如今,在大数据和数据驱动的时代,数据收集已成为绝对优先事项。然而,关键是,公司经常犯这样的错误:收集无限量的数据和信息,而不知道如何以最有效的方式分析和解释它们。目前真正的挑战不是收集越来越多的数据,而是选择正确的数据、使用最合适的分析工具并选择最适合您需求的 KPI。
收集数据只是第步
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目标是知道如何阅读它们将其转化为有价值的见解。这就是数据可视化发挥作用的地方,它是一种利用我们视觉处理信息的自然能力来立即轻松地传达趋势、见解等的方法。图像(例如图形和图表)可以让您比文本更快地吸收和理解数据。事实上,我们的大脑在大约四分之一秒的时间内赋予图形表示意义,而阅读 20-25 个单词的短文本平均需要 6 秒。
鉴于不可否认的事实
世界越来越以数据为导向,现在公司面临的一个问题是为自己配备能够使包括决策者在内的每个人都能访问和理解信息的工具。数据可视化仪表板非常适合此目的,使您能够以清晰、即时的方式分析和共享信息。这些工具不仅有助于数据理解,还有助于做出明智、及时的决策。
但数据可视化到底是什么?哪些工具可以使其有效管理线上和线下营销活动产生的数据?
数据作为业务加速器
不可否认,这些数据变得比以往任何时候都更加重要。可以说,在过去 18 个月里,我们积累的数据量相当于整个人类历史的数据量。
尽管如此同样清楚的是
大量信息并不总能转化为公司的具体优势。再次强调:真正相关的不是数据的数量,而是知道如何选择、管理和组织数据以获得对业务相关且有用的信息的能力。
访问、检索和理解数据需要很长时间,尤其是在没有合理的系统来管理数据的情况下,但在当今世界的疯狂中,时间是一种越来越宝贵的……稀缺的资源。
对于公司而言,灵活性以及快速响应市场变化和消费者需求的能力越来越重要,而决策的时机可能决定成功与失败。
从这个角度来看,数据在指导决策过程和在采取行动之前验证行动方面发挥着至关重要的作用。我们谈论数据驱动决策(DDDM),即基于数据的决策过程,并非巧合。然而,很明显,要获得有用且及时的见解,必须充分利用数据可视化。
正如我们所看到的,并且我们很快就会看到,数据可视化或通常所说的数据可视化可以将原始数据转换为清晰且易于解释的信息,这可以帮助抓住新的商机,改善沟通和销售,并降低风险。
什么是数据可视化
数据可视化 是探索和 IT 远程管理:零售业的 5 大最佳实践 以图形方式表示任何大小、性质和来源的数据的艺术。此过程将复杂的数据转换为图表和其他视觉元素,使每个人(包括管理者和决策者)能够识别现象和趋势。
如今,数据的速度、数量和种类可能令人难以承受,如果没有某种形式的视觉抽象,解释就会变得困难。长长的数字表,无论多么详细,如果没有突出显示其关键含义的视觉表示,通常没什么用处。
正如我们在一开始所看到的,事实上,我们的大脑同时处理和理解大量文本或数字的所有含义的能力有限。因此,数据可视化——通过图表、信息图表甚至动画——并不局限于创建有吸引力的视觉效果,而是简化和澄清复杂的概念。什么是数据可视化:网格和图形可视化表示
仪表板在数据可视化中的作用
仪表板是数据可视化中的重要工具,旨在跟踪和可视化来自不同来源的数据、聚合信息,从而使数据更加连贯和易于访问。
仪表板使用多种可视化技术,包括:
表格:以行和列的形式显示数据,这对于比较变量很有用,但对于那些只寻找总体趋势的人来说可能很复杂。
堆积饼图和条形图:帮助表示整体的各个部分,便于比较具有特定特征的不同组件或元素的尺寸。
折线图和面积图:突出显示随时间的变化,对于预测分析很有用,折线图显示变化,面积图覆盖变量并使用颜色来区分它们。
热图:按位置显示行为数据,例如在地图或网页上。
树形图– 将分层数据显示为一组嵌套形状,非常适合比较类别之间的比例。
当然,创建真正有用的仪表板的基础是清楚地识别与业务最相关的 KPI以及以图形方式表示它们的最有效方法。另一方面,当您决定聚合多个数据源、合并有关网站访问者和营业额的信息或集成付费广告结果和 SEO 优化等指标时,仪表板最有趣的潜力就会出现。只是举一些例子。
些用于监控营销策略的数据可视化工具
谷歌分析4
Google Analytics 4(或 GA4)代表了数据分析领域的真正革命,引入了考虑整个用户生命周期的先进跨渠道方法。
GA4 利用人工智能和机器学习,通过日益灵活的基于事件的模型帮助识别当前趋势并预测未来发展,以确保更精确和可定制的转化衡量,更好地适应网站和应用程序上复杂的用户交互。
结果是图表,有助于更好地理解事件之间的联系,更好地以详细和集成的方式 分析用户行为。
Looker工作室
Looker Studio 是一个用于创建自定义仪表板和数据可视化的强大工具。事实上,它允许您聚合和查看来自不同来源的信息,例如 Google Analytics、社交平台和 CRM。
该工具允许您使用图形、表格和其他交互式可视化来帮助解释数据并创建详细的报告。 Looker Studio 提供广泛的自定义选项,使您可以根据不同的需求调整视图。
使数据可视化有效的要素
当数据可视化充分利用我们大脑的固有特征来处理和理解视觉信息时,它就会变得真正强大。简而言之,我们谈论的是前注意属性,即那些不需要有意识的认知努力就能吸引我们注意力的视觉属性。
其中,我们可以确定四个主要类别:
形状:包括方向、线长度、大小和曲率等特征。
颜色:涉及强度和色调,可能是吸引注意力的最有力的属性。
空间定位:视觉元素的 2D 位置。
运动:视觉元素随时间的变化。
这些前注意元素使我们的大脑 警报新闻 能够以比阅读文本或表格时快得多的速度处理视觉信息。这意味着必须战略性地使用它们来创建可视化效果,不仅能引起对最相关数据的注意,而且还能避免给用户带来不必要的信息负担。
事实上,精心设计的图表必须平衡这些元素的使用,以引导观察者获取关键信息,从而促进对数据的立即直观理解。