음악을 어떻게 듣고 어떻게 관리하고 계신가요? 요즘은 많은 분들이 Streaming 서비스로 편리하게 음악 감상을 하고 계실 겁니다. 저도 ‘Apple Music’이나 ‘Beat’ 같은 서비스를 잠깐 사용해 보기는 했지만, 오랜 습관을 버리기가 쉽지 않았습니다.

[Link 1. ‘Apple 음악 사업의 새로운 방향, Apple Music’] 

[Link 2. ‘무료 음악 Streaming의 장을 열다, Beat’] 

저는 여전히 PC MP3 파일을 저장해 두고, 한 번씩 스마트폰이나 Tablet에 옮겨 담아 음악을 듣고 있습니다. 오랜 습관을 쉽게 바꾸지 못하고 있습니다.


[Image 1. 음악 폴더]


그러다 얼마 전 미국 여행 중에 저에게 딱 맞는 Streaming 서비스를 발견했습니다. 오늘 소개해 드릴 ‘Spotify’ (https://www.spotify.com/) 입니다. 깔끔하고 최대한 단순하게 구성한 UX로 첫 사용부터 어렵지 않게 서비스를 이용할 수 있었습니다.

Spotify의 음악 Streaming 서비스는 2006년 스웨덴에서 시작되었습니다. 2008년에 유럽에서 서비스를 시작했습니다. 미국에서는 2011년 서비스를 시작했습니다. 현재는 58개국에 진출해 있으며, 1억 명이 서비스를 이용하고 있으며, 그 중 3천만명은 유료 고객입니다.




[Image 2. Spotify]




Spotify는 무료와 유료 서비스로 구분됩니다. 무료 서비스는 음악을 무료로 듣는 대신 중간 중간 광고가 나옵니다. 

[Link 3. ‘유료와 무료의 전략: Mobile App에서의 Freemium]


 

Data, Data, Data

데이터 기반 추천은 Streaming 서비스의 기본으로 인식되고 있습니다. 대표적인 예가 Netflix의 추천 시스템입니다. Watcha의 평점 기반 추천도 훌륭하다고 생각합니다. 

[Link 4. ‘맞춤 추천의 비법, Netflix’]

Spotify‘Discover Weekly’는 사용자의 음악적 취향을 분석해 매주 월요일 개인화된 Playlist를 제공하는 서비스입니다. (https://www.spotify.com/int/discoverweekly/) Netflix는 영화의 장르와 속성을 세분화해 ‘Altgenre’, ‘Microtagging’ 등으로 관리합니다. 이와 유사하게 Spotify ‘Micro-genre’와 곡의 속성을 분석해 사용자의 취향을 분석합니다. 2014년에 인수한 Echo Nest Platform을 이용해 분석합니다. 곡의 속성은 Tempo, Danceability, Energy, Instrumentality 등이 있습니다. 곡의 상세 정보는 API로 확인해 볼 수도 있습니다.


[Image 3. ‘Get Audio Features for a Track’ 출처: Spotify Developer (https://developer.spotify.com/web-api/get-audio-features/)]


사용자들을 취향에 따라 구분하고, 비슷한 취향의 사용자들이 이용하고 있는 Playlist를 바탕으로 곡을 추천합니다. 큰 틀에서는 Netflix의 추천 Algorithm과 유사합니다. Netflix 사용자들 상당수가 Netflix가 추천하는 영화를 감상하는 것처럼, Spotify 사용자들 상당수는 Discover Weekly가 추천하는 곡을 감상합니다. NetflixSpotify 모두 Algorithm이 통한다는 뜻입니다. Discover Weekly 사용자의 절반 이상이 추천곡 중 10곡 이상을 듣고, 한 곡 이상을 Playlist에 저장한다고 합니다.


[Image 4. Discover Weekly 출처: Spotify (https://www.spotify.com/int/discoverweekly/)]



Discover Weekly의 또 다른 의미는 Long Tail, , 숨어 있는 아티스트와 곡을 발굴한다는 점입니다. 고객이 좋아할 만한 곡을 상대적으로 유명하지 않은 곡들 중에서 찾아내 알려 줌으로써, 고객의 Playlist를 더욱 풍성하게 만들 수 있습니다. 더불어 Spotify가 계약을 통해 확보한 음원의 활용도를 높이는 일석이조의 효과가 있습니다.

Spotify Running (https://www.spotify.com/int/running/) 은 사용자가 움직이는 속도를 감지하고, 그에 맞는 템포의 곡을 추천하는 서비스입니다. 분위기와 사용자의 기분에 맞는 음악을 선곡하는 것은 매우 중요합니다. 움직임이라는 데이터를 수집해 그에 맞는 음악을 제공한다는 아이디어가 마음에 듭니다.


[Image 5. Spotify Running 출처: Spotify (https://www.spotify.com/int/running/)]


그 밖에도 사용자의 취향을 분석해 1960년대부터 2000년대까지의 음악을 거슬러 올라가는 Taste Rewind 서비스도 제공하고 있습니다Spotify‘Spotify Insights’라는 별도의 페이지를 두고 사용자들의 다양한 음악 감상 패턴을 분석해 공유하고 있습니다.


[Image 6. ‘Spotify Insights’ 출처: Spotify (https://insights.spotify.com/it/)]


위치로 승부하라

저는 서태지의 팬입니다. 서태지 9집 콘서트에 다섯 번이나 갔을 정도입니다. (https://jacesky1.wordpress.com/2015/03/01/quiet-night-encore-concert/) 콘서트의 독특한 점이 하나 있었습니다. 콘서트 무대에서 소화할 곡들의 목록인 ‘Set List’를 팬들이 투표로 선택하게 했다는 것입니다. 음악가가 이처럼 팬들의 성향에 관한 데이터를 십분 활용할 때 더 좋은 곡과 더 좋은 무대를 선사할 수 있습니다.



음악가가 콘서트를 기획할 때 고민 되는 것은 장소입니다. 지역과 세대를 아우르는 음악가라면 큰 고민을 할 필요가 없을 수도 있겠지만, 그렇지 않다면 어떤 도시에서 콘서트를 하는가에 따라서 흥행이 좌우될 수도 있는 중요한 문제입니다.

미국의 컨트리 음악 가수인 Hunter Hayes Spotify의 위치 데이터를 스마트하게 활용했습니다. 자신의 음악을 좋아하는Spotify 사용자들의 위치를 분석해 콘서트장의 위치를 결정한 것입니다. Spotify 사용자들이 지역을 대표하는 충분한 모수가 될 것이므로, 사용자의 위치 데이터는 큰 힘을 발휘할 수 있을 것입니다. Spotify와 음악가들의 협업은 서로에게 의미 있는 교류가 됩니다.

 


날씨에 맞는 음악 듣기

날씨에 따라 기분이 달라집니다. 기분에 따라 듣고 싶은 음악이 달라집니다. 그렇다면 날씨와 음악 간의 상관 관계가 있을까요? Spotify의 연구에 따르면 분명한 상관 관계가 있다고 합니다.

Spotify는 날씨 정보 업체인 Accuweather와 제휴해 201511월부터 201611월까지 사용자들이 재생한 850억 건의 음악 Streaming과 곡의 속성, 도시와 날씨를 함께 분석했습니다. (https://insights.spotify.com/us/2017/02/07/spotify-accuweather-music-and-weather/) Sun, Cloud, Rain, Snow, Wind, Clear Night의 여섯 가지 날씨와 도시 별 Playlist를 볼 수 있습니다. 맑은 날에는 에너지가 넘치고 행복한 느낌의 곡들을 상대적으로 많이 듣는다는 것을 데이터가 보여 줍니다.


[Image 8. Spotify Climatune 출처: Spotify (https://weather.withspotify.com/)]


Implication

데이터는 내가 미처 몰랐던 영화 취향을 찾아 줍니다. 데이터는 내가 미처 몰랐던 음악 취향도 찾아 줍니다. 취향에 맞고 상황에 맞는 노래를 찾기 위한 노력을 아껴줌으로써 음악 감상에 집중할 수 있게 합니다. 물론 데이터의 양이 충분하지 않거나 Algorithm에 빈틈이 있다면 오히려 사용자의 불편을 초래할 수 있습니다. 음악이 삶 속에 자연스럽게 녹아들 때 사람들은 더 많은 음악을 듣게 되며, 음악 Streaming도 성장할 수 있습니다. 데이터는 Algorithm을 정교화 하고, Algorithm은 데이터를 살찌우는 선순환의 관계입니다.



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