মিউজিক মার্কেটারদের কাছে ডেটার কোনো অভাব নেই। স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্মগুলো প্লে, সেভ, স্কিপ, শেয়ার এবং কমপ্লিশন রেট রিপোর্ট করে। সোশ্যাল প্ল্যাটফর্মগুলো ভিউ, এনগেজমেন্ট মেট্রিক্স এবং অডিয়েন্স ডেমোগ্রাফিক্স প্রদান করে। টিকেটিং সিস্টেমগুলো কনভার্সন আচরণ প্রকাশ করে।

এই মেট্রিক্সগুলো যা খুব কমই প্রকাশ করে তা হলো ক্লিক, স্ট্রিম বা ক্রয়ের আগে কী ঘটেছিল।

একটি মিউজিক ভিডিও লাখ লাখ ভিউ তৈরি করতে পারে এবং একই সাথে কোরাসের আগেই দর্শকদের মনোযোগ হারিয়ে ফেলতে পারে। একটি ফেস্টিভ্যাল ট্রেইলার কৌতূহল আকর্ষণ করতে পারে কিন্তু প্রত্যাশা তৈরি করতে ব্যর্থ হতে পারে। একটি টিজার সোশ্যাল মিডিয়ায় এনগেজমেন্ট অর্জন করতে পারে এবং একই সাথে শিল্পী বা রিলিজের সাথে খুব কমই আবেগীয় সংযোগ তৈরি করতে পারে।

মিউজিক মার্কেটারদের জন্য, অভিজ্ঞতা চলাকালীন দর্শকরা কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানায় তা বোঝা ঠিক ততটাই মূল্যবান হতে পারে যতটা মূল্যবান পরবর্তীতে তারা কী করে তা পরিমাপ করা।

কেন মিউজিক মার্কেটিং আলাদা

মার্কেটিংয়ের অন্যান্য অনেক ফর্মের মতো নয়, মিউজিক ক্যাম্পেইনগুলো প্রায়শই তথ্য প্রদানের চেয়ে আবেগীয় এনগেজমেন্টের ওপর বেশি নির্ভর করে। লক্ষ্য কেবল একটি বার্তা প্রচার করা নয়। এটি হলো প্রত্যাশা, উত্তেজনা, নস্টালজিয়া, আপন ভাব, কৌতূহল বা আবেগীয় সংযোগ তৈরি করা।

কোনো শিল্পী, অ্যালবাম, প্লেলিস্ট, ফেস্টিভ্যাল, ট্যুর বা ব্র্যান্ড পার্টনারশিপের প্রচার করার সময়, মার্কেটাররা প্রায়শই মুহূর্তের মধ্যে দর্শকদের প্রতিক্রিয়াকে প্রভাবিত করার চেষ্টা করেন।

এটি মিউজিককে নিউরোসায়েন্স-ভিত্তিক অডিয়েন্স টেস্টিংয়ের জন্য অনন্যভাবে উপযোগী করে তোলে। মিউজিক সময়ের সাথে সাথে বিকশিত হয়। মনোযোগ বাড়ে এবং কমে। আবেগীয় এনগেজমেন্ট ভার্স থেকে কোরাসে পরিবর্তিত হয়। মিউজিকের সাথে সৃজনশীল উপাদানগুলোর মিথস্ক্রিয়ার ফলে দর্শকদের আগ্রহ শক্তিশালী হতে পারে, দুর্বল হতে পারে বা পুনরুদ্ধার হতে পারে।

মিউজিক এনগেজমেন্ট সম্পর্কে EEG গবেষণা যা প্রকাশ করে

গত এক দশকে, গবেষকরা রিয়েল টাইমে মিউজিকের প্রতি দর্শকরা কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানায় তা অধ্যয়নের জন্য ক্রমবর্ধমানভাবে EEG ব্যবহার করেছেন।

সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ফলাফলগুলোর একটি এসেছে Frontiers in Psychology-তে প্রকাশিত গবেষণা থেকে, যেখানে গবেষকরা নিউরাল সিনক্রোনি পরিমাপ করেছিলেন, অর্থাৎ অবমুক্ত না হওয়া গান শোনার সময় শ্রোতাদের মস্তিষ্কের কার্যকলাপ কতটা সামঞ্জস্যপূর্ণ ছিল। গবেষণায় দেখা গেছে যে EEG-ভিত্তিক নিউরাল সিনক্রোনি রিলিজের তিন সপ্তাহ এবং দশ মাস উভয় ক্ষেত্রেই স্পটিফাই (Spotify) স্ট্রিমিং পারফরম্যান্সের পূর্বাভাস দিয়েছিল। উল্লেখযোগ্যভাবে, বৃহত্তর জনগণের কাছে কোন গানগুলো বেশি সফল হবে তার পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে নিউরাল পরিমাপ ঐতিহ্যবাহী স্ব-প্রতিবেদিত পছন্দগুলোকে ছাড়িয়ে গেছে (Leeuwis et al., 2021)।

মিউজিক মার্কেটারদের জন্য এই অনুসন্ধানটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি নির্দেশ করে যে দর্শকদের এনগেজমেন্ট কখনও কখনও কেবল সমীক্ষার চেয়ে নিউরাল প্রতিক্রিয়ার মাধ্যমে আরও কার্যকরভাবে পরিমাপ করা যেতে পারে। মানুষ কেন একটি গান পছন্দ করে তা ব্যাখ্যা করতে হিমশিম খেতে পারে, কিন্তু তাদের মস্তিষ্ক ভবিষ্যতের জনপ্রিয়তার বিষয়ে অর্থপূর্ণ সংকেত প্রকাশ করতে পারে।

NeuroImage-এ প্রকাশিত অতিরিক্ত গবেষণায় দেখা গেছে যে স্বাভাবিক মিউজিক শ্রোতাদের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত EEG প্রতিক্রিয়া তৈরি করে, যা মিউজিকের গঠন এবং বিটকে প্রতিফলিত করে। গবেষকরা সিদ্ধান্ত নিয়েছেন যে এনগেজমেন্টের নিউরাল সম্পর্কগুলো সাধারণ আনন্দ থেকে আলাদা হতে পারে, যা নির্দেশ করে যে দর্শকরা মিউজিকের দ্বারা গভীরভাবে মগ্ন হতে পারে এমনকি যখন তারা সচেতনভাবে সেই অভিজ্ঞতাকে তাদের প্রিয় বলে বর্ণনা নাও করে (Kaneshiro et al., 2020)।

একত্রে, এই ফলাফলগুলো অনেক মিউজিক মার্কেটারের পরিচিত একটি ধারণাকে সমর্থন করে: অডিয়েন্স এনগেজমেন্ট হলো গতিশীল, আবেগপূর্ণ এবং কেবল ঐতিহ্যগত ফিডব্যাকের মাধ্যমে ক্যাপচার করা প্রায়শই কঠিন।

EEG-ভিত্তিক অডিয়েন্স টেস্টিং ব্যবহার করা

EEG-ভিত্তিক অডিয়েন্স টেস্টিং মিউজিক মার্কেটারদের রিয়েল টাইমে সৃজনশীল সম্পদগুলোর অভিজ্ঞতা নেওয়ার সময় দর্শকদের প্রতিক্রিয়া পরিমাপ করতে সাহায্য করে। কেবল এক্সপোজার-পরবর্তী সমীক্ষার ওপর নির্ভর না করে, মার্কেটাররা মনোযোগ, এনগেজমেন্ট, উত্তেজনা, আগ্রহ, শিথিলতা এবং জ্ঞানীয় চাপের মুহূর্তের পরিবর্তনগুলো চিহ্নিত করতে পারেন।

মিউজিক রিলিজের আগে যখন টিমগুলোকে সিদ্ধান্ত নিতে হয়, তখন এই পদ্ধতিটি বিশেষ উপযোগী। একটি ক্যাম্পেইনের জন্য টিজার এডিটগুলোর মধ্যে বেছে নেওয়ার প্রয়োজন হতে পারে, কোনো শিল্পীর ইন্ট্রো কি আরও আগে আসা উচিত তা পরীক্ষা করা, পেইড কাটডাউনে কোরাস নাকি ভার্স মূল আকর্ষণ হওয়া উচিত তা সিদ্ধান্ত নেওয়া, অথবা ব্র্যান্ড ইন্টিগ্রেশন স্বাভাবিক মনে হচ্ছে কিনা তা মূল্যায়ন করার প্রয়োজন হতে পারে।

কেবল অংশীজনদের পছন্দের ওপর নির্ভর না করে, মিউজিক মার্কেটাররা রিয়েল টাইমে দর্শকদের মনোযোগ, এনগেজমেন্ট এবং আবেগীয় প্রতিক্রিয়া পরিমাপ করতে পারেন।

একটি মিউজিক ভিডিও টেস্টিং সেশন চলাকালীন দর্শকদের মনোযোগ, এনগেজমেন্ট এবং আবেগীয় প্রতিক্রিয়া প্রদর্শনকারী উদাহরণস্বরূপ Emotiv Studio মিউজিক মার্কেটিং বিশ্লেষণ।

রিলিজের আগে মিউজিক ভিডিও পরীক্ষা করা

মিউজিক ভিডিওগুলো মুহূর্তের দর্শকদের প্রতিক্রিয়া পরীক্ষার জন্য একটি আদর্শ পরিবেশ প্রদান করে।

একটি ভিডিও জুড়েই দর্শকদের এনগেজমেন্ট খুব কমই স্থিতিশীল থাকে। কোনো শিল্পীর প্রকাশ, কোনো কোরাস, একটি নাটকীয় দৃশ্য রূপান্তর, বা একটি পারফরম্যান্স সিকোয়েন্স চলাকালীন মনোযোগ হঠাৎ বেড়ে যেতে পারে। ধীর গতির বর্ণনামূলক মুহূর্ত বা এমন অংশ চলাকালীন এটি হ্রাস পেতে পারে যেখানে ভিজ্যুয়াল পেসিং আর মিউজিকের সাথে মেলে না।

ধরুন একটি লেবেল দুটি মিউজিক ভিডিও এডিটের মধ্যে সিদ্ধান্ত নিচ্ছে। একটি সংস্করণ শিল্পীকে পরিচয় করিয়ে দেওয়ার আগে সিনেমাটিক গল্প বলার মাধ্যমে শুরু হয়। অন্যটি অবিলম্বে হুক এবং পারফরম্যান্সের ফুটেজ দিয়ে শুরু হয়।

ঐতিহ্যবাহী ফোকাস গ্রুপগুলো ইঙ্গিত দিতে পারে যে দর্শকরা দুটি সংস্করণই উপভোগ করছেন। EEG-ভিত্তিক টেস্টিং প্রকাশ করতে পারে যে কোন সংস্করণটি দ্রুত মনোযোগ আকর্ষণ করে, এনগেজমেন্ট দীর্ঘসময় ধরে রাখে বা মূল মুহূর্তগুলোতে আরও শক্তিশালী আবেগীয় প্রতিক্রিয়া তৈরি করে।

এই অন্তর্দৃষ্টিগুলো মার্কেটারদের নির্ধারণ করতে সাহায্য করতে পারে যে ইউটিউব (YouTube), পেইড সোশ্যাল প্লেসমেন্ট, স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্মের প্রচার বা শিল্পীর নিজস্ব চ্যানেলগুলোর জন্য কোন এডিটটি সবচেয়ে উপযুক্ত।

সম্প্রতি, গবেষকরা দেখিয়েছেন যে EEG-ভিত্তিক নিউরাল সিনক্রোনি দর্শকরা কতটা পছন্দ করেছে তা নিয়ন্ত্রণ করার পরইউটিউবে মিউজিক ভিডিওগুলোর সাথে দর্শকদের এনগেজমেন্ট পূর্বাভাস দিতে পারে। এই ফলাফলগুলো ইঙ্গিত দেয় যে নিউরাল পরিমাপগুলো বড় আকারের বিতরণের আগে অডিওভিজ্যুয়াল মিউজিক কন্টেন্টের পারফরম্যান্সের পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করতে পারে (Leeuwis & van Bommel, 2023)।

শর্ট-ফর্ম মিউজিক কন্টেন্ট অপ্টিমাইজ করা

টিকটক (TikTok), ইনস্টাগ্রাম রিলস (Instagram Reels) এবং ইউটিউব শর্টস (YouTube Shorts)-এর মতো শর্ট-ফর্ম প্ল্যাটফর্মগুলো দর্শকদের মনোযোগের সময় নাটকীয়ভাবে সঙ্কুচিত করেছে।

অনেক ক্ষেত্রে, মার্কেটারদের কাছে শিল্পীর পরিচয়, মিউজিক্যাল স্টাইল, মেজাজ এবং প্রাসঙ্গিকতা তুলে ধরার জন্য মাত্র কয়েক সেকেন্ড সময় থাকে।

ছোট সৃজনশীল সিদ্ধান্তগুলোর একটি বিশাল প্রভাব থাকতে পারে। একটি শিল্পীর পরিচিতি কোনো ভিজ্যুয়াল এফেক্ট সিকোয়েন্সের চেয়ে ভালো পারফর্ম করতে পারে। একটি লিরিক মুহূর্ত কোনো নাটকীয় ভিজ্যুয়ালের চেয়ে শক্তিশালী এনগেজমেন্ট তৈরি করতে পারে। প্রথমে কোরাস ব্যবহারের পদ্ধতি দ্রুত মনোযোগ আকর্ষণ করতে পারে তবে ধীর গতির বর্ণনামূলক কন্টেন্টের চেয়ে দ্রুত দর্শককে ক্লান্ত করতে পারে।

EEG-ভিত্তিক টেস্টিং টিমগুলোকে রিলিজের আগে একাধিক সংস্করণ তুলনা করতে এবং কেবল ক্যাম্পেইন-পরবর্তী মেট্রিক্সের ওপর নির্ভর না করে কোন মুহূর্তগুলো মনোযোগ, এনগেজমেন্ট এবং আবেগীয় প্রতিক্রিয়া তৈরি করে তা চিহ্নিত করতে সাহায্য করে।

ফেস্টিভ্যাল এবং লাইভ ইভেন্ট মার্কেটিং

ফেস্টিভ্যাল ক্যাম্পেইন, ট্যুর ঘোষণা এবং ভেন্যু প্রচারগুলো একটি ভিন্ন চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয়। তাদের অবশ্যই একটি অনুভূতির অভিজ্ঞতা বিক্রি করতে হবে।

সৃজনশীল সম্পদগুলোকে প্রায়শই সীমিত সময়ের মধ্যে উত্তেজনা, সম্প্রদায়, একচেটিয়াতা, প্রত্যাশা এবং বিশ্বাসের বার্তা দিতে হয়।

অডিয়েন্স-রেসপন্স টেস্টিং মার্কেটারদের বুঝতে সাহায্য করতে পারে যে একটি লাইনাপ প্রকাশ উত্তেজনা তৈরি করছে কিনা, ক্রাউড ফুটেজ আবেগীয় সংযোগকে আরও শক্তিশালী করছে কিনা, অথবা স্পন্সর ইন্টিগ্রেশনগুলো সামগ্রিক অভিজ্ঞতা থেকে মনোযোগ সরিয়ে নিচ্ছে নাকি সাহায্য করছে।

যখন মিডিয়া বাজেট এবং পার্টনারশিপের বিনিয়োগ উল্লেখযোগ্য হয়, তখন এই অন্তর্দৃষ্টিগুলো রিলিজের আগে অনিশ্চয়তা কমাতে সাহায্য করতে পারে।

মিউজিক এবং ব্র্যান্ড পার্টনারশিপ

বিজ্ঞাপন ক্যাম্পেইনে আবেগময় টোন দেওয়ার জন্য প্রায়শই মিউজিক ব্যবহার করা হয়। ব্র্যান্ডগুলো শিল্পীদের সাথে অংশীদারিত্ব করে, ট্র্যাকের লাইসেন্স নেয় এবং মিউজিকে ভর করে ক্যাম্পেইন তৈরি করে কারণ মিউজিক দ্রুত মনোযোগ এবং আবেগীয় প্রতিক্রিয়াকে প্রভাবিত করতে পারে।

যাইহোক, প্রতিটি পার্টনারশিপ কাঙ্ক্ষিত ফলাফল তৈরি করতে পারে না।

একটি গান ব্র্যান্ডের বার্তা থেকে মনোযোগ সরিয়ে তীব্র আকর্ষণ তৈরি করতে পারে। একজন শিল্পীর সাথে অংশীদারিত্ব এক দল দর্শকের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ হতে পারে এবং অন্য দলের মধ্যে দুর্বল এনগেজমেন্ট তৈরি করতে পারে। একটি সাউন্ডট্র্যাক ব্র্যান্ড রিকল শক্তিশালী না করেও স্মরনীয় হতে পারে।

EEG-ভিত্তিক অডিয়েন্স টেস্টিং প্রতিটি উপাদানকে স্বাধীনভাবে বিবেচনা করার চেয়ে মিউজিক, ভিজ্যুয়াল, মেসেজিং, ব্র্যান্ডিং এবং পেসিংয়ের সম্মিলিত প্রভাব মূল্যায়নে মার্কেটারদের সাহায্য করে।

মিউজিক অ্যানালিটিক্সের পরিপূরক হিসেবে EEG ব্যবহার করা

স্ট্রিমিং ডেটা, টিকিট বিক্রি, সোশ্যাল এনগেজমেন্ট এবং ক্যাম্পেইন অ্যানালিটিক্স অপরিহার্য রয়ে গেছে। এগুলো প্রকাশ করে যে দর্শকরা কন্টেন্ট দেখার পরে কী করেছে।

EEG-ভিত্তিক গবেষণা কন্টেন্ট উপভোগ করার সময় দর্শকরা কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানিয়েছে তা মার্কেটারদের বুঝতে সাহায্য করার মাধ্যমে আরও একটি ক্ষেত্র যুক্ত করে।

টিজার এডিটগুলোর মধ্যে নির্বাচন করা, মিউজিক ভিডিওর মূল্যায়ন করা, শিল্পীর গল্প বলা পরীক্ষা করা, ফেস্টিভ্যাল প্রচারগুলোর অপ্টিমাইজ করা বা ব্র্যান্ড পার্টনারশিপ পরিমার্জিত করার ক্ষেত্রে এটি ক্যাম্পেইনের স্কেলিং করার আগে মূল্যবান দিকনির্দেশনা প্রদান করতে পারে।

কেবল পছন্দ সংক্রান্ত সমীক্ষা বা অভ্যন্তরীণ মতামতের ওপর নির্ভর না করে, মার্কেটাররা মনোযোগ, এনগেজমেন্ট এবং আবেগীয় প্রতিক্রিয়ার সাথে যুক্ত পরিমাপযোগ্য দর্শক-প্রতিক্রিয়া ডেটা ব্যবহারের সুবিধা পেয়ে থাকেন।

উপসংহার

সবচেয়ে সফল মিউজিক মার্কেটিং ক্যাম্পেইনগুলো কেবল সাধারণ প্রভাব তৈরির চেয়েও বেশি কিছু করে। তারা এমন অভিজ্ঞতা তৈরি করে যা দর্শকরা মনে রাখে, শেয়ার করে এবং বারবার ফিরে আসে।

গবেষণা ক্রমবর্ধমানভাবে ইঙ্গিত দেয় যে EEG অডিয়েন্স এনগেজমেন্ট, মিউজিকের জনপ্রিয়তা এবং ভবিষ্যতের ক্যাম্পেইনের পারফরম্যান্স সম্পর্কে অর্থপূর্ণ সংকেত প্রকাশ করতে পারে। গবেষণায় দেখা গেছে যে কন্টেন্ট বাজারে পৌঁছানোর আগেই নিউরাল সিনক্রোনি স্পটিফাই (Spotify) স্ট্রিমিংয়ের সাফল্য, ইউটিউব (YouTube) এনগেজমেন্ট মেট্রিক্স এবং দর্শকদের প্রতিক্রিয়ার অন্যান্য সূচকগুলোর পূর্বাভাস দিতে পারে (Leeuwis et al., 2021; Leeuwis & van Bommel, 2023)।

Emotiv Studio মার্কেটারদের মিউজিক ভিডিও, শিল্পী ক্যাম্পেইন, ফেস্টিভ্যাল প্রচার এবং ব্র্যান্ডেড কন্টেন্ট জুড়ে মনোযোগ, এনগেজমেন্ট, জ্ঞানীয় প্রতিক্রিয়া এবং আবেগীয় প্রভাব পরিমাপ করতে সাহায্য করে।

রিলিজের আগে নিউরোসায়েন্স-ভিত্তিক অডিয়েন্স টেস্টিং কীভাবে মিউজিক মার্কেটিং অপ্টিমাইজ করতে সাহায্য করতে পারে তা শিখতে Emotiv Studio অন্বেষণ করুন।

তথ্যসূত্র

Kaneshiro, B., Nguyen, D. T., Norcia, A. M., Berger, J., & Dmochowski, J. P. (2020). Natural music evokes correlated EEG responses reflecting temporal structure and beat. NeuroImage, 214, 116559. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31978543/

Leeuwis, N., Paas, F., van Maanen, L., & Boksem, M. A. S. (2021). A sound prediction: EEG-based neural synchrony predicts online music streams. Frontiers in Psychology, 12, 672980. https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2021.672980/full

Leeuwis, N., & van Bommel, T. (2023). EEG-based neural synchrony predicts evaluative engagement with music videos. Proceedings, 39(1), 50. https://www.mdpi.com/2673-4591/39/1/50