Datenvisualisierung
Dashboards und Berichte, die Menschen tatsächlich lesen: um eine Entscheidung herum gebaut, ehrlich in der Unsicherheit, und auf einen Blick lesbar ohne eine Liste von Einschränkungen.
Überblick
Die meisten Dashboards entstehen, indem verfügbare Kennzahlen aufgelistet und auf einem Raster angeordnet werden. Sie werden zweimal geöffnet, danach fragen Menschen wieder jemanden nach einer Zahl. Ein Dashboard ist nur dann nützlich, wenn es um eine konkrete Entscheidung in einem konkreten Rhythmus herum entworfen wurde.
Der zweite häufige Fehler ist die Darstellung. Abgeschnittene Achsen, doppelte Achsen zur Erzwingung eines Zusammenhangs und Kreisdiagramme mit elf Segmenten führen alle in die Irre, meist unabsichtlich. Klare Visualisierung besteht überwiegend darin, das nicht zu tun.
Für wen das gedacht ist
- Firmen mit Dashboards, die niemand öffnet
- Teams, deren Reporting eine monatliche Handtabelle ist
- Unternehmen, in denen die Leitung Zahlen anfragt statt sie nachzusehen
Unser Vorgehen bei Datenvisualisierung
Die konkreten Arbeitspakete eines typischen Projekts. Der Umfang steht vorab fest, nichts davon taucht später als Überraschung auf der Rechnung auf.
Entscheidungsgetriebener Entwurf
Jedes Dashboard für eine benannte Entscheidung und eine benannte Zielgruppe gebaut. Dashboards für alle dienen niemandem.
Kennzahlen-Hierarchie
Die zwei oder drei Zahlen, die zählen, prominent, mit unterstützenden Details verfügbar statt in Konkurrenz um Aufmerksamkeit.
Ehrliche Diagrammwahl
Achsen ab null, wo der Vergleich es verlangt, keine doppelten Achsen, die nicht vorhandene Zusammenhänge andeuten, und Diagrammtypen, die zu den Daten passen.
Unsicherheit sichtbar
Vergleichszeiträume, Spannen und Stichprobengrössen sichtbar, damit eine kleine Bewegung nicht als Trend gelesen wird.
Automatische Datenstrecken
Automatisch aus der Quelle aktualisiert, weil ein Dashboard, das Handarbeit braucht, aufhört aktuell zu sein.
Anmerkungen
Festhalten, was an den Tagen passiert ist, an denen sich etwas verändert hat, was aus einem Diagramm eine Erklärung macht.
Vom ersten Gespräch zum gemessenen Ergebnis
Immer dieselbe Reihenfolge, damit Sie wissen, was als Nächstes kommt.
Entscheidung finden
Feststellen, wer was entscheidet, wie oft, und was die Meinung ändern würde. Das definiert das Dashboard.
Prototyp
Eine grobe Fassung mit der echten Zielgruppe durchgehen, bevor etwas an Live-Daten angeschlossen wird.
Bauen
Die Datenstrecken anschliessen und das Dashboard bauen, mit Aktualisierungssicherheit als Teil der Arbeit.
Nutzung prüfen
Nach einem Monat prüfen, ob es geöffnet wird. Wenn nicht, ändern wir es oder stellen es ein, statt es stehen zu lassen.
Ergebnisse statt Aktenordner
Ein Stapel Dokumente ist kein Fortschritt. Das hier sind die Veränderungen, die die Arbeit bewirken soll.
Berichte, die geöffnet werden
Um eine Entscheidung herum zu entwerfen ist der Unterschied zwischen einem genutzten Dashboard und einem Link, den niemand anklickt.
Jeden Monat Zeit zurück
Automatische Datenstrecken entfernen das Zusammenbauen von Hand, das in den meisten Marketingteams Tage kostet.
Weniger falsch gelesene Diagramme
Ehrliche Darstellung verhindert selbstbewusste Entscheidungen auf Basis einer abgeschnittenen Achse.
Antworten zum Selbstnachsehen
Eine Leitung, die selbst nachschaut, reduziert den ständigen Strom an Zahlenanfragen.
Häufige Fragen zu Datenvisualisierung
Was Kundinnen und Kunden fragen, bevor sie sich melden. Fehlt Ihre Frage, stellen Sie sie uns direkt.
Welches Dashboard-Werkzeug sollten wir nutzen?
Das, in dessen Nähe Ihre Daten ohnehin liegen und das Ihr Team pflegen kann. Looker Studio ist kostenlos und für das meiste Marketing-Reporting ausreichend; ein Werkzeug auf Basis eines Data Warehouse lohnt sich, wenn Sie Marketing mit Vertriebs- oder Produktdaten verbinden. Das Werkzeug zählt deutlich weniger als der Entwurf.
Warum nutzt niemand unser Dashboard?
Fast immer, weil es aus verfügbaren Kennzahlen gebaut wurde statt aus einer Entscheidung, sodass nichts darauf ändert, was jemand tut. Gelegentlich ist es Vertrauen: wenn die Zahlen einmal falsch waren, schauen Menschen nicht mehr hin und kommen nicht zurück.
Wie viele Dashboards sollten wir haben?
Wenige, jedes mit einer benannten verantwortlichen Person und Zielgruppe. Die Vermehrung tötet eine Reporting-Kultur; wenn es zwanzig Dashboards gibt, ist keines davon das, in das Menschen schauen.
Brauchen wir ein Data Warehouse?
Nur wenn Sie Daten über Systeme hinweg verbinden müssen oder wenn das Volumen Direktverbindungen langsam macht. Sehr viel gutes Marketing-Reporting läuft ohne, und wir sagen es, wenn Sie die zusätzliche Komplexität nicht brauchen.
Datenvisualisierung im Kopf?
Sagen Sie uns, was sich ändern soll. Passen wir nicht, sagen wir das und nennen Ihnen eine bessere Adresse.
Interessiert Sie das grössere Bild?
Datenvisualisierung steht meist neben weiteren Themen aus Daten, Analytics und Messung. Sehen Sie sich den ganzen Bereich an.