Henrik Jörgensen vom Datenanalyse-Spezialisten Tableau.
Henrik Jörgensen vom Datenanalyse-Spezialisten Tableau. © Foto:Tableau

Visualisierung | | von einem W&V Leserautor

Creative Data: 5 Tipps, wie Sie mit Zahlen überzeugen

Ein Bild sagt mehr als 1000 Zahlen: Aus einer Excel-Tabelle herauszulesen, ob eine Marketing-Kampagne gut gelaufen ist, ist kompliziert. Wesentlich effizienter geht das mit einer Visualisierung der entsprechenden Daten. Über Farben, Balken, Kurven oder Landkarten kann das menschliche Auge Mengen, Verteilungen, Trends und Zusammenhänge leichter und schneller erfassen als über die zugrunde liegenden Zahlen. Lesen Sie dazu die Tipps von Henrik Jörgensen, Country Manager DACH beim Datenanalyse-Spezialisten Tableau.

Einer Studie der Aberdeen Group zufolge verwendet heute mehr als die Hälfte der Marketing-Experten bis zu neun unterschiedliche Kanäle, um Kunden in Channel-übergreifenden Kampagnen anzusprechen. Häufig werden sowohl digitale als auch Offline-Daten in verschiedene Systeme integriert. Durch die kombinierte Analyse von Kunden-, Kampagnen- und Umsatzdaten können die Verantwortlichen wichtige Informationen gewinnen - etwa dass einige Online-Kanäle qualitativ bessere Leads generieren als andere, oder wie viele Web-Besuche aufgrund der aktuellen Pressemitteilung zustande kamen und wie viel Umsatz im letzten Quartal bezahlten Suchanzeigen zuzuschreiben ist.

Das kann allerdings nur reibungslos funktionieren, wenn Sie alle relevanten Informationen aus den verschiedenen Quellen zeitnah kombinieren und verständlich aufbereiten können. Hierfür bieten sich interaktive Visualisierungen an. Sie ziehen nicht nur die Aufmerksamkeit des Betrachters auf sich und helfen bei der Erklärung komplexer Sachverhalte. Sie bieten auch die Möglichkeit, aus den jeweils aktuellsten Daten neue Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Chance erhöht sich, wenn Daten aus vielen verschiedenen Quellen in die Visualisierung einfließen. Von welchen Kampagnen welche Nutzer kommen und wie viele Klicks und Sign-Ups eine Kampagne erzielt hat – solche Fragen lassen sich damit innerhalb kürzester Zeit beantworten.

Der Online-Spieleanbieter Aeria Games beispielsweise nutzt Visualisierungen unter anderem für die Werbeplatzierung: Die Mitarbeiter können exakt nachverfolgen, auf welche Banner die Spieler zu welchen Uhrzeiten und wie lange geklickt haben. Diese Angaben lassen sich per Mausklick in anschauliche Grafiken verwandeln, so dass alle relevanten Informationen auf einen Blick erkennbar sind.

So aufschlussreich statische Diagramme sein können, es sind nur "Einmalwerkzeuge". Das heißt, sie geben Antwort auf eine Frage zu einem bestimmten Datensatz in einem bestimmten Kontext.  Die meisten Antworten führen jedoch zu weiteren Fragen. Mit interaktiven Visualisierungen lassen sich auch Folgefragen beantworten. Der Anwender sieht nicht nur das "Was", sondern kann auch dem "Warum" direkt auf den Grund gehen. Neben einfachen Analyseaufgaben – etwa dem Filtern von Ansichten, dem Anpassen von Parametern oder schnellen Berechnungen - ermöglichen es interaktive Visualisierungen, mit den Daten zu "spielen": Sobald eine Variable verändert wird, verändert sich auch die Grafik. Vor allem wenn mehrere User mit denselben Datensätzen arbeiten, kommen häufig Fragen zu den dargestellten Fakten auf. Diese lassen sich durch die gemeinsame Interaktion mit den Daten beantworten.

Die 5 wichtigsten Schritte zur aussagekräftigen Visualisierung

Damit Ihre Visualisierung aussagekräftig und gut verständlich ist, müssen Sie ein paar wichtige Entscheidungen im Vorfeld treffen und bestimmte Aspekte beachten:

1. Die grundlegende Fragestellung festlegen:

Welchem Zweck soll die Grafik dienen? Gehen Sie selektiv vor und fragen Sie sich: Wer ist die Zielgruppe? Welche Fragen bestehen in der Zielgruppe? Zu welchen weiteren Fragen regt die Grafik an? Welche Konversationen ergeben sich daraus? Es geht darum, dass die Nutzer ihre Zeit sinnvoll mit der Visualisierung verbringen.

2. Keep it simple:

Der größte Fehler beim Erstellen von Visualisierungen: Die Grafik enthält zu viele Informationen. Treffen Sie eine strikte Auswahl und wählen Sie für Ihre Visualisierung nur die wirklich relevanten Kennzahlen. Ist Ihr Unternehmen zum Beispiel auf Expansionskurs und auf neue Kunden angewiesen, hat vor allem die Neukundenrate Relevanz. Hat es viele beziehungsweise sehr ernstzunehmende Wettbewerber, nehmen Sie deren Marktanteile auf. Entscheidend ist, dass Sie die Grafik nicht überfrachten. Auch zu viele Farben und Formen können das Verständnis behindern.

3. Daten aus allen relevanten Quellen abrufen:

Die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen verschafft Ihnen einen besseren Einblick ins Thema und erhöht und beschleunigt auf diese Weise den Erkenntnisgewinn. Reichern Sie beispielsweise Ihre Kundendaten mit öffentlich zugänglichen demographischen Daten an, können Sie womöglich bestimmte Entwicklungen besser vorhersagen und entsprechend aktiv werden, anstatt nur zu reagieren.

4. Aktualität der Daten sicherstellen:

Achten Sie darauf, dass die Datenbasis der Visualisierung aktuell ist und dass sich die ausgewählten Kennzahlen auf zeitnahe geschäftliche Herausforderungen beziehen. Es gibt Lösungen, in denen sich eine Visualisierung einmal erstellen und dann auf Ihre jeweils aktuellen Daten – oder Daten eines gewünschten Zeitraums – anwenden lässt. Das spart mühsame, sich stets wiederholende Kleinarbeit, beschleunigt den Berichtzyklus und setzt Kräfte für wirklich wichtige Aufgaben frei.

5. Den passenden Diagrammtyp wählen:

Die Art der Grafik hängt davon ab, was Sie wie analysieren wollen. Zum Verfolgen eines Trends über einen gewissen Zeitraum etwa eignen sich Linien-, Flächen- und Balkendiagramme, bei denen die Zeit auf der X-Achse und die Kennzahl auf der Y-Achse liegen.

Die gängigsten Diagrammtypen und ihre Anwendungsszenarien:

Liniendiagramm

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Liniendiagramme verbinden einzelne numerische Datenpunkte und stellen somit eine einfache, gradlinige Lösung dar, um etwa eine Abfolge von Werten optisch hervorzuheben. Liniendiagramme werden vor allem zur Darstellung von Trends über einen bestimmten Zeitraum genutzt und zählen zu den am häufigsten verwendeten Diagrammtypen.

Balkendiagramm

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Balkendiagramme eignen sich für Vergleiche und Rankings – etwa von Ländern, Regionen oder Geschäftssegmenten. Da das menschliche Gehirn die Länge sowie die horizontale und vertikale Position von grafischen Elementen besonders schnell vergleichen kann, ist dieser Diagrammtyp besonders beliebt. Horizontale Balken haben dabei den Vorteil, dass der Betrachter die Beschriftungen lesen kann, ohne den Kopf drehen zu müssen. Mit unterschiedlichen Farben lassen sich kategorische Unterschiede zusätzlich hervorheben. Oder Sie ordnen die Balken der Größe nach an, so dass der Blick sofort auf den längsten Balken gelenkt wird.

Streudiagramm

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Um zu ermitteln, ob zwischen Kennzahlen eine Beziehung besteht, eignet sich eine Korrelationsanalyse mit Hilfe eines Streudiagramms. Im dargestellten Beispiel werden Beziehungen zwischen Verkaufsmenge und Preis beim Großhandelsunternehmen Deli-Food ermittelt. Das Diagramm zeigt eine negative Korrelation zwischen Verkaufspreis und Menge: Wenn der Preis hoch ist, ist die Menge niedrig - und umgekehrt. Bedeutet dies, dass das Unternehmen die Preise senken muss, um den Verkauf zu steigern? Nicht unbedingt: Wird die Größe der Zyklen mit der des Nettogewinns überlagert, erkennt man, dass Deli-Food den größten Gewinn an beiden Enden erzielt.

Gantt-Diagramm

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Das Einhalten der Fristen ist für den Erfolg eines Projekts entscheidend. Deshalb muss jederzeit ersichtlich sein, welche Aufgabe bis wann zu erledigen ist. Gantt-Diagramme sind perfekt geeignet, um das Anfangs- und Enddatum einzelner Projektelemente darzustellen.    

Abgesehen vom Projektmanagement werden Gantt-Diagramme jedoch auch verwendet, um den Planung bestimmter Ressourcen - etwa Mitarbeiter oder Maschinen – über längere Zeiträume zu variieren. So lässt sich beispielsweise ermitteln, wie lange welche Mitarbeiter für die Umsetzung bestimmter Meilensteine – etwa einer Zertifizierungsstufe - benötigt haben und wie die zeitliche Verteilung dabei aussah.

Landkarten

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Wenn Sie über Standortdaten verfügen - etwa Postleitzahlen, Abkürzungen von Bundesstaaten, Ländernamen oder eigene Geokodierungen – bietet es sich an, diese in einer Karte anzeigen. Bei der Suche nach einem bestimmten Restaurant würden Sie das Haus nicht ohne Karte (oder GPS) verlassen. Ihre Datenvisualisierung sollte das gleiche Maß an Informationsdichte bieten.

Landkarten als Filter

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Mit Karten lassen sich aber nicht nur geografische Verteilungen anzeigen. Sie können auch als Filter für andere Diagramme und Grafiken dienen. Damit helfen sie, detaillierte Informationen zu den Daten aufzuzeigen und fundierte Untersuchungen oder Datenbesprechungen zu ermöglichen.

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