От данных к действию: как визуализация данных трансформирует бизнес

Визуализация данных не просто улучшает эстетическую привлекательность отчетов и презентаций. Это мощный инструмент, который позволяет лучше интерпретировать сложные аналитические данные, быстро выявлять тренды и аномалии, а также раскрывать неочевидные взаимосвязи между различными бизнес-процессами. В этой статье мы обсудим, как визуализация данных помогает быстро принимать обоснованные решения и поддерживать рост на каждом этапе разработки продукта.

Почему важна визуализация данных

Обзор ключевых преимуществ визуализации данных: интерпретация данных, выявление трендов, аномалий и взаимосвязей

Визуализация данных значительно упрощает интерпретацию больших объемов информации. В продакт-менеджменте мы используем этот инструмент для достижения нескольких целей.

• Интерпретация данных. Сложные данные становятся понятными благодаря визуальному представлению. Графики, диаграммы и карты помогают быстрее схватывать суть данных, делая аналитику доступной не только для специалистов по данным, но и для менеджеров и исполнительной команды.
  
• Раскрытие взаимосвязей. Визуализация помогает увидеть, как различные аспекты бизнеса влияют друг на друга. Сложные взаимосвязи между различными показателями и метриками становятся более очевидными, когда они представлены в визуальном формате, что позволяет принимать обоснованные решения на основе комплексного анализа.
  
• Выявление трендов. Визуализация помогает наглядно отслеживать изменения в данных со временем. Это особенно важно в динамично меняющихся отраслях, где требуется оперативно реагировать на новые тренды и адаптировать бизнес-стратегии.
  
• Обнаружение аномалий. Необычные паттерны или выбросы в данных могут указывать на важные, но скрытые проблемы. Визуализация данных помогает быстро идентифицировать такие аномалии — это становится ключом к своевременному устранению потенциальных угроз или ошибок.
  
• Проведение экспериментов. Визуализация данных также необходима при проведении A/B-тестирования и других видов экспериментов. Она позволяет наглядно сравнивать результаты различных тестовых групп, делать выводы об эффективности внесенных изменений. 
• Оперативное принятие стратегических решений. Визуализация данных играет важную роль в процессе стратегического планирования и принятия решений в компании. Она позволяет наглядно представить сложные данные таким образом, что лица, принимающие решения, могут быстро и эффективно погрузиться в суть текущих задач и проблем. Такой подход позволяет руководству компании быстро получать комплексное и глубокое понимание рыночной ситуации и оперативно принимать обоснованные решения. Это экономит время, ускоряет процесс адаптации стратегий и поддерживает конкурентоспособность компании в быстро меняющейся отрасли.

Как визуализация данных помогает оперативно принимать обоснованные решения

В нашем подходе к визуализации данных центральное место занимает концепция дерева метрик.

Дерево метрик — это иерархическая визуализация структуры метрик, используемая для анализа и представления метрик компании в различных уровнях детализации. Такая структура позволяет систематизировать и декомпозировать ключевые бизнес-метрики на прокси-метрики, что значительно упрощает анализ и понимание данных.

Сначала определяются ключевые метрики — наиболее значимые для оценки успеха продукта или компании. Затем ключевая метрика разбивается на более мелкие, конкретные метрики, которые оказывают на нее прямое влияние. Например, коэффициент конверсии может быть разложен на количество посещений сайта, число активных пользователей, процент выполнения определенных действий (например, заполнение анкеты) и т. д. После структурирования метрик создается визуальное представление в виде дерева, которое становится основой для разработки дашбордов, позволяющих руководителям и аналитикам наглядно видеть структуру метрик и быстро анализировать данные по различным направлениям.

Мы следуем принципу сохранения структуры дерева метрик во всех дашбордах. Каждый дашборд отражает иерархию метрик от ключевых до прокси-метрик.

Такой подход имеет следующие преимущества:

1. Быстрая диагностика и решение проблем. Когда ключевая метрика показывает аномальные значения, структура дерева метрик позволяет быстро перейти к анализу метрик нижнего уровня, которые на неё влияют. Например, если обнаружена необычно низкая конверсия на сайте, можно сразу проверить такие прокси-метрики, как количество кликов по ключевым элементам страницы, время загрузки страницы или процент отказов. Обнаружив аномалии на уровне этих метрик, можно оперативно установить причины сбоев в работе и предпринять необходимые действия для их исправления. Таким образом обеспечивается экономия времени и минимизация потерь.
   
2. Выявление скрытых возможностей для роста. Отслеживание влияния прокси-метрик на ключевые показатели дает возможность обнаружить, какие мелкие изменения могут привести к значительным улучшениям. Например, улучшение интерфейса определенных страниц может значительно повысить удобство пользователей и, как следствие, увеличить общую конверсию. Эти точки роста часто остаются незамеченными без глубокой декомпозиции и анализа метрик на всех уровнях дерева.

Для реализации этого подхода мы используем передовые платформы и инструменты визуализации данных, такие как Superset, Power BI и Tableau, которые поддерживают создание сложных и масштабируемых дашбордов.

Интеграция событийной аналитики в продукт

Описание нашего процесса внедрения событийной аналитики

Прежде всего, мы провели серию встреч со стейкхолдерами для обсуждения, как событийная аналитика может улучшить наши процессы и метрики. Мы проработали кейсы, демонстрирующие потенциальное влияние событийной аналитики на увеличение конверсии, сокращение отказов от продуктов и улучшение пользовательского опыта.

Дальше владельцы продуктов сформулировали конкретные бизнес-требования для команд разработки, включая необходимые метрики и события для отслеживания. На следующем этапе было подготовлено техническое задание на разметку и интеграцию существующих инструментов визуализации данных, включая детальное описание требуемых событий, параметров событий и методов их интеграции с платформой аналитики.

Потом наши команды разработки выполнили разметку сайта, установив трекинг событий, необходимых для сбора данных о взаимодействиях пользователей. Это обеспечило нам данные для анализа поведения посетителей в реальном времени.

Финальным этапом стала разработка дашбордов, которые позволяют визуализировать и анализировать собранные сведения. Дашборды были разработаны так, чтобы максимально удобно представлять информацию для различных групп пользователей — от продуктовых менеджеров до топ-менеджеров.

Мы собираем широкий спектр данных о взаимодействиях пользователей с сайтом. Отслеживаем, какие страницы и блоки просматривают пользователи, какие элементы их интересуют. А также анализируем, как пользователи взаимодействуют с интерактивными элементами. Это помогает нам определять, насколько эффективны наши инструменты в решении задач пользователей и как их можно улучшить. Сбор информации об ошибках, с которыми сталкиваются пользователи, позволяет нашим разработчикам быстро реагировать и устранять проблемы, повышая общую надежность сайта.

Собираемые данные анализируются с целью создания более интуитивно понятного и удобного интерфейса, который не только отвечает на текущие потребности пользователей, но и предвосхищает потенциальные запросы и проблемы.

Выбор инструмента для визуализации

Почему был выбран Superset

Выбор Superset в качестве основного инструмента для визуализации данных был обусловлен несколькими ключевыми преимуществами этой платформы:

• Легкость и гибкость. Superset предоставляет удобный пользовательский интерфейс, который позволяет пользователям легко создавать и модифицировать дашборды.
  
• Работа с SQL-запросами. Одно из самых мощных преимуществ Superset заключается в его способности интегрироваться с любой базой данных, поддерживающей SQL. Пользователь может написать SQL-запрос, который напрямую извлекает данные из базы данных, и сразу применить эти данные для создания графиков и отчетов. После создания SQL-запроса и соответствующего графика, Superset позволяет автоматически выполнять этот запрос по расписанию. То есть все дашборды могут быть обновлены с последними данными без необходимости вручную перезапускать запросы, что обеспечивает актуальность информации на всех уровнях управления.
  
• Гибкость в обработке данных. Благодаря возможностям SQL, Superset предоставляет практически неограниченные возможности для работы с данными. Это включает фильтрацию, сортировку, агрегацию и множество других операций, которые можно выполнить прямо перед визуализацией.

Сравнение с другими инструментами визуализации

Superset отличается своей открытостью и гибкостью. Это бесплатное решение с открытым исходным кодом, что делает его доступным для любой компании, независимо от размера и бюджета.

Читайте также

Елена Новикова: «Экономике данных нужны инструменты для анализа данных»

Российский рынок BI растет, причем как в корпоративном сегменте, так и в сегменте B2G. Елена Новикова, Управляющий собственник компании «Полимедиа», делится с IT-World мыслями о том, с чем связан рост, по каким критериям заказчики выбирают готовые платформенные решения и что ждет от BI-аналитики государственный сектор.

Другие решения, такие как Tableau и Power BI, предлагают мощные функциональные возможности и глубокую интеграцию с определенными системами. Например, Power BI оптимально подходит для тех, кто уже использует продукты Microsoft. Tableau предоставляет широкие возможности для создания сложных визуализаций и отчетов. Однако эти платформы могут быть более дорогими и требовать более сложной настройки по сравнению с Superset.

Looker, другой популярный инструмент, предлагает превосходные возможности для настройки и масштабирования, но его стоимость и требования к техническим знаниям для настройки могут быть барьером для многих организаций.

В конечном счете выбор Superset был обусловлен его универсальностью, простотой использования и низким порогом входа.

Примеры использования Superset для анализа данных

Описание типичных событий в вертике, их структуры и содержания

Каждое взаимодействие пользователя с сайтом, такое как клики, просмотры страниц, заполнение форм и другие, регистрируется как отдельное событие. Эти события автоматически отправляются и хранятся в базе данных.

Каждое событие представляет собой строку в базе данных, которая включает несколько ключевых параметров, например:

• Event ID: кникальный идентификатор события.
  
• Timestamp: временная метка события, отражающая точное время его происхождения.
  
• User ID: идентификатор пользователя, совершившего действие, что позволяет связывать различные события с конкретным пользователем. - Session ID: идентификатор сессии, помогающий отслеживать все действия пользователя в рамках одного визита.
  
• Event Type: тип события — page view, click или form submission.
  
• Event Attributes: дополнительные атрибуты, описывающие специфику события, например, URL страницы, на которой произошло событие; или название кнопки, которую нажал пользователь.

В табличном виде эти события будут выглядеть следующим образом:

Событие может включать любое количество атрибутов. Каждая комбинация этих атрибутов будет означать собой отдельное событие, совокупность которых можно использовать для анализа пользовательского поведения на сайте.

Как формируются SQL-запросы для сбора данных

Superset предлагает гибкие возможности для работы с запросами. Пользователи могут напрямую писать SQL-запросы в редакторе запросов Superset. Это предоставляет полный контроль над выборкой и обработкой данных, позволяя опытным пользователям максимально точно специфицировать, какие данные и как должны быть извлечены из базы данных. Это особенно важно для сложных аналитических задач, где требуется точная настройка запросов.

Для того чтобы упростить процесс работы с данными, Superset предлагает инструменты для визуального составления запросов, которые позволяют выбирать таблицы, столбцы, фильтры и агрегации через графический интерфейс пользователя. Эти инструменты автоматически генерируют SQL-запросы на основе выбранных параметров, что делает Superset доступным даже для тех, кто не обладает глубокими знаниями SQL.

Независимо от того, используется ли чистый SQL или встроенные инструменты, Superset преобразует все введенные данные в SQL-запросы, которые исполняются для извлечения необходимых данных. Затем, на основе результатов запросов, Superset строит графики и дашборды.

Примеры графиков и дашбордов, которые помогли улучшить понимание пользовательского поведения

Приведу несколько примеры графиков, которые позволяют нам эффективно анализировать поведение пользователей на сайте.

При подаче заявки на кредитный продукт пользователи могут авторизоваться через гос. услуги, что автоматически заполняет часть необходимых данных и, конечно, позитивно сказывается на общей конверсии в успешную подачу заявки. Мы отслеживаем долю успешных авторизаций и можем оперативно реагировать, если обнаруживаем снижение этой доли, что может указывать на проблемы в интеграции. График успешных авторизаций позволяет нам быстро идентифицировать и устранять возможные сбои в системе, минимизируя неудобства для пользователей.

При внедрении новых функций, таких как выбор желаемого кредитного лимита через интерактивные подсказки вместо ручного ввода, мы создаем графики для отслеживания использования этой функции. Таким образом можно оценить, насколько нововведение популярно среди пользователей и как оно влияет на ключевые метрики, в частности на время на странице или конверсию. Данные с этих графиков помогают определить, стоит ли расширять функционал на другие части сайта. Для более сложных аналитических задач мы разрабатываем комплексные дашборды, которые отображают поведение пользователя во время взаимодействия с различными этапами сайта. Эти дашборды включают данные о просмотренных страницах, выполненных действиях, и реакции на различные маркетинговые и продуктовые изменения. Полученные сведения помогают нам глубоко понять потребности и проблемы пользователей, а также адаптировать нашу стратегию для улучшения пользовательского опыта.

Заключение

Итак, визуализация данных не просто улучшает внешний вид наших отчетов и презентаций, она становится решающим фактором в способности нашей компании оперативно принимать взвешенные и эффективные решения. Использование инструментов визуализации, таких как Superset, помогает нам тщательно проанализировать данные, определяя скрытые тренды и аномалии, которые могут оказывать значительное влияние на наш бизнес.

Мы видим, что правильное применение визуализации данных способно трансформировать не только отдельные продукты, но и всю компанию в целом, улучшая понимание между различными отделами и обеспечивая все уровни управления необходимой информацией для принятия решений. Это особенно важно в современном мире, где способность быстро адаптироваться к изменениям и использовать комплексный подход к анализу данных становится ключом к устойчивому развитию и конкурентоспособности.