Директор по продукту Spotify: «Наше преимущество в том, что мы работаем только над одним продуктом»

Интервью c Оуэном Смитом — о запуске в России, повсеместной доступности Spotify и алгоритмах.

Директор по продукту Spotify: «Наше преимущество в том, что мы работаем только над одним продуктом»

Работаете удаленно?

Я работаю из своей квартиры в Стокгольме. Из-за Covid-19 многие наши сотрудники сейчас работают удаленно. Основная задача — обеспечить безопасность команды. Вы, как я вижу, тоже сейчас работаете дома...

Да, верно. Сложно работать в таком формате?

Я бы сказал, что работа из дома — это наша привилегия, особенно с учетом того, чем именно мы занимаемся. Мы создаем программное обеспечение и каждый день наша команда работает в том же режиме, что и раньше.

Но, разумеется, я скучаю по коллегам. Мне хотелось бы снова поговорить с кем-нибудь в коридоре и сделать перерыв на кофе в компании других сотрудников.

Долго планируете так работать?

Планирую работать из дома до конца года.

Вы только что запустились в России. Почему так долго?

Запуск продукта в новой стране — длительный процесс. Во-первых, во время подготовки к запуску — в частности на таком масштабном и разнообразном рынке, как в России, — мы тщательно изучаем пользователей.

Мы общались с представителями рынка, больше узнавали о стране и о самом рынке, о российских пользователях и их ожиданиях. Сотрудники Spotify приезжали в Россию, встречались с потенциальными пользователями и обсуждали с ними функции, которых им не хватает в продукте.

Второй большой этап — подготовка специалистов для российской команды, которых мы наняли до запуска, дав им какое-то время, чтобы привыкнуть к работе в Spotify. В этой команде работают такие эксперты, как Ольга (Ольга Зыряева, представитель Spotify в России — vc.ru), — с большим опытом работы над похожими проектами.

В-третьих, деятельность нашей компании связана с контентом, поэтому мы налаживали взаимодействие с авторами и партнёрами на рынке.

Для запуска вам нужно было собрать еще много данных...

Для нас критически важны качественные модели данных. Особенно когда речь идет о таких базовых функциях, как рекомендации и поиск. Перед выходом на новый рынок мы определяем, музыка какого исполнителя похожа на творчество другого, проводим аудиоанализ музыкальных треков, чтобы понять, какие из них схожи в звучании.

В первую очередь это касается новых каталогов, на которые мы недавно получили лицензию и которые будут использоваться в конкретном регионе. Аудиоанализ помогает нашей системе рекомендаций работать качественно на старте.

Если говорить о поиске, то жители многих стран ищут информацию разными способами, но на всех рынках есть схожие общие проблемы, которые лишь немного отличаются в локализации. К примеру, когда пользователи ищут информацию о The Beatles, они могут ввести в поисковой строке «Beatles» или словосочетание «Fab Four» — «Великолепная четверка», одно из популярных прозвищ группы.

В России есть похожий сценарий. Рок-группа «Аквариум», а ее бессменный лидер — Борис Гребенщиков, которого также называют БГ. Получается, что группу можно найти как минимум тремя способами: можно искать «Борис Гребенщиков», можно искать «БГ», можно написать его имя латиницей, можно на русском и так далее. При этом в Spotify должны поддерживаться все варианты, потому что каждый пользователь может выбрать любой из этих запросов.

Я могу привести еще один интересный случай из Индии. В стране очень популярна музыка из фильмов — вспомните Болливуд. У них есть певцы, которые исполняют песни для фильмов, то есть поют на самом деле. А актеры в фильме только открывают рты под музыку, но не поют. И есть еще композиторы. Так вот все они считаются исполнителями песен, у каждого из них чаще всего есть прозвища, поэтому есть десятки вариантов поиска одной и той же песни.

И таких случаев очень много. Тысячи и даже миллионы примеров. Чтобы выйти на рынок, важно учитывать все возможные особенности — как культурные, так и языковые. Это лишь необходимый минимум, но для него требуется проделать очень много работы. Поэтому нам нужны качественные данные и поэтому наш подход к запуску продукта настолько основателен.

Речь идет о месяцах работы?

Многих месяцах. Это подготовка данных, сбор отзывов, анализ, проведение тестов, получение необходимых лицензий и так далее. Даже когда становится очевиден подход, который будет применяться для запуска, нужно еще раз вернуться на рынок к потенциальным пользователям и получить от них обратную связь: «Что думаете? Вам нравится или нет?»

Мы должны знать, что с самого начала запускаем продукт, который сочетает нужные функции, подходящий контент, сопровождение и хорошую команду. И все это только в начале.

То есть у вас не было цели запуститься в конкретные сроки?

При запуске мы ориентируемся на качество, а не на сроки. Мы никогда не говорим, что на работу нам потребуется год. Мы запускаем продукт, когда все готово и когда мы уверены в его качестве.

Дело в том, что от запусков ждут многого. В России реакция после выхода на рынок была потрясающей. Приятно получать такой отклик, но ужасно, если после запуска всплывает проблема, которую нужно срочно решить.

Могу снова привести в пример Индию. Это самая большая страна из всех, где мы не так давно запустились. В первый же день большое количество пользователей писали нам в Twitter: «У вас не хватает языков». Пришлось в течение 48 часов добавлять новые языки в систему. В Индии говорят как на хинди, так и на тамильском или английском языках.

Вы видели картинку: «Россия через 3 секунды после запуска Spotify»?

(Смеется.)

Насколько я понимаю, индийский рынок музыкальных сервисов похож на наш. Там тоже есть крупные локальные игроки.

Именно, причем хорошего уровня. Индия — лидер с точки зрения времени прослушивания. В среднем один пользователь слушает стриминговые сервисы около 22 часов в неделю.

Для запуска мы проделали большую работу по локализации продукта — собрали команду музыкальных экспертов, чтобы подготовить плейлисты на местных языках, придумали специальные плейлисты для разных городов: «Звуки Мумбаи», «Звуки Дели». А затем впервые научились предлагать многоязычные музыкальные рекомендации.

Это был лишь один из вариантов адаптации к этому рынку, и он, похоже, сработал. Первый день запуска продукта вызвал восторг у пользователей, и жители Индии стали активно присоединяться к Spotify.

Рекламная кампания Spotify в Индии <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=http%3A%2F%2Fwww.media4growth.com%2Fcampaigns%2Fspotify-aims-for-spot-on-connect-with-new-campaign-3668&postId=147467" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">media4growth</a>
Рекламная кампания Spotify в Индии media4growth

Как я понимаю, вся продуктовая команда находится в Стокгольме...

Штаб-квартира находится в Стокгольме, еще у нас есть большие офисы в Нью-Йорке и в некоторых других городах. Но мы очень тесно работаем с местными командами.

В российском офисе Spotify нет команды разработки?

В России нет локальной команды разработчиков, но мы всегда отслеживаем, во-первых, какие проблемы возникают в продукте на том или ином рынке, а во-вторых, похожи ли они на проблемы в Швеции, США или еще где-то. И если мы находим общую проблему, решаем ее сразу для всех.

Опять же, в Индии мы столкнулись с тем, что пользователи говорят на разных языках. Поэтому мы сделали разные языковые модули, рекомендации и изменили процесс регистрации. Теперь после скачивания приложения мы спрашиваем пользователя, на каком языке он говорит.

Однако то, что мы создали для Индии, не является уникальной проблемой или уникальным решением. Оно применимо и в других странах: в Канаде, где говорят по-французски и по-английски, в Швейцарии, где говорят по-французски, по-немецки и по-итальянски. И так далее.

Часто мы проводим тестирования новых функций на конкретных рынках. Сейчас мы тестируем в Японии замечательную функцию Sing Along, разработанную для поклонников караоке.

Я не фанат караоке, но это направление очень популярно среди японцев — они слушают его постоянно. Поэтому мы создали алгоритм, он позволяет во время прослушивания трека нажать специальную кнопку, которая удаляет из неё вокал. И теперь вы можете подпевать оригинальному треку.

«Удаление» голоса происходит на устройстве или в облаке?

Можно и так и так, но в нашем случае производится предварительная обработка трека в облаке.

Интересно. Ваша любимая функция в Spotify?

Моя любимая функция — «Радар новинок», это такая разновидность плейлиста. А люблю я её потому, что у меня много музыкальных предпочтений, но мне невероятно трудно отслеживать все новинки. «Радар» каждую неделю собирает новые треки от моих любимых исполнителей и тех, на кого я подписан и которых много слушаю.

Еще мне нравится вот что (показывает часы Garmin — vc.ru). На моих часах установлено приложение Spotify, поэтому я могу взять с собой плейлист на пробежку, при этом оставив телефон дома. Стало намного удобнее, чем три года назад, когда мне приходилось брать с собой iPhone и класть его в специальный карман на руке или на поясе.

А самая странная функция, запущенная Spotify?

В этом году мы запустили плейлисты для домашних питомцев. Это такой генератор плейлистов, которые понравились бы и вашему домашнему животному, и вам. Для этого надо зайти на специальный сайт, выбрать вид питомца: кошку, собаку, игуану, хомяка или птичку, ответить на несколько вопросов, и Spotify предложит вам плейлист с обложкой, где изображен ваш питомец и написано его имя.

Директор по продукту Spotify: «Наше преимущество в том, что мы работаем только над одним продуктом»

В России вы вышли на уже насыщенный рынок со множеством сильных игроков. «Яндекс.Музыка» c неплохими рекомендациями, Boom с пользовательской базой из соцсетей. У этих проектов локальные команды разработки, и они могут быстрее адаптировать свои приложения, чем Spotify c глобальной командой в Стокгольме. Чем будете отвечать?

Когда мы работаем над продуктом, мы не смотрим на конкурентов. Я знаю, что это довольно очевидная вещь, но это так. Мы думаем не о том, что лучше всего подойдет для Spotify, а о том, что лучше всего подойдет для пользователей.

Если сделать то, что оценят пользователи, это в долгосрочной перспективе сыграет на пользу и самому Spotify. Поэтому я расскажу о сильных сторонах Spotify — а потом вы сами сможете решить, в чем разница между нами и другими платформами.

Во-первых, freemium-модель, которая позволяет любому пользователю получить бесплатный доступ к Spotify, а затем при желании приобрести дополнительные возможности. Во-вторых, огромный каталог из 60 млн треков местных и иностранных исполнителей.

В-третьих, персонализация, рекомендации, предложения — называйте, как хотите, — это всё то, что помогает находить новую музыку и во что мы инвестируем в последние три года так много усилий. Сейчас в Spotify 4 млрд плейлистов — этим не может похвастаться ни одна другая платформа. Это кураторские, пользовательские, редакционные и алгоритмические плейлисты.

В-четвертых, Spotify доступен на всех устройствах. Я не слишком знаком с продуктами тех, кого вы упомянули, но мы стараемся обеспечить доступность сервиса на всех устройствах и платформах. Сейчас принято распределять приложения по закрытым экосистемам и нескольким платформам, а мы единственные, кто работает со всеми.

Spotify можно использовать на любом телевизоре с технологией Smart TV, «умной» колонке, часах, игровой консоли Xbox, автомобильной системе. Есть интеграции с приложениями: можете использовать Spotify в Instagram и делиться понравившимися песнями в Stories.

Если вы зарегистрированы в приложении для знакомств Tinder, можно настроить синхронизацию профиля со Spotify. Водители могут использовать наш продукт вместе с навигатором, например Google Maps. Spotify работает с приложениями Nike для бега, с Discord в видеоиграх.

Словом, Spotify доступен везде, где бы вы ни находились. Я не знаю других сервисов с настолько широким охватом.

Разве собственная экосистема не поможет Spotify лучше контролировать работу своего продукта? Почему бы не создать собственную «умную» колонку или Bluetooth-наушники?

С первого дня работы Spotify мы решили сфокусироваться на стратегии повсеместной доступности. И для этого нам не обязательно самостоятельно создавать телевизоры, колонки, наушники и другие устройства. Есть другие компании, которые могут делать отличные телевизоры, колонки, наушники, а мы можем работать вместе с ними.

Приведу пример. Мы тесно сотрудничаем с Samsung. Компания производит замечательные телевизоры. За мной как раз находится модель.

Так это не картина?

В этом вся соль. Это телевизор, который в «спящем» режиме играет роль настенной картины. На нем тоже есть Spotify, и я могу со смартфона управлять музыкой, которую проигрывает телевизор.

Мы работали вместе с Samsung, проверяли телевизор в нашей лаборатории аппаратного тестирования в Стокгольме, чтобы убедиться, что всё работает без задержек и не «вылетает» ни при каких обстоятельствах.

Другой пример — наше сотрудничество с Microsoft и Sony по интеграции Spotify с Xbox и PlayStation. Обе компании производят замечательные игровые консоли. Нам не нужно создавать игры: Microsoft и Sony справляются с этим гораздо лучше.

Мы были заняты поиском ответа на вопрос «что нужно людям во время игры». Самый очевидный ответ — Spotify должен работать в фоновом режиме и не ухудшать производительность консоли, потому что большая часть ее ресурсов уходит на саму игру. Интерфейс здесь должен работать так, чтобы у пользователя был простой и быстрый доступ к управлению музыкой, поиску и библиотеке прямо во время игры.

Наше преимущество в том, что мы можем сосредоточиться на главном, не отвлекаться и не пытаться втиснуть пользователя в какую-то экосистему.

Все, с кем я общался, говорят, что ключевое преимущество Spotify перед другими сервисами — это то, как работают рекомендации. Какой объем данных вам приходится анализировать?

Каждый день мы собираем около 500 млрд взаимодействий слушателей с сервисом, и наши алгоритмы превращают эти данные в рекомендации.

Какие факторы учитывают алгоритмы?

Мы учитываем огромное количество факторов: что вы слушаете и когда, какие песни добавляете в свои плейлисты, а также привычки пользователей с похожими музыкальными вкусами. Я могу привести несколько упрощенных примеров работы алгоритмов.

Когда вы после установки приложения выбираете нескольких понравившихся исполнителей, мы сначала группируем их по жанрам. Вы выбираете хип-хоп-группу, а затем несколько рок-групп. Это даёт нам ориентиры для создания первых двух подборок — с хип-хоп и рок-музыкой.

Первые плейлисты — своего рода пробные шары, подготовленные исходя из нашего понимания музыкальных предпочтений. В них мы стараемся предложить несколько похожих исполнителей, учитывая проведенный аудиоанализ, особенности местного рынка и другие факторы. Дальше мы ждём новые сигналы от пользователя, чтобы составить следующие, более точные подборки.

Многие сигналы очевидны. Вы слушаете песни из рекомендованных плейлистов и говорите Spotify: «Мне нравится эта песня», нажимая на кнопку «Лайк». Это сигнал, что вы хотите больше подобной музыки. Если вы сразу нажимаете «Следующий трек», это сигнал: «Пусть таких песен будет меньше».

Если вы прослушиваете какую-то песню снова и снова, это говорит нам о том, что вам нравится конкретно этот трек. Поэтому мы начинаем предлагать больше подобных треков в ежедневном миксе и на главной странице, а через несколько недель создаём плейлист «На повторе».

А затем, когда вы начнете слушать больше музыки, мы будем учитывать всё больше и больше параметров.

Сколько же алгоритмов задействовано внутри Spotify?

Вряд ли я смогу назвать их число. Мы используем широкий спектр алгоритмов и систем машинного обучения, которые делают все, что вы видите на платформе.

Машинное обучение помогает нам сочетать рекомендации от редакторов-специалистов с личной историей прослушивания таким образом, что у пользователя создается ощущение, что для него специально создает плейлисты один очень опытный музыкальный друг.

У нас есть ряд алгоритмов для создания персонализированных плейлистов вроде «Открытия недели» и «Микc дня». Они полностью основаны на данных.

Сколько человек работает над алгоритмами?

Я не могу сказать, сколько конкретно людей работает над алгоритмами, поскольку проекты могут зарождаться на любом рынке. Но глобально в Spotify работают тысячи разработчиков по всему миру.

У вас есть курируемые плейлисты, составляемые экспертами, и есть плейлисты, составленные алгоритмами. Смогут ли в будущем алгоритмы полностью заменить человека в музыкальных рекомендациях?

Я думаю, что алгоритмы и человек дополняют друг друга. Чтобы создать хороший плейлист на основе алгоритма, нужна хорошая модель данных, на которой он должен обучиться. Персонализация дополняет то, что сделал человек. И наоборот — алгоритмы помогают редакторам находить новую музыку.

Всё это внутренние разработки Spotify или вы используете и открытые библиотеки?

Мы разрабатываем алгоритмы внутри Spotify, но также привлекаем и третьи стороны в инхаус — включая некоторые проекты с открытым исходным кодом.

У нас есть программисты, участвующие в ряде проектов с открытым исходным кодом. Вы можете найти некоторые их них на нашей страничке в Github.

Как рождаются новые функции и идеи для Spotify?

Есть функции и идеи, которые появляются из наших долгосрочных стратегий. Стратегия повсеместной доступности, о которой я уже рассказывал, подразумевает, что команда должна постоянно прогнозировать, где пользователи будут использовать Spotify в будущем: в Tesla, на часах, игровой приставке и так далее, а затем находить партнера для интеграции.

Крутые идеи рождаются на специально придуманном для этих целей хакатоне Hack Week, который мы ежегодно проводим для наших сотрудников. Его идея в том, чтобы ненадолго отложить рутину и выделить время на большие идеи и амбициозные проекты. Плейлист «Открытия недели» придумали два разработчика на таком хакатоне.

Таким же образом появилась функция «Автомикс», которая позволяет плавно переключаться между плейлистами — кстати, она отлично работает для хаус-музыки, попробуйте плейлист MINT.

У вас много данных аналитики о пользователях. Как эти данные влияют на ваши продуктовые решения? Проверяете гипотезы? Используете дашборды?

Да, данные сильно влияют на нашу работу. Когда вы работаете в таком масштабе, необходимо часто проверять и изучать, добавляют ли новые функции, идеи или алгоритмы ценность и улучшают ли они продукт. Но мы можем провести тестирование, например, для 100 млн человек, и проверить гипотезу за очень короткий период времени.

Это касается не только новых функций. Новый плейлист может быть создан вокруг темы, настроения или случая, и мы можем быстро узнать, нравится ли он слушателям, запустив его в сервисе и получив отзывы от пользователей.

Почему у Spotify нет внутреннего сервиса для переноса музыки из других сервисов? Спрос на функцию настолько высок, что приложение российских разработчиков SpotiApp для переноса музыки за несколько дней вышло в топ платных приложений App Store.

Мы знаем, что в России есть много любителей музыки и рады видеть интерес к нашему сервису.

174174
317 комментариев

Начал пользоваться Spotify и расстроился. Я меломан. Изначально залайкал кучу любимых треков, далее начал юзать каждый день предлагаемые плейлисты и понял, что не всё так удобно и классно, как рассказывают в обзорах в ютубе.
Spotify каждый день предлагает мне несколько Daily Mix и почему то делит их по жанрам. Что за фигня? Это неудобно! В дневной подборке я хочу послушать любимые треки вперемешку с другими, которые умный алгоритм Spotify подыскал мне по моему вкусу (всех жанров вместе). Или вы думаете, что во время утренней поездки на работу нельзя за треком 50 cent включить Metallica? Предполагал, что далее я буду лайкать новые понравившиеся треки и алгоритм Spotify будет все точнее и точнее подбирать для меня треки, но к сожалению, это не так. Все сводится к тому, что каждый день Spotify делает мне одни и те же подборки по жанрам с одними и теми же треками, которые я уже по кругу переслушивать не хочу. Часть из них я лайкнул, но изменений в подборках я не заметил.
Раньше пользовался Яндекс музыкой и думал, что сервис так себе, но теперь как-то Яндекс стал больше нравиться, потому что как раз предлагает дневной плейлист с теми жанрами, которые мне нравятся и новыми треками)))
Сей час думаю залайкать одинаково треки в Spotify и Яндекс музыке. Если не забуду, допишу сюда через недельки 2 результат.

77
Ответить

Да. Это это очень жирный минус у Spotify.
Похоже их хваленый ИИ не справляется с подбором композиции состоящих из множества разных не похожих друг на друга алгоритмов. Из-за этого тоже пока вернулся в яндекс.

26
Ответить

держи в курсе. Поначалу тоже столкнулся с тем, что подборки одни и те же. Но через некоторое время вроде как песен стало сильно больше. Возможно, это связано с тем, что я стал подписываться на большее количество исполнителей. Так же заметил, что я стал использовать другой паттерн поведения. Если в ямузыке центральным звеном был ежедневный плейлист, который тоже, кстати, крутился по кругу практически, то тут я начал ходить по всяким подборкам в стиле "похожие исполнители", радио по исполнителю и прочее. Вообще, благодаря радио по исполнителю, открыл дофигища новой для себя музыки, в ямузыке это, на мой взгляд, работало сильно хуже. 

18
Ответить

Я вот наоборот это нахожу жирным плюсом, чего как раз нет в других сервисах. Они подсовывают единый плейлист из мешанины, а в Спотифай я могу выбирать именно из того, что мне нравится или релевантно.

По поводу одних и тех же треков в предложенном - там есть функция скрытия трека, это тоже нужно учитывать.

17
Ответить

Тоже вернулся в Яндекс. Держу в курсе.
Особенно огорчило отсутствие возможности забанить трек/альбом/исполнителя в десктопной версии

13
Ответить

Комментарий недоступен

11
Ответить

Смотря как посмотреть.

 Spotify каждый день предлагает мне несколько Daily Mix и почему то делит их по жанрам. Что за фигня? Это неудобно!

Вам неудобно, а мне удобно. Кашу из настроений видеть в одном плейлисте - такое себе. Грубо говоря, если за журчанием ручейков следом включается Slipknot, то проблемы с психикой гарантированы.

Сколько людей, столько и мнений

7
Ответить