La longue traîne : Spotify, les bonnes recettes de la longue traîne

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Le site suédois SPOTIFY, leader mondial du streaming de musique en ligne, a implémenté depuis 2006, les bonnes recettes de l'effet longue traîne et constitue aujourd'hui un modèle dont il est important de s'inspirer si l'on souhaite concevoir une plateforme de distribution de produits et contenus culturels.

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Cet article fait partie d’une série qui traite de la longue traîne, à lire ici.

Mais cela reste une recette complexe...

Les ingrédients de base de la recette "longue traîne" sont essentiellement issus des innovations portées par le développement d'Internet et à sa capacité à porter l'information et le produit aux quatre coins du monde. Moteurs de recherche, plateformes de recommandation, sites niches, catalogues infinis et évolutifs, moyens de paiement décentralisés, contribuent à donner au consommateur de biens culturels un accès à un choix quasiment illimité. De nombreux modèles d'affaires, ayant intégrés ces principes commerciaux ou techniques, profitent de l'effet longue traîne, dans tous les secteurs industriels, du transport (Uber) à l'hébergement (AirBnB), des médias (Spotify) à l'éducation (Udemy) et permettent ainsi à de nombreux producteurs de biens ou de services de générer des revenus conséquents.

Mais il semblerait pourtant que la recette soit compliquée, l'effet, s'il est effectivement constaté, ne s'étant pas vraiment imposé de façon aussi évidente qu'espéré, les produits superstar (les plus connus et les plus vendus) en bénéficient tout autant, sinon plus. Plusieurs explications sont avancées : malgré l'importante diminution des coûts de la mise à disposition des parties "profondes" des catalogues, les modèles industriels de mise en avant des produits restent les mêmes et continuent de favoriser les produits superstar, qui se vendent encore plus qu'avant.

Aussi, les consommateurs, lorsqu'ils ne proviennent pas directement d'une audience niche et spécialisée, ne bénéficient pas d'une information suffisamment conforme et attrayante pour décider de modifier leurs comportement et se tourner vers des produits plus exclusifs ou en tout cas moins "mainstream". Ces produits, quand ils sont recherchés, sont soumis aux logiques des algorithmes des moteurs de recherche et peinent à s'imposer face aux contenus sponsorisés et autres liens commerciaux.

Reste enfin le problème de la qualité de l'offre : les moyens mis en œuvre pour produire des "hits" ou des "blockbusters" et en assurer la promotion provoquent souvent un décalage de qualité que les audiences classiques vivent mal. Par ailleurs, les audiences qui consomment le plus de films, par exemple, sont aussi celles qui sont le plus intéressées à voir des films plus rares. Or cette fraction de consommateurs est la plus restreinte, ce qui atténue fortement l'effet longue traîne.

Spotify a tout compris

Le secret de l'effet longue traîne serait donc à rechercher dans d'autres logiques, hybrides et surtout moins mécaniques.

Spotify a montré le chemin en terme de démocratisation du processus de découverte des artistes : en créant un système complexe de curation basé tant sur l'expérience humaine que sur les algorithmes, Spotify a modifié de façon définitive notre manière de découvrir la musique. Les différents moyens de recommandation proposés par le site (Playlists, Discovery Weekly, Fresh Finds) ont permis de faire découvrir plus de 5 milliards de nouveaux titres à 40 millions de visiteurs uniques en une seule année. Le coût moyen d'un streaming étant d'environ 0,007 $, le revenu pour la création musicale dépasse ainsi les 35 millions de dollars, grâce aux listes produites en interne par l'équipe de Spotify. Évidemment, une grande partie de ce revenu concerne des stars comme Drake ou Bieber, mais de nombreux artistes comme BØRNS ou Halsey, Transviolet, TastyTreat, et Safakash issus des playlists de Discover Weekly connaissent un succès considérable.

Le succès de Spotify s'explique donc par une combinaison efficace entre maîtrise des modes de consommation des millenials et construction de liaisons de contexte entre cette audience et une offre pléthorique, le tout orchestré par de savants algorithmes de personnalisation. Les ingrédients sont tous là : un catalogue immense, un modèle d'affaire conforme aux attentes de l'audience (40 millions d'utilisateurs payants pour 100 millions d'utilisateurs réguliers), la communauté comme moteur de recommandation et une rupture complète avec les modèles de distribution classiques. Le site suédois, curieux enfant de Napster et de µTorrent, a, en 10 ans, cassé les règles de la distribution musicale en imposant le streaming et en réduisant fortement sa dépendance aux éditeurs traditionnels de musique. La concurrence des géants du web est maintenant rude, mais cela ne fait que valider la justesse du modèle. Spotify choisit aujourd'hui de développer, en parallèle à ses traditionnelles playlists, des contenus d'actualité, des enregistrements live, des exclusivités de studio et des podcasts, pour diversifier son approche et s'assurer de nouveaux moyens de faire découvrir la musique.

Quelques leçons à retenir pour une approche efficace de l'effet longue traîne :

  • Identifier les audiences et leur comportement de consommation et leur fournir le maximum d'informations pour leur permettre de prendre une décision : Recommandation crédible et qualitative, playlists, liens de contexte et surtout une offre commerciale à forte perception de valeur. L'abonnement doit arriver le plus rapidement possible, la conversion lente étant fort rare sur ce type de plateforme.
  • Combiner, dans le catalogue de produits, les titres "hits" et les titres moins connus. La combinaison choisie est celle de la playlist, dans ce cas. L'intégration d'artistes du catalogue profond aux listes permet de mesurer leur "rattachement" aux goûts des utilisateurs. Un exemple très intéressant de cette approche est également le site "Noise Trade" et sa newsletter, basée sur le principe d'artiste similaire.
  • Développer, parallèlement au catalogue, une offre de contenus de qualité, offrant une alternative aux Playlists, tout en en conservant l'esprit : relier des titres entre eux. Les articles, tout en abordant un artiste ou un thème populaire sont l'occasion de faire découvrir d'autres titres. par exemple.
  • Exploiter à fond les données et les algorithmes pour dépasser la simple logique du "celui qui écoute ceci aimera cela". L'idée de définir au fur et à mesure des écoutes des profils types permet de créer des regroupements (clusters) d'œuvres et d'affiner qualitativement la recommandation.
  • Combiner plusieurs modèles de revenu (publicité, affiliation, etc.) pour éviter de ne faire porter la réussite du site que sur une seule recette.

Spotify amène la preuve que pour profiter de l'effet longue traîne, il ne suffit pas de proposer simplement un énorme catalogue ou de cibler des marchés niches. Les évolutions récentes offertes par la technologie et les transformations qu'elles imposent aux structures classiques des marchés des industries culturelles changent régulièrement la donne et Spotify est souvent annoncé comme mort devant les attaques surpuissantes des acteurs majeurs de la musique. In fine, Spotify sert l'industrie musicale et sa longue traîne mieux que personne d'autre : en encadrant la découverte, la plateforme en contrôle quelque peu l'espace et joue finalement le même rôle que les distributeurs, mais sur une échelle beaucoup plus grande.

L'exemple de Spotify, s'il est difficile à imiter, devrait inspirer les concepteurs de plateformes de diffusion de contenu qui souhaitent bénéficier de l'effet longue traîne. La recette proposée ici peut être appliquée, à des échelles différentes, sur tout type de produits des industries culturelles. Le secret, comme pour toute bonne recette, est dans les moyens et la mise en œuvre, dans l'équilibre entre recherche d'une offre originale et le respect des attentes des audiences. Une bonne lecture des "dosages" est certainement nécessaire pour éviter les pièges : suffisamment de technologie, une information et des contenus de qualité, un catalogue performant et une exploitation de la "sagesse des foules"

Stéphane Bazan

Stéphane est en charge des projets “Knowledge & Empowerment” chez Bookwitty. Spécialiste en Web Science, il fait partager sa compréhension des phénomènes numériques et de leur impact sur la société à travers les différents programmes de formation universitaire ou continue.