মিউজিক মার্কেটারদের কাছে ডেটার কোনো অভাব নেই। স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্মগুলো প্লে, সেভ, স্কিপ, শেয়ার এবং কমপ্লিশন ট্র্যাক করে তা জানায়। সোশ্যাল প্ল্যাটফর্মগুলো ভিউ, এঙ্গেজমেন্ট ম্যাট্রিক্স এবং দর্শকদের ডেমোগ্রাফিক্স প্রদান করে। টিকিট বিক্রির সিস্টেমগুলো কনভার্সন বিহেভিয়ার প্রদর্শন করে।

তবে এই ম্যাট্রিক্সগুলো ক্লিক, স্ট্রিম বা কেনার আগে ঠিক কী ঘটেছিল তা খুব কমই প্রকাশ করতে পারে।

একটি মিউজিক ভিডিও লাখ লাখ ভিউ পেতে পারে, কিন্তু হয়তো কোরাস শুরু হওয়ার আগেই এটি দর্শকদের মনোযোগ ধরে রাখতে ব্যর্থ হতে পারে। একটি ফেস্টিভ্যাল ট্রেইলার মানুষের কৌতুহল বাড়াতে পারে, কিন্তু প্রত্যাশা তৈরিতে ব্যর্থ হতে পারে। একটি টিজার সোশ্যাল মিডিয়ায় প্রচুর এঙ্গেজমেন্ট পেলেও শিল্পী বা গান রিলিজের ক্ষেত্রে হয়তো খুবই সামান্য আবেগীয় সংযোগ তৈরি করতে পারে।

মিউজিক মার্কেটারদের জন্য, দর্শকরা অভিজ্ঞতাটি চলাকালীন কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানাচ্ছে তা বোঝা, তারা পরে কী করছে তা পরিমাপ করার মতোই মূল্যবান হতে পারে।

কেন মিউজিক মার্কেটিং আলাদা

মার্কেটিং-এর অন্যান্য বিষয়ের মতো নয়, মিউজিক ক্যাম্পেইন প্রায়শই তথ্য আদান-প্রদানের চেয়ে আবেগীয় সংযোগের ওপর বেশি নির্ভর করে। এর লক্ষ্য কেবল কোনো বার্তা দেওয়া নয়। এর মূল উদ্দেশ্য হলো প্রত্যাশা, উত্তেজনা, নস্টালজিয়া, একাত্মতা, কৌতুহল বা একটি আবেগীয় সংযোগ তৈরি করা।

কোনো শিল্পী, অ্যালবাম, প্লেলিস্ট, ফেস্টিভ্যাল, ট্যুর বা ব্র্যান্ড পার্টনারশিপেরই প্রচার করা হোক না কেন, মার্কেটাররা সাধারণত সেই মুহূর্তেই দর্শকদের সাড়াকে প্রভাবিত করার চেষ্টা করেন।

এই কারণেই নিউরোসায়েন্স-ভিত্তিক অডিয়েন্স টেস্টিং-এর জন্য মিউজিক অনন্যভাবে উপযুক্ত। মিউজিক সময়ের সাথে সাথে প্রবাহিত হয়। মনোযোগ বাড়ে এবং কমে। ভার্স থেকে কোরাসে যাওয়ার সময় আবেগীয় এঙ্গেজমেন্ট পরিবর্তিত হয়। মিউজিকের সাথে ক্রিয়েটিভ এলিমেন্টগুলোর সমন্বয়ের ফলে দর্শকদের আগ্রহ আরও শক্তিশালী, দুর্বল বা পুনরুদ্ধার হতে পারে।

মিউজিক এঙ্গেজমেন্ট সম্পর্কে EEG রিসার্চ কী প্রকাশ করে

গত এক দশকে, গবেষকরা রিয়েল-টাইমে মিউজিকের প্রতি দর্শকরা কীভাবে সাড়া দেয় তা জানার জন্য ক্রমবর্ধমানভাবে EEG ব্যবহার করছেন।

এর অন্যতম একটি গুরুত্বপূর্ণ ফলাফল এসেছে Frontiers in Psychology-তে প্রকাশিত একটি গবেষণা থেকে, যেখানে গবেষকরা নিউরাল সিনক্রোনি পরিমাপ করেছিলেন—অর্থাৎ অপ্রকাশিত গান শোনার সময় শ্রোতাদের মস্তিষ্কের কার্যকলাপে কতোটা মিল ছিল। গবেষণায় দেখা গেছে যে, EEG-ভিত্তিক নিউরাল সিনক্রোনি গান রিলিজের তিন সপ্তাহ এবং দশ মাস পরের Spotify স্ট্রিমিং পারফরম্যান্সের পূর্বাভাস দিতে পেরেছিল। লক্ষণীয় বিষয় হলো, সাধারণ মানুষের কাছে কোন গানগুলো বেশি সফল হবে তা অনুমান করার ক্ষেত্রে এই নিউরাল পরিমাপটি শ্রোতাদের প্রথাগত স্ব-প্রতিবেদিত পছন্দের চেয়েও বেশি কার্যকর প্রমাণিত হয়েছে (Leeuwis et al., 2021)।

মিউজিক মার্কেটারদের জন্য এই বিষয়টি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি ইঙ্গিত করে যে দর্শকদের এঙ্গেজমেন্ট কেবল জরিপ করার চেয়ে নিউরাল রেসপন্সের মাধ্যমে আরও কার্যকরভাবে পরিমাপ করা সম্ভব। মানুষ হয়তো সহজে ব্যাখ্যা করতে পারে না যে কেন তারা একটি গান পছন্দ করে, কিন্তু তাদের মস্তিষ্ক ভবিষৎ জনপ্রিয়তার ক্ষেত্রে একটি অর্থবহ সংকেত দিতে পারে।

NeuroImage-এ প্রকাশিত অতিরিক্ত গবেষণায় দেখা গেছে যে, প্রাকৃতিক মিউজিক শ্রোতাদের মধ্যে সামঞ্জস্যপূর্ণ EEG রেসপন্স তৈরি করে, যা মিউজিক্যাল স্ট্রাকচার এবং বিটকে প্রতিফলিত করে। গবেষকরা সিদ্ধান্ত নিয়েছেন যে, এঙ্গেজমেন্টের নিউরাল সম্পর্কগুলো সাধারণ ভালোলাগা থেকে ভিন্ন হতে পারে। এর অর্থ হলো, দর্শকরা কোনো মিউজিক গভীরভাবে উপভোগ করতে পারে, এমনকি যদি তারা সচেতনভাবে সেই অভিজ্ঞতাকে নিজের প্রিয় বলে বর্ণনা নাও করে (Kaneshiro et al., 2020)।

একত্রে, এই ফলাফলগুলো মিউজিক মার্কেটারদের জানা একটি ধারণাকেই সমর্থন করে: দর্শকদের এঙ্গেজমেন্ট গতিশীল, আবেগপ্রবণ এবং প্রচলিত ফিডব্যাকের মাধ্যমে তা ধরা সাধারণত বেশ কঠিন।

EEG-ভিত্তিক অডিয়েন্স টেস্টিং ব্যবহার করা

EEG-ভিত্তিক অডিয়েন্স টেস্টিং মিউজিক মার্কেটারদের রিয়েল-টাইমে শ্রোতারা যখন ক্রিয়েটিভ কনটেন্ট উপভোগ করেন, তখন তাদের প্রতিক্রিয়া পরিমাপ করার সুযোগ দেয়। কেবল প্রচারের পরের জরিপের ওপর নির্ভর না করে, মার্কেটাররা মুহূর্তের মধ্যে মনোযোগ, এঙ্গেজমেন্ট, উত্তেজনা, আগ্রহ, শিথিলতা এবং কগনিটিভ স্ট্রেসের পরিবর্তনগুলো চিহ্নিত করতে পারেন।

কোনো ক্যাম্পেইন লঞ্চের আগে যখন সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রয়োজন হয়, তখন এই পদ্ধতি অত্যন্ত উপযোগী। যেমন—টিজার এডিটের মধ্যে যেকোনো একটি বেছে নেওয়া, শিল্পীর পরিচিতি আরও আগে দেওয়া উচিত কি না তা পরীক্ষা করা, পেইড কাটডাউনে কোনো কোরাস বা ভার্স রাখা উচিত কি না তা ঠিক করা, কিংবা কোনো ব্র্যান্ডের অন্তর্ভুক্তি স্বাভাবিক মনে হচ্ছে কি না তা মূল্যায়ন করা।

স্টেকহোল্ডারদের পছন্দের ওপর নির্ভর করার পরিবর্তে মিউজিক মার্কেটাররা রিয়েল-টাইমে দর্শকদের মনোযোগ, এঙ্গেজমেন্ট এবং আবেগভিত্তিক প্রতিক্রিয়া পরিমাপ করতে পারেন।

একটি মিউজিক ভিডিও টেস্টিং সেশনের সময় দর্শকদের মনোযোগ, এঙ্গেজমেন্ট এবং আবেগীয় প্রতিক্রিয়া প্রদর্শনকারী উদাহরণমূলক Emotiv Studio মিউজিক মার্কেটিং বিশ্লেষণ।

রিলিজের আগে মিউজিক ভিডিও পরীক্ষা করা

মিউজিক ভিডিওগুলো মুহূর্তের মধ্যে দর্শকদের প্রতিক্রিয়া পরীক্ষা করার জন্য একটি আদর্শ পরিবেশ প্রদান করে।

পুরো ভিডিও জুড়ে দর্শকদের এঙ্গেজমেন্ট সাধারণত একই রকম থাকে না। কোনো শিল্পীর প্রকাশ, কোরাস, নাটকীয় ভিজ্যুয়াল পরিবর্তন বা কোনো পারফরম্যান্স সিকোয়েন্সের সময় মনোযোগ দ্রুত বেড়ে যেতে পারে। আবার ধীরগতির কোনো গল্প বা এমন অংশের সময় এটি কমে যেতে পারে যেখানে ভিজ্যুয়াল পেসিং মিউজিকের সাথে আর মিলছে না।

ধরুন, একটি লেবেল মিউজিক ভিডিওর দুটি এডিটের মধ্যে যেকোনো একটি বেছে নিতে চায়। একটি ভার্সন শিল্পীর পরিচিতি দেওয়ার আগে সিনেম্যাটিক স্টোরিটেলিং দিয়ে শুরু হয়। অন্যটি সরাসরি হুক এবং পারফরম্যান্স ফুটেজ দিয়ে চালু হয়।

প্রথাগত ফোকাস গ্রুপগুলো হয়তো ইঙ্গিত দেবে যে দর্শকরা উভয় সংস্করণই উপভোগ করছেন। তবে EEG-ভিত্তিক টেস্টিং প্রকাশ করতে পারে যে কোন সংস্করণটি দ্রুত মনোযোগ আকর্ষণ করছে, এঙ্গেজমেন্ট বেশি সময় ধরে রাখছে বা গুরুত্বপূর্ণ মুহূর্তগুলোতে আরও শক্তিশালী আবেগীয় প্রতিক্রিয়া তৈরি করছে।

এই বিশ্লেষণগুলো মার্কেটারদের নির্ধারণ করতে সাহায্য করতে পারে যে কোন এডিটটি YouTube, পেইড সোশ্যাল প্লেসমেন্ট, স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্মের প্রমোশন বা শিল্পীর নিজস্ব চ্যানেলের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত।

সম্প্রতি, গবেষকরা দেখিয়েছেন যে EEG-ভিত্তিক নিউরাল সিনক্রোনি YouTube-এ মিউজিক ভিডিওগুলোর সাথে দর্শকদের এঙ্গেজমেন্টের পূর্বাভাস দিতে পারে, এমনকি দর্শকদের সরাসরি লাইকিং রেটিং নিয়ন্ত্রণ করার পরও। এই ফলাফলগুলো ইঙ্গিত করে যে নিউরাল পরিমাপ প্রচারের আগেই অডিওভিজ্যুয়াল মিউজিক কনটেন্টের কার্যকারিতা অনুমান করতে সাহায্য করতে পারে (Leeuwis & van Bommel, 2023)।

শর্ট-ফর্ম মিউজিক কনটেন্ট অপ্টিমাইজ করা

TikTok, Instagram Reels এবং YouTube Shorts-এর মতো শর্ট-ফর্ম প্ল্যাটফর্মগুলো দর্শকদের মনোযোগ আকর্ষণ করার উইন্ডো নাটকীয়ভাবে কমিয়ে দিয়েছে।

অনেক ক্ষেত্রে, শিল্পীর পরিচয়, মিউজিক্যাল স্টাইল, মুড এবং প্রাসঙ্গিকতা তুলে ধরার জন্য মার্কেটাররা মাত্র কয়েক সেকেন্ড সময় পান।

ক্ষুদ্র ক্রিয়েটিভ সিদ্ধান্তগুলো বড় ধরণের প্রভাব ফেলতে পারে। কোনো ভিজ্যুয়াল ইফেক্ট সিকোয়েন্সের চেয়ে শিল্পীর পরিচিতি বেশি ভালো কাজ করতে পারে। একটি নাটকীয় ভিজ্যুয়ালের চেয়ে লিরিক মুহূর্ত শক্তিশালী এঙ্গেজমেন্ট তৈরি করতে পারে। কোরাস দিয়ে শুরু করা এপ্রোচ হয়তো দ্রুত মনোযোগ আকর্ষণ করতে পারে, তবে ধীরগতির কাহিনীর চেয়ে এটি দ্রুত আকর্ষণ হারাতে পারে।

EEG-ভিত্তিক টেস্টিং কেবল ক্যাম্পেইন-পরবর্তী ম্যাট্রিক্সের ওপর নির্ভর না করে লঞ্চের আগে টিমগুলোকে একাধিক সংস্করণ তুলনা করার এবং কোন মুহূর্তগুলো মনোযোগ, এঙ্গেজমেন্ট এবং আবেগভিত্তিক প্রতিক্রিয়া তৈরি করছে তা চিহ্নিত করার সুযোগ দেয়।

ফেস্টিভ্যাল এবং লাইভ ইভেন্ট মার্কেটিং

ফেস্টিভ্যাল ক্যাম্পেইন, ট্যুর ঘোষণা এবং ভেন্যু প্রমোশনগুলোর ক্ষেত্রে একটি ভিন্ন চ্যালেঞ্জ থাকে। তাদের একটি অভিজ্ঞতা বিক্রি করতে হয়।

সীমিত সময়ের মধ্যে ক্রিয়েটিভ কনটেন্টগুলোকে উত্তেজনা, কমিউনিটি, এক্সক্লুসিভিটি, প্রত্যাশা এবং বিশ্বাস তৈরি করতে হয়।

অডিয়েন্স-রেসপন্স টেস্টিং মার্কেটারদের বুঝতে সাহায্য করতে পারে যে কোনো লাইনআপ প্রকাশ উত্তেজনা তৈরি করছে কি না, দর্শকদের ফুটেজ আবেগীয় সংযোগকে আরও জোরদার করছে কি না, নাকি স্পন্সরদের বিজ্ঞাপন মূল অভিজ্ঞতা থেকে মনোযোগ সরিয়ে দিচ্ছে।

যখন মিডিয়া বাজেট এবং পার্টনারশিপে বড় অঙ্কের বিনিয়োগ থাকে, তখন এই বিশ্লেষণগুলো লঞ্চের আগে অনিশ্চয়তা কমাতে সাহায্য করতে পারে।

মিউজিক এবং ব্র্যান্ড পার্টনারশিপ

বিজ্ঞাপন ক্যাম্পেইনে আবেগীয় সুর ফুটিয়ে তোলার জন্য প্রায়শই মিউজিক ব্যবহার করা হয়। ব্র্যান্ডগুলো শিল্পীদের সাথে পার্টনারশিপ করে, ট্র্যাকগুলোর লাইসেন্স নেয় এবং মিউজিক-চালিত অভিজ্ঞতার মাধ্যমে ক্যাম্পেইন তৈরি করে, কারণ মিউজিক দ্রুত মনোযোগ এবং আবেগীয় প্রতিক্রিয়াকে প্রভাবিত করতে পারে।

তবে প্রতিটি পার্টনারশিপ কাঙ্ক্ষিত ফলাফল এনে দেয় না।

একটি গান হয়তো ব্র্যান্ডের মূল বার্তা থেকে মনোযোগ দূরে সরিয়ে আকর্ষণের কেন্দ্রবিন্দু হতে পারে। কোনো শিল্পীর পার্টনারশিপ হয়তো এক শ্রেণির দর্শকদের ভালো লাগতে পারে, আবার অন্য দর্শকদের কাছে এর এঙ্গেজমেন্ট খুবই দুর্বল হতে পারে। কোনো সাউন্ডট্র্যাক হয়তো ব্র্যান্ডের নাম মনে রাখার ক্ষেত্রে সাহায্য না করেই স্মরণীয় হয়ে থাকতে পারে।

EEG-ভিত্তিক অডিয়েন্স টেস্টিং মার্কেটারদের প্রতিটি উপাদানকে আলাদাভাবে দেখার পরিবর্তে মিউজিক, ভিজ্যুয়াল, মেসেজিং, ব্র্যান্ডিং এবং পেসিং-এর সম্মিলিত প্রভাব মূল্যায়ন করতে সাহায্য করে।

মিউজিক অ্যানালিটিক্স পরিপূরক হিসেবে EEG ব্যবহার করা

স্ট্রিমিং ডেটা, টিকিট বিক্রি, সোশ্যাল এঙ্গেজমেন্ট এবং ক্যাম্পেইন অ্যানালিটিক্স এখনো অপরিহার্য। এগুলো থেকে জানা যায় যে প্রচারের পর দর্শকরা কী করেছেন।

EEG-ভিত্তিক গবেষণা আরেকটি নতুন মাত্রা যোগ করে, যা মার্কেটারদের বুঝতে সাহায্য করে যে দর্শকরা যখন সেই কনটেন্টটি দেখছিলেন বা শুনছিলেন তখন তারা কেমন প্রতিক্রিয়া ব্যক্ত করেছেন।

টিজার এডিটের মধ্যে যেকোনো একটি বেছে নেওয়া, মিউজিক ভিডিওর মূল্যায়ন করা, শিল্পীর স্টোরিটেলিং পরীক্ষা করা, ফেস্টিভ্যাল মেলা প্রমোশন অপ্টিমাইজ করা বা ব্র্যান্ড পার্টনারশিপের উন্নতি করার মতো বিষয়গুলোর জন্য ক্যাম্পেইন বড় করার আগে এটি মূল্যবান গাইডলাইন প্রদান করতে পারে।

কেবল পছন্দের জরিপ বা নিজস্ব মতামতের ওপর নির্ভর না করে, মার্কেটাররা দর্শকদের মনোযোগ, এঙ্গেজমেন্ট এবং আবেগীয় প্রতিক্রিয়ার সাথে জড়িত পরিমাপযোগ্য রেসপন্স ডেটা ব্যবহারের সুবিধা পান।

উপসংহার

সবচেয়ে সফল মিউজিক মার্কেটিং ক্যাম্পেইনগুলো কেবল সাধারণ প্রচারের চেয়েও বেশি কিছু করে। সেগুলো এমন অভিজ্ঞতা তৈরি করে যা দর্শকরা মনে রাখেন, শেয়ার করেন এবং বারবার ফিরে আসেন।

গবেষণা ক্রমবর্ধমানভাবে ইঙ্গিত করছে যে, EEG দর্শকদের এঙ্গেজমেন্ট, মিউজিকের জনপ্রিয়তা এবং ভবিষ্যৎ ক্যাম্পেইনের পারফরম্যান্স সম্পর্কে অর্থবহ সংকেত দিতে পারে। গবেষণায় দেখা গেছে যে নিউরাল সিনক্রোনি Spotify স্ট্রিমিং সাফল্য, YouTube এঙ্গেজমেন্ট ম্যাট্রিক্স এবং কনটেন্ট বাজারে আসার আগেই দর্শকদের প্রতিক্রিয়ার অন্যান্য নির্দেশকগুলোর পূর্বাভাস দিতে পারে (Leeuwis et al., 2021; Leeuwis & van Bommel, 2023)।

Emotiv Studio মার্কেটারদের মিউজিক ভিডিও, শিল্পী ক্যাম্পেইন, ফেস্টিভ্যাল মেলা প্রমোশন এবং ব্র্যান্ডেড কনটেন্ট জুড়ে মনোযোগ, এঙ্গেজমেন্ট, কগনিটিভ রেসপন্স এবং আবেগীয় প্রভাব পরিমাপ করতে সাহায্য করে।

লঞ্চের আগে কীভাবে নিউরোসায়েন্স-ভিত্তিক অডিয়েন্স টেস্টিং মিউজিক মার্কেটিং অপ্টিমাইজ করতে সাহায্য করতে পারে তা জানতে Emotiv Studio ঘুরে দেখুন।

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