Veri Görselleştirme: Kullanıcı Kabulünü Anlama - mankenler

Veri görselleştirme için yüksek düzeyde bir kullanıcı kabulü oranı elde etme (en kısa sürede veriler) en önemli hedeftir. Bu açıkça görülse de, kullanıcı kabulü (UA) birçok organizasyonda sonradan düşünülmüştür. Bu, herkesin sonrasına odakladığı çözümün kullanıcılara sunulmasıdır.

Kullanıcı kabulü (UA), hedef kitleye verilen çözümün ne kadarını kullandığının ölçüsü olarak tanımlanır (bu örnekte veri görselleştirme). Bununla birlikte, aslında ne ölçülmesi gerektiğini araştırdığınızda, bu kavram biraz bulanıklaşıyor. Verilerin görüntülenmekte kaç kez ya da verilerin görüntülendiği ortalama sürede ölçmeniz gerekir mi? Belki de, keşif faaliyetleri yapmak için verilerin kaç kez kullanıldığını ölçmelisiniz.

UA ölçme sırrı, UA'nın birçok öğenin birleşimi olmasıdır. İşletme verileri dünyasında, UA sadece bir kullanım ölçütü değil aynı zamanda bir kullanıcıya katma değerin bir ölçüsüdür.

UA oranlarını analiz etmeye başlayınca, aşağıdaki beş metriği anlamalısınız:

• Kullanım sıklığı: Kullanım sıklığı, bir kullanıcı tarafından verilerinizi kaç kez kullandığını ölçmektedir. Doğru bir sayı elde etmek için, bu metriği genel kullanım sıklığına dayalı olarak ortalama yapmak istiyorsunuz.

• Kullanım sıklığı aralığı: Bu veriler, örneğin gün, ay, çeyrek, yıl vb. Saatlerdeki gibi veriler kullanıldığında ölçülür. Örneğin, Ocak 2013 - Aralık 2013 arasında kullanılan verilere bakabilirsiniz. Kullanım sıklığı, görüntülenen verilerin ne sıklıkta güncellendiğini içerir; ancak kullanıcılar, verilere eriştiklerinde ve belki de en çok bilgiyi bulurken ölçmelidir değer.

• Kullanım sıklığı alanı: Bu metrik dikkate alınması gereken en önemli konulardan biridir. Verilerin hangi bölümlerinin ziyaretçilerin en çok ziyaret ettiğini size söyler. Ayrıca hangi alanların gelecekteki güncellemeler için geliştirilmesi veya kaldırılması gerektiğini de belirtir. Son olarak, kullanıcı için en değerli şey üzerinde net bir odak sağlar. Neyin kullanıldığını ve neyin ihmal edildiğini gördüğünüzde, izleyiciler için gerçekten neyin yararlı olduğuyla ilgili net bir fikir edinirsiniz.

• Kullanım şekli: Bir verinin aslında nasıl kullanıldığını ölçmek biraz zor olabilir, ancak aracın uzun süre benimsenmesi ve başarılması için kritik önem taşımaktadır. Ayrıntılandırma yeteneğine sahip bir veri inşa ettiyseniz ve hiç kimse daha fazla ayrıntıya gitmek için tıklamazsa, bu belirli özellik (veya kullanım türünün) kullanıcıya fazla değer vermediğini belirtir.

  Maalesef, piyasadaki araçların veya sistemlerin birçoğu, UA ölçümlerini izleme yeteneğinden yoksundur.Ne zaman, ne zaman ve hangi verilerin kullanıldığına dair bilgi edinmek için kullanıcılarınızın anketlerini veya anketlerini aylık veya üç ayda bir yapmak isteyebilirsiniz. Kendi soruşturmayı yapmak verilerinizde sürekli gelişmeler sağlayarak diğer bir deyişle kitleniz tarafından kullanılmasını sağlamak için kesin yangın yoludur.

  Kullanıcıların ham verileri bir görselleştirme içinde sık sık dışa aktardıklarını görürseniz, bu, kullanıcıların verilere güvenmediğini ve veriyi bir dışa aktarma aracından başka bir şey olarak kullanmadığının açık bir göstergesidir. Kullanım ölçüsü metriği ile bağlantılı olarak bu önlem, kullanıcıların veriden elde ettiği gerçek değer veya eksikliği hakkında çok şey söyler.

• Hedef kitle boyutu ile karşılaştırıldığında toplam kullanıcı sayısı: Bu metrik, belki de kullanıcıların benimsenmesinde en popüler ölçüttür ve en iyi yüzde olarak ölçülür. İstenen izleyicinin toplam sayısını ve bu verileri gerçekten kullanan kullanıcı sayısını alarak ve o yüzdeyi yüzde olarak ifade ederek elde edersiniz. Örneğin 500 kişilik bir satış organizasyonu için bir veri oluşturduğunuzu varsayalım. Eğer bu kişilerin 50'si bu verilere düzenli olarak erişiyorsa, yüzde 10'luk UA oranına sahipsinizdir.