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Como ya se habrán dado cuenta de leernos o vernos en nuestras presentaciones, uno de los temas que nos desvela es el poder entender distintos nuevos modelos de negocios.

Un caso que siempre me llamó la atención en forma particular dada mi melomanía declarada es LastFM. Junto con Pandora son si se quiere hoy los dos principales sitios sociales de música.

Antes que tratar de explicarles de que se trata, los invito a visitarlo y en muy pocos minutos podrán entender a) qué es un sitio social musical b) como la experiencia de un sitio social 2.0 musical cambia toda la forma de consumir este contenido (en realidad espero que este punto no lo entiendan TAN rápido, sino Eze y yo nos quedamos sin trabajo! )

Bueno, el tema es que siempre postulamos que el modelo de LastFM pasaba por publicidad + posibles contratos de revenue sharing con discográficas. Incluso hay un slide que dice eso en nuestra última presentación….

…sin embargo, debo decir que no vimos ni contamos la película entera…o si la vimos y muchos no nos quisieron escuchar (me cansé de decir hace ya años que los sitios sociales iban a terminar vendiendo sus bases de datos agregadas y/o sus informes de business intelligence)… (y no digan “ah obvio” porque les aseguro que me comí varias críticas por decir eso)

Hace unos días salió un muy interesante post en Hitwise que hablaba del valor de LastFM como predictor de tendencias. Quiero contarles algo sobre esto, darles algunas reflexiones y como siempre dejar las preguntas que se me vienen a la cabeza…

Antes que nada algunos numeritos de LastFM que andan dando vueltas por ahí y Hitwise resume muy atinadamente:

• Tiene un share de 22% en los sitios musicales
• Se vendió a CBS en mayo por 280M USD (y Fotolog sólo 90? mmmmm….tema de otro post)
• Acaba de cerrar un contrato con Music Week para proveerle info sobre los hábitos de sus usuarios con el objetivo de prever tendencias.

Justamente este último deal es lo interesante. Vean en el post de Hitwise hay charts muy interesantes sobre LastFm pero por sobre todas las cosas hay un dato muy piola y es como hace un año las busquedas relacionadas con dos artistas con fuerte éxito actual pero no en ese momento: The Gossip y Mika dirigían en sus primeros puestos a LastFM.

Traducido: el fenómeno viral de difusión de estos artistas, previo a la difusión masiva, empezó entre otros lados fuertemente en LastFM. Ergo–> si alguien compra datos de tendencias actuales de los usuarios de LastFM podría prever cuales van a ser las tendencias de mañana.

Is it so??

Mmmm….puede ser…pero dejenme poner algunos peros.

Es el datamining stupid!

Antes que nada dejenme presentarles a la bestia del Datamining: resumidamente es una serie de técnicas matemáticas y estadísticas que tienen como objetivo “encontrar información más allá de los datos” buscando por ejemplo relaciones causales no obvias.

Esta técnica es tipicamente utilizada para explotar información de grandes bases de datos y sus conclusiones suelen ser más que interesantes….siempre y cuando a) uno sepa que preguntar b) lo que uno pregunte lleve a analizar variables que esten en esa base de datos.

Esto último es todo un issue. Hacer datamining sin información genera la misma reacción que generaría Bono cantando en un estadio sin micrófono: 50M tomates volando y 100 histéricas vivándolo igual a los gritos, que por pasarsela gritando sin parar desde las 8 de la mañana del día anterior cuando empezaron a hacer la cola no se dieron cuenta que no se escucha lo que canta.

Bueno pero ahora si en serio, el datamining solo tiene sentido si se tiene la información necesaria.

Tomar una decisión basada en las conclusiones que un análisis de datamining propone sin ponerle cerebro encima es francamente suicida. Es pretender que los negocios pueden ser manejados por las matemáticas, y, I’m sorry, seguimos hablando de comportamientos humanos y los comportamientos humanos todavía no pueden ni cerca ser predecidos científicamente a la perfección.

(by the way igual siempre me gusto el slogan de Ipsos: “nobody’s unpredictable”)

Ah y una última crítica: no nos olvidemos que en los negocios (como en otros ámbitos de la vida) el KISS suma muchos puntos (KISS = Keep It Simple, Stupid)

(algo de datamining ya habíamos hablado en Dime con quien andas y te diré de todo)

Datamining en LastFM = trends

Explicado ya a recocntra bruto modo que es el datamining, pensemos en LastFM. Dada la info que guarda LastFM ¿se podría predecir tendencias? Antes que eso, reflexionemos que info guarda LastFM sobre sus usuarios:

• Canciones que escucha en el tiempo
• canciones que busca en el tiempo
• Artistas favoritos
• Votos sobre canciones que escucha
• Votos sobre canciones que no esucha pero conoce
• Historial de navegación entre artistas
• Red social
• Artistas y canciones favoritizadas
• etc

Independientemente de lo que dice Hitwise, me parece que el deal esta más allá de simplemente ver que artistas under salen bien posicionados por LastFM.

Si yo tuviese que encarar un proyecto de este tipo trataría de clusterizar (agrupar) (GRR se me pegó el léxico!) aquellos usuarios que históricamente demostraron escuchar primero grupos que luego fueron éxitos y haría reportes sobre que estan escuchando ahora (no es tan fácil como esto, pero déjenme simplificar).

Puede funcionar eso? La verdad…creo que bastante bien…

So…¿las computadoras y las matemáticas van a desplazar a los trendings?

Nooo….lejos lejos. Lo que puse arriba es válido….pero creo que para trackear tendencias musicales no disruptivas.

Cada dos por tres surgen bandas/estilos revolucionarios. Se me ocurren muchísimas, pero sólo para poner algunas bien conocidas piensen en el punk, grunge, alternativa, hiphop, etc. Al principio eran estilos claramente marginales hasta que se masificaron, primero viralmente y luego masivamnete.

A lo que voy es que con buen datamining sobre los usuarios de LastFM seguramente se podrá prever que nueva banda de hiphop será un éxito. Y la verdad no lo dudo: simplemente bastará con

1. Encontrar el grupo de usuarios ávidos por ese estilo
2. Encontrar los early adopters de ese grupo.

Lo que nunca se podrá es encontrar a ciencia cierta son los nuevos estilos a surgir.

Básicamente porque esos estilos serán seguramente apoyados por gente que no necesariamente fue trending antes y muy posiblemente poco ávida a muchos generos exitosos actuales. Esa es la razón por la cual surgen en el fondo estilos musicales disruptivos: como forma de revelarse ante los actuales.

Y en el fondo porque las innovaciones disruptivas son eso: disruptivas. Rompen con estandares previos, cambian leyes sociales y económicas…Anticiparlas con éxito se acerca más a crearlas…

(Y no, no me digan -o si me digan y con gusto discutimos en los comentarios-que existe un grupo natural de trendings que son siempre adelantados en todo o que si se encuentra a los usuairos que hoy estan resagados podremos saber porque lo estan)

(no me digan en el fondo NADA que implique análisis cuantitativo porque la respuesta a la predicción de innovaciones disruptivas no esta en métodos cuantitativos!!!)

Entonces que lugar tiene todo esto?

Simple: dejarle el lugar a los trendings para buscar tendencias disruptivas y no para buscar tendencias dentro de lo ya existente. Léase: simplificar trabajo para poder poner la energía mental en lo otro.  Para lo primero entonces, el datamining nos puede dar una excelente mano. Para lo otro, no. Y lo repito, No NO NO NO y NO!

Por otra parte, si bien el Datamining puede ayudar montones en todo esto nunca olvidemos el KISS!!

Pero sin ningún lugar a dudas, no solo LastFM sino cualquiera que pueda explotar con inteligencia y pragmatismo (esto ultimo suele olvidarse mucho) información dejada directa e indirectamente por consumidores puede generar importantísimos resultados.

Finale ma non tropo

Les recomiendo por si no lo vieron todavía, ver el video de Asimov en donde habla sobre el lugar que tendremos en un futuro donde las máquinas trabajen por nosotros….

Por si quieren frenar unos minutos y musicalizar ese video, vean esta perla en vivo de Kraftwerk “The Man Machine” (esta canción tiene 30 años)

Me deja esto el lugar para un par de preguntas que quisiera entonces discutir con ustedes:

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