如何掌握數據可視化的藝術（並獲得更好的營銷洞察力）

數據可視化是數字營銷領域的流行語，它引發了以下問題：如何將我的數據點轉化為富有洞察力的可視化？ 我是否報告了太多數據？ 我應該從哪裡開始？

這就是我們整理這份數據可視化終極指南的原因。 我們的數據可視化專家正在分享他們的流程，以幫助您對自己的報告更有信心，並確保您講述的是一個易於理解的、有意義的故事，這將通過您的數據對您的業務產生影響。

設置舞台：線框圖

線框圖聽起來很技術性，但它實際上只是開始組織您的想法的一種有效方式，無論您是使用在線線框圖工具還是只是一張草稿紙，然後再致力於最終產品的設計。 您將能夠調整和改進您的設計並整合利益相關者的反饋，同時避免在遊戲後期進行返工，這會更加耗時。

首先，專注於您的視覺效果的高級視圖，然後確定您試圖用數據回答哪些問題，並考慮客戶旅程應該如何流動。 你正在用你的數據構建你想講述的故事，而不是在這里為小事費心。 細節將在隨後的後續步驟中解決。 完善線框後，您將擁有一個藍圖，讓您的可視化效果栩栩如生。

確定正確的數據可視化

既然您知道要講述的故事，您需要添加一些風格：您需要選擇正確的數據可視化，以有效地向您的目標受眾傳達和說明該故事，並幫助他們從您的數據。

確定滿足您需求的最佳視覺效果的最大因素是您正在使用的數據類型。 有許多不同類型的圖表可供選擇，但我們建議從簡單的開始並考慮以下三種：

條狀圖

最適合：跨類別比較數據點

條形圖顯示帶有矩形條的分類數據。 我們可以使用條形圖計算各種類別的值。 條形的長度或高度與類別的數量成正比，讓您的觀眾輕鬆了解您選擇的類別的相對錶現。

趨勢線

最適合：說明一段時間內的表現

我們使用折線圖來可視化隨時間變化的數據。 它適用於連續數據，並表示由直線連接的一系列數據點。 折線圖可以幫助人們快速輕鬆地了解變化和趨勢，以及季節性和其他因素。

漏斗

最適合：可視化順序步驟

漏斗圖是一種專門的圖表類型，用於展示用戶在業務或銷售流程中的流動情況。 圖表得名於它的形狀，從寬頭開始，到窄頸結束。 流程每個階段的用戶數量從漏斗的寬度中指示出來，因為它變窄了。 漏斗是一個很好的可視化，用於了解具有多個步驟（如客戶旅程）的流程的有效性。

注意：餅圖是最常用的圖表類型之一，但實際上它們在數據專家的世界中引起了激烈的爭論。 正如 Cole Nussbaumer Knaflic 在她的書《用數據講故事：商業專業人士的數據可視化指南》中解釋的那樣，餅圖通常不是可視化數據的最佳方式，因為它們很難比較數據點，尤其是在楔形的大小為太相似了。 我們的數據團隊同意，因此請保留餅圖作為甜點，並考慮餅圖的替代方案，例如水平條形圖，其中所有數據點都對齊在一個共享軸上。

一旦您選擇了正確的圖表類型，就可以通過深入研究細節來完善該圖表。 通過專注於簡單性並深思熟慮地使用顏色，您可以將良好的可視化變成一個偉大的可視化。

保持數據可視化簡潔

許多人對數據可視化的誤解之一是數量和復雜性在某種程度上更有用或更令人印象深刻的假設。 事實往往恰恰相反：如果數據點或設計元素太多，可能很難知道應該關注哪裡。

你不希望你所有的辛勤工作都白費，因為你不能用它來產生可操作的見解。 如果您發現自己的可視化很笨拙、過於復雜，請不要驚慌：現在還為時不晚！ 退後一步，按照以下兩個步驟操作：

1. 審核您顯示的 KPI
   • 考慮在您的可視化中哪些KPI 是真正必要的。 正確的 KPI 將取決於您的業務模式、客戶旅程的流程以及您的受眾。
     縮小最重要的KPI 範圍後，在可視化中展示它們。 可以為附錄保存任何其他指標。
2. 簡化您的設計
   • 人們通常認為更多的設計元素 = 更好的可視化，但那是虛構的，純粹而簡單。 在Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative and Visuals中，Brent Dykes 指出了圖表中不需要的特徵的示例，包括 3D 元素、明顯的網格線以及過多的標籤和顏色。
   • 包含太多設計功能可能會分散用戶的注意力，並將注意力從講述您的故事（以及對觀眾很重要）的 KPI 轉移。 相反，您應該專注於添加有價值的圖表元素，例如描述性標題、標記軸和相關數據標籤，以使故事更易於訪問。 最後，注意具有多條線和顏色的折線圖。 它們通常難以閱讀和從中收集見解。

在上面的示例中，折線圖正在比較各個區域的流量。 但我們實際上建議將每個區域分解成自己的圖表，以便更輕鬆地比較趨勢。

現在您已經縮小了最有價值的 KPI 並簡化了設計，是時候戰略性地結合顏色了。

慎重選擇顏色

可視化中過多的顏色會減損數據並使其難以獲得洞察力。 當使用顏色時，它應該經過深思熟慮和最小化。

顏色可用於創建關聯、突出差異和顯示關係。 當將特定顏色分配給特定數據點時，該顏色將成為鍵。 當該組合不斷重複時，您可以訓練用戶識別您選擇的顏色與特定數據點相關。 例如，在下面的堆疊條形圖中，如果付費搜索始終以橙色顯示，則用戶將能夠在任何類型的可視化中快速且一致地將橙色識別為付費搜索。

請注意，還使用不同的顏色來輕鬆區分圖表中的每個通道。

當您想明確兩個數據點相關時，可以使用相似的顏色。 一個例子（如下所示）是一個折線圖，用深藍色顯示 X 品牌的當前表現，第二個對比線用淺藍色顯示去年的表現：

我們傾向於將紅色與負面結果聯繫起來，因此不要在圖表中使用紅色作為主要顏色。 而是謹慎使用它來說明性能下降。

在選擇要在圖表中使用的顏色時，還要考慮到4% 的人口是色盲。 根據The Journal of the Data Visualization Society 的報導，最常見的色盲形式會導致某些紅色和綠色陰影之間的混淆，儘管也有一些色盲形式會導致藍色和黃色陰影看起來相同。

簡而言之，顏色是圖表中的一項重要資產，因此應以戰略性和深思熟慮的方式使用它。

簡化您的數據報告流程

簡化的數據可視化流程可以讓您的業務獲得更有意義的報告，從而產生影響，並且（希望如此！）讓您在構建報告和共享結果時更加自信。 快速回顧一下：

1. 從線框圖開始，您可以輕鬆地修改和完善您的想法。
2. 確定手頭數據的最佳圖表類型。 將顯示的 KPI 縮小到僅最重要的 KPI，並簡化圖表設計，使數據始終成為焦點。
3. 謹慎使用顏色作為關鍵或顯示數據中的關係，並在選擇調色板時牢記色盲。

通過解鎖整個組織的洞察力並使利益相關者更容易訪問您的績效數據，報告整容可以為您的業務帶來巨大的變化。

可視化對於講述數據背後的故事至關重要，但這些數據是否為下一波隱私推出和限製做好了準備？ 全面了解 2022 年數據狀態，並了解如何為未來做好準備。