摘 要：本文運(yùn)用Osterwalder于2004年提出的畫布模型，從價(jià)值定位、核心合作方、核心活動(dòng)等八個(gè)方面分析了大數(shù)據(jù)技術(shù)對流媒體音樂平臺商業(yè)模型的影響，同時(shí)指出了大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用對現(xiàn)有流媒體音樂平臺帶來的挑戰(zhàn)，為流媒體音樂行業(yè)在大數(shù)據(jù)背景下的發(fā)展提供借鑒。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);流媒體音樂;畫布模型

1 大數(shù)據(jù)對流媒體音樂平臺商業(yè)模型的影響

1）價(jià)值定位。目前流媒體音樂平臺主要價(jià)值定位中的推薦功能與廣告精準(zhǔn)投放極大地依賴于大數(shù)據(jù)技術(shù)。算法方面，Spotify通過采集與分析用戶行為信息、音樂流派、歌曲熱度等信息，向用戶推送與其喜好相匹配的PGC內(nèi)容。Spotify的算法生成歌單正成為整個(gè)流媒體音樂行業(yè)的標(biāo)桿。廣告方面，Spotify正在開發(fā)根據(jù)用戶使用場景進(jìn)行精準(zhǔn)投放地廣告業(yè)務(wù)?？偠灾?，大數(shù)據(jù)技術(shù)將極大地提升流媒體音樂平臺的價(jià)值。

2）核心合作方。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，使發(fā)行商與零售商在音樂行業(yè)中逐漸式微，而數(shù)據(jù)技術(shù)對流媒體音樂公司的重要性逐漸顯現(xiàn)。近年以來，世界流媒體音樂巨頭已與數(shù)據(jù)技術(shù)公司展開深度合作，如Spotify收購音樂分析公司The Echo Nest，Apple Music收購了技術(shù)公司Semetric。在大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展趨勢下，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算公司正在成為音樂公司的核心合作伙伴之一。

3）核心活動(dòng)。大數(shù)據(jù)云計(jì)算技術(shù)正在徹底改變音樂行業(yè)內(nèi)容生產(chǎn)的方式，在未來將占據(jù)音樂公司核心活動(dòng)中的主要地位。首先，以網(wǎng)易云音樂為例，其基于大數(shù)據(jù)云計(jì)算技術(shù)的算法系統(tǒng)，能夠基于用戶行為、音樂流派、歌曲熱度等數(shù)據(jù)，為用戶定制個(gè)性歌單。這一“歌單”模式正在逐漸取代專輯搜索、單曲搜索，成為用戶聽歌的首選渠道。音樂推薦算法系統(tǒng)已在流媒體音樂平臺得到廣泛應(yīng)用，這將為整個(gè)音樂行業(yè)帶來更深層次的改變：音樂流派將不再重要，甚至可能被算法推薦所取代。其次，網(wǎng)易云音樂等流媒體音樂平臺已基于大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)了聽歌識曲功能，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)信息量巨大、來源多渠道、獲得速度快等特征，將用戶周邊的音樂在數(shù)秒內(nèi)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)并進(jìn)行比對，最終成功識別所播放的樂曲。此外，已有音樂公司基于大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)能夠預(yù)測未來流行歌曲的軟件。例如，Music Intelligence Solutions有限公司研發(fā)的Uplaya軟件通過提取并存儲過往流行歌曲的旋律、節(jié)奏、和聲、歌詞等信息，進(jìn)而將這些信息與新歌對比來預(yù)測其是否會受到聽眾的歡迎。

4）核心資源。除音樂曲庫、人力資源、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施以外，大數(shù)據(jù)云計(jì)算技術(shù)將成為流媒體音樂網(wǎng)站的核心資源之一。

5）營銷渠道。流媒體音樂平臺目前的營銷渠道主要包括移動(dòng)端、PC端、網(wǎng)頁版。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，尤其是物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)云計(jì)算技術(shù)的緊密結(jié)合，未來流媒體音樂平臺的營銷渠道可能擴(kuò)展到智能游戲手柄、智能音箱、智能電視、汽車等。

6）顧客群體與顧客關(guān)系。以Spotify為例，目前其顧客群體主要分為ToB端廣告商與ToC端用戶。運(yùn)用STP模型分析流媒體音樂平臺用戶營銷策略，則大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用將對用戶細(xì)分、用戶定位、產(chǎn)品定位三大方面都帶來積極的改變。用戶細(xì)分與定位方面，大數(shù)據(jù)的采集分析不僅能使平臺運(yùn)營商全面掌控用戶畫像，更能針對用戶的心理需求、行為習(xí)慣進(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)分，從而進(jìn)行精準(zhǔn)的用戶定位，基于大數(shù)據(jù)算法分析，為用戶定制個(gè)性化內(nèi)容。產(chǎn)品定位方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)使平臺運(yùn)營商能夠?qū)崟r(shí)了解用戶行為，獲得用戶反饋數(shù)據(jù)，從而基于反饋數(shù)據(jù)改進(jìn)、調(diào)整產(chǎn)品，以獲得更好的用戶體驗(yàn)。我們可以推測，大數(shù)據(jù)技術(shù)將對拉新、促活、節(jié)流等方面，都有較好的應(yīng)用前景。大數(shù)據(jù)技術(shù)將成為CRM（顧客關(guān)系管理）領(lǐng)域提升競爭力的重要手段。

7）成本結(jié)構(gòu)。流媒體音樂平臺的主要成本用于支付版權(quán)費(fèi)、設(shè)備及平臺維護(hù)、帶寬費(fèi)用、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)費(fèi)用及員工薪水。目前，大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)代價(jià)不菲，因此，很多初次使用大數(shù)據(jù)的公司及數(shù)據(jù)量較大的公司都會定制自己的“硬件平臺”，而不是用現(xiàn)成的大數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品;小型企業(yè)則傾向于使用大數(shù)據(jù)存儲廠商提供的小型大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)以降低成本。未來隨著硬件設(shè)備的性能不斷提高、價(jià)格不斷降低，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)費(fèi)用有望在成本結(jié)構(gòu)中占據(jù)較小的比重。

8）盈利模式。用戶端層面，目前主流流媒體音樂平臺大多采用Freemium盈利模型。以Spotify為例，基礎(chǔ)音樂服務(wù)如播放歌單、收聽電臺等免費(fèi)向所有用戶開放，同時(shí)提供多項(xiàng)增值服務(wù)，需付費(fèi)$9.99（不含稅）享用。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，可能徹底改變用戶端盈利模式。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測用戶行為，流媒體音樂平臺可根據(jù)用戶實(shí)際聽歌時(shí)長或播放單曲/電臺數(shù)目來向其收費(fèi)，真正實(shí)現(xiàn)“用多少付多少”。廣告商層面，流媒體音樂平臺通過與廣告商合作，出售廣告位、用戶行為數(shù)據(jù)等形式盈利。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用有利于實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)廣告投放，同時(shí)將為流媒體音樂平臺帶來更多盈利。此外，通過對廣告播放量/瀏覽量的數(shù)據(jù)采集與分析，未來流媒體平臺或可向廣告商提供按播放量/瀏覽量計(jì)費(fèi)的創(chuàng)新廣告收費(fèi)模式。

2 挑戰(zhàn)

高度結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)的流媒體音樂平臺，在大大提高音樂宣發(fā)效率，重新定義音樂流派與音樂品味，智能化音樂搜索功能的同時(shí)，也將面臨一系列的挑戰(zhàn)。

首先，內(nèi)容的精準(zhǔn)推送可能會造成信息繭房效應(yīng)。流媒體音樂平臺運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)向用戶精準(zhǔn)推送音樂內(nèi)容，長此以往，用戶將不自覺地窄化對音樂產(chǎn)品多樣化選擇，即只收聽自己感興趣的音樂，對其他音樂產(chǎn)品無意識過濾。Spotify目前已意識到信息繭房效應(yīng)帶來的潛在威脅，從而升級其算法系統(tǒng)，在用戶畫像、用戶行為等指標(biāo)之外加入一定比例的排行榜熱歌推薦、用戶高評分推薦、新流派新曲風(fēng)推薦等，試圖打破信息繭房。然而，這些“新”信息如何與用戶喜好進(jìn)行平衡，仍是各大流媒體音樂平臺值得探索的問題。

其次，大數(shù)據(jù)技術(shù)可能將從流媒體音樂平臺在推薦算法方面的核心競爭優(yōu)勢逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)楸仨毦邆涞幕A(chǔ)設(shè)施，而各平臺間的競爭可能基于新的游戲規(guī)則開辟新的賽道。同時(shí)，由于流媒體音樂行業(yè)用戶黏度普遍較低，不少用戶同時(shí)擁有2個(gè)以上流媒體音樂app，流媒體音樂平臺的同質(zhì)化可能意味著行業(yè)洗牌，目前以算法推薦為核心競爭力的音樂產(chǎn)品若未能發(fā)掘新的競爭優(yōu)勢，極有可能在行業(yè)洗牌中被替代。

3 結(jié)論

大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展成熟，為流媒體音樂行業(yè)帶來了巨變。內(nèi)容生產(chǎn)方面，基于大數(shù)據(jù)分析的算法推薦系統(tǒng)與聽歌識曲功能改變了用戶播放歌曲、搜索歌曲的方式，同時(shí)基于大數(shù)據(jù)及在線音樂社區(qū)的實(shí)時(shí)用戶反饋能夠直接影響內(nèi)容生產(chǎn)。營銷方面，大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷已為廣告商帶來巨大的收益，而大數(shù)據(jù)技術(shù)未來與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合將為流媒體音樂平臺提供無限的營銷可能。顧客關(guān)系管理方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠使流媒體音樂平臺更深入地了解用戶需求、以個(gè)性化定制產(chǎn)品更好地滿足用戶需求，對拉新、促活、節(jié)流都將有積極的影響。盈利模式方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)以播放次數(shù)計(jì)數(shù)的新付費(fèi)模式，可能將改變現(xiàn)有的付費(fèi)模型。綜上所述，大數(shù)據(jù)技術(shù)對流媒體音樂行業(yè)的價(jià)值將不可估量。

參考文獻(xiàn)

[1]Alexander Osterwalder（2004）.The Business Model Ontology - A Proposition In A Design Science Approach. PhD thesis University of Lausanne.

作者簡介

張千繪（1995-），女，漢族，上海市，碩士研究生，研究方向：文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)管理。