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Dataviz:现代营销人员的关键技能

十年前,一位朋友给我买了一本爱德华·塔夫特的标志性著作《美丽的证据》。这位耶鲁大学政治学、统计学和计算机科学荣誉退休教授毕生致力于教授他人如何将信息和数据转化为精美的图画和图形——甚至更多,以有趣和意想不到的方式进行阐释。受他的启发,我开始学习

十年前,一位朋友给我买了一本爱德华·塔夫特的标志性著作《美丽的证据》。

这位耶鲁大学政治学、统计学和计算机科学荣誉退休教授毕生致力于教授他人如何将信息和数据转化为精美的图画和图形——甚至更多,以有趣和意想不到的方式进行阐释。

受他的启发,我开始学习更多关于可视化数据的知识,以及如何在日常生活中使用它。主题领域非常广泛,有时令人不知所措,但数据可视化(有时称为“dataviz”)是营销人员最重要的技能之一,如果不进行更深入的研究,至少在基础层面上需要理解。让我们来了解一下营销数据可视化的内容、方式和原因。

什么是数据可视化?

简单来说,dataviz是以视觉形式显示信息(数据)的艺术和科学。虽然条形图是dataviz的一种形式,但该术语更常用于描述将复杂或细微差别的数据转换为概括、巧妙的图像。《哈佛商业评论》的高级编辑、《好图表:HBR变得更聪明指南》的作者Scott Berinato在内容营销世界上的评价最高。 更有说服力的数据可视化。在接受CCO杂志采访时,Scott解释说,在当今数据丰富的世界中,找到从数据中提取人类洞察力的方法是一项关键挑战(也是一项关键技能):

“我们收到的信息量太大了。让人应接不暇。所以可视化有两个目的。首先,它服务于一个平淡无奇的目的。它能吸引人们的注意力…当你在努力吸引注意力时,无论是在Twitter上还是在一个演示中,视觉效果都很有效…

第二,它解决了传递复杂信息的问题。考虑一些简单的事情,比如试图理解美国的枪支争论。有很多人说了很多关于枪的事情。可视化是理解所有数据、想法和信息的一种方式。”

对营销人员有什么应用?

让我们探索营销人员使用dataviz的两种实用且易于理解的方式,以及展示如何应用它的真实案例。

作为营销洞察的Dataviz

斯科特解释的场景——生活在一个数据丰富的时代——对营销人员来说尤其如此。无论我们是审查我们的分析平台、挖掘用户数据以获得洞察力,还是审查销售业绩以了解哪些变量正在推动(或抑制)增长,可视化这些信息对于理解可能是压倒性的细节至关重要。

我最近读到的最有趣的例子之一是Tableau(数据可视化软件公司)发表的一份案例研究,内容是关于它与户外零售商REI的合作。(你可以在这里阅读完整的案例。)REI的经理们将拥有的数据可视化——在线和店内交易、运营信息、买家统计数据等。–获取真知灼见,改善客户体验。

过去用Excel做的不优雅的事情,现在可以用Tableau仪表盘即时可视化。由于Tableau允许您询问数据并可视化结果——实时排序、切片和过滤——因此更有可能发现有趣和意想不到的结果。(不再有演示者选择单一视图的静态卡片组。)

作为内容的Dataviz

也许你对使用营销数据感到好奇,但深度营销分析超出了你感兴趣的范围?最贴近我内心的用例是将数据发布为内容营销。研究可以采取多种形式。一些公司主持调查来收集关于他们行业的见解(想到了工资指南和“状态”报告)。其他人分析第三方数据(如公共数据集或许可数据) 发掘新想法或创建有趣的信息图表。还有一些人发现他们的内部数据可以产生有趣的经验来分享。

我最喜欢的例子是他们的原始研究,并使用强大的数据可视化来呈现研究结果。我最近最喜欢的是:

Salesforce的研究工作做得很好,这在很大程度上是因为每份出版物背后都有严格的信息设计。图表和图形简洁易懂。Salesforce解释了它对影响行业的关键问题的观点,而不是简单地重复研究结果。Salesforce的人工智能革命报告是其设计伦理的一个很好的例子。

Dataviz:现代营销人员的关键技能

并不是每个viz都需要成为思想领导力的严肃练习。鳄梨吐司指数是一个很好的例子,它以一种新的有趣的方式使用现有的数据。

对dataviz最有用的提示

让我们坦率地说。学习如何可视化数据是一个很大的课题,你可能要花上几年的时间去提炼和完善。我不会试图总结一个复杂的学科,而是给出最有帮助的基础知识:

清晰而非聪明

这是最大的教训。伟大的数据可视化并不繁琐或华丽。有如此多的工具可以让营销人员轻松地可视化数据,有一种趋势是让“酷”战胜简单的东西。不要上当。简单比过度华丽(和不透明)的视觉化更可信和受欢迎。

问“那又怎样?”

新手的一个错误是,尽管你的读者对此没有兴趣或注意力,但你还是想发表调查的每一个发现。对于每个dataviz,您应该能够回答这个问题,“那又怎么样?”为什么这一点很重要?这对我的故事有什么帮助?(另外,在你的报告中加载大量的数据图形是很昂贵的。)

引导视线

有时你的读者需要一个温柔的推动。他们应该去哪里找?图表中哪个数据点最重要?考虑在你的dataviz中添加指南,指出哪些发现是有趣的,或者哪些差距是最令人惊讶的。这些小提示——如果谨慎使用——对第一次接触viz的人很有帮助。

明智地使用颜色

Dataviz:现代营销人员的关键技能

颜色不应该是装饰性的;应该是澄清了。除非您使用颜色来区分类别,否则不要使用一种以上的颜色(或单色调色板)。例如,如果您正在展示一个条形图,其中一个数据点(即条形)最令人感兴趣,则将该条形作为您的主要颜色,并将其他条形设为灰色,以便它们退到背景。这些视觉线索帮助你的观众关注重要的东西。

Udemy的图表使用了多种颜色,但它使用这些颜色来区分不同的世代——这是一个很好的用例。

来自华尔街日报的图表通过用红色显示该电影,并用浅蓝色显示所有其他数据点,突出了黑豹的巨大票房销售。这样做可以确保读者知道在相对“繁忙”的视觉上看哪里。

谨慎选择图表类型

饼图是一种常见的选择,可以直观地显示累加到100%的百分比,但它通常不是最佳选择。除了一些切片,很难比较每个部分的相对大小。条形图是dataviz的主力,这是有充分理由的(对于更长的变量列表,水平条形图通常更好)。

除了饼图和条形图之外,还有令人惊叹的图表类型可供探索。我个人最喜欢的是桑基图。

如果你不知道使用哪个图表,你会发现这个指南很有帮助。

为了证明聪明人更喜欢简单的数据可视化,看看Orbit Media的Andy Crestodina的年度博客调查。他每年都用简单的水平条形图来传达他的发现。

考虑互动

一些最有趣的可视化是交互式的,这意味着查看者可以以新的方式过滤数据,或者发现每个图表下的数据层。当您有足够大的样本量来支持多个维度的比较时,这个选项特别好。(例如,如果您通过按行业查看回复来检查一项调查结果,则只有在每个行业类别中都有足够的人员来确保所显示的每个数据点都具有统计显著性时,您才能做到这一点。) 查看Tableau Public上的画廊,看看它是如何工作的。

谨慎选择viz技术

帮助你想象的技术工具的财富是不可思议的。然而,我发现,主要为布局或设计而非dataviz设计的工具通常是令人沮丧的练习。我已经浪费了比我愿意承认的更多的时间来摆弄其中的一些。你真正想要的是专门为可视化数据而设计的工具,而不仅仅是可视化的东西。

HBR的Scott认为,在使用任何技术之前,你最重要的工具是纸和笔——他是对的。(他的书花了大量的时间谈论勾画想法以及如何选择图表类型,这是我最喜欢的部分。)

有了草图作为指导,对于基本的可视化,我推荐Plotly或Datawrapper。(好的Excel是另一个选择,尽管它很快让我感到沮丧。)Scott也推荐Quadrigram,虽然我没用过。另一个我渴望尝试的工具:Google Data Studio。

对于更高级的可视化,Tableau是一个非常强大的选项,适合中级或高级用户。

当然,工具需要数据来创造奇迹。您可以通过各种社区和公司访问免费和付费数据集。通过一些网站,您会发现相对干净的数据已经可以可视化,而其他网站则需要开发人员的技能来查询和清理。要了解什么是可用的,请浏览Kaggle、Google公共数据和Github数据等社区。而且,如果您有预算,您可以许可一系列数据。一个很好的例子是Attom数据解决方案, 属性数据的存储库。(如果你正在寻找合适的数据,Reddit上的r/datasets社区是一个提问的好地方。)

潜水前要仔细阅读

Dataviz:现代营销人员的关键技能

虽然你可能倾向于一头扎进去开始实验,但我建议你在实验的同时阅读一些书籍。对于那些不希望超越更新演示平台的初学者,我强烈推荐华尔街日报的信息图形指南。这是一个很好的入门书,介绍了清晰、简单的viz设计的注意事项。(这本书关于颜色选择的教训是值得的。)

对于那些不仅仅是暂时感兴趣的人来说,Scott的Good Charts是一个很好的指南,Cole Nussbaumer Knaflic的《用数据讲故事:商业专业人士的数据可视化指南》也是如此。

如果你对可视化公共数据源感兴趣,来自Growista的Niel Malhotra写了一个在线研究指南,他关于访问和分析现有数据的章节内容丰富。(Niel的背景是编程。)

最后,你能做的最鼓舞人心的事情之一就是看看别人在做什么。我经常访问Tableau上的社区,数据很漂亮(在Reddit上),信息也很漂亮。另一个很好的信息来源是关注Twitter上的数据新闻网站,如@GuardianData、@BBGVisualData、@ReutersGraphics、@GuardianVisuals、@NYTGraphics和@WSJGraphics。

最后,但同样重要的是,享受dataviz带来的乐趣。

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