16 Arten der Datenvisualisierung (und wann man sie verwendet)
Daten, Daten, Daten. In der Welt von RevOps dreht sich alles um Daten. Für einige Teams scheint es, als seien Daten wichtiger als Verkaufsabschlüsse. Die Bedeutung der Daten, die wir als RevOps-Profis sammeln, kann zwar nicht überschätzt werden – aber oft werden sie dennoch zu wenig genutzt.
Wer schon einmal auf Tabellen voller unoptimierter und unorganisierter Rohdaten gestarrt hat, weiß, dass es einige einfache Schritte gibt, um sicherzustellen, dass Sie und Ihr Team die gesammelten Daten tatsächlich nutzen, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen und gewinnbringende Entscheidungen zu treffen.
Das Erstellen effektiver, klarer und genauer visueller Hilfsmittel ist ein wesentlicher Bestandteil, um Ihr Publikum zu verstehen und um umsetzbare Strategien zur Umsatzsteigerung und Kostensenkung im Vertrieb zu entwickeln. Fangen wir aber von vorne an.
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Was ist Datenvisualisierung?
Datenvisualisierung ist eine Methode, unterschiedliche Datentypen in Bildern darzustellen. Sie hilft dabei, komplexe Informationen leicht verständlich zu machen. Verschiedene Visualisierungstechniken wie Diagramme und Grafiken werden genutzt, um Muster, Trends und Erkenntnisse aus den Daten in einem einfach lesbaren Format zu veranschaulichen. So ist es für Ihre Teams einfacher, Trends zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und/oder Bereiche mit Verbesserungsbedarf schneller zu entdecken, als wenn sie nur Text oder Zahlen betrachten würden.
Wann ist Datenvisualisierung hilfreich?
Wer im Internetzeitalter im Marketing tätig ist, hat den Ausdruck „Zeigen, nicht erzählen“ sicherlich mehr als einmal gehört. Die Nutzung von Datenvisualisierung ist der buchstäbliche nächste Schritt dieses Klischees.
Ein versierter RevOps-Profi kann mit nur wenigen Bildern eine enorme Menge an Erkenntnissen vermitteln, anstatt mit langen Zusammenfassungen, Tabellen oder Präsentationen.
Hier sind 5 meiner Lieblingsanwendungsfälle, mit denen Sie beginnen können, Ihre Sammlung visueller Hilfsmittel auszubauen:
- Komplexe Daten vereinfachen: Datenvisualisierung vereinfacht komplexe Datensätze, indem sie diese visuell darstellt und so leichter verständlich und interpretierbar macht. So können Ihre RevOps-Teams Muster, Trends und Zusammenhänge erkennen, die in den Rohdaten möglicherweise nur schwer zu sehen wären.
- Ermöglicht datenbasierte Entscheidungsfindung: Datenvisualisierung liefert eine klare und prägnante Darstellung wichtiger Leistungskennzahlen (KPIs), Metriken und Trends. Dies befähigt Ihre RevOps-Teams, fundierte Entscheidungen auf Basis von Datenanalysen zu treffen, Verbesserungsbereiche zu identifizieren und Ressourcen gezielt einzusetzen, um das Umsatzwachstum zu fördern.
- Verbessert Kommunikation und Zusammenarbeit: Visuelle Darstellungen von Daten helfen dabei, komplexe Informationen schnell und effizient zu vermitteln und erleichtern die Zusammenarbeit und Abstimmung verschiedener Teams und Abteilungen, die an Revenue Operations beteiligt sind.
- Ermöglicht proaktives Monitoring und Prognosen: RevOps-Teams können den Fortschritt bei der Zielerreichung verfolgen, frühzeitig Warnsignale erkennen und proaktive Maßnahmen ergreifen, bevor Probleme Umsätze beeinträchtigen. Außerdem erlaubt die Datenvisualisierung Prognosen und prädiktive Analysen; Führungskräfte können so Trends antizipieren, genaue Vorhersagen treffen und Strategien gezielt planen.
- Fördert eine datengetriebene Kultur: Die Integration von Datenvisualisierung in die RevOps-Strategie unterstützt den Aufbau einer datengetriebenen Unternehmenskultur. Wenn Teams Zugang zu klaren, visuellen Darstellungen von Daten haben, fördert das den aktiven Umgang mit und das Engagement für die Daten.
Arten der Datenvisualisierung
Im Grunde gibt es eine grenzenlose Vielzahl von Dashboards, Diagrammen, Grafiken und Visualisierungen, mit denen Sie Daten auf andere Weise als in Tabellen präsentieren können. Meiden Sie Tabellen! Allerdings führt der bloße Einsatz visueller Hilfsmittel ohne triftigen Grund nur zu Verwirrung und fehlinterpretierten Daten. Im Allgemeinen lassen sich jedoch einige zentrale Kategorien der Datenpräsentation festhalten.
Ermitteln Sie zunächst, was Sie erreichen möchten, und wählen Sie dann das entsprechende visuelle Hilfsmittel aus. Die folgende Liste sowie dieser Link mit Beispielen zu den im Dokument genannten Hilfsmitteln sind ein guter Ausgangspunkt, um zu verstehen, welches Tool an welcher Stelle Ihrer Datenstrategie sinnvoll ist.
Die ersten beiden Kategorien, Beziehungen und Vergleiche, werden häufig synonym verwendet. Es gibt jedoch subtile Unterschiede.
Achtung: Der Einstieg in diese Thematik kann überwältigend wirken! Es gibt zahlreiche Tools, mit denen sich visuelle Hilfsmittel schnell und unkompliziert erstellen lassen – mühsames Basteln in Excel (dem Standard) ist nicht mehr nötig. Wir haben bereits einen Artikel verfasst, der Ihnen bei der Auswahl der passenden Datenvisualisierungs-Tools für unterschiedliche Visualisierungen hilft.
Beziehungen
Eine Beziehung beschreibt die Verbindung zwischen zwei oder mehreren Variablen in einem Datensatz. Sie untersucht, wie sich Veränderungen bei einer Variablen auf eine andere auswirken. Beziehungen können dabei positiv, negativ oder neutral sein.
Streudiagramm: Ein Streudiagramm ist ein Diagramm, das die Beziehung zwischen zwei Variablen als eine Serie von Punkten auf einer kartesischen Ebene darstellt. Jeder Punkt steht für eine einzelne Datenbeobachtung, und die Position des Punktes zeigt die Werte der beiden Variablen an. Ihre RevOps-Teams können Streudiagramme verwenden, um die Korrelation zwischen verschiedenen Kennzahlen zu analysieren, etwa die Beziehung zwischen Kundenzufriedenheitswerten und Umsatzwachstum oder die Beziehung zwischen Marketingausgaben und Leadgenerierung.
Durch das Betrachten des Gesamtmusters der Punkte können RevOps-Experten Trends, Cluster oder Ausreißer identifizieren und datenbasierte Entscheidungen zur Optimierung der Umsatzprozesse treffen.
Blasendiagramm: Ein Blasendiagramm ist eine Art der Datenvisualisierung, bei der drei Dimensionen von Daten durch die Position und Größe von Blasen oder Kreisen auf einer zweidimensionalen Ebene dargestellt werden. Es kombiniert die Elemente eines Streudiagramms mit einer zusätzlichen Dimension, die typischerweise durch die Größe der Blasen dargestellt wird.
Flächendiagramm: Ein Flächendiagramm ist eine Variante des Liniendiagramms, bei der der Bereich zwischen der Linie und der x-Achse farblich ausgefüllt wird. Es eignet sich gut zur Veranschaulichung der kumulierten Summen oder Anteile mehrerer Variablen über einen bestimmten Zeitraum. Ihr RevOps-Team kann Flächendiagramme nutzen, um das Wachstum verschiedener Umsatzbereiche zu visualisieren, die Verteilung der Marketingausgaben auf unterschiedliche Kanäle nachzuverfolgen oder Marktanteile verschiedener Produktkategorien zu vergleichen.
Liniendiagramm: Ein Liniendiagramm zeigt Daten als eine Reihe von Punkten, die durch gerade Linien verbunden sind. Es wird häufig verwendet, um Trends und Entwicklungen im Zeitverlauf aufzuzeigen oder die Beziehung zwischen zwei Variablen darzustellen. Ihre Teams können Liniendiagramme einsetzen, um die Verkaufsleistung über einen bestimmten Zeitraum zu visualisieren, Kundenakquisitionsraten im Zeitverlauf darzustellen oder die Beziehung zwischen Marketingausgaben und Umsatzwachstum zu verfolgen.
Indem Sie die an- oder absteigenden Verläufe der Linien betrachten, können Sie Muster erkennen, zukünftige Entwicklungen prognostizieren und datenbasierte Entscheidungen zur Optimierung der Umsatzprozesse treffen.
Liniendiagramm: Ein Liniendiagramm stellt Daten als eine Serie von Punkten dar, die durch Linien verbunden sind. Es wird häufig verwendet, um Trends und Muster im Zeitverlauf darzustellen oder die Beziehung zwischen zwei Variablen zu verfolgen. Ihr Team kann Liniendiagramme nutzen, um die Verkaufsleistung über einen bestimmten Zeitraum zu visualisieren, Kundenakquisitionsraten im Zeitverlauf aufzuzeigen oder die Beziehung zwischen Marketingausgaben und Umsatzwachstum zu analysieren.
Vergleiche
Ein Vergleich unterscheidet sich von einer Beziehung dadurch, dass er die Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen verschiedenen Gruppen, Kategorien oder Bedingungen innerhalb eines Datensatzes untersucht. Dabei wird betrachtet, wie sich eine Variable zwischen verschiedenen Untergruppen oder Bedingungen unterscheidet.
Balkendiagramm: Ein Balkendiagramm ist eine grafische Darstellung von Daten mithilfe rechteckiger Balken. Die Länge jedes Balkens entspricht dem Wert, den er repräsentiert, sodass sich verschiedene Kategorien oder Variablen leicht vergleichen lassen. Verwenden Sie Balkendiagramme, um Daten wie Umsatz nach Produkt, Kundenzufriedenheitsbewertungen nach Region oder die Leistung von Marketingkampagnen nach Kanal zu visualisieren und zu analysieren.
Balkengrafik: Eine Balkengrafik ist ein Diagramm, das Daten mit rechteckigen Balken unterschiedlicher Länge darstellt. Sie wird verwendet, um kategoriale Daten oder Werte über verschiedene Gruppen oder Kategorien hinweg zu vergleichen und darzustellen. Nutzen Sie Balkengrafiken – oder Varianten wie das Bullet Diagramm – um Umsatzleistungen nach Produkt, Kundensegmente oder geografische Regionen zu visualisieren und vergleichen.
Dieses Diagramm ermöglicht es Fachleuten, Top-Performer leicht zu identifizieren, Fortschritte auf dem Weg zu Zielen zu verfolgen und Ressourcen effektiv zuzuweisen – basierend auf den Erkenntnissen aus der Balkengrafik.
Trichterdiagramm: Ein Trichterdiagramm ist ein spezialisiertes Diagramm, das die schrittweise Verringerung von Daten beim Durchlaufen verschiedener Phasen oder Kategorien visualisiert. Es ist trichterförmig aufgebaut, wobei die Breite jeder Sektion die Menge oder den Anteil der Daten auf der jeweiligen Stufe repräsentiert. Trichterdiagramme werden häufig im Vertrieb und Marketing eingesetzt, um die Konversionsrate von Leads über die einzelnen Stufen des Verkaufsprozesses zu verfolgen.
Ihr RevOps-Team kann Trichterdiagramme nutzen, um Engpässe in der Vertriebspipeline zu identifizieren, Konversionsraten zu optimieren und die Aufmerksamkeit auf die wirkungsvollsten Stufen oder Bereiche zu lenken, um das Umsatzwachstum zu fördern.
Radial Wheel: Ein Radial Wheel Diagramm, auch bekannt als Spinnennetzdiagramm oder Polardiagramm, stellt multivariate Daten auf einem Kreisdiagramm mit mehreren Achsen dar, die von einem zentralen Punkt ausgehen. Jede Achse repräsentiert eine andere Variable, und die Datenpunkte sind miteinander verbunden und bilden so ein Vieleck. Radial Wheels können zur Bewertung und zum Vergleich der Leistung oder Merkmale verschiedener Einheiten oder Kategorien herangezogen werden. Beispielsweise können Sie Stärken und Schwächen verschiedener Vertriebsmitarbeitender über diverse Kennzahlen bewerten oder die Leistung unterschiedlicher operativer Teams analysieren. Durch die Betrachtung der Form und Größe der Vielecke können Nutzer Verbesserungsbereiche oder mögliche Synergien erkennen.
Verteilungen
Boxplot: Ein Boxplot, auch als Box-Whisker-Plot bekannt, bietet eine Übersicht über die Verteilung eines Datensatzes und stellt wichtige statistische Kennzahlen wie Median, Quartile und Ausreißer dar. Teams können Boxplots nutzen, um diverse Leistungskennzahlen wie Umsatz, Customer Lifetime Value oder Akquisitionskosten pro Kunde zu analysieren.
Durch das Betrachten der Boxen und Whisker können Ihre RevOps-Profis den Wertebereich und das Verteilungsmuster erkennen, Ausreißer oder Anomalien identifizieren sowie Erkenntnisse zur Gesamtleistung und der Streuung der Kennzahlen gewinnen.
Histogramme: Ein Histogramm ist eine grafische Darstellung der Verteilung eines Datensatzes. Es zeigt die Häufigkeiten oder Anzahl der Werte, die in bestimmte Intervalle oder Klassen fallen. Mit anderen Worten: Ein Histogramm bietet eine visuelle Zusammenfassung der zugrunde liegenden Häufigkeitsverteilung numerischer Daten.
Wasserfalldiagramm: Ein Wasserfalldiagramm ist eine visuelle Darstellung kumulativer Veränderungen eines Werts im Zeitverlauf oder über verschiedene Kategorien hinweg. Es zeigt die Entwicklung positiver und negativer Beiträge, die zu einem Endwert führen.
Sie können ein Wasserfalldiagramm verwenden, um Umsatzveränderungen im Verlauf der Phasen eines Verkaufszyklus nachzuverfolgen und die Auswirkungen verschiedener Faktoren wie neue Abschlüsse, Up-Sells, Abwanderung und Rabatte hervorzuheben. Mit diesem Diagramm können Fachleute die Gesamtentwicklung der Umsätze nachvollziehen und die wichtigsten Einflussfaktoren für Umsatzwachstum oder -rückgang erkennen.
Zusammensetzungen
Diese Zusammensetzungen helfen dabei, Daten klar, prägnant und bedeutungsvoll darzustellen und ermöglichen es, Muster, Trends und Zusammenhänge innerhalb der Daten zu erkennen. Sie stellen die Daten meistens im Verhältnis zum Gesamtdatensatz dar und nicht in Bezug auf externe Faktoren.
Kreisdiagramm: Ein Kreisdiagramm ist ein kreisförmiges Diagramm, das in Sektoren unterteilt ist, wobei jeder Sektor einen Anteil oder Prozentsatz des Ganzen repräsentiert. Kreisdiagramme werden genutzt, um die Verteilung oder Zusammensetzung eines Datensatzes zu veranschaulichen.
Teams können Kreisdiagramme einsetzen, um die Umsatzverteilung nach Produktkategorie, den Marktanteil von Wettbewerbern oder die Ressourcenzuordnung in verschiedenen operativen Bereichen zu visualisieren. Kreisdiagramme bieten eine klare und intuitive Möglichkeit, Anteile und Prozentsätze zu verstehen und Schwerpunktbereiche oder Ungleichgewichte zu erkennen.
Donut-Diagramm: Ähnlich wie ein Kreisdiagramm ist ein Donut-Diagramm ein kreisförmiges Diagramm mit einer Öffnung in der Mitte. Es stellt Daten mithilfe farbiger Segmente dar, die unterschiedlichen Kategorien oder Variablen entsprechen.
Donut-Diagramme eignen sich dazu, die gleichen Informationstypen wie Kreisdiagramme darzustellen, bieten jedoch zusätzlich die Möglichkeit, mehrere Datensätze anzuzeigen oder zwei verschiedene Zeiträume oder Szenarien nebeneinander zu vergleichen. Sie können Donut-Diagramme einsetzen, um Verkaufsverteilungen zwischen zwei Regionen, Kundensegmentierungen nach Branche oder den Umsatzbeitrag verschiedener Produktlinien anzuzeigen und zu vergleichen.
Prozentbalken: Ein Prozentbalkendiagramm ähnelt einem gewöhnlichen Balkendiagramm, stellt die Daten jedoch als Prozentsatz des Ganzen dar. Es wird verwendet, um Anteile oder relative Beiträge verschiedener Kategorien zu visualisieren.
Sie können Prozentbalkendiagramme nutzen, um Marktanteile von Wettbewerbern, die Zusammensetzung von Kundensegmenten oder die Umsatzverteilung auf verschiedene Produktlinien zu analysieren. Zum Beispiel lässt sich anhand der Länge der Balken schnell die relative Bedeutung der verschiedenen Kategorien erkennen, was die Grundlage für fundierte Entscheidungen zur Optimierung der Umsatzoperationen bildet.
Projektmanagement
Hier eine persönliche Meinung: Es gibt kein schlechtes Gantt-Diagramm. Es gibt nur Menschen, die nicht wissen, wie man es benutzt, und es falsch einrichten. Das Gantt ist allmächtig. Aber wie ein griechischer Gott ist seine Macht durch die Komplexität der menschlichen Natur getrübt.
Gantt-Diagramm: Ein Gantt-Diagramm besteht typischerweise aus einem horizontalen Balkendiagramm, wobei jeder Balken eine bestimmte Aufgabe oder Aktivität wiedergibt. Das Diagramm zeigt den Start- und Endzeitpunkt jeder Aufgabe sowie deren Dauer und Fortschritt an.
Abhängigkeiten zwischen Aufgaben können durch das Verbinden der Balken mit Pfeilen dargestellt werden. Meilensteine, also wichtige Ereignisse oder Ergebnisse im Projekt, werden ebenfalls im Diagramm markiert. Die richtige Nutzung eines Gantt-Diagramms kann ein enormer Vorteil sein, um Projekte im Zeit- und Aufgabenrahmen zu halten.
Überforderung vermeiden
Visualisierungen sollen die Entscheidungsfindung unterstützen und große Datensätze leichter verständlich machen. Finden Sie eine Software, die Ihren Bedürfnissen entspricht, und nutzen Sie die Leistungsfähigkeit des menschlichen Gehirns. Denken Sie daran, dass das menschliche Gehirn visuelle Informationen 60.000-mal schneller verarbeitet als Text.
Datenvisualisierung spielt eine entscheidende Rolle dabei, Revenue-Operations-Teams und Datenanalysten zu befähigen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und den Unternehmenserfolg zu sichern. Die Investition in eine professionelle Schulung zu Datenvisualisierung kann Teams dabei helfen, diese essenziellen Fähigkeiten zu meistern. Letztendlich können RevOps-Teams durch den Einsatz von Datenvisualisierung das Potenzial spezifischer Daten besser ausschöpfen und fundierte Entscheidungen treffen, die das Umsatzwachstum und die betriebliche Effizienz vorantreiben.
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