Eisen van de gebruiker

De eerste briefing is misschien wel een van de belangrijkste stappen om te voorkomen dat u verdwaalt in alle mogelijkheden en om de complexiteit van uw dashboard daadwerkelijk te verminderen. Je kunt indruk maken op gebruikers door mooie graphics en interactieve interfaces te maken, maar als je dashboard niet functioneel is, zal het waarschijnlijk niet regelmatig gebruikt worden Daarom zou je moeten beginnen met nadenken over het doel van je dashboard en de bijbehorende gebruikerseisen Zodra je deze punten hebt verduidelijkt, zal het ontwerp van je dashboard min of meer op zijn plek vallen

Hoewel er veel manieren zijn, werken de volgende vier leidende vragen om de vereisten te verduidelijken naar onze ervaring heel goed:

Wie zijn de gebruikers van je dashboard? Hoe vaak zullen ze het gebruiken, wat zijn hun dagelijkse routines, welke doelen proberen ze te bereiken en wat voor beslissingen zullen ze nemen op basis van de informatie? Houd in gedachten dat dashboards altijd iemands leven gemakkelijker moeten maken; – daarom komt de gebruiker op de eerste plaats.
Wat zijn hun individuele vereisten? Moet je dashboard verschillende gebruikersrollen bevatten en hoe verschillen die? Wat zijn de juiste toestemmingsniveaus voor elk van hen om de gegevens in te zien, te analyseren en te exporteren?
Welke informatie is relevant voor de gebruikers? Wat zijn de relevante KPI’s voor elk van je gebruikersgroepen? Welke andere gegevensbronnen moeten worden opgenomen om deze KPI’s in context te plaatsen (bijv. CRM, ERP, …)?
Wat is de strategie van het bedrijf? Hoe helpt het dashboard gebruikers om zich op de juiste dingen te concentreren en hun acties af te stemmen op de algemene doelen?

Gebruikersrollen en hun bijbehorende dashboard

Nu je een overzicht hebt van de algemene vereisten, gaan we dieper in op typische gebruikersrollen en hun bijbehorende dashboards. De volgende categorieën kunnen je helpen om de focus van je dashboard te vergroten.

Operationele dashboards worden dagelijks gebruikt door operationele teams. Ze zijn nodig om weloverwogen beslissingen te nemen en werken heel vaak met real-time data. Hun analytisch vermogen is beperkt, ze leggen alleen de nadruk op de belangrijkste KPI’s om het bedrijf draaiende te houden. Een voorbeeld zou een dashboard zijn waar adverteerders in real-time de doelgroepfit van hun advertenties kunnen controleren en de campagne dienovereenkomstig kunnen optimaliseren Omdat de gegevens in realtime worden gerapporteerd, hebben operators een directe feedbacklus voor hun acties.

Analytische dashboardsworden meestal gebruikt door onderzoekers of bedrijfsanalisten. De belangrijkste focus van analytische dashboards is niet onmiddellijke actie, maar eerder het verkennen van gegevens, het identificeren van kansen of het onderzoeken van problemen. Heel vaak bevatten de onderliggende gegevens veel verschillende variabelen, maar worden ze niet vaak bijgewerkt. Zulke dashboards stellen hun gebruikers in staat om patronen, trends en afwijkingen in de gegevens te ontdekken en zijn daarom uitgerust met interactieve statistische functies Als je eenmaal relevante inzichten hebt gevonden, kun je met deze dashboards je bevindingen delen met anderen (bijvoorbeeld door ze te exporteren). Deze dashboards worden meestal gebruikt in grote projecten, vooral internationale of trackingstudies

Strategische dashboards worden meestal gebruikt door het algemene management om de voortgang van algemene bedrijfsdoelen bij te houden. Ze hoeven niet per se te werken met real-time gegevens, maar moeten een uitgebreid overzicht geven van alle relevante bedrijfsgebieden. Daarom bevatten ze meestal verschillende gegevensbronnen die alle perspectieven dekken, bijv. CRM-gegevens, klant- en medewerkerstevredenheid, financiële gegevens, enz. Vooral voor bedrijven met filialen en dochterondernemingen maken strategische dashboards het mogelijk om afzonderlijke winstcentra te vergelijken met de algehele bedrijfsprestaties en geven ze verschillende gebruikers individuele toegangsniveaus en benchmarks (bijv. algemeen management, regionale managers, winkelmanagers).

Deze categorieën zijn natuurlijk niet in steen gebeiteld. Er zijn veel gevallen waarin een combinatie van verschillende benaderingen heel zinvol is. Ze moeten eerder worden gezien als een nuttig hulpmiddel om de vereisten van jouw specifieke geval beter te begrijpen.

Relevante gegevensbronnen

Laten we het even hebben over de gegevensbron(nen). Dashboards kunnen met alle soorten gegevens werken. In het meest voorkomende geval zullen dit gestructureerde gegevens zijn (bijv. uit kwantitatieve onderzoeken), maar het kan ook ongestructureerde gegevens zijn die al eerder verwerkt zijn (bijv. uit kwalitatieve online dagboeken). Onze dashboardoplossing stelt je in staat om de gebruikelijke procedures voor gegevensvoorbereiding uit te voeren, zoals codering, tekstanalyse of wegen

Een belangrijk punt om te overwegen is hoe vaak de gegevensbron wordt bijgewerkt. Voor ad-hocstudies kunnen de gegevens handmatig worden geüpload bij het starten van het dashboard. Bij volgstudies zijn herhaalde updates nodig. Auto FTP of een automatische bestandslezer kunnen in deze gevallen de truc doen. Sommige dashboards kunnen ook gegevens in real-time opvragen. Dit kan via een live API.

Tot slot kunnen verschillende gegevensbronnen worden gecombineerd in één dashboard. We hebben al gezien dat sommige dashboards meer dan één gegevensbron nodig hebben om alle relevante informatie op één plek te bevatten. Dit kan worden bereikt door informatie van verschillende gegevensbronnen op één scherm weer te geven zonder de gegevens te integreren (bijvoorbeeld klanttevredenheid naast medewerkerstevredenheid), maar ook door de gegevensbronnen te koppelen via een gedeelde variabele (bijvoorbeeld de verkoop van ijs en weersinformatie op verschillende momenten)

Zodra je een overzicht hebt gemaakt van alle relevante gegevensbronnen en de beschikbare variabelen, moet je gaan werken aan de informatiehiërarchie van je dashboard.

Informatie hiërarchie

Zoals besproken helpen dashboards om de complexiteit van alle beschikbare informatie te verminderen. Daarom moeten dashboards gebruikers altijd in staat moeten stellen zich te concentreren op de meest relevante aspecten van een probleem. Een belangrijk principe voor het ontwerpen van dashboards is het zo eenvoudig mogelijk maken voor de gebruikers.

Dit brengt ons bij een fundamenteel psychologisch principe dat we in gedachten moeten houden bij het ontwerpen van dashboards: Als er te veel informatie tegelijk wordt getoond, kan de hoeveelheid en complexiteit van informatie de gebruiker overweldigen en daadwerkelijk besluitvorming belemmeren Dit fenomeen staat bekend als analyseverlamming.

We willen graag twee basistechnieken presenteren die gebruikers helpen om geconcentreerd te blijven. De eerste komt uit de journalistiek en staat bekend als de omgekeerde piramide of BLUF (bottom line up front): probeer de meest opmerkelijke informatie aan het begin te communiceren, ga verder met belangrijke details of trends en zet algemene achtergrondinformatie en andere details in de “kleine lettertjes” van je dashboard.

De tweede techniek komt uit UX Design en staat bekend als “Progressive Disclosure”. Toon niet alles in één keer, maar maak gebruik van interactieve elementen om de gebruiker door je data te leiden, bijvoorbeeld met behulp van visuele hiërarchieën, tabbladen, accordeons of filters. Begin met de meest relevante bevindingen op het eerste scherm, houd onnodige bevindingen zo lang mogelijk verborgen en onthul deze details geleidelijk in volgende schermen. Dit helpt gebruikers om zich op één ding tegelijk te concentreren en toch toegang te hebben tot alle informatie.

Met dit in gedachten moet je de gegevens benaderen die je wilt visualiseren in je dashboard. Probeer één meetwaarde in het middelpunt van de aandacht van de gebruiker te plaatsen (bijv. algemene klanttevredenheid) en maak alle andere meetwaarden daaraan relateerbaar. Wat zijn de drijfveren van jouw belangrijkste meetwaarde (bijvoorbleed tevredenheid over de prijs, over de kwaliteit)? Hoe verschillen je klantsegmenten (bijvoorbeeld demografie)? Hoe verandert deze meetwaarde in de loop van de tijd?

Het opstellen van een informatiehiërarchie helpt je bij het definiëren van de sitemap van je dashboard en welke visuele elementen en functies nodig zijn op elk scherm om de relevante informatie over te brengen.

Visualisatie van gegevens

De reden waarom visualisaties de laatste tijd zo populair zijn geworden, is dat ze abstracte en complexe gegevens omzetten in een tastbare en relateerbare ervaring. Nogmaals, ze dienen het algemene doel om het de gebruiker gemakkelijker te maken. Een klein aantal eenvoudige ontwerpprincipes kan helpen om je gegevens nog begrijpelijker te maken Laten we ze eens bekijken.

Vaak wordt het ontwerp van dashboards gedreven door ze zo visueel aantrekkelijk mogelijk te maken. Over het algemeen is daar niets mis mee, omdat het gebruikers kan motiveren om je dashboard regelmatig te gebruiken. Alle diagrammen moeten echter nog steeds de relevante informatie communiceren en een ontwerpbeslissing mag nooit in de weg staan van het succesvol communiceren van gegevens. Dit principe staat algemeen bekend als “vorm volgt functie”.

Een voorbeeld: het kan verleidelijk zijn om verschillende donutdiagrammen naast elkaar te plaatsen omdat hun visuele gelijkenis zorgt voor een consistente uitstraling. En in feite zou dit een verstandige ontwerpbeslissing zijn als alle variabelen slechts enkele kenmerken zouden bevatten. De leesbaarheid van een donutdiagram neemt echter af naarmate er meer waarden in staan. Het wordt moeilijker om de modus te identificeren en de relatieve frequenties van enkele waarden met elkaar te vergelijken. In dit geval zou het waarschijnlijk beter zijn om een ander grafiektype te kiezen om effectiever te communiceren.

Door alle onnodige ontwerpelementen te verwijderen, kan je gebruiker zich beter concentreren op de relevante gegevens. Dit principe staat bekend als een hoge data-ink-ratio onder datavisualisatoren. Dit concept lijkt in eerste instantie misschien wat abstract, maar het stelt je in staat om te beoordelen hoe duidelijk en eenvoudig het ontwerp van je dashboard werkelijk is. Als je nadenkt over alle pixels van je visualisatie, zou het aantal pixels dat nodig is voor het weergeven van de feitelijke gegevens (data-inkt: lijnen, gebieden, assen, gegevenslabels) groter moeten zijn dan het aantal pixels dat niet nodig is voor het weergeven van de gegevens (niet-data-inkt: achtergrondrasterlijnen, 3D-effecten, schaduwen, overbodige labels) Dit vermindert de hoeveelheid afleidende ontwerpelementen en helpt de gebruiker zich beter te concentreren.

Onze laatste aanbeveling voor het ontwerpen van betere dashboards is: vergeet de gebruiker niet. Veel gebruikers van je dashboard zullen alleen vertrouwen op de informatie die het dashboard biedt, zonder dat er iemand is die begeleiding biedt bij het interpreteren en contextualiseren van de inzichten. Daarom kunnen sommige van de meest relevante elementen eigenlijk verbale beschrijvingen zijn die gebruikers helpen om de informatie in een context te plaatsen:

• Gebruik koppen, uitleg of definities van variabelen.
• Geef zoveel mogelijk (zakelijke) context aan je cijfers.
• Wees consistent in de benaming van variabelen en KPI’s om een bron van verwarring te elimineren.

Het dashboard onderhouden

Tot slot, maar daarom niet minder belangrijk: verlaat je dashboard niet zodra het klaar is. Je moet regelmatig herzieningen plannen. In veel gevallen moeten de gegevens achter je dashboard in de loop van de tijd sowieso worden bijgewerkt. Dit zou ook een goed moment zijn om een aantal functies te optimaliseren. Verzamel feedback van de gebruikers van de dashboards om te zien wat zij nuttig vinden en wat verbeterd kan worden Op deze manier kun je de zakelijke impact van je dashboard verder vergroten.

Conclusie

Wij vinden dat het communiceren van inzichten aan dezelfde kwaliteitsnormen moet voldoen als het verzamelen van de onderliggende gegevens. Onthoud deze belangrijke stappen om aan de slag te gaan met je dashboard:

1. Begin met het doel van je dashboard en de bijbehorende gebruikerseisen
2. Gebruik relevante gegevensbronnen voor je dashboard
3. Maak het zo eenvoudig mogelijk voor de gebruikers en leid ze door je data.
4. Een informatiehiërarchie opstellen
5. Gebruik eenvoudige datavisualisaties om je data beter verteerbaar te maken
6. Houd je dashboard bijgewerkt en relevant

We hopen dat deze richtlijn nuttig voor je is geweest. Zoals altijd hebben alle regels uitzonderingen, maar het is nuttig om enkele algemene principes bij de hand te hebben die onze praktijk begeleiden en verbeteren. Omgekeerd hopen we dat je het met ons eens bent dat een goede visualisatie geen compensatie kan zijn voor een slechte gegevenskwaliteit.