Konsten att sälja med hjälp av datavisualisering
Vill du på ett enkelt sätt presentera en idé, produkt eller tjänst? Då är det dags att omfamna kraften i datavisualiserad storytelling!
Att skapa en engagerande berättelse genom att bearbeta och analysera data har blivit en oumbärlig kompetens inom alla branscher och företag. För att säkra en anställning hos ett framstående varumärke, måste du kunna demonstrera ditt värde genom att presentera dataunderbyggda insikter.
Och om ditt företag erbjuder en produkt eller tjänst, behöver du kunna visa, med hjälp av data, hur den kan göra skillnad för kunderna.
Är du redo att utforska världen av datavisualisering och nå framgång, oavsett om du är en professionell eller ett företag? Fortsätt då att läsa!
Vad är datavisualisering?
Datavisualisering handlar om att presentera data grafiskt i ett format som är lätt att förstå. Dataforskare och analytiker använder sig av olika tekniker, såsom grafer, diagram, tabeller, värmekartor och kartor, för att göra data mer tillgänglig och begriplig för en bredare publik.
Målet är att underlätta identifieringen av mönster, trender och avvikelser i datamängder. Medarbetare, chefer och intressenter kan därmed enklare dra slutsatser från den visualiserade informationen.
Datavisualisering finns överallt i både privatlivet och yrkeslivet. De färgrika instrumentpanelerna som används för att följa träningsresultat, privatekonomi, aktiemarknaden, smarta hem, trafiknavigering och mycket mer är alla exempel på datavisualisering.
Hur fungerar datavisualisering?
Datavisualisering omvandlar siffror till lättförståeliga bilder. Att endast beskriva en temperaturökning under dagen med siffror kommer inte ge samma förståelse som en visuell representation.
Genom att skapa ett linjediagram som visar hur temperaturen stiger från morgonen, når en topp och sedan sjunker igen mot natten, får vi en tydlig bild av temperaturförändringen. Diagrammet kommer i detta fall att bilda en inverterad V-form, vilket gör det enkelt att förstå hur temperaturen varierar under dagen.
Datavisualisering fungerar effektivt eftersom:
- Människor enklare kan bearbeta visuella element som former, färger och bilder, än siffror och text i kalkylblad.
- Grafer, kartor och diagram fungerar som visuella metaforer. Bilder bearbetas snabbare än text, vilket gör att man snabbt kan förstå sambanden i datan.
- Rådata i en databas eller ett kalkylarksprogram är i sig värdelöst. När datan organiseras och visualiseras, får den ett värde. Den visualiserade datan blir användbar information som kan hjälpa oss att lösa problem eller fatta beslut.
Varför är datavisualisering viktigt?
- Det underlättar snabb informationsabsorbering.
- Visuella signaler förenklar informationsbearbetning, insiktsgenerering och beslutsfattande.
- Du kan enkelt dela visualiseringar med både interna och externa intressenter.
- Det blir enklare att identifiera samband mellan olika variabler.
- Komplex data kan brytas ned i enkla delar och visualiseras på ett sätt som gör den lättare att förstå.
Olika typer och exempel på datavisualisering
#1. Linjediagram
Linjediagram är idealiska för att visualisera tidsseriedata. De liknar spridningsdiagram men visar datapunkter som är åtskilda av tidsintervall. Diagrammet sammanfogar datapunkterna med linjer, vilket förklarar namnet.
#2. Ytdiagram
Liksom linjediagram används ytdiagram för att följa data över tid. Skillnaden är att området mellan linjerna fylls med färg. Denna typ av visualisering lämpar sig bra för att mäta totala volymer, exempelvis försäljningsvolymer för olika produkter i olika länder.
#3. Nätverksdiagram
Nätverksdiagram består av noder, länkar och interaktioner. De används för att visualisera komplexa samband mellan nätverk. Om du behöver upptäcka mönster mellan olika grupper eller kluster är det ett användbart verktyg.
#4. Geografiska kartor
Bildkredit: UBS.com
Geografiska kartor är idealiska för att presentera platsspecifik data på ett enkelt och meningsfullt sätt. De används ofta för att visa fördelningen av volymbaserad data om människor, som röstresultat, könsfördelning, internettäckning och tillgång till sanitet.
#5. Trädkartor
Trädkartor använder kapslade rektanglar för att visualisera hierarkisk data. De utnyttjar skärmutrymmet effektivt, vilket gör det möjligt att jämföra hundratals grupper och deras resultat på en enda skärm. Diagrammet använder även olika färgnyanser och temperaturer för att representera de resultat som varje grupp uppnår.
#6. Stapeldiagram
Stapeldiagram är ett utmärkt sätt att visualisera kategorisk data mot olika värden. På X-axeln placerar du det du observerar, och på Y-axeln motsvarande värden. Resultatet blir ett diagram med vertikala staplar, där höjden på stapeln motsvarar värdet för varje objekt.
#7. Gantt-diagram
Gantt-diagram är en vanlig typ av datavisualisering inom projektledning.
Det är en horisontell variant av stapeldiagrammet. Gantt-diagram visualiserar uppgifter och deras utveckling över tid. Den horisontella längden på staplarna indikerar start, pågående arbete och slutförande av en uppgift.
#8. Tårtdiagram
Tårtdiagram presenterar data i en cirkelformad graf. De är användbara för att jämföra olika produkter eller tjänster baserat på deras intäkter. Hela cirkeln representerar 100 %, och de olika segmenten motsvarar respektive objekts procentuella andel.
Användningsområden för datavisualisering
Identifiera trender och avvikelser
En viktig användning av datavisualisering är att identifiera trender, mönster och relationer i en datamängd. Om du ser en plötslig ökning i en trend över tid, kan du analysera vad som hänt under just den perioden.
Till exempel, under Black Friday kan du tydligt se en försäljningsökning på e-handelsplattformar.
Övervaka mål
Dataforskare skapar interaktiva instrumentpaneler med hjälp av datavisualisering. Dessa instrumentpaneler kan visa produktivitet, resursutnyttjande, prestationer, försäljning, marknadsförings-ROI och mycket mer. Du kan även göra justeringar och ändringar i panelerna för anpassad visualisering av datapunkter.
Tillgång till data
Företag behöver presentera information för sina anställda på ett lättillgängligt sätt. Här är datavisualisering ett bra verktyg. Istället för att presentera rådata kan du dela diagram och grafer som visar försäljning, marknadsföring, budget, intäkter och kostnader.
Nedan följer några tips och bästa metoder för att lyckas med dina datavisualiseringsprojekt:
Definiera målgruppen
Innan du skapar en presentation med datavisualisering, behöver du analysera din målgrupp. Om publiken har en teknisk bakgrund kan du använda mer komplexa visualiseringstekniker, såsom nätverksdiagram, histogram, trädkartor och Gantt-diagram.
Denna typ av publik, som kan bestå av yrkesverksamma, lärare, forskare och chefer, är bekanta med komplexa datavisualiseringsverktyg.
Om du däremot presenterar dina resultat för en icke-teknisk publik, bör du hålla dig till enklare diagram som spridningsdiagram, stapeldiagram och linjediagram.
Denna grupp, som ofta består av användare, marknadsföringsbesökare, potentiella kunder och leads, förstår data genom visuella signaler. De kanske inte har djupare kunskap om de underliggande principerna för de diagram och grafer du använder.
Definiera syftet
Oavsett om du använder ett eller flera diagram i din presentation, se till att du tydligt definierar syftet med varje visualisering. Låt inte publiken själv gissa, då riskerar du att tappa deras uppmärksamhet.
Titta till exempel på Google Analytics marknadsföringsdata ovan. Där finns fyra olika diagram: linjediagram, geografiska kartor och horisontella stapeldiagram. Om du granskar bilden noggrant, ser du att varje visualisering har en tydlig definition:
- Linjediagram visar trenden för webbplatsbesök
- Geografisk karta visar trenden per land
- Horisontellt stapeldiagram visar trenden per kanal
Använd rätt visualiseringselement
Olika diagram är lämpliga för olika situationer. Du kan inte använda ett nätverksdiagram istället för ett stapeldiagram. Därför är det viktigt att du förstår din data och därefter väljer en lämplig visualiseringsmetod. Se avsnittet ”Datavisualiseringstyper och exempel” ovan för mer information om hur du väljer rätt diagram.
Idag erbjuder många datahanteringsverktyg, som Google Sheets och Excel, 3D-versioner av vanliga diagram och grafer. Men 3D-diagram har sina begränsningar.
Ibland kan ett 3D-tårtdiagram felaktigt visualisera data. Dessutom måste du ofta lägga till fler etiketter och förklaringar. Det kan i sin tur förvränga visualiseringen och berättelsen. Håll dig därför till 2D-diagram och grafer eftersom de är lättare för publiken att förstå.
Korrekt märkning
Glöm inte att märka dina diagram och grafer i datavisualiseringsprojekt. Ange värden för X- och Y-axlarna, namn på objekten, förklaringar och tidsramen för datainsamlingen.
I bilden ovan ser du etiketter för varje element i datavisualiseringen. Det underlättar för publiken att läsa diagram, grafer och tabeller.
När du använder 2D-staplar och diagram, se till att grafen börjar i korsningen av X- och Y-axlarna där båda är noll. Om du börjar Y-axeln från ett annat värde kan visualiseringen bli missvisande.
Enkla och lättsmälta datapunkter
Begränsa antalet visualiseringar med data per skärm. Använd bilder, illustrationer och videor för att berätta din historia. När du förklarar datapunkter, använd enkla termer istället för branschspecifika uttryck.
I bilden ovan, som visar Google Ads översikt, används endast fyra verktyg för att visualisera data: instrumentpaneler, linjediagram, tårtdiagram och en tabell.
Samma visualisering kan förbättras genom att förklara branschuttryck som klickfrekvens, visningar och konverteringar.
Rätt användning av färger och typsnitt
Använd olika färger för att särskilja datapunkter. När du väljer färger, se till att det övergripande intrycket blir behagligt för ögonen. Undvik starkt kontrasterande färger eftersom det kan trötta ut publiken om de tittar på diagrammen under en längre tid.
Använd också lättlästa typsnitt för siffror och bokstäver. Sans Serif-typsnitt fungerar bra när du presenterar stora datamängder. Använd dessutom fet stil och en större storlek för att göra det lättare för publiken att visualisera datan.
Skapa en berättelse
Din databaserade berättelse behöver en tydlig handling. Börja med en fråga som är engagerande för publiken. Förklara därefter siffrorna som din produkt eller tjänst genererar. Avsluta med att framhäva din produkt eller tjänst som en lösning.
Du kan skapa en bra berättelse med hjälp av:
- En trendlinje för att visualisera förluster över tid.
- En jämförelsetabell för att visa hur din produkt skiljer sig från andra.
- En rankningstabell som visar att din produkt är den bästa när du jämför funktioner med konkurrenterna.
- Ett spridningsdiagram för att visa att kundens tillväxt är proportionell mot användandet av dina produkter eller tjänster.
Följ standardiserad visuell design
I västerländska länder läser man från vänster till höger, och sedan uppifrån och ner. Detta läsmönster kallas Z-mönstret. Därför kan det vara bra att placera dina visualiseringar i ett Z-mönster om du riktar dig mot en västerländsk publik.
Placera det första diagrammet längst upp till vänster. Placera sedan en relaterad datavisualisering till höger om det första diagrammet. Placera nästa relaterade graf i det nedre vänstra hörnet, och det sista diagrammet nere till höger.
Synkronisera databerättelsen
Den data du presenterar måste stödja din berättelse. Ibland kan webbplatsfel eller e-postsäkerhetssystem begränsa innehåll eller bilder. Då kommer publiken inte kunna förstå den grafiska representationen av data. Därför är det viktigt med tydliga etiketter så att publiken kan förstå berättelsen direkt från de visuella elementen.
Du kan självklart skapa visualiseringar från grunden med hjälp av kalkylarksprogram som Microsoft Excel eller Google Sheets. Det finns dock mer avancerade och intelligenta verktyg för datavisualisering på marknaden.
I dessa verktyg behöver du bara importera din rådata, definiera användningsområdet och få färdiga visualiseringar på bara några sekunder. Du kan titta på verktyg som Tableau Public, Looker Studio, Microsoft Power BI och Open Refine.
Sammanfattning
Hittills har du lärt dig grunderna i datavisualisering, inklusive definition, typer, funktion, betydelse, användningsområden och exempel. Du har även fått information om de bästa metoderna för datavisualisering, som du kan använda för att skapa engagerande berättelser med hjälp av affärsdata.
I nästa steg kommer vi att ta en titt på de bästa verktygen för Business Intelligence och datavisualisering, inklusive FusionCharts, som du inte får missa.