对企业数据分析来说,使用数据可视化至关重要的几个原因

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编辑导语:我们在工作中会遇到大量的数据,如果把数据分析的结果转化为可视化的图像或者图表,我们能更快地对数据进行反应和处理;本文作者分享了关于对企业数据分析来说,使用数据可视化的重要原因,我们一起来看一下。

你曾经在学习或者工作当中,是否有通过绘制图形的方式来辅助理解一个复杂的概念?

我相信大多数人都会有过类似的经验,因为人的大脑能够快速的处理图像;相比较文字信息而言,图形在视觉和人脑一起作用下,大约13毫秒内便可以处理整个图像。

这也就是为什么我们会利用数据可视化的原因之一,它将数据分析结果转换为图像,我们可以轻松,快速地对其进行处理,快速捕获数据分析结果。

例如,当你在查看可视化的条形图时,可以立即知道哪个部分更大;如果你不用数据可视化,而是尝试用文字来进行数据分析报告的编写,则必须将数据全部整理一遍,并做一些基本的数学运算才能知道哪个总数更大。

其实,从第一个洞穴居民捡起一块石头来说明最后一次狩猎发生的事情以来,人们一直在使用数据可视化;随着时间的流逝,我们已经可以利用可视化来制定更为复杂的作战计划,应对疾病传播并计算人口统计偏好的数据分析工作。

如今,每个公司每天都在处理大量数据;在这种情况下,任何企业都不能忽视数据可视化的重要性。

没有它,没人会知道发生了什么,更不用说使用这些大量数字来构想策略了;使用数据可视化已变得司空见惯,我们认为数据可视化在企业管理当中的运用是未来的一大发展趋势。

所以在数字时代的背景下,如果你的竞争对手比你能够更好地使用数据可视化工具,那么你的业务可能会遇到麻烦,与人相比少了一份竞争力,这就是我们需要了解数据可视化的目的之一。

一、为什么企业需要数据分析?

1. 观察客户

每个企业都希望有更多的客户,并且想通过分析客户行为来寻找改善其产品的方法;而学会利用业务数据分析来探索其中蕴含的信息,可以帮助企业找到这两个方面的有关线索。

实际上,企业的各部门在每日的运行中已经掌握了所需的大多数信息;但是由于掌握的初始数据过于杂乱,没有经过处理,所以很难发现其中蕴含的关键信息,也就只有数据可视化来进行辅助,才能显示数据库中潜伏的所有信息;这可以帮助你确定谁在使用你的产品和服务,并弄清楚是什么使他们再次回购或没有回来。

如果你要向客户开票,所有的详细信息都会保存在你的会计系统中,但企业管理者肯定希望看到的数据分析结果是以一种易于理解的形式来展现的;那么这个时候如果使用数据可视化将会计数据信息展现出来,就可以让管理层一目了然地看到客户的年龄段,购买历史和性别。

而管理层一旦知道了这些信息,就可以快速调整营销工作,以吸引更多相同的客户来到企业;过往,很多时候会使用Excel文档来展示数据,它可以显示有关平均值的简单信息,但这并不是有用的,在实时性,工作量上Excel的优势相比数据可视化就弱了太多了。

例如,下面这个李宁推荐数字管理转型后打造的数据可视化大屏当中,就是以经营大脑为主题,分析消费者画像,以及品牌产品信息,实时性的数据变动,以图形图表的方式展现在管理层面前。

2. 辅助销售

一旦了解了你的客户是谁以及他们的行为如何,你就可以使用此信息更好地与他们联系;在实体商店中,数据可视化可帮助你查看商店中最繁忙的区域。

例如,如果你知道面包店的销售额最高,则可以在附近放置豪华高价商品,因为你的顾客一定会看到它们;同样,你还可以在附近展示辅助商品,例如,如果每个人都在买面包,那果酱不应该在附近吗?

图表和数据之类的数据可视化快速显示了一天中的哪个时段或一年中的哪几天最忙,因此,你可以将营销预算集中在业务发展缓慢的时间;同样,它可以帮助你来确定应该推广的产品以及正在销售的产品。

同理你也可以采用几乎相同的方式吸引在线购物者,通常的做法是,在客户登录到电子商店时向他们提供有针对性的产品建议;数据可视化可帮助你筛选正确的数据,以进行更加精准的推荐商品。

用模糊或笼统的建议想要打动你的客户反而会激怒他们,能够在适当的时候提出正确的建议会对于销售商品有莫大的帮助,并节省服务时间。

3. 预测未来

发现业务和行业中的趋势是数据专家最擅长的,可以通过数据可视化看数据趋势进行分析后并制定未来相应的计划。

数据分析师们通过可视化的展现去理解数据,并快速抓住适用于你的业务目标的数据类型对其进行分析;以产品销售来说,可视化可以清晰地显示一年中特定时间行业内一项产品的销售增长,有助于你进行未来计划的制定,可以订购更多的库存并增加该地区的营销以吸引更多客户。

当三月份临近夏季的时候,根据过往的数据趋势可以发现这个时候可以卖出更多的泳衣;那么则可以将毛巾或纱笼作为免费物品随之赠送,以增加泳衣销量;或许也可以在每次购买时赠送一瓶免费的防晒霜;毫无疑问,当你能够预知即将发生的事情时,制定计划会容易得多。

关于企业的业务,最好不要做任何过多凭空假设;一定要在正确的数据基础上进行分析预测,脱离数据基础就无法准确的去预测客户的行为。

4. 彰显弱点

数据可以帮助你在业务中向前发展,同样也可以防止你向后发展。

通过数据可视化很容易地看出销售额的下降或客户投诉的高峰,利用可视化来分析数据,可以帮助你找出问题所在以及如何避免再次发生。

图形和图表清楚地指出了你的业务薄弱环节和强项所在的位置,使你可以将更多的精力放在需要注意的方面。

通过收集有关竞争对手的可用数据,可以轻松了解竞争对手的优势,并在这些方面迎接挑战。

诸如他们发布品牌资讯和促销活动的频率,有针对性的受众统计信息以及社交媒体活动之类的小事,可以揭示出很多原因,他们为什么会在某些方面击败你。

5. 讲述故事

举一个简单的例子,当我们学习说话和阅读时,老师和父母会使用图像来教我们单词,你也很容易在附近找到相似的参照物图形来说明你用这些字眼来表达的意思。

数据可视化有助于以客户和投资者能够理解的方式向他们提供信息;它相比唱片的PPT更容易让人理解,并吸引那些对你的企业内部运作了解甚少的人。

研究表明,视觉呈现的说服力比纯文本呈现的说服力至少高43%。

与文本或图形块相比,图像在社交媒体上的共享性也更高;比如下面这个大屏案例,一个风电行业的大屏,以炫酷的风机动画为主视觉元素,模拟风机转动的感觉,让受访或投资者可以清晰感知到一个风机发电的运行状态。

6. 不限行业

数据可视化的优势也不仅仅局限于零售环境,数据可视化的深远好处可以通过不同行业在日常运营中如何使用数据的示例得到最好的说明。

  • 旅游业是最早采用数据可视化来确定哪些目的地需求量很大的行业之一。
  • 能源生产商必须了解需求的高峰和低谷,以便他们做好准备。
  • 保险提供商使用它来确定高风险区域和客户。
  • 复杂的金融世界中,可视化有助于加快决策过程。
  • 医疗保健提供者可以轻松预测一年中某些时候可能爆发的疾病,或者根据新兴趋势磨练他们的技能。

企业利用数据可视化进行智能化管理转型还在继续,而且越来越清楚的是,数据可视化在现代的每个企业中都应该占有一席之地。

二、为什么数据可视化对数据分析来说如此重要?

1. 加速消息传递

与文字相比,任何形式的图片和可视化对受众的影响都更大;这是因为在视觉上,视觉效果与记忆力的联系更为紧密;视觉效果还以独特的方式重申了您的信息,从而增强了其对受众的影响。

数据可视化使你可以利用这些图形优势来更有效地实现组织的目标。在这种功能更强大,更具说服力的数据大屏中呈现数据分析过程的结果;使你可以扩大与内部(和外部)利益相关者的信息交流,更轻松地将每个人都团结在一个共同的组织背后。

但是,不是任何形式的数据可视化都能实现放大组织故事的目的;为了使数据可视化最有效,需要针对不同目的来使用正确的图表进行展示;选择错误的数据可视化效果可能会使你的受众不知所措或感到困惑,从而导致与预期结果相反的结果。

2. 提供清晰理解

数据可视化不仅有助于将组织的故事传达给内部和外部受众,而且还可以帮助你更好地了解自己的故事;实际上,比任何其他数据分析工具都更好。

数据可视化可以通过评估影响力或提供可视化见解来打开对企业或政府机构的运作和运营的理解窗口。

有的时候业务关键决策者并不总是企业每项活动的专家,但是通过正确的数据可视化比较,这些领导者可以做出更快,更明智的决策;但是如果可视化效果不当–如果组织数据分析不清楚,混乱或难以比较,则可视化可能弊大于利。

以下是两个图表,它们说明了

1)不良数据可视化的示例:

2)如何改善业务数据分析可视化的示例:

3. 有助决策分析

企业管理一定不能凭空做出决定。正确的方式应该是,根据所获得的数据信息来帮助你进行决策分析;当你将准确无偏的数据进行可视化展示后,明确数据趋势之后,便可以为企业做出更好的决策。

其中关键因素是数据应无偏见,以便做出明智的决策;正确的数据可视化不会以欺骗性的显示来扭曲基本信息,在选择数据时应选择真实且实时的数据信息,以使其决策实用性保持真实。

数据可视化中的如果有偏差或“混乱”的信息可能会给你的企业带来巨大的成本;员工和低级管理人员常常害怕向上级传递坏消息,担心该消息可能会暗示业绩不佳。

结果,这些团队成员呈现出欺骗性或偏见性的数据可视化效果,这些可视化效果始终如一地显示好消息,即使深入事实相反。

  • 错误报告数据或歪曲数据可视化会导致信息不正确或缺失的上级做出错误的决定。
  • 总体而言,没有正确报告数据的企业财务绩效要比拥有正确信息的组织财务绩效差。
  • 最终,掩盖硬道理对研究中的每个企业都有危险的影响。

数据可视化功能非常强大,不正确的数据可视化会影响您的决策制定并混淆您的消息,但是正确应用的数据可视化将使你所做的一切都更加有效——强大的消息传递,更清晰的见解和可以支持的决策。

 

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题图来自 unsplash,基于 CC0 协议

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