Effektive Datenvisualisierung als Erfolgsfaktor im Online Marketing

Stefanie Seitz, 06.12.2016

What is good visualization? It is a representation of data that helps you see what you otherwise would have been blind to if you looked only at the naked source. It enables you to see trends, patterns and outliers that tell you about yourself and what surrounds you.

—Nathan Yau, Data Points

Daten faszinieren, denn sie zeigen die Welt in Zahlen und zeigen Zusammenhänge auf, die wir ohne sie unmöglich erkennen können.


Daten sind die ideale Grundlage für Entscheidungen, weil sie objektiv sind und – im Idealfall - nicht eigefärbt durch Meinungen und Vorurteile. 


Daten können als verlässliche Untermauerung für unsere Hypothesen dienen und nicht zuletzt sind sie wunderschön anzuschauen, wenn wir sie richtig darzustellen wissen!

Datenvisualisierung - Ein gelungenes Beispiel von www.informationisbeautiful.net
Datenvisualisierung - Ein gelungenes Beispiel von www.informationisbeautiful.net


Es werden immer mehr Daten gesammelt und diese Daten sind für sich selbst nur Zahlen, die niemandem einen Nutzen bringen.


Das Datenaufkommen steigt, die Nachfrage an Insights aus diesen Daten ebenfalls. So werden Themen wie Big Data, Data Science und Datenanalyse Jahr für Jahr wichtiger.

Google Trends - Data Science 
Google Trends - Data Science
Google Trends - Big Data 
Google Trends - Big Data
 


Um Daten nutzen zu können, müssen Sie zuerst einmal richtig verstanden, interpretiert, zugeordnet und am Ende präsentiert werden.


In diesem Post gebe ich Ihnen daher einen Einblick in das Thema Datenvisualisierung. Was ist Datenvisualisierung? Warum ist Datenvisualisierung wichtig? Wie visualisiere ich Daten?


1. Datenvisualisierung - Was ist das?

Gleicher Inhalt – andere Optik. Welche der beiden Grafiken ist für Sie interessanter?

Datenpräsentation A  
Datenpräsentation A
Datenpräsentation B 
Datenpräsentation B
 

Quelle: http://www.storytellingwithdata.com/blog/2011/01/simple-vs-sexypräsentation


Bei der Datenvisualisierung, oder auch „Data Storytelling“ geht es darum, Zahlen leicht erfassbar zu visualisieren. 


Zugegeben, das Beispiel oben rechts sieht auf den ersten Blick nur wenig übersichtlich aus, übt jedoch garantiert mehr Faszination auf den Betrachter aus als sein Pendant links.


Komplexe Zusammenhänge lassen sich nicht immer so darstellen, dass sie von jedem in Sekunden verstanden werden können. Allerdings kann über Faktoren wie z.B. Schriften, Farben, Styles, Layouts und Diagrammarten der Betrachter geführt, die Aufmerksamkeit gehalten und das Verständnis erleichtert werden.

 

2. Warum ist Datenvisualisierung wichtig?

Daten verstehen ist das Eine – Daten erklären etwas ganz Anderes. Fast jeder, der mit Daten arbeitet, kommt an den Punkt, an dem er oder sie die eigenen Erkenntnisse teilen will . Kaum jemand wird Daten analysieren, nur weil es so viel Spaß macht.


Nun muss der Datenanalyst es schaffen, dem Marketing-Team das aus BWLern, Kommunikationswissenschaftlern, Grafikern etc. bunt zusammengesetzt ist, zu erklären, was die gesammelten Daten des Unternehmens XY für sie bedeuten - und damit eine Grundlage für Entscheidungen zu schaffen.


Im Zweifel eine mühsame Angelegenheit, die viele graue Tabellen und verwirrende Schaubilder beinhaltet und die Zuhörer kollektiv in einen seligen Tiefschlaf versetzt.

 

Das Problem an dieser Stelle: Nicht jeder kann sich für Zahlen begeistern und die wenigsten Menschen haben Spaß daran, durch endlose Excel Tabellen und Pie-Charts zu scrollen.


datenvisualisierung-pie-chart-meme


Wie kann man also die Zuhörer bei der Stange halten, ohne Abstriche bezüglich der dargestellten Datentiefe und dem Informationsgehalt zu machen?

 

Um an diesem Punkt die Kommunikation zu vereinfachen und eine zielführende Diskussion über gewonnene Erkenntnisse, über Schwachstellen und Potentiale führen zu können, kommt es darauf an, Daten verständlich zu präsentieren.

 

Am besten nicht nur verständlich, sondern auch visuell ansprechend und einprägsam. So, dass die präsentierten Grafiken schon von selbst die Neugier des Betrachters wecken und in Erinnerung bleiben.

 

Hat man diese Fähigkeit gemeistert, kann die Präsentation noch so voll von Daten sein, die Aufmerksamkeit der Zuhörer wird bei den bunten Bildern liegen, die der Datenanalyst dann ganz in Ruhe seinem aufmerksamen Publikum erklären kann.


3. Was sind die Vorteile einer gelungenen Datenvisualisierung?

Bei der Arbeit mit Google Analytics, AdWords nutzen wir Daten als Arbeits- und Entscheidungsgrundlage.


Diese Daten zeigen uns unter anderem Schwachstellen von Websites auf, geben uns Einblicke in das Userverhalten, sind die Basis für Optimierungsempfehlungen und geben Auskunft über Erfolg oder Misserfolg von Werbemaßnahmen.

 

Im Agenturalltag ist es besonders wichtig, diese Erkenntnisse mit den Kunden und Teammitgliedern zu teilen. Eine gute Datenvisualisierung kann an dieser Stelle die Kommunikation erheblich erleichtern. Oft sagt ein Schaubild mehr aus als 100 Worte - Missverständnisse werden minimiert.

 

Es ist wichtig, einem Kunden nicht nur die Ergebnisse zu präsentieren, sondern auch dafür zu sorgen, dass er verstehen kann, wie diese Ergebnisse zustande kommen.


Erst dadurch kann in Meetings zielführend diskutiert werden, denn alle Anwesenden verstehen die wichtigsten Zusammenhänge und können auf dieser Grundlage weitere Schritte beschließen.


Kurz & Knapp - 6 Vorteile einer gelungenen Datenvisualisierung:


1. Ihre präsentierten Inhalte erwecken Neugier

2. Auch komplexe Zahlen und Zusammenhänge bleiben im Kopf

3. Chef, Kollegen, Mitarbeiter und Kunden verstehen wovon Sie reden

4. Erhöhte Aufmerksamkeitsspanne im Gegensatz zur null-acht-fünfzehn Excel Darstellung

5. Sie schaffen eine gemeinsame Verständnis-Grundlage, auf der zielführend diskutiert werden kann

6. Ihre (Daten-)Präsentation bleibt in Erinnerung


Vor allem geht es darum, Zahlen in visueller Form greifbar zu machen, um es dem Zuhörer/Betrachter zu erleichtern, die Informationen zu verarbeiten und zu behalten.


Hier nutzen wir uns den sogenannten „Picture Superiority Effect“. Dieser bezieht sich auf die menschliche Fähigkeit, Informationen besser im Gedächtnis zu behalten, wenn sie im Zusammenhang mit Bildern erfasst werden.


Hier ein 3 Sekunden Video zum Thema Picture Superiority Effekt:

 
 

4. Wie geht das mit der Datenvisualisierung?

Noah Iliinsky (IBM’s Center for Advanced Visualization) spricht von vier Regeln für eine gelungene Datenvisualisierung:


Regel 1 : Ziel & Absicht festlegen - Warum erstellen Sie diese Datenvisualisierung?

Regel 2: Inhalt definieren- Was versuchen Sie zu visualisieren?

Regel 3: Struktur festlegen – Wie haben Sie vor, die Inhalte zu visualisieren? Wie können Sie am besten die wichtigsten Daten, Informationen und Beziehungen aufzeigen?

Regel 4: Formatierung optimieren – Wie ist das Look & Feel? Wie sollen die Daten „konsumiert“ werden? „Formatting ist the icing on the cake!“


Es braucht einiges an Vorstellungsvermögen, um qualitativ hochwertige Grafiken zu erstellen, die Daten korrekt und effizient wiederspiegeln.  Gleichzeitig muss man ein Verständnis dafür haben, wie Menschen Informationen verarbeiten.


Mit etwas Übung und den richtigen Tools geht es aber dann doch recht schnell, die Darstellung von Daten zumindest zu verbessern.


Es gibt unzählige Möglichkeiten, Daten zu präsentieren. So kann man ganz einfach schon über Schrift, Layout, Farben und Diagrammart.

Jonathan A. Schwabish stellt drei Prinzipien vor, mit denen jeder Einsteiger beginnen kann:


I. Zeigen Sie die Daten.


Menschen lesen Grafiken in einem Bericht, Artikel, oder Blog um die Geschichte zu verstehen, die erzählt wird. Die Daten sind der wichtigste Teil der Grafik und sollten so klar wie möglich dargestellt werden.


Das heißt aber nicht, dass alle Daten gezeigt werden müssen – in vielen Fällen werden sogar zu viele davon gezeigt. Versuchen Sie sich in den Betrachter hineinzuversetzen. Welche Daten sind wichtig, um die Zusammenhänge und die Geschichte zu verstehen?


II. Reduzieren Sie Störfaktoren.


Die Verwendung von unnötigen oder ablenkenden visuellen Elementen führt gewöhnlich zu einer Verringerung der Übersichtlichkeit.


Störfaktoren können z.B. sein: 

·      dunkle, zu breite Gitterlinien

·      unnötige Markierungen, Text oder Labels

·      unnötige Icons oder Bilder

·      Schattierungen und Farbverläufe, die nur der Verzierung

·      unnötige Dimensionen

·      texturierte oder gefüllte Farbverläufe (siehe Abbildung)

Datenvisualisierung Beispiel Stöfaktoren reduzieren


III. Verbinden Sie Text und Grafik.


Eine Visualisierung sollte so konstruiert sein, dass sie den Text ergänzt und gleichzeitig selbst genug Informationen enthalten, um separat verständlich zu sein.


Oft sind zum Beispiel Legenden und beschriebener Inhalt einer Grafik zu weit voneinander entfernt. Lösung: Integrierte Legenden – direkt unter dem Titel oder am Ende einer Linie. Sie sind besser verständlich.


Im nachfolgenden Beispiel wurde auf einen Großteil der Beschriftungen verzichtet, da sie für das Verständnis der Daten nicht nötig waren. Dadurch entsteht ein deutlich übersichtlicheres und schneller erfassbares Gesamtbild.

 

Das sind nur einige einfach Beispiele, wie die Darstellung von Daten durch simple Änderungen verbessert werden kann.

 

Für Datenanalysten, die ihre Ergebnisse schnell und akkurat kommunizierten wollen, ist die Präsentation äußerst wichtig.

 

Gute Visualisierungen zeigen die Daten, um eine Geschichte zu erzählen, reduzieren Störfaktoren so weit wie möglich, um den Fokus auf die wichtigsten Punkte zu lenken und verbinden Text und Grafik so, dass Informationen effektiv vermittelt werden.

 

Mit der Flexibilität von modernen Tools oder sogar relativ ‚einfachen“ Softwareprogrammen wie Excel, ist es heutzutage kosteneffektiv (im Bezug auf Zeit, Geld und Energie), sich mit dem Thema der grafischen Präsentation auseinanderzusetzt.

 

Wer noch mehr Tipps & Tricks möchte, dem empfehle ich dieses 20-minütige Video von Cole Nussbaumer (storytellingwithdata.com):

Fazit

Ein Wort zum Schluss zum Thema Datenvisualisierung. Bunte Bilder sind schön und machen es einfacher, komplexe Zusammenhänge zu visualisieren bzw. kommunizieren und damit verständlich zu machen.

 

Verlieren Sie sich aber nicht in den vielfältigen Möglichkeiten, die Ihnen die unterschiedlichen Tools bieten, die auf dem Markt sind.

 

Versetzten Sie sich in den Zuhörer hinein. Was ist für ihn relevant? Was muss er verstehen? Wie können Sie ihm die wichtigsten Informationen vermitteln, ohne ihn unter einer Lawine von Zahlen und Charts zu begraben?

 

Sorgen Sie dafür, dass Ihre Datenpräsentation klar und gut verständlich ist. Denn das ist im Endeffekt der Sinn der Datenvisualisierung!

Stefanie Seitz ist Online Marketing Consultant bei Optimeil und schreibt regelmäßig für den Testland-Blog. Sie ist Google Adwords Expertin und Conversionrate Spezialistin mit einer Leidenschaft für Verhaltenspsychologie, Neuromarketing und Datenanalyse.
Fragen oder Anregungen zu diesem Artikel?
Stefanie Seitz freut sich von Ihnen zu hören: 0221/9808014  oder sseitz@optimeil.de

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