Storytelling og dynamiske Dashboards

Data visualisering er å presentere det som ofte er store data mengder som grafer og lett forståelige diagram i visuelle dashboard som man kan i blant annet løsningen fra Grow. Visualiseringen av dataene gjør at man lett kan se trender og utviklingen i de underliggende dataene man ellers vanskelig kunne oppdaget. Data i seg selv kan være både uoversiktlig og kjedelig og det er vanskelig;

  • Se trender
  • Se utvikling i forhold til mål man har satt
  • Sammenligne og se etter korrelasjon mellom data
  • Demonstrere farer eller suksesser
  • Se sammenfallende områder
  • Kjapt få et overblikk over mye informasjon

Forfatter, journalist og information designer David McCandless beskrev prosessen godt i en TED talk: «Ved å visualisere informasjon så forvandler man det til et landskap som er enkelt og utforske med det blotte øye, som et informasjons kart. Når man i utgangspunktet har gått seg vill i informasjon så er et informasjons kart et veldig nyttig verktøy!»

For at data visualisering skal bli det nyttige verktøyet McCandless beskriver så er det viktig at informasjonen presenteres i en relevant kontekst. Dataene som presenteres bør være relevante for hverandre og skape en lineær fremstilling eller en historie som man enkelt forstår ut av sammenhengen mellom dataene. Derfor kan man si at det ikke er nok og bare presentere data visuelt, man må være en flink storyteller også for at uoversiktlige og intetsigende data skal ta form og formidle en historie.

Når man skal velge ut informasjonen man følger i et Dashboard så bør man altså først ha et klart mål for hva man ønsker å formidle eller følge med på. Med et klart mål så må man spørre seg om nye data støtter opp under den historien eller ikke. I utvelgelsen av data så er det en viktig avveining om man skal fokusere på data som viser hva som har skjedd, som typiske finansielle nøkkeltall og lignende som kalles lagging indicators. Eller om man skal fokusere dypere og forsøke å sette sammen en story som beskriver hvorfor ting har skjedd basert på det som kalles leading indicators.

Et enkelt eksempel på forskjellen mellom en lagging og en leading indicator kan illustreres med det å ønske å gå ned i vekt. Når man går på vekten så sier den deg hva du veier akkurat nå, altså en lagging indicator, men den sier ingen ting om hvorfor du veier hva du gjør. Skal du gå mer i dybden å forstå hvorfor du veier det du gjør må du se på de to viktigste leading indicatorene, nemlig antall kalorier du har inntatt og antall kalorier du har forbrent. Dette eksempelet belyser også godt det at det er typisk veldig vanskelig å påvirke en lagging indicator direkte, du veier det du veier akkurat nå uansett, men det er lett å påvirke leading indicators, spiser du mindre i dag har du gjort en forskjell!

Det viktigste valget er hvilke KPI’er man følger

Både Lagging og Leading indicators går under betegnelsen Key Performance Indicator, eller KPI for kort. KPI’er er nøkkeltallene man bruker for å bygge opp et Dashboard for å formidle den historien man søker å kommunisere og da sier det seg selv at det er viktig å velge de rette KPI’ene.

Hvis man ønsker å forbedre salget, hvem vil vel ikke det, så bør man først definere hvordan man ønsker å komme dit. Hvis man bruker en skobutikk som eksempel så må man bestemme seg for om man ønsker å selge flere sko, eller måler i stedet er å selge flere dyrere sko og ikke så mange rimelige sko.

Med et klart og definert mål så setter man det opp på Dashbordet og man er i gang på veien mot å øke salget av dyrere sko! For at det ene nøkkeltallet, salg av sko i en viss prisklasse skal fortelle mer av en historie så må man koble det med andre relevante nøkkeltall. Man kan legge inn KPI’er knyttet til markedsføring av skoene i den prisklassen, kanskje data fra Google Adwords, og om man promoterer de på nett så kan man ta med data fra Google Analytics. Kan det være at kjøpere av dyrere sko handler oftere til gitte tidspunkt? Da kan det være en ide å ha et nøkkeltall som viser hvordan salgene sprer seg over tider på dagen. Nå er man i gang! Så får man litt erfaring og man kan gjøre kvalifiserte endringer i Dashbordet til man er fornøyd med at man fanger hele «storyen» rundt det å selge sko i en høyere prisklasse.
Med all denne nye innsikten så kan man lettere gjøre tilpasninger for å påvirke de forskjellige Leading indicatorene og som et resultat heve den lagging indikatoren man var interessert i, nemlig salget av dyre sko!

Denne prosessen kunne selvfølgelig like gjerne vært tilpasset et produksjons miljø enten det var fysiske produkter eller digitale tjenester eller et tjeneste ytende selskap. To ting er helt sikkert;

-Det som måles blir det fokusert på!
-Det som det fokuseres på vil bedre seg!