Lietotāja prasības

Sākotnējā instruktāža varētu būt viens no svarīgākajiem soļiem, lai neapjuktu visās iespējās un faktiski samazinātu sarežģītību, izmantojot informācijas paneli. Koncentrēšanās tikai uz apburošu grafiku un interaktīvu interfeisu izveidi var palīdzēt pārsteigt lietotājus, taču, ja jūsu panelim trūkst funkcionalitātes, tas ir neefektīvs un, visticamāk, netiks regulāri izmantots. Tāpēc jūsu domāšana jāsāk ar informācijas paneļa mērķi un atbilstošajām lietotāju prasībām. Kad būsiet noskaidrojuši šos punktus, informācijas paneļa dizains vairāk vai mazāk būs gatavs.

Lai gan ir daudz veidu, kā sagriezt kūku šķēlēs, mūsu pieredze liecina, ka četri turpmāk minētie jautājumi prasību noskaidrošanai darbojas diezgan labi:

Kas ir jūsu paneļa lietotāji? Cik bieži viņi to izmantos, kāda ir viņu ikdienas rutīna, kādus mērķus viņi cenšas sasniegt un kādi lēmumi tiks pieņemti, pamatojoties uz šo informāciju? Paturiet prātā, ka paneļiem vienmēr ir jāatvieglo kāda cilvēka dzīve – tāpēc lietotājs ir pirmajā vietā.
Kādas ir viņu individuālās prasības? Vai jūsu panelim būs jāietver dažādas lietotāju lomas un kā tās atšķiras? Kādi ir pareizie atļauju līmeņi katram no viņiem, lai piekļūtu datiem, tos analizētu un eksportētu?
Kāda informācija ir svarīga lietotājiem? Kādi ir attiecīgie KPI katrai lietotāju grupai? Kādi citi datu avoti ir jāiekļauj, lai kontekstualizētu šos KPI (piemēram, CRM, ERP, …)?
Kāda ir uzņēmuma stratēģija? Kā informācijas panelis palīdz lietotājiem koncentrēties uz pareizajām lietām un saskaņot savas darbības ar vispārējiem mērķiem?

Lietotāju lomas un tām atbilstošais informācijas panelis

Tagad, kad esat ieguvuši pārskatu par vispārīgajām prasībām, aplūkosim sīkāk tipiskās lietotāju lomas un tām atbilstošos paneļus. Tālāk norādītās kategorijas var palīdzēt jums koncentrēt uzmanību uz paneli.

Operatīvās vadības paneļus ikdienā izmanto operatīvās komandas. Tie ir nepieciešami, lai pieņemtu pamatotus lēmumus, un ļoti bieži tie strādā ar reāllaika datiem. Viņu analītiskās spējas ir ierobežotas, viņi uzsver tikai svarīgākos KPI, lai uzturētu uzņēmējdarbību. Kā piemēru var minēt informācijas paneli, kurā reklāmdevēji var reāllaikā pārbaudīt savu reklāmu atbilstību auditorijai un attiecīgi optimizēt kampaņu. Tā kā dati tiek attēloti reāllaikā, operatoriem ir tieša atgriezeniskā saikne attiecībā uz viņu darbībām.

Analītiskos paneļus visbiežāk izmanto pētnieki vai biznesa analītiķi. Analītisko paneļu galvenais mērķis nav tūlītēja rīcība, bet gan datu izpēte, iespēju identificēšana vai problēmu izpēte. Ļoti bieži pamatā esošie dati satur daudz dažādu mainīgo lielumu, bet netiek atjaunināti pārāk bieži. Šādi informācijas paneļi ļauj lietotājiem atklāt datu modeļus, tendences un anomālijas, tāpēc tie ir aprīkoti ar interaktīvām statistikas funkcijām. Kad esat atradis atbilstošos ieskatus, šie paneļi ļauj jums dalīties ar saviem secinājumiem ar citiem (piemēram, eksportējot tos). Šos paneļus visbiežāk izmanto lielos projektos, jo īpaši starptautiskos vai monitoringa pētījumos.

Stratēģiskos informācijas paneļus parasti izmanto vispārējā vadība, lai sekotu līdzi progresam attiecībā uz vispārējiem uzņēmējdarbības mērķiem. Tiem nav obligāti jāstrādā ar reāllaika datiem, bet tiem ir jānodrošina visaptverošs pārskats par visām attiecīgajām uzņēmējdarbības jomām. Tāpēc tajos parasti ir iekļauti dažādi datu avoti, kas aptver visas perspektīvas, piemēram, CRM dati, klientu un darbinieku apmierinātība, finanšu dati utt. Īpaši uzņēmumiem ar filiālēm un meitasuzņēmumiem stratēģiskie paneļi ļauj salīdzināt atsevišķus peļņas centrus ar kopējo uzņēmuma sniegumu un piešķirt dažādiem lietotājiem individuālus piekļuves līmeņus un kritērijus (piemēram, ģenerāldirektoriem, reģionu vadītājiem, veikalu vadītājiem).

Šīs kategorijas, protams, nav akmenī iecirstas. Daudzos gadījumos dažādu pieeju kombinācija ir ļoti lietderīga. Tie drīzāk jāuzskata par noderīgu rīku, lai labāk izprastu jūsu konkrētā gadījuma prasības.

Atbilstoši datu avoti

Brīdi parunāsim par datu avotu(-iem). Informācijas paneļi var strādāt ar visu veidu datiem. Visbiežāk tie ir strukturēti dati (piemēram, no kvantitatīvām aptaujām), bet tie var būt arī iepriekš apstrādāti nestrukturēti dati (piemēram, no kvalitatīvām tiešsaistes dienasgrāmatām). Mūsu paneļu risinājums ļauj veikt tipiskas datu sagatavošanas procedūras, piemēram, kodēšanu, teksta analīzi vai svēršanu.

Svarīgi ņemt vērā, cik bieži datu avots tiks atjaunināts. Ad hoc pētījumiem datus var augšupielādēt manuāli, palaižot paneli. Monitoringa pētījumos ir nepieciešami atkārtoti atjauninājumi. Šādos gadījumos to var izdarīt automātiskais FTP vai automātiskais failu lasītājs. Daži paneļi var pieprasīt datus arī reāllaikā. To var izdarīt, izmantojot tiešraides API.

Visbeidzot, dažādus datu avotus var apvienot vienā informācijas panelī. Jau redzējām, ka dažiem paneļiem var būt nepieciešams vairāk nekā viens datu avots, lai vienuviet iekļautu visu attiecīgo informāciju. To var panākt, parādot informāciju no dažādiem datu avotiem vienā ekrānā, neintegrējot datus (piemēram, klientu apmierinātība blakus darbinieku apmierinātībai), kā arī sasaistot datu avotus, izmantojot kopīgu mainīgo (piemēram, saldējuma pārdošana un informācija par laikapstākļiem dažādos laika posmos).

Kad esat izveidojis pārskatu par visiem attiecīgajiem datu avotiem un pieejamajiem mainīgajiem lielumiem, ir jāsāk darbs pie informācijas paneļa informācijas hierarhijas.

Informācijas hierarhija

Kā jau minēts, informācijas paneļi palīdz samazināt visas pieejamās informācijas sarežģītību. Tāpēc informācijas paneļiem vienmēr jāļauj lietotājiem koncentrēties uz būtiskākajiem problēmas aspektiem. Galvenais princips, izstrādājot paneļus, ir padarīt tos lietotājiem pēc iespējas vienkāršākus.

Tas mūs noved pie psiholoģiskā pamatprincipa, kas jāpatur prātā, izstrādājot informācijas paneļus: ja uzreiz tiek parādīts pārāk daudz informācijas, informācijas daudzums un sarežģītība var pārsteigt lietotāju un faktiski kavēt lēmumu pieņemšanu. Šo parādību sauc par analīzes paralīzi.

Mēs vēlamies iepazīstināt ar divām pamata tehnikām, kas palīdz lietotājiem saglabāt koncentrēšanos. Pirmā no tām nāk no žurnālistikas un ir pazīstama kā apgrieztā piramīda jeb BLUF (bottom line up front): sākumā centieties paziņot svarīgāko informāciju, turpiniet ar nozīmīgām detaļām vai tendencēm, bet vispārīgo fona informāciju un citas detaļas novietojiet “smalkajā drukā” uz informācijas paneļa.

Otrais paņēmiens nāk no UX dizaina un ir pazīstams kā “pakāpeniska atklāšana”. Nerādiet visu uzreiz, bet izmantojiet interaktīvus elementus, lai vadītu lietotāju pa datiem, piemēram, izmantojot vizuālas hierarhijas, cilnes vai filtrus. Sāciet ar vissvarīgākajiem atklājumiem sākotnējā displejā, pēc iespējas ilgāk paslēpiet nevajadzīgos atklājumus un pakāpeniski atklājiet šo informāciju turpmākajos displejos. Tas palīdz lietotājiem koncentrēties uz vienu lietu, vienlaikus saglabājot piekļuvi visai informācijai.

Paturot to prātā, ir jāpievēršas datiem, kurus vēlaties vizualizēt savā informācijas panelī. Mēģiniet lietotāja uzmanības centrā izvirzīt vienu rādītāju (piemēram, vispārējo klientu apmierinātību) un visus pārējos rādītājus padarīt ar to saistītus. Kādi ir jūsu galveno rādītāju virzītājspēki (piemēram, apmierinātība ar cenu, ar kvalitāti, …)? Kā atšķiras jūsu klientu segmenti (piemēram, demogrāfiskie rādītāji)? Kā šis rādītājs mainās laika gaitā?

Informācijas hierarhijas noteikšana palīdzēs jums izveidot paneļa karti un to, kādi vizuālie elementi un funkcijas būs nepieciešamas katrā displejā, lai nodotu attiecīgo informāciju.

Datu vizualizācija

Iemesls, kāpēc vizualizācijas pēdējā laikā ir kļuvušas tik populāras, ir tas, ka tās abstraktus un sarežģītus datus pārvērš taustāmā un saprotamā veidā. Arī šajā gadījumā tie kalpo vispārējam mērķim – atvieglot lietotājam darbu. Neliels skaits vienkāršu dizaina principu var palīdzēt padarīt jūsu datus vēl vieglāk uztveramus. Apskatīsim tos.

Ļoti bieži paneļu dizaina pamatā ir pēc iespējas vizuāli pievilcīgāka izskata nodrošināšana. Kopumā tas nav nekas slikts, jo tas var palīdzēt motivēt lietotājus regulāri izmantot paneli. Tomēr visām diagrammām joprojām ir jāpaziņo attiecīgā informācija, un dizaina lēmums nekad nedrīkst traucēt veiksmīgi attēlot datus. Šo principu plaši pazīst kā “forma seko funkcijai”.

Piemērs: varētu būt vilinoši sagrupēt vairākas apļa diagrammas vienu blakus otrai, jo to vizuālā līdzība rada vienotu izskatu. Patiesībā tas būtu saprātīgs dizaina lēmums, ja visiem mainīgajiem būtu tikai dažas īpašības. Tomēr apļa diagrammas salasāmība samazinās, jo vairāk vērtību tā satur. Kļūst grūtāk noteikt režīmu un salīdzināt atsevišķu vērtību relatīvos biežumus. Šajā gadījumā, iespējams, būtu labāk izvēlēties citu diagrammas veidu, lai efektīvāk komunicētu datus.

Visu nevajadzīgo dizaina elementu noņemšana var palīdzēt lietotājam labāk koncentrēties uz attiecīgajiem datiem. Šo principu datu vizualizatori dēvē par augstu data-ink attiecību. Sākumā šis jēdziens var šķist nedaudz abstrakts, taču tas ļauj novērtēt, cik skaidrs un vienkāršs ir jūsu paneļa dizains. Ja domājat par visiem vizualizācijas pikseļiem, to pikseļu skaitam, kas nepieciešami faktisko datu attēlošanai (data-ink: līnijas, apgabali, asis, datu uzraksti), jābūt lielākam par to pikseļu skaitu, kas nav nepieciešami datu attēlošanai (ar datiem nesaistīta druka: fona līnijas, 3D efekti, ēnas, lieki uzraksti). Tas samazinās uzmanību novēršošo dizaina elementu skaitu un palīdzēs lietotājam labāk koncentrēties.

Mūsu pēdējais ieteikums, kā izstrādāt labākus paneļus, ir neaizmirst par lietotāju. Daudzi paneļa lietotāji paļausies tikai uz paneļa sniegto informāciju, bet nebūs neviena, kas sniegtu norādījumus, kā interpretēt un kontekstualizēt iegūtās atziņas. Tāpēc daži no būtiskākajiem elementiem patiesībā var būt vārdiski apraksti, kas palīdz lietotājiem kontekstuāli interpretēt informāciju:

• Izmantojiet virsrakstus, paskaidrojumus vai mainīgo lielumu definīcijas.
• Sniedziet skaitļiem pēc iespējas plašāku (uzņēmējdarbības) kontekstu.
• Lai novērstu neskaidrību rašanos, konsekventi lietojiet mainīgo un KPI nosaukumus.

Informācijas paneļa uzturēšana

Visbeidzot, bet ne mazāk svarīgi – neatstājiet paneli novārtā, kad tas ir gatavs. Jums ir jāieplāno regulāras pārskatīšanas. Daudzos gadījumos informācijas paneļa dati laika gaitā tik un tā būs jāatjaunina. Šis būtu arī piemērots brīdis, lai optimizētu dažas tās funkcijas. Apkopot atsauksmes no paneļu lietotājiem, lai noskaidrotu, kas viņiem ir noderīgs un ko var uzlabot. Šādā veidā varat vēl vairāk palielināt paneļa ietekmi uz uzņēmējdarbību.

Galvenie secinājumi

Mēs uzskatām, ka ieskatu komunikācijai ir jāpiemēro tādi paši kvalitātes standarti kā pamatā esošo datu vākšanai. Atcerieties šos svarīgos soļus, lai sāktu darbu ar savu informācijas paneli:

1. Sāciet ar informācijas paneļa mērķi un atbilstošajām lietotāju prasībām.
2. Izmantojiet atbilstošus datu avotus savam panelim.
3. Padariet to lietotājiem pēc iespējas vienkāršāku un iepazīstiniet viņus ar saviem datiem.
4. Izveidot informācijas hierarhiju.
5. Izmantojiet vienkāršu datu vizualizāciju, lai padarītu datus vieglāk uztveramus.
6. Atjauniniet un uzturiet aktuālu informācijas paneli.

Mēs ceram, ka šīs vadlīnijas jums ir bijušas noderīgas. Kā vienmēr, visiem noteikumiem ir izņēmumi, taču ir noderīgi, ja mums ir pieejami daži vispārīgi principi, kas palīdz vadīties un uzlabot mūsu praksi. Un mēs ceram, ka jūs mums piekrītat, ka laba vizualizācija nevar kompensēt sliktu datu kvalitāti.