Як створювати та читати дашборди
Візуалізація даних для бізнесу.
Дашборди показують реальні дані та взаємозв’язки між ними. Це допомагає ухвалювати рішення на різних рівнях бізнесу. Ігор Сізон, засновник datascience-студії Arcane Future, розповідає, як створювати дашборди, зрозумілі не лише аналітикам.
Навіщо збирати дані на екрані
Дашборд — це дошка, де зібрані графіки та таблиці. Наприклад, графік на смартфоні, який показує, скільки кроків ви зробили за тиждень. На інтерактивних дашбордах є фільтри чи кнопки. Їх можна натиснути, щоби дашборд перебудувався.
Наразі популярно збирати дані на одному екрані. Так зручніше ухвалювати рішення на основі даних та ділитися інформацією всередині компанії. Тому дашборди мають попит. Як показує мій досвід, їх замовляють співробітники, які хочуть приймати рішення чи відстежувати метрики. Так CEO може побачити та оцінити весь бізнес, відділ маркетингу — воронку залучення лідів, а відділ продажу — розподіл лідів за етапами.
Етапи створення дашбордів
#1. Ідея та збір вимог. У компанії розуміють, що їм потрібен інструмент для моніторингу KPI чи метрик бізнесу. Ідея створити дашборд може з’явитися на загальних зборах, в окремого співробітника або в самого аналітика.
Щоби створити корисний дашборд, аналітик розмовляє із клієнтами. Збирає вимоги, питає, що роблять клієнти, коли їм потрібна ця інформація та як вони її використовують.
#2. Збір даних. Можливі два шляхи:
- Даних немає. Наприклад, на вашому сайті є форми, які заповнюють потенційні клієнти, і ви хочете виміряти конверсію з відкриттів на відправлення. Але не записуєте подію відкриття форми. Щоби зібрати дані, потрібно додати цю подію до вашої системи аналітики або бази даних (наприклад, через Google Tag Manager або JavaScript). Якщо проєкт використовує власну аналітичну базу даних, ми розробляємо дизайн таблиць для зберігання даних.
- Інформація вже зібрана в таблицях БД або Google Таблицях. Тоді до них можна під’єднатися одразу або написавши SQL-код.
Дашборд для огляду email-кампаній / Arcane Future
#3. Візуалізація. Для неї є дві категорії онлайн-інструментів:
- Простіші: Octoboard та Dashboard24. Це хороші набори готових дашбордів для відомих джерел даних (Google Analytics, Facebook Ads, Instagram, Double Click). Вони більше підходять для рекламної аналітики. Ці програми прості в налаштуванні та не вимагають підтримки фахівців.
- Складніші: Power BI, Chartio, Tableau. Вони вимагають спеціальних навичок, але дуже гнучкі. Це Excel у світі візуалізації даних.
Ми працюємо зі своєю базою даних, тому нам більше підходять Tableau чи Power BI. Для цього нам потрібно вибудовувати свої шаблони. Й ось у Tableau чи Power BI це програми, у яких легко будувати свої шаблони хоч для маркетингу, хоч для продукту.
Крім того, ви можете написати дашборд на JavaScript, використовуючи, наприклад, бібліотеку D3.js.
Приклад візуалізації даних у Tabelau — гістограма / Arcane Future
Побудова дашборду починається з першого графіка. Створюючи його, ми використовуємо систему, яка конвертує дані у візуальні елементи. Ця система має логіку. Наприклад, висота стовпця відповідає доходу за місяць, а колір точки — гендеру користувача. Усі візуалізації створюють відповідність між характеристиками даних та вимірюваними характеристиками графіка. Вони називаються естетиками (позиція, об’єм, розмір, колір, ширина).
Мій досвід показує, що стандартні налаштування у всіх програмах для візуалізації даних не підходять для прод-версії дашборда. Такі дашборди зрозумілі лише аналітикам. Тому я часто налаштовую шрифти, осі, кольори та написи вручну. Після цього показую дашборд колегам та питаю, що на ньому зображено. -
Case study: dating та кол-центр
Розповім про два різні практичні кейси, які реалізувала наша команда.
- Дашборди для dating-сервісу
Зазвичай відділ аналітики в dating-проєкті має двох замовників: менеджмент і маркетинг. Менеджмент хоче бачити картину загалом і правильно розставляти пріоритети для інших команд. Досягти цього допомагають дашборди із загальними метриками (ROI, LTV, CPC, Registrations Count, Activations Count). Ці дашборди ми виводили на екрани, щоб усі бачили, як працює проєкт та яких KPIs досяг.
Дашборди допомагали стежити за виконанням денної норми з реєстрацій, активацій, листів, повідомлень. Ми завжди знали, скільки користувачів активні на сайті та який у них retention rate (показник утримання клієнтів). Я зробив дашборд, який відстежує push-сповіщення: якщо виникали проблеми з відправленням, ми помічали це за 10–20 хвилин.
Маркетологам важливо, щоби трафік окупався. Тому вони хочуть бачити ROI, ARPU, Conversion, CPA, CPM у розбивці за каналами та кампаніями. У цьому випадку трафік окупався не за день, тому ми додали в дашборд прогнозоване ARPU користувача на 90-й день. Це допомогло швидше визначити, яка кампанія окупиться, а яку потрібно вимкнути.
Приклад візуалізації даних у Tabelau — вафельна діаграма / Arcane Future
- Дашборди для кол-центру
Пріоритетним завданням було збільшення числа лідів, оброблених одним координатором або продавцем. Окрім того, треба було підвищити задоволеність клієнта сервісом. Її оцінювали за Net Promoter Score (рівнем клієнтської лояльності) та відгуками на сайті.
Для кол-центру ми зробили дашборди, які збирали інформацію про кожного координатора. Наприклад, скільки заявок він узяв у роботу, скільки листів надіслав, на скільки листів отримав відповідь, скільки дзвінків здійснив. Це дало змогу порівняти співробітників, зрозуміти, що в координатора занадто багато лідів і ефективно розподіляти заявки.
Налаштування різних рівнів доступу для координаторів, продавців та менеджерів було непростим завданням — у відділі працювало понад 40 осіб. Для кожного з них довелося створити різні облікові записи та джерела даних, до яких є доступ.
На цьому проєкті дані зберігалися в системі управління БД MySQL. Вона зберігає дані за рядками, але через це повільно виконує великі запити з безліччю JOIN'ов. Тому для дашбордів із важкими запитами ми використовували extract замість постійного з’єднання. Extract — це дані, завантажені платформою для візуалізації, які вже пройшли необхідні обчислення. Вони готові для показу та підвантажуються за секунди. Такий варіант зручно використовувати для дашбордів, у яких не потрібні realtime-дані.
Через те, що пріоритети бізнесу змінюються, дашборди потрібно оновлювати. Щоби спростити цей процес, рекомендую використовувати Common Table Expressions під час написання SQL-запитів. Модульні запити легше читати та розуміти.
Також допомагають домовленості про те, як називати метрики та який стиль їхнього запису використовувати (наприклад,
CamelCase або snake case). Домовитеся з командою, що писатимете в одному стилі. Ось так: UsersCount, RetentionRate, PlatformId або так: users_count, retention_rate, platform_id. Завдяки цьому вам буде легше розбиратися в коді один одного.
Хороший дашборд показує інформацію, яка мотивує до дій у потрібний момент. Це можливо, коли розробник слухає замовника та розуміє його запити, а читач — усвідомлює цінність інформації та може її розшифрувати.
