Spotify Discovery Mode Analytics

La función de analíticas de Discovery Mode de Spotify proporciona visibilidad sobre el rendimiento de las pistas de tu catálogo inscritas en Discovery Mode de Spotify.

El modo Discovery de Spotify es una herramienta de marketing diseñada para aumentar la exposición en radio y la reproducción automática de pistas inscritas ante oyentes similares, a cambio de una tarifa del 30% sobre las regalías solo de esas transmisiones. Cada campaña en el modo Discovery de Spotify tiene una duración de un mes. Para cada campaña, solo ciertas pistas cumplen con los requisitos de elegibilidad de Spotify para Discovery Mode.

Si te has inscrito en este programa, Symphonic se encargará de la selección de pistas por ti. Aplicamos nuestras reglas comerciales exclusivas, analizando una gran cantidad de datos para determinar qué pistas inscribir o retirar del programa. Las reglas comerciales de Symphonic están diseñadas para maximizar el impacto del programa en tu catálogo, por lo que retiraremos pistas que no tengan un buen rendimiento. Por supuesto, no podemos garantizar el rendimiento de ninguna pista seleccionada para el modo Discovery.

Todas las métricas en esta función son un subconjunto de las transmisiones de Spotify que se muestran en nuestra página regular de analíticas de Transmisiones.

Para obtener información sobre el rendimiento de tu catálogo, ve a Analytics ► Spotify Discovery Mode.

sd_access.png


Vista del Catálogo

En esta página, verás una lista de todas las pistas que alguna vez se han inscrito en el programa.

sd_catalog_view.png

Hay dos estados:

Inscrito(Enrolled)- la pista forma parte de una campaña activa en el Modo Descubrimiento de Spotify.
Retirado(Removed)- la pista formó parte de una campaña en Discovery Mode de Spotify en el pasado, pero ha sido retirada

Pasa el cursor sobre las etiquetas de estado para ver el período de campaña en el que la pista fue inscrita.

track_range_hover.png

 

Cada pista tiene cuatro métricas destinadas a evaluar el rendimiento del programa en términos de aumento de transmisiones en radio y reproducción automática, descubrimiento por parte de nuevos oyentes y creación de seguidores a largo plazo. Todas las métricas son el cambio en el promedio diario entre los últimos 28 días de inscripción y una línea de base de los 28 días anteriores al inicio del período de campaña de la pista*. Si la pista ha estado inscrita durante menos de 28 días, la métrica de cambio se basa en el recuento actual de días de inscripción.

Las métricas son:

  • Aumento de Transmisiones en Radio(Radio Streams Lift)- el cambio promedio diario en las transmisiones en radio y la reproducción automática.
  • Aumento de Nuevos Oyentes (New Listener Lift)- el cambio promedio diario en nuevos oyentes de transmisiones en radio y reproducción automática.
  • Aumento de Guardados en Colecciones(Collection Saves Lift): el cambio promedio diario en guardados y adiciones a listas de reproducción. Esta métrica analiza el total de guardados y adiciones a listas de reproducción, no solo los que ocurrieron durante una transmisión en radio o reproducción automática.
  • Aumento de Transmisiones Activas(Active Streams Lift): el cambio promedio diario en transmisiones que ocurrieron porque un oyente buscó intencionadamente la pista (por ejemplo, desde su propia lista de reproducción o desde la página del álbum).

Cada métrica muestra el cambio en el número de transmisiones, nuevos oyentes o guardados en colecciones. Pasa el cursor sobre la flecha de tendencia para ver el cambio porcentual de estas métricas.

trend_arrow_hover.png

*Ejemplo de Línea de Base: Si el período de campaña de una pista es de mayo de 2023 hasta la fecha actual, la línea de base se basa en el promedio de las métricas desde el 3 de abril de 2023 hasta el 30 de abril de 2023

 

Recorrido en vídeo por el nivel de catálogo del Modo Descubrimiento:

Recorrido en vídeo por el nivel de pista del modo Descubrimiento:

¿Fue útil este artículo?
Usuarios a los que les pareció útil: 5 de 6
¿Tiene más preguntas? Enviar una solicitud

Comentarios

0 comentarios

El artículo está cerrado para comentarios.