8 つのデータ ビジュアライゼーションの例: データを魅力的なビジュアルに変える

デルによると、データは現代社会の新しい原油です。 それは採掘され、処理され、価値があります。

データ ビジュアライゼーションは、未加工データをアクセス可能なチャート、グラフ、およびマップに変換して、データを共有し、そこから学び、データ主導の意思決定を行うのに役立ちます。 しかし、革新的なキャンペーンは、ビジュアルが正しい方法で情報を提示する場合にのみ可能です。 間違えると、メッセージが失われます。

この記事では、社内外のマーケティング活動を刺激する、8 つの最良のデータ ビジュアライゼーションの例を紹介します。

それらをいつ使用するか、聴衆を圧倒したり混乱させたりしないように避けるべきこと、およびこれらのビジュアライゼーションを自分で作成するための 5 つのヒントを学びます。

顧客と株主を引き付けるための 4 つのデータ視覚化の例

慌てて作成されたように見える標準的な折れ線グラフや 2 色の棒グラフをスクロールするのを止める人はいません。

調査結果が何を示していても、これでエンゲージメントが向上することはありません。

これらのグラフは時代遅れで退屈で、最悪の場合は圧倒されます。 多くの善意のデータ ビジュアライゼーションは、見ているものを理解するのに多大な労力を要し、最終的には失敗に終わります。

あなたの顧客、フォロワー、株主、パートナーは、感銘を受けたいと思っています。

適切なツールを使用すると、非常に視覚的で共有可能なデータの視覚化により、顧客エンゲージメントを明確にすることができます。 Venngage は 2021 年のマーケティング担当者の調査で、データ ビジュアルが (オリジナルのグラフィックやビデオ コンテンツと並んで) 最もパフォーマンスの高いビジュアル コンテンツの 1 つであると報告しました。

4 つのオーディエンス フック データ ビジュアライゼーション (スプレッドシートや円グラフではありません) と、それらが機能する理由を調べてみましょう。

1.人口放射状グラフの年齢の中央値

これは、標準の棒グラフである可能性があります。

しかし、Visual Capitalist は、データ ビジュアライゼーションをアップグレードし、その調査結果を適切に設計された放射状ヒストグラムに表示することを選択しました。

このグラフは、典型的な棒グラフとして非常に長くなります。 小さな画面では言うまでもなく、大きなスライド プレゼンテーションで関係を表示して理解することは困難です。

また、リングの形は基本的な理解を容易にします。ヨーロッパの平均年齢が最も高く、アフリカの平均年齢が最も低いということです。

そこからズームインして正確な数値を取得し、3 つの短いキャプションで重要な情報を追加できます。

加重比較を表示する同様のデータ ビジュアルには、サンバースト ダイアグラム、バブル チャート、ヒートマップ、ピクトグラムなどがあります。

放射状ヒストグラムを使用するためのベスト プラクティス:

• この例のように大量のデータを含める場合は、高解像度またはインタラクティブなデザインを使用してください。 このように小さい画面で情報を見る方がはるかに簡単です。
• ラジアル ヒストグラムで積み上げ棒グラフを使用すると、表示される比率が歪むため、使用しないでください (積み上げ棒グラフについては後で説明します)。
• 原点をゼロから始めます。 切り捨てないでください。 たとえば、上のグラフで 18 歳から始めると、アフリカの一部の国では年齢の中央値がまったくないように見えます。

2.電話ブランドの切り替えコード図

データ ビジュアライゼーション デザイナーの Nadieh Bremer によるこの例は、被験者間のフローまたは接続を表し、その接続に重みを付けたコード ダイアグラムです。

この図は、デロイトの調査データに基づく携帯電話サービス プロバイダー間の関係を示しています。 これは、ユーザーがプロバイダーを離れると、どこに行くのかという質問に答えます。

このデータ ビジュアライゼーションの例では、どのブランドが大きなロイヤル ベースを持っているか (自己完結型の丘)、どこで顧客を失う傾向があるか (コード) を確認できます。

インタラクティブでもあります。

特定のブランドにカーソルを合わせると、他のコードがグレー表示され、視聴者は 1 つのブランドからの流れに集中できます。 ここでは、Samsung が調査対象の回答者の約 18% という非常に忠実な基盤を持っていることがはっきりとわかります。 顧客を失うとき、主にノキアに顧客を失う。

このデータ ビジュアライゼーションのもう 1 つの優れた点は、次のような気を散らさないキャプションで説明されている 4 つのデータ ポイントです。

Apple の弧にあるすべての弦は Apple の色 (灰色) を持っているため、Apple は他のすべてのブランドから、失うよりも多くのクライアントを獲得しています。

このようにキャプションを追加すると、グラフの読み方を説明しながら、重要な調査結果に注意を引くことができます。

流れと関係を示す同様のデータ ビジュアルには、漂砂図、ソシオグラム、アーク ダイアグラムなどがあります。

コード ダイアグラムを使用するためのベスト プラクティス:

• 特にインタラクティブ性を忘れる場合は、コードが交差しすぎないようにしてください。 これにより、物事が複雑になりすぎて、興味をそそるどころか圧倒されてしまう可能性があります。
• 重要なつながりを含め、洞察を提供しないわずかな文字列を除外します。
• カラーパレットは慎重に選択してください。 コードが見やすく、しかも調和がとれている必要があります。
• ユーザーが関係を理解できるように、ダイアグラムにいくつかの重要な詳細を示すラベルを付けます。

3.調査結果を絵図で表示

全体の一部を表す図表は、非常に親しみやすいものです。 よくできていて、何が起こっているのかについてもっと知るために視聴者を足止めさせます。

スペインのクリエイティブ クラブによるこの例は、調査データを表す図付きの分数チャートです。 パイ チャートよりもはるかに魅力的で、ピクルスが目を引き、興味をそそり、視聴者は全体的なメッセージをすばやく収集できます。

これは、調査結果と調査結果を表示するための優れたデータ視覚化の例です。 デザインは注目を集めるために多くの面倒な作業を行いますが、データ自体はそれを維持する責任があります。

全体の一部を表すことができる同様のデータ ビジュアルには、積み上げグラフ、単位グラフ、ワッフル グラフなどがあります。

絵入りチャートを使用するためのベスト プラクティス:

• セグメントをできるだけ正確に表してください。 上記の例ではチームがピクルスを使用しましたが、セグメントはほぼ正確に表示されます。
• 設計のためにデータの衛生状態を犠牲にしないでください。 目的は、データのメッセージを複雑にすることではなく、全体に伝えることです。 デザインをくっきりとシンプルに保ちます。

4. パンデミックのタイムライン インフォグラフィック

パーツ タイムライン、パーツ サイズ順グラフ、このデータ ビジュアルには、多くの情報が 1 つのパンチに詰め込まれています。 インフォグラフィックは、データ ビジュアルを組み合わせることで、複雑なメッセージや大規模で理解しにくいデータセットを理解できる視覚的な補助手段です。

このインフォグラフィックは、時間の経過とともに感染症の世界的な死亡率に取り組んでいます。 つまり、時間変数とボリュームの比較があります。

ビジュアル キャピタリストは、この 2 つの方法で表示することを選択しました。最初に、歴史上で病気が発生した場所をタイムラインで確認し、次にサイズ順 (比例面グラフのように) で、どの病気が最悪であったかを確認します。

重要なことに、チームは、進行中の Covid-19 パンデミックの性質や古代の病気の新たな証拠などの重要な情報を含めました。

これらの要素は、閲覧者が複雑なデータを理解するのに役立ち、追加されたコンテキストは、その情報を大局的に理解するのに役立ちます。

インフォグラフィックスは広く使用されており、それには正当な理由があります。 Infographic World の CEO である Justin Beegel 氏は、次のように明らかにしました。

ここ数年でデジタルと社会の状況が劇的に変化したことを考えると、私たちはインフォグラフィックスの現状について調査を行いたいと考えました. 私たちが発見したのは、視覚的なストーリーテリングは、ビジネス、マーケター、コミュニケーションの専門家が、他のどのタイプのメディアよりも有意義な方法でターゲット ユーザーにリーチするのに役立つということです。

インフォグラフィックは、ストーリーテリングをマーケティングに組み込む理想的な方法です。 ほとんどのチャートやグラフだけよりも多くのコンテキストを提供できます。

経時的な傾向を表示する同様のデータ ビジュアルには、ストリーム チャートとバブル タイムラインがあります。 比較を表示するために、同様のビジュアルにはバブル チャートと放射状折れ線チャートが含まれます。

インフォグラフィックを使用するためのベスト プラクティス:

• ほとんどのデータ ビジュアライゼーションと同様に、1 つのデザイン要素にあまりにも多くの情報を詰め込むことができます。 読みやすさと明確さに注意してください。
• すべての要素がまとまって意味を持つように、まとまりのあるカラー パレットを維持します。 このグラフィックには多くのコンポーネントがありますが、色は圧倒されることなく連携しています。
• 同じ要素のデザインの一貫性を維持します。 上記の例では、天然痘はタイムラインではオレンジ色、比較セクションではオレンジ色です。

社内チームを感動させる 4 つのデータ視覚化の例

社内チームへのデータの提示は、上記の例よりも視覚的に動的ではない傾向があります。 しかし、意思決定を促進したい場合は、内部データの視覚化が消化可能である必要があります。

チームにとってスプレッドシートで完全に理にかなっているものは、他のチームにとってはナンセンスに見えるかもしれません。 データの視覚化は、その情報に誰もがアクセスできるようにするのに役立ちます。

データビジュアライゼーションのインスピレーションを得るために、ダッシュボードに目を向けてください。 多くは、スライドショー、電子メール、配布資料などで使用するために個々のモジュールをエクスポートできます。これらの自動生成されたグラフは、時代遅れの Excel スプレッドシートや PowerPoint チャートをはるかに超えて、要点を理解し、変化を促進するのに役立ちます。

社内チーム向けのデータ ビジュアライゼーションの 4 つの優れた例を次に示します。

1. 謙虚な折れ線グラフ

Databox の調査によると、折れ線グラフは、データの視覚化に最も一般的に使用される形式です。 折れ線グラフは、ユーザーが経時的なパフォーマンスを理解して伝達するのに役立ち、大規模なデータセットの傾向を表示するのに適しています。

これは最も人気のあるグラフの 1 つであるため、ほとんどのデータ分析プラットフォームは何らかの折れ線グラフを表示できます。 最近では、1 本の線の上下をはるかに超えることができます。

たとえば、Perceptive Analytics の Google 広告ダッシュボードは、さまざまなデータ視覚化方法を組み合わせて、パフォーマンスの 360 度ビューを提供します。 特に、インタラクティブな多変数折れ線グラフが含まれています。

この例では、コンバージョン単価が急激に上昇した後にすぐに下落したことから、データがスプレッドシートの数値として提示された場合、すぐには飛び出さないさらなる調査のポイントが浮き彫りになります。

KPI を選択する機能により、選択したデータ ポイントに焦点が当てられます。 これにより、1 つのグラフ内の複数の線が混乱を招くのを防ぎ、一度に 1 つのことを分析して理解することが容易になります。

折れ線グラフの形式が不適切で、特定のデータ ポイントに集中できない場合は、次のようになります。

最初の 2 行より下の行はごちゃ混ぜで、基本的に意味がありません。

Bold BI の次の例のように、多すぎるラベルなど、多すぎる情報で折れ線グラフを過負荷にしないでください。

ここでは、y 軸が金額を示しており、バブルの上にカーソルを置くと、正確な金額を取得できます。 したがって、グラフにテキスト ラベルを含める必要はありません。

折れ線グラフを使用するためのベスト プラクティス:

• 散らかさないでください。 一目で理解できるように、データ ポイントを明確かつ明白に保ちます。
• 3D 折れ線グラフなど、過度にデザインされたグラフは避けてください。 これらにより、脳は 2 つの軸だけを必要とする情報を理解するのが難しくなります。 内部データ プレゼンテーションの目標は、迅速かつ明確に伝達することです。
• データをできるだけ正確に表すために、y 軸をゼロから開始します。

2. 棒グラフだけでは不十分な場合は積み上げ棒グラフを使用する

積み上げ棒グラフは、カテゴリがボリュームによって小さなサブカテゴリにどのように分割されるかを示します。 これは、サブカテゴリが時間の経過とともにどのように変化するかを追跡するのに特に役立ちます。

以下は、Datapine の積み上げ棒グラフの例です。これは、一定期間にわたる問い合わせ量の追跡に焦点を当て、3 つのカテゴリに分けています。

チケットの総数と、各方法 (電話、メール、チャット) がどのように貢献しているかを分析します。 インタラクティブなデータ視覚化要素を追加することで、ユーザーはグラフにカーソルを合わせて特定の数値を表示できます。

たとえば、電話とメールがチケットの大部分を占めていることは、データから簡単にわかります。 需要に対応するために、より多くのライブ チャット スタッフを電話に移すことは理にかなっているかもしれません。

積み上げ棒グラフは、小さなデータ セットに最適です。 チャートに含めるデータが多いほど、混乱が大きくなります。 Microsoft Power BI から次の例を取り上げます。

グラフ全体に最大 9 つのデータ ポイントがあるため、消費して比較するには情報が多すぎて、ストーリーを伝えることが難しくなります。 複数の色もチャートを圧倒的にします。

多くのダッシュボード モジュールを使用すると、次の Excel Campus の動的積み上げ棒グラフのように、変数に注目することができます。

積み上げ棒グラフは、1 つまたは 2 つのカテゴリ内のサブカテゴリが時間の経過とともにどのように変化するかを示すのに最適です。

積み上げ棒グラフの使用に関するベスト プラクティス:

• 各変数へのフォーカスを有効にして、ユーザーが余分な情報を調整できるようにします。
• 小さなデータセットのみで使用します (理想的には 3 つに制限されます)。
• 日付の間隔が規則的であることを確認します (たとえば、1 月、2 月、4 月、9 月などではなく、毎月を含めます)。

3. ファンネル チャートでボトルネックを特定する

じょうごグラフの各ステップは、プロセスの結果である最終ステップにつながるデータを除外します。

ビクトリア大学が消費者をよりよく理解し、学生の明確なスナップショット ビューを取得できるようにするために、The Datalabs Agency は Tableau を使用してシンプルさに重点を置いたダッシュボードを構築しました。 そのダッシュボード内にはじょうごグラフがあります。

じょうご棒グラフは、販売じょうごの各段階でのユーザー数を示します。 これにより、ユーザーは大幅なドロップオフがある場所の概要を把握し、洞察を掘り下げるための出発点として機能します。

じょうごグラフのデータ構造がどのように見えるかを示す、Chartio の別の良い例を次に示します。

この構造に従うと、製品をクリックする人の数とカートに追加する人の数が著しく減少していることがわかります。

この情報を使用して、ランディング ページを調べることができます。 ボタンは透明ですか？ 製品の説明は、メリットを十分に売り込んでいますか? 調査結果は、利害関係者にコンテキストと解決策を提供するために使用できます。

ファンネル チャートを使用するためのベスト プラクティス:

• これは、ラベルの恩恵を受けるチャートです。 ボリュームと変化率を表示して、全体像を描きます。
• 目標到達プロセスを 100% の値で開始し、同じコンバージョン パス内にとどまるのが理想的です。 この方法では、データを混同する危険はありません。 たとえば、メール キャンペーンから生成された見込み客だけに焦点を当てたが、コンバージョン データがキャンペーンごとにセグメント化されていない場合、正確なデータ ビジュアライゼーションにはなりません。

4. マップとバブル チャートを使用して地理的に移動する

多くの場合、地理情報はマーケティング パフォーマンスの鍵となります。マップ チャートは、場所がデータにどのように影響するかを示す簡単な方法を示します。

Perceptive Analytics のダッシュボードには、米国の地域別のコンバージョンを示すマップが含まれています。

Perceptive Analytics では、色分けを使用してより高いコンバージョン率を表示します。 このマップは、バブル チャートからデータ視覚化手法を借りており、各円のサイズを変化させて、ユーザーが広告の収益性が最も高い場所を一目で確認できるようにしています。 円が大きいほど、特定の場所でのコンバージョンが多くなります。

他のデータと組み合わせることで、マーケターは十分な情報に基づいた意思決定と予測をサポートできます。 たとえば、週末にテキサス州の男性のコンバージョン率が高くなることを理解することで、これらのペルソナの広告予算を増やす説得力のある事例を提供できます。

マップ チャートとバブル チャートを使用するためのベスト プラクティス:

• 色彩心理学に注意してください。 赤は「悪い」、「危険」、または「警報」を意味します。 同様に、緑は「良い」を意味します。 バブルの色を慎重に選択して、誤って視聴者を左右に動かさないようにします。
• 複雑にしないでおく。 上記の例は、コンバージョンが発生している地域とそうでない地域をうまく示しています。 それ以上複雑にすることはありません。

説得力のあるデータ ビジュアライゼーションを作成するための 5 つのヒント

データの視覚化の目的は、複雑なデータを理解しやすくすることです。 エンド ユーザーはチャートを見て、重要な傾向や情報を簡単に見つけられる必要があります。

聴衆がこれを行うことができれば、インサイトが重要である理由を説明し、変化を主張することが容易になります。 また、見た目に美しい方法でデータを提示すると、視聴者がソーシャル メディアで共有する可能性が高くなり、ブランドの認知度が広がります。

ここでは、主張を伝えたり共有したりできるビジュアルを作成する 5 つの方法を紹介します。

1.ビジュアルをデータに合わせる

悪いグラフでは、良いデータが簡単に失われる可能性があります。 受賞歴のあるデータ ビジュアライゼーション デザイナーの Nathan Yau は、1 つのデータセットを 25 通りに視覚化する彼の作品の中で、データを表現する多くの方法があることを示しています (彼のポイントは、それらすべてが優れているわけではないということです)。

情報をごちゃごちゃさせずに見せる視覚化のタイプを選択するには、次の点を明確にしてください。

• データのサイズ。 一部のグラフは、他のグラフよりもビッグ データ セットに適しています。 たとえば、円グラフは、少量のデータを視覚化するのに適した方法です。 しかし、セグメントが小さくなるにつれて、6 つを超えるデータ ポイントは混乱を招きます。 より良い解決策は、折れ線グラフ、組み合わせグラフ、または散布図です。

• データのタイプ。 データの種類を使用して、チャートまたはグラフの種類を絞り込みます。 たとえば、連続データは折れ線グラフまたはストリーム チャートで視覚化するのが最適ですが、カテゴリ データはツリー グラフまたはサンバースト ダイアグラムに最適です。

• 聴衆。 データが伝えようとしているストーリーと、それを誰に提示するのか? パフォーマンス レビューで関係者にトレンド データを提示したり、ランディング ページ データを比較して、マーケティング チームに次のステップを通知したりしていますか? データを収集する理由と、そのデータから誰が恩恵を受けるかを理解すると、ビジュアルの選択が容易になります。

2. ビジュアライゼーションのために適切なデータ衛生を実践する

美しいデータ ビジュアライゼーションをデザインする過程で、データが混乱しないようにしてください。 プロジェクトのすべての段階で正確なデータを確保して、きれいな画像で視聴者を誤解させないようにします。

データの視覚化に関するいくつかの推奨事項に従ってください。

• グラフを 0 から開始するか、ゼロから開始しない理由を説明してください。 (別の場所でベースラインを開始するとどうなるかについては、こちらをご覧ください。)
• 線の太さを考慮してください。 太い線は、データ ポイントが実際にどこにあるかを不明確にする可能性があります。
• データに圧倒されないでください。 調査で 50 個のデータ ポイントを収集したとしても、重要なのはそのうちの 10 個だけです。 ビジュアライゼーションで強調表示する最も重要なデータを引き出します。
• 軸にラベルを付けて、何を測定しているのかを人々に知らせますが、それらのラベルを配置する場所については慎重に検討してください (つまり、上記の太字の BI の例のように、データを遮る場所ではありません)。

3. ビジュアルをシンプルに保つ

ビジュアルからノイズを除去してデータを強化します。 上記のデータ ビジュアライゼーションのさまざまな例には、データが読みやすく、メッセージが理解しやすいという共通点があります。

ドロップ シャドウ、3D コンポーネント、ランダムなアイコン、無関係なラベル、メッセージから気をそらす不要な値など、10 代の 20 代に人気を博した要素を取り除きます。

Brent Dykes によるプレゼンテーションからのこの例は、不要なノイズがデータをどのように希釈するか、および不要なノイズを取り除くとどれほど効果的かを示しています。

画像ファイル名: example-from-a-presentation-by-brent-dykes.jpg

代替タグ:不要なノイズがデータを希釈する方法を示す Brent Dykes によるプレゼンテーションの例

重要なデータに焦点を当てます。 『Presentation Zen Garr Reynolds』の著者は次のように述べています。

抑制、削減、強調という 3 つの基本原則を覚えておくことで、効果的なチャート、グラフ、表のデザインを簡素化できます。

4. ビジュアルを作成するための適切なツールを選択する

生データを人目を引くビジュアルに変えるには、データ視覚化ツールの助けが必要です。 ソフトウェアがデータセットを読み取り、チャートをプロットするので、手動のデータ マイニングに頼ってビジュアルを作成する必要はありません。

以下に、チェックする人気のあるツールをいくつか示します。

• KPI ダッシュボードの場合: Geckoboard または Salesforce Einstein
• Web 分析の視覚化: Google アナリティクス
• ビジュアル レポート テンプレートの場合: Google データポータル
• 単純なグラフの場合: Google Charts
• シンプルなインフォグラフィックのデザイン: Canva
• SMB データの視覚化とビジネス インテリジェンスの場合: Microsoft Power BI
• エンタープライズ レベルのデータ視覚化とビジネス インテリジェンス向け: Tableau
• 熟練したデータ サイエンティスト向け: Sisense
• オープンソースのデータ視覚化用: D3.js

これらのツールは、機能、価格、使いやすさが異なります。 予算が少ない場合は、Google チャートや Google アナリティクスなどの無料ツールから始めて、後で投資を拡大してください。

5. ビジュアライゼーションを使用して強力なデータ ストーリーを伝える

視覚化は、会社全体の変化を推進するのに役立ちます。 しかし、チームと同じように新しいオーディエンスに同じ影響を与えるには、ストーリーを通じてデータを販売する必要があります。

たとえば、マーケティング担当者にとって、Bold BI の Web 分析ダッシュボードからの以下のグラフは、ブログが収益の最大の原動力であることを示しています。 これは、コンテンツ マーケティングが機能しており、チームがさらに投資する必要があることを明確に示しています。

しかし、理事会メンバーにとっては、ブログがお金をもたらすことを示しているだけです。 なぜそれはお金をもたらしますか？ 何がそんなに人気なのですか？ 人々をあなたのウェブサイトに直接誘導するのはなぜですか? これらは、ストーリーが答える質問です。

データ ストーリーテリングは、洞察を興味深く記憶に残るものにしたいという人間の脳の欲求を利用しています。

ストーリーテリングを通じて、洞察をより簡単な言葉で提示して、メッセージを売り込み、行動を促すことができます。 データとビジュアルに物語を追加して、関与、説明、啓発を行います。

ランディング ページの収益をグラフにすると、データが重要な理由を説明できます。 ブログ投稿の要素、ブログが時間の経過とともにどのように成長したか、コンテンツ マーケティングがどのように視聴者に価値を提供しているかを分析できます。 これらすべてが、さらなる投資の説得力のあるケースを構築します。

聴衆について考え、どのような変化を起こしたいかを考えてください。 これを使用して、ビジュアルの背後にある魅力的なストーリーを明らかにします。

結論

データの視覚化は、生の数値と一目でわかる洞察との間のギャップを埋めるのに役立ちます。 この記事の例は、チームや利害関係者に提示できるビジュアルとダッシュボードを設計するための確かな出発点です。

マーケティングと販売の目標にとって最も重要なデータの視覚化に焦点を当てます。 主要業績評価指標に関連する指標は、新しい洞察を明らかにし、視覚化すると魅力的なストーリーを伝えるのに役立ちます。
データ プレゼンテーションと視覚化コースをチェックして、関係者に行動を起こしてもらう方法を学びましょう。