Olennainen osa mitä tahansa vahvaa tulotoimintojen tiimiä on riippuvuus datasta ja datan visualisoinnista, joiden avulla tuetaan päätöksentekoa markkinoillemenotiimeissäsi ja liiketoiminnassasi. Vaikka luotettavaan dataan investoiminen on ratkaisevan tärkeää, yhtä tärkeää on investoida mekanismeihin, joiden avulla voit tulkita ja ymmärtää, mitä data kertoo sinulle.
Olen viimeisen vuosikymmenen ajan tukenut myynnin, markkinoinnin ja asiakaspalvelun tulosjohtajia, ja olen nähnyt, kuinka riippuvuus vahvasta datan visualisoinnista on kasvanut sekä lyhyen että pitkän aikavälin liiketoiminnan suunnittelun tukena. Ei siis ole ihme, että datan visualisointityökalujen markkinoiden ennustetaan kasvavan 10,2 miljardiin dollariin vuoteen 2026 mennessä.
Investoimalla oikeisiin teknisiin taitoihin ja datan visualisointiohjelmistoihin organisaatiosi voi saada vipuvoimaa asiakkaiden hankkimiseen, säilyttämiseen ja kasvattamiseen pitkällä aikavälillä.
Mitä datan visualisointi on?
Datan visualisointi on sekä suurten ja toisinaan monimutkaisten datajoukkojen visuaalisen esittämisen taidetta että tiedettä. Joillekin tämä tarkoittaa Excel-taulukoita, kun taas pidemmälle edenneille se tarkoittaa interaktiivista raportointia ja koontinäyttöjä kattavien BI-työkalujen avulla.
Datan visualisointi vähentää riippuvuutta tiivistetystä tekstistä ja korostaa tärkeää aivotoimintoa, jota käytetään kuvien ymmärtämiseen. Fysiologisesta näkökulmasta tekstin lukeminen on meille melko tehotonta, sillä ihmisaivot käsittelevät kuvia 60 000 kertaa nopeammin kuin tekstiä. Tämä on osittain syy siihen, miksi infografiikat ovat niin suosittuja tiedon omaksumisessa.
Tulotoiminnoissa tehokkuuden lisääminen siinä, miten ymmärrämme, tulkitsemme ja hyödynnämme dataa, on ratkaisevan tärkeää. Siksi näemme monien B2B SaaS -organisaatioiden investoivan liiketoimintatiedon toimintojen kehittämiseen. Nämä toiminnot vastaavat liiketoiminnan suorituskyvyn mittaamisesta.
Visualisoinnit, kuten kaaviot, kuvaajat ja diagrammit, ovat erinomaisia työkaluja raakadatan muuttamisessa ilmaisuvoimaisiksi visuaalisiksi esityksiksi, jotka voivat kertoa tarinan. Nämä visuaaliset esitykset toimivat tehokkaina ratkaisuina tiedon välittämiseen ja tärkeiden päätösten tekemisen helpottamiseen kaikilla tasoilla.
Datan visualisoinnin hyödyt
RevOpsissa datan visualisoinnilla on lukemattomia käyttötarkoituksia. Datan visualisointia voidaan käyttää liikevaihdon ennustamiseen, markkinoinnin tehokkuuden mittaamiseen tai asiakkaan yleisen tilanteen ymmärtämiseen. Vaikka käyttötarkoituksia on monia, olen huomannut niiden keskittyvän ensisijaisesti viiteen erittäin tärkeään hyötyyn, jotka saavutetaan, kun investoidaan tehokkaaseen datan visualisointiin. Alalla menestymiseen tähtäävät ammattilaiset suorittavat usein erikoistuneita koulutusohjelmia hallitakseen nämä tekniikat.
1. Se tekee tiedosta saavutettavaa: Tietoa on jaettava, ja sen on pysyttävä organisaatiosi työntekijöiden saatavilla. Datan muotoileminen helposti ymmärrettävään muotoon voi auttaa lisäämään tiimien välistä yhdenmukaisuutta. Jokaisen rooli on jossain määrin riippuvainen datasta, mikä tekee datan saavutettavuudesta tärkeän datan visualisoinnin hyödyn.
2. Se auttaa tekemään vertailuja: Datan visualisointia käytetään usein datapisteiden vertailemiseen. Visuaalisten kuvien ja esitysten avulla trendit, erot ja yhtäläisyydet on paljon helpompi havaita. Visuaaliset esitykset, kuten pylväs- tai viivakaaviot, ovat yleisiä esimerkkejä datajoukkojen vertailusta.
3. Suhteiden kuvaaminen: Tulotoimintojen ammattilaisten on pystyttävä ilmaisemaan ja kääntämään liiketoiminnan eri datapisteiden väliset suhteet ymmärrettävään muotoon. Yksinkertainen esimerkki: mikä on myyntitiimisi tilausten arvojen ja myyntitiimisi keskimääräisen myyntisyklin välinen suhde? Datan visualisoinnin avulla suhteiden kuvaaminen helpottuu.
4. Kaavojen tunnistaminen: Ihmiset ovat hyviä havaitsemaan kaavoja visualisoinnin avulla. RevOpsissa käytämme datan visualisointia korostamaan sekä datan sisältämiä kaavoja että poikkeamia. Kaavojen visualisointi helpottaa sellaisten trendien, poikkeamien ja teemojen havaitsemista, joita olisi paljon vaikeampi kuvata pelkän tekstin avulla.
5. Datan tarinallistaminen: Tulotoimintojen ammattilaisena olet hyvin lähellä organisaatiosi dataa. Tehtävämme ei ole ainoastaan ylläpitää ja yhdistää dataa, vaan myös kertoa sidosryhmille, mitä data meille kertoo. Datan visualisointi on tehokkaan tarinallistamisen olennainen osa. Opettele käyttämään datan visualisointia näkökulmasi ja tarinasi jakamiseen sekä muiden GTM-johtajien auttamiseen heidän tarinoidensa tehokkaassa kertomisessa ja oman näkökulmansa jakamisessa.
10 käytännön esimerkkiä datan visualisoinnista
Nyt kun olemme käyneet läpi, mitä datan visualisointi on ja millaisia hyötyjä siihen investoimisesta saadaan, haluan viedä sinut visuaaliselle matkalle erilaisten datan visualisointien käytännön esimerkkien pariin.
Tässä on 10 käytännön esimerkkiä sekä liiketoimintaan liittyvästä että muusta datan visualisoinnista iloksesi.
Pylväskaavio: Applen iPhonen neljännesvuosikatsaus
Pylväskaaviot ovat ainutlaatuisia siinä mielessä, että niitä on helppo käyttää ja ymmärtää. Pylväskaavio esittää numeerisen datan pylväinä, joiden leveys tai korkeus vaihtelee. Esimerkkinä tästä on pylväskaavio, joka näyttää Applen iPhonen neljännesvuosittaisen liikevaihdon vuosina 2014–2022.
Milloin pylväskaaviota kannattaa käyttää
Pylväskaaviota voidaan käyttää muutosten seuraamiseen ajanjaksojen aikana aivan kuten yllä olevassa kuvassa. Näitä kaavioita voidaan käyttää myös eri luokkien tai ryhmien tietojen vertailemiseen.
Nämä kaaviotyypit sopivat erinomaisesti erojen korostamiseen ja järjestysten havainnollistamiseen, joten ne ovat tehokkaita esittämään diskreettiä dataa, kuten frekvenssejä, lukumääriä tai prosenttiosuuksia.
Have an account? Log In
Vesiputouskaavio: Euroopan unionin historia
Liikevaihto-operaatioissa olen nähnyt vesiputouskaavioita käytettävän usein myynnin tuloksen ennustamiseen tiettyjen ajanjaksojen sisällä. Esimerkiksi näitä visualisointityyppejä voidaan käyttää myyntiputken ennustamiseen tietyn ajanjakson aikana.
Vesiputouskaaviot ovat hyödyllisiä monenlaisten tietojen esittämiseen myynnin ja myyntiputken lisäksi. Tämä tosielämän esimerkki on vesiputouskaavio, joka näyttää, miten ETY/EU-alue kasvoi ja supistui vuosien aikana aina Brexitiin asti.
Milloin vesiputouskaaviota kannattaa käyttää
Käytä tätä kaaviota kokonaisluvun jakautumisen esittämiseen. Näiden visualisointityyppien avulla on helppo ymmärtää, miten tietyt muuttujat vaikuttavat tiettyyn arvoon ajan mittaan.
Viivakaavio: Teslan ajoneuvojen toimitushistoria
Viivakaavio (tunnetaan myös nimellä viivadiagrammi) näyttää trendit ja kehityksen tietyn ajanjakson aikana. Esimerkkinä voidaan tarkastella tätä tosielämän kuvausta Teslan ajoneuvojen toimitushistoriasta vuodesta 2016 lähtien. Tämä viivakaavio havainnollistaa selkeästi Model 3:n ja Y:n eksponentiaalisen kasvun samalla, kun Teslan Model S:n ja X:n toimitukset ovat vähentyneet tasaisesti.
Milloin viivakaaviota kannattaa käyttää
Oman näkemykseni mukaan viivakaavioita käytetään parhaiten trendien havainnollistamiseen sekä vertailuerien esittämiseen. Liikevaihto-operaatioissa näiden kaavioiden avulla voidaan korostaa myynnin trendejä tietyn ajanjakson aikana. Lisää useita viivoja esitelläksesi tiettyjä tuotteita ja sitä, miten niiden myynti kehittyy tai vähenee.
Hajontakaavio: maailman väestöt
Hajontakaavio on kaaviotyyppi, jonka avulla voidaan tarkastella kahden muuttujan välistä suhdetta. Näitä kaaviotyyppejä käytetään myös jakaumatrendien paljastamiseen.
Alla olevassa tosielämän esimerkissä voit nähdä eri maiden syntyvyys- ja kuolleisuuslukujen vertailun. Eri värit edustavat maantieteellisiä alueita, kun taas pisteiden koko ilmaisee väestön koon.
Milloin hajontakaaviota kannattaa käyttää
Hajontakaaviot sopivat erinomaisesti useiden datapisteiden esittämiseen aivan kuten yllä olevassa esimerkissämme. Niitä käytetään parhaiten näiden eri datapisteiden välisten suhteiden näyttämiseen. Tämä kaaviotyyppi auttaa myös jakaumakuvioiden, kuten data-analyysissä mahdollisesti esiintyvien poikkeamien, visualisoinnissa.
Ympyräkaavio: SaaS-yritysten kulutusvertailut
Ympyräkaavio näyttää, miten tietyt luokat voivat muodostaa osan kokonaisluvusta. Yleensä ympyräkaavio esittää luvut prosentteina, ja kaikkien osien summan on oltava yhteensä 100 %. Alla olevassa esimerkissäni voit nähdä ympyräkaavion, joka havainnollistaa niiden SaaS-yritysten kulutusvertailuja, joiden ARR on yli $20 Million.
Milloin ympyräkaaviota kannattaa käyttää
Ympyräkaavioiden avulla on helppo nähdä, miten tietosi jakautuvat osiin. Voit hyödyntää ympyräkaavioita esimerkiksi asiakasdemografian segmentointiin, tuotemyynnin tarkasteluun tai asiakaspoistuman analysointiin.
Mekko-kaavio: S&P 500 toimialoittain
Tämä kaaviotyyppi tunnetaan myös nimellä Marimekko-kaavio. Se on visuaalinen esitys, jossa eri levyisiä pinottuja pylväitä käytetään tietoluokkien kuvaamiseen. Alla olevassa esimerkissämme näet, miten S&P 500:n suurimmat osakkeet sijoittuvat koon perusteella suhteessa sekä omaan toimialaansa että koko indeksiin.
Milloin käyttää Mekko-kaaviota
Mekko-kaaviot sopivat erinomaisesti esimerkiksi kasvun ja markkinaosuuden havainnollistamiseen sekä kilpailija-analyysin tekemiseen. Käytä Mekko-kaavioita, kun haluat korostaa mittakaavaa tai tietoryhmien välisiä eroja.
Suppilokaavio: verkkosivuston konversiot
Suppilokaaviot sopivat erinomaisesti vaiheiden sarjan ja tietyn etenemisreitin kuvaamiseen. Niitä käytetään yleisesti markkinointi- ja myyntiprosessien sekä konversioasteiden mittaamiseen, ja ne havainnollistavat hyvin lineaarista etenemistä. Alla oleva suppilokaavio mittaa verkkosivuston konversiomittareita.
Milloin käyttää suppilokaaviota
Käytä suppilokaavioita tietojen visualisoinnissa, kun sinulla on esitettävänä 4–5 peräkkäistä tietovaihetta. Nämä kaaviot ovat erittäin monipuolisia etenkin markkinointi- ja myyntitiimeille, sillä niiden avulla voidaan raportoida monenlaisista tiedoista, kuten myyntiputkesta, verkkosivuston konversioista ja markkinointikampanjan tuloksista.
Kuplakaavio: Pohjois-Amerikan teknologiamarkkinat
Kuplakaaviot ovat hajontakaavioiden laajennus, ja niitä käytetään kolmen numeerisen muuttujan välisten suhteiden mittaamiseen. Alla olevassa esimerkissämme näet visualisoinnin, joka esittää Pohjois-Amerikan teknologiamarkkinat jaoteltuna suurimpien kaupunkien mukaan.
Milloin käyttää kuplakaaviota
Kuplakaaviot auttavat havainnollistamaan eri muuttujien välisiä suhteita. RevOps-toiminnoissa kuplakaaviot ovat erinomaisia liiketoiminnan indikaattoreita, sillä niiden avulla voidaan tarkastella toisiinsa liittyvien muuttujien, kuten kustannusten, katteiden ja hinnan, välisiä suhteita.
Lämpökartta: COVID-19-tartunnan riski
Lämpökartta näyttää kahden muuttujan välisen korrelaation ja tarjoaa asteikon, joka ulottuu korkeasta matalaan. Esimerkiksi alla oleva lämpökartta esittää visuaalisesti COVID-19-tartunnan riskin piirikunnittain Yhdysvalloissa. Punaisilla alueilla asuvilla amerikkalaisilla on suurempi riski, kun taas vihreillä alueilla asuvien amerikkalaisten riskiä pidetään pienempänä.
More Articles
Milloin käyttää lämpökarttaa
Tämän tyyppiselle kaaviolle on useita erilaisia käyttötapauksia. Lämpökarttojen avulla voidaan ymmärtää väestötiheyttä tai visualisoida asiakaskuntaa. Ne sopivat erinomaisesti numeeristen arvojen yleisluontoisempaan esittämiseen erityisesti suurten tietoaineistojen kanssa työskenneltäessä.
Pinottu pylväskaavio: kuuluisien kirjailijoiden tuottavuus
Viimeisenä, mutta ei vähäisimpänä, on yksi yleisimmistä visualisoinneista, joita olen henkilökohtaisesti nähnyt käytettävän myynnin tuloksellisuuden mittaamiseen. Pinotut pylväskaaviot (jotka tunnetaan myös pinottuina pylväsdiagrammeina) sopivat erinomaisesti havainnollistamaan, miten tietoryhmä siirtyy sarakkeesta toiseen. Alla oleva esimerkkimme tarjoaa tästä erityisen kiinnostavan esityksen. Huomaa, miten kunkin kuuluisan kirjailijan tuottavuus vaihtelee ja miten se on lisäksi jaoteltu kirjallisuuden lajin mukaan.
Milloin pinottua pylväskaaviota kannattaa käyttää
Pinotut pylväskaaviot ovat hyvä vaihtoehto myynnin suorituskyvyn mittaamiseen tietyn ajanjakson aikana ja tietojen ryhmittelyyn myyntitiimeittäin. Ne auttavat havainnollistamaan poikkeamia historiallisissa trendeissä ja samalla vertaamaan strategiaasi kokonaissuorituskykyysi.
Kokonaisuuden hahmottaminen
Henkilöstönsä ja strategiansa yhteensovittamiseen pyrkivien yritysten tulisi siirtyä perustason datan visualisointitekniikoita pidemmälle ja alkaa investoida monipuolisiin datan visualisointitapoihin. Tehokkaiden visualisointityökalujen, kuten Tableaun, Lookerin ja Domon, kehittymisen myötä datatieteilijöiden tiimiä ei enää tarvita raakadatasta kauniiden datavisualisointien luomiseen, joilla mitataan KPI-arvoja ja liiketoiminnan suorituskykyä.
Varmista, että säädät visualisointisi kohdeyleisösi tarpeita tukevaksi, ja muista tehdä visualisoinnista osa tarinaa, jonka haluat kertoa. Parhaita datavisualisointeja ovat sellaiset, jotka kaikki niitä tulkitsevat ymmärtävät helposti (eivät vain data-analytiikan asiantuntijat), joten älä tee niistä liian monimutkaisia. Interaktiivinen datan visualisointi voi myös olla hyödyllinen keino pitää kaikki mukana.
Piditkö tästä artikkelista? Muista seurata The CRO Clubia sosiaalisessa mediassa ja tilata uutiskirjeemme, jotta saat parhaat liikevaihdon operatiivisen johtamisen aiheet suoraan sähköpostiisi.
