¿Te has preguntado el nivel potencial del Data Mining en la industria?
En el mundo actual, es importante reconocer que los entornos digitales están presentes en cada aspecto de nuestras vidas. Un acercamiento adecuado al procesamiento de información, es una materia clave para la preparación de cualquier profesionista en el mundo actual.
Para muchos, el Data Mining podría significar el cambio radical que la industria necesita. ¿Porqué?, simple:
cada acceso y búsqueda que realizamos en internet, está siendo grabado por algoritmos codificados en los navegadores, portales, sitios de acceso y streaming a cada momento. Veamos que sucede en la industria musical.
¿Qué es el Data Mining?
La huella digital que vamos dejando, está siendo constantemente analizada para varios fines específicos. No es coincidencia o magia que mientras navegas en Facebook, veas publicidad referente a tips de mezcla, servicios de streaming y hasta recomendaciones de amistad. Esto ocurre gracias al análisis de datos.
Cuando una gran concentración de información se acumula, se produce la misma situación que si encontráramos una veta de minerales en alguna región del planeta. Hay que determinar primero que mineral y subproductos podemos realizar a partir de la veta. En el caso de los datos, determinaremos que información importante podemos obtener de ella.
El último paso, es extraer esa información, a eso llamamos Data Mining (Minación de datos).
Esta información será utilizada con diversos fines (algunos buenos y otros no tanto) para implementar estrategias, toma de decisiones y reducir riesgos, potencializando aspectos financieros, expansión y transformación de productos y servicios.
¿Para que sirve el Data Mining en la industria musical?
Principalmente, se basa en la extracción de datos para la generación de productos que potencialmente brindan mejores oportunidades de desarrollo. Siendo realistas, en nuestros tiempos, apostar a una propuesta musical sin comprender mejor su entorno de consumo, preferencias del consumidor y oportunidades de crecimiento, es un albur que ninguna disquera puede sustentar.
Los conceptos de "apoyar" al artista han cambiado. Ya no es rentable dar dinero a proyectos y propuestas que no cumplen con requerimientos mínimos en rentabilidad y oportunidad.
Por ello, alternativas como el Crowdfunding y sacar recursos de gobierno no tiene sentido, puesto que en México, los creativos lo usan como forma se sustento económico (a veces hasta comprando cosas en Coppel con ese dinero) y muy pocas veces se aplica para impulsar el proyecto para que fue asignado.
Hablar de políticas públicas y esta complicidad directa del artista (haces como que me das dinero para desarrollo cultural y hago como que lo uso en ello) es tema de conversación para otro post.
Lo interesante del caso es que son precisamente estas circunstancias las que abren puerta a productos de alto riesgo y con pocas oportunidades para recuperar inversión.
El Data Mining, ofrece una herramienta poderosa para elegir una audiencia objetivo, su capacidad de consumo, sus preferencias y entornos de consumo, hasta la garantía de elegir adecuadamente una combinación de acordes y sonidos que estimulan al consumidor a seguir un artista.
¿Existen artistas bajo este esquema?
El primer experimento exitoso que ha utilizado al Data Mining es sin duda el artista pop Psy y su tema "Gangnam Style". A partir de un análisis de datos regional, la disquera aplicó el Data Mining sobre un concepto base y luego lo replicó haciendo análisis en otras ciudades clave de consumo en el mundo.
El análisis de datos, ayudó a determinar previamente el alcance conceptual y determinó la campaña promocional a partir de ello. El resultado ahí está para ser cotejado. Hasta hoy, sigue siendo el video más reproducido de YouTube con más de 2,794 millones de visualizaciones.
Este modelo ha representado un éxito para la industria de Corea del Sur. El K-Pop es uno de los géneros mejor implementados y rentables a nivel internacional. Japón y China utilizan estos modelos para sus mercados internos y hemos podido encontrar conceptos como BTS, Baby Metal o Hyuna que han impactado el mercado latino en los últimos años.
No es coincidencia que ocurra en los países potencia en el desarrollo de programación, diseño de hardware y aplicaciones más exitoso del mundo. Estados Unidos ha aplicado este proceso en artistas como Bruno Mars, Daft Punk, Katy Perry y Taylor Swift.
Spotify, Apple, Deezer y Claro Music en México, siguen utilizando la información de sus streamming para determinar las oportunidades de consumo en el mercado mexicano y las majors analizan datos para generar nuevos conceptos en el mercado latino.
Conclusión
Tendrían razón en pensar que estos sistemas tan avanzados están fuera del alcance de todo mortal. En realidad no, el Data Mining tiene un origen muy básico que puede ser replicable en diversos entornos creativos para asegurar respuestas objetivas y oportunas para los mercados emergentes.
Todo concepto musical es susceptible de beneficiarse del Data Mining y todo artista tiene acceso a una super computadora en estos días. Un smartphone actual es 100 veces más poderoso que la primer supercomputadora que fue creada en los años 50's.
La pregunta real y directa sería ¿estás dispuesto a utilizar un proceso de Data Mining en el desarrollo de tu concepto creativo?, ¿bajo que criterio estarías dispuesto a transformar tus obras en mejores temas para tus audiencias?, ¿dejarías que el Data Mining revelara a tu audiencia y aceptarías esa realidad?... Diría que "la respuesta está soplando en el viento"...
Rafa Mendoza analiza el negocio de la música para Ad Libitum Incubadora
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