Что важно заказчику в дашборде? 🤩
Люблю читать каналы не аналитиков, а "заказчиков" – тех, кто пользуется аналитическими продуктами. Недавно Виталий Черемисинов (читала их еще внутри EXPF канала!) завел свою
https://t.me/channel_vit)) Он точно человек близкий к анализу данных, тем не менее!
Попросила его собрать список пунктов, на что конкретно он обращает внимание в дашбордах:
🟣Фокус на главном – акцент на аномальных изменениях как в положительную, так и в негативную сторону. Иногда излишне позитивный сигнал на самом деле является предвестником будущих проблем. Например, резко увеличилось количество активных пользователей платформы – возможно, что-то случилось с доступностью отдельных сервисов, и все побежали проверять. Аномалии должны быть явно выделены.
Со своей стороны советую для таких вещей хорошо поработать с цветом в самом дашборде и в том числе продумать алертинг. Даже если вы просто будете присылать каждый день изменения метрики день ко дню и неделя к неделе, то уже можно такие проблемы начать ловить заранее.
🟣Сегментация – не все клиенты одинаковы. Нужно понимать, как ведут себя клиенты из разных сегментов: малый, средний, крупный бизнес. Я хочу иметь возможность смотреть аномалии и регулярное поведение по всем ключевым срезам.
В дэшах начинаем от общих метрик и детализируемся до деталей. Плюс параметры и, например, разбивка графика на вкладки поможет дать возможность детализации без излишнего усложнения визуала.
🟣Один дашборд – одна цель – не "простыня" из большого количества графиков, а дашборд, адаптированный под конкретный сценарий использования.
Прям в восторге от этого пункта, потому что меня иногда спрашивают, может ли дашборд быть длинным полотном. Он конечно может, и такие кейсы бывают, но чаще нам нужен более простой формат под конкретный сценарий. Можно пробовать зашивать несколько сценариев внутрь одного дэша, но чтобы это не переусложняло каждый отдельный из них.
🟣Доступность для разных ролей – важно иметь возможность переслать скрин или ссылку на выявленный феномен в данных менеджеру, который не всегда привык работать с BI. Меньше сложных визуализаций и специфических обозначений.
Хочу тут остановиться на последнем – на мой взгляд, большинство сложностей идет даже не столько от визуализаций, сколько от плохо оформленного текста вокруг них – сложные аббревиатуры без расшифровок, одна и та же метрика называется по-разному в разных местах или оси содержат в себе технические названия. Текстовая часть – очень важная составляющая, и сложный слишком технический текст испортит даже самый простой график.
Виталий в свою очередь собрал список метрик, за которыми следит на постоянной основе, у себя в
https://t.me/channel_vit ❤️
