Процесс формирования отчетов, визуализация и способы отображения результатов анализа
Чтобы получить корректный результат своей работы, специалисту-аналитику важно понимать:
• На какой именно вопрос нужен ответ. Например, найти лучшего продавца в компании, определить наиболее успешную маркетинговую акцию или выявить «слабое звено» в бизнес-процессах.
• С какой целью будет использован полученный ответ: нужно отчитаться перед инвесторами, изменить структуру компании, улучшить скрипты продаж или оптимизировать движение денежных средств в организации.
• Кто будет пользоваться результатами анализа: руководитель, смежный отдел или группа специалистов из разных подразделений компании.
• Каким образом будет использована работа аналитика: по ее результатам расскажут о решении руководства на общем собрании, закупят другие товары или ее используют как отправную точку на совещании руководителей.
От ответов на эти вопросы зависит то, в каком виде нужно представить результат: в виде аналитического отчета или дашборда.
Аналитические отчеты
Они удобны, когда руководителю необходимо оценить данные с динамикой конкретного показателя – будь то уровень продаж товара в определенном городе или общая выручка. В таких случаях аналитические отчеты выступают своеобразным «одностраничником», который удовлетворяет самые сжатые запросы. Вместе с тем визуальное отображение одного параметра в отрыве от других ограничивает возможности анализа, затрудняет комплексную и глубокую оценку ситуации. Тем не менее аналитические отчеты по-прежнему остаются популярными.
Рассмотрим эффективность аналитического отчета на примере компании Refocus Digital Academy, которая занимается онлайн-обучением в Юго-Восточной Азии.
В своей работе руководитель Refocus столкнулся с рядом проблем:
• Избыток источников информации.
• Неясность целей и задач использования данных.
• Отсутствие стратегии работы с ними.
• Неоправданные затраты времени и сил на подготовку отчетов, которых все равно оказывалось недостаточно для оценки положения компании.
• Сложный способ подачи информации в отчетах, что мешало руководству видеть основные тенденции.
Команда LEFT JOIN устранила эти трудности. Помимо инженерной работы, мы с командой создали с нуля стратегию для работы с данными и изменили подходы к формированию аналитических отчетов. В результате руководитель Refocus получил инструмент для своевременного принятия решений.
Компания смогла эффективнее удерживать и возвращать клиентов; прибыль Refocus выросла и в течение шести следующих месяцев позволила привлечь новые раунды инвестиций.
Рис. 58. График, показывающий конверсию из лидов в покупателей по месяцам
Теперь рассмотрим второй способ представления результатов анализа данных. Он приходит на помощь, когда аналитического отчета недостаточно.
Дашборды
Дашборд – это объединение элементов визуализации данных в единую систему для принятия решений. Выглядит он примерно как на рисунке ниже. На нем изображают ключевые метрики, динамику прироста показателей, разбивку данных по ключевым измерениям – словно множество аналитических отчетов, собранных вместе. Это необходимо для того, чтобы понимать ситуацию в целом и оперативно принимать решения по ней.
Дашборд похож на приборную панель автомобиля, на которой вы видите все важные для его корректной работы показатели.
Комплексная визуализация вашего бизнеса может выглядеть так (рис. 59):
Рис. 59. Дашборд – комплексная визуализация вашего бизнеса
Аналитический отчет содержит конкретный срез информации. Это может быть таблица, график или диаграмма с кратким объяснением. У отчета могут быть инструменты управления: разные фильтры и настраиваемые параметры, с помощью которых можно детализировать анализ.
Дашборд же соединяет в себе несколько отчетов. Он содержит систему метрик в виде разных графиков, таблиц и других типов визуализации информации. К ним также добавляются пояснения:
• как читать диаграмму,
• на какие элементы стоит обратить внимание.
Дашборд содержит основные показатели эффективности, объясняет их появление и значение для отдельной задачи и организации в целом. По сути, это автоматически обновляемая система визуализации данных и показателей, которая:
• интерактивна;
• имеет много уровней;
• наглядна.
Что мы подразумеваем под интерактивностью дашборда? С ним можно активно взаимодействовать:
• переходить от общих показателей к частным;
• смотреть, из чего формируется система метрик, кто и какие данные предоставил для расчета отдельного показателя;
• возвращаться к общей картине.
Информация в дашборде меняется, как только в базу данных вносится новое наблюдение. И это его важное отличие от статичных отчетов.
Рис. 60. Таблица с данными
Кроме того, информация в графическом виде воспринимается гораздо проще. Тенденции лучше видны на графиках и диаграммах. Таблицы с информацией, конечно, тоже нужны и полезны, но их изучение отнимает много времени.
Взгляните на этот пример: на рис. 60 информация представлена в виде таблицы, на рис. 61 – в виде графика. Где легче найти аномальное значение в данных?
Рис. 61. Графическое изображение данных
Ответ очевиден.
Рассмотрим работу над аналитикой при помощи дашбордов на примере кейса телеком-компании Aircall. Мы с командой работали над их проектом по инжинирингу и визуализации данных.
На рисунке 62 изображены массивы данных компании. Пропущенные звонки собраны в строки. Дополнительно им присвоены метки: входящие от бизнес-партнеров, коммерческих агентов, других абонентов.
В данных Aircall содержится детальная информация о звонке, для этого всего лишь надо найти нужную строчку в таблице. Безусловно, факт наличия собранных данных в базе – это уже шаг вперед. Но достаточно ли этого для изучения записи и создания грамотных выводов?
Рис. 62. Массивы даных компании
Давайте посмотрим, что получилось, когда на основе «сырой» информации мы построили интерактивные дашборды с помощью Looker (рис. 63).
Рис. 63. Интерактивный дашборд
Теперь информация представлена наглядно. Дашборд ее структурировал и позволил быстрее:
• отследить нагрузку на сеть провайдера,
• сделать выводы,
• принять решения.
Кроме того, при необходимости можно вернуться к списку звонков за определенный период или в выбранной категории, а также изучить всю информацию о конкретном звонке.
Понимание того, какие именно показатели необходимо включить в дашборд, и их тщательный отбор, имеет большое значение для бизнеса.
Именно поэтому важно, чтобы внутри организации метрики были выстроены в систему.
Это облегчит создание дашборда. Ведь, повторюсь, аналитика – это комплексная работа. Одно зависит от другого.
Кстати, иногда дашборды бывают полезны не только в бизнесе, но и в обычной жизни. Я адаптировал их в повседневность, и вот как это помогло мне.
Первые месяцы после рождения ребенка – одни из самых сложных для родителей. Так было и у нас с женой. Мне кажется, после выписки из роддома мы перестали спать, иногда ложились после трех или четырех утра. Думаю, многие, у кого есть дети, сейчас неосознанно кивают. Это был наш первый ребенок, и, как тревожные родители, мы хотели знать, что с ним происходит каждую секунду.
Сложно удержать в голове разом большой объем новой информации. И так как наша семья ориентирована на технологии, мы обратились за помощью к девайсам. Решили использовать специальное приложение на Apple Watch – Baby Tracker. Оно помогало отслеживать некоторые процессы ухода за ребенком:
• время засыпания и пробуждения;
• время кормления;
• необходимость смены очередного подгузника.
Через 8 месяцев я обнаружил внушительный лог накопившихся данных и решил извлечь пользу из этой информации. Построил дашборд, отображающий сон, приемы пищи и другие процессы жизни малыша.
На примере этого дашборда можно увидеть ключевые показатели жизни ребенка в первые три месяца, а также динамику сна и других паттернов поведения. Благодаря этому дашборду мы стали лучше понимать малыша именно тогда, когда он мог рассказать о своих желаниях только громким плачем. Из фактических показателей мы сделали выводы, в какое время суток ребенок больше всего нуждается в нашем внимании, когда ест лучше, а когда – хуже, есть ли предпочтения по часам сна. Это также позволило лучше видеть его нужды и следить за нашими колоссальными изменениями в жизни.
Используйте рабочие инструменты, адаптируйте их, и это может помочь вам улучшить качество жизни не только в работе, но и в быту (рис. 64).
Вернемся к бизнесу и аналитике. Важно понимать: дашборд обычно готовят одни сотрудники, а пользуются им другие. Допустим, аналитики создали дашборд для маркетингового отдела.
На его основе маркетологи в свою очередь:
• построили стратегию для продвижения продукта компании,
• оценили эффективность маркетинговых акций и измерили стоимость привлечения лидов,
• скорректировали план рекламных кампаний.
Рис. 64. Дашборд в быту
Таким образом, в зависимости от характера данных и специалистов, для которых маркетолог формирует отчет, дашборды делятся на несколько видов:
• стратегические;
• оперативные;
• аналитические;
• тактические.
Стратегический дашборд отражает глобальные показатели: к примеру, объем рынка и долю компании в нем. Такая информация дает представление об успешности бизнеса. Подобные дашборды, как правило, используют для наглядной демонстрации результатов работы перед инвесторами и изучения общих показателей деятельности организации.
Оперативный дашборд отражает состояние бизнес-процессов и их эффективность за относительно короткое время. Часто подобные дашборды обновляют раз в сутки, но порой требуется и более актуальная информация. Их здесь применяют как инструмент для молниеносного принятия решений. Один из примеров оперативного дашборда в ретейле – на рис. 65.
На дашборде (рис. 65) можно увидеть:
• общий объем трафика и конверсию;
• средний чек и LTV клиента;
• динамику продаж и среднего чека;
• распределение продаж по регионам.
Такой дашборд помогает понять пользовательские предпочтения.
Аналитический дашборд позволяет исследовать тенденции и делать выводы. Обычно его создают для конкретных бизнес-подразделений, чтобы аналитики могли отслеживать отклонения показателей и выявлять причины этого. Например, можно разработать дашборд, отображающий изменение числа пользователей конкретного продукта за неделю. Или же отследить такие параметры, как средний чек, доля клиентов и процент товарооборота по каждому из конкурентов.
Рис. 65. Оперативный дашборд, показывающий активность аудитории сайта интернет-магазина
Независимо от типа, главные его преимущества неизменны – интерактивность, наглядность и интуитивная понятность для пользователей. Какой же итог мы можем подвести?
Дашборд остается одним из главных и незаменимых инструментов и помогает искать ответы на текущие вопросы бизнеса. Он нужен, когда поставлена задача в кратчайшие сроки предоставить руководству информацию в интерактивном виде.
Повторюсь, дашборд строят в зависимости от целей. Нужно учитывать:
• для кого он предназначен,
• какие основные задачи поставлены перед аналитиком (непосредственно аналитика или помощь руководству в административных вопросах),
• какие системы показателей используются в организации.
Пользователи дашбордов – это сотрудники, которые работают с информацией «здесь и сейчас». Если же руководителю требуются полотна данных в виде таблиц, то дашборд не подойдет. Вероятно, в этом случае вы еще не сформулировали для своего бизнеса задачи, которые решаются аналитиком (если он есть в компании).
В мире аналитики, где границы знаний и возможностей постоянно расширяются, дашборды представляют собой лишь один вариант из многочисленных аналитических средств. Когда руководителю требуется выборочная информация, можно использовать упомянутые выше аналитические отчеты или презентации.
Презентации помогут, когда руководителю не требуется ни интерактивность, ни аналитика в режиме реального времени. Иногда достаточно получить актуальную информацию по узкоспециализированному вопросу, сопоставленную с данными за аналогичный период в прошлом. В этом случае помогут презентации с графиками и краткими пояснениями. В комментариях к слайдам указывают особенности визуализации и инструкции по интерпретации данных, а в самом слайде упоминается источник.
Основные типы графиков в визуализации данных
Дашборды, отчеты, презентации… Все это – форматы для удобного анализа данных. Но как спланировать и скомпоновать графики так, чтобы получить максимум пользы, используя минимум «чернил»?
Приведем цитату Эдварда Тафти, американского статистика и автора книг по визуализации:
«Большая доля чернил на графике должна представлять информацию о данных, меняясь по мере их изменения. Чернила – это нестираемая суть, основной блок, собранный для отображения изменений в представляемых числах»[6].
Иными словами, если убрать из графика «чернила», или, по-другому, линии, цифры и буквы, то он потеряет всякий смысл. С другой стороны, нельзя переборщить с данными в отчете, увлечься излишним текстовым описанием или обводкой и другими визуальными эффектами. Иначе пользователь не сможет сконцентрироваться на том, что важно.
И здесь перед аналитиком встают задачи уже совершенно другого порядка: какой вид визуализации подойдет к каждому конкретному случаю, как презентовать данные так, чтобы финальный дашборд был понятен не только ему, но и, скажем, коллеге из маркетингового или продуктового отдела?
В зависимости от типа данных и задачи, стоящей перед аналитиком, из множества различных визуальных решений выбирается интуитивно понятное, не дающее вариантов неверной интерпретации информации и отвечающее запросам специалиста – «потребителя» этой визуализации.
Два главных типа визуализации данных, которые обычно помогают быстро разобраться в показателях любому, кто смотрит отчет:
• Столбчатые диаграммы – один из самых часто встречающихся видов визуализации. В таких графиках исследуется соотношение определенной категории и числа (рис. 66). Их, в частности, используют при сравнении стран, наименований товаров или видов услуг по заданному числовому признаку, скажем, объемов производства, инвестиций, количества трудоустроенных или потребительскому спросу.
Рис. 66. Пример столбчатой диаграммы – график прироста аудитории моего Telegram-канала LEFT JOIN за 2-й квартал 2024 г.
Рис. 67. Пример статистики Telegram-канала LEFT JOIN в виде линейных графиков
Рис. 68. Показатели метрики ARPU (средний доход в расчете на одного абонента телекоммуникационной сети)
• Линейный график. У вас тоже есть свой персональный – но вы об этом никогда не задумывались – кардиограмма! В аналитике линейные графики используются для визуализации изменений одного или нескольких переменных во времени: роста цен, популярности товара, количества пользователей и так далее (рис. 67).
Иногда можно увидеть и другие, более сложные, но существенно менее наглядные примеры визуализации. Разберем ситуацию, когда необходимо показать финансовому директору, в каких регионах страны магазины компании приносят больший доход. Привлекательным способом визуализации будет, конечно же, карта. На ней каждый регион будет залит краской. И чем больше сумма выручки за исследуемый период, тем темнее цвет (рис. 68).
Рис. 69. Пример частой ошибки, которую совершают при создании круговых диаграмм: сумма значений долей должна быть равна 100%
Или другой пример: даже если вы никогда не сталкивались с аналитикой данных, то наверняка видели круговые диаграммы на стендах, в статьях, даже в школьных учебниках (рис. 69). Круговая диаграмма – самый спорный вид визуализации, в нем чаще всего встречаются ошибки (допустим, сумма значений долей больше 100 %).
Дело в том, что человеческому глазу очень сложно сравнивать секторы по площади между собой, и из-за этого возникают когнитивные искажения в сравнении процентных соотношений. Но иногда круговые диаграммы все же удобны, поэтому полностью вычеркивать их из арсенала визуализации не стоит (рис. 70).
Рис. 70. Круговая диаграмма, которая наглядно показывает процентное соотношение оценок достижения поставленных целей
Это лишь несколько вариантов визуализации данных (рис. 71). Конечно, их в десятки раз больше. Некоторые виды графиков используются чаще других, а бывает, задачи или типы данных можно одинаково хорошо представить двумя разными способами, и тут уже выбирает аналитик на свой вкус.
Теперь вы имеете представление о задачах всех направлений работы с данными и отчетности, которая поможет вашему бизнесу развиваться. И пришло время собирать свой собственный аналитический отдел. Чем мы и займемся.
Рис. 71. Способы визуализации данных