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Analisis de Datos Detrás del Éxito de un Lanzamiento Musical

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En este post podrás ver desde el punto de vista de la analítica cómo es el éxito de un lanzamiento.

En este caso prestaremos atención a cómo analizar la fuente de tus streams sobre la base del panel de control de la distribuidora Believe Music. Quede por delante que este no es un post patrocinado y que puedes tratar de hacer lo mismo con las estadísticas que permitan tu distribuidor.

Comenzamos

La idea general es analizar la vista de tu catálogo en base a las pistas más escuchadas.

Abre DataMusic para analizar las listas de reproducción o playlists como fuentes de streams

Primer paso

Conéctate a DataMusic y Analiza la fuente de los streams. Haz clic en “Analíticas” > “Tendencias diarias” > Elige un periodo de tiempo con el calendario de arriba.

¿Cómo entender el origen de los streams?

  1. Carga el periodo que necesitas.
  2. Haz clic en “Pistas de listas más reproducidas”
  3. Observa el porcentaje total para una primera impresión: ¿Fueron los playlists el origen de un gran porcentaje de streams?

Métrica clave: El “Porcentaje total” es un cálculo basado en el total de streams generados por esa lista de reproducción, en comparación con la cantidad total de streams generadas e informadas en tu petición.

Cargando la información de la playlist en base a la pista

¿Cómo entender el impacto de una playlist en una pista?

  • Comienza en la visión general como habías hecho previamente.
  • Haz clic en “Pistas de listas más reproducidas” de nuevo.
  • Haz clic en una de esas pistas – esto abre una nueva pestaña.
  • Haz clic en fuentes para cargar este tipo de información.
  • Observa nuevamente la columna de “porcentaje total”: Observa qué tanto porcentaje representa la lista de reproducción máxima
  • Baja para observar la repartición global de Fuentes de Streaming y encuentra el porcentaje de streams de esta pista que son originados por playlists
  • Sigue bajando más para encontrar esta repartición global expresada en un gráfico – explora un poco más seleccionando y quitando varias fuentes

Las distintas fuentes de streams

  • Búsqueda: El oyente utilizó la barra de búsqueda para acceder a la canción.
  • Página de playlist: El usuario fue en una playlist para escuchar tu canción.
  • Página de artista: El stream viene de la página del artista en la plataforma.
  • Página de álbum: El stream viene de la página del álbum en la plataforma.
  • Colección del usuario: El stream proviene de la librería personal del usuario.
  • Recomendación: El usuario obtuvo esta canción por recomendación de la plataforma.
  • Otros: Otras fuentes menores de streams.

Importante: Puedes aplicar el mismo método para entender el impacto de una playlist en un artista al hacer clic en uno de los artistas para abrir una pestaña centrada en dicho artista.

Con la analítica, el éxito de un lanzamiento es tan solo unas de las cosas que puedes hacer. A fin de cuentas, los datos hay que convertirlo en información añadiendo contexto para su entendimiento y comprensión.

Ahora que ya sabes cómo analizar la fuente de tus streams, podrás analizar la vista de tu catálogo basado en las pistas más reproducidas. Vamos a profundizar un poco más con los archivos CSV y un caso de estudio.

Descargar de lista de playlists  de DataMusic

  1. Comienza la visión global como anteriormente se había hecho.
  2. Haz clic en el botón que se encuentra arriba a la derecha para abrir el menú de descargas
  3. Haz clic en “Top playlists”
  4. Abre el archivo descargado, el cual va a obtener todos los playlists claves donde las pistas aparecieron – Y también que tantos streams generaron.

Revisa la columna de “curador” para una lista de todos los curadores registrados. ¿Por qué no crear una tabla de base de datos si quieres ir más lejos?

Tienes incluso la identificación de la playlist en la lista, la cual puedes copiar y pegar en la caja de búsqueda de Spotify para abrir el playlist.

Nota: Algo que debes de tener en mente. La plataforma no mide las listas personalizadas de forma “algorítmica” (los playlists generados por un algoritmo, para ajustarse a tus hábitos de escuchar música), dado a que sólo registrados playlists que tienen un mínimo de 50 seguidores.

Caso de Estudio

Haz un acercamiento en los playlists claves para una nueva campaña. Esta campaña (dos singles y un extended play en 3 meses) muestra tendencias muy estándar:

Gráfica de datos creada luego de la exportación de la playlist de DataMusic, la cual cubre un periodo de 90 días de un artista.

  • Predominancia de los playlists de editorial
  • Existen ciertos playlists curados por los medios, radios o blogs, los cuales aún pueden tener un pequeño impacto.
  • Los grandes curadores (pertenecientes a Filtr de Sony, Digster de UMG, Topsify de Warner…) son pequeños comparados a los playlists ofrecidos por el propio servicio editorial.
  • Los curadores externos, como otros artistas y bandas, usualmente no logran obtener una gran cantidad de seguidores al igual que estas otras playlists (exceptuando a los grandes artistas, claro). Aun así, el aparece en su playlist le da mucha credibilidad a la pista y ofrece una gran oportunidad para hacer promoción en las redes sociales.

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