데이터 시각화 기술을 마스터하고 더 나은 마케팅 통찰력을 얻는 방법

데이터 시각화는 다음과 같은 질문을 촉발하는 디지털 마케팅 세계의 유행어입니다. 데이터 포인트를 통찰력 있는 시각화로 전환하려면 어떻게 해야 합니까? 너무 많은 데이터를 보고하고 있습니까? 어디서부터 시작해야 하나요?

이것이 데이터 시각화에 대한 이 궁극적인 가이드를 마련한 이유입니다. 당사의 데이터 비주얼리제이션 전문가는 보고에 대한 자신감을 높이고 데이터로 비즈니스에 영향을 미칠 접근 가능하고 의미 있는 스토리를 전달할 수 있도록 프로세스를 공유합니다.

무대 설정: 와이어프레임

와이어프레이밍은 기술적으로 들리지만 온라인 와이어프레이밍 도구 를 사용 하든 그냥 종이 한 장을 사용하든 최종 제품의 디자인을 확정하기 전에 아이디어를 정리하기 시작하는 효율적인 방법일 뿐입니다. 디자인을 조정 및 개선하고 이해 관계자의 피드백을 통합할 수 있을 뿐만 아니라 게임 후반부에 다시 ​​작업하는 것을 방지할 수 있습니다. 이는 훨씬 더 많은 시간이 소요됩니다.

먼저 시각적 개체에 대한 높은 수준의 보기에 초점을 맞춘 다음 데이터를 사용하여 어떤 질문에 답하려고 하는지 식별하고 고객 여정이 어떻게 흘러야 하는지 생각합니다. 여기에서 작은 일에 땀을 흘리지 않고 데이터로 말하고 싶은 이야기를 구성하고 있습니다. 세부 사항은 다음 단계에서 정리됩니다. 와이어프레임을 다듬고 나면 시각화에 생명을 불어넣을 청사진이 생깁니다.

올바른 데이터 시각화 식별

하고 싶은 이야기를 알았으니 이제 몇 가지 스타일을 추가해야 합니다. 해당 이야기를 의도한 청중에게 효과적으로 전달하고 설명할 수 있는 올바른 데이터 시각화를 선택해야 할 뿐만 아니라 그들이 당신의 이야기에서 올바른 결론을 이끌어낼 수 있도록 도와야 합니다. 데이터.

요구 사항 에 가장 적합한 시각적 개체를 결정하는 가장 큰 요소 는 작업 중인 데이터 유형입니다. 선택할 수 있는 다양한 종류의 차트가 있지만 간단하게 시작하고 다음 세 가지를 고려하는 것이 좋습니다.

막대 그래프

최적: 범주 간 데이터 요소 비교

막대 그래프는 범주형 데이터를 직사각형 막대로 표시합니다. 막대 그래프를 사용하여 다양한 범주의 값을 셀 수 있습니다. 막대의 길이 또는 높이는 카테고리 수에 비례하며 청중이 선택한 카테고리의 상대적 성과를 쉽게 이해할 수 있습니다.

추세선

최적: 시간 경과에 따른 성능 설명

우리는 꺾은선형 차트를 사용하여 시간이 지남에 따라 변하는 데이터를 시각화합니다. 연속 데이터와 함께 작동하며 직선으로 연결된 일련의 데이터 포인트를 나타냅니다. 꺾은선형 차트는 사람들이 변화와 추세, 계절성 및 기타 요인을 빠르고 쉽게 이해하는 데 도움이 됩니다.

깔때기

최적: 순차적 단계 시각화

깔때기형 차트는 비즈니스 또는 판매 프로세스를 통한 사용자의 흐름을 보여주는 특수 차트 유형입니다. 차트는 넓은 머리에서 시작하여 좁은 목으로 끝나는 모양에서 이름을 따왔습니다. 프로세스의 각 단계에서 사용자 수는 유입경로가 좁아짐에 따라 너비에서 표시됩니다. 깔때기는 고객 여정과 같이 여러 단계가 있는 프로세스의 효율성을 이해하기 위한 훌륭한 시각화입니다.

참고: 파이 차트는 가장 일반적으로 사용되는 차트 유형 중 하나이지만 실제로 데이터 전문가의 세계에서 뜨거운 논쟁거리입니다. Cole Nussbaumer Knaflic이 저서인 Storytelling With Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals 에서 설명했듯이 원형 차트는 데이터 포인트를 비교하기 어렵게 만들기 때문에 데이터를 시각화하는 가장 좋은 방법이 아닌 경우가 많습니다. 너무 비슷하다. 우리 데이터 팀은 동의하므로 디저트용으로 파이를 저장하고 모든 데이터 포인트가 단일 공유 축에 정렬된 수평 막대 그래프와 같은 파이 차트의 대안을 고려하십시오.

올바른 유형의 차트를 선택했으면 세부 정보를 자세히 살펴보고 해당 차트를 수정해야 합니다. 단순함에 초점을 맞추고 색상을 신중하게 사용하면 좋은 시각화를 훌륭한 시각화로 바꿀 수 있습니다.

데이터 시각화 를 깔끔하고 단순하게 유지

많은 사람들이 데이터 시각화에 대해 잘못 알고 있는 한 가지는 양과 복잡성이 어떻게든 더 유용하거나 더 인상적이라는 가정입니다. 실제로는 그 반대의 경향이 있습니다. 데이터 포인트나 디자인 요소가 너무 많으면 어디에 초점을 맞춰야 하는지 알기 어려울 수 있습니다.

실행 가능한 통찰력을 생성하는 데 사용할 수 없기 때문에 모든 노력이 낭비되는 것을 원하지 않습니다. 다루기 힘들고 지나치게 복잡한 시각화를 발견한 경우 당황하지 마십시오. 너무 늦지 않았습니다!. 한 걸음 물러나서 다음 두 단계를 따르십시오.

1. 표시된 KPI 감사
   • 시각화에 실제로 필요한 KPI를 고려하십시오 . 올바른 KPI는 비즈니스 모델, 고객 여정의 흐름 및 대상에 따라 다릅니다.
     가장 중요한 KPI 의 범위를 좁혔다 면 시각화에 포함시키십시오. 부록에 대한 추가 메트릭을 저장할 수 있습니다.
2. 디자인 단순화
   • 사람들은 종종 더 많은 디자인 요소 = 더 나은 시각화라고 생각하지만 그것은 순수하고 단순한 허구입니다. 효과적인 데이터 스토리텔링: 데이터, 내러티브 및 시각 자료로 변화를 주도하는 방법 에서 Brent Dykes는 3D 요소, 뚜렷한 그리드 선, 너무 많은 레이블 및 색상을 포함하여 그래프에서 불필요한 기능의 예를 언급합니다.
   • 너무 많은 디자인 기능을 통합하면 사용자의 주의를 산만하게 하고 스토리(그리고 청중에게 중요한)를 전달하는 KPI에서 초점을 이동할 수 있습니다. 대신 스토리를 보다 쉽게 ​​액세스할 수 있도록 설명하는 제목, 레이블이 지정된 축 및 관련 데이터 레이블과 같은 유용한 차트 요소를 추가하는 데 집중해야 합니다. 마지막으로 여러 개의 선과 색상이 있는 선 그래프에 주의하십시오. 그들은 종종 읽기 어렵고 통찰력을 얻기 어렵습니다.

위의 예에서 선 그래프는 다양한 지역의 트래픽을 비교하고 있습니다. 그러나 추세를 더 쉽게 비교할 수 있도록 각 지역을 자체 그래프로 나누는 것이 좋습니다.

가장 가치 있는 KPI의 범위를 좁히고 디자인을 단순화했으므로 이제 색상을 전략적으로 통합해야 합니다.

신중하게 색상 선택

시각화에 색상이 너무 많으면 데이터가 손상되고 통찰력을 얻기 어려울 수 있습니다. 색상을 사용할 때는 신중하고 최소한으로 통합해야 합니다.

색상은 연관성을 생성하고 차이점을 강조하며 관계를 표시하는 데 사용할 수 있습니다. 특정 데이터 포인트에 특정 색상이 할당되면 해당 색상이 키가 됩니다. 해당 조합이 일관되게 반복되면 선택한 색상이 특정 데이터 요소와 관련되어 있음을 인식하도록 사용자를 교육할 수 있습니다. 예를 들어 아래의 누적 막대 그래프 이미지에서 유료 검색이 지속적으로 주황색으로 시각화되면 사용자는 유료 검색으로 모든 유형의 시각화에서 주황색을 빠르고 일관되게 식별할 수 있습니다.

그래프 내에서 각 채널을 쉽게 구분하기 위해 다양한 색상도 사용됩니다.

두 데이터 포인트가 관련되어 있음을 명확히 하고 싶을 때 유사한 색상을 사용할 수 있습니다 . 한 가지 예(아래 표시)는 X 브랜드의 현재 실적을 진한 파란색으로 시각화한 선 그래프와 작년 실적과의 두 번째 비교 선을 연한 파란색으로 시각화한 것입니다.

우리는 빨간색을 부정적인 결과와 연관시키는 경향이 있으므로 빨간색을 그래프의 기본 색상으로 사용하지 마십시오. 대신 성능 저하를 설명하기 위해 드물게 사용하십시오.

차트에 사용할 색상을 선택할 때 인구의 4%가 색맹 이라는 점도 고려 하십시오 . 데이터 시각화 학회 저널(Journal of the Data Visualization Society ) 에 따르면 , 가장 흔한 형태의 색맹은 빨간색과 녹색의 특정 음영 사이에서 혼동을 야기하지만 파란색과 노란색 음영을 동일하게 보이게 하는 색맹의 형태도 있습니다.

간단히 말해서 색상은 차트에서 중요한 자산이므로 전략적으로 신중하게 사용해야 합니다.

데이터 보고 프로세스 간소화

단순화된 데이터 시각화 프로세스는 보고서를 작성하고 결과를 공유할 때 영향을 미치고 (바라건대!) 더 자신감을 갖게 하는 보다 의미 있는 보고를 위해 비즈니스를 설정합니다. 빠르게 요약하려면:

1. 아이디어를 와이어프레임으로 구성하여 쉽게 수정하고 수정할 수 있습니다.
2. 현재 데이터에 가장 적합한 차트 유형을 결정합니다. 표시된 KPI의 범위를 가장 중요한 것만으로 좁히고 차트 디자인을 단순화하여 데이터에 계속 초점을 맞춥니다.
3. 색상을 신중하게 사용하여 데이터의 핵심 역할을 하거나 관계를 표시하고 색상 팔레트를 선택할 때 색맹을 염두에 두십시오.

보고 페이스리프트는 조직 전반에 걸쳐 통찰력을 확보하고 이해 관계자가 성과 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 함으로써 비즈니스에 큰 변화를 가져올 수 있습니다.

시각화는 데이터 이면의 이야기를 전달하는 데 필수적이지만 해당 데이터가 개인 정보 보호 롤아웃 및 제한의 다음 물결에 대비할 준비가 되었습니까? State of the Data 2022에 대한 전체 그림을 확인하고 향후에 브랜드를 준비하는 방법을 알아보십시오.