Průvodce pro výzkumníky po přehledových panelech

Požadavky uživatelů

Úvodní briefing může být jedním z nejdůležitějších kroků, jak se neztratit ve všech možnostech a skutečně snížit složitost vašeho dashboardu. Zaměření se pouze na vytváření atraktivní grafiky a interaktivních rozhraní může sice pomoci zapůsobit na uživatele, ale pokud vašemu dashboardu chybí funkčnost, je neúčinný a pravděpodobně nebude pravidelně využíván. Proto byste měli nejprve uvažovat o účelu svého dashboardu a odpovídajících požadavcích uživatelů. Jakmile si tyto body ujasníte, návrh vašeho dashboardu se víceméně vyřeší sám.

Ačkoli existuje mnoho způsobů, jak na to jít, podle našich zkušeností se k vyjasnění požadavků osvědčují zejména následující čtyři klíčové otázky:

Kdo jsou uživatelé vašeho řídicího panelu? Jak často jej budou používat, jaké jsou jejich každodenní rutiny, jakých cílů se snaží dosáhnout a jaká rozhodnutí budou na základě těchto informací přijímat? Mějte na paměti, že přehledové panely by měly vždy někomu usnadňovat život – proto je uživatel na prvním místě.
Jaké jsou jejich individuální požadavky? Bude váš dashboard muset zahrnovat různé uživatelské role a v čem se od sebe liší? Jaké jsou vhodné úrovně oprávnění pro každou z nich, pokud jde o přístup k datům, jejich analýzu a export?
Jaké informace jsou pro uživatele důležité? Jaké jsou relevantní KPI pro jednotlivé skupiny uživatelů? Jaké další zdroje dat je třeba zahrnout, aby bylo možné tyto KPI zasadit do kontextu (např. CRM, ERP, …)?
Jaká je strategie společnosti? Jak pomáhá řídicí panel uživatelům soustředit se na to podstatné a sladit jejich činnosti s celkovými cíli?

Role uživatelů a příslušné ovládací panely

Nyní, když už máte přehled o obecných požadavcích, pojďme se blíže podívat na typické uživatelské role a jim odpovídající řídicí panely. Následující kategorie vám mohou pomoci lépe zacílit váš řídicí panel.

Provozní dashboardy denně využívají provozní týmy. Jsou nezbytné pro přijímání informovaných rozhodnutí a velmi často pracují s daty v reálném čase. Jejich analytické schopnosti jsou omezené; zaměřují se pouze na nejdůležitější KPI, které zajišťují plynulý chod podniku. Příkladem může být panel, na kterém mohou inzerenti v reálném čase sledovat, jak jejich reklamy oslovují cílovou skupinu, a podle toho kampaň optimalizovat. Jelikož jsou data vykazována v reálném čase, mají operátoři přímou zpětnou vazbu na své akce.

Analytické přehledynejčastěji využívají výzkumníci nebo obchodní analytici. Hlavním cílem analytických přehledů není okamžitá akce, ale spíše prozkoumávání dat, identifikace příležitostí nebo vyšetřování problémů. Podkladová data velmi často obsahují mnoho různých proměnných, ale nejsou aktualizována příliš často. Tyto přehledové panely umožňují uživatelům odhalovat vzorce, trendy a anomálie v datech, a jsou proto vybaveny interaktivními statistickými funkcemi. Jakmile získáte relevantní poznatky, můžete je prostřednictvím těchto přehledových panelů sdílet s ostatními (např. jejich exportem). Tyto přehledové panely se nejčastěji používají ve velkých projektech, zejména v mezinárodních studiích nebo studiích zaměřených na sledování vývoje.

Strategické přehledové panely obvykle využívá vrcholové vedení ke sledování pokroku při plnění obecných obchodních cílů. Nemusí nutně pracovat s daty v reálném čase, ale měly by poskytovat komplexní přehled o všech relevantních oblastech podnikání. Proto obvykle zahrnují různé zdroje dat, které pokrývají všechny úhly pohledu, např. data z CRM, spokojenost zákazníků a zaměstnanců, finanční údaje atd. Zejména pro společnosti s pobočkami a dceřinými společnostmi umožňují strategické dashboardy srovnávat jednotlivá zisková centra s celkovými obchodními výsledky a poskytují různým uživatelům individuální úrovně přístupu a srovnávací ukazatele (např. vrcholovému vedení, regionálním manažerům, vedoucím prodejen).

Tyto kategorie samozřejmě nejsou neměnné. Existuje mnoho případů, kdy má kombinace různých přístupů naprostý smysl. Měli byste je spíše vnímat jako užitečný nástroj, který vám pomůže lépe pochopit požadavky vašeho konkrétního případu.

Příslušné zdroje údajů

Pojďme se na chvíli věnovat zdrojům dat. Dashboardy mohou pracovat se všemi typy dat. Nejčastěji se jedná o strukturovaná data (např. z kvantitativních průzkumů), ale mohou zahrnovat i nestrukturovaná data, která již prošla předchozím zpracováním (např. z kvalitativních online deníků). Naše řešení dashboardů vám umožňuje provádět typické postupy přípravy dat, jako je kódování, analýza textu nebo vážení.

Je důležité zvážit, jak často bude zdroj dat aktualizován. U ad hoc studií lze data nahrát ručně při spuštění dashboardu. U sledovacích studií jsou nutné opakované aktualizace. V těchto případech může pomoci automatické FTP nebo automatický čtečka souborů. Některé dashboardy mohou také vyžadovat data v reálném čase. Toho lze dosáhnout pomocí živého API.

A konečně lze v jednom dashboardu kombinovat různé zdroje dat. Jak jsme již viděli, některé dashboardy mohou vyžadovat více než jeden zdroj dat, aby byly všechny relevantní informace soustředěny na jednom místě. Toho lze dosáhnout zobrazením informací z různých datových zdrojů na jedné obrazovce bez integrace dat (např. spokojenost zákazníků vedle spokojenosti zaměstnanců), ale také propojením datových zdrojů prostřednictvím sdílené proměnné (např. prodej zmrzliny a informace o počasí v různých časových okamžicích).

Jakmile si vytvoříte přehled o všech relevantních zdrojích dat a dostupných proměnných, je třeba začít pracovat na informační hierarchii vašeho dashboardu.

Hierarchie informací

Jak již bylo řečeno, přehledové panely pomáhají zjednodušit všechny dostupné informace. Proto by měly uživatelům vždy umožňovat soustředit se na nejdůležitější aspekty dané problematiky. Klíčovým principem při navrhování přehledových panelů je zajistit, aby byly pro uživatele co nejjednodušší.

To nás přivádí k základnímu psychologickému principu, který musíme mít na paměti při navrhování dashboardů: Pokud se najednou zobrazí příliš mnoho informací, jejich množství a složitost mohou uživatele zahlcovat a ve skutečnosti mu bránit v rozhodování. Tento jev se nazývá „paralýza z analýzy“.

Rádi bychom vám představili dvě základní techniky, které uživatelům pomáhají udržet si soustředění. První z nich pochází z žurnalistiky a je známá jako obrácená pyramida nebo BLUF (bottom line up front): snažte se sdělit nejdůležitější informace hned na začátku, pokračujte významnými detaily nebo trendy a obecné souvislosti a další podrobnosti umístěte do „drobného písma“ vašeho dashboardu.

Druhá technika pochází z oblasti UX designu a je známá jako „progresivní odhalování“ (Progressive Disclosure). Nezobrazujte vše najednou, ale využijte interaktivní prvky k tomu, abyste uživatele provedli vašimi daty, například pomocí vizuálních hierarchií, záložek, akordeonů nebo filtrů. Na úvodní obrazovce začněte s nejrelevantnějšími zjištěními, zbytečné informace nechte co nejdéle skryté a tyto podrobnosti postupně odhalujte na následujících obrazovkách. To uživatelům pomáhá soustředit se vždy jen na jednu věc, přičemž mají stále přístup ke všem informacím.

S tímto vědomím byste měli přistupovat k datům, která chcete ve svém dashboardu vizualizovat. Snažte se, aby jedna metrika byla v centru pozornosti uživatele (např. celková spokojenost zákazníků), a všechny ostatní metriky k ní vztahujte. Jaké jsou faktory ovlivňující vaši klíčovou metriku (např. spokojenost s cenou, s kvalitou, …)? Jak se liší vaše zákaznické segmenty (např. demograficky)? Jak se tato metrika mění v čase?

Vytvoření informační hierarchie vám pomůže definovat strukturu vašeho řídicího panelu a určit, jaké vizuální prvky a funkce budou na jednotlivých obrazovkách zapotřebí k zprostředkování relevantních informací.

Vizualizace dat

Důvodem, proč se vizualizace v poslední době staly tak populární, je to, že proměňují abstraktní a složité údaje v hmatatelný a srozumitelný zážitek. Opět slouží k tomu, aby uživateli usnadnily práci. Pomocí několika jednoduchých principů designu můžete svá data učinit ještě srozumitelnějšími. Pojďme se na ně podívat.

Návrh dashboardů se velmi často řídí snahou o co největší vizuální přitažlivost. Obecně na tom není nic špatného, protože to může motivovat uživatele k pravidelnému využívání vašeho dashboardu. Všechny grafy však musí i nadále sdělovat relevantní informace a designové rozhodnutí by nikdy nemělo bránit úspěšnému sdělení dat. Tento princip je obecně známý jako „forma následuje funkci“.

Příklad: mohlo by být lákavé seskupit několik prstencových grafů vedle sebe, protože jejich vizuální podobnost vytváří jednotný vzhled. A ve skutečnosti by to bylo rozumné rozhodnutí z hlediska designu, pokud by všechny proměnné obsahovaly pouze několik charakteristik. Čitelnost prstencového grafu však klesá s rostoucím počtem hodnot. Stává se obtížnější určit modus a porovnávat relativní četnosti jednotlivých hodnot mezi sebou. V tomto případě by pravděpodobně bylo lepší zvolit jiný typ grafu, aby bylo sdělení účinnější.

Odstranění všech zbytečných prvků designu může vašim uživatelům pomoci lépe se soustředit na relevantní data. Tento princip je mezi tvůrci datových vizualizací známý jako vysoký poměr dat k vizuálním prvkům (data-ink-ratio). Tento pojem se na první pohled může jevit jako poněkud abstraktní, ale umožňuje vám posoudit, jak přehledný a jednoduchý je design vašeho dashboardu ve skutečnosti. Pokud si představíte všechny pixely vaší vizualizace, počet pixelů potřebných k zobrazení skutečných dat (data-ink: čáry, plochy, osy, popisky dat) by měl převyšovat počet pixelů, které nejsou k zobrazení dat potřebné (non-data ink: mřížka pozadí, 3D efekty, stíny, nadbytečné popisky). Tím se sníží množství rušivých designových prvků a uživateli se usnadní soustředit se na podstatné informace.

Naším posledním doporučením pro navrhování lepších dashboardů je: nezapomínejte na uživatele. Mnoho uživatelů vašeho dashboardu se bude spoléhat pouze na informace, které dashboard poskytuje, aniž by měli k dispozici někoho, kdo by jim pomohl s interpretací a zařazením těchto poznatků do kontextu. Proto mohou být některými z nejdůležitějších prvků právě slovní popisy, které uživatelům pomohou zařadit informace do kontextu:

• Používejte nadpisy, vysvětlivky nebo definice proměnných.
• Uveďte k číslům co nejvíce (obchodního) kontextu.
• Dodržujte jednotné zásady pojmenovávání proměnných a klíčových ukazatelů výkonnosti (KPI), abyste předešli možnému zmatku.

Údržba řídicího panelu

V neposlední řadě: jakmile bude váš dashboard hotový, nenechávejte ho bez povšimnutí. Měli byste naplánovat pravidelné revize. V mnoha případech bude stejně nutné data, na nichž je dashboard založen, v průběhu času aktualizovat. To je také vhodná příležitost k optimalizaci některých jeho funkcí. Shromažďujte zpětnou vazbu od uživatelů dashboardu, abyste zjistili, co je pro ně užitečné a co lze vylepšit. Tímto způsobem můžete dále zvýšit obchodní dopad vašeho dashboardu.

Závěrem

Jsme přesvědčeni, že sdělování poznatků by mělo splňovat stejné standardy kvality jako sběr podkladových dat. Nezapomeňte na tyto důležité kroky, abyste mohli začít s používáním svého dashboardu:

1. Začněte s účelem vašeho dashboardu a s odpovídajícími uživatelskými požadavky
2. Pro svůj dashboard používejte relevantní zdroje dat
3. Uživatelům to co nejvíce usnadněte a proveďte je vašimi daty.
4. Vytvořte informační hierarchii
5. Využijte jednoduché vizualizace dat, aby byla vaše data srozumitelnější
6. Dbejte na to, aby byl váš dashboard aktuální a relevantní

Doufáme, že vám tento návod byl užitečný. Jako vždy platí, že i u všech pravidel existují výjimky, ale je užitečné mít po ruce některé obecné zásady, které nám slouží jako vodítko a pomáhají zlepšovat naši praxi. Na druhou stranu doufáme, že s námi souhlasíte, že ani dobrá vizualizace nedokáže vykompenzovat nízkou kvalitu dat.