Datenvisualisierung: Was es ist und wie es dem Marketing einen Mehrwert verleiht

Die Fülle an Daten kann ebenso ein Fluch wie ein Segen sein. Während Marketer jetzt über viele Daten verfügen, um ihre Kampagnen und Strategien zu untermauern, bedeutet dies auch, dass sie den mühsamen Prozess des Durchsuchens einer Flut von Daten durchlaufen müssen, um herauszufinden, was sie zum Messen der Leistung benötigen und was ihnen helfen kann, Argumente dafür zu finden den Wert ihrer Arbeit. Dies könnte leicht zu einer Analyselähmung führen, in der sie so mit Daten überhäuft werden, dass sie am Ende überhaupt keine Entscheidung treffen.

Hier kommt die Datenvisualisierung ins Spiel. Durch die Präsentation der wichtigsten Daten in einem visuellen Format werden die Informationen leichter zu verarbeiten und zu verstehen. In diesem Beitrag geben wir Ihnen einen detaillierten Einblick in die Datenvisualisierung, warum Sie sie brauchen und wie Sie sie in Ihrem Unternehmen anwenden können.

Was ist Datenvisualisierung?

Datenvisualisierung ist der Prozess der Übersetzung großer und komplexer Datensätze und deren Zusammenfassung in einem visuellen Format. Dadurch werden die Daten nicht nur leichter verständlich, sondern auch angenehm anzusehen, was Ihnen hilft, die Aufmerksamkeit der Menschen effektiver zu gewinnen.

Sprout Social veröffentlicht regelmäßig Datenvisualisierungsbeispiele mit begleitenden Infografiken in unseren Inhalten. So können wir die wichtigsten Details auf einen Blick hervorheben, während der Hauptteil des Artikels auf die Ergebnisse eingeht.

Sie finden auch andere Datenvisualisierungsbeispiele in unseren Berichten auf der Sprout-Plattform selbst, wie z. B. diesen Bericht über Facebook-Konkurrenten . Das vergleichende Liniendiagramm hilft Ihnen, schnell zu visualisieren, wie Ihre Facebook-Seite in Bezug auf das Publikumswachstum pro Tag im Vergleich zu Ihrer Konkurrenz abschneidet.

Nur einige der häufigsten Arten von Datenvisualisierungen sind:

• Flächendiagramme
• Liniendiagramme
• Balkendiagramme
• Kreisdiagramme
• Streudiagramme
• Histogramme
• Heatmaps

Diese können als eigenständige Visualisierungen in Analyseberichten fungieren, Textinhalte veranschaulichen oder sogar eine Rolle in einem größeren Data Storytelling-Aufwand spielen. Es ist wichtig, die besten Anwendungsfälle für verschiedene Arten der Datenvisualisierung zu verstehen, damit Ihre Bilder die Erkenntnisse aus Ihren Daten tatsächlich verdeutlichen und hervorheben, anstatt die Betrachter weiter zu verwirren – lesen Sie weiter für Tipps und Best Practices.

Vorteile der Datenvisualisierung

Es gibt viele Möglichkeiten, wie die Datenvisualisierung Ihre Marketingbemühungen vorantreiben und stärken kann, abgesehen davon, dass die Informationen einfacher zu verarbeiten sind. Lassen Sie uns einen genaueren Blick auf die Vorteile der Datenvisualisierung werfen, damit Sie verstehen, wie sie Ihrem Unternehmen einen Mehrwert bringt:

1. Geben Sie einen besseren Einblick

Der offensichtlichste Vorteil ist, dass es hilft, die Punkte zwischen verschiedenen Datensätzen zu verbinden, um Muster und Trends aufzudecken und so das Verständnis zu verbessern. Es fügt mehr Kontext hinzu und weist Ihren Daten Bedeutung zu, sodass Sie ihre Relevanz in der realen Welt verstehen und wie Sie sie anwenden sollten. Anstatt Sie nur mit Informationen zu überhäufen, stellt die Datenvisualisierung die wertvollsten Bits so zusammen, dass sie für Sie oder das Publikum Ihrer Inhalte sinnvoll sind.

Die Datenvisualisierung bietet Einblicke, die Sie mit herkömmlichen deskriptiven Statistiken nicht erhalten, und hilft Ihnen, die Unterschiede zwischen scheinbar ähnlichen Datensätzen zu visualisieren. Als klassisches Beispiel dafür dient Anscombes Quartett. Dies veranschaulicht vier Datensätze, die ähnliche deskriptive Statistiken teilen, wie z. B. denselben numerischen Durchschnitt oder dieselbe Standardabweichung, aber wenn sie in visuellen Diagrammen dargestellt werden, erzählen sie eindeutig vier verschiedene Geschichten.

2. Verbessern Sie Ihren Entscheidungsprozess

Mit verbesserten Einblicken und besserem Verständnis trägt die Datenvisualisierung zur Verbesserung des Entscheidungsprozesses bei. Da kritische Entscheidungsträger nicht den mühsamen Prozess des Sichtens von Daten durchlaufen müssen, um die benötigten Erkenntnisse zu gewinnen, können sie eine Lähmung der Analyse vermeiden und viel schneller fundierte Entscheidungen treffen.

Genau aus diesem Grund benötigen Sie Datenvisualisierung für das Marketing, da sie Ihnen hilft, leistungsstarke Strategien und Kampagnen zu entwickeln, bevor Ihre Konkurrenten Sie einholen können.

3. Binden Sie das Publikum ein

Es besteht kein Zweifel, dass gut gestaltete Grafiken attraktiv und ansprechend sind. Datenvisualisierung in Kombination mit Data Storytelling kann Ihnen dabei helfen, Ihre Zielgruppe anzuziehen und zu engagieren. Es kann den Informationen, die Sie teilen möchten, mehr Substanz verleihen und Ihnen helfen, Ihre Botschaft effektiver zu vermitteln.

Daher ist es nicht verwunderlich, dass selbst für Publikationen wie die Washington Post die meistgelesene Geschichte, die sie jemals online veröffentlicht hat, eine visualisierungsgesteuerte Geschichte ist, in der der Coronavirus-Simulator involviert ist. Und für die New York Times war der meistgelesene Artikel, den sie 2013 online veröffentlichte, eine Dialektkarte.

4. Leicht umfunktioniert

Einer der größten Vorteile der Datenvisualisierung ist ihre Vielseitigkeit, die es Ihnen ermöglicht, sie in verschiedenen Formaten für verschiedene Aspekte Ihres Unternehmens wiederzuverwenden – von Social Media bis hin zum Content-Marketing. Da es dabei hilft, die Informationen in ein leicht zu verarbeitendes Format zu übersetzen, verbessert es das Verständnis wichtiger Metriken auf allen Ebenen. Dadurch eignet es sich perfekt für den Einsatz im internen Berichtswesen und Kundenberichtswesen sowie für die Inhaltsentwicklung.

Das zu Beginn gegebene Sprout-Beispiel zeigt, wie Datenvisualisierung als Inhalt für Ihr Unternehmen dient. Das Hinzufügen von visualisierten Daten erleichtert das Konsumieren und Teilen Ihrer Inhalte, insbesondere in sozialen Medien, wo visuelle Inhalte dominieren.

Sehen Sie sich zum Beispiel an, wie das Content Marketing Institute eines der Diagramme aus seinem Jahresbericht twittert und dann Follower einlädt, den vollständigen Bericht zu lesen.

Sie können Ihre Daten auch in anderen Formaten übermitteln, einschließlich:

• Jahresberichte
• Artikel und Blogbeiträge
• Fallstudien
• Broschüren
• Präsentationen
• Videos
• Infografiken
• Interne Berichte

Tipps zur Datenvisualisierung

Bevor Sie Ihr Designteam mit der Datenvisualisierung beauftragen, müssen Sie einige Dinge beachten. Sie müssen sicherstellen, dass Sie an einem Thema arbeiten, das Ihre Zielgruppe anspricht, und die Daten, die Sie visualisieren möchten, aus der richtigen Quelle beziehen. Verwenden Sie also die folgenden Tipps, um Ihre Datenvisualisierungsbemühungen auf den Punkt zu bringen:

1. Gehen Sie konkret auf Ihr Thema ein

Damit Ihre Datenvisualisierungsbemühungen Wirkung zeigen, müssen Sie sich zunächst mit einem Thema befassen, das für Ihre Zielgruppe relevant und interessant ist. Aber selbst die relevantesten Daten können schwierig zu verarbeiten sein, wenn Sie das Publikum mit zu vielen Informationen überfordern. Und Ihre Daten können überall verstreut werden, wenn Sie keine klare Vorstellung davon haben, welche Geschichte Sie erzählen möchten.

Definieren Sie also einen klaren Zweck für Ihre visualisierten Daten, um das Hauptthema einzugrenzen, das Sie ansprechen möchten. Dies wird Ihnen auch dabei helfen, die Informationen in einem logischen Fluss für ein aussagekräftiges und effektives Data Storytelling zusammenzustellen.

2. Sammeln Sie glaubwürdige Daten

Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen verwendeten Daten solide und glaubwürdig sind. Da Daten leicht manipuliert und falsch dargestellt werden können, um dem eigenen Zweck zu dienen, ist es entscheidend, dass Sie nur unvoreingenommenen Quellen vertrauen. Sie können auch Ihre eigene Studie mit zuverlässigen und validen Forschungsmethoden durchführen.

3. Verwenden Sie Best Practices für das Design

Natürlich sind die visuellen Elemente genauso wichtig wie die Informationen selbst. Der springende Punkt bei der Präsentation Ihrer Daten in einem visuellen Format besteht darin, das Publikum einzubeziehen und Ihre Daten lesbarer und verdaulicher zu machen. Best Practices für das Design sind hier unerlässlich, weshalb es ideal ist, mit Teammitgliedern zusammenzuarbeiten, die auf Design spezialisiert sind, anstatt bei Layout- und Farbentscheidungen nach bestem Wissen und Gewissen zu urteilen, was sich erheblich darauf auswirken kann, wie gut ein Betrachter Ihre Daten versteht.

Zu diesen Best Practices gehören:

• Wählen Sie den Diagrammtyp sorgfältig aus, um Ihre Daten am besten zu übersetzen
• Lenken Sie das Auge, indem Sie die wichtigsten Details hervorheben
• Mit der richtigen Farbpalette, die markenkonsistent und angenehm für die Augen ist
• Markenkonsistente und gut lesbare Schriftarten verwenden

Natürlich macht es ein Marken-Styleguide viel einfacher, da Sie nicht jedes Mal den ganzen Prozess des Brainstormings durchlaufen müssen, welche visuellen Richtlinien Sie befolgen müssen, bis hin zu Schriftart und Farbe.

Die folgende Infografik von MediPENSE bringt all diese Best Practices auf den Punkt. Anhand von Balkendiagrammen zeigt es die verschiedenen Arten, wie Pflegekräfte mit ihren sehr anspruchsvollen Aufgaben umgegangen sind. Es hebt die entscheidenden Zahlen hervor, um Schlüsselbotschaften zu vermitteln.

Außerdem bleibt die Farbpalette konsistent mit den blauen und grünen Farben der Marke, während der weiße Hintergrund für eine minimale Belastung der Augen sorgt. Und sie verwenden zwei oder drei Schriftarten, die leicht zu lesen sind.

Tools zur Datenvisualisierung

Wenn Sie keinen Design-Hintergrund haben, wird es schwierig sein, alleine eine erfolgreiche Datenvisualisierung auf die Beine zu stellen. Daher ist es ideal, mit einem engagierten Designteam zusammenzuarbeiten, wenn Sie möchten, dass Ihre Daten die gewünschte Wirkung erzielen. Wenn Sie jedoch wenig Zeit oder Ressourcen haben, gibt es Tools, die Ihnen helfen können, automatisch visualisierte Daten zu generieren, oder Vorlagen für Datenvisualisierungen enthalten, die Sie einfach anpassen können.

Hier sind einige Tools, die Sie bei Ihren Datenvisualisierungsbemühungen unterstützen:

1. Tafel

Als eines der besten Tools zur Visualisierung Ihrer Analysedaten können Sie mit Tableau eine Verbindung zu Cloud-Datenbanken herstellen, um Ihre Daten zu sammeln und sie in optisch ansprechende Diagramme und Grafiken umzuwandeln. Sie können Blasendiagramme, Wortwolken und Baumdiagramme verwenden, um Ihren Daten mehr Kontext hinzuzufügen und ein einfaches Verständnis zu ermöglichen.

2. Sprießen Sie sozial

Sprout Social wird mit einem umfassenden Berichtstool geliefert, das automatisch visuelle Berichte für Ihre Leistung in sozialen Medien erstellt. Mit diesen visuellen Berichten können Sie ganz einfach die Follower-Wachstumsrate verfolgen, die Post-Performance messen und sich mit der Konkurrenz vergleichen. Sie können damit sogar Grafiken für interne Berichte erstellen, einschließlich Aufgabenleistung und Teamberichte.

3. Rache

Venngage kann Ihnen helfen, Infografiken zusammenzustellen, um durch Data Storytelling ein größeres Bild zu zeichnen. Es enthält viele Datenvisualisierungsvorlagen, die Sie mit Ihren eigenen Informationen, Farben, Diagrammen und Grafiken anpassen können.

Machen Sie sich bereit für leistungsstarkes Data Storytelling

Bei allem, was Sie bisher gesehen und gelesen haben, ist klar, dass die Datenvisualisierung in mehreren Aspekten Ihres Unternehmens eine wichtige Rolle spielt. Sie benötigen Datenvisualisierung nicht nur für das Marketing, sondern auch für eine bessere Kommunikation innerhalb der Organisation und schnellere Entscheidungen. Außerdem unterstützt es Ihre Content-Marketing-Bemühungen auf so viele Arten mit der Vielseitigkeit, sich an verschiedene Formate anzupassen.

Wenn Sie also immer noch nicht sein volles Potenzial ausschöpfen, ist es an der Zeit, dies zu ändern. Holen Sie sich unser kostenloses Social-Media-Toolkit, um sich ein besseres Bild davon zu machen, wie datengestützte Social-Media-Strategien aussehen sollten.