Spotify

Mit Spotify wird ein europäisches Unternehmen an die New Yorker Börse gehen.

(Foto: Reuters)

Börsengang Dieser Algorithmus steckt hinter dem Erfolg von Spotify

Spotify schafft, was sich viele von der Digitalisierung versprechen: ein perfekt personalisiertes Produkt anzubieten. Davon können andere lernen.
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  • WirtschaftsWoche

Düsseldorf/New YorkDonnernder Applaus ertönt, als Daniel Ek, schwarzer Anzug, weiße Turnschuhe, seine Präsentation an der Wall Street beendet. Zwei Stunden lang hat er vor Investoren, Analysten und Musikmanagern erklärt, warum Spotify an die Börse geht.

Viele, die ihm zujubeln, haben Ek lange bekämpft: Vor zwölf Jahren gründete der Schwede den Streamingdienst. Als einer, der aus Stockholms Hackerszene kam, verkörperte der damals 25-Jährige genau jene Gefahr, die die Labels im Internet verorteten. Dort, wo sich Songs binnen Sekunden raubkopieren und milliardenfach verbreiten ließen – auf Kosten der Musikindustrie.

Wenn Spotifys Aktien am 3. April an die Börse kommen, wird es bis zu 15 Milliarden Euro wert sein – und die einst totgesagte Musikbranche das fünfte Jahr in Folge steigende Umsätze feiern. Nicht trotz, sondern wegen der Idee, mit der Ek den Labels einst solchen Schrecken einjagte: „Wenn die Kunden eure CDs kopieren, verkauft ihnen eine Flatrate und lasst sie selbst entscheiden, was sie wann wo wie oft hören wollen!“ Spotify, sagt der US-Analyst und Exlabelmanager Bob Lefsetz, mache genau das Gegenteil der Labels, die Kunden zwangen, 15 Dollar für ein Album auszugeben, um zwei gute Songs zu hören. „Sie schauen dir zu, lernen, was du willst – und bauen es dann.

So schafft der Streamingdienst, was viele sich von der Digitalisierung versprechen – aber kaum jemand kann: dem Kunden stets genau das zu bieten, was der gerade haben möchte. „Es gibt wohl kein Unternehmen, das seine Kunden so genau kennt wie Spotify“, sagt der Analyst Gene Munster, „und keines, das sein Produkt auf Basis dieser Kenntnisse so konsequent personalisiert.“ Deshalb lohnt sich ein Blick auf Spotify auch für jene, die sich nicht mit Musik auskennen.

Die Vorgehensweise des Streamingdienstes taugt als Schablone für die Art und Weise, wie Angebote in einer immer digitaleren Welt geschneidert werden müssen. Wie findet ein Unternehmen heraus, was Kunden wirklich wollen? Und wie baut es ein Produkt, für die diese bereit sind, knapp zehn Euro monatlich zu zahlen.

Einer, der Antworten auf diese Fragen weiß, ist der Amerikaner Dan Savaz. Er leitet bei Spotify ein Team aus mehreren Hundert Spezialisten, die nur Kundendaten erfassen, sortieren, auswerten. „Die TV-Branche mutmaßt nur, ob ihr Programm ankommt, indem sie Quoten ermitteln lässt, aber Einschaltquoten basieren auf stichprobenartigen Umfragen“, sagt Savaz, „wir erfassen jeden einzelnen der 159 Millionen Kunden, und wir fragen sie nicht, wir beobachten sie.“ Eine der erfolgreichsten Ideen von Savaz’ Team ist eine wöchentliche Liste mit neuen Hörvorschlägen: Weekly Discovery.

Jeden Sonntagabend läuft dafür auf den Servern der Schweden eine gigantische Rechenoperation ab: Die Geschmäcker von 159 Millionen regelmäßig aktiven Kunden müssen abgeglichen werden mit den 36 Millionen Songs aus den Katalogen der Labels.

Spotify baut dafür zunächst eine Matrix aus 159 Millionen Zeilen und 36 Millionen Spalten. Jede Zeile steht für einen Kunden, jede Spalte für ein Musikstück. Eine Software kondensiert diesen Zahlenozean zu handlichen Vektoren, die von neuronalen Netzen auf Übereinstimmungen und Muster abgeklopft werden: Gibt es Hörer, die dieselben Stücke auf ihren Playlists speichern? Welche Gemeinsamkeiten haben diese Stücke?

„Keine Kapitalerhöhung! Die Profiteure des Spotify-Börsengangs sind andere“

„Keine Kapitalerhöhung! Die Profiteure des Spotify-Börsengangs sind andere“

Die stärksten Server und ausgeklügelsten Algorithmen liefern nur brauchbare Ergebnisse, wenn sie mit aussagefähigen Daten arbeiten. Zwar schicken die Musikverlage und Labels schon seit fast 30 Jahren ihre Neuerscheinungen als Sounddateien auf die Server der TV- und Radiostationen; sie versehen sie auch mit Attributen wie Rock, Klassik, Erstlingswerk oder deutschsprachig. „Wir merkten aber schnell, dass diese Klassifizierung viel zu ungenau und zu subjektiv ist, um das Produkt Musik zu personalisieren“, sagt Savaz.

Also machte sich Spotify auf die Suche nach einem besseren System, um Songs zu sortieren – und fand es 2014 in New York: Das Start-up Echo Nest hatte die Musik der Welt in über 1600 Genres und Subgenres unterteilt: von Deathcore über Westküstenbluegrass bis präbarocke Klassik. Spotify hat das präzisere, aber immer noch subjektive System erweitert: Die Algorithmen fahnden nun zudem nach objektiven Attributen wie Tempo, Rhythmus und Tonart, sie unterscheiden nach Dur und Moll, sortieren Stücke auch nach Kategorien wie Aggressivität oder Traurigkeit.

„Je mehr solche Zuordnungen ein Song hat, desto zielgenauer lässt er sich einsetzen“, sagt Savaz. Herauszufinden, was jeder einzelne Kunde gerade hören will, ist noch schwieriger. Womit behelligt man die Konsumenten besser nicht, damit sie nicht wegzappen und – im schlimmsten Fall – Spotify wieder kündigen?

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