Il y a 15 ans, dans un magasin de disques, la personnalisation la plus poussée que vous pouviez voir était une liste alphabétique d’artistes et de genres. De nos jours, les services de téléchargement et de streaming déploient divers algorithmes développés spécifiquement pour deviner d’où pourrait provenir votre prochaine chanson préférée. Comment ces algorithmes fonctionnent-ils et comment pouvez-vous les utiliser à votre avantage pour attirer de nouveaux fans ? Prenons l’exemple de Spotify et plongeons dans le vif du sujet.

 

Lorsqu’il étudie l’expérience d’écoute des utilisateurs, Spotify recherche trois types de données différents : Les signaux explicites, les signaux implicites et les signaux contextuels. Les signaux explicites sont les chansons que les utilisateurs aiment ou n’aiment pas.  Les signaux implicites sont le nombre de chansons sautées, les ajouts de listes de lecture, etc. Les signaux contextuels sont le type d’appareil que vous utilisez (mobile, ordinateur de bureau, Alexa, etc.) ou des éléments tels que l’heure et le jour de la journée.

Pour Spotify, l’acquisition d’utilisateurs est très importante car son système de personnalisation s’améliore avec l’arrivée de nouveaux utilisateurs. Cependant, le défi pour eux est qu’au départ, Spotify ne sait rien de ses utilisateurs. Pour cette raison, ils ont un système d’embarquement tout comme Netflix, lorsque vous ouvrez l’application la première fois, l’application vous demande de sélectionner 3 artistes ou plus que vous aimez. De cette façon, Spotify commence à comprendre nos goûts et à faire des suggestions.

Spotify utilise aussi régulièrement l’apprentissage automatique. Par exemple, si vous tapez “fr” dans la barre de recherche, Frank Ocean peut apparaître pour vous, mais pour une autre personne, ce sera peut-être Frank Sinatra. Si vous tapez “j”, vous obtiendrez peut-être “Jessie J” en fonction de votre historique d’écoute, alors que quelqu’un d’autre pourrait obtenir “J Balvin” en fonction de ce qu’il écoute.

Systèmes vocaux : Personnalisation des demandes de chansons des utilisateurs

 

Outre les signaux implicites et explicites mentionnés ci-dessus, Spotify s’intéresse également aux signaux contextuels, où les systèmes vocaux entrent en jeu. En particulier avec l’essor d’appareils comme Alexa, de nombreuses personnes utilisent aujourd’hui des systèmes vocaux à la maison lorsqu’elles font des tâches ménagères, cuisinent, dînent, jouent à des jeux, reçoivent des amis, etc. La plupart du temps, les gens laissent cette sélection à Spotify, où ils peuvent faire des demandes vagues comme “Jouer de la musique aux échecs” ou “Jouer de la musique en faisant pâtes”. D’autres fois, ils seront plus spécifiques, comme “Jouer Ariana Grande”, ou “Jouer quelque chose de relaxant”.

Pour la personnalisation du système vocal, il y a également un niveau de défi pour Spotify en termes de localisation, car “jouer quelque chose de cool” peut signifier des styles de musique très différents pour des personnes de cultures différentes. Mais quel que soit le cas, la personnalisation pourrait finalement aider les artistes à se rapprocher de leurs auditeurs et vice versa. Le projet “Fans First” et les Superfans

Dans ce sens, les efforts de Spotify vont également plus loin avec le projet “Fans First”, qui vise à mettre en relation les artistes avec leurs superfans. Chaque fois qu’un événement Spotify Live est organisé dans une ville, Spotify envoie des e-mails aux plus grands fans des artistes pour leur proposer des offres uniques ou exclusives, leur donner accès à des produits exclusifs, etc. Outre les données habituelles, Spotify détermine ces fans en combinant des signaux implicites et explicites, tels que les sauts, les lectures, les goûts, les enregistrements de listes de lecture, les adeptes, etc.

 

Pour résumer, la personnalisation de la musique semble aller au-delà des algorithmes et semble transformer le monde de la musique. En 2019, les auditeurs se soucient moins des styles et plus des humeurs. Intrinsèquement, beaucoup d’artistes font de la musique de genre bending qui va au-delà des descriptions des genres traditionnels. Pour le meilleur ou pour le pire, le streaming est à l’origine d’un nouveau modèle d’expérience musicale, tant pour les artistes que pour les auditeurs.