Как овладеть искусством визуализации данных (и получить лучшее маркетинговое представление)

Визуализация данных — это модное словечко в мире цифрового маркетинга, которое вызывает такие вопросы, как: как мне превратить мои точки данных в проницательные визуализации? Я сообщаю слишком много данных? С чего начать?

Вот почему мы составили это исчерпывающее руководство по визуализации данных. Наши специалисты по визированию данных делятся своим процессом, чтобы помочь вам чувствовать себя более уверенно в своих отчетах и ​​убедиться, что вы рассказываете доступную и содержательную историю, которая окажет влияние на ваш бизнес с помощью ваших данных.

Подготовьте сцену: вайрфрейминг

Вайрфрейминг звучит технически, но на самом деле это просто эффективный способ начать организовывать свои идеи, независимо от того, используете ли вы онлайн-инструмент для создания каркасов или просто лист бумаги, прежде чем приступить к дизайну в конечном продукте. Вы сможете корректировать и улучшать свой дизайн и учитывать отзывы заинтересованных сторон, избегая при этом переделки позже в игре, что требует гораздо больше времени.

Сначала сосредоточьтесь на высокоуровневом представлении своих визуальных элементов, затем определите, на какие вопросы вы пытаетесь ответить с помощью данных, и подумайте о том, как должен проходить путь клиента. Вы строите историю, которую хотите рассказать, используя свои данные, а не паритесь по мелочам. Детали будут улажены в последующих следующих шагах. После того, как вы улучшите каркас, у вас будет план, чтобы воплотить ваши визуализации в жизнь.

Определите правильную визуализацию данных

Теперь, когда вы знаете историю, которую хотите рассказать, вам нужно добавить немного стиля: вам нужно выбрать правильную визуализацию данных, которая будет эффективно передавать и иллюстрировать эту историю вашей целевой аудитории, а также поможет им сделать правильные выводы из вашей информации. данные.

Важнейшим фактором в выборе наилучшего визуального элемента для ваших нужд является тип данных, с которыми вы работаете. Существует множество различных типов диаграмм на выбор, но мы рекомендуем начать с простого и рассмотреть следующие три:

Гистограмма

Подходит для: сравнения точек данных по категориям.

Гистограмма представляет категориальные данные в виде прямоугольных столбцов. Мы можем подсчитать значения различных категорий, используя гистограммы. Длина или высота столбцов пропорциональна количеству категорий и позволяет вашей аудитории легко понять относительную эффективность по выбранным вами категориям.

Линия тренда

Подходит для: иллюстрации производительности с течением времени.

Мы используем линейные диаграммы для визуализации данных, которые меняются с течением времени. Он работает с непрерывными данными и представляет собой ряд точек данных, соединенных прямой линией. Линейные диаграммы помогают людям быстро и легко понять изменения и тенденции, а также сезонность и другие факторы.

Воронка

Подходит для: визуализации последовательных шагов

Воронкообразная диаграмма — это специальный тип диаграммы, который демонстрирует поток пользователей через бизнес-процесс или процесс продаж. Диаграмма получила свое название от своей формы, которая начинается с широкой головы и заканчивается узкой шеей. Количество пользователей на каждом этапе процесса указано по ширине воронки по мере ее сужения. Воронка — отличная визуализация для понимания эффективности процессов, состоящих из нескольких этапов, таких как путь клиента.

Одно примечание: круговые диаграммы являются одним из наиболее часто используемых типов диаграмм, но на самом деле они являются предметом горячих споров в мире экспертов по данным. Как объясняет Коул Нуссбаумер Кнафлик в своей книге Storytelling With Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals , круговые диаграммы часто являются не лучшим способом визуализации данных, поскольку они затрудняют сравнение точек данных, особенно если размер сегментов невелик. слишком похоже. Наши группы данных согласны с этим, так что оставьте пирог на сладкое и рассмотрите альтернативы круговой диаграмме, например, горизонтальную гистограмму, где все ваши точки данных выровнены по одной общей оси.

После того, как вы выбрали правильный тип диаграммы, пришло время уточнить эту диаграмму, углубившись в детали. Сосредоточившись на простоте и вдумчиво используя цвет, вы можете превратить свою хорошую визуализацию в великолепную.

Поддерживайте чистоту и простоту визуализации данных

Одна вещь, которую многие люди заблуждаются в визуализации данных, — это предположение, что количество и сложность каким-то образом более полезны или более впечатляющи. На самом деле, как правило, верно обратное: если точек данных или элементов дизайна слишком много, может быть трудно понять, на чем сосредоточиться.

Вы не хотите, чтобы вся ваша тяжелая работа пропала даром, потому что вы не можете использовать ее для получения практических идей. Если вы столкнулись с громоздкой, чрезмерно сложной визуализацией, не паникуйте: еще не поздно! Сделайте шаг назад и выполните следующие два шага:

1. Аудит отображаемых KPI
   • Подумайте, какие KPI действительно необходимы в вашей визуализации. Правильные KPI будут зависеть от вашей бизнес-модели, пути клиента и вашей аудитории.
     После того, как вы сузили свои самые важные KPI, включите их в свои визуализации. Любые дополнительные показатели можно сохранить для приложения.
2. Упростите свой дизайн
   • Люди часто думают, что больше элементов дизайна = лучшая визуализация, но это чистая выдумка. В книге «Эффективное повествование на основе данных: как стимулировать изменения с помощью данных, повествования и визуальных средств» Брент Дайкс приводит примеры ненужных функций на графиках, включая трехмерные элементы, ярко выраженные линии сетки и слишком много меток и цветов.
   • Включение слишком большого количества функций дизайна может отвлекать пользователя и смещать акцент с ключевых показателей эффективности, которые рассказывают вашу историю (и имеют значение для аудитории). Вместо этого вы должны сосредоточиться на добавлении ценных элементов диаграммы, таких как описательные заголовки, маркированные оси и соответствующие метки данных, которые делают историю более доступной. Наконец, будьте осторожны с линейными графиками с несколькими линиями и цветами. Их часто трудно читать и извлекать из них информацию.

В приведенном выше примере линейный график сравнивает трафик в разных регионах. Но на самом деле мы рекомендуем разбивать каждый регион на отдельный график, чтобы было легче сравнивать тенденции.

Теперь, когда вы сузили свои самые ценные ключевые показатели эффективности и упростили дизайн, пришло время стратегически включить цвет.

Выбирайте цвета с умом

Слишком много цвета в визуализации может отвлечь от данных и затруднить получение информации. Когда используется цвет, он должен быть включен вдумчиво и минимально.

Цвет можно использовать для создания ассоциаций, выделения различий и отображения взаимосвязей. Когда определенный цвет назначается определенной точке данных, этот цвет становится ключевым. Когда эта комбинация повторяется постоянно, вы можете научить пользователя распознавать, что выбранный вами цвет связан с определенной точкой данных. Например, на изображении гистограммы с накоплением ниже, если поисковая реклама постоянно визуализируется оранжевым цветом, пользователь сможет быстро и последовательно идентифицировать оранжевый цвет в любом типе визуализации как платную поисковую рекламу.

Обратите внимание, что различные цвета также используются, чтобы легко различать каждый канал на графике.

Подобные цвета можно использовать, когда вы хотите показать, что две точки данных связаны . Один из примеров (показан ниже) представляет собой линейный график, на котором текущие показатели бренда X показаны темно-синим цветом, а вторая сравнительная линия с прошлогодними показателями - голубым цветом:

Мы склонны ассоциировать красный цвет с отрицательными результатами, поэтому избегайте использования красного цвета в качестве основного цвета на ваших графиках. Вместо этого используйте его экономно, чтобы проиллюстрировать снижение производительности.

Выбирая цвета для своих диаграмм, также примите во внимание, что 4% населения не различают цвета . Согласно Журналу Общества визуализации данных , наиболее распространенные формы дальтонизма вызывают путаницу между определенными оттенками красного и зеленого, хотя существуют также формы дальтонизма, при которых оттенки синего и желтого выглядят одинаково.

Проще говоря, цвет является важным активом в диаграммах, поэтому его следует использовать стратегически и продуманно.

Упростите процесс отчетности о данных

Упрощенный процесс визуализации данных настраивает ваш бизнес на более содержательную отчетность, которая оказывает влияние и (надеюсь!) заставляет вас чувствовать себя более уверенно при создании отчетов и обмене результатами. Чтобы быстро резюмировать:

1. Начните с каркаса ваших идей, чтобы вы могли легко пересматривать и уточнять.
2. Определите лучший тип диаграммы для имеющихся данных. Сократите отображаемые ключевые показатели эффективности до наиболее важных и упростите дизайн диаграммы, чтобы данные оставались в центре внимания.
3. Вдумчиво используйте цвет, чтобы он действовал как ключ или отображал отношения в данных, и помните о дальтонизме при выборе цветовой палитры.

Модернизация отчетности может иметь большое значение для вашего бизнеса, раскрывая информацию в вашей организации и делая ваши данные о производительности более доступными для заинтересованных сторон.

Визуализации необходимы для того, чтобы рассказать историю ваших данных, но готовы ли эти данные к следующей волне развертываний и ограничений конфиденциальности? Получите полное представление о состоянии данных в 2022 году и узнайте, как подготовить свой бренд к грядущим событиям.