapat penggemar. Analisis sentimen otomatis adalah metode yang berguna untuk mendapatkan wawasan tentang pendapat tidak resmi ini, serta mengukur blog dan jaringan mana yang paling memengaruhi pembaca. Data yang ditambang dari jejaring sosial dianalisis menggunakan aplikasi berbasis pembelajaran mesin, yang dilatih untuk mendeteksi kata kunci, berlabel positif atau negatif. Penting untuk memastikan bahwa teknologi dapat beradaptasi dan berevolusi ke pola perubahan dalam penggunaan bahasa, sementara membutuhkan paling sedikit pengawasan dan campur tangan manusia. Volume data akan membuat pemantauan manual menjadi tugas yang mustahil, sehingga pembelajaran mesin sangat cocok. Penggunaan pembelajaran transfer, misalnya, dapat memungkinkan sistem dilatih dalam satu domain untuk digunakan dalam domain yang tidak terlatih lainnya, yang memungkinkannya untuk terus mengikuti ketika ada tumpang tindih atau perubahan dalam ekspresi emosi positif dan negatif.

Setelah data yang tersedia dipersempit menggunakan aplikasi berbasis pembelajaran mesin, profesional industri musik dapat diberikan informasi mengenai popularitas artis, perilaku konsumen, interaksi dan pendapat penggemar. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk membuat kampanye pemasaran mereka lebih bertarget dan efisien, membantu dalam penemuan artis dan tren yang muncul, meminimalkan kerusakan dari pembajakan dan membantu mengidentifikasi "orang superfans" yang berpengaruh di berbagai komunitas online.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *