데이터 시각화 : 사용자 채택 이해 - 더미

데이터 시각화를위한 사용자 채택률을 높이는 것이 가장 중요한 목표입니다. 이것이 분명해 보일지 모르지만 사용자 채택 (UA)은 많은 조직에서 고려해야 할 사항입니다. 솔루션을 사용자에게 배포 한 후 모든 사람들이 에 중점을 두는 것입니다.

사용자 채택 (UA)은 제공된 솔루션 (이 경우 데이터 시각화)을 얼마나 많이 대상 사용자가 사용하는지 측정하는 기준으로 정의됩니다. 그러나이 개념은 실제로 측정해야하는 것을 탐구 할 때 조금 어둡습니다. 당신은 데이터가 열리는 횟수 또는 데이터가 보여지는 평균 시간을 측정해야합니까? 아마도 데이터가 탐색 활동을 수행하는 데 사용 된 횟수를 측정해야합니다.

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UA를 측정하는 비밀은 UA가 많은 요소의 조합이라는 것입니다. 비즈니스 데이터 세계에서 UA는 단지 사용의 척도 일뿐만 아니라 사용자에게 부가되는 가치의 척도이기도합니다.

UA 요금을 분석하기 시작할 때 다음 다섯 가지 측정 항목을 이해해야합니다.

• 사용 빈도: 사용 빈도는 개별 사용자가 귀하의 데이터를 사용하는 횟수를 측정합니다. 정확한 숫자를 얻으려면 전체 사용 빈도를 기준으로이 측정 항목을 평균으로 지정해야합니다.

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• 사용 빈도 간격: 이 기능은 데이터가 실제로 사용되는 시간, 월, 분기, 연도 등을 측정합니다. 예를 들어 2013 년 1 월에서 2013 년 12 월 사이에 사용 된 데이터를 볼 수 있습니다. 사용 빈도 간격은 표시되는 데이터의 업데이트 빈도를 포함하지만 사용자가 데이터에 액세스 할 때 및 가장 많이 찾은 시간을 측정해야합니다 값.

• 사용 빈도 영역: 이 척도는 고려해야 할 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 사용자가 가장 많이 방문하는 데이터 섹션을 알려줍니다. 또한 향후 업데이트에서 어떤 영역을 향상 시키거나 제거해야하는지 알려줍니다. 마지막으로, 사용자에게 가장 중요한 것이 무엇인지 명확하게 알려줍니다. 사용 된 내용과 무시되는 내용을 볼 때 시청자에게 무엇이 진정으로 유용한 지에 대해 명확한 아이디어를 얻게됩니다.

• 사용 유형: 데이터를 실제로 사용하는 방법을 측정하는 것은 약간 까다 롭지 만 도구의 장기적인 채택 및 성공에 중요합니다. 드릴 다운 기능이있는 데이터를 작성한 경우 아무도 클릭하여 세부 사항을 확인하지 않으면 해당 특정 기능 (또는 사용 유형)이 사용자에게 많은 가치를 제공하지 않습니다. 불행히도, 시장에 존재하는 툴이나 시스템의 많은 데이터는 UA 메트릭을 추적 할 수있는 능력이 부족합니다.데이터를 어떻게, 언제, 어떤 목적으로 사용하는지에 대한 통찰력을 얻기 위해 월간 또는 분기 별 설문 조사 또는 사용자 조사를 수행 할 수 있습니다. 자신의 조사를하는 것이 데이터를 지속적으로 개선하여 청중이 지속적으로 사용할 수 있도록하는 유일한 확실한 방법입니다.

  사용자가 시각적으로 원시 데이터를 자주 내보내는 경우 사용자가 데이터 자체를 신뢰하지 않고 데이터를 내보내기 도구로만 사용하고 있음을 분명히 나타냅니다. 이 측정 값과 사용 빈도 측정 항목과 함께 사용자가 데이터 즉 실제 값 또는 그 부족을 많이 알 수 있습니다.

  타겟 잠재 고객 크기와 비교 한 총 사용자 수:

• 이 측정 항목은 가장 보편적 인 사용자 채택 척도이며 가장 좋은 비율로 측정됩니다. 당신은 의도 된 청중의 총 수 및 실제로 데이터를 사용하는 사용자의 수를 취하여 그 숫자를 백분율로 표시함으로써 파생시킵니다. 500 명의 영업 조직을 대상으로 데이터를 구축한다고 가정 해보십시오. 해당 사용자 중 50 명이 정기적으로 데이터에 액세스하면 UA 비율이 10 %입니다.