Chi si occupa di musica in una stazione radio si sarà senz’altro posto domande come: «Questa canzone piace ancora agli ascoltatori o sono stufi di sentirla»? «C’è qualche hit del momento su cui posso puntare per prendere degli ascoltatori a un mio concorrente»?
Solitamente si cercano risposte tenendo d’occhio diverse fonti di dati. Concorrono tutte a decisioni ponderate, ma c’è una soluzione inequivocabile: chiedere ai propri ascoltatori cosa ne pensino delle canzoni che sentono alla radio.
La ricerca sulla musica è storicamente utilizzata dai broadcaster e può avere diversi obiettivi.
I due tipi principali di studio sono i seguenti:
- Auditorium test, per testare il catalogo dei brani del passato che ricorrono nella programmazione radiofonica, o dei titoli specifici: permette di selezionare correttamente gli artisti e i brani d’archivio più coerenti al target dell’emittente e può essere svolto in occasione dell’avvio o del riposizionamento di una stazione radio e poi anche periodicamente, ma a intervalli di diversi mesi
- Call Out test, per testare i brani contemporanei: aiuta a prendere decisioni tempestive su quali hit attuali includere, escludere, privilegiare o tenere in secondo piano nella propria programmazione e prevede delle wave piuttosto frequenti, ad esempio una ogni 3 settimane.
Per tutti questi tipi di ricerca sono necessari un impianto metodologico adeguato e un’organizzazione, reclutamento del pubblico, gestione dei test e rendicontazione dei risultati. Sono attività che le emittenti radiofoniche solitamente affidano a società esterne specializzate, per le quali l’informatica e Internet possono essere di grande aiuto nello svolgere studi affidabili a costi accessibili e nel trasferire e utilizzare i dati direttamente nei sistemi di programmazione della musica.
Importare i dati di ricerca musicale in GSelector e definire gli attributi
GSelector è nativamente predisposto all’importazione e utilizzo dei dati di ricerca musicale. Le canzoni presenti nel database dell’emittente radio saranno arricchite con diversi tipi di informazioni, sempre aggiornate e utilizzabili in combinazione con gli altri parametri e regole di programmazione. Si potrà così ottenere un palinsesto musicale ancora più coerente e in linea con il gradimento dei propri ascoltatori, automatizzando tutte le fasi del processo.
Il primo passo, una volta configurato l’import dei campi dal file dei dati di ricerca, è definire in GSelector degli attributi per ciascuno degli ambiti indagati dalla ricerca stessa, che si possono creare liberamente, in relazione a certi range di punteggio ottenuti.
Ad esempio, se una domanda dell’intervista riguarda il comportamento degli ascoltatori quando sentono una canzone, chiedendo loro se restano all’ascolto oppure no, per ciascuna canzone testata leggeremo un valore da -100 punti a 0 quando mediamente gli ascoltatori che le sentono smettono di ascoltare la radio o cambiano canale e da 1 a + 100 quando mediamente restano all’ascolto, considerando comunque negativo anche il punteggio da 1 a 3. Imposteremo dunque l’attributo “permanenza all’ascolto” come nell’immagine seguente.
Se invece una domanda dell’intervista riguarda un comportamento che prevede risposte meno nette, come ad esempio il gradimento delle canzoni, e la società di ricerca usa una scala da 1 a 100, avrà senso definire un numero maggiore di attributi per meglio apprezzare le sfumature intermedie, ad esempio: da 0 a 29 punti “odio questa canzone”, da 30 a 59 “non mi piace”, da 60 a 89 “mi piace”, da 90 a 100 “la adoro”.
Utilizzare i dati di ricerca musicale per la programmazione
Una volta importati i dati di una wave di ricerca, essi saranno convertiti in attributi grazie alle impostazioni fatte una tantum come detto sopra: ciascuna canzone, oltre agli attributi già utilizzati in fase di catalogazione (es. italiana/straniera, energia bassa/media/alta, pop/rock ecc.), conterrà così nella sua scheda anche degli attributi relativi agli esiti della ricerca e potremo usarli ai fini della programmazione musicale automatica o assistita, impostando le opportune regole.
Tornando all’esempio iniziale della “permanenza all’ascolto”, potremo impostare una regola per cui due canzoni che spingono gli ascoltatori a smettere di ascoltare la radio non possano andare in onda di fila, come nell’immagine seguente.
Naturalmente si possono creare una o più regole, con riferimento ad altrettante caratteristiche delle canzoni indagate dalle domande dell’intervista e ai rispettivi attributi, a seconda delle proprie strategie di programmazione.
Come tutti gli altri attributi, anche quelli derivanti dalla ricerca musicale sono compresi nelle finestre e nei report di GSelector.
Validità, archiviazione ed eliminazione periodica dei dati di ricerca musicale
Poiché i punteggi di ricerca sono condizionati dall’invecchiamento delle canzoni, al cumularsi dei loro passaggi in radio e in generale alla diversa percezione che ne hanno gli ascoltatori col trascorrere del tempo, non si possono considerare come chiave da usare in modo permanente per la programmazione.
È quindi possibile specificare un periodo di validità per i punteggi di ricerca. Solo se la data di importazione dei dati di una wave di ricerca ricade nel periodo di validità impostato, alla canzone verranno applicati gli attributi della ricerca. La durata del periodo può variare in base alle proprie esigenze di programmazione e può essere impostata individualmente per ciascun gruppo di categorie: i dati di una wave saranno utilizzati per pochi giorni o settimane sui brani delle categorie correnti, poi aggiornati con una nuova wave per le canzoni che saranno ritestate, mentre semplicemente non saranno più utilizzati per le canzoni che non saranno più testate. Sugli oldies, invece, i dati potranno rimanere validi per alcuni mesi.
I dati delle diverse wave di ricerca si possono conservare nel database di GSelector.
E infine si possono impostare delle soglie di invecchiamento oltre le quali i dati vengono rimossi dal database.
La ricerca musicale alla portata di tutte le radio italiane: HyperLAB Italia
HyperWorld è una società francese attiva in diverse nazioni, fondata nel 2006 da un ex direttore di Ipsos, NRJ Group e Lagardère Active, che ha puntato subito sui sondaggi online per misurare il gradimento dell’offerta radiofonica, affidabili ed economici, e su applicazioni per visualizzarne i risultati via Web.
Diverse emittenti estere e francesi importano i dati di ricerca di HyperWorld in GSelector e li utilizzano per migliorare la loro programmazione musicale.
HyperWorld ora è disponibile con tutti i suoi tipi di ricerca anche sul mercato italiano.
In particolare, grazie al nuovo servizio HyperLAB Italia, anche le radio locali e regionali italiane potranno finalmente ricevere i dati di ricerca con diversi parametri relativi al gradimento della musica trasmessa nel mercato italiano, aggiornati ogni 3 settimane e con un prezzo alla loro portata, aumentando la qualità della loro offerta e il loro vantaggio competitivo.
Oltre che sulle web app interattive di HyperWorld, corredate di infografiche, i dati di ciascuna wave HyperLAB sono disponibili anche in un file che ciascuna radio può scaricare dalla sua dashboard e importare in GSelector.
Il team italiano di RCS è a disposizione per tutte le informazioni su questa nuova opportunità e per aiutare chi volesse configurare il proprio GSelector per l’import e l’utilizzo dei dati di ricerca.