8 exemplos de visualização de dados: transformando dados em visuais envolventes

Segundo Dell, os dados são o novo petróleo bruto da sociedade moderna. É extraído, processado e valioso — quando você sabe o que fazer com ele.

A visualização de dados transforma dados brutos em tabelas, gráficos e mapas acessíveis para ajudá-lo a compartilhá-los, aprender com eles e tomar decisões baseadas em dados. Mas as campanhas revolucionárias só são possíveis se os recursos visuais apresentarem as informações da maneira certa. Entenda errado e a mensagem será perdida.

Neste artigo, você verá oito dos melhores exemplos de visualização de dados para inspirar seus esforços de marketing interno e externo.

Você aprenderá quando usá-los, o que evitar para não sobrecarregar ou confundir seu público e cinco dicas para criar você mesmo essas visualizações.

4 exemplos de visualização de dados para engajar clientes e acionistas

Você não vai impedir ninguém de passar por um gráfico de linhas padrão ou um gráfico de barras de dois tons que parece ter sido criado às pressas.

Isso não vai aumentar o engajamento, não importa o que suas descobertas indiquem:

Esses gráficos são desatualizados, chatos e, na pior das hipóteses, opressores. Muitas visualizações de dados bem-intencionadas dão muito trabalho para descobrir o que você está vendo e acabam fracassando.

Seus clientes, seguidores, acionistas e parceiros querem ficar impressionados.

Com as ferramentas certas, você pode atingir o engajamento do cliente com uma visualização de dados altamente visual e compartilhável. Em uma pesquisa de 2021 com profissionais de marketing, a Venngage relatou que os visuais de dados estavam entre os conteúdos visuais de melhor desempenho (junto com gráficos originais e conteúdo de vídeo).

Vamos explorar quatro visualizações de dados que atraem o público (que não são planilhas ou gráficos de pizza) e por que funcionam.

1. Gráfico radial da idade mediana da população

Isso poderia ter sido um gráfico de barras padrão.

No entanto, o Visual Capitalist optou por atualizar sua visualização de dados e exibir suas descobertas em um histograma radial bem projetado.

Esse gráfico seria extremamente longo como um gráfico de barras típico. Seria difícil exibir e compreender as relações em uma grande apresentação de slides, quanto mais em uma tela menor.

A forma do anel também facilita a obtenção de uma compreensão básica à primeira vista: as idades médias da Europa são as mais altas, enquanto a idade média da África é a mais baixa.

A partir daí, você pode ampliar para obter números exatos e três legendas curtas adicionam informações importantes.

Visuais de dados semelhantes para exibir comparações ponderadas incluem diagramas sunburst , gráficos de bolhas , mapas de calor e pictogramas .

Práticas recomendadas para usar histogramas radiais:

• Se você estiver incluindo muitos dados, como neste exemplo, use designs interativos ou de alta resolução. É muito mais fácil ver as informações em uma tela menor dessa maneira.
• Evite usar gráficos de barras empilhadas em um histograma radial, pois distorce as proporções que você verá (abordaremos os gráficos de barras empilhadas mais tarde).
• Comece sua origem em zero; não o trunque. Por exemplo, começar a partir dos 18 anos no gráfico acima faria parecer que alguns países africanos não têm idade mediana.

2. Diagrama de acordes de troca de marca de telefone

Este exemplo da designer de visualização de dados Nadieh Bremer é um diagrama de acordes que representa um fluxo ou conexão entre assuntos e pondera essa conexão.

Este diagrama mostra a relação entre provedores de serviços de telefonia celular com base nos dados da pesquisa da Deloitte. Ele responde à pergunta: quando um usuário sai de um provedor, para onde ele vai?

Neste exemplo de visualização de dados, você pode ver quais marcas têm uma grande base fiel (as colinas independentes) e onde elas tendem a perder clientes (os acordes).

Também é interativo:

Ao passar o mouse sobre uma marca específica, os outros acordes ficam acinzentados e o visualizador pode se concentrar no fluxo da marca única. Aqui, podemos ver claramente que a Samsung tem uma base muito leal de cerca de 18% dos entrevistados. Quando perde clientes, perde-os principalmente para a Nokia.

Outra grande coisa sobre esta visualização de dados são os quatro pontos de dados explicados em legendas não distraídas, como esta:

Como todos os acordes no arco da Apple têm a cor da Apple (cinza), a Apple está conquistando mais clientes de todas as outras marcas do que perdendo para elas.

Adicionar legendas como essa ajuda a chamar a atenção para as principais descobertas, além de explicar como ler o gráfico.

Visuais de dados semelhantes que mostram o fluxo e as relações incluem diagramas aluviais , sociogramas e diagramas de arco .

Melhores práticas para usar diagramas de acordes:

• Tente evitar muitos cruzamentos de acordes, especialmente se você abrir mão da interatividade. Isso pode tornar as coisas muito complexas, levando a oprimir em vez de intrigar.
• Inclua conexões significativas e deixe de fora strings insignificantes que não forneçam nenhum insight.
• Escolha sua paleta de cores com cuidado. Você quer que os acordes sejam facilmente vistos, mas ainda harmoniosos.
• Rotule seu diagrama com alguns detalhes significativos para ajudar os usuários a entender os relacionamentos.

3. Resultados da pesquisa em um gráfico ilustrado

Gráficos pictóricos representando partes de um todo são extremamente acessíveis. Bem feito, eles param os espectadores para saber mais sobre o que está acontecendo.

Este exemplo de um clube de criativos espanhol é um gráfico de fração pictórica representando seus dados de pesquisa. É muito mais envolvente do que um gráfico de pizza, com o picles chamando a atenção e criando intrigas, e os espectadores ainda podem captar a mensagem geral rapidamente.

Este é um ótimo exemplo de visualização de dados para exibir resultados de pesquisas e descobertas de estudos. O design faz muito do trabalho pesado para atrair a atenção, mas os próprios dados serão responsáveis ​​por mantê-lo lá.

Visuais de dados semelhantes que podem representar partes de um todo incluem gráficos pictóricos empilhados, gráficos de unidade e gráficos de waffle .

Melhores práticas para usar gráficos pictóricos:

• Represente seus segmentos com a maior precisão possível. Embora a equipe tenha usado um picles no exemplo acima, os segmentos parecem mais ou menos precisos.
• Não sacrifique a higiene dos dados pelo design. O objetivo é transmitir a mensagem de seus dados, não combiná-la. Mantenha seu design nítido e simples.

4. Um infográfico da linha do tempo da pandemia

Linha do tempo da peça, gráfico de ordem de tamanho da peça, esse visual de dados contém muitas informações de uma só vez. Os infográficos são recursos visuais que podem transmitir mensagens complexas ou conjuntos de dados grandes e difíceis de entender, combinando visuais de dados.

Este infográfico aborda as taxas globais de mortalidade por doenças infecciosas ao longo do tempo. Isso significa que tem uma variável de tempo e uma comparação de volume.

O Visual Capitalist optou por exibir isso de duas maneiras: primeiro, em uma linha do tempo para ver onde as doenças ocorreram ao longo da história e, em seguida, em ordem de tamanho (como um gráfico de área proporcional ) para ver quais doenças foram as piores.

É importante ressaltar que a equipe incluiu informações importantes, como a natureza contínua da pandemia de Covid-19 e evidências emergentes de doenças antigas.

Esses elementos ajudam o visualizador a entender dados complexos e o contexto adicionado os ajuda a colocar essas informações em perspectiva.

Os infográficos são amplamente utilizados e por boas razões. Justin Beegel, CEO da Infographic World, revelou:

Dado o quão dramaticamente o cenário digital e social mudou nos últimos anos, queríamos realizar um estudo sobre o estado dos infográficos. O que descobrimos é que a narrativa visual ajuda empresas, profissionais de marketing e profissionais de comunicação a atingir seu público-alvo de maneiras mais significativas do que praticamente qualquer outro tipo de mídia.

Os infográficos são uma maneira ideal de incorporar a narrativa em seu marketing. Ele permite que você forneça mais contexto do que a maioria das tabelas e gráficos sozinhos.

Visuais de dados semelhantes para exibir tendências ao longo do tempo incluem gráficos de fluxo e cronogramas de bolhas . Para exibir comparações, visuais semelhantes incluem gráficos de bolhas e gráficos de linhas radiais .

Práticas recomendadas para usar infográficos :

• Como acontece com a maioria das visualizações de dados, é possível amontoar muitas informações em um elemento de design. Esteja atento à legibilidade e clareza.
• Mantenha uma paleta de cores coesa para que todos os elementos façam sentido juntos. Este gráfico tem muitos componentes, mas as cores funcionam juntas sem sobrecarregar.
• Mantenha a consistência do projeto para elementos iguais. No exemplo acima, a varíola é laranja na linha do tempo e laranja na seção de comparação.

4 exemplos de visualização de dados para impressionar equipes internas

Apresentar dados para equipes internas tende a ser menos dinâmico visualmente do que os exemplos acima. Mas se você deseja alimentar a tomada de decisões, a visualização interna de dados ainda precisa ser digerível.

O que faz todo sentido em uma planilha para sua equipe pode parecer bobagem para outra. A visualização de dados pode ajudar a tornar essas informações acessíveis a todos.

Olhe para seus painéis para inspiração de visualização de dados. Muitos podem exportar módulos individuais para uso em apresentações de slides, e-mails, apostilas, etc. Esses gráficos gerados automaticamente podem ajudá-lo a ir muito além da planilha do Excel e dos gráficos do PowerPoint, para que você possa transmitir seu ponto de vista e promover mudanças.

Aqui estão quatro ótimos exemplos de visualização de dados para equipes internas.

1. O humilde gráfico de linhas

De acordo com a pesquisa da Databox, os gráficos de linha são o formato mais usado para visualização de dados. Os gráficos de linha ajudam os usuários a entender e comunicar o desempenho ao longo do tempo, tornando-os uma boa maneira de exibir tendências em grandes conjuntos de dados.

Como é um dos gráficos mais populares, a maioria das plataformas de análise de dados pode exibir algum tipo de gráfico de linhas. Hoje em dia, você pode ir muito além de uma única linha subindo e descendo.

Por exemplo, o painel do Google Ads da Perceptive Analytics combina diferentes métodos de visualização de dados para fornecer uma visão de 360 ​​graus do desempenho. Notavelmente, ele inclui um gráfico de linha interativo e multivariável:

Neste exemplo, um aumento acentuado seguido por uma queda imediata no custo por conversão destaca um ponto de investigação mais aprofundada que não saltaria imediatamente se os dados fossem apresentados como números em uma planilha.

A capacidade de selecionar KPIs coloca os pontos de dados escolhidos em foco. Isso evita que várias linhas em um único gráfico causem confusão, facilitando a análise e a compreensão de uma coisa de cada vez.

Aqui está o que acontece quando um gráfico de linha é formatado incorretamente e você não pode se concentrar em um ponto de dados específico:

Quaisquer linhas abaixo das duas primeiras são misturadas e basicamente sem sentido.

Evite sobrecarregar seu gráfico de linhas com muitas informações, incluindo muitos rótulos, como este exemplo do Bold BI:

Aqui, o eixo y ilustra o valor em dólares e você pode passar o mouse sobre as bolhas para obter o valor exato em dólares. Portanto, não há necessidade de incluir os rótulos de texto no gráfico.

Práticas recomendadas para usar gráficos de linha :

• Não desordene. Mantenha seus pontos de dados claros e óbvios para compreensão imediata.
• Evite gráficos excessivamente projetados, como gráficos de linha 3D. Isso faz com que seu cérebro trabalhe mais para entender informações que precisam apenas de dois eixos. O objetivo da apresentação de dados internos é comunicar de forma rápida e clara.
• Comece seu eixo y em zero para representar os dados com a maior precisão possível.

2. Quando os gráficos de barras não forem suficientes, use gráficos de barras empilhadas

Os gráficos de barras empilhadas mostram como uma categoria é dividida em subcategorias menores por volume. Isso é especialmente útil para rastrear como as subcategorias mudam ao longo do tempo.

Aqui está um exemplo de um gráfico de barras empilhadas da Datapine que se concentra no rastreamento do volume de contato durante um período e se separa em três categorias:

Ele detalha o número total de tickets e como cada método (chamadas, e-mails e chat) contribui. Ao adicionar um elemento interativo de visualização de dados, os usuários podem passar o mouse sobre o gráfico para ver figuras específicas.

Por exemplo, é fácil ver pelos dados que chamadas e e-mails constituem a maior parte dos tickets. Pode fazer sentido mover mais funcionários do chat ao vivo para os telefones para lidar com a demanda.

Os gráficos de barras empilhadas são mais adequados para pequenos conjuntos de dados . Quanto mais dados você incluir em um gráfico, mais confuso ele se tornará. Veja este exemplo do Microsoft Power BI:

Com até nove pontos de dados no gráfico, há muitas informações para consumir e comparar, dificultando a narrativa. Várias cores também tornam o gráfico impressionante.

Muitos módulos do painel permitem que você se concentre em uma variável, como este gráfico dinâmico de barras empilhadas do Excel Campus:

O gráfico de barras empilhadas é ideal para mostrar como as subcategorias mudam ao longo do tempo em uma ou duas categorias.

Práticas recomendadas para usar gráficos de barras empilhadas :

• Ative o foco em cada variável, para que os usuários possam ignorar informações extras.
• Use apenas com pequenos conjuntos de dados (idealmente limitado a três).
• Certifique-se de que os intervalos de datas sejam regulares (por exemplo, inclua todos os meses em vez de janeiro, fevereiro, abril, setembro etc.).

3. Identifique seus gargalos com gráficos de funil

Cada etapa em um gráfico de funil filtra os dados que levam à etapa final, que é o resultado do processo.

Para ajudar a Victoria University a entender melhor seus consumidores e obter uma visão instantânea clara dos alunos, a The Datalabs Agency usou o Tableau para criar um painel com foco na simplicidade. Nesse painel, há um gráfico de funil:

O gráfico de barras do funil mostra o número de usuários em cada estágio do funil de vendas. Isso dá aos usuários uma visão de alto nível de onde há desistências significativas e atua como um ponto de partida para buscar insights.

Aqui está outro bom exemplo do Chartio de como a estrutura de dados de um gráfico de funil pode parecer:

Seguindo essa estrutura, você pode ver que há uma diminuição perceptível em quantas pessoas clicam em um produto e quantas o adicionam ao carrinho.

Com essas informações, você pode examinar sua página de destino. Os botões são transparentes? As descrições dos produtos estão fazendo um trabalho bom o suficiente para vender os benefícios? As descobertas podem ser usadas para fornecer contexto e soluções às partes interessadas.

Práticas recomendadas para usar gráficos de funil:

• Este é um gráfico que se beneficia dos rótulos. Mostre o volume e a porcentagem de alteração para pintar uma imagem geral.
• Idealmente, comece seu funil com um valor de 100% e mantenha-se no mesmo caminho de conversão. Desta forma, não há perigo de misturar os dados. Por exemplo, se você se concentrou apenas nos leads gerados por uma campanha de e-mail, mas seus dados de conversão não são segmentados por campanha, você não terá uma visualização de dados precisa.

4. Tornando-se geográfico com mapas e gráficos de bolhas

As informações geográficas geralmente são essenciais para o desempenho do marketing, um gráfico de mapa apresenta uma maneira simples de mostrar como a localização afeta os dados.

Os painéis do Perceptive Analytics incluem mapas que indicam as conversões por região nos EUA:

O Perceptive Analytics usa codificação de cores para exibir taxas de conversão mais altas. O mapa utiliza técnicas de visualização de dados do gráfico de bolhas , variando o tamanho de cada círculo para que os usuários possam ver rapidamente onde os anúncios são mais lucrativos. Círculos maiores equivalem a mais conversões em um determinado local.

Emparelhados com outros dados, os profissionais de marketing podem apoiar decisões e previsões informadas. Por exemplo, ao entender que as conversões são maiores no final da semana com homens no Texas, você pode apresentar um argumento convincente para aumentar o orçamento de anúncios para essas personas.

Práticas recomendadas para usar gráficos de mapa e gráficos de bolhas :

• Preste atenção à psicologia das cores. Vermelho pode significar “ruim”, “perigo” ou “alarme”. Da mesma forma, verde pode significar “bom”. Escolha as cores das bolhas com cuidado para evitar influenciar acidentalmente os espectadores para um lado ou para o outro.
• Mantenha simples. O exemplo acima mostra bem quais territórios estão convertendo e quais não estão. Não complica mais do que isso.

5 dicas para criar visualizações de dados atraentes

O objetivo da visualização de dados é facilitar a compreensão de dados complexos. O usuário final deve ser capaz de olhar para um gráfico e identificar facilmente as principais tendências ou informações.

Quando seu público pode fazer isso, fica mais fácil para você explicar por que os insights são importantes e defender a mudança. Apresentar os dados de forma esteticamente agradável também torna seu público mais propenso a compartilhar nas redes sociais, divulgando sua marca.

Aqui estão cinco maneiras de criar recursos visuais que transmitem seu ponto de vista e/ou são compartilhados.

1. Combine os visuais com os dados

Bons dados podem ser facilmente perdidos em um gráfico ruim. O premiado designer de visualização de dados Nathan Yau demonstra que há muitas maneiras de representar dados em seu trabalho, visualizando um conjunto de dados de 25 maneiras (seu argumento é que nem todas são ótimas):

Para escolher um tipo de visualização que mostre informações sem sobrecarregá-las, seja claro sobre:

• O tamanho dos seus dados. Alguns gráficos se prestam melhor a grandes conjuntos de dados do que outros. Um gráfico de pizza, por exemplo, é uma boa maneira de visualizar uma pequena quantidade de dados. Porém, mais de seis pontos de dados tornam-se confusos à medida que os segmentos ficam menores. Uma solução melhor seria um gráfico de linha, um gráfico de combinação ou um gráfico de dispersão.

• O tipo de dados . Use o tipo de dados para restringir os tipos de gráfico ou gráfico. Por exemplo, os dados contínuos são melhor visualizados em um gráfico de linha ou gráfico de fluxo, enquanto os dados categóricos são mais adequados para um gráfico de árvore ou diagrama de explosão solar.

• A audiência. Que história seus dados estão tentando entregar e para quem você está apresentando? Você está apresentando dados de tendências para as partes interessadas em uma análise de desempenho ou comparando dados da página de destino para informar as próximas etapas para a equipe de marketing? Entender por que você está coletando os dados e quem se beneficiará com isso facilitará a escolha de um visual.

2. Pratique uma boa higiene de dados para sua visualização

Não deixe que seus dados fiquem confusos no processo de criação de belas visualizações de dados. Garanta dados precisos em todas as etapas do projeto, para não enganar seu público em nome de uma imagem bonita.

Siga alguns conselhos de boas práticas para visualização de dados :

• Comece seus gráficos em 0 ou explique por que não está começando em zero. (Aprenda o que acontece quando você inicia sua linha de base em outro lugar aqui.)
• Considere a espessura da sua linha. Uma linha grossa pode deixar claro onde o ponto de dados realmente está.
• Não se sobrecarregue com dados. Talvez você tenha coletado 50 pontos de dados em sua pesquisa, mas apenas 10 deles são significativos. Extraia os dados mais importantes para destacar em sua visualização.
• Rotule seus eixos, deixe as pessoas saberem o que você está medindo, mas pense cuidadosamente sobre onde colocar esses rótulos (ou seja, não em qualquer lugar que obstrua os dados, como no exemplo de BI em negrito acima).

3. Mantenha o visual simples

Fortaleça os dados removendo o ruído de seus recursos visuais. Os diferentes exemplos de visualização de dados acima têm clareza em comum: os dados são fáceis de ler e a mensagem é fácil de entender.

Retire os elementos que se tornaram populares na adolescência, como sombras projetadas, componentes 3D, ícones aleatórios, rótulos irrelevantes e valores desnecessários que desviam a atenção da mensagem.

Este exemplo de uma apresentação de Brent Dykes mostra como o ruído desnecessário dilui os dados e como é muito mais eficaz quando reduzido:

Nome do arquivo de imagem: example-from-a-presentation-by-brent-dykes.jpg

Alt Tag: Exemplo de uma apresentação de Brent Dykes que mostra como o ruído desnecessário dilui os dados

Concentre-se nos dados que importam. Como diz o autor de Apresentação Zen Garr Reynolds:

Você pode obter simplicidade no design de tabelas, gráficos e tabelas eficazes, lembrando-se de três princípios fundamentais: restringir, reduzir, enfatizar.

4. Escolha as ferramentas certas para criar visuais

Transformar dados brutos em visuais atraentes requer a ajuda de ferramentas de visualização de dados. O software lerá conjuntos de dados e gráficos de plotagem para você, para que você não precise depender da mineração manual de dados para preencher os visuais.

Aqui estão algumas ferramentas populares para verificar:

• Para painéis de KPI: Geckoboard ou Salesforce Einstein
• Para visualizar análises da web: Google Analytics
• Para modelos de relatórios visuais: Google Data Studio
• Para gráficos simples: Google Charts
• Para criar infográficos simples: Canva
• Para visualização de dados SMB e inteligência de negócios: Microsoft Power BI
• Para visualização de dados e inteligência de negócios em nível empresarial: Tableau
• Para cientistas de dados experientes: Sisense
• Para visualização de dados de código aberto: D3.js

Essas ferramentas diferem em recursos, preços e usabilidade. Se você estiver trabalhando com um orçamento pequeno, comece com ferramentas gratuitas como Google Charts e Google Analytics e aumente o investimento posteriormente.

5. Use visualizações para contar histórias de dados poderosas

As visualizações podem ajudar a impulsionar mudanças em toda a empresa. Mas, para ter o mesmo impacto com novos públicos que eles têm com sua equipe, os dados precisam ser vendidos por meio da história.

Por exemplo, para um profissional de marketing, o gráfico abaixo do painel de análise da Web do Bold BI mostra que o blog é o maior gerador de receita. É uma indicação clara de que o marketing de conteúdo está funcionando e a equipe deve investir mais nisso.

Mas para os membros do conselho, isso apenas mostra que o blog traz dinheiro. Por que isso traz dinheiro? O que o torna tão popular? Por que está trazendo pessoas diretamente para o seu site? Estas são as perguntas que as histórias vão responder.

A narrativa de dados capitaliza o desejo do cérebro humano por histórias para tornar as percepções interessantes e memoráveis.

Por meio da narrativa, você pode apresentar insights em termos mais simples para vender sua mensagem e inspirar ações. Ele adiciona narrativa aos seus dados e recursos visuais para envolver, explicar e esclarecer.

Tomando o gráfico da receita da página de destino, você pode explicar por que os dados são importantes. Você pode detalhar os elementos de uma postagem de blog, como o blog cresceu ao longo do tempo e como seu marketing de conteúdo agrega valor ao seu público. Tudo isso cria um argumento convincente para mais investimentos.

Pense no seu público e em qual mudança você deseja que aconteça. Use isso para descobrir histórias envolventes por trás dos recursos visuais.

Conclusão

A visualização de dados ajuda a preencher a lacuna entre os números brutos e a comunicação rápida de insights. Os exemplos neste artigo são um ponto de partida sólido para criar visuais e painéis que você pode apresentar às equipes e partes interessadas.

Concentre-se na visualização dos dados mais importantes para as metas de marketing e vendas. As métricas relacionadas aos principais indicadores de desempenho ajudarão a descobrir novos insights e contar histórias envolventes quando visualizadas.
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