10 verklighetsbaserade exempel på datavisualisering
En del av alla starka intäktsoperations- och intäktsdriftsteam är beroendet av data och datavisualisering för att stödja beslutsfattandet inom era marknadsintroduktionsteam och verksamheten. Och även om det är avgörande att investera i tillförlitlig data, är det lika viktigt att investera i de mekanismer som gör det möjligt för dig att tolka och förstå vad datan berättar för dig.
Efter att ha tillbringat det senaste decenniet med att stödja intäktsledare inom försäljning, marknadsföring och kundframgång har jag bevittnat det växande beroendet av stark datavisualisering för att stödja både kortsiktig och långsiktig affärsplanering. Det är inte konstigt att marknaden för datavisualiseringsverktyg väntas växa till 10,2 miljarder dollar år 2026.
Genom att investera i rätt tekniska kompetenser och datavisualiseringsprogramvara kan du ge din organisation den hävstång som krävs för att skaffa, behålla och utveckla kunder på lång sikt.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Vad är datavisualisering?
Datavisualisering är både konsten och vetenskapen att visuellt representera stora och ibland komplexa datamängder. För vissa innebär detta Excel-kalkylblad, medan det för andra som har kommit längre handlar om interaktiv rapportering och instrumentpaneler genom omfattande BI-verktyg.
Datavisualisering minskar beroendet av sammanfattande text och betonar den viktiga hjärnfunktion som används för att förstå bilder. Ur ett fysiologiskt perspektiv är det ganska ineffektivt för oss att läsa text, eftersom den mänskliga hjärnan bearbetar bilder 60 000 gånger snabbare än text. Detta är delvis anledningen till att infografik är så populär för att ta till sig information.
Inom intäktsdrift är det avgörande att skapa effektivitet i hur vi förstår, tolkar och agerar utifrån data. Det är därför vi ser många B2B SaaS-organisationer investera i att utveckla de funktioner inom affärsintelligens som ansvarar för att mäta verksamhetens resultat.
Visualiseringar som diagram, grafer och illustrationer är utmärkta verktyg för att omvandla rådata till uttrycksfulla visuella representationer som kan berätta en historia. Dessa visuella representationer fungerar som kraftfulla lösningar för att förmedla information och underlätta viktiga beslut på alla nivåer.
Fördelarna med datavisualisering
Inom RevOps har datavisualisering otaliga användningsområden. Datavisualisering kan användas för att prognostisera intäkter, mäta marknadsföringens effektivitet eller förstå kundens övergripande hälsa. Även om dessa användningsområden är många har jag kommit fram till att de huvudsakligen kretsar kring fem mycket viktiga fördelar som uppnås när man investerar i robust datavisualisering. Yrkesverksamma som vill bli skickliga inom detta område genomgår ofta specialiserade utbildningsprogram för att behärska dessa tekniker.
1. Det ger tillgänglighet: Information måste delas och förbli tillgänglig för medarbetare inom organisationen. Att formatera data på ett lättförståeligt sätt kan bidra till att skapa samsyn mellan team. Alla roller är i någon mån beroende av data, vilket gör datatillgänglighet till en viktig fördel med datavisualisering.
2. Det hjälper till att göra jämförelser: Datavisualisering används ofta för att jämföra datapunkter. Visuella bilder och representationer gör det mycket enklare att upptäcka trender, skillnader och likheter. Visualiseringar som stapeldiagram eller linjediagram är bra exempel som ofta används för att jämföra datamängder.
3. Beskriva samband: Yrkesverksamma inom intäktsdrift måste kunna formulera och översätta sambanden mellan olika datapunkter inom verksamheten. Ett enkelt exempel är: vilket samband finns mellan ordervärdena för ert säljteam och säljteamets genomsnittliga säljcykel? Med hjälp av datavisualisering blir det enklare att beskriva samband.
4. Identifiera mönster: Människor är bra på att upptäcka mönster genom visualisering. Inom RevOps använder vi datavisualisering för att lyfta fram både mönster och avvikelser i data. Genom att visualisera mönster blir det enklare att upptäcka trender, avvikelser och teman som skulle vara mycket svårare att beskriva enbart med text.
5. Databerättande: Som yrkesverksam inom intäktsdrift står du mycket nära datan i din organisation. Det är inte bara vår roll att underhålla och sammanställa data, utan också att informera intressenter om vad datan berättar för oss. Datavisualisering är en avgörande del av ett effektivt berättande. Lär dig att använda datavisualisering för att dela ditt perspektiv och din berättelse, samtidigt som du gör det möjligt för andra GTM-ledare att effektivt berätta och dela sin egen berättelse.
10 praktiska exempel på datavisualisering
Nu när vi har gått igenom vad datavisualisering är och vilka fördelar investeringen i den ger vill jag ta med dig på en visuell resa genom några verkliga exempel på olika datavisualiseringar.
Här är 10 verkliga exempel på både affärsrelaterad och icke affärsrelaterad datavisualisering som du kan ta del av.
Kolumndiagram: Apples kvartalsöversikt för iPhone
Kolumndiagram är unika eftersom de är enkla att använda och förstå. Ett kolumndiagram är en representation av numeriska data som visas som kolumner med varierande bredd eller höjd. Ta till exempel det här kolumndiagrammet som visar Apples kvartalsintäkter från iPhone mellan 2014 och 2022.
När ska man använda ett stapeldiagram?
Ett stapeldiagram kan användas för att följa förändringar över tidsintervall, precis som i bilden ovan. Dessa diagram kan också användas för att jämföra data mellan olika kategorier eller grupper.
Dessa diagramtyper är utmärkta för att framhäva skillnader och visualisera rangordningar, vilket gör dem effektiva när man presenterar diskreta data såsom frekvenser, antal eller procenttal.
Vattenfallsdiagram: Europeiska unionens historia
Inom intäktsverksamhet har jag ofta sett vattenfallsdiagram användas för att prognostisera försäljningsresultat under specifika perioder. Till exempel kan man använda dessa visualiseringstyper för att prognostisera försäljningspipeline inom en specifik tidsram.
Vattenfallsdiagram är användbara för att visa en mängd data utöver försäljning och försäljningspipeline. Detta verkliga exempel är ett vattenfallsdiagram som visar hur EEC/EU-regionen växte och krympte under åren fram till Brexit.
När ska man använda ett vattenfallsdiagram?
Använd detta diagram för att visa uppdelningen av ett heltal. Dessa visualiseringstyper gör det enkelt att förstå hur specifika variabler påverkar ett specifikt värde över tid.
Linjediagram: Teslas historik över fordonsleveranser
Ett linjediagram (även kallat kurvdiagram) visar trender och utveckling under en viss tidsperiod. Ta till exempel denna verkliga illustration av Teslas historik över fordonsleveranser sedan 2016. Detta linjediagram illustrerar tydligt den exponentiella tillväxten för Model 3 och Y, samtidigt som leveranserna av Teslas Model S och X minskar stadigt.
När ska man använda ett linjediagram?
Enligt min uppfattning används linjediagram bäst för att illustrera trender och visa jämförande skillnader. Inom intäktsverksamhet kan du använda dessa diagram för att framhäva försäljningstrender över en viss tidsperiod. Lägg till flera linjer för att visa specifika produkter och hur deras försäljning också utvecklas eller minskar.
Spridningsdiagram: Världens befolkningar
Ett spridningsdiagram är en diagramtyp som gör det möjligt att se sambandet mellan två variabler. Dessa diagramtyper används också för att synliggöra fördelningstrender.
I det verkliga exemplet nedan kan du se jämförelsen mellan födelse- och dödstal för olika länder. De olika färgerna representerar geografiska regioner, medan punktstorleken visar befolkningsstorleken.
När ska man använda ett spridningsdiagram?
Spridningsdiagram är utmärkta för att visa flera datapunkter, precis som i vårt exempel ovan. De används bäst för att visa samband mellan dessa olika datapunkter. Denna diagramtyp är också användbar för att visualisera fördelningsmönster, såsom avvikande värden som kan finnas i din dataanalys.
Cirkeldiagram: Utgiftsjämförelser för SaaS
Ett cirkeldiagram visar hur specifika kategorier kan utgöra delar av ett heltal. Generellt visar ett cirkeldiagram tal i procent, och den totala summan av alla delar måste motsvara 100 %. I mitt exempel nedan kan du se ett cirkeldiagram som illustrerar utgiftsjämförelser för SaaS-företag med mer än $20 miljoner i ARR.
När ska man använda ett cirkeldiagram?
Cirkeldiagram gör det enkelt att se hur dina data är uppdelade. Du kan överväga att använda cirkeldiagram när du vill segmentera kunddemografi, granska produktförsäljning eller analysera data om kundbortfall.
Mekko-diagram: S&P 500 per sektor
Den här diagramtypen, som även kallas Marimekko-diagram, är en visuell representation som använder staplar med varierande bredd för att representera datakategorier. I vårt exempel nedan kan du se hur de största S&P 500-aktierna klarar sig när det gäller storlek, både i förhållande till sin bransch och till indexet som helhet.
När ska man använda ett Mekko-diagram?
Mekko-diagram är utmärkta för att illustrera saker som tillväxt och marknadsandelar eller för att genomföra en konkurrensanalys. Med det sagt bör du använda Mekko-diagram när du vill betona skala eller skillnader mellan datagrupper.
Trattdiagram: Konverteringar på webbplatsen
Trattdiagram är utmärkta för att visa en serie steg och förlopp genom en process. Trattdiagram används ofta för att mäta marknadsförings- och försäljningsprocesser samt konverteringsfrekvenser, och är bra på att visualisera en linjär resa. Ta som exempel tratten nedan, som mäter konverteringsmått för en webbplats.
När ska man använda ett trattdiagram?
Använd trattdiagram i din datavisualisering när du har 4–5 sekventiella datastadier att visa. Dessa diagram är mycket mångsidiga, särskilt för marknadsförings- och säljteam, eftersom de kan användas för att rapportera om en stor mängd data, till exempel försäljningspipeline, webbplatskonvertering och/eller resultatet av marknadsföringskampanjer.
Bubbeldiagram: Teknikmarknader i Nordamerika
Bubbeldiagram är en vidareutveckling av punktdiagram och används för att mäta relationerna mellan tre numeriska variabler. I exemplet nedan kan du se en visualisering som representerar teknikmarknaderna i Nordamerika, uppdelade efter större städer.
När ska man använda ett bubbeldiagram?
Bubbeldiagram är mycket användbara för att visualisera relationen mellan olika variabler. Inom RevOps är bubbeldiagram bra affärsindikatorer, eftersom de kan hjälpa till att undersöka relationen mellan relaterade variabler som exempelvis kostnad, marginaler och pris.
Värmekarta: Risknivå för att smittas av covid-19
En värmekarta visar korrelationen mellan två variabler och tillhandahåller en graderad skala, från hög till låg. Värmekartan nedan är till exempel en visuell representation av risken för att smittas av covid-19 i olika countyn i USA. Amerikaner i röda områden löper högre risk, medan amerikaner i gröna områden anses löpa lägre risk.
När ska man använda en värmekarta?
Det finns flera olika användningsområden för den här typen av diagram. Värmekartor kan användas för att förstå befolkningstäthet eller för att visualisera din kundbas. De är utmärkta för att visa en mer övergripande bild av numeriska värden, särskilt vid arbete med stora datamängder.
Staplat stapeldiagram: Berömda författares produktivitet
Sist men inte minst har vi en av de vanligaste visualiseringarna som jag personligen ofta har sett användas för att mäta försäljningsresultat. Staplade stapeldiagram (även kallade staplade stapelgrafer) är utmärkta för att visualisera hur en grupp data förflyttar sig från en kolumn till en annan. Ett särskilt intressant exempel på detta visas nedan. Se hur varje berömd författares produktivitet varierar, samtidigt som den dessutom delas upp efter litterär typ.
När du ska använda ett staplat stapeldiagram
Stapeldiagram är ett bra alternativ för att mäta försäljningsresultat under en viss tidsperiod och segmentera efter säljteam. De hjälper till att visualisera avvikelser i historiska trender samtidigt som de jämför din strategi med dina övergripande resultat.
Att få helheten på plats
Företag som vill få sina medarbetare och sin strategi att samverka bör gå längre än grundläggande datavisualiseringstekniker och framöver börja investera i robusta typer av datavisualisering. Med framväxten av kraftfulla visualiseringsverktyg som Tableau, Looker och Domo krävs det inte längre ett team av dataforskare för att omvandla rådata till visuellt tilltalande dataskapelser som mäter KPI:er och verksamhetens resultat.
Se till att anpassa din visualisering efter målgruppens behov och kom ihåg att göra visualiseringen till en del av den berättelse du vill förmedla. De bästa datavisualiseringarna är sådana som är enkla att förstå för alla som vill tolka dem (och inte bara dataexperter), så gör dem inte onödigt komplicerade. Interaktiv datavisualisering kan också vara ett användbart verktyg för att hålla alla engagerade.
Gillade du den här artikeln? Följ The CRO Club på sociala medier och prenumerera på vårt nyhetsbrev för att få det bästa inom intäktsverksamhet direkt i din inkorg.
