ข้อมูลแบบไหน ควรใช้กราฟแบบไหน ให้อ่านง่าย มีประสิทธิภาพ
Data Visualization คือ การทำให้ข้อมูลมากมายแสนล้านข้อมูล (Big Data) มาประมวลผลเป็นภาพ หรือกราฟที่เข้าใจง่าย แม้จะมีลูกค้าอยู่ 1,000,000 คนทั่วประเทศ หรือ มีพนักงาน 10,000 คนในโรงงาน Data Visualization จะถ่ายทอดข้อมูลต่างๆ เหล่านี้ออกมาให้คุณเข้าใจง่ายในกราฟไม่กี่กราฟ
นี่จึงเป็นอีกหนึ่งเครื่องมือสำคัญสำหรับฝ่ายบริหารหรือฝ่ายการตลาดในทุกๆ องค์กร เพื่อนำข้อมูลเหล่านี้ไปวิเคราะห์ วางแผนการตลาด สร้างกลยุทธ์การตลาด หรือวิธีปรับปรุงแก้ไขต่อไป
โดยรูปแบบของกราฟนั้นมีอยู่หลากหลายประเภท แล้วข้อมูลแบบไหนเหมาะกับกราฟแบบไหนล่ะ? วันนี้ [tooltip hint=”ที่ปรึกษาการตลาดออนไลน์ เชียงใหม่”]Mazmaker[/tooltip] ได้รวบรวมเทคนิคการแสดงผลข้อมูลให้อ่านได้ง่ายขึ้นมาฝากครับ
ก่อนอื่นคุณต้องรู้ก่อนว่าเป้าหมายในการนำเสนอข้อมูลคืออะไร ลักษณะของข้อมูลเป็นแบบไหน ซึ่งสามารถแบ่งได้ออกเป็น 4 เป้าหมายหลัก ได้แก่
1. Comparison (ต้องการเปรียบเทียบข้อมูล)
กราฟเหล่านี้เหมาะสำหรับการเปรียบเทียบข้อมูล เช่น
เปรียบเทียบยอดขายเรากับคู่แข่ง, เปรียบเทียบรายได้ในปี 2018 และ 2019
2. Distribution (ต้องการแสดงข้อมูลเชิงลึก)
เป็นการแสดงข้อมูลเชิงลึก ซึ่งจะเกี่ยวข้องกับการกระจายตัวของข้อมูล เช่น พฤติกรรมความสนใจของผู้บริโภคที่มีต่อแบรนด์ในแต่ละภาคของประเทศไทย
3. Relationship (ข้อมูลเชิงเชิงสัมพันธ์)
เป็นการแสดงข้อมูลเชิงลึก จะแสดงข้อมูลในลักษณะของการแสดงความสัมพันธ์ ซึ่งจะเกี่ยวข้องกับค่าความแปรปรวน และค่าความสัมพันธ์ต่างๆ เช่น แสดงความสัมพันธ์ระหว่างยอดขาย (Sales) กับ มูลค่าเฉลี่ยของแต่ละรายการที่สั่งซื้อ (Average Order Value)
4. Composition (ข้อมูลเชิงประกอบ)
เป็นการแสดงข้อมูลที่นิยมใช้มากที่สุด เนื่องจากเป็นการแสดงที่ง่าย และทำความเข้าใจได้เร็ว ส่วนใหญ่จะใช้อธิบายข้อมูลสถิติที่อยู่ในหมวดหมู่เดียวกัน และมีการเปรียบเทียบข้อมูลไม่มาก เพื่อให้ง่ายต่อการทำความเข้าใจ
คราวนี้ถึงตาคุณลองแล้วครับ
คิดว่าข้อมูลที่คุณต้องการจะสร้างเป็นกราฟ หรือ Data Visualization นั้นจัดอยู่ในประเภทไหน
ลองใช้กราฟที่เหมาะสมกับข้อมูลของคุณดูนะครับ
อ่านข้อมูลบริการเพิ่มเติม https://mazmaker.com/marketing-plan-customer-analytics
