Pontos-chaves para uma visualização de dados útil e inteligente

Visualização de dados: como aprimorá-la para obter melhores resultados

Vivemos na era da informação e estamos expostos a estímulos constantes que nosso cérebro interpreta e analisa para tomar decisões. O nosso consumo multiplicou-se nos últimos anos devido a vários fatores: cada vez mais se produz informação ( redes sociais , dispositivos, etc.) e temos mais acesso a essa informação graças à Internet. 

Em 2020, o tempo médio de utilização diária da Internet tem sido de quase 7 horas através de qualquer dispositivo (smartphone, computador, tablet) e é um número que está a aumentar. Nossa vida está cada vez mais digital, o que significa que despejamos e consumimos mais dados na rede, e que podemos tirar proveito disso.  

 O mesmo acontece no ambiente empresarial: as empresas são capazes de obter e armazenar uma enorme quantidade de dados sobre os seus clientes, mas não possuem as ferramentas ou conhecimentos necessários para tomar decisões e tirar o máximo partido delas.

Os dados, como registros isolados, não fornecem nenhum significado concreto nem têm qualquer valor. Se, como empresas ou indivíduos, não conseguirmos extrair informação dos dados, é inútil. 

Por isso, temos que encontrar uma forma de criar visualizações de dados que possam fazer essa interpretação para nós, e que nos permitam converter as bases de dados em clientes reais . 

Por que você precisa de visualização de dados? expanda seu negócio

A visualização de dados é um exemplo de como às vezes uma imagem vale mais que mil palavras . Ou, neste caso, mais de mil fichas técnicas. 

Todos os setores profissionais se beneficiam ao tornar suas visualizações gráficas mais compreensíveis. E em cada um deles as necessidades são diferentes. 

Os gráficos simples e mais conhecidos (gráficos, tabelas, mapas, dashboards) são apenas o começo: agora existem mapas de calor, gráficos de área, cartogramas, histogramas, tabelas de destaque, matrizes, área polar… são evoluções mais complexas com que mostram o resultado após a aplicação de nossas técnicas de análise. 

Uma tela de exibição de dados é útil por vários motivos. Melhorar a gestão de clientes, com atendimento mais personalizado. Trabalhando em seus bancos de dados e mostrando o resultado, será muito mais fácil convencê-los e, por si só, eles perceberão as mudanças que sua empresa precisa.

Visualização de Dados

Também nos ajuda no planejamento estratégico e no monitoramento em tempo real, dois objetivos que parecem opostos, mas precisam um do outro: a observação dos dados presentes nos permite modificar as ações de acordo com os resultados para alcançar aquela visão de longo prazo que projetamos para nosso projeto. A única forma de crescer é prestando atenção no desempenho de cada campanha, e a criação de gráficos é útil nisso. 

 No mundo do Big Data , as ferramentas e tecnologias que nos permitem criar gráficos são essenciais para analisar grandes quantidades de informação, tirar conclusões e tomar decisões com base em números precisos.

Tipos de visualização de dados

Existem muitas técnicas de análise e aproximações dependendo da natureza dos dados. Em geral, podemos estabelecer três tipos de exibições gráficas :

  1. Elementos básicos de representação de dados. Um elemento básico de visualização pode ser um gráfico, um mapa, um KPI, tabelas de dados, um gráfico, etc.
  2. Painel de controle. É uma composição complexa de visualizações individuais que mantêm uma coerência e uma relação temática entre elas. São amplamente utilizados nas organizações para análise de conjuntos de variáveis ​​e tomada de decisão.
  3. infográficos . É uma composição de visualizações que constrói, a partir de diferentes elementos, um significado complexo para o usuário. Estas estão mais focadas na construção de narrativas a partir dos dados; isto é, contar histórias.

Como é o processo de análise e visualização de dados?

Para uma apresentação de métricas e conclusões , em que relacionamos os Objetivos & Métricas da empresa com os resultados obtidos até ao momento, podemos seguir estes passos:

1. Coleção de dados

O Google Analytics é a ferramenta utilizada por muitas empresas para análise de dados. Nele temos uma visão geral de tudo o que acontece em nosso site e nos ajuda a entender tanto nossos clientes quanto a nós mesmos. Entre os dados que mais nos interessam como empresa estão os seguintes:

  • Tráfego da web (separando o blog como um elemento independente na medição).
  • Taxa de rejeição.
  • Taxa de saída.
  • Permanência no site.
  • Número de novos usuários.
  • Número de usuários recorrentes.
  • Tráfego dividido de acordo com a origem (orgânico, direto, pago, referências, social e email).
  • Tráfego gerado pelas redes sociais.
  • Desempenho do PPC.
  • Ações realizadas por SEO.
  • Os posts dentro do blog (se existir) que recebem mais visitas.
  • Taxas de permanência, recorrência, engajamento, etc.

2. Organização de dados 

Uma vez obtidos os dados, o interessante é agrupá-los num mesmo documento (Excel, por exemplo) para manter um registo completo da evolução dos dados acima mencionados, bem como ter uma base de dados atualizada com todos os informações relevantes para o projeto.

3. Elaboração do relatório para facilitar a visualização dos dados

Neste ponto temos todos os “números” necessários, mas é fundamental transformá-los em conclusões de fácil compreensão, bem como apresentá-los de uma forma visual atrativa e compreensível.

Dicas para visualização ideal de dados

Em geral, na hora de apresentar os dados extraídos durante o processo de análise, é aconselhável seguir estas orientações:

  • Use um gráfico adequado. Nem todos comunicam ou expressam a mesma coisa e podem confundir ou não se adequar ao que você deseja comunicar.
  • Destaque as informações mais importantes. Auxilia o leitor no processo de compreensão das informações e das conclusões.
  • Evite representar dados por meio de tabelas. No caso de utilizá-los, certifique-se de incluir cores, tamanhos e elementos distintivos que facilitem sua compreensão.
  • Concentre-se em tirar conclusões . No final das contas, é isso que é essencial no processo analítico.
  • Dê diretrizes para melhoria em cada uma das métricas analisadas.
  • Destaque o positivo e o negativo . Podem ser tiradas lições de ambos: devem ser destacadas as ações que levaram à obtenção de rácios positivos e devem ser destacadas as lições aprendidas com as ações que minaram esse propósito.
  • Reunir as partes envolvidas na melhoria do processo. Assim oferecemos uma visão geral a todos aqueles que participam da evolução e desenvolvimento da empresa.
  • Promover um clima de proatividade e participação. O mais importante na hora de visualizar dados é obter melhorias e feedback sobre o processo.
  • Propor “próximos passos” ou objetivos de melhoria para o período seguinte.
  • Faça comparações entre meses anteriores e anos anteriores ao atual, para identificar e medir tendências.

A visualização de dados é, portanto, uma ferramenta muito poderosa para transmitir informações e tirar conclusões. Por isso é muito importante desenvolver esta vertente e encontrar a fórmula para aproveitá-la ao máximo com a segmentação de bases de dados e a utilização de tecnologias de visualização adequadas.

A implementação de ferramentas específicas para visualização de dados é a forma mais rápida e produtiva de resolver este desafio.

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