Visualizzazione dei dati: Comprensione dell'adozione dell'utente - dummy

Ottenere un alto tasso di adozione degli utenti per la visualizzazione dei dati (in breve, la perdita dei dati) è il tuo obiettivo più importante. Anche se questo può sembrare ovvio, l'adozione da parte dell'utente (UA) è un ripensamento in molte organizzazioni. È la cosa su cui tutti si concentrano su dopo la soluzione viene distribuita agli utenti.

L'adozione dell'utente (UA) è definita come la misura di quanto del pubblico previsto utilizza la soluzione fornita (in questo caso, la visualizzazione dei dati). Questo concetto diventa un po 'torbido, tuttavia, quando approfondisci ciò che dovrebbe essere effettivamente misurato. Dovresti misurare quante volte viene visualizzato il rendimento dei dati o il tempo medio per cui i dati vengono visualizzati? Forse dovresti misurare quante volte i dati vengono utilizzati per condurre attività esplorative.

Il segreto della misurazione di UA è che UA è una combinazione di molti elementi. Nel mondo dei dati aziendali, UA non è solo una misura di utilizzo, ma anche una misura del valore aggiunto a un utente.

All'inizio dell'analisi delle tariffe UA, è necessario comprendere le seguenti cinque metriche:

• Frequenza di utilizzo: La frequenza di utilizzo misura il numero di volte in cui un singolo utente utilizza il rendimento dei dati. Per ottenere un numero preciso, si desidera rendere questa metrica una media basata sulla frequenza generale di utilizzo.

• Intervallo di frequenza di utilizzo: Misura quando viene effettivamente utilizzato il rendimento dei dati, come in ore del giorno, mese, trimestre, anno e così via. Ad esempio, è possibile esaminare i dati utilizzati tra gennaio 2013 e dicembre 2013. L'intervallo di frequenza di utilizzo implica la frequenza con cui i dati visualizzati vengono aggiornati, ma deve misurare quando gli utenti accedono ai dati e forse quando trovano il massimo valore.

• Area di frequenza di utilizzo: Questa metrica è una delle più importanti da considerare. Ti dice quali sezioni degli utenti dei dati visitano di più. Ti dice anche quali aree devono essere migliorate o rimosse dai futuri aggiornamenti. Infine, fornisce una chiara attenzione su ciò che è più prezioso per l'utente. Quando vedi ciò che viene utilizzato e ciò che viene ignorato, ottieni una chiara idea di ciò che è veramente utile per gli spettatori.

• Tipo di utilizzo: La misurazione di come viene effettivamente utilizzato un dato di dati può essere un po 'complicato, ma è fondamentale per l'adozione a lungo termine e il successo dello strumento. Se hai creato una visualizzazione dei dati con funzionalità di drill-down e nessuno ha mai fatto clic per accedere a ulteriori dettagli, quella particolare caratteristica (o tipo di utilizzo) non fornisce molto valore all'utente.

  Sfortunatamente, molti strumenti o sistemi di analisi dei dati sul mercato mancano della capacità di tenere traccia delle metriche UA.Si consiglia di condurre sondaggi o sondaggi mensili o trimestrali dei propri utenti per ottenere informazioni su come, quando e per quale scopo viene utilizzato il rendimento dei dati. Fare le tue indagini è l'unico modo sicuro per garantire che tu possa apportare continui miglioramenti al tuo rendimento dei dati in modo che sia continuamente utilizzato dal tuo pubblico.

  Se si scopre che gli utenti esportano frequentemente i dati grezzi in una visualizzazione, si tratta di una chiara indicazione che gli utenti non si fidano della visualizzazione dei dati stessi e utilizzano la visualizzazione dei dati come nient'altro che uno strumento di esportazione. Questa misura in congiunzione con la metrica della frequenza di utilizzo ti dice molto sul valore reale, o sulla sua mancanza, che gli utenti stanno ottenendo dal rendimento dei dati.

• Numero di utenti totali rispetto alle dimensioni del pubblico di destinazione: Questa metrica è forse la misura più popolare di adozione da parte degli utenti e viene misurata al meglio come percentuale. Si ottiene prendendo il conteggio totale del pubblico previsto e il numero di utenti che stanno effettivamente utilizzando il rendimento dei dati ed esprimendo tale cifra in percentuale. Supponiamo di creare una visualizzazione dei dati per un'organizzazione commerciale di 500 persone. Se 50 di queste persone accedono regolarmente ai dati, hai una percentuale del 10% UA.