À medida que aumentam os públicos e as receitas dos podcasts, o Spotify faz duas grandes aquisições, abrindo novas oportunidades para conectar os ouvintes ao conteúdo específico de sua localização.
Com 200 milhões de usuários de streaming de áudio em todo o mundo, dos quais 96 milhões são assinantes pagos, o Spotify deu uma nova vida à indústria da música. Nos últimos dois anos, a empresa diversificou e se transformou na segunda maior plataforma de podcast depois da Apple Music.
Duas aquisições recentes impulsionaram essa expansão ainda mais. Em fevereiro, o Spotify comprou a Gimlet, que produz conteúdo original de podcasts, e a Anchor, que desenvolve ferramentas de criação de podcasts.
A produção de conteúdo original não é algo novo: esse é um dos princípios do modelo de negócios da Netflix, e outras empresas estão expandindo suas funções de distribuidores de conteúdo a criadores de conteúdo. Com sua mudança à criação de podcasts, o Spotify está apostando no crescimento dessa mídia, em altas margens de lucro e em possibilidades de monetização.
Dessa forma, o Spotify pode descobrir que os dados de localização desempenham um papel importante na otimização da experiência do usuário. Até mesmo em plataformas digitais, a localização física influencia as preferências dos usuários e oferece dicas valiosas que podem ser usadas para atrair novos clientes e reter os existentes.
Capturando o crescimento com Analytics
Os ouvintes de podcasts são um público novo e valioso. O Spotify estima que seus usuários de podcasts passem duas vezes mais tempo na plataforma que os ouvintes de músicas. Uma programação exclusiva de podcasts pode atrair novos usuários.
Isso também pode convencer os usuários existentes a fazer upgrade ao serviço Premium pago da empresa.
Segundo as previsões, as receitas de anúncios em podcast nos EUA crescerão US$ 659 milhões até 2020, um aumento de mais de 110% em relação às receitas de anúncios de 2017.
O Spotify está se posicionando para aproveitar esse crescimento, aplicando uma sólida análise de dados e algoritmos de personalização ao podcast.
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Muitas pessoas associam certas canções a certos lugares. Agora, um grupo de desenvolvedores de software está personalizando a música ao terreno.
O aplicativo criado por eles usa dados de GIS para criar playlists que correspondem a um terreno plano e uniforme ou uma topografia montanhosa e irregular.
As viagens de carro podem nunca mais ser as mesmas.
O Spotify já usa análises de localização e dados demográficos em seus negócios para ajudar os criadores a entender e envolver seu público-alvo.
Ele mostra aos artistas onde seus fãs estão para ajudar a gerar ideias de marketing, promoções e planejamento de tours.
A visualização das localizações geográficas dos ouvintes em um mapa oferece percepções instantâneas que, geralmente, não são oferecidas apenas por dados brutos.
Agora, o Spotify poderá fazer o mesmo para os podcasts.
Os criadores de podcasts podem usar os dados de localização do Spotify para gerar engajamento, por exemplo. Eles podem entrevistar um convidado de uma localização com alta concentração de ouvintes ou podem planejar palestras nessa localização.
Ao mesmo tempo, os anunciantes podem aumentar seu impacto. Usando dados demográficos de um moderno GIS (Sistema de Informações Geográficas), os comerciantes podem identificar onde podem estar seus mercados-alvo. Assim, eles podem mapear essas localizações para podcasts relevantes.
Os anúncios podem ser integrados ao início, meio e fim dos podcasts, reproduzidos a todos os que estejam ouvindo a esse episódio.
Alternativamente, os anúncios podem ser revezados de forma algorítmica para corresponder às localizações e dados demográficos dos ouvintes.
Em qualquer um desses modelos, a Location Intelligence orientada pelo GIS pode ser usada para identificar públicos-alvo, uma tática que tem sido comprovadamente eficaz para anunciantes, até mesmo em publicações impressas.
Até mesmo para as empresas cujos clientes são nativos digitais, a localização física pode ser uma ferramenta importante para entender como entregar a experiência de usuário perfeita.
Os dados geram descobertas
Um dos problemas históricos dos podcasts é a descoberta. Como as pessoas encontram podcasts em que se interessem? Como os criadores alcançam novos ouvintes?
Assim como a Netflix faz para o conteúdo em vídeo, o Spotify usa análises avançadas, incluindo Location Intelligence, para prever o tipo de música de que os ouvintes podem gostar.
Em seu lançamento na Índia, o Spotify deu suporte a vários idiomas regionais, promoveu playlists de música indiana e de música internacional populares na Índia e introduziu um conteúdo específico da localização, como trilhas sonoras de filmes punjabi e de Bollywood.
Agora, a empresa monitora e compartilha o conteúdo que é tendência em cidades como Mumbai e Déli.
Esses algoritmos de descoberta podem ser usados para recomendar podcasts aos assinantes que, provavelmente, gostarão deles. Os dados podem ser usados para, até mesmo, ajudar a planejar um conteúdo original, prevendo os tipos de podcasts que podem valer o investimento e, portanto, ser uma prioridade para a Gimlet.
O Spotify pode avançar as recomendações ainda mais, criando geofences habilitadas por GIS (como o Burger King fez para sua recente iniciativa de marketing) para alertar os usuários sobre podcasts relacionados à sua localização.
Um episódio sobre arquitetura italiana pode ser recomendado para alguém que esteja passando por Roma ou um comentário esportivo sobre um time de futebol de São Paulo, por exemplo, pode ser exibido para quem morar ou estiver na cidade.
O Spotify pode ser conhecido pela digitalização do áudio, mas a localização física dos ouvintes, os criadores e, agora, o conteúdo de podcasts oferecem insights valiosos que ajudam a agregar valor, aumentar o engajamento e gerar receita.
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