Major.app
Major.app steckte bei 25.000 € monatlichem Umsatz fest, weil manuelle Berichterstattung 80 % ihrer Zeit in Anspruch nahm. Jeder neue Kunde bedeutete die Einstellung weiterer Personen für die Dateneingabe, was das Wachstum nicht skalierbar machte. Sie wollten eine benutzerdefinierte Spotify-Analyseplattform, um die Datenerfassung zu automatisieren und professionelle Kunden-Dashboards bereitzustellen.
Background
Major.app hatte eine Obergrenze erreicht. Ihr manueller Berichtsprozess nahm 80 % der Zeit des Teams in Anspruch und zwang sie, für jeden neuen Kunden, den sie an Bord nahmen, zusätzliches Personal einzustellen. Das Unternehmen war in einem Kreislauf gefangen, in dem Wachstum erhöhte Betriebskosten statt verbesserter Margen bedeutete. Unorganisierte Tabellenkalkulationen und tägliche manuelle Dateneingaben für jeden Kunden schufen Engpässe, die ihre Fähigkeit, mehr Geschäfte anzunehmen, einschränkten. Yoran und sein Team bei Major.app benötigten eine benutzerdefinierte Spotify-Analyseplattform, die ihren gesamten Datenerfassungsprozess automatisieren und ausgefeilte Kunden-Dashboards bereitstellen konnte, um ihr Geschäftsmodell von einer arbeitsintensiven Berichterstattung zu einer skalierbaren Bereitstellung von Informationen zu entwickeln.
Wir begannen mit Discovery Calls, um ihre größten Berichtsprobleme und ihre dringendsten Bedürfnisse zu verstehen. User Stories halfen uns, uns auf die drei Dinge zu konzentrieren, die den größten Unterschied machen würden: automatische Datenerfassung, Live-Dashboards und die Verfolgung von Wettbewerbern. Wir entwarfen die Lösung in Figma und verfeinerten sie basierend auf dem Feedback von Major.app. Dann bauten wir ein Backend-System, das täglich Millionen von Spotify-Datenpunkten verarbeiten konnte, wobei wir API-Grenzen umgingen, indem wir mehrere Konten und Rapid API nutzten. Wir automatisierten Playlist-Tracking, Keyword-Analyse und Wettbewerbsüberwachung. Für das Frontend nutzten wir WeWeb, um Dashboards zu erstellen, auf die Major.app-Kunden direkt zugreifen konnten. Das gesamte System wurde so konzipiert, dass es mit dem Wachstum ihres Geschäfts skaliert
Process
Wir begannen mit Discovery Calls, um ihre größten Berichtsprobleme und ihre dringendsten Bedürfnisse zu verstehen. User Stories halfen uns, uns auf die drei Dinge zu konzentrieren, die den größten Unterschied machen würden: automatische Datenerfassung, Live-Dashboards und die Verfolgung von Wettbewerbern. Wir entwarfen die Lösung in Figma und verfeinerten sie basierend auf dem Feedback von Major.app. Dann bauten wir ein Backend-System, das täglich Millionen von Spotify-Datenpunkten verarbeiten konnte, wobei wir API-Grenzen umgingen, indem wir mehrere Konten und Rapid API nutzten. Wir automatisierten Playlist-Tracking, Keyword-Analyse und Wettbewerbsüberwachung. Für das Frontend nutzten wir WeWeb, um Dashboards zu erstellen, auf die Major.app-Kunden direkt zugreifen konnten. Das gesamte System wurde so konzipiert, dass es mit dem Wachstum ihres Geschäfts skaliert
Outcome
Wir haben eine maßgeschneiderte Analyseplattform entwickelt, die ihren manuellen Dateneingabeprozess in einen optimierten, professionellen Arbeitsablauf verwandelt hat. Das automatisierte System generiert Kundenberichte sofort und hilft Major.app, sich auf die Geschäftserweiterung statt auf die Tabellenkalkulationsverwaltung zu konzentrieren. Diese Lösung eliminierte die Notwendigkeit, Freiberufler pro Kunde einzustellen, und die Notwendigkeit wochenlanger manueller Datenerfassung. Sie ermöglichte es ihnen, ihre Märkte mit Hilfe der Automatisierung zu erweitern. Diese Plattform ist das einzige Spotify-Analyse-Tool und damit die erste Wahl für führende Musiklabels.
Incredible team of reliable developers. They understood my needs and delivered on them.
Impact
durch die Erweiterung des Marktes von 6 auf 186 Länder, was mehr Chancen bietet
Was früher 40 Stunden/Monat pro Kunde für Berichterstattung und Analyse dauerte, braucht jetzt nur noch 2 Stunden/Monat
Die einzige maßgeschneiderte Spotify-Analyseplattform für Agenturen geschaffen – kein Wettbewerber kann diese Erkenntnisse erreichen
Ausfallzeit seit dem Start
Tägliche Einblicke, null manuelle Arbeit
Optimierte Berichterstattung, die das Team von Major.app auf die Strategie und nicht auf die Datenverarbeitung konzentriert.
Das Team von Major.app verbrachte täglich Stunden damit, Playlist-Rankings, Follower-Anzahlen und Kampagnenleistung manuell zu überprüfen. Diese repetitive Datenerfassung ließ wenig Zeit für strategische Arbeit und Optimierung. Die neue Plattform vereinfacht dies. Wenn sie eine Playlist auswählen, überwacht sie automatisch wichtige Details wie Rankings, Follower und die Leistung von Kampagnen. Sie führt auch vollständige Protokolle zur Analyse.
Das Verfolgen der Playlist-Performance in verschiedenen Ländern erforderte früher eine manuelle Datenerfassung, was die Überwachung erschwerte. Die neue Plattform hat dieses Problem behoben. Jetzt können Benutzer Zielregionen einmal auswählen, und das System sammelt automatisch tägliche Ranking-Daten aus jedem Markt. Das bedeutet, dass sie alle benötigten Informationen erhalten, ohne etwas manuell tun zu müssen.
Wenn sich die Playlist-Performance änderte, hatten sie Schwierigkeiten, zu identifizieren, welche Aktualisierungen, wie z.B. Änderungen an Anzeigen oder Keywords, die Ergebnisse beeinflussten. Jetzt können sie mit ihrer Änderungs-Logging-Funktion Aktualisierungen aufzeichnen und auf Ranking-Diagrammen anzeigen, wodurch Entscheidungen mit Ergebnissen verknüpft werden.
Intelligente Budgetzuweisung
Jeder ausgegebene Werbe-Dollar wurde in selbstbewusste, datengestützte Investitionsentscheidungen umgewandelt. Anzeigenkampagnenanalysen zeigen genau, wo ihre Werbe-Dollars am effektivsten wirken. Dies hilft ihnen, Ausgaben zu optimieren und den ROI gegenüber Kunden zu beweisen.
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