Berätta viktiga historier med data
Data storytelling är var konst och vetenskap sammanförs med hjälp av data, visualisering och berättande. Genom att utnyttja dessa komponenter finns det tre delar som du kan använda för att skapa en slagkraftig databerättelse. Genom att effektivt berätta en historia med data, Analytics kan bli mer lättillgänglig för en större publik, och ni kan öka värdet för er organisation genom datadrivet beslutsfattande.
Identifiera affärsmöjligheten eller problemet
Börja med att definiera den aktuella situationen och fastställa problemet eller möjligheten. Här sätter ni in scenen och tillhandahåller tillräckligt med information för att fånga era målgrupper, men inte helt avslöjar lösningen. Den här introduktionen är viktig (och kan vara utmanande), men det är hela motivet i din analys! Värdet av datalagerberättande är att föreslå åtgärder som resulterar i ändrat beteende. Data, Insight & Analysis är i övrigt strömlösa.
AdobeTips för arbetsyta: Ge visualiseringarna en rubrik i form av en fråga för att visa exakt vilket problem eller vilken situation som är aktuell.
Förklara data
När du har ramat in situationen kan du använda data för att identifiera orsaken till problemet/möjligheterna. Fokusera på resultaten och de variabler som bäst förklarar den aktuella situationen i motsats till en fullständig analys och utforskning för att nå dit. Skapa övertygande bilder som visar relationen mellan oberoende och beroende variabler, men som håller den enkel så att den blir lätt att använda för er målgrupp.
AdobeTips för arbetsyta:
Skapa enkla, lättlästa bilder som är anpassade efter den typ av data som du delar:
- Använd stapeldiagram för kategoriserade och binära data
- Använd linjediagram (eller bubbla utanför Adobe) för numeriska data
- Amerikanska punktdiagram för att visa statistiska relationer
Erbjud en lösning
Informera om rekommenderad åtgärd och vad som krävs för att ta sig dit. Se till att ge tillräckligt med information så att intressenter kan fatta ett välgrundat beslut, t.ex. vad gäller kostnader eller nödvändiga resurser för att kunna göra en ändring. Det effektivaste sättet att göra detta är att kvantifiera möjliga effekter genom minst en kritisk KPI.
AdobeTips för arbetsyta: Utnyttja verktyg som klassificeringar och/eller beräknade värden för att kvantifiera (exempelvis tänka på Nettovinst eller CLV) den möjliga effekten direkt i Adobe Analytics och använda sammanfattningsnummer eller ändringar i Adobe Arbetsytan avslutas med en hög anteckning!
Författare
Det här dokumentet har skrivits av:
Amy Ard, Director på Analytics på Nivelwing
Adobe Analytics Champion