Panolar Nasıl Oluşturulur ve Okunur?
İş İçin Veri Görselleştirme
Panolar, gerçek verileri ve bunlar arasındaki ilişkileri gösterir. İşletmenin farklı seviyelerinde karar vermede yardımcı olur. Bu makalede Arcane Future veri bilimi stüdyosunun kurucusu Ihor Sizon, yalnızca analistler tarafından anlaşılmayan panoların nasıl oluşturulacağı hakkında bilgi verecek.
Ekranda neden veri toplanır?
Pano, grafiklerin ve tabloların toplandığı bir levhadır. Örneğin, akıllı telefonda bir haftada kaç adım attığınızı gösteren bir grafik. Etkileşimli panolarda filtreler veya düğmeler bulunur. Panoyu yeniden düzenlemek için tıklanabilirler.
Bugünlerde tek ekranda veri toplamak popüler hale geldi. Bu yöntem, verilere dayalı kararlar almayı ve şirket içinde bilgi paylaşımını kolaylaştırıyor. Bu yüzden panolara yüksek bir talep bulunuyor. Bunlar, karar vermek veya metrikleri izlemek isteyen çalışanlar tarafından sipariş edilir. Panolar kullanılarak, CEO tüm işi görebilir ve değerlendirebilir, pazarlama departmanı olası satışların çekme hunisini görebilir ve satış departmanı olası satışların aşamalara göre dağılımını görebilir.
Pano oluşturma aşamaları
#1. Fikir ve gereksinim toplama. Şirketlerin, KPI'ları veya iş ölçümlerini izlemek için bir araca ihtiyaçları oluyor. Pano oluşturma fikri genel bir toplantıda, bireysel bir çalışanda veya analistin kendisinde ortaya çıkabiliyor.
Yararlı bir pano oluşturmak için bir analist müşterilerle konuşur. Gereksinimleri toplar, müşterilerin ne yaptığını, bu bilgilere ne zaman ihtiyaç duyduklarını ve nasıl kullandıklarını sorar.
#2. Veri toplama. İki seçenek mevcuttur:
- Veri yok. Örneğin, sitenizde potansiyel müşterilerin doldurduğu formlar var ve açılışlardan tavsiyelere dönüşümü ölçmek istiyorsunuz ancak form açılışını kaydetmiyorsunuz. Veri toplamak için bu etkinliği analiz sisteminize veya veritabanınıza eklemeniz gerekir (örn. Google Etiket Yöneticisi veya JavaScript aracılığıyla). Eğer proje kendi analitik veritabanını kullanılıyorsa, veri depolama için tabloların tasarımını geliştiririz.
- Bilgiler Veritabanı tablolarında veya Google Sayfalarında toplanmıştır. Daha sonra bunlara hemen veya SQL kodu yazarak bağlanabilirsiniz.
#3. Görselleştirme. Bunun için iki online araç kategorisi vardır:
- Basit: Octoboard ve Dashboard24. Bu araçlar, iyi bilinen veri kaynakları (Google Analytics, Facebook Reklamları, Instagram, Double Click) için hazır gösterge tablolarından oluşan setlerdir. Reklam analitiği için de daha uygundurlar. Bu programların kurulumu kolaydır ve uzmanların desteğini gerektirmez.
- Zor: Power BI, Chartio, Tableau. Özel beceriler gerektirirler ancak çok esnektirler. Veri görselleştirme dünyasının Excel'idir.
Kendi veritabanımızla çalıştığınız için, Tableau veya Power BI bizim için daha uygundur. Bunun için şablonlarımızı oluşturmanız gerekiyor. Tableau ve Power BI, ister pazarlama ister bir ürün için kendi şablonlarınızı kolayca oluşturabileceğiniz programlardır.
Alternatif olarak, D3.js kitaplığını kullanarak JavaScript'te bir pano da yazabilirsiniz.
Bir panonun oluşturulması ilk grafikle başlar. Oluştururken verileri görsel öğelere dönüştüren bir sistem kullanılır. Bu sistemin mantığı vardır. Örneğin sütunun yüksekliği aylık gelire, noktanın rengi ise kullanıcının cinsiyetine karşılık gelmektedir. Tüm görselleştirmeler, verilerin özellikleri ile grafiğin ölçülen özellikleri arasında bir uygunluk oluşturur. Estetik (konum, hacim, boyut, renk, genişlik) olarak adlandırılırlar.
Tüm veri görselleştirme programlarındaki varsayılan ayarlar, dashboard'un pro sürümü için uygun değildir.
Case study: dating (tanışma) ve çağrı merkezi
Size ekibimiz tarafından uygulanan iki farklı pratik durumdan bahsedeceğim.
- Dating servisi için panolar
Genellikle, bir dating projesindeki analiz departmanının iki müşterisi vardır: Yönetim ve pazarlama. Yönetim, büyük resmi görmek ve diğer takımlara doğru bir şekilde öncelik vermek istiyor. Ortak metriklere (ROI, LTV, CPC, Kayıt Sayısı, Aktivasyon Sayısı) sahip panolar bunu sağlamaya yardımcı olur. Herkesin projenin nasıl çalıştığını ve hangi KPI'lara ulaştığını görebilmesi için bu gösterge panolarını ekranlarda gösterdik.
Panolar; günlük kayıt, aktivasyon, mektup ve mesaj normunun yerine getirilip getirilmediğinin izlenmesine yardımcı oldu. Sitede kaç kullanıcının aktif olduğunu ve elde tutma oranlarının ne olduğunu her zaman biliyorduk. Anlık bildirimleri izleyen bir pano yaptım: Bir gönderiyle ilgili sorunlar varsa, bunu 10-20 dakika içinde fark ettik.
Pazarlamacılar için trafiğin karşılığını alması önemlidir. Dolayısıyla YG, ARPU, Dönüşüm, EBM, BGBM'nin kanala ve kampanyaya göre dökümünü görmek istiyorlar. Bu durumda, trafik bir günde kendini amorti etmedi, bu yüzden kullanıcının 90. günde ARPU'sunu gösterge tablosuna ekledik. Bu, hangi kampanyanın işe yarayacağını ve hangilerinin kapatılması gerektiğini hızlı bir şekilde belirlemeye yardımcı olur.
- Çağrı merkezi panoları
Öncelik, bir koordinatör veya satış elemanı tarafından işlenen müşteri adaylarının sayısını artırmaktı. Ayrıca, müşterinin hizmetten memnuniyetini artırmak gerekiyordu. Net Promoter Score (müşteri sadakat düzeyi) ve sitedeki incelemelere göre değerlendirilmiştir.
Çağrı merkezi için her bir koordinatör hakkında bilgi toplayan panolar oluşturduk. Örneğin kaç tane iş başvurusu aldı, kaç mektup gönderdi, kaç mektuba cevap aldı, kaç telefon görüşmesi yaptı. Bu, çalışanları karşılaştırmayı, koordinatörün çok fazla müşteri adayı olduğunu anlamayı ve uygulamaları verimli bir şekilde dağıtmayı mümkün kıldı.
Departmanda 40'tan fazla kişi çalıştığı için Koordinatörler, satış görevlileri ve yöneticiler için farklı erişim düzeyleri ayarlanması kolay değildi. Her biri için farklı hesaplar oluşturmamız ve veri kaynaklarına erişmemiz gerekiyordu.
Bu projede, veriler MySQL veritabanı yönetim sisteminde saklanır. Verileri satırlara göre saklandığı için birçok JOIN içeren büyük sorgular yavaş işleniyor. Bu nedenle, yoğun sorgular içeren panolar için kalıcı bağlantı yerine extract kullandık. Extract gerekli hesaplamalardan geçmiş olan işleme platformu tarafından yüklenen verilerdir. Saniyeler içinde görüntülenmeye ve yüklenmeye hazırlar. Bu seçenek, gerçek zamanlı verilere ihtiyaç duymayan panolar için uygundur.
İş öncelikleri değiştikçe panoların güncellenmesi gerekir. Bu işlemi basitleştirmek için, SQL sorguları yazarken Ortak Tablo İfadelerini kullanmanızı öneririm. Modüler sorguların okunması ve anlaşılması daha kolaydır.
Ayrıca, metriklerin nasıl adlandırılacağı ve hangi yazı stilinin kullanılacağı (ör. CamelCase veya yılan durumu) konusunda anlaşmalar önemlidir. Aynı tarzda yazma konusunda ekibinizle anlaşın. Şunun gibi: UsersCount, RetentionRate, PlatformId veya bunun gibi: users_count, hold_rate, platform_id. Bu, birbirinizin kodunu anlamanızı kolaylaştıracaktır.
İyi bir pano, doğru zamanda eylemi motive eden bilgileri gösterir. Bu, geliştiricinin müşteriyi dinleyip isteklerini anlaması ve okuyucunun da bilginin değerini anlaması ve deşifre edebilmesi ile mümkündür.