322 подписчика
Как известно, в наше время большинство музыкантов загружают свою музыку на стриминговые площадки при посредничестве дистрибьютеров, однако "сырой отчет" (или Raw data) артисту недоступен, а дистрибьютер самостоятельно анализирует данные и выдаёт свой отчёт в более упрощённом виде. И всё бы хорошо, если бы все дистрибьютеры выдавали точные данные, но, как показывает практика и приблизительные самостоятельные анализы артистов, картина получается не очень правильная. Виной тому могут быть ошибки дистрибьютеров, а также нечестная подтасовка данных с целью уменьшения доходов артистов для увеличения собственной прибыли.
Итак, давайте представим идеальную прозрачную систему статистики от стримминговых площадок для артистов, где риск обмана со стороны дистрибьюторов практически сводится к нулю. Что для этого нужно сделать?
1) Прямой доступ к данным.
Каждый артист получает личный защищённый кабинет с подключением к API платформы стриминга. Через API можно видеть каждое прослушивание трека, с привязкой к времени воспроизведения, стране и региону (без раскрытия личных данных пользователей), устройству или типу подписки (например, бесплатный или премиум). Данные обновляются в реальном времени или с минимальной задержкой в несколько часов, а не раз в месяц или дольше.
2) Автоматическая сверка доходов.
Система автоматически сравнивает количество прослушиваний и рассчитанные роялти. Дистрибьютор не может «придумать» доходы, потому что система берёт данные напрямую с платформы. Любое расхождение между платформой и отчетом дистрибьютора выводится в отдельный «предупреждающий» блок для артиста.
3) Безопасность и прозрачность.
Доступ осуществляется через блокчейн или защищенный реестр транзакций, где данные о прослушиваниях не могут быть подделаны. Артист видит источник каждого роялти-платежа, от платформы до своего кошелька.
4) Гибкая аналитика.
Можно фильтровать данные по странам, городам, плейлистам и рефералам, типу устройств и подписок. Система автоматически строит графики и прогнозы доходов. Артист может экспортировать сырые данные для собственного анализа или для бухгалтерии.
Читать статью полностью:t.me/.../600
1 минута
17 января