In diesem Artikel erkunden wir das Reich der Forschungs-Dashboards und sagen Ihnen, wie Sie sich vor häufigen Fehlern bei deren Erstellung schützen können. Erfahren Sie mehr über die vier wichtigsten Fehler, die einer effektiven Gestaltung von Dashboards häufig im Wege stehen. Erfahren Sie, wie Sie mit der Informationsflut umgehen, die richtigen Kennzahlen auswählen, die Benutzerfreundlichkeit optimieren und die Macht des Kontexts nutzen können. Verpassen Sie nicht den Screencast des Webinars, der unten verfügbar ist (bitte beachten Sie, dass der Inhalt des Screencasts in deutscher Sprache ist):
In der heutigen datengesteuerten Welt sind Umfrage-Dashboards zu unverzichtbaren Instrumenten für die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse geworden. Allerdings kann man leicht in die Falle tappen, die Nutzer mit einer Fülle von Informationen zu überfordern, was zu einer Informationsflut führt. Um effektive Umfrage-Dashboards zu erstellen, ist es wichtig, eine Informationsflut zu vermeiden und die Daten auf ihre wertvollste Essenz zu verdichten. Dieses Kapitel befasst sich mit Strategien zur Vermeidung von Informationsüberflutung und unterstreicht die Bedeutung der Erstellung eines klaren und präzisen Indexes.
Um das Material etwas professioneller und praxisorientierter zu gestalten, haben wir im Vorfeld eine kleine Sozialstudie durchgeführt, in der wir Sie gefragt haben, welche Fehler Sie bei der Erstellung eines Dashboards für die schwerwiegendsten halten. An erster Stelle stand die Informationsüberlastung. Alles in allem kein Wunder, denn es ist nur allzu leicht, in die Falle zu tappen, die Nutzer mit einer Lawine von Informationen zu überfordern.
Wie können wir also diesen schwerwiegenden Fehler vermeiden? An diesem Punkt müssen wir uns auf die richtige Visualisierung der Daten konzentrieren, die wir auf einem solchen Dashboard präsentieren wollen. Und das können wir mit Hilfe von Säulendiagrammen und gestapelten Balkendiagrammen tun.
Gestapelte Balkendiagramme bieten eine gute Möglichkeit, die Zusammensetzung verschiedener Umfrageantworten in einem einzigen Diagramm darzustellen. Säulendiagramme sind aufgrund ihrer Einfachheit und Effektivität bei der Darstellung von Vergleichen eine beliebte Wahl zur Visualisierung von Umfragedaten. Um die Effektivität dieser beiden Datenvisualisierungsmethoden zu maximieren und die Benutzer nicht zu überfordern, sollten Sie die folgenden Richtlinien beachten:
Klare Beschriftung: Stellen Sie sicher, dass jede Spalte genau und aussagekräftig beschriftet ist, damit die Benutzer die Daten auf einen Blick interpretieren können. Verwenden Sie beschreibende Titel und prägnante Beschriftungen, um das Verständnis zu erleichtern.
Richtige Skalierung: Vermeiden Sie eine Verzerrung der Daten, indem Sie geeignete Skalen für die Achsen wählen. Die Skalierung sollte einheitlich sein, damit die Werte verschiedener Spalten leichter verglichen werden können.
Farbkodierung: Die Implementierung eines kohärenten und konsistenten Farbschemas im gesamten Dashboard ist bei der Arbeit mit gestapelten Balkendiagrammen unerlässlich. Die Anwendung eines einheitlichen Farbcodes ermöglicht es den Benutzern, bestimmte Kategorien in verschiedenen gestapelten Balkendiagrammen nahtlos zu identifizieren und zu verfolgen. Dies verbessert das Verständnis und hilft dabei, Verbindungen und Erkenntnisse zwischen verschiedenen Umfrageantworten herzustellen.
Hervorhebung der wichtigsten Erkenntnisse: Gestapelte Balkendiagramme können eine Fülle von Informationen enthalten, und es ist wichtig, die Nutzer auf die wichtigsten Erkenntnisse hinzuweisen. Verwenden Sie visuelle Hinweise, wie Anmerkungen oder Hervorhebungen, um wichtige Erkenntnisse oder Trends in den gestapelten Balkendiagrammen hervorzuheben. Diese Hinweise lenken die Aufmerksamkeit auf bestimmte Datenpunkte und ermöglichen es den Nutzern, die wichtigsten Informationen schnell zu erfassen und auf der Grundlage der Umfrageergebnisse fundierte Entscheidungen zu treffen.
Die Anordnung der Ergebnisse ist ein entscheidender Aspekt beim Umgang mit der Informationsflut in Umfrage-Dashboards. Betrachten wir ein Beispiel mit einem Säulendiagramm. Wenn Sie die Ergebnisse strategisch anordnen, z. B. in absteigender Reihenfolge auf der Grundlage einer bestimmten Kennzahl, können Sie die wichtigsten Datenpunkte sofort hervorheben. Dies vereinfacht nicht nur die visuelle Interpretation, sondern ermöglicht es den Benutzern auch, wichtige Muster oder Trends mühelos zu erkennen.
Die Anordnung der Ergebnisse in einem Säulendiagramm hat zwei Vorteile. Erstens können die höchsten und niedrigsten Werte schnell identifiziert werden, was einen unmittelbaren Einblick in die Datenverteilung ermöglicht. Dies kann besonders nützlich sein, wenn man verschiedene Umfrageantworten vergleicht oder die Leistung im Laufe der Zeit verfolgt. Zweitens verringert ein geordnetes Säulendiagramm die kognitive Belastung, da die Informationen strukturiert dargestellt werden. Die Benutzer können ihre Aufmerksamkeit auf die wichtigsten Datenpunkte lenken, ohne von unnötigen Details überwältigt zu werden, was zu einer effizienteren Entscheidungsfindung führt.
Bei der Verdichtung der Daten geht es darum, die wichtigsten Erkenntnisse in prägnante und verständliche Formate zu bringen. Anstatt die Nutzer mit umfangreichen Tabellen, Diagrammen und Grafiken zu bombardieren, sollten Sie die wichtigsten Kennzahlen und Erkenntnisse in den Vordergrund stellen. Die Anzeige einiger gut gestalteter Visualisierungen, die die Kernaussage effektiv vermitteln, ist wirkungsvoller, als die Nutzer mit einer Unzahl von Datenpunkten zu überwältigen.
Die Erstellung eines Indexes ist eine weitere wertvolle Strategie zur Bewältigung der Informationsflut. Ein Index bietet den Nutzern eine klare Struktur und ein Navigationssystem, das es ihnen ermöglicht, schnell die benötigten Informationen zu finden. Er dient als Fahrplan, der die Nutzer durch das Umfrage-Dashboard führt und sicherstellt, dass sie effizient auf relevante Erkenntnisse zugreifen können.
Bei der Erstellung aussagekräftiger Umfrage-Dashboards ist es entscheidend, die richtigen Kennzahlen auszuwählen, die mit Ihren Unternehmenszielen übereinstimmen und aussagekräftige Erkenntnisse liefern. Die Auswahl der falschen Schlüsselkennzahlen kann zu irreführenden Interpretationen, fehlgeleiteten Bemühungen und einem unvollständigen Verständnis der Erfahrungen Ihrer Kunden führen. Daher ist es wichtig, sich in der riesigen Landschaft der verfügbaren Kennzahlen zurechtzufinden und diejenigen zu identifizieren, die wirklich die Kernaspekte Ihres Unternehmens widerspiegeln
- Net Promoter Score (NPS) – ist eine Kennzahl zur Messung von Kundentreue und Kundenfreundlichkeit. Indem man den Befragten eine einfache Frage stellt – „Auf einer Skala von 0 bis 10, wie wahrscheinlich ist es, dass Sie unser Produkt/unsere Dienstleistung einem Freund oder Kollegen empfehlen? – können Unternehmen ihre Kunden in Promotoren, Passive und Detraktoren einteilen.
- Customer Satisfaction (CSAT) – befasst sich mit der Zufriedenheit der Kunden mit Ihren Produkten oder Dienstleistungen. Sie ermöglicht es Unternehmen, die allgemeine Stimmung und die wahrgenommene Qualität ihrer Angebote anhand spezifischer, auf die Erfassung der Kundenzufriedenheit zugeschnittener Umfragefragen zu messen.
- Customer Effort Score (CES) – legt den Schwerpunkt auf die Leichtigkeit oder die Schwierigkeiten, die Kunden bei der Interaktion mit Ihrem Unternehmen haben. Er misst den Aufwand, den Kunden haben, um Probleme zu lösen, Informationen zu suchen oder einen Kauf zu tätigen. Durch die Identifizierung von Schmerzpunkten in der Customer Journey können Unternehmen Prozesse optimieren und Kundeninteraktionen rationalisieren.
Der NPS ist besonders effektiv, wenn es darum geht, die emotionale Bindung der Kunden an Ihre Marke zu messen, und gibt Aufschluss über ihre Loyalität und die Wahrscheinlichkeit, dass sie Ihre Angebote weiterempfehlen. Indem Sie die Befragten in Promotoren, Passive und Detraktoren einteilen, können Sie Markenbefürworter identifizieren, verbesserungswürdige Bereiche erkennen und sogar das zukünftige Geschäftswachstum vorhersagen.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass der NPS nicht für alle Szenarien geeignet ist. Bei Interaktionspunkten mit geringer Berührung oder in Transaktionskontexten, in denen Kunden nur begrenzt mit Ihrer Marke oder Ihrem Produkt in Berührung kommen, liefert der NPS möglicherweise nicht die gewünschten Erkenntnisse. In diesen Fällen kann die Kundenerfahrung zu kurz sein oder sich auf eine einzelne Transaktion konzentrieren, was es schwierig macht, eine genaue Darstellung der Gesamtstimmung zu erfassen.
Wenn man die Verwendung der Kundenzufriedenheit (CSAT) als Schlüsselkennzahl in Betracht zieht, ist ein wichtiger Faktor die Frage, ob es einen geeigneteren bereichsspezifischen Leistungsindikator (KPI) gibt. In bestimmten Bereichen oder Branchen gibt es möglicherweise spezialisierte Kennzahlen, die genauere und gezieltere Einblicke in bestimmte Aspekte des Geschäfts bieten.
Andererseits können wir auf eine Regel verweisen: „In dubio pro CSAT“, eine lateinische Redewendung, die übersetzt bedeutet: „Im Zweifel für die Kundenzufriedenheit“. Es handelt sich dabei um einen Grundsatz, der die Kundenzufriedenheit in den Vordergrund stellt, wenn man mit Unsicherheiten oder widersprüchlichen Entscheidungen konfrontiert wird. Er besagt, dass es im Allgemeinen vorzuziehen ist, die Kundenzufriedenheit als Leitfaktor zu wählen, wenn man sich nicht sicher ist, wie man am besten vorgehen soll. Dieser Grundsatz unterstreicht, wie wichtig es ist, die Kundenerfahrung und -zufriedenheit in den Vordergrund von Geschäftsentscheidungen zu stellen.
Wenn es darum geht, den Customer Effort Score (CES) als Schlüsselmetrik in Umfrage-Dashboards zu verwenden, gibt es bestimmte Szenarien, in denen sich seine Anwendung als äußerst wertvoll erweist. Der CES ist besonders nützlich in Situationen, in denen Unternehmen den Aufwand messen wollen, den Kunden bei der Nutzung ihrer Produkte, Dienstleistungen oder Supportsysteme betreiben.
Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass der CES nicht unter allen Umständen die am besten geeignete Kennzahl ist. Zum Beispiel, wenn der Kaufprozess komplex ist oder in Dienstleistungsbranchen wie dem Gesundheitswesen.
In diesem Kapitel wird der dritte häufige Fehler bei Umfrage-Dashboards untersucht: die Vernachlässigung der Nutzererfahrung. Wir werden uns mit der Bedeutung geeigneter Visualisierungen befassen, um die Datenpräsentation zu optimieren, die kognitive Belastung zu minimieren und das Verständnis zu fördern. Wenn Sie die richtigen Visualisierungstechniken kennen, können Sie Ihr Umfrage-Dashboard in eine intuitive und ansprechende Plattform verwandeln, die die Aufmerksamkeit auf sich zieht und die datengestützte Entscheidungsfindung erleichtert.
Zu den häufigsten Fehlern, auf die wir in diesem Bereich stoßen, gehören eine falsch ausgerichtete Farbgebung, zu viele Push-Benachrichtigungen, mangelnde Interaktivität und fehlende Exportfunktionen.
Eine inkonsistente oder unangemessene Verwendung von Farben kann die Benutzer verwirren und die genaue Interpretation der Daten erschweren. Eine konsistente Farbkodierung und die Einhaltung etablierter Konventionen können das Nutzererlebnis verbessern und ein besseres Verständnis ermöglichen.
Push-Benachrichtigungen können zwar ein wertvolles Mittel sein, um die Benutzer auf dem Laufenden zu halten und zu beschäftigen, aber sie mit übermäßigen Benachrichtigungen zu bombardieren, kann zu Verärgerung führen und ihren Arbeitsablauf stören. Anstatt die Benutzer mit einer Flut von Push-Benachrichtigungen zu überhäufen, ist ein ausgewogenerer Ansatz die Nutzung von E-Mail-Benachrichtigungen.
Durch das Versenden regelmäßiger E-Mail-Updates, die wichtige Umfrageergebnisse zusammenfassen, können die Benutzer informiert bleiben, ohne sich überfordert zu fühlen. E-Mail-Benachrichtigungen ermöglichen es den Benutzern, die Informationen in ihrem eigenen Tempo zu verarbeiten, und bieten einen besser organisierten und strukturierten Ansatz für die Bereitstellung von Updates.
Ein statisches Umfragedashboard ist für die Nutzer nicht interessant und schränkt sie bei der Erkundung der Daten ein. Durch die Integration interaktiver Elemente wie Drill-Down-Optionen, Filter und Tooltipps können die Benutzer tiefer in die Erkenntnisse eindringen und einen größeren Nutzen aus dem Dashboard ziehen.
Die Einschränkung der Möglichkeit, Daten aus dem Umfrage-Dashboard zu exportieren, kann die weitere Analyse oder den Austausch von Ergebnissen behindern. Das Aktivieren von Exportfunktionen, wie herunterladbare Berichte oder Datenexporte in verschiedenen Formaten, gewährleistet Flexibilität und fördert die Zusammenarbeit.
Wenn Sie diese Aspekte berücksichtigen und die Benutzerfreundlichkeit in den Vordergrund stellen, können Sie ein Umfrage-Dashboard erstellen, das nicht nur Daten effektiv präsentiert, sondern auch das Engagement und die Zufriedenheit der Benutzer fördert. Durch die Berücksichtigung von Aspekten wie der Verwendung geeigneter Farben, interaktiver Funktionen und Exportmöglichkeiten können Sie die allgemeine Benutzerfreundlichkeit und Wirkung Ihres Umfrage-Dashboards verbessern.
Bei der Erstellung von Dashboards für Umfragen ist es nicht nur wichtig, die richtigen Kennzahlen auszuwählen, sondern sie auch in ihrem richtigen Kontext darzustellen. Leider wird die Bedeutung des Kontexts oft übersehen, und es bleibt einer der häufigsten, aber unterschätzten Fehler bei der Gestaltung von Dashboards. Um diesen entscheidenden Aspekt zu beleuchten, haben wir uns auf eine Erkundungsreise begeben.
Wir haben eine gründliche Untersuchung durchgeführt und sogar Fachleute wie Sie in einer LinkedIn-Umfrage um ihre Meinung zu den häufigsten Fehlern gebeten. Überraschenderweise entpuppte sich der fehlende Kontext von Schlüsselkennzahlen als ein Rohdiamant, der sich inmitten der Auswahlmöglichkeiten versteckt. In diesem letzten Kapitel wollen wir die Schwere dieses Fehlers aufdecken und die Notwendigkeit der Kontextualisierung von Schlüsselkennzahlen in Umfrage-Dashboards unterstreichen.
Die Macht des Kontexts enthüllen
Um die Bedeutung des Kontexts in Umfrage-Dashboards weiter zu verdeutlichen, lassen Sie uns ein Beispiel aus der Praxis betrachten. In den Abbildungen unten sehen Sie die Ergebnisse einer Umfrage zur Kundenzufriedenheit (CSAT), in der die Befragten gebeten wurden, ihren persönlichen Bankberater in Bezug auf verschiedene Aspekte wie Kompetenz, klare Kommunikation, Verständnis für finanzielle Bedürfnisse, zeitnahe Antworten und Investitionsleistung zu bewerten.
In diesem Beispiel sehen wir aus erster Hand, wie die Einbeziehung von Kontext in Umfrage-Dashboards das Verständnis und die Interpretation von Schlüsselkennzahlen verbessern kann. Das zweite Diagramm mit seinen zwei Reihen bietet eine ganzheitlichere Sichtweise, die es den Beteiligten ermöglicht, fundierte Urteile auf der Grundlage eines breiteren Bezugsrahmens zu treffen. Durch die Gegenüberstellung von Christians Leistung mit dem Durchschnitt der Bank wird deutlich, ob er in bestimmten Aspekten überragend ist oder ob es Raum für Verbesserungen gibt.
Indem wir die wichtigsten Kennzahlen in einem breiteren Bezugsrahmen darstellen, z. B. durch Benchmarking mit Durchschnittswerten oder den Vergleich der Leistung verschiedener Segmente, können wir das wahre Potenzial unserer Daten erschließen. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass ein einzelner Datenpunkt ohne den richtigen Kontext zur Interpretation und Bewertung seiner Bedeutung keine Bedeutung hat.
In dieser umfassenden Untersuchung von Best Practices für Umfrage-Dashboards haben wir uns mit den Schlüsselfaktoren befasst, die über Erfolg oder Misserfolg Ihrer Datenanalyse entscheiden können. Von der Eindämmung der Informationsflut und der Beherrschung von Diagrammrichtlinien bis hin zur Auswahl der richtigen Schlüsselmetriken und der Priorisierung der Benutzerfreundlichkeit haben wir den Weg für transformative Erkenntnisse geebnet.
Vernachlässigen Sie nicht die Feinheiten von Farbanpassung, Interaktivität und Exportfunktionen – die Details, die Ihre Dashboards zum Leben erwecken. Und denken Sie daran, dass der Kontext entscheidend ist. Vermeiden Sie es, den entscheidenden Kontext für Ihre Schlüsselkennzahlen zu übersehen. Nehmen Sie diese wertvollen Lektionen in sich auf und wenden Sie Ihr neu erworbenes Wissen mit Zuversicht an.
Verbessern Sie Ihre Datenanalyse mit Umfrage-Dashboards und entdecken Sie den Unterschied, den sie für Ihr Unternehmen machen kann.
