Auf diese Datenanalysen setzt die Gema

Musikbranche 4.0

In Zeiten des digitalen Wandels setzt die Gema (Gesellschaft für musikalische Aufführungs- und mechanische Vervielfältigungsrechte) auf Data Science und Predictive Analytics und hat mit einem Bochumer Start-up schon das erste Pilotprojekt erfolgreich umgesetzt.

Headbanger mit Gitarre

Mithilfe der Gema haben Musiker im digitalen Zeitalter eine rechtliche Grundlage.

Die Musikwirtschaft befindet sich in einem stetigen Veränderungsprozess. Die Digitalisierung führt zu multikanalfähigen Vertriebswegen und neuartigen Verwendungsformen von Musik. Das heißt aber auch, dass Musikschaffende einen starken und innovativen Partner brauchen. Die Gema ist als Verwertungsgesellschaft Treuhänderin von Nutzungsrechten und sorgt dafür, dass Sänger, Musiker und Komponisten für ihre urheberrechtlich geschützten Werke eine faire Entlohnung in Form von Tantiemen erhalten.

Das ist insbesondere in einer durch soziale Medien und digitale Nutzungsformen geprägten Musikwelt wichtig. Christian Seitz, Direktor Lizenzen bei der Gema erklärt hierzu: „Als einzelner Musiker wird man seine Interessen und Ansprüche auf eine Vergütung, beispielsweise gegenüber Youtube, nur schwer durchsetzen können. Doch im Kollektiv der rund 72.000 Gema-Mitglieder bringen wir ein ganz anderes Gewicht an den Verhandlungstisch. Darüber hinaus vertritt die Verwertungsgesellschaft die Interessen der Musikschaffenden gegenüber der Öffentlichkeit und der Politik, damit die Künstler ebenso im digitalen Zeitalter eine rechtliche Grundlage haben.“

Soziale Medien zum Vorteil aller nutzen

Ohne Zweifel: Youtube, Instagram, Facebook und Twitter eröffnen den am Anfang oftmals noch unbekannten Künstlern neue Chancen zur Selbstvermarktung. Ein positives Kundenerlebnis, Reichweite und viele Likes sowie Follower sind heute wesentliche Erfolgsfaktoren im Musikgeschäft. Mit einem 100.000 Mal verkauften Tonträger kann ein Urheber aber nach wie vor immer noch deutlich mehr Einkommen erwirtschaften, als dies mit 100.000 Streams im Internet möglich ist. Der Grund: Bislang verdienen viele Digitalkonzerne Milliarden damit, urheberrechtlich geschützte Inhalte über ihre Plattformen zugänglich zu machen. Und zwar ohne die Kreativen dafür fair zu entlohnen. „Die EU muss den globalen Internetgiganten robuste Grenzen aufzeigen und sich schützend vor Europas Kreativschaffende stellen. Wir engagieren uns dafür, dass kreative Arbeit nicht entwertet wird“, merkt Christian Seitz folglich an. Eine weitere strategische Maßnahme sei es daher auch, das Geschäftsmodell der Verwertungsgesellschaft datenbasiert zu digitalisieren.

Digitale Transformation im Fokus

Als datengetriebenes Unternehmen setzt die Gesellschaft auf einen effizienten und digitalen Wertschöpfungsprozess. Das beginnt bei der Dokumentation der Kunden- und Mitgliederdaten, geht über die Massenverarbeitung der Musiknutzung und endet bei der Ausschüttung der Tantiemen an die Mitglieder. Das Thema Data Science ist für die Verantwortlichen demzufolge nicht neu, sondern in einzelnen Bereichen schon gelebte Praxis. „Entscheidend ist, wie wir die daraus gewonnenen Erkenntnisse gewinnbringend und zur Professionalisierung der Prozesse und Angebote für unsere Mitglieder und Kunden einbringen können. Das Themengebiet birgt riesiges Potential – auch für zukünftige Prozessabläufe“, stellt Christian Seitz fest. Um auch konsequent die Sichtweise von außen einnehmen zu können, seien externe Partner für die Verwertungsgesellschaft sehr wichtig. Eine Kernfrage lautet überdies: Wie kann die Gema wachsende Datenvolumina, die mit digitalisierten Musiknutzungsangeboten einhergehen, erfolgreich bewältigen?

Zusammen mit Duvvuri Consulting und dem Bochumer Start-up Old World Computing hat die Gesellschaft daher im Rahmen eines Pilotprojekts den Inhouse-Einsatz von Predictive Analytics geprüft. Aufgrund der Datenaufnahme und -verarbeitung und der daraus resultierenden großen Datenmenge innerhalb eines IT-Systems wurde der Außendienst für ein solches Vorhaben ausgewählt. Der Auftrag hatte zum Ziel ein erfolgreiches Anwendungsbeispiel für Predictive Analytics zu identifizieren und zu entwickeln. Dabei ging es vor allem um die Frage, ob die Verwertungsgesellschaft Kundenreklamationen – etwa bezogen auf eine bestimmte Rechnungshöhe oder einen bestimmten Kundenkreis – prognostizieren kann. Denn mit Vorhersagemodellen oder Datenmustern kann man Handlungsempfehlungen für das operative Geschäft ableiten.

„Die Gema hat mit ihrem umfangreichen Datenbestand eine gute Grundlage für unsere Arbeit geschaffen, die natürlich noch für das maschinelle Lernen aufbereitet werden musste. Unsere Arbeit bestand also in erster Linie darin, dass alltägliche Handwerkszeug eines Data Scientist erfolgreich anzuwenden“, erklärt Dr. Maximilian Fischer, Data Scientist bei dem Start-up Old World Computing. Neben diesen technischen Aspekten sei die regelmäßige Kommunikation mit dem Auftraggeber zum Status quo ebenso ein Erfolgsfaktor gewesen.

Das Ergebnis: Mit einem Gradient-Boosted-Tree-Algorithmus wird effizient und genau vorhergesagt, ob eine Rechnung zu einer Reklamation führen wird. So kann ein Gema-Mitarbeiter direkt beim Eingeben einer Rechnung angehalten werden, letztere erneut inhaltlich zu prüfen. „Wird eine Reklamation so verhindert, sparen alle Seiten viel Zeit und Nerven. Zudem sichert dies ein hohes Maß an Kundenzufriedenheit“, fügt der Data Scientist hinzu. Auch Christian Seitz verweist auf den Projekterfolg: „Mit der Umsetzung des Pilotprojekts war ich sehr zufrieden. Für mich war das tatsächlich Neuland und ich bin überrascht, was mit Data Science alles möglich ist. Ich kann mir hier weitere Anwendungsmöglichkeiten für unser Tagesgeschäft vorstellen.“

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