Ce que ton historique Spotify révèle sur toi — Analyse avec Powerdrill
Shein·
Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi certaines chansons sont zappées, ou pourquoi vos playlists du week-end ont une ambiance si différente ?
En analysant plus de 150 000 sessions d’écoute Spotify avec Powerdrill, nous avons découvert des insights fascinants sur notre rapport à la musique : les plateformes les plus utilisées, l’influence des raisons de lecture sur le taux de saut, et la façon dont nos habitudes d’écoute évoluent tout au long de la semaine. En réalité, notre comportement d’écoute révèle bien plus qu’on ne l’imagine.
Les données sont disponibles sur Kaggle. Et si vous souhaitez explorer davantage ce jeu de données, essayez Powerdrill.
Le total quotidien des millisecondes écoutées montre une forte volatilité entre juillet 2013 et septembre 2023, allant de 0 ms (aucune activité) à un maximum de 48 567 751 ms, avec une moyenne d’environ 7,08 millions de ms par jour. Les périodes clés incluent une activité plus faible entre 2013 et 2017 (par exemple 6 611 067 ms le 8 juillet 2013 et une baisse à 739 308 ms autour du 9 février 2017), une activité accrue avec des pics plus élevés de fin 2017 à mi-2021 (dont un pic de 17 269 980 ms le 31 mars 2019), et une forte volatilité soutenue de mi-2021 à 2023 (avec le temps d’écoute quotidien le plus élevé enregistré à 48 567 751 ms).
Modèle d’engagement en évolution : les données indiquent une évolution du schéma d’engagement des utilisateurs, caractérisée par une écoute plus faible et irrégulière au cours des premières années, suivie d’une augmentation générale de l’activité quotidienne et de l’intensité des sessions d’écoute à partir de fin 2017.
Utilisation intermittente : la fréquence des jours avec un nombre très faible ou nul de “ms_played” tout au long de la période suggère que les habitudes d’écoute sont souvent intermittentes plutôt que constantes.
Pics d’activité importants : la présence de plusieurs jours avec des valeurs “ms_played” exceptionnellement élevées (atteignant près de 50 millions de millisecondes) met en évidence des périodes d’écoute intensive ou prolongée, susceptibles de correspondre à certains événements ou changements de routine.
The Beatles : 2 114 200 000 ms écoutées (6,29 %)
The Killers : 1 809 565 510 ms écoutées (5,51 %)
John Mayer : 725 214 443 ms écoutées (3,77 %)
Bob Dylan : 569 456 396 ms écoutées (2,96 %)
Paul McCartney : 357 354 370 ms écoutées (1,85 %)
Howard Shore : 348 930 675 ms écoutées (1,81 %)
The Strokes : 315 804 419 ms écoutées (1,64 %)
The Rolling Stones : 301 791 000 ms écoutées (1,56 %)
Pink Floyd : 260 531 842 ms écoutées (1,35 %)
Led Zeppelin : 188 882 000 ms écoutées (1,19 %). Ensemble, ces artistes représentent une part significative du temps d’écoute total.
Concentration de l’écoute : les dix premiers artistes représentent à eux seuls une part importante du temps d’écoute total. Les deux premiers, The Beatles et The Killers, comptent à eux seuls pour plus de 11,8 % du total des “ms_played”, soulignant leur popularité marquée.
Diversité des genres et des époques : la liste réunit des artistes issus de différentes périodes et styles musicaux (rock classique comme The Beatles et Led Zeppelin, folk avec Bob Dylan, rock contemporain avec The Killers et John Mayer, ou encore musique de film avec Howard Shore), révélant une palette d’écoutes variée.
Engagement à long terme : les valeurs élevées de “ms_played” pour ces artistes suggèrent une écoute régulière et répétée, plutôt qu’un simple intérêt passager.
popup : 1,0 (100 %)
unknown : ~0,57 (57 %)
appload : ~0,15 (15 %)
trackerror : 0,125 (12,5 %)
clickrow : ~0,09 (9 %)
fwdbtn : ~0,08 (8 %)
backbtn : ~0,07 (7 %)
remote : ~0,05 (5 %)
playbtn : ~0,05 (5 %)
trackdone : ~0,02 (2 %)
autoplay, endplay, nextbtn : 0,0 (0 %)
Corrélation forte : il existe une corrélation claire entre le champ “reason_start” et le statut “skipped”. Le taux de saut varie considérablement selon la manière dont un morceau a été lancé.
Plus forte propension au saut : les lectures initiées à partir d’un popup présentent la probabilité la plus élevée d’être sautées (100 %), suivies des raisons unknown (57 %). Cela suggère que les utilisateurs ont tendance à passer les morceaux qui démarrent de manière inattendue ou sans action directe de leur part.
Plus faible propension au saut : à l’inverse, les morceaux lancés via autoplay, endplay ou nextbtn affichent un taux de saut nul (0 %), indiquant que ces démarrages correspondent à des écoutes plus intentionnelles ou souhaitées.
Enseignements exploitables : comprendre ces variations de taux de saut peut aider à optimiser l’expérience utilisateur. Par exemple, analyser pourquoi les morceaux démarrés par popup sont systématiquement ignorés pourrait permettre d’améliorer la gestion de ces popups ou le contenu qu’ils proposent. De même, le taux de saut élevé lié aux raisons unknown mérite d’être approfondi afin de mieux catégoriser ces écoutes et d’affiner la compréhension du comportement des utilisateurs.
Ode To The Mets : cette chanson affiche le temps d’écoute total le plus élevé, avec 67 431 580 millisecondes.
The Return of the King (feat. Sir James Galway, Viggo Mortensen and Renée Fleming) : en deuxième position avec 64 401 661 millisecondes.
The Fellowship Reunited (feat. Sir James Galway, Viggo Mortensen and Renée Fleming) : troisième, avec 44 756 730 millisecondes d’écoute au total.
19 Días y 500 Noches – En Directo : quatrième, avec 42 914 042 millisecondes.
In the Blood : totalise 38 427 087 millisecondes d’écoute.
Claudia’s Theme – Version Eight : sixième place avec 37 120 900 millisecondes.
Dying Breed : cumule 36 182 653 millisecondes d’écoute.
The Breaking of the Fellowship (feat. “In Dreams”) : huitième avec 35 990 898 millisecondes.
All These Things That I’ve Done : totalise 35 754 915 millisecondes.
Caution : dixième chanson du classement, avec 35 619 945 millisecondes d’écoute.
Chansons les plus écoutées : l’analyse met en évidence les 10 titres les plus écoutés selon leur temps total d’écoute, offrant un classement clair des morceaux les plus populaires.
Écart significatif de temps d’écoute : on observe une différence notable entre les deux premières chansons et le reste du top 10, ce qui reflète une préférence marquée ou une écoute plus fréquente de “Ode To The Mets” et “The Return of the King”.
Classement cohérent : les données détaillées comme la représentation visuelle confirment le même ordre et les mêmes valeurs de temps d’écoute pour chacun des dix titres principaux.
Creux matinal (tôt le matin) : le nombre moyen de ms_played est relativement faible entre 0 h et 7 h, avec un point bas autour de 6 h (101 896,80 ms).
Hausse en matinée et mi-journée : on observe une augmentation progressive dès le matin, avec une montée notable vers 10 h (145 561,75 ms).
Pic d’après-midi : l’activité d’écoute atteint un pic marqué dans l’après-midi et en début de soirée, entre 15 h (153 252,85 ms) et 19 h (157 193,10 ms). Le maximum moyen de ms_played en semaine est enregistré à 19 h (157 193,10 ms).
Baisse en soirée : après le pic du soir, le ms_played moyen chute nettement à partir de 20 h, pour atteindre des niveaux plus faibles vers minuit.
Fluctuation en début de matinée : l’écoute du week-end débute à un niveau plus bas que celle des jours de semaine entre 0 h et 2 h, avec un creux à 2 h (100 027,04 ms).
Hausse en fin de matinée et mi-journée : contrairement aux jours de semaine, le week-end connaît une forte hausse des écoutes en fin de matinée et au début de l’après-midi. Le ms_played moyen augmente rapidement dès 3 h (130 844,07 ms) pour atteindre un pic spectaculaire vers 12 h (179 251,57 ms) et 13 h (170 839,53 ms). Le plus haut ms_played moyen global est observé le week-end à 12 h (179 251,57 ms).
Déclin après-midi/soirée : après le pic de mi-journée, l’écoute diminue progressivement au fil de l’après-midi et de la soirée, tout en restant supérieure aux niveaux matinaux des jours de semaine.
Légère reprise tardive : une petite hausse du ms_played apparaît en fin de soirée (vers 22 h à minuit), sans toutefois retrouver le niveau du pic de mi-journée.
Différences dans les heures de pointe : les jours de semaine présentent un pic d’écoute moyen en après-midi/début de soirée (15 h – 19 h), probablement lié aux heures post-travail ou post-cours. Les week-ends affichent leur pic d’écoute autour de midi (12 h – 13 h), suggérant une écoute plus détendue durant ces heures de loisir.
Dominance du midi le week-end : le plus haut ms_played moyen toutes périodes confondues est enregistré le week-end à 12 h (179 251,57 ms), indiquant des sessions d’écoute plus longues à cette heure.
Tendances du petit matin : entre 0 h et 7 h, l’écoute en semaine est généralement plus élevée que le week-end, mais le week-end dépasse rapidement la semaine dès 3 h, et reste supérieure jusqu’à la fin de la matinée.
Relation inverse à certaines heures : on observe des inversions de tendance : par exemple, entre 0 h et 2 h, les écoutes sont plus fortes en semaine, tandis que vers midi (12 h – 13 h), elles sont nettement plus élevées le week-end.
Déclin constant en soirée : les deux périodes présentent une baisse générale du ms_played après 19 h, plus marquée en semaine après le pic d’écoute.
« Tubular Bells - Pt. II » de Mike Oldfield : Ce morceau affiche la durée d’écoute moyenne la plus élevée, soit 1 397 146,0 ms, avec un taux de saut de 0,0.
« Terrapin Station » de Bombay Bicycle Club : Se classe deuxième avec une durée d’écoute moyenne de 969 852,0 ms et un taux de saut de 0,0.
« #41 - Live at Wrigley Field, Chicago, IL - September 2010 » de Dave Matthews Band : Présente une durée d’écoute moyenne de 967 386,0 ms et un taux de saut de 0,0.
« Tubular Bells - Pt. I » de Mike Oldfield : Un autre titre de Mike Oldfield, avec une durée d’écoute moyenne de 840 382,5 ms et un taux de saut de 0,0.
« The Long One » (incluant « You Never Give Me Your Money », « Sun King »/« Mean Mr Mustard », « Her Majesty », « Polythene Pam »/« She Came In Through The Bathroom Window », « Golden Slumbers »/« Carry That Weight », « The End ») des Beatles : Affiche une durée d’écoute moyenne de 773 678,0 ms et un taux de saut de 0,0.
« Last Call » de Kanye West : Enregistre une durée d’écoute moyenne de 760 973,0 ms et un taux de saut de 0,0.
« Symphony No. 41 in C Major, K. 551 "Jupiter" » de Wolfgang Amadeus Mozart : Présente une durée d’écoute moyenne de 687 173,0 ms et un taux de saut de 0,0.
« Funeral For A Friend / Love Lies Bleeding - Remastered 2014 » d’Elton John : Affiche une durée d’écoute moyenne de 666 562,0 ms et un taux de saut de 0,0.
« We Three » de Cory Weeds : Avec une durée d’écoute moyenne de 661 773,0 ms et un taux de saut de 0,0.
« Mortal Man » de Kendrick Lamar : Dixième du classement, avec une durée d’écoute moyenne de 659 733,0 ms et un taux de saut de 0,0.
Prépondérance des longues durées d’écoute : Les 10 meilleures combinaisons « morceau + artiste » se distinguent par une durée moyenne exceptionnellement longue, allant d’environ 660 000 ms (11 minutes) à près de 1,4 million ms (23 minutes). Cela suggère que les auditeurs écoutent ces morceaux dans leur intégralité.
Taux de saut nul : Tous les morceaux identifiés affichent un taux de saut de 0,0. Cela indique qu’une fois lancés, ils ne sont jamais passés, révélant un fort niveau d’engagement ou de satisfaction.
Diversité de genres et d’artistes : La liste inclut une grande variété de styles et de musiciens — du classique (Mozart) au rock (The Beatles, Elton John, Dave Matthews Band), en passant par l’électro/progressif (Mike Oldfield) et le hip-hop (Kanye West, Kendrick Lamar). Cela montre que les écoutes complètes ne se limitent pas à un seul genre musical.
Impact de la longueur des morceaux : Les valeurs élevées de « ms_played » reflètent probablement des compositions longues, comme des morceaux en plusieurs parties, des enregistrements live ou des pistes d’album étendues, qui contribuent naturellement à une durée moyenne plus élevée lorsqu’elles sont écoutées jusqu’au bout.
Notre analyse, propulsée par Powerdrill, met en lumière des tendances claires dans le comportement des utilisateurs de Spotify — comme la popularité d’Android, la forte fidélité envers les artistes emblématiques, la corrélation entre les raisons de lancement d’un morceau et le taux de saut, ainsi que les différences entre écoutes en semaine et le week-end. Ces observations soulignent l’importance d’optimiser les plateformes, de personnaliser les recommandations et de comprendre les intentions des auditeurs. En exploitant ces données, les services de streaming peuvent offrir des expériences plus adaptées aux habitudes et préférences variées de leurs utilisateurs.