10 praktijkvoorbeelden van datavisualisatie
Een onderdeel van elk sterk revenue operations-team is de afhankelijkheid van data en datavisualisatie om besluitvorming binnen je go-to-marketteams en bedrijf te ondersteunen. En hoewel investeren in betrouwbare data van cruciaal belang is, is het net zo belangrijk om te investeren in de mechanismen waarmee je kunt interpreteren en begrijpen wat de data je vertelt.
Omdat ik het afgelopen decennium omzetleiders binnen verkoop, marketing en klantensucces heb ondersteund, heb ik de groeiende afhankelijkheid van sterke datavisualisatie gezien om zowel de bedrijfsplanning op korte als op lange termijn te ondersteunen. Geen wonder dat de markt voor datavisualisatietools naar verwachting zal groeien tot $10.2 miljard in 2026.
Investeren in de juiste technische vaardigheden en datavisualisatiesoftware kan je organisatie de slagkracht geven om op de lange termijn klanten te werven, te behouden en te laten groeien.
Create a free account to continue reading this article.
Want more from the CRO Club? Sign up to get free access and join modern revenue leaders using proven playbooks, peer insights, and AI-driven strategies to build predictable pipeline and scalable growth.
Have an account? Log In
Wat is datavisualisatie?
Datavisualisatie is zowel de kunst als de wetenschap van het visueel weergeven van grote en soms complexe datasets. Voor sommigen betekent dit Excel-spreadsheets, terwijl het voor anderen die verder gevorderd zijn gaat om interactieve rapportages en dashboards via uitgebreide BI-tools.
Datavisualisatie vermindert de afhankelijkheid van samengevatte tekst en benadrukt de belangrijke hersenfunctie die wordt gebruikt om afbeeldingen te begrijpen. Vanuit fysiologisch perspectief is het lezen van tekst voor ons nogal inefficiënt, omdat het menselijk brein afbeeldingen 60.000x sneller verwerkt dan tekst. Dit is gedeeltelijk de reden waarom infographics zo populair zijn voor het verwerken van informatie.
Binnen revenue operations is het van cruciaal belang om efficiëntie te creëren in de manier waarop we data begrijpen, interpreteren en gebruiken. Daarom zien we dat veel B2B SaaS-organisaties investeren in het uitbreiden van de business-intelligencefuncties die verantwoordelijk zijn voor het meten van bedrijfsprestaties.
Visualisaties zoals grafieken, diagrammen en schema's zijn geweldige hulpmiddelen om ruwe data om te zetten in expressieve beelden die een verhaal kunnen vertellen. Deze visualisaties zijn krachtige oplossingen om informatie over te brengen en het nemen van belangrijke beslissingen op alle niveaus te faciliteren.
De voordelen van datavisualisatie
Binnen RevOps kent datavisualisatie talloze toepassingen. Datavisualisatie kan worden gebruikt om omzet te voorspellen, de effectiviteit van marketing te meten of de algehele gezondheid van je klantbestand te begrijpen. Hoewel deze toepassingen talrijk zijn, heb ik vastgesteld dat ze voornamelijk draaien om vijf zeer belangrijke voordelen die je ontvangt wanneer je investeert in robuuste datavisualisatie. Professionals die op dit gebied willen uitblinken, volgen vaak gespecialiseerde trainingsprogramma's om deze technieken onder de knie te krijgen.
1. Het biedt toegankelijkheid: Informatie moet worden gedeeld en toegankelijk blijven voor medewerkers binnen je organisatie. Door data op een gemakkelijk te begrijpen manier te formatteren, kun je de afstemming tussen teams bevorderen. De rol van iedereen is in zekere mate afhankelijk van data, waardoor datatoegankelijkheid een belangrijk voordeel van datavisualisatie is.
2. Het helpt vergelijkingen te maken: Datavisualisatie wordt vaak gebruikt om datapunten te vergelijken. Visuele beelden en weergaven maken het veel gemakkelijker om trends, verschillen en overeenkomsten te herkennen. Visualisaties zoals staafdiagrammen of lijngrafieken zijn goede voorbeelden die vaak worden gebruikt om datasets te vergelijken.
3. Relaties beschrijven: Professionals op het gebied van revenue operations moeten de relatie tussen verschillende datapunten binnen je bedrijf kunnen verwoorden en vertalen. Een eenvoudig voorbeeld: wat is de relatie tussen de orderwaarden van je verkoopteam en de gemiddelde verkoopcyclus van je verkoopteam? Met behulp van datavisualisatie wordt het gemakkelijker om relaties te beschrijven.
4. Patronen herkennen: Mensen zijn goed in het herkennen van patronen via visualisatie. In RevOps gebruiken we datavisualisatie om zowel patronen als uitschieters binnen data te benadrukken. Door patronen te visualiseren, wordt het gemakkelijker om trends, afwijkingen en thema's te herkennen die veel moeilijker te verwoorden zouden zijn met alleen tekst.
5. Dataverhalen vertellen: Als professional op het gebied van revenue operations sta je dicht bij de data binnen je organisatie. Het is niet alleen onze rol om data te onderhouden en te verzamelen, maar ook om belanghebbenden te informeren over wat de data ons vertelt. Datavisualisatie is een cruciaal onderdeel van effectieve communicatie met behulp van verhalen. Leer datavisualisatie te gebruiken om je standpunt en verhaal te delen, terwijl je andere GTM-leiders ook in staat stelt om effectief verhalen te vertellen en hun eigen narratief te delen.
10 voorbeelden van datavisualisatie uit de praktijk
Nu we hebben uitgelegd wat datavisualisatie is en welke voordelen een investering hierin oplevert, wil ik je meenemen op een visuele reis langs enkele voorbeelden uit de praktijk van verschillende datavisualisaties.
Hier zijn 10 praktijkvoorbeelden van datavisualisatie, zowel voor bedrijfsgerelateerde als niet-bedrijfsgerelateerde doeleinden, om te bekijken.
Kolomdiagram: kwartaaloverzicht van Apple's iPhone
Kolomdiagrammen zijn uniek omdat ze eenvoudig te gebruiken en te begrijpen zijn. Een kolomdiagram is een weergave van numerieke data die wordt weergegeven als kolommen met verschillende breedtes of hoogtes. Neem bijvoorbeeld dit kolomdiagram dat de kwartaalomzet van Apple's iPhone van 2014 tot 2022 weergeeft.
Wanneer gebruik je een kolomgrafiek?
Een kolomdiagram kan worden gebruikt om veranderingen gedurende tijdsintervallen bij te houden, net als in de bovenstaande afbeelding. Deze diagrammen kunnen ook worden gebruikt om gegevens tussen verschillende categorieën of groepen te vergelijken.
Deze diagramtypen zijn zeer geschikt om verschillen te benadrukken en rangschikkingen te visualiseren, waardoor ze effectief zijn voor het presenteren van discrete gegevens, zoals frequenties, aantallen of percentages.
Watervalgrafiek: een geschiedenis van de Europese Unie
Binnen omzetbeheer heb ik watervalgrafieken vaak gebruikt zien worden om verkoopprestaties binnen specifieke perioden te voorspellen. Bijvoorbeeld door deze visualisatietypen te gebruiken om de verkooppijplijn binnen een specifiek tijdsbestek te voorspellen.
Watervalgrafieken zijn nuttig voor het weergeven van allerlei gegevens naast verkoop en de verkooppijplijn. Dit praktijkvoorbeeld is een watervalgrafiek die laat zien hoe de EEC/EU-regio in de loop der jaren tot aan de Brexit groeide en kromp.
Wanneer gebruik je een watervalgrafiek?
Gebruik deze grafiek om de uitsplitsing van een geheel getal weer te geven. Deze visualisatietypen maken het eenvoudig te begrijpen hoe specifieke variabelen een specifieke waarde in de loop van de tijd beïnvloeden.
Lijngrafiek: geschiedenis van de voertuigleveringen van Tesla
Een lijngrafiek (ook wel een lijndiagram genoemd) toont trends en vooruitgang gedurende een specifieke periode. Neem bijvoorbeeld deze praktijkillustratie van de geschiedenis van de voertuigleveringen van Tesla sinds 2016. Deze lijngrafiek illustreert duidelijk de exponentiële groei van de Model 3 en Y, terwijl er een gestage afname te zien is in de leveringen van Tesla’s Model S en X.
Wanneer gebruik je een lijngrafiek?
Naar mijn mening kun je lijngrafieken het best gebruiken om trends te illustreren en vergelijkende verschillen te tonen. Binnen omzetbeheer kun je deze grafieken gebruiken om verkooptrends over een bepaalde periode te benadrukken. Voeg meerdere lijnen toe om specifieke producten te tonen en te laten zien hoe hun verkoop zich eveneens ontwikkelt of afneemt.
Spreidingsdiagram: bevolkingen in de wereld
Een spreidingsdiagram is een grafiektype waarmee je de relatie tussen twee variabelen kunt zien. Deze grafiektypen worden ook gebruikt om verdelingstrends aan het licht te brengen.
In het onderstaande praktijkvoorbeeld zie je de vergelijking tussen geboorte- en sterftecijfers voor verschillende landen. De verschillende kleuren vertegenwoordigen geografische regio's, terwijl de grootte van de punten de bevolkingsomvang weergeeft.
Wanneer gebruik je een spreidingsdiagram?
Spreidingsdiagrammen zijn zeer geschikt voor het weergeven van meerdere datapunten, net als in ons bovenstaande voorbeeld. Ze kunnen het best worden gebruikt om relaties tussen deze verschillende datapunten te tonen. Dit grafiektype is ook nuttig voor het visualiseren van verdelingspatronen, zoals uitschieters die je in je gegevensanalyse kunt aantreffen.
Cirkeldiagram: vergelijkingswaarden voor SaaS-uitgaven
Een cirkeldiagram laat zien hoe specifieke categorieën een deel van een geheel getal kunnen vormen. Over het algemeen geeft een cirkeldiagram getallen weer in percentages en moet de totale som van alle delen gelijk zijn aan 100%. In mijn onderstaande voorbeeld zie je een cirkeldiagram dat vergelijkingswaarden voor uitgaven van SaaS-bedrijven met meer dan $20 miljoen aan ARR illustreert.
Wanneer gebruik je een cirkeldiagram?
Cirkeldiagrammen maken het eenvoudig om te zien hoe je gegevens zijn gesegmenteerd. Je kunt overwegen cirkeldiagrammen te gebruiken wanneer je demografische gegevens van klanten wilt segmenteren, productverkopen wilt bekijken of zelfs gegevens over klantverloop wilt analyseren.
Mekko-diagram: S&P 500 per sector
Dit type diagram staat ook bekend als een Marimekko-diagram en is een visuele weergave die gestapelde balken met verschillende breedtes gebruikt om gegevenscategorieën weer te geven. In ons onderstaande voorbeeld kun je zien hoe de grootste S&P 500-aandelen zich qua omvang verhouden tot zowel hun bedrijfstak als de index als geheel.
Wanneer gebruik je een Mekko-diagram?
Mekko-diagrammen zijn zeer geschikt om zaken als groei en marktaandeel te illustreren of zelfs een concurrentieanalyse uit te voeren. Gebruik Mekko-diagrammen wanneer je de schaal of verschillen tussen gegevensgroepen wilt benadrukken.
Trechterdiagram: websiteconversies
Trechterdiagrammen zijn uitstekend geschikt om een reeks stappen en de voortgang door een traject weer te geven. Trechterdiagrammen worden vaak gebruikt om marketing- en verkoopprocessen en conversiepercentages te meten en zijn zeer geschikt voor het visualiseren van een lineair traject. Neem bijvoorbeeld de onderstaande trechter, die statistieken over websiteconversies meet.
Wanneer gebruik je een trechterdiagram?
Gebruik trechterdiagrammen in je gegevensvisualisatie wanneer je 4-5 opeenvolgende fasen van gegevens wilt weergeven. Deze diagrammen zijn zeer veelzijdig, vooral voor marketing- en verkoopteams, omdat ze kunnen worden gebruikt om een grote hoeveelheid gegevens te rapporteren, zoals de verkooppijplijn, websiteconversies en/of de prestaties van marketingcampagnes.
Bubbeldiagram: technologiemarkten in Noord-Amerika
Bubbeldiagrammen zijn een uitbreiding van spreidingsdiagrammen en worden gebruikt om de relaties tussen drie numerieke variabelen te meten. In het onderstaande voorbeeld zie je een visualisatie die de technologiemarkten in Noord-Amerika weergeeft, uitgesplitst naar grote steden.
Wanneer gebruik je een bubbeldiagram?
Bubbeldiagrammen zijn zeer nuttig voor het visualiseren van de relatie tussen verschillende variabelen. Binnen RevOps zijn bubbeldiagrammen goede bedrijfsindicatoren, omdat ze kunnen helpen bij het onderzoeken van de relatie tussen gerelateerde variabelen, zoals kosten, marges en prijs.
Warmtekaart: risiconiveau op besmetting met Covid 19
Een warmtekaart toont de correlatie tussen twee variabelen en biedt een beoordelingsschaal, bijvoorbeeld van hoog naar laag. De onderstaande warmtekaart is bijvoorbeeld een visuele weergave van het risiconiveau op besmetting met covid 19 per district in de VS. Amerikanen in rode gebieden lopen een hoger risico, terwijl Amerikanen in groene gebieden worden beschouwd als mensen met een lager risico.
Wanneer gebruik je een warmtekaart?
Er zijn verschillende toepassingsmogelijkheden voor dit type diagram. Warmtekaarten kunnen worden gebruikt om bevolkingsdichtheid te begrijpen of om je klantenbestand te visualiseren. Ze zijn zeer geschikt voor het weergeven van een meer algemeen beeld van numerieke waarden, vooral bij het werken met grote gegevensverzamelingen.
Gestapeld staafdiagram: productiviteit van beroemde schrijvers
Tot slot is dit een van de meest voorkomende visualisaties die ik persoonlijk vaak heb zien gebruiken om verkoopprestaties te meten. Gestapelde staafdiagrammen (ook wel een gestapelde staafgrafiek genoemd) zijn zeer geschikt om te visualiseren hoe een gegevensgroep van de ene kolom naar de andere beweegt. Een bijzonder interessante weergave hiervan zie je in ons onderstaande voorbeeld. Zie hoe de productiviteit van elke beroemde schrijver varieert en bovendien verder is uitgesplitst naar literair genre.
Wanneer gebruik je een gestapeld staafdiagram?
Gestapelde staafdiagrammen zijn een goede optie om verkoopprestaties over een bepaalde periode te meten en te segmenteren per verkoopteam. Ze helpen bij het visualiseren van uitschieters in historische trends en bij het vergelijken van je strategie met je algehele prestaties.
Het geheel in beeld brengen
Bedrijven die hun mensen en strategie op één lijn willen brengen, moeten verder gaan dan basistechnieken voor datavisualisatie en in de toekomst gaan investeren in robuuste vormen van datavisualisatie. Dankzij de groei van krachtige visualisatietools zoals Tableau, Looker en Domo is er niet langer een team van datawetenschappers nodig om ruwe gegevens om te zetten in prachtige datavisualisaties die KPI'S en bedrijfsprestaties meten.
Zorg ervoor dat je je visualisatie afstemt op de behoeften van je doelgroep en vergeet niet om de visualisatie onderdeel te maken van het verhaal dat je wilt vertellen. De beste datavisualisaties zijn gemakkelijk te begrijpen voor iedereen die ze wil interpreteren (en niet alleen voor experts op het gebied van datawetenschap), dus maak ze niet onnodig ingewikkeld. Interactieve datavisualisatie kan ook een nuttig hulpmiddel zijn om iedereen betrokken te houden.
Vond je dit artikel interessant? Volg The CRO Club dan op sociale media en abonneer je op onze nieuwsbrief om het beste op het gebied van omzetactiviteiten rechtstreeks in je inbox te ontvangen.
