9가지 데이터 시각화의 예와 이것이 비즈니스에 어떻게 도움이 되는지

데이터 시각화는 새로운 것이 아닙니다. 그러나 그 중요성은 지속적으로 증가하고 있습니다. 따라서 10년 전과 달리 오늘날에는 시각화를 활용하여 데이터 기반 의사 결정을 내리는 것이 더 이상 단순한 제안이 아닙니다.

다행히도 현재 기술을 사용하면 리소스와 시간을 할당하고 전체 팀을 단일 그래프를 만드는 데 전념할 필요가 없습니다. 대신 버튼 클릭으로 하나를 얻을 수 있습니다.

오늘날 데이터를 시각화하는 것이 얼마나 쉬운지에 대해서는 나중에 설명하겠습니다. 지금은 왜 여전히 관련성이 있는지, 어떤 유형이 있는지에 집중해 보겠습니다. 또한 9가지 데이터 시각화 예를 제공하고 이러한 예시가 비즈니스 전략, 팀 노력 및 전반적인 결과를 향상시키는 방법을 설명합니다.

Slingshot 시도

데이터 시각화 설명

데이터 시각화는 산업이나 틈새 시장에 관계없이 모든 조직에서 점점 더 안정성의 기둥이 되고 있습니다. 기업이 매년 수집하고 생성하는 데이터의 양을 고려할 때 이는 놀라운 일이 아닙니다. 10년 전만 해도 사용자로부터 데이터를 수집하는 것은 혁신적이고 획기적이었습니다.

오늘날 이것은 비즈니스를 성장시키고 시장 안정성을 유지하려는 모든 사람을 위한 표준입니다. 실제로 지난 12개월 동안 전 세계 기업들은 149제타바이트 이상의 정보를 생성, 캡처, 복사 및 소비했습니다. 이러한 추세는 전문가들이 2028년까지 소비량이 400제타바이트에 이를 것이라고 제안함에 따라 증가하고 있습니다.

데이터는 스토리를 전달하며, 시각화는 이를 이해하는 데 도움이 됩니다.

또한 데이터 시각화는 팀에 동기를 부여하는 데 점점 더 중요해지고 있습니다. 이를 통해 고위 경영진은 회사 목표를 보다 효율적으로 전달할 수 있습니다.

​최근 Slingshot 설문 조사에 따르면 직원의 약 23%만이 자신이 무엇을 위해 일하고 있는지 이해하고 있습니다. 이는 동기 부여에 영향을 미치며, 모든 연령대의 직원 중 절반 이상이 관리자가 회사 목표, 목적 및 주요 결과에 대해 투명하기를 기대한다고 고백합니다.

따라서 데이터를 사용하여 성공을 이끄는 것은 새로운 것이 아닙니다. 원시 데이터를 이해하고 전달하기 위해 시각 자료를 사용한다는 아이디어도 아닙니다. 그러나 오늘날에는 수집된 데이터를 명확하고 효율적으로 전달하는 것이 의사 결정, 각 팀을 조정하고 공통의 데이터 기반 목표를 향해 동기를 부여하는 데 훨씬 더 중요합니다.

데이터 시각화 유형

최근까지 인포그래픽은 데이터 시각화 방법이었습니다. 그러나경영진, 프로젝트 관리자, 심지어 일반 직원도 유익하고 유연한 대시보드로 이동하고 있습니다. 이는 주로 디자이너나 개발자 지식 없이도 시각적으로 놀라운 데이터 시각화를 만드는 것이 얼마나 쉬워졌는지에 기인합니다. 대시보드는 쉽게 사용자 지정할 수 있으며 작업, 역할 및 요구 사항에 따라 다양한 데이터 시각화 요소를 결합합니다.

최고의 데이터 시각화 예제 중 일부는 공통 요소를 사용합니다.

막대, 열 및 그래프 

막대, 세로 막대형 차트, 영역 차트및 유사한 그래프는 비교 데이터에 대한 빠른 개요를 제공합니다. 대시보드에서 이러한 요소를 결합하면 다양한 데이터를 나란히 놓고 보다 명확하게 파악할 수 있습니다. 이렇게 하면 이벤트, 통계 및 KPI 간의 상관 관계, 인과 관계 및 종속성이 표시됩니다. 예를 들어 특정 광고와 제품 판매 증가 간의 상관 관계를 볼 수 있습니다. 

그러나 동일한 대시보드에 열을 추가하면 제품 인기의 갑작스러운 급증이 광고가 홍보된 시점과 같은 다른 요인 때문임을 나타낼 수 있습니다. 

원형 차트 및 누적 차트 

여러원형 차트와 누적 차트를 사용하여 전체의 각 부분이 무게를 당기고 있는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어 이렇게 하면 마케팅 예산의 몇 퍼센트가 특정 채널에 사용되는지 확인할 수 있습니다. 동시에 누적 차트는 각 채널이 얼마나 많은 리드를 가져오는지 보여줄 수 있습니다. 이렇게 하면 가장 수익성이 높은 채널에서 재정과 회사 리소스를 더 잘 할당하는 데 도움이 됩니다. 

스캐터 & 버블 

분산형 및 거품형 데이터는다양한 데이터 범주 간의 분포와 관계를 표시할 수 있습니다. 그들은 특정 데이터를 나타내기 위해 컬러 원을 사용합니다. 크기는 데이터 볼륨에 따라 다릅니다. 

예를 들어 일회성 구매 가치와 관련하여 가장 큰 평생 가치를 가진 고객 유형을 확인하려는 경우 이 그래프에 몇 초 단위로 표시할 수 있습니다. 

이러한 그래프는 25세에서 35세 사이의 남성이 일회성 구매에서 더 수익성이 높지만 35세에서 45세 사이의 여성 고객이 수명이 더 길고 전반적인 가치가 더 높다는 것을 보여줄 수 있습니다. 

꺾은선, 스플라인, 캔들스틱 차트 

꺾은선, 스플라인 및 촛대차트는 추세를 보여주는 데 매우 중요합니다. 이를 통해 동일한 기간 동안 다양한 요인을 비교할 수 있어 무엇 뒤에 있는 이유를 명확하게 보여줄 수 있습니다. 

예를 들어, 여러 제품을 비교하여 각 제품이 어떤 고객 그룹에서 회사에 얼마나 많은 수익을 가져다주었는지 확인할 수 있습니다. 이는 올바른 제품으로 올바른 구매자를 정확히 찾아내려는 마케터에게 매우 유용한 정보입니다. 

인디케이터 및 가우징 

이러한 유형의 데이터 시각화는KPI를 따르는 데 유용합니다. 다양한 지표와 가우징을 통해 특정 프로젝트, 캠페인 또는 숫자의 성과와 예상 성과를 빠르게 파악할 수 있습니다. 

모든 CEO는 비즈니스의 모든 측면이 어디에 있는지 정확히 알아야 합니다. 더 중요한 것은 목표가 뒤처져 있는 경우 개입이 필요한지 확인할 수 있어야 한다는 것입니다. 이러한 데이터 시각화 도구가 바로 그 역할을 합니다. 

최고의 9가지 데이터 시각화 사례

데이터 시각화는 전체 스토리를 알려주는 역할 또는 문제별 대시보드를 만들 수 있는 경우에만 효과적입니다. 따라서 당연히 최고의 데이터 시각화 예제는 종종 역할에 따라 다릅니다. 이는 여러 지점의 경영진이 변덕이 아닌 사실에 기반하여 종종 내려야 하는 일반적인 주요 의사 결정과 관련된 데이터를 보여줍니다. 

마케팅 성과 데이터 시각화

마케팅 전문가는 디지털 마케팅 캠페인을 통해 많은 데이터를 생성합니다​. 이 데이터를 활용하면 말 그대로 비즈니스의 성패를 좌우할 수 있습니다. 물론 이러한 메트릭은 마케팅 성과에서 데이터 시각화의 기초입니다. 

그들을 통해 다음을 확인할 수 있습니다. 

• 전체 ROI 

• 프로젝트/캠페인의 효과 

• 성능 수준 

• 증권 시세 표시기 

• 메일 주소 

• 소셜 미디어 성능 

• 목표 달성. 

마케팅(및 매우 인기 있는ABM 마케팅)에서 대시보드는 주로 상호 작용 및 전환, 방문, 랜딩 페이지 성능, 웹사이트 트래픽 등과 같은 중요한 메트릭을 확인하는 데 사용됩니다. 

당연히 이것은 가장 인기 있는 데이터 시각화 예제 중 하나입니다. 이는 모든 마케팅 캠페인 성공의 원동력입니다. 

금융 데이터 시각화

데이터 시각화의 또 다른 뛰어난 예는 재무 부서에서 볼 수 있습니다. 마케팅은 모든 조직의 핵심일 수 있지만 재무는 조직을 펌프질하는 피입니다. 

재무 데이터 시각화는 다른 팀 구성원에게 긴 설명이나 Excel 및 재무 소프트웨어 노하우 없이도 회사 재무에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 재무 시각화는 일반적으로 다음을 추적합니다. 

• 급여 

• 예산 

• 현금 흐름 

• 유동성 

• 경비 

• 다른 

CFO는 재무 분석에 이해관계자를 참여시켜 지사와 관련하여 재무적으로 안정적이고 적절한 결정을 내릴 수 있도록 지원할 수 있습니다. 

이러한 데이터 시각화 예제는 모든 비즈니스에 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 회계 분야의 데이터 시각화를 통해 경영진은 항상 회사의 재무 상황을 파악할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 이 예는 금융 틈새 회사에서 가장 잘 활용될 수​있습니다. 

판매 데이터 시각화

영업은 모든 단일 번호를 추적해야 하는 부서 중 하나입니다. 이렇게 하면 성공을 복제하고 실패가 반복되는 것을 방지할 수 있습니다. 기업이 장기간에 걸쳐 안정적인 성장을 이룰 수 있는 유일한 방법입니다. 

물론최고의 데이터 시각화 예제 에는 다음과 같은 메트릭이 포함되는 경우가 많습니다. 

• 고객 성장 & 유지 

• 고객 생애 가치(LTV) 

• 고객 확보 비용 

• 단위당 평균 애비뉴 

• 판매 주기의 평균 길이 

• 할당량 달성 

판매 데이터 시각화를 통해 영업 KPI에 대한 통찰력을 얻는 것은 매일, 매주 또는 분기별로 필요한 조치를 취하는 데 필수적입니다. 

예를 들어, 영업 파이프라인을 따라 프로세스와 비용을 절감하기 위해 프로세스를 최적화할 수 있는 위치를 찾을 수 있습니다.

제품 개발 데이터 시각화 예시

제품은 운영의 중심입니다. 따라서 제품 개발이 어떻게 진행되고 있는지 아는 것은 마케팅, 영업, 재무 및 기타 측면을 따르는 것만큼 중요합니다. 따라서제품 로드맵은 지속적으로 성장하기 위해 노력하는 모든 회사에 필요한 또 다른 필수 요소입니다. 

이제품 시각화는 제품 관리자와 제품 소유자에게 매우 중요합니다. 이를 통해 타임라인을 따르고 그에 따라 계획할 수 있습니다. 또한 항상 도중에 막히는 부분을 파악하고 잠재적인 지연을 완화할 수 있습니다. 

프로젝트 관리 데이터 시각화

팀은 감독만큼만 훌륭합니다. 반면에 관리자는 수신하는 데이터에 의존합니다. 따라서 프로젝트 관리자를 위한 전용 대시보드를 보유하는 것은 모든 회사의 성공에 매우 중요합니다. 

팀 성과, 예산, 팔로우 타임라인 및 KPI는 프로젝트 매니저에게 가장 중요한 지표입니다. 

구식 방식으로 이 데이터를 수집한다는 것은 기회와 마감일을 놓치고 정보에 입각하지 않은 결정을 내리는 것을 의미합니다. 그러나 오늘날에는 이 모든 것을 단일 대시보드로 가져올 수 있으므로 전체 프로세스가 훨씬 더 효율적입니다. 

더 중요한 것은 관리자가 다음을 사용하여 팀의 생산성을 매일 또는 매시간 모니터링할 수 있다는 것입니다.프로젝트 관리 데이터 시각화. 예를 들어, 팀이 아침에 더 생산적이라면 관리자는 거의 필요하지 않은 회의나 작업으로 주의를 산만하게 하는 대신 팀이 일하도록 할 수 있습니다.

SEO 관리 데이터 시각화 예시

좋은 시각화는 SEO 및 마케팅 캠페인에 대한 보고와 관련하여 훌륭한 스토리를 전달할 수있습니다. 사내 SEO 전문가 또는 외부 대행사와 협력하는 경우 팀 리더는 웹사이트가 자연 검색에서 어떻게 작동하는지 알아야 합니다. 그러나 대부분의 SEO 데이터는 Google Analytics, Google Search Console 및 순위 추적기와 같은 여러 소스에서 제공되기 때문에 쉬운 작업이 아닙니다. 

​아래의 SEO 대시보드예는 이전 달 및 타임라인과 비교하여 유기적 채널(리드/판매)에 대한 가장 중요한 KPI를 보여줍니다. 이탈률 및 평균 세션 기간과 같은 참여 지표의 조합인 판매 데이터는 사용자가 사이트에서 콘텐츠를 소비하는 방식에 대한 훌륭한 개요를 제공하고 문제나 개선 영역을 식별할 수 있습니다. 비즈니스 유형에 따라, 특히 계절성의 영향을 받는 비즈니스에 따라 전월 대비 비교가 최선의 선택이 아닐 수 있습니다. 이러한 경우 전년 대비 비교(YoY)가 더 나은 선택일 수 있습니다. 특정 이벤트를 강조하는 주석은 대시보드에 명확성을 더할 수 있습니다(휴일, Google 알고리즘 업데이트, 기술 수정). 

SEO 관리

이 대시보드와 프로젝트 템플릿을 사용하여 SEO 프로젝트를 관리하고 후속 조치를 취하세요.

템플릿 사용 →

 

그로스 해킹 데이터 시각화

빠르고 지속 가능한 성장은 성공을 위해 노력하는 모든 회사의 목표입니다.그로스 해킹은 이를 달성하기 위한 가장 효과적인 방법입니다. 전통적인 마케팅 접근 방식과 달리 그로스 해킹은 민첩성, 혁신 및 회사 리소스의 창의적 사용을 가능하게 합니다. 

그러나 효과를 거두기 위해 그로스 해커는 데이터에 크게 의존합니다. 따라서 중요한 숫자를 한 눈에 읽고 이해하는 것은 효율성을 위해 필수적입니다. 

따라서 데이터 시각화를 사용하여 A/B 테스트, 추천 프로그램 또는 기타 실험을 따르면 그로스 해커는 최고의 성장 전략을 더 빠르고 쉽고 정확하게 찾을 수 있습니다.

  

개발자를 위한 데이터 시각화

개발자가 사용하는 데이터 시각화는 개발자와 다른 부서 간의 지식 격차를 줄이는 안전한 방법입니다. 예를 들어, 마케터와 카피라이터는 제품에 익숙할 수 있지만 항상 IT 전문가는 아닙니다. 따라서 개발과 마케팅 간의 커뮤니케이션이 성공의 초석이기 때문에 이러한 데이터 시각화가 중요합니다. 

IT는 많은 노하우와 경험이 필요한 매우 구체적인 틈새 시장입니다. 그러나 제품 소유자, CFO 및 기타 고위 경영진에게는 개발자 팀이 어떻게 하고 있는지 추적하는 것이 가장 중요합니다. 예산을 조정하고, 제품 로드맵을 조정하고, 실행 가능한 타임라인을 만들면 팀과 회사 전체의 전반적인 스트레스를 줄일 수 있습니다. 

따라서 관리자가 프로젝트 프레젠테이션,실시간 버그 추적, 예제, 진행 상황 및 결과를 시각화하여 데이터 기반 의사 결정을 더 빠르게 내리는 것이 중요합니다. 

콘텐츠 캘린더 데이터 시각화

콘텐츠는 브랜드의 목소리입니다. 따라서 물론 올바른 목소리 톤을 찾고 청중과 의사 소통하는 방법을 알아야 합니다. 

대형 브랜드의 경우 콘텐츠는 팀의 노력입니다. 따라서 타임라인, 성능 통계, SEO 점수 등과 같은 중요한 정보를 공유하면 워크플로가 향상되고 더 나은 실시간 협업이 가능합니다. 

예를 들어 콘텐츠 작성자는 성공을 재현하는 방법을 연구하기 위해 가장 효과적인 블로그 게시물을 확인해야 할 수 있습니다. 따라서 Google Search Console과 GA4를 거치지 않고 중앙 집중식 공간에서 결과를 얻을 수 있습니다. 

따라서콘텐츠 캘린더데이터 시각화는 산업, 틈새 시장 또는 규모에 관계없이 모든 회사에 매우 중요합니다. 소규모 회사는 데이터 팀 없이도 관리할 수 있지만 이 데이터 시각화 예제는 전체 콘텐츠 팀을 고용하는 중견 및 대기업에 필수적입니다.

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불행히도 데이터 시각화는 준비하는 데 많은 시간, 리소스 및 노력이 필요한 경우가 많습니다. Slingshot 사용하지 않는 한 . 우리는 시장에서 가장 강력한 AI 강화 데이터 시각화 도구로, 우리가 제공한 최고의 데이터 시각화 예제와 수많은 다른 데이터를 손쉽게 생성할 수 있습니다.

필요한 모든 데이터로 가득 찬 멋진 대시보드를 구축하는 데 5분도 채 걸리지 않습니다.

그러나 Slingshot 것이 아니라 아닙니다. 올인원 디지털 워크스페이스이자 데이터 분석, 프로젝트 및 정보 관리, 채팅, 목표 기반 전략 벤치마킹을 집계할 수 있는 도구입니다.

Furthermore: 

• 다양한 데이터 소스에 빠르게 연결하고 몇 분 안에 대시보드를 생성할 수 있습니다.

• Slingshot는 Analytics의 Azure Machine Learning Studio와 완전히 통합되므로 데이터 원본을 선택하고, 시각화를 빌드하고, 학습된 기계 학습 모델에 연결할 수 있습니다.

• Slingshot는 Google BigQuery를 지원하여 분석을 통해 빅 데이터를 처리하는 데 상당한 속도를 추가하여 몇 초 만에 방대한 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.

따라서 빠른 데이터 기반 의사 결정을 내리려면 Slingshot 필요한 데이터 시각화 도구입니다.

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