Éditos

Recherche musicale en temps réel

Il est désormais facile d’imaginer de nouveaux modes d’analyse qui ne nécessitent de la part de l’auditeur aucune action dédiée à la recherche. Bref, de la bonne vieille analyse comportementale dans le dos de l’auditeur.

Prenons un exemple tout simple. Depuis des lustres, on analyse sur le web les comportements des visiteurs, dont un paramètre important : la page de sortie. Quelle est donc cette page qui a fait partir cet internaute de mon site ? Ou encore, le taux de rebond : pourcentage de visiteurs qui sont repartis immédiatement en arrivant sur mon site.

Alors voila le schéma : imaginez qu’un player radio soit connecté à votre compte Facebook. Ce player connait ainsi vos détails démographiques. Problème 1, réglé.

Avec un peu de chance, vous avez paramétré des stations favorites. Data intéressante !. Problème 2, réglé.

Ensuite, voici ce que je veux analyser : quel est le contenu sur le radio A au moment où vous décidez de changer de station ? Quel est le contenu sur la radio B au moment de votre arrivée ? Comment réagissez-vous à ce contenu ? Restez vous ? Cherchez vous plus loin par un autre zap ? Ces données sont de l’or. Problème 3, réglé.

Ceci n’est qu’un début de commencement d’ébauche :-) Mais j’espère vous donner ainsi à entrevoir l’immensité des analyses possibles, qui ne nécessitent – et ce sera la clef – aucune action spécifique de la part des auditeurs. Il suffit simplement de développer un player intelligent.

A vous de jouer !

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One Comment


  1. Philippe Astor

    20 octobre 2010 at 13 h 48 min

    Noomiz a développé un algorithme qui repose sur ce genre d'analyse comportementale, cf. http://electronlibre.info/Noomiz-detecte-et-quali

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