Datenvisualisierung: Benutzerakzeptanz verstehen - Dummies

Eine hohe Benutzerakzeptanz für Ihre Datenvisualisierung (kurz: Daten) ist Ihr wichtigstes Ziel. Obwohl dies offensichtlich erscheint, ist die Benutzerakzeptanz (UA) in vielen Organisationen ein nachträglicher Einfall. Es ist die Sache, auf die sich jeder konzentriert , nachdem die Lösung für die Benutzer ausgerollt wurde.

Die Benutzerakzeptanz (UA) ist definiert als Maß dafür, wie viel von der beabsichtigten Zielgruppe die bereitgestellte Lösung verwendet (in diesem Fall die Datenvisualisierung). Dieses Konzept wird jedoch etwas trübe, wenn Sie sich mit dem beschäftigen, was eigentlich gemessen werden sollte. Sollten Sie messen, wie oft die Datenansicht angezeigt wird oder die durchschnittliche Zeitdauer, für die die Daten angezeigt werden? Vielleicht sollten Sie messen, wie oft die Daten für Sondierungsaktivitäten verwendet werden.

Das Geheimnis der Messung von UA ​​ist, dass UA eine Kombination vieler Elemente ist. In der Geschäftsdatenwelt ist UA nicht nur ein Maß für die Verwendung, sondern auch ein Maß für den Mehrwert eines Benutzers.

Wenn Sie beginnen, UA-Raten zu analysieren, müssen Sie die folgenden fünf Metriken verstehen:

• Häufigkeit der Verwendung: Die Häufigkeit der Verwendung misst die Häufigkeit, mit der ein einzelner Benutzer Ihre Daten verwendet. Um eine genaue Zahl zu erhalten, möchten Sie diese Metrik basierend auf der allgemeinen Nutzungshäufigkeit als Durchschnitt festlegen.

• Intervall der Nutzungshäufigkeit: Dieses misst, wann Ihr Daten-Viz tatsächlich verwendet wird, wie in Tageszeit, Monat, Quartal, Jahr und so weiter. Beispielsweise könnten Sie sich Daten ansehen, die zwischen Januar 2013 und Dezember 2013 verwendet wurden. Das Intervall der Nutzungshäufigkeit umfasst die Häufigkeit der Aktualisierung der angezeigten Daten, aber es sollte messen, wann Benutzer auf die Daten zugreifen. Wert.

• Nutzungshäufigkeit: Diese Kennzahl ist eine der wichtigsten, die berücksichtigt werden müssen. Es teilt Ihnen mit, welche Bereiche der Daten die Benutzer am meisten besuchen. Außerdem erfahren Sie, welche Bereiche erweitert oder von zukünftigen Updates entfernt werden müssen. Schließlich bietet es einen klaren Fokus auf das, was für den Benutzer am wertvollsten ist. Wenn Sie sehen, was verwendet wird und was ignoriert wird, bekommen Sie eine klare Vorstellung davon, was für die Zuschauer wirklich nützlich ist.

• Art der Nutzung: Das Messen, wie ein Daten-Visual tatsächlich verwendet wird, kann etwas kompliziert sein, ist aber für die langfristige Akzeptanz und den Erfolg des Tools von entscheidender Bedeutung. Wenn Sie eine Datenansicht mit einer Drilldown-Funktion erstellt haben und niemand klickt, um mehr Details anzuzeigen, bietet diese bestimmte Funktion (oder Art der Verwendung) dem Benutzer keinen großen Nutzen.

  Leider verfügen viele der auf dem Markt befindlichen Datenvisualtools oder -systeme nicht über die Fähigkeit, UA-Metriken zu verfolgen.Sie können monatliche oder vierteljährliche Umfragen oder Umfragen Ihrer Nutzer durchführen, um Einsichten darüber zu erhalten, wie, wann und zu welchem ​​Zweck die Daten genutzt werden. Eine eigene Untersuchung ist die einzige Möglichkeit, um sicherzugehen, dass Sie Ihre Daten kontinuierlich verbessern können, so dass sie von Ihrem Publikum kontinuierlich genutzt werden.

  Wenn Sie feststellen, dass Benutzer die Rohdaten häufig in einer Visualisierung exportieren, ist das ein klarer Hinweis darauf, dass die Benutzer den Daten nicht selbst vertrauen und die Daten nur als Exportwerkzeug verwenden. Diese Kennzahl in Verbindung mit der Häufigkeit der Benutzungsmetrik sagt Ihnen viel über den tatsächlichen Wert oder den Mangel davon aus, den die Benutzer von den Daten bekommen.

• Anzahl der Gesamtbenutzer im Vergleich zur Zielgruppengröße: Diese Messgröße ist vielleicht das beliebteste Maß für die Nutzerakzeptanz und wird am besten als Prozentsatz gemessen. Sie leiten es ab, indem Sie die Gesamtanzahl der beabsichtigten Zielgruppe und die Anzahl der Benutzer, die den Datenstand tatsächlich verwenden, verwenden und diese Zahl als Prozentsatz angeben. Angenommen, Sie erstellen eine Datenerfassung für eine Verkaufsorganisation von 500 Personen. Wenn 50 dieser Personen regelmäßig auf die Daten zugreifen, haben Sie eine 10-prozentige UA-Rate.