Ein Teil jedes leistungsstarken Revenue-Operations-Teams ist die Abhängigkeit von Daten und Datenvisualisierung, um die Entscheidungsfindung innerhalb Ihrer Markteinführungsteams und Ihres Unternehmens zu unterstützen. Und obwohl Investitionen in zuverlässige Daten von entscheidender Bedeutung sind, ist es ebenso wichtig, in die Mechanismen zu investieren, die es Ihnen ermöglichen, zu interpretieren und zu verstehen, was die Daten Ihnen sagen.
Nachdem ich das vergangene Jahrzehnt damit verbracht habe, Führungskräfte im Bereich Umsatz in Vertrieb, Marketing und Kundenerfolg zu unterstützen, habe ich die zunehmende Abhängigkeit von einer leistungsstarken Datenvisualisierung beobachtet, die sowohl die kurz- als auch die langfristige Geschäftsplanung unterstützt. Kein Wunder also, dass der Markt für Datenvisualisierungstools bis 2026 auf 10,2 Milliarden US-Dollar anwachsen soll.
Investitionen in die richtigen technischen Fähigkeiten und Datenvisualisierungssoftware können Ihrem Unternehmen langfristig den nötigen Hebel verschaffen, um Kunden zu gewinnen, zu binden und weiterzuentwickeln.
Was ist Datenvisualisierung?
Datenvisualisierung ist sowohl die Kunst als auch die Wissenschaft, große und manchmal komplexe Datensätze visuell darzustellen. Für manche umfasst dies Excel-Tabellen, während es für andere, die bereits weiter fortgeschritten sind, interaktive Berichte und Dashboards mithilfe umfassender Business-Intelligence-Tools umfasst.
Datenvisualisierung verringert die Abhängigkeit von zusammengefasstem Text und betont die wichtige Gehirnfunktion, die zum Verstehen von Bildern genutzt wird. Aus physiologischer Sicht ist das Lesen von Text für uns ziemlich ineffizient, da das menschliche Gehirn Bilder 60.000-mal schneller verarbeitet als Text. Dies ist teilweise der Grund, warum Infografiken so beliebt sind, wenn es darum geht, Informationen aufzunehmen.
Innerhalb von Revenue Operations ist es entscheidend, Effizienz darin zu schaffen, wie wir Daten verstehen, interpretieren und in Maßnahmen umsetzen. Deshalb beobachten wir, dass viele B2B-SaaS-Unternehmen in den Ausbau der Business-Intelligence-Funktionen investieren, die für die Messung der Geschäftsleistung verantwortlich sind.
Visualisierungen wie Diagramme, Grafiken und Schaubilder sind hervorragende Werkzeuge, um Rohdaten in aussagekräftige visuelle Darstellungen zu verwandeln, die eine Geschichte erzählen können. Diese Darstellungen sind leistungsstarke Lösungen, um Informationen zu vermitteln und wichtige Entscheidungen auf allen Ebenen zu erleichtern.
Die Vorteile der Datenvisualisierung
Innerhalb von RevOps gibt es unzählige Anwendungsfälle für Datenvisualisierung. Datenvisualisierung kann genutzt werden, um Umsätze zu prognostizieren, die Marketingeffektivität zu messen oder den allgemeinen Zustand Ihrer Kunden zu verstehen. Obwohl es viele solcher Anwendungsfälle gibt, habe ich festgestellt, dass sie sich hauptsächlich auf fünf besonders wichtige Vorteile konzentrieren, die sich ergeben, wenn Sie in eine leistungsstarke Datenvisualisierung investieren. Fachkräfte, die in diesem Bereich hervorragende Leistungen erbringen möchten, absolvieren häufig spezialisierte Schulungsprogramme, um diese Techniken zu beherrschen.
1. Sie sorgt für Zugänglichkeit: Informationen müssen innerhalb Ihres Unternehmens geteilt und zugänglich bleiben. Die Aufbereitung von Daten in einer leicht verständlichen Form kann dazu beitragen, die Abstimmung zwischen Teams zu fördern. Die Rolle jedes Einzelnen hängt in gewissem Maß von Daten ab, wodurch die Zugänglichkeit von Daten zu einem wichtigen Vorteil der Datenvisualisierung wird.
2. Sie erleichtert Vergleiche: Datenvisualisierung wird häufig verwendet, um Datenpunkte zu vergleichen. Visuelle Bilder und Darstellungen machen es deutlich einfacher, Trends, Unterschiede und Gemeinsamkeiten zu erkennen. Visualisierungen wie Balkendiagramme oder Liniendiagramme sind typische Beispiele für den Vergleich von Datensätzen.
3. Beziehungen beschreiben: Fachkräfte im Bereich Revenue Operations müssen in der Lage sein, die Beziehungen zu erläutern und zu übersetzen, die verschiedene Datenpunkte innerhalb Ihres Unternehmens zueinander haben. Ein einfaches Beispiel: Welche Beziehung besteht zwischen den Auftragswerten Ihres Vertriebsteams und der durchschnittlichen Länge des Verkaufszyklus Ihres Vertriebsteams? Mithilfe der Datenvisualisierung wird das Beschreiben von Beziehungen einfacher.
4. Muster erkennen: Menschen sind sehr gut darin, durch Visualisierung Muster zu erkennen. In RevOps nutzen wir Datenvisualisierung, um sowohl Muster als auch Ausreißer in Daten hervorzuheben. Durch die Visualisierung von Mustern lassen sich Trends, Anomalien und Themen leichter erkennen, die sich allein durch Text wesentlich schwieriger beschreiben ließen.
5. Daten-Storytelling: Als Fachkraft im Bereich Revenue Operations stehen Sie den Daten innerhalb Ihres Unternehmens sehr nahe. Es gehört nicht nur zu unserer Aufgabe, Daten zu pflegen und zu aggregieren, sondern auch den Stakeholdern zu vermitteln, was uns die Daten sagen. Datenvisualisierung ist eine entscheidende Komponente für effektives Storytelling. Lernen Sie, Datenvisualisierung zu nutzen, um Ihren Standpunkt und Ihre Geschichte zu teilen und gleichzeitig andere GTM-Führungskräfte in die Lage zu versetzen, effektiv Geschichten zu erzählen und ihre eigene Darstellung zu vermitteln.
10 praxisnahe Beispiele für Datenvisualisierung
Nachdem wir nun erläutert haben, was Datenvisualisierung ist und welche konkreten Vorteile Investitionen in diesen Bereich bieten, möchte ich Sie auf eine visuelle Reise durch einige reale Beispiele verschiedener Datenvisualisierungen mitnehmen.
Hier sind 10 reale Beispiele sowohl für geschäftsbezogene als auch für nicht geschäftsbezogene Datenvisualisierung zu Ihrer Ansicht.
Säulendiagramm: Quartalsbericht zu Apples iPhone
Säulendiagramme zeichnen sich dadurch aus, dass sie einfach zu verwenden und zu verstehen sind. Ein Säulendiagramm stellt numerische Daten als Säulen mit unterschiedlicher Breite oder Höhe dar. Sehen Sie sich beispielsweise dieses Säulendiagramm an, das den Quartalsumsatz mit iPhones von Apple von 2014 bis 2022 darstellt.
Wann ein Säulendiagramm verwendet wird
Ein Säulendiagramm kann wie im obigen Bild verwendet werden, um Veränderungen über Zeitintervalle hinweg zu verfolgen. Diese Diagramme können auch zum Vergleich von Daten über verschiedene Kategorien oder Gruppen hinweg eingesetzt werden.
Diese Diagrammtypen eignen sich hervorragend, um Unterschiede hervorzuheben und Rangfolgen zu visualisieren, wodurch sie sich effektiv zur Darstellung diskreter Daten wie Häufigkeiten, Anzahlen oder Prozentsätzen eignen.
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Wasserfalldiagramm: Eine Geschichte der Europäischen Union
Im Bereich der Umsatzoperationen habe ich Wasserfalldiagramme häufig zur Prognose der Vertriebsleistung innerhalb bestimmter Zeiträume verwendet. Zum Beispiel können diese Visualisierungstypen genutzt werden, um die Vertriebspipeline innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens zu prognostizieren.
Wasserfalldiagramme eignen sich zur Darstellung einer Vielzahl von Daten, die über Vertrieb und Vertriebspipeline hinausgehen. Dieses Beispiel aus dem wirklichen Leben ist ein Wasserfalldiagramm, das zeigt, wie die EWG/EU-Region im Laufe der Jahre bis zum Brexit gewachsen und geschrumpft ist.
Wann ein Wasserfalldiagramm verwendet wird
Verwenden Sie dieses Diagramm, um die Aufschlüsselung einer ganzen Zahl zu zeigen. Diese Visualisierungstypen machen verständlich, wie bestimmte Variablen einen bestimmten Wert im Laufe der Zeit beeinflussen.
Liniendiagramm: Historie der Fahrzeugauslieferungen von Tesla
Ein Liniendiagramm (auch als Kurvendiagramm bezeichnet) zeigt Trends und Entwicklungen über einen bestimmten Zeitraum. Nehmen wir als Beispiel diese Darstellung aus dem wirklichen Leben zur Historie der Fahrzeugauslieferungen von Tesla seit 2016. Dieses Liniendiagramm veranschaulicht deutlich das exponentielle Wachstum der Modelle 3 und Y sowie den stetigen Rückgang bei den Auslieferungen der Tesla-Modelle S und X.
Wann ein Liniendiagramm verwendet wird
Meiner Ansicht nach eignen sich Liniendiagramme am besten, um Trends zu veranschaulichen und vergleichende Unterschiede darzustellen. Im Bereich der Umsatzoperationen können Sie diese Diagramme verwenden, um Vertriebstrends über einen bestimmten Zeitraum hervorzuheben. Fügen Sie mehrere Linien hinzu, um bestimmte Produkte sowie deren ebenfalls fortschreitende oder rückläufige Verkaufsentwicklung darzustellen.
Streudiagramm: Bevölkerungen weltweit
Ein Streudiagramm ist ein Diagrammtyp, mit dem Sie die Beziehung zwischen zwei Variablen erkennen können. Diese Diagrammtypen werden auch verwendet, um Verteilungstrends sichtbar zu machen.
Im folgenden Beispiel aus dem wirklichen Leben können Sie den Vergleich zwischen Geburtenraten und Sterberaten verschiedener Länder sehen. Die unterschiedlichen Farben repräsentieren geografische Regionen, während die Größe der Punkte die Bevölkerungsgröße darstellt.
Wann ein Streudiagramm verwendet wird
Streudiagramme eignen sich hervorragend zur Darstellung mehrerer Datenpunkte, wie in unserem obigen Beispiel. Sie werden am besten verwendet, um Beziehungen zwischen diesen verschiedenen Datenpunkten zu zeigen. Dieser Diagrammtyp ist auch hilfreich bei der Visualisierung von Verteilungsmustern, beispielsweise von Ausreißern, die in Ihrer Datenanalyse vorkommen können.
Kreisdiagramm: Ausgabenvergleichswerte für SaaS
Ein Kreisdiagramm zeigt, wie bestimmte Kategorien einen Teil einer ganzen Zahl bilden können. Im Allgemeinen stellt ein Kreisdiagramm Zahlen in Prozent dar, wobei die Gesamtsumme aller Teile 100 % ergeben muss. In meinem folgenden Beispiel sehen Sie ein Kreisdiagramm, das Ausgabenvergleichswerte für SaaS-Unternehmen mit einem ARR von mehr als $20 Million veranschaulicht.
Wann ein Kreisdiagramm verwendet wird
Kreisdiagramme machen es einfach zu erkennen, wie Ihre Daten segmentiert sind. Sie können den Einsatz von Kreisdiagrammen in Betracht ziehen, wenn Sie Kundendemografien segmentieren, Produktverkäufe betrachten oder sogar Kundenabwanderungsdaten analysieren möchten.
Mekko-Diagramm: S&P 500 nach Sektor
Dieser Diagrammtyp ist auch als Marimekko-Diagramm bekannt und stellt Datenkategorien mithilfe gestapelter Balken unterschiedlicher Breite visuell dar. In unserem Beispiel unten sehen Sie, wie die führenden S&P-500-Aktien hinsichtlich ihrer Größe sowohl im Verhältnis zu ihrer Branche als auch zum Index insgesamt abschneiden.
Wann Sie ein Mekko-Diagramm verwenden sollten
Mekko-Diagramme eignen sich hervorragend zur Darstellung von Dingen wie Wachstum und Marktanteilen oder sogar zur Durchführung einer Wettbewerbsanalyse. Verwenden Sie Mekko-Diagramme, wenn Sie den Umfang oder die Unterschiede zwischen Datengruppen hervorheben möchten.
Trichterdiagramm: Website-Konversionen
Trichterdiagramme eignen sich hervorragend zur Darstellung einer Reihe von Schritten und des Fortschritts entlang eines Pfads. Sie werden häufig zur Messung von Marketing- und Vertriebsprozessen sowie Konversionsraten verwendet und eignen sich besonders gut zur Visualisierung einer linearen Reise. Sehen Sie sich beispielsweise den folgenden Trichter an, der Kennzahlen zur Website-Konversion misst.
Wann Sie ein Trichterdiagramm verwenden sollten
Verwenden Sie Trichterdiagramme in Ihrer Datenvisualisierung, wenn Sie 4–5 Stufen sequenzieller Daten darstellen möchten. Diese Diagramme sind besonders für Marketing- und Vertriebsteams sehr vielseitig, da sie zur Berichterstattung über eine große Menge an Daten verwendet werden können, etwa zur Vertriebspipeline, Website-Konversion oder Leistung von Marketingkampagnen.
Blasendiagramm: Technologiemärkte in Nordamerika
Blasendiagramme sind eine Erweiterung von Streudiagrammen und werden verwendet, um die Beziehungen zwischen drei numerischen Variablen zu messen. In unserem Beispiel unten sehen Sie eine Visualisierung der Technologiemärkte in Nordamerika, aufgeschlüsselt nach größeren Städten.
Wann Sie ein Blasendiagramm verwenden sollten
Blasendiagramme sind äußerst hilfreich, um die Beziehung zwischen verschiedenen Variablen zu visualisieren. Im RevOps-Bereich sind Blasendiagramme großartige Geschäftsindikatoren, da sie dabei helfen können, die Beziehung zwischen miteinander verbundenen Variablen wie beispielsweise Kosten, Margen und Preis zu untersuchen.
Heatmap: Risiko einer Ansteckung mit COVID-19
Eine Heatmap zeigt die Korrelation zwischen zwei Variablen und bietet eine Bewertungsskala, beispielsweise von hoch bis niedrig. Die folgende Heatmap stellt beispielsweise das Risiko einer Ansteckung mit COVID-19 nach Landkreisen innerhalb der USA visuell dar. Menschen in den rot markierten Gebieten sind einem höheren Risiko ausgesetzt, während Menschen in den grün markierten Gebieten als einem niedrigeren Risiko ausgesetzt gelten.
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Wann Sie eine Heatmap verwenden sollten
Für diesen Diagrammtyp gibt es verschiedene Anwendungsfälle. Heatmaps können verwendet werden, um die Bevölkerungsdichte zu verstehen oder Ihren Kundenstamm zu visualisieren. Sie eignen sich hervorragend zur Darstellung einer stärker verallgemeinerten Ansicht numerischer Werte, insbesondere bei der Arbeit mit großen Datensätzen.
Gestapeltes Balkendiagramm: Produktivität berühmter Schriftsteller
Zu guter Letzt folgt eine der häufigsten Visualisierungen, die ich persönlich zur Messung der Vertriebsleistung gesehen habe. Gestapelte Balkendiagramme (auch als gestapelte Balkengrafiken bezeichnet) eignen sich hervorragend zur Visualisierung, wie sich eine Datengruppe von einer Spalte zur nächsten bewegt. Ein besonders interessantes Beispiel dafür sehen Sie unten. Beachten Sie, wie sich die Produktivität jedes berühmten Schriftstellers unterscheidet und zusätzlich nach literarischer Gattung aufgeschlüsselt ist.
Wann ein gestapeltes Balkendiagramm verwendet werden sollte
Gestapelte Balkendiagramme eignen sich gut, um die Vertriebsleistung über einen bestimmten Zeitraum zu messen und nach Vertriebsteam zu segmentieren. Sie helfen dabei, Ausreißer in historischen Trends sichtbar zu machen und gleichzeitig Ihre Strategie mit Ihrer Gesamtleistung zu vergleichen.
Das Gesamtbild zusammenführen
Unternehmen, die ihre Mitarbeiter und ihre Strategie aufeinander abstimmen möchten, sollten über grundlegende Techniken zur Datenvisualisierung hinausgehen und künftig in leistungsfähige Arten der Datenvisualisierung investieren. Mit dem Aufkommen leistungsstarker Visualisierungstools wie Tableau, Looker und Domo ist kein Team von Datenwissenschaftlern mehr erforderlich, um Rohdaten in ansprechende Datenvisualisierungen umzuwandeln, die KPIS und die Geschäftsleistung messen.
Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Visualisierung auf die Bedürfnisse Ihrer Zielgruppe abstimmen, und denken Sie daran, die Visualisierung zu einem Bestandteil der Geschichte zu machen, die Sie erzählen möchten. Die besten Datenvisualisierungen sind leicht verständlich für alle, die sie interpretieren möchten (und nicht nur für Experten der Datenwissenschaft). Überkomplizieren Sie sie daher nicht. Interaktive Datenvisualisierung kann ebenfalls ein nützliches Werkzeug sein, um alle zu engagieren.
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