L’abundància de dades pot ser un desastre tant com una benedicció. Tot i que ara els professionals del màrqueting tenen moltes dades per fer còpies de seguretat de les seves campanyes i estratègies, això també significa que han de passar pel tediós procés de revisió d’un gran nombre de dades per trobar el que necessiten per mesurar el rendiment i què els pot ajudar el valor del seu treball. Això podria conduir fàcilment a una paràlisi d’anàlisi en què es veuen tan desbordats per les dades que acaben sense prendre cap decisió.

Aquí és on entra la imatge la visualització de dades. En mostrar les dades més crítiques en un format visual, facilita el processament i la comprensió de la informació. En aquesta publicació, us oferim una mirada en profunditat sobre la visualització de dades, per què la necessiteu i com podeu aplicar-la a la vostra organització.

Què és la visualització de dades?

La visualització de dades és el procés de traduir conjunts de dades grans i complexos i resumir-los en un format visual. Això no només fa que les dades siguin més fàcils d’entendre, sinó que també siguin agradables de veure, cosa que us ajudarà a cridar l’atenció de la gent amb més eficàcia.



HASHTAGS publica regularment exemples de visualització de dades amb infografia acompanyant al nostre contingut. Això ens permet ressaltar els detalls més importants d'un cop d'ull, mentre que el cos de l'article detalla les conclusions.


la millor aplicació per comprar seguidors d’Instagram

Sprout article amb infografia sobre les expectatives dels consumidors de les marques a les xarxes socials

També hi trobareu altres exemples de visualització de dadespublicar informes a la pròpia plataforma Sprout, com ara aquest informe sobre competidors de Facebook. El gràfic de línies comparatiu us ajuda a visualitzar ràpidament la comparació de la vostra pàgina de Facebook amb la de la vostra competència en termes de creixement del públic cada dia.

Informe de competidors de Sprout Facebook que posa de manifest el ritme de creixement dels seguidors

Només alguns dels tipus de visualitzacions de dades més habituals inclouen:

  • Gràfics d'àrea
  • Gràfics de línies
  • Gràfics de barres
  • peu charts
  • Parcel·les disperses
  • Histogrames
  • Mapes de calor

Aquests poden actuar com a visualitzacions independents en informes d’anàlisi, il·lustrar contingut de text o fins i tot jugar un paper en un altre més gran esforç de narració de dades . És important entendre els millors casos d’ús per a diferents tipus de visualització de dades, de manera que les vostres imatges clarifiquen i ressalten els menjars per emportar per a les vostres dades en lloc de confondre els espectadors més endavant. Seguiu llegint per obtenir consells i pràctiques recomanades.

Avantatges de la visualització de dades

Hi ha moltes maneres en què la visualització de dades pot alimentar i enfortir els vostres esforços de màrqueting que no sigui fer que la informació sigui més fàcil de processar. Vegem de prop els avantatges de la visualització de dades perquè pugueu entendre com aporta valor a la vostra organització:

1. Proporcionar una visió més gran

L’avantatge més evident és que ajuda a connectar els punts entre diferents conjunts de dades per descobrir patrons i tendències, millorant així la comprensió. Afegeix més context i assigna significat a les vostres dades, ajudant-vos a comprendre la seva rellevància en el món real i com s’haurien d’aplicar. En lloc d’aclaparar-vos amb informació, la visualització de dades reuneix els bits més valuosos d’una manera que tingui sentit per a vosaltres o per a l’audiència del vostre contingut.


com publicar l'esdeveniment a Facebook

La visualització de dades proporciona informació que no podeu obtenir a través de les estadístiques descriptives tradicionals, cosa que us ajuda a visualitzar les variacions entre conjunts de dades aparentment similars. Anscombe’s Quartet serveix d'exemple clàssic d'això. Això il·lustra quatre conjunts de dades que comparteixen estadístiques descriptives similars, com la mateixa mitjana numèrica o la desviació estàndard, però quan es representen en gràfics visuals, expliquen clarament quatre històries diferents.

Andscome

2. Milloreu el procés de presa de decisions

Amb una visió i una comprensió millorades, la visualització de dades ajuda a millorar el procés de presa de decisions. Com que els decisors crítics no hauran de passar pel tediós procés de revisió de dades per descobrir els coneixements que necessiten, poden evitar la paràlisi d’anàlisi i prendre decisions informades molt més ràpidament.

És per això que necessiteu visualització de dades per al màrqueting, ja que us ajuda a desenvolupar estratègies i campanyes potents abans que els vostres competidors us puguin posar al dia.

3. Comprometre el públic

No hi ha dubte que les imatges ben dissenyades són atractives i atractives. La visualització de dades combinada amb la narració de dades de dades us pot ajudar a atraure el vostre públic objectiu i a implicar-lo. Pot afegir més substància a la informació que vulgueu compartir i ajudar-vos a transmetre el missatge amb més eficàcia.

Per tant, no és d’estranyar que fins i tot per a publicacions com The Washington Post, el història més llegida mai publicat en línia és una història basada en la visualització que implica el simulador de coronavirus . I per The New York Times, la peça més llegida que va publicar en línia durant el 2013 va ser un mapa dialectal.

simulador de coronavirus des de Washington Post

4. Fàcilment reutilitzat

Un dels millors avantatges de la visualització de dades és la seva versatilitat, que us permet reutilitzar-la en diferents formats per a diversos aspectes del vostre negoci, des de les xarxes socials fins al màrqueting de contingut. Com que ajuda a traduir la informació a un format fàcil de processar, millora la comprensió de les mètriques crucials a tots els nivells. Això el fa perfecte per utilitzar-lo en informes interns i informes de clients, així com en el desenvolupament de contingut.


el millor moment per publicar fotos d’Instagram

L'exemple de Sprout que es mostra al principi mostra com la visualització de dades serveix de contingut per a la vostra organització. L’addició de dades visualitzades fa que el vostre contingut sigui més fàcil de consumir i compartir, especialment a les xarxes socials on domina el contingut visual.

Per exemple, consulteu com l'Institut de màrqueting de contingut elimina un dels gràfics de l'informe anual i, a continuació, convida els seguidors a llegir l'informe complet.

Podeu comunicar les vostres dades a altres formats, inclosos:

  • Informes anuals
  • Articles i publicacions de blocs
  • Estudis de casos
  • Fullets
  • Presentacions
  • videos
  • Infografia
  • Informes interns

Consells de visualització de dades

Abans de formar part del vostre equip de disseny per a la visualització de dades, hi ha alguns aspectes bàsics que cal tenir en compte. Heu d’assegurar-vos que esteu treballant en un tema que atraurà el vostre públic objectiu i que obtingui correctament les dades que voleu visualitzar. Per tant, utilitzeu els consells següents per concretar els vostres esforços de visualització de dades:

1. Especifiqueu el tema

Perquè els vostres esforços de visualització de dades tinguin un impacte, el primer pas és abordar un tema rellevant i interessant per a les persones a qui orienteu. Però fins i tot les dades més rellevants poden ser difícils de processar si es desborda l’audiència amb massa informació. I les vostres dades poden anar a tot arreu si no teniu una idea clara de la història que voleu explicar.

Per tant, definiu un propòsit clar perquè les vostres dades visualitzades restringeixin el tema principal que voleu tractar. Això també us ajudarà a reunir la informació en un flux lògic per obtenir relats de dades potents i eficaços.

2. Recopilar dades creïbles

Assegureu-vos que les dades que utilitzeu siguin sòlides i creïbles. Com que les dades són fàcils de manipular i tergiversar per complir el propòsit, és crucial que només confieu en fonts imparcials. També podeu realitzar el vostre propi estudi mitjançant mètodes de recerca fiables i vàlids.

3. Utilitzeu les millors pràctiques de disseny

Per descomptat, els elements visuals són tan importants com la informació en si. La finalitat de presentar les vostres dades en un format visual és atraure l’audiència i fer que les vostres dades siguin més llegibles i digeribles. Les pràctiques recomanades per al disseny són essencials aquí, per això és ideal treballar amb membres de l’equip que s’especialitzen en disseny en lloc d’entendre les millors decisions sobre disseny i color que poden afectar significativament el grau de comprensió de les vostres dades per un espectador.

Aquestes pràctiques recomanades inclouen:

  • Escolliu amb cura el tipus de gràfic per traduir millor les vostres dades
  • Guiar la vista ressaltant els detalls més crítics
  • Utilitzant la paleta de colors adequada que sigui coherent amb la marca i agradable als ulls
  • Utilitzant tipus de lletra compatibles amb la marca i fàcils de llegir

Per descomptat, tenir un guia d’estil de marca fa que sigui molt més fàcil, ja que no haureu de passar tot el procés de pluja d’idees sobre quines pautes visuals heu de seguir fins a la font i el color cada vegada.


com ser ambaixador de marca per a una empresa

La següent infografia de MediPENSE mostra totes aquestes pràctiques recomanades. Utilitza gràfics de barres per mostrar les diverses maneres en què els cuidadors afrontaven les seves feines molt exigents. Destaca els números crucials per fer arribar els missatges clau.

Pràctiques recomanades per al disseny d’ungles infogràfics MediPENSE

A més, la paleta de colors continua sent coherent amb els colors blau i verd de la marca, mentre que el fons blanc garanteix una tensió mínima als ulls. I utilitzen dos o tres estils de tipus de lletra fàcils de llegir.

Eines de visualització de dades

Si no teniu antecedents en disseny, serà difícil aconseguir una visualització de dades en solitari amb èxit. Per tant, és ideal col·laborar amb un equip de disseny dedicat si voleu que les vostres dades tinguin l’impacte desitjat. Si teniu temps o recursos, però, hi ha eines que us poden ajudar a generar dades visualitzades automàticament o a presentar plantilles de visualització de dades que podeu personalitzar fàcilment.

Aquí teniu algunes eines per ajudar-vos a visualitzar les dades:

1. Pissarra

Una de les millors eines per visualitzar les vostres dades d’anàlisi, Tableau us permet connectar-vos a bases de dades en núvol per recopilar les vostres dades i convertir-les en gràfics i gràfics atractius visualment. Podeu utilitzar gràfics de bombolles, núvols de paraules i diagrames d'arbres per afegir més context a les vostres dades i facilitar-ne la comprensió.

2. hashtags

HASHTAGS inclou una completa eina d'informes que genera automàticament informes visuals per al rendiment de les vostres xarxes socials. Podeu fer un seguiment fàcil del ritme de creixement dels seguidors, mesurar el rendiment de les publicacions i comparar-vos amb la competència mitjançant aquests informes visuals. Fins i tot us permet generar visuals per a informes interns, inclosos els de rendiment de tasques i informes d’equip.


bones pràctiques d'atenció al client en xarxes socials

Impressions d

3. Vengage

Venngage us pot ajudar a confeccionar infografies per fer un panorama més ampli mitjançant la narració de dades. Inclou moltes plantilles de visualització de dades que podeu personalitzar amb la vostra pròpia informació, colors, gràfics i visuals.

Prepareu-vos per a narracions de dades de gran abast

Amb tot el que heu vist i llegit fins ara, és evident que la visualització de dades té un paper important en diversos aspectes del vostre negoci. No només necessiteu visualització de dades per al màrqueting, sinó que també la necessiteu per a una millor comunicació dins de l’organització i decisions més ràpides. A més, serveix als vostres esforços de màrqueting de contingut de moltes maneres amb la versatilitat per adaptar-se a diversos formats.

Per tant, si encara no l’utilitzeu al màxim, és hora de canviar-ho. Aconsegueix el nostre joc d'eines gratuït per a xarxes socials per obtenir una millor imatge de com haurien de ser les estratègies socials alimentades per dades.