喜歡聽特定類型音樂的人,比較容易看到廣告就想買東西?Spotify解密1.4億使用者習慣

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我們每天聽音樂,其實也正無形透露出許多個人化資訊,Spotify行銷團隊分析分析1.4億用戶的聽歌習慣,得出ㄧ些相當有趣的行為推測。

通勤、吃飯、運動,我們習慣在一天當中的很多場合搭配著音樂,但你知道嗎?我們每天聽音樂的習慣、模式,默默透露出了許多非常個人化的資訊。

Spotify推出一個叫「Spotify.Me」的網頁,利用用戶聽歌的習慣分析成不同的資料;同時公佈了一份「從音樂理解人」(Understanding People Through Music)報告,從聽音樂這件事,分析、推測用戶喜好、性格,在將這些資料賣給品牌商做為依據投放廣告。但若用輕鬆的角度看這份報告,可能會發現ㄧ些你自己都沒有注意過的有趣現像。

你怎麼聽音樂?Spotify都知道

只要使用Spotify帳號就能登入「Spotify.Me」,進入後可以看到平常最常聽的歌手、歌曲分別是哪些,還包括了一天當中最常聽音樂的時間、分析所有收聽歌曲中各音樂類型的百分比。

Spotify分析這些習慣,可以進而推測例如用戶在聽音樂時,有45%的時間在舞動身體,甚至從播放清單祖合,推測用戶是不是運動咖,在頁面的最後還會推薦一份專屬的Spotify.Me播放清單。

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保守?開放?聽的音樂也透露個性

同時還發佈了一份「從音樂理解人」(Understanding People Through Music)報告,Spotify行銷團隊分析1.4億用戶的聽歌習慣,做出了ㄧ些有趣的用戶行為預測。

報告中分為三類的聽歌習慣:

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Discovery

分析用戶花多久時間找新音樂來聽,推測習慣反覆聽熟悉音樂的人,傾向推薦品牌、公司給他們的朋友;而樂於嘗試新歌曲的人,有較大的機率會嘗試新餐廳。

Diversity

分析用戶聽歌的種類多元性,推測死忠聆聽同一類型音樂的人,傾向看到廣告就購買商品;而聆聽多元類型音樂的人,有更大的機率規律收看串流影音。

Tilt

分析用戶安排聽歌體驗的計畫,推測會將音樂當做背景性格隨性的聽眾,傾向在健身房運動45分鐘或更久;會自己建立播放清單的用戶,傾向花錢購買電動遊戲。

參透你心,更精準投放廣告

Spotify認為,透過這些數據可以協助品牌商更容易鎖定目標客戶。

對千禧世代來說,習慣聽同樣歌曲,就可能會是朋友中搶先收看新電影或影集的人;聆聽音樂風格較多元的用戶,會在跑步的時候聽音樂;收聽的音樂有主見的人,會願意為喜歡的品牌付費。

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對運動咖來說,習慣聽同樣歌曲的人,有更大的機率購買能量飲料;聆聽音樂風格較多元的用戶容易衝動購物;聽歌習慣隨意的用戶,更常在網路上觀看健身影片。

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對喜歡派對的用戶來說,喜歡聆聽不同歌曲有可能參加較多演唱會、買更多書;聆聽音樂風格較多元的用戶喜歡利用音樂改善情緒;聽歌習慣隨意的用戶喜歡網路購物。

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你覺得Spotify做出的推測跟聽歌習慣有關聯嗎?雖然當中有許多行為推測相當古怪、無厘頭,但不可否認透過大量分析用戶聽音樂的習慣,確實可以知道許多非常個人化的資訊,而Spotify正打算將這些參透你心的資料賣給品牌商,投放更精準的廣告從你身上賺更多錢。

資料來源:The VergeSpotify for brandsspotify.me

1.4億
據統計,Spotify目前全球活躍用戶高達1.4億,擁有5,000萬名付費用戶。
大數據
Big Data
「大數據」指資訊量極大或複雜,以致機器無法短時間處理的大量數據,狹義指大小為100TB~PB(=1024TB)以上的資訊量。現因科技、處理速度和雲端技術的進步而被多數企業採用,從Google搜尋到Facebook演算背後皆有大數據的應用;藉由系統性分析大數據,可以透過數字有效了解使用者的習慣、喜好…,並作為企業或產品的前瞻性發展之參考,因大數據「大量」及「多樣化」的特性、其適用產業極廣-政府、金融、教育、零售甚至醫療業,但也因此有個資安全的憂慮。 (來源: SAS US維基百科 )
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