Fin de la monocultura musical

El estudio, titulado “Music Discovery: More Channels, More Problems”, confirma que la era de la monocultura —cuando la radio o MTV decidían los éxitos— ha terminado. En su lugar, surge un modelo “muchos a muchos”, donde ningún canal domina completamente el descubrimiento musical.

Según Bain, 18 fuentes distintas aparecen entre las tres principales vías de descubrimiento para al menos el 5% de los consumidores estadounidenses. Esto obliga a sellos, artistas y managers a repensar sus estrategias de marketing y distribución.

Playlists y TikTok lideran el descubrimiento

A pesar de la fragmentación, el informe identifica algunos pilares clave:

• Playlists personalizadas de plataformas de streaming (Spotify, Apple Music, etc.) son hoy la principal fuente de descubrimiento musical.

• TikTok se consolida como la red social más influyente para descubrir canciones nuevas.

• La radio sigue siendo relevante, tanto terrestre como satelital, aunque ya no monopoliza la atención.

• El boca a boca (amigos, comunidades online y recomendaciones directas) mantiene un peso significativo.

El informe advierte contra una visión reduccionista: abandonar los canales tradicionales puede ser tan perjudicial como ignorar las plataformas digitales emergentes.

La brecha generacional: jóvenes vs. adultos

Uno de los puntos más relevantes del estudio es la diferencia generacional. Para el público de 18 a 24 años, las redes sociales son el principal motor de descubrimiento musical.

Esta generación utiliza la música como una extensión de su identidad digital, integrándola en videos cortos, memes y contenidos compartibles, lo que refuerza el papel central de plataformas como TikTok e Instagram Reels.

La música necesita su propio “Moneyball”

Bain & Company propone que la industria adopte una mentalidad similar a la del béisbol moderno: menos intuición, más datos. Los autores del informe —Matt Keith, Nicole Magoon y Quynh Onel— recomiendan aplicar una estrategia tipo Moneyball al marketing musical.

• Optimización algorítmica. Adaptar lanzamientos y contenidos a las métricas que priorizan los algoritmos: tasa de repetición, velocidad de engagement, retención y skip rate.

• Contenido ancilar. Acompañar la música con videos, letras, piezas sociales y formatos narrativos que refuercen la conexión con comunidades específicas.

• Test & Learn constante. Implementar pruebas A/B de forma continua para adaptarse a la rápida evolución de plataformas, formatos y comportamientos de los usuarios.

Catálogo y novedades: misma lógica, distinta ejecución

El informe desmonta una creencia habitual en la industria: los fans y los no fans descubren música de manera muy similar. Esto implica que tanto el catálogo histórico como los lanzamientos nuevos deben trabajarse con el mismo rigor estratégico.

Para Bain, el éxito futuro dependerá de tratar cada canción —nueva o antigua— como un activo que debe competir en igualdad de condiciones dentro de un ecosistema algorítmico.

El descubrimiento musical ya no es lineal ni predecible. En un entorno donde las playlists, los algoritmos y las redes sociales compiten por la atención, la sofisticación analítica se convierte en una ventaja competitiva esencial.

La industria musical se enfrenta a una disyuntiva clara: evolucionar hacia un marketing basado en datos o quedar atrapada en modelos del pasado.

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Según Payman Kassaie, Director Asociado de Marca en Spotify, esta nueva opción busca ofrecer a los fanáticos una mayor libertad creativa al darles el control para personalizar la apariencia de sus listas de reproducción. «Sabemos que a los oyentes de Spotify les encanta mostrar su creatividad», comenta Kassaie. «Estamos emocionados de poner las herramientas en sus manos para desbloquear aún más esa creatividad».

El proceso para crear una portada es sencillo: los usuarios pueden seleccionar cualquier lista de reproducción que hayan creado y, a través del menú contextual, elegir la opción “Crear portada”. Esta función les permite modificar elementos como el color de fondo, añadir texto (incluyendo emojis) usando la tipografía personalizada de Spotify, y subir imágenes personales.

Además, cuenta con una colección de 40 stickers únicos, diseñados en colaboración con artistas, que aportan un toque original y visualmente atractivo. Estos stickers, junto con la posibilidad de personalizar colores y estilos, abren un amplio abanico de posibilidades para los oyentes que desean dar un toque distintivo a sus listas de reproducción.

En el lanzamiento de esta función, Spotify ha trabajado de la mano con artistas musicales como Clairo, Jamie xx y Arlo Parks, quienes actualizaron las portadas de sus propias listas, brindando así inspiración a los usuarios. Además, la plataforma ha colaborado con reconocidos artistas visuales, como Imogene Strauss, directora creativa que ha trabajado con Charli XCX; Ugly Primo, diseñador de la portada del álbum *Un Verano Sin Ti* de Bad Bunny; y Cey Adams, diseñador de álbumes icónicos de artistas como The Notorious B.I.G., Beastie Boys y JAY-Z. Esta colaboración artística subraya el compromiso de Spotify con el diseño y la creatividad.

Con esta nueva función, Spotify pretende hacer que la experiencia del usuario sea más personal y visualmente atractiva, convirtiendo a la plataforma en un espacio donde cada lista de reproducción puede reflejar la personalidad y el estilo de cada oyente.

Además, la herramienta podría expandirse a otros idiomas y mercados, dependiendo de la aceptación y retroalimentación de los usuarios. Con más de 8 mil millones de listas de reproducción creadas por sus 626 millones de usuarios, esta función busca enriquecer la experiencia de la comunidad de Spotify, fomentando una mayor expresión creativa y personalización en la plataforma.

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El estudio analizó las reproducciones de 317 artistas, representando un total de más de 25.3 mil millones de reproducciones en Spotify. Los artistas estudiados se dividen en cuatro grupos: emergentes, en desarrollo, consolidados y estrellas, que el reporte define como sigue:

• Artistas emergentes: Los artistas emergentes tienen menos de 1000 seguidores en Spotify, con un máximo de unas pocas decenas de miles de oyentes.
• Artistas en desarrollo: Los artistas en esta categoría tienen una pequeña comunidad de al menos 1000 seguidores en Spotify y varias decenas de miles de oyentes únicos. A menudo, tienen una pista que se destaca sobre las demás, contribuyendo significativamente al consumo total en su perfil.
• Artistas consolidados: En este grupo, los artistas tienen una comunidad bien establecida con más de 10,000 seguidores y más de 100,000 oyentes únicos en Spotify. Generalmente, tienen varios sencillos que han tenido un buen rendimiento.
• Estrellas: Esta categoría incluye a los principales artistas de su género musical. Tienen un mínimo de varios cientos de miles de seguidores y más de un millón de oyentes únicos.

A continuación, presentamos resumen de los principales hallazgos:

1. Crecimiento del streaming musical y dominio de Spotify

El streaming de música ha crecido exponencialmente desde su lanzamiento, con los ingresos del mercado global de la música aumentando de 13.6 mil millones de dólares en 2015 a 28.6 mil millones de dólares en 2023 (según cifras de la IFPI), y el streaming representa más del 67,3% de este mercado. Spotify, como líder del mercado, controla el 31% del consumo de streaming, superando con creces a competidores como Apple Music y Amazon Music.

2. Tipos de listas de reproducción y comportamiento de escucha

El informe clasifica el consumo de música en dos tipos principales: escucha activa (intencional, dirigida por el usuario) y escucha programada (guiada por algoritmos). Mientras que la escucha activa representa el 60.7% de las reproducciones, la escucha programada constituye el 34.3%. La escucha programada, especialmente a través de listas de reproducción algorítmicas, desempeña un papel crucial en el descubrimiento de música y la generación de reproducciones.

Las listas de reproducción algorítmicas de Spotify, como Radios, Daily Mix, Discover Weekly y Release Radar, ofrecen experiencias personalizadas, generando más del 18% de las reproducciones totales. Solo las Radios representan un significativo 36% de toda la escucha programada, mientras que Daily Mix y otras listas algorítmicas representan el 25%.

3. Impacto de los algoritmos en la distribución de las reproducciones

Desde 2015, las listas de reproducción algorítmicas han crecido en influencia, ahora responsables de más del 21% de las reproducciones. El impacto financiero de estas listas también es considerable, con estimaciones que sugieren que generan entre 858 millones y 1.16 mil millones de dólares en ingresos para Spotify. La creciente importancia de estas listas destaca su papel central en el consumo musical moderno.

4. Diferencias por género musical

La influencia del algoritmo de Spotify no es uniforme en todos los géneros musicales. El Pop y la Música Electrónica son los más favorecidos, con las listas de reproducción algorítmicas generando un mayor porcentaje de reproducciones para estos géneros. En contraste, el Afropop y el Rap tienen una menor exposición a estas listas.

5. Estatus del Artista y Representación en Listas de Reproducción

El informe enfatiza que el estatus de un artista influye significativamente en la distribución de sus reproducciones. Los artistas emergentes tienden a tener una mayor proporción de escuchas programadas (alrededor del 60%), mientras que los artistas consolidados reciben más escuchas activas (64%). Los artistas establecidos y en desarrollo se benefician más de los algoritmos de recomendación de Spotify, especialmente a través de las Radios, ya que estas listas mejoran su visibilidad.

El algoritmo de recomendación de Spotify es fundamental para su éxito como líder del mercado. A medida que las listas de reproducción algorítmicas superan a las editoriales en cuanto a influencia, optimizar las recomendaciones y dominar el sistema de referencia de Spotify se ha vuelto crucial para los artistas, especialmente aquellos que están en las primeras etapas de sus carreras. El informe sugiere que el descubrimiento impulsado por algoritmos continuará moldeando la industria musical en el futuro.

El informe arroja luz sobre cómo los algoritmos de Spotify no solo moldean el comportamiento de los usuarios, sino que también impactan en el mercado musical en general, especialmente para los artistas que buscan visibilidad y crecimiento en un panorama cada vez más competitivo.

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Para comprender la magnitud de este cambio, retrocedamos unos años. En 2015, Spotify introdujo RapCaviar, una lista de reproducción dedicada a destacar nuevos talentos en el mundo del hip-hop. Esta lista se convirtió rápidamente en una fuerza influyente, catapultando a artistas emergentes al mainstream de la industria musical. El fenómeno no se limitó al rap, ya que listas de reproducción destacadas se multiplicaron en diversos géneros, convirtiendo a los curadores de Spotify en líderes de opinión codiciados por sellos discográficos y artistas.

Sin embargo, la llegada de TikTok a finales de la década de 2010 cambió el juego. La aplicación de video de formato corto emergió como una fuerza poderosa en la promoción musical, y Spotify respondió adaptándose a la tendencia de las sugerencias algorítmicas. Daniel Ek, CEO de Spotify, destacó que los usuarios preferían cada vez más las recomendaciones automáticas.

Desde entonces, Spotify ha implementado cambios significativos en la dinámica de las listas de reproducción. Introdujo un formulario de presentación estandarizado para artistas y managers, enfocándose en un sistema basado en el mérito y menos en los gustos individuales de los curadores. Esto no solo ofreció a artistas independientes y más pequeños una mejor oportunidad, sino que también protegió a los curadores de acosos por parte de equipos de marketing, insatisfechos con su trabajo.

La presentación automatizada consolidó la anonimización de los editores, desvinculándolos de listas de reproducción específicas. Al mismo tiempo, Spotify lanzó características como un DJ de inteligencia artificial y Daylist, adaptándose continuamente a los hábitos e intereses de los oyentes. Sin embargo, estos cambios no han estado exentos de consecuencias, ya que algunos sellos informan disminuciones notables en las reproducciones de listas de reproducción clave.

Los managers de música han respondido ajustando estrategias promocionales. Aunque todos desean estar en listas de reproducción, han comenzado a reconocer que la influencia de estas ha disminuido. Sulinna Ong, jefa global de contenido editorial de música en Spotify, sostiene que las listas de reproducción editoriales son fundamentales, pero algunos ejecutivos y sellos discrepan, reportando caídas significativas en las reproducciones.

Los empleados de diferentes sellos discográficos importantes dicen que han visto caídas en las reproducciones provenientes de RapCaviar que van desde el 30% hasta el 50%.

Otros ejecutivos de la industria musical dicen que han observado un cambio similar que afecta el alcance de canciones de otras listas de reproducción importantes, con caídas de más del 50% en solo un año. Un sello dice que las reproducciones de Dance Hits disminuyeron alrededor del 60% en comparación con el año anterior. Las reproducciones de otra lista llamada Mint cayeron un 40%.

La tendencia hacia la automatización en Spotify no muestra signos de disminuir. Una presentación interna insta a los curadores editoriales a utilizar mejor los datos, etiquetando canciones para mejorar la colocación en listas de reproducción personalizadas. Además, Spotify ha trasladado algunas listas de reproducción curadas por humanos a versiones personalizadas, incluyendo selecciones con un seguimiento de siete cifras.

Recientemente, Spotify ha introducido Discovery Mode, permitiendo a sellos y artistas pagar tarifas de regalías más bajas a cambio de una mayor exposición al algoritmo. Estas pistas solo aparecen en sesiones de escucha personalizadas, incentivando a Spotify a dirigir a los oyentes hacia ellas en lugar de listas curadas editorialmente.

Dan Smith, director general de Armada en EEUU, un sello independiente de música dance, ve este cambio como una oportunidad para dar a más artistas la posibilidad de ser promocionados. Aunque la forma de descubrir música ha evolucionado de la radio a las listas de reproducción y ahora a TikTok, todos están explorando formas de asegurar que las canciones lleguen a las personas adecuadas.

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La función propuesta podría operar de manera similar a un «modo incógnito», permitiendo a los oyentes desactivar su historial de escucha para las recomendaciones o incluso desactivar por completo las sugerencias personalizadas. Actualmente, los algoritmos de Spotify utilizan un enfoque combinado, analizando el historial de escucha junto con datos sobre géneros, artistas y listas de reproducción favoritos para generar recomendaciones específicas para cada usuario.

Al ser contactado por MacRumors para obtener más información sobre la posible implementación de esta característica, Spotify respondió indicando que están «evaluando la capacidad». Sin embargo, la compañía no ha confirmado oficialmente la inclusión de esta función en la versión final de la aplicación, recordando a los usuarios que a lo largo de los años han probado diversas características que finalmente no llegaron a ser parte integral de la plataforma.

A pesar de esta precaución, la noticia ha sido recibida con entusiasmo por la comunidad de Spotify. Usuarios frustrados han expresado durante mucho tiempo su deseo de tener mayor control sobre las recomendaciones personalizadas. En particular, aquellos con cuentas Premium han experimentado interrupciones en sus listas de reproducción personales, con canciones aleatorias que no encajan con sus gustos musicales, sino que son sugerencias de la plataforma.

Uno de los usuarios compartió su experiencia en la comunidad de Spotify: «Me resulta imposible disfrutar de mi música porque tengo que preguntar constantemente ‘¿qué canción es esta?’ cuando solo quiero que suenen mis propias listas de reproducción». La molestia se intensifica especialmente cuando las sugerencias incluyen canciones infantiles, como el omnipresente «Baby Shark«, dejando a los usuarios anhelando la capacidad de desactivar estas intrusivas recomendaciones.

Aunque Spotify aún no ha confirmado oficialmente la inclusión de esta función en futuras actualizaciones, la respuesta inicial sugiere que la plataforma está tomando en serio las preocupaciones de sus usuarios y está considerando activamente proporcionar una solución esperada durante mucho tiempo.

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Etiquetada como «AI Playlist» (Lista de reproducción de IA), esta tercera opción permite a los usuarios convertir sus «ideas en listas de reproducción mediante IA», según el texto en pantalla. Al seleccionar esta opción, se muestra una página titulada «¿Qué tipo de lista de reproducción te gustaría?», que incluye una colección de sugerencias y un espacio para ingresar especificaciones personalizadas.

Spotify is testing AI playlists.

«Turn your ideas into playlists using AI»

1) Tap the + icon
2) Choose the «AI Playlist» option
3) «What kind of playlists would you like?»
4) Use suggested prompts or write your own

Out pops a 30 song playlist.

Have it? Share it. pic.twitter.com/RXVSgWHORI

— Rob Abelow (@AbelowRob) December 15, 2023

Entre las sugerencias se encuentran «Concéntrate en el trabajo con música electrónica instrumental», «Llena el silencio con música de fondo de cafetería» y «Explora un género de nicho como Witch House», según muestra el video.

Y, como se muestra en el clip, al seleccionar la última opción se despliega una lista de reproducción de 30 canciones, que incluye obras como «Bloom for Me» de Pearly Drops, «Pin» de Grimes y «Suffocation» de Crystal Castles. Desde esta lista, se pueden eliminar canciones deslizando hacia la izquierda.

Por último, se puede guardar la lista de reproducción con título automático («Exploración de Witch House» en este caso), según el fragmento. Hasta la fecha, Spotify solo había emitido una declaración no comprometedora sobre la prueba de la lista de reproducción de IA, indicando que sus ensayos de nuevas funciones no siempre son indicativos de planes para liderar implementaciones más amplias.

Sin embargo, hay evidencia que sugiere que la esta herramienta podría estar disponible para un número mayor de usuarios de Spotify más pronto que tarde, ya que el servicio ha estado invirtiendo fuertemente en inteligencia artificial.

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