Freelancer
Chất lượng nhạc, hiểu người dùng, giá. Đây là 3 yếu tố dẫn đầu trong các cuộc thảo luận trên mạng xã hội do YouNet Media thống kê trong
Freelancer
Chất lượng nhạc, hiểu người dùng, giá. Đây là 3 yếu tố dẫn đầu trong các cuộc thảo luận trên mạng xã hội do YouNet Media thống kê trong một bài viết gần đây về Spotify.
Trong 3 điều trên, rõ ràng “hiểu người dùng” đang là một làn gió mới cho hoạt động nghe nhạc trực tuyến.
Điều đặc biệt nhất mà Spotify đang làm người dùng kinh ngạc là sự “học” của nền tảng ấy. Spotify học cách người dùng tương tác với các nội dung trên nền tảng của mình (chọn nghệ sĩ yêu thích, nghe bài hát yêu thích,…), từ đó lựa chọn ra những phương án tối ưu nhất tại thời điểm đó. Và như những ai đã trải nghiệm có thể thấy, Spotify không chỉ phát những bài hát của 5 nghệ sĩ bạn chọn khi đăng ký mà còn của những nghệ sĩ bạn chưa nghe tên bao giờ mà vẫn thấy hay và hài lòng.
Đây không còn là điều lạ lẫm gì nữa khi mà các hầu hết các nền tảng “phân phối nội dung” cho người dùng đều đang ứng dụng, dễ thấy nhất là Facebook. Với phương pháp học tương tự, Facebook thể hiện sự hiểu người dùng của họ bằng newsfeed, Spotify hiểu người dùng bằng các Discover Weekly, Daily Mix.
Ý tưởng cơ bản của việc phân phối nội dung là tìm sự tương đồng giữa gu âm nhạc của người dùng và tập dữ liệu của Spotify. Nghĩa là “nhiệm vụ” của Spotify là làm sao chọn ra được 10 trong 40 triệu bài hát để phân phối cho từng người dùng.
Nhưng làm thế nào để Spotify tìm được sự tương đồng?
Đó là một quy trình gồm 2 bước: phân tích bài hát và phân phối bài hát.
Bạn nghĩ rằng Spotify hiểu bạn? Không, Spotify hiểu bài hát mà bạn nghe, và từ những bài hát mà bạn nghe, Spotify sẽ gán cho bạn những khẩu vị âm nhạc cập nhật theo mỗi lần sử dụng Spotify. Và bài hát dưới sự “mổ xẻ” của bất cứ nền tảng âm nhạc nào cũng không phải là bằng tai nữa, mà bằng mắt. Bài hát lúc này sẽ được phân tầng thành các layer tương tự như cách các Designer làm việc. Một cách dễ hình dung nhất mà Spotify tạo ra cho các tài khoản Premium là công cụ điều chỉnh các yêu cầu đầu vào để tự tạo ra danh sách giới thiệu bài hát. Công cụ tên “Nelson” gồm 9 thành tố: Popularity, Tempo, Valence, Energy, Acousticness, Danceability, Instrumentalness, Liveness, Speechiness.
Mỗi thành tố đều có một chỉ số riêng tạo ra một bộ chỉ số riêng cho mỗi dòng nhạc. Chẳng hạn bộ chỉ số của dòng R&B slow jam sẽ là:
Nhưng chỉ số trên vẫn là bề nổi của tảng băng chìm mà thôi, thực tế Spotify còn nhiều phương pháp phân tích khác mà tôi không đủ khả năng để viết. Vì thế tôi nghĩ chúng ta nên dừng ở đây mà chuyển qua ý kế tiếp.
Có 3 cách để Spotify phân phối bài hát đến người dùng: từ dữ liệu đầu vào, từ dữ liệu người dùng tương tác với nền tảng, và từ xu hướng thị trường
Bạn có nhớ là mình phải chọn ít nhất 5 nghệ sĩ yêu thích trước khi bắt đầu không?
Đó chính là dữ liệu đầu tiên mà Spotify sử dụng để phân phối, cộng thêm dữ liệu về tuổi, giới tính, và vị trí nếu tài khoản kết nối với Facebook.
Từ các dữ liệu ban đầu này, Spotify sẽ phân phối các nội dung gần với sở thích người dùng nhất và phân phối dần các nội dung liên quan. Một khi người dùng bắt đầu nghe hoặc không nghe những bài hát được giới thiệu, Spotify sẽ có dữ liệu để phân phối theo cách thứ hai.
Một cách tổng quan thì Spotify sẽ thu thập dữ liệu từ bài hát bạn đang nghe, bạn đang ở đâu khi nghe, và đang trong ngữ cảnh nào khi nghe.
Việc phân tích bài hát bạn đang nghe vốn không chỉ đơn giản là phân tích ca sĩ, nhạc sĩ, dòng nhạc, mà còn những tầng sâu hơn như tâm trạng người dùng (và còn những tầng sâu hơn nữa về kỹ thuật nhưng chắc bạn không muốn nghe đâu, và tôi thì cũng không đủ khả năng viết). Sau khi phân tích ra được tâm trạng người dùng, Spotify sẽ đối chiếu với kho nhạc của mình và đưa ra một gợi ý bài hát hoặc một playlist. Việc đối chiếu này không chỉ ở cấp độ nền như nếu bạn buồn thì sẽ nghe ballad mà là bạn đang nghe nhiều nhạc buồn, nhưng lại là rock buồn và lại là rock alternative, tức Spotify sẽ đào sâu nhất có thể để biết được gu của người dùng tại thời điểm đó để giới thiệu bài hát.
Việc bạn ở đâu và đang trong ngữ cảnh nào khi nghe có thể không cho bạn một hình dùng rõ ràng. Nhưng số liệu hơn 400,000 playlist về chủ đề BBQ được tạo ra trong năm 2014 có thể là một minh chứng tốt về ngữ cảnh hoặc hình bên dưới về việc bạn ở đâu. Trong hình là các dòng nhạc được nghe nhiều nhất ở các bang (mở hình ở cửa sổ khác để phóng to lên xem).
Thêm một cách giới thiệu bài hát dựa trên sự tương đồng chất liệu nhạc là khi bạn nghe một bài hát nhiều lần và “thả tim”, cách thức bạn tương tác với ứng dụng, Spotify sẽ lưu lại khẩu vị âm nhạc và hành vi của bạn, từ đó đối chiếu với các playlist mà những user khác đã tạo, tìm sự tương đồng và giới thiệu những bài mà bạn chưa nghe.
Cách này khá cổ điển khi Spotify dùng các thông tin thu thập từ tin tức, báo chí, blogs để biết được xu hướng của thị trường. Từ xu hướng này họ cũng phân phối cho người dùng để nền tảng không bị lỗi thời, đồng thời có được độ hiểu thị trường mà họ đang hoạt động (Việt Nam chẳng hạn).
Hiện tại đó là những phương thức hoạt động của Spotify mà tôi tìm hiểu được. Và như các bạn thấy, sự khác biệt của Spotify nằm ở trải nghiệm người dùng nhưng bản chất là cách xử lý dữ liệu. Cũng những dữ liệu tương tự nhưng các nhà phát triển khác chưa tối ưu được dẫn đến dễ dàng bị mất khách hàng. Bản thân tôi trước đây rất thích Zing MP3 nhưng rồi tôi lại chọn YouTube để nghe, và giờ thì đến Spotify.
Brands Vietnam là Cộng đồng Marketing và Xây dựng Thương hiệu toàn diện tại Việt Nam, với những sản phẩm và dịch vụ có kết nối chặt chẽ với nhau để phục vụ cho nhu cầu đa dạng của marketers nói chung, người làm kinh doanh nói riêng.
Lầu 3, tòa nhà Viet Solutions, số 125/11 Nguyễn Cửu Vân, phường 17, quận Bình Thạnh, TP. Hồ Chí Minh.
© 2012 – 2022 Brands Vietnam.
Bản quyền thuộc về Công ty TNHH WEBRAND, giấy phép ĐKKD số 0311614186 do Sở KH&ĐT cấp ngày 10/03/2012.
Giấy phép MXH số 194/GP-BTTTT ký ngày 21/05/2019.
Freelancer
Chất lượng nhạc, hiểu người dùng, giá. Đây là 3 yếu tố dẫn đầu trong các cuộc thảo luận trên mạng xã hội do YouNet Media thống kê trongSpotify: Khác biệt nhờ cấu trúc xử lý và phân phối bài hát