Wie man die Kunst der Datenvisualisierung beherrscht (und bessere Marketingeinblicke erhält)
Veröffentlicht: 2022-06-04Datenvisualisierung ist ein Schlagwort in der Welt des digitalen Marketings, das Fragen aufwirft wie: Wie verwandle ich meine Datenpunkte in aufschlussreiche Visualisierungen? Melde ich zu viele Daten? Wo soll ich anfangen?
Aus diesem Grund haben wir diesen ultimativen Leitfaden zur Datenvisualisierung zusammengestellt. Unsere Datenvisualisierungsexperten teilen ihren Prozess, damit Sie sich sicherer auf Ihre Berichterstattung fühlen – und sicherstellen, dass Sie eine zugängliche, aussagekräftige Geschichte erzählen, die sich auf Ihr Unternehmen mit Ihren Daten auswirkt.
Bereiten Sie die Bühne vor: Wireframing
Wireframing klingt technisch, aber es ist wirklich nur ein effizienter Weg, um Ihre Ideen zu organisieren, egal ob Sie ein Online-Wireframing-Tool oder nur ein Stück Schmierpapier verwenden, bevor Sie sich auf ein Design in Ihrem Endprodukt festlegen. Sie können Ihr Design anpassen und verbessern und Feedback von Beteiligten einbeziehen, während Sie später im Spiel Nacharbeiten vermeiden, die viel zeitaufwändiger sind.
Konzentrieren Sie sich zunächst auf eine allgemeine Ansicht Ihrer Visualisierungen, identifizieren Sie dann, welche Fragen Sie mit den Daten zu beantworten versuchen, und denken Sie darüber nach, wie die Customer Journey ablaufen sollte. Sie konstruieren die Geschichte, die Sie mit Ihren Daten erzählen möchten, und schwitzen hier nicht über Kleinigkeiten. Die Details werden in den nachfolgenden nächsten Schritten ausgebügelt. Sobald Sie das Drahtmodell verfeinert haben, haben Sie eine Blaupause, um Ihre Visualisierungen zum Leben zu erwecken.
Identifizieren Sie die richtige Datenvisualisierung
Jetzt, da Sie die Geschichte kennen, die Sie erzählen möchten, müssen Sie etwas Stil hinzufügen: Sie müssen die richtige Datenvisualisierung auswählen, die diese Geschichte Ihrem Zielpublikum effektiv vermittelt und veranschaulicht und ihm hilft, die richtigen Schlussfolgerungen aus Ihrer zu ziehen Daten.
Der wichtigste Faktor bei der Bestimmung der besten Visualisierung für Ihre Anforderungen ist die Art der Daten, mit denen Sie arbeiten. Es gibt viele verschiedene Arten von Diagrammen zur Auswahl, aber wir empfehlen, einfach zu beginnen und die folgenden drei zu berücksichtigen:
Balkendiagramm
Am besten geeignet für: Vergleichen von Datenpunkten über Kategorien hinweg
Ein Balkendiagramm stellt kategoriale Daten mit rechteckigen Balken dar. Mithilfe von Balkendiagrammen können wir die Werte verschiedener Kategorien zählen. Die Länge oder Höhe der Balken ist proportional zur Anzahl der Kategorien und lässt Ihr Publikum die relative Leistung in Ihren ausgewählten Kategorien leicht verstehen.
Trendlinie
Am besten geeignet für: Veranschaulichen der Leistung im Laufe der Zeit
Wir verwenden Liniendiagramme, um Daten zu visualisieren, die sich im Laufe der Zeit ändern. Es arbeitet mit kontinuierlichen Daten und stellt eine Reihe von Datenpunkten dar, die durch eine gerade Linie verbunden sind. Liniendiagramme helfen Menschen, Änderungen und Trends sowie Saisonalität und andere Faktoren schnell und einfach zu verstehen.
Trichter
Am besten geeignet für: Visualisierung sequentieller Schritte
Ein Trichterdiagramm ist ein spezieller Diagrammtyp, der den Fluss von Benutzern durch einen Geschäfts- oder Verkaufsprozess darstellt. Das Diagramm hat seinen Namen von seiner Form, die von einem breiten Kopf ausgeht und in einem schmalen Hals endet. Die Anzahl der Benutzer in jeder Phase des Prozesses wird anhand der schmaler werdenden Breite des Trichters angezeigt. Der Trichter ist eine großartige Visualisierung, um die Effektivität von Prozessen zu verstehen, die mehrere Schritte wie die Customer Journey umfassen.
Eine Anmerkung: Tortendiagramme sind einer der am häufigsten verwendeten Diagrammtypen, aber sie werden in der Welt der Datenexperten tatsächlich heiß diskutiert. Wie Cole Nussbaumer Knaflic in ihrem Buch Storytelling With Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals erklärt , sind Tortendiagramme oft nicht die beste Methode, um Daten zu visualisieren, da sie den Vergleich von Datenpunkten erschweren, insbesondere wenn die Größe der Keile zu groß ist zu ähnlich. Unsere Datenteams sind sich einig, also heben Sie sich den Kuchen zum Nachtisch auf und ziehen Sie Alternativen zum Tortendiagramm in Betracht, wie z. B. ein horizontales Balkendiagramm, bei dem alle Ihre Datenpunkte auf einer einzigen, gemeinsamen Achse ausgerichtet sind.
Sobald Sie den richtigen Diagrammtyp ausgewählt haben, ist es an der Zeit, dieses Diagramm zu verfeinern, indem Sie in die Details eintauchen. Indem Sie sich auf Einfachheit konzentrieren und Farben durchdacht einsetzen, können Sie Ihre gute Visualisierung in eine großartige verwandeln.
Halten Sie Ihre Datenvisualisierung sauber und einfach
Eine Sache, die viele Leute bei der Datenvisualisierung falsch machen, ist die Annahme, dass Quantität und Komplexität irgendwie nützlicher oder beeindruckender sind. Das Gegenteil ist eher der Fall: Wenn es zu viele Datenpunkte oder Designelemente gibt, kann es schwierig sein, zu wissen, worauf man sich konzentrieren soll.
Sie möchten nicht, dass all Ihre harte Arbeit umsonst ist, weil Sie sie nicht verwenden können, um umsetzbare Erkenntnisse zu generieren. Wenn Sie sich mit einer unhandlichen, überkomplizierten Visualisierung wiederfinden, geraten Sie nicht in Panik: Es ist noch nicht zu spät!. Treten Sie einen Schritt zurück und folgen Sie diesen zwei Schritten:
- Prüfen Sie Ihre angezeigten KPIs
- Überlegen Sie, welche KPIs in Ihrer Visualisierung wirklich notwendig sind . Die richtigen KPIs hängen von Ihrem Geschäftsmodell, dem Verlauf der Customer Journey und Ihrer Zielgruppe ab.
Wenn Sie Ihre wichtigsten KPIs eingegrenzt haben, stellen Sie sie in Ihre Visualisierungen ein. Alle weiteren Metriken können für den Anhang gespeichert werden.
- Überlegen Sie, welche KPIs in Ihrer Visualisierung wirklich notwendig sind . Die richtigen KPIs hängen von Ihrem Geschäftsmodell, dem Verlauf der Customer Journey und Ihrer Zielgruppe ab.
- Vereinfachen Sie Ihr Design
- Die Leute denken oft, dass mehr Designelemente bessere Visualisierungen bedeuten, aber das ist reine Fiktion. In „Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative and Visuals“ nennt Brent Dykes Beispiele für unnötige Merkmale in Diagrammen, darunter 3D-Elemente, ausgeprägte Gitterlinien und zu viele Beschriftungen und Farben.
- Die Einbeziehung zu vieler Designmerkmale kann den Benutzer ablenken und den Fokus von den KPIs weglenken, die Ihre Geschichte erzählen (und für das Publikum von Bedeutung sind). Stattdessen sollten Sie sich darauf konzentrieren, wertvolle Diagrammelemente wie beschreibende Titel, beschriftete Achsen und relevante Datenbeschriftungen hinzuzufügen, die die Geschichte zugänglicher machen. Achten Sie schließlich auf Liniendiagramme mit mehreren Linien und Farben. Sie sind oft schwer zu lesen und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.
Im obigen Beispiel vergleicht das Liniendiagramm den Verkehr in verschiedenen Regionen. Wir empfehlen jedoch, jede Region in ein eigenes Diagramm aufzuteilen, damit Trends leichter verglichen werden können.
Nachdem Sie Ihre wertvollsten KPIs eingegrenzt und Ihr Design vereinfacht haben, ist es an der Zeit, Farbe strategisch zu integrieren.
Wählen Sie Farben mit Bedacht aus
Zu viel Farbe in einer Visualisierung kann von den Daten ablenken und es schwierig machen, Erkenntnisse zu gewinnen. Wenn Farbe verwendet wird, sollte sie durchdacht und minimal eingearbeitet werden.
Farbe kann verwendet werden, um Assoziationen zu schaffen, Unterschiede hervorzuheben und Beziehungen aufzuzeigen. Wenn einem bestimmten Datenpunkt eine bestimmte Farbe zugewiesen wird, wird diese Farbe zu einem Schlüssel. Wenn diese Kombination konsequent wiederholt wird, können Sie dem Benutzer beibringen, zu erkennen, dass Ihre gewählte Farbe mit einem bestimmten Datenpunkt zusammenhängt. Wenn die bezahlte Suche beispielsweise im unten stehenden gestapelten Balkendiagramm durchgehend in einer orangen Farbe dargestellt wird, kann der Benutzer Orange in jeder Art von Visualisierung schnell und konsistent als bezahlte Suche identifizieren.
Beachten Sie, dass auch unterschiedliche Farben verwendet werden, um jeden Kanal innerhalb des Diagramms leicht unterscheiden zu können.
Ähnliche Farben können verwendet werden, wenn Sie deutlich machen möchten, dass zwei Datenpunkte zusammenhängen . Ein Beispiel (siehe unten) ist ein Liniendiagramm, das die aktuelle Leistung der Marke X in dunkelblauer Farbe visualisiert, und eine zweite Vergleichslinie mit der Leistung des letzten Jahres in hellblauer Farbe:
Wir neigen dazu, Rot mit negativen Ergebnissen zu assoziieren, also vermeiden Sie es, Rot als Hauptfarbe in Ihren Diagrammen zu verwenden. Verwenden Sie es stattdessen sparsam, um Leistungseinbußen zu veranschaulichen.
Berücksichtigen Sie bei der Auswahl der Farben für Ihre Diagramme auch, dass 4 % der Bevölkerung farbenblind sind . Laut The Journal of the Data Visualization Society führen die häufigsten Formen der Farbenblindheit zu Verwechslungen zwischen bestimmten Rot- und Grüntönen, obwohl es auch Formen der Farbenblindheit gibt, die dazu führen, dass Blau- und Gelbtöne gleich aussehen.
Einfach ausgedrückt, Farbe ist ein wichtiger Vorteil in Diagrammen, daher sollte sie strategisch und durchdacht eingesetzt werden.
Vereinfachen Sie Ihren Datenberichtsprozess
Ein vereinfachter Datenvisualisierungsprozess bereitet Ihr Unternehmen auf aussagekräftigere Berichte vor, die Wirkung zeigen und (hoffentlich!) Ihnen mehr Selbstvertrauen beim Erstellen von Berichten und Teilen von Ergebnissen geben. Um es kurz zu rekapitulieren:
- Beginnen Sie damit, Ihre Ideen zu verdrahten, damit Sie sie leicht überarbeiten und verfeinern können.
- Bestimmen Sie den besten Diagrammtyp für die vorliegenden Daten. Schränken Sie Ihre angezeigten KPIs auf die wichtigsten ein und vereinfachen Sie Ihr Diagrammdesign, sodass die Daten im Mittelpunkt stehen.
- Verwenden Sie Farbe mit Bedacht, um als Schlüssel zu fungieren oder Beziehungen in den Daten anzuzeigen, und denken Sie bei der Auswahl einer Farbpalette an Farbenblindheit.
Ein Berichterstellungs-Facelifting kann einen großen Unterschied in Ihrem Unternehmen bewirken, indem es Einblicke in Ihre gesamte Organisation freisetzt und Ihre Leistungsdaten für Stakeholder zugänglicher macht.