Cómo dominar el arte de la visualización de datos (y obtener mejores conocimientos de marketing)
Publicado: 2022-06-04La visualización de datos es una palabra de moda en el mundo del marketing digital que genera preguntas como: ¿Cómo convierto mis puntos de datos en visualizaciones perspicaces? ¿Estoy informando sobre demasiados datos? ¿Donde debería empezar?
Es por eso que hemos elaborado esta guía definitiva para la visualización de datos. Nuestros expertos en visualización de datos comparten su proceso para ayudarlo a sentirse más seguro en sus informes y asegurarse de que está contando una historia accesible y significativa que tendrá un impacto en su negocio con sus datos.
Establecer el escenario: Wireframing
Wireframing suena técnico, pero en realidad es solo una forma eficiente de comenzar a organizar sus ideas, ya sea que esté usando una herramienta de wireframing en línea o simplemente un pedazo de papel borrador, antes de comprometerse con un diseño en su producto final. Podrá ajustar y mejorar su diseño e incorporar comentarios de las partes interesadas mientras evita volver a trabajar más adelante en el juego, lo que lleva mucho más tiempo.
Primero, concéntrese en una vista de alto nivel de sus imágenes, luego identifique qué preguntas está tratando de responder con los datos y piense en cómo debería fluir el recorrido del cliente. Estás construyendo la historia que quieres contar con tus datos, sin preocuparte por las cosas pequeñas aquí. Los detalles se resolverán en los próximos pasos posteriores. Una vez que haya refinado la estructura alámbrica, tendrá un modelo para dar vida a sus visualizaciones.
Identifique la visualización de datos correcta
Ahora que conoce la historia que desea contar, debe agregar algo de estilo: debe elegir la visualización de datos correcta que comunique e ilustre de manera efectiva esa historia a su público objetivo, así como ayudarlos a sacar las conclusiones correctas de su datos.
El factor más importante para determinar el mejor elemento visual para sus necesidades es el tipo de datos con los que está trabajando. Hay muchos tipos diferentes de gráficos para elegir, pero recomendamos comenzar de manera simple y considerar los siguientes tres:
Gráfico de barras
Lo mejor para: comparar puntos de datos entre categorías
Un gráfico de barras presenta datos categóricos con barras rectangulares. Podemos contar los valores de varias categorías usando gráficos de barras. La longitud o la altura de las barras es proporcional al recuento de la categoría y le permite a su audiencia comprender fácilmente el rendimiento relativo en las categorías elegidas.
Línea de tendencia
Ideal para: ilustrar el rendimiento a lo largo del tiempo
Usamos gráficos de líneas para visualizar datos que cambian con el tiempo. Funciona con datos continuos y representa una serie de puntos de datos conectados por una línea recta. Los gráficos de líneas ayudan a las personas a comprender rápida y fácilmente los cambios y las tendencias, así como la estacionalidad y otros factores.
Embudo
Lo mejor para: visualizar pasos secuenciales
Un gráfico de embudo es un tipo de gráfico especializado que demuestra el flujo de usuarios a través de un proceso comercial o de ventas. La carta toma su nombre de su forma, que parte de una cabeza ancha y termina en un cuello estrecho. El número de usuarios en cada etapa del proceso se indica a partir del ancho del embudo a medida que se estrecha. El embudo es una excelente visualización para comprender la efectividad de los procesos que tienen varios pasos, como el recorrido del cliente.
Una nota: los gráficos circulares son uno de los tipos de gráficos más utilizados, pero en realidad son muy debatidos en el mundo de los expertos en datos. Como explica Cole Nussbaumer Knaflic en su libro Storytelling With Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals , los gráficos circulares a menudo no son la mejor manera de visualizar datos porque dificultan la comparación de puntos de datos, especialmente si el tamaño de las cuñas es demasiado similar. Nuestros equipos de datos están de acuerdo, así que guarde el pastel para el postre y considere alternativas al gráfico circular, como un gráfico de barras horizontales donde todos sus puntos de datos están alineados en un solo eje compartido.
Una vez que haya seleccionado el tipo correcto de gráfico, es hora de refinar ese gráfico sumergiéndose en los detalles. Si se centra en la simplicidad y usa el color cuidadosamente, puede convertir su buena visualización en una excelente.
Mantenga su visualización de datos limpia y simple
Una cosa que mucha gente se equivoca acerca de la visualización de datos es la suposición de que la cantidad y la complejidad son de alguna manera más útiles o más impresionantes. Lo contrario en realidad tiende a ser cierto: si hay demasiados puntos de datos o elementos de diseño, puede ser difícil saber dónde enfocarse.
No desea que todo su arduo trabajo se desperdicie porque no puede usarlo para generar información procesable. Si te encuentras con una visualización difícil de manejar y demasiado complicada, no entres en pánico: ¡no es demasiado tarde!. Da un paso atrás y sigue estos dos pasos:
- Audite sus KPI mostrados
- Considere qué KPI son realmente necesarios en su visualización. Los KPI correctos dependerán de su modelo de negocio, el flujo del viaje del cliente y su audiencia.
Una vez que haya reducido sus KPI más importantes, inclúyalos en sus visualizaciones. Cualquier métrica adicional se puede guardar para el apéndice.
- Considere qué KPI son realmente necesarios en su visualización. Los KPI correctos dependerán de su modelo de negocio, el flujo del viaje del cliente y su audiencia.
- Simplifica tu diseño
- La gente suele pensar que más elementos de diseño = mejores visualizaciones, pero eso es ficción, pura y simple. En Eficacia de la narración de datos: cómo impulsar el cambio con datos, narrativa y visuales , Brent Dykes señala ejemplos de características innecesarias en gráficos que incluyen elementos 3D, líneas de cuadrícula pronunciadas y demasiadas etiquetas y colores.
- La incorporación de demasiadas características de diseño puede distraer al usuario y desviar el enfoque de los KPI que cuentan su historia (y son importantes para la audiencia). En su lugar, debe concentrarse en agregar elementos de gráfico valiosos, como títulos descriptivos, ejes etiquetados y etiquetas de datos relevantes que hacen que la historia sea más accesible. Por último, tenga cuidado con los gráficos de líneas con múltiples líneas y colores. A menudo son difíciles de leer y extraer información.
En el ejemplo anterior, el gráfico de líneas compara el tráfico en varias regiones. Pero en realidad recomendamos dividir cada región en su propio gráfico para que las tendencias se puedan comparar más fácilmente.
Ahora que ha reducido sus KPI más valiosos y ha simplificado su diseño, es hora de incorporar estratégicamente el color.
Elige los colores cuidadosamente
Demasiado color en una visualización puede restar valor a los datos y dificultar la obtención de información. Cuando se usa color, debe incorporarse cuidadosamente y mínimamente.
El color se puede utilizar para crear asociaciones, resaltar diferencias y mostrar relaciones. Cuando se asigna un color específico a un punto de datos específico, ese color se convierte en una clave. Cuando esa combinación se repite constantemente, puede entrenar al usuario para que reconozca que su color elegido está relacionado con un punto de datos específico. Por ejemplo, en la siguiente imagen del gráfico de barras apiladas, si la búsqueda de pago se visualiza constantemente en un color naranja, el usuario podrá identificar rápida y consistentemente el color naranja en cualquier tipo de visualización como búsqueda de pago.
Tenga en cuenta que también se utilizan colores variados para distinguir fácilmente cada canal dentro del gráfico.
Se pueden usar colores similares cuando desee dejar en claro que dos puntos de datos están relacionados . Un ejemplo (que se muestra a continuación) es un gráfico de líneas que muestra el desempeño actual de la marca X en un color azul oscuro y una segunda línea comparativa con el desempeño del año pasado en un color azul claro:
Tendemos a asociar el rojo con resultados negativos, así que evita usar el rojo como color principal en tus gráficos. En su lugar, utilícelo con moderación para ilustrar las disminuciones en el rendimiento.
Al seleccionar colores para usar en sus gráficos, también tenga en cuenta que el 4% de la población es daltónica . Según The Journal of the Data Visualization Society , las formas más comunes de daltonismo causan confusión entre ciertos tonos de rojo y verde, aunque también hay formas de daltonismo que hacen que los tonos azules y amarillos se vean iguales.
En pocas palabras, el color es un activo importante en los gráficos, por lo que debe usarse de manera estratégica y reflexiva.
Simplifique su proceso de generación de informes de datos
Un proceso de visualización de datos simplificado configura su negocio para generar informes más significativos que tengan un impacto y (¡con suerte!) lo hagan sentir más seguro al crear informes y compartir resultados. Para recapitular rápidamente:
- Comience por enmarcar sus ideas, para que pueda revisarlas y refinarlas fácilmente.
- Determine el mejor tipo de gráfico para los datos disponibles. Reduzca los KPI mostrados solo a los más importantes y simplifique el diseño de su gráfico para que los datos sigan siendo el centro de atención.
- Utilice el color cuidadosamente para que actúe como clave o muestre relaciones en los datos, y tenga en cuenta el daltonismo al seleccionar una paleta de colores.
Un lavado de cara de los informes puede marcar una gran diferencia en su negocio al desbloquear conocimientos en toda su organización y hacer que sus datos de rendimiento sean más accesibles para las partes interesadas.