Visualização de dados: compreensão da adoção do usuário - dummies

Obter uma alta taxa de adoção do usuário para sua visualização de dados (dados viz para breve) é o seu objetivo mais importante. Embora isso possa parecer óbvio, a adoção do usuário (UA) é uma reflexão tardia em muitas organizações. É a coisa que todos focam em após a solução é lançada para os usuários.

A adoção do usuário (UA) é definida como a medida de quanto do público-alvo usa a solução fornecida (neste caso, a visualização dos dados). Este conceito fica um pouco turvo, no entanto, quando você aprofunda o que realmente deve ser medido. Você deve medir quantas vezes os dados estão sendo visualizados ou o tempo médio para o qual os dados são vistos? Talvez você deve medir quantas vezes os dados são utilizados para realizar atividades exploratórias.

O segredo da medida UA é que a UA é uma combinação de muitos elementos. No mundo dos dados empresariais, a UA não é apenas uma medida de uso, mas também uma medida do valor adicionado a um usuário.

Ao começar a analisar as taxas de UA, você precisa entender as seguintes cinco métricas:

• Freqüência de uso: A freqüência de uso mede o número de vezes que um usuário individual usa seus dados, isto é. Para ganhar um número exato, você deseja tornar esta métrica uma média baseada na freqüência geral de uso.

• Intervalo de frequência de uso: Isso mede quando seus dados são realmente usados, como na hora do dia, mês, trimestre, ano e assim por diante. Por exemplo, você pode analisar os dados que foram utilizados entre janeiro de 2013 e dezembro de 2013. O intervalo de freqüência de uso envolve a frequência com que os dados que estão sendo exibidos são atualizados, mas deve medir quando os usuários acessam os dados e, talvez, quando eles acham mais valor.

• Área de freqüência de uso: Esta métrica é uma das mais importantes a considerar. Ele informa quais seções dos dados que os usuários visitam mais. Ele também informa quais áreas precisam ser aprimoradas ou removidas de futuras atualizações. Finalmente, fornece um foco claro sobre o que é mais valioso para o usuário. Quando você vê o que é usado e o que é ignorado, você obtém uma idéia clara sobre o que é realmente útil para os espectadores.

• Tipo de uso: Medir como um dado de informação está sendo usado pode ser um pouco complicado, mas é fundamental para a adoção e o sucesso a longo prazo da ferramenta. Se você construiu um dado que possui capacidade de detalhamento e ninguém nunca faz clique para acessar mais detalhes, essa característica particular (ou tipo de uso) não está fornecendo muito valor para o usuário.

  Infelizmente, muitos dos dados, ou ferramentas ou sistemas no mercado, não possuem a capacidade de rastrear as métricas da UC.Você pode querer realizar pesquisas mensais ou trimestrais ou pesquisas de seus usuários para obter informações sobre como, quando e para que propósito os dados estão sendo usados. Fazer sua própria investigação é a única maneira segura de garantir que você possa fornecer melhorias contínuas aos seus dados, de modo que ele será continuamente usado pelo seu público.

  Se você achar que os usuários freqüentemente estão exportando os dados brutos em uma visualização, isso é uma indicação clara de que os usuários não confiam nos dados e estão usando os dados, como nada mais do que uma ferramenta de exportação. Esta medida, em conjunto com a métrica de freqüência de uso, diz-lhe muito sobre o valor real, ou falta dela, que os usuários estão obtendo dos dados, a saber.

• Número de usuários totais em comparação com o tamanho do público-alvo: Esta métrica é talvez a medida mais popular de adoção do usuário e é melhor medida como uma porcentagem. Você obtém a contagem total da audiência pretendida e o número de usuários que estão realmente usando os dados e expressando esse valor como uma porcentagem. Suponha que você crie um dado de dados para uma organização de vendas de 500 pessoas. Se 50 dessas pessoas acessarem os dados, de maneira regular, você tem uma taxa de UA de 10%.