<\/p>\n<\/p>\n
В кастомных системах сквозной аналитики конечный продукт, с которым взаимодействует пользователь — дашборды. Он не видит хранилище, витрины данных, скрипты, а дашборды видит каждый день, поэтому важно сделать их не только функциональными, но и понятными. Не всегда удается сразу нащупать оптимальный вариант, и полезно вести работу поэтапно.<\/p>\n
Дело в том, что в современных BI-тулах, которые мы используем — в частности, в популярном Tableau — возможности кастомизации гораздо шире, чем может себе представить сотрудник, мигрирующий с excel-таблиц. Часто пользователь просто не знает, каким вообще может быть дашборд и как составить ТЗ.<\/p>\n
В итоге дашборд содержит огромное количество данных, но возможность их продуктивно использовать спрятана за фильтрами, визуальной сложностью, долгой загрузкой.<\/p>\n
Именно такая ситуация сложилась у нас в процессе работы с образовательным стартапом Refocus.<\/p>\n
Один из главных их дашбордов — обзор SLA (Service Level Agreement).<\/b> Его пользователи — руководители отдела продаж и сейлз-менеджеры. Именно здесь их интересует прежде всего скорость обработки входящих лидов в зависимости от ряда факторов, от источника лида до региона.<\/p>\n
Нормативное значение этого показателя для Refocus — 15 минут, значит, там, где он выше, есть потенциал для оптимизации процессов и роста выручки.<\/p>\n
Мы работаем над дашбордами итеративно:<\/b> интервью с пользователем — прототип — фидбэк — следующая версия — фидбэк, и так далее. Но в случае с SLA после утверждения финальной версии остались нерешенные аналитиками функциональные проблемы.<\/p>\n
У заказчика было желание оптимизировать дашборды и бюджет на это, так что мы предложили общую переверстку и подключили к проекту датавиз-эксперта.<\/p>\n
Первая версия SLA-дашборда, которой некоторое время пользовался клиент, выглядела так:<\/p>\n
<\/p>\n
В фокусе три графика:<\/p>\n
Справа — 15 фильтров, от региона и гранулярности до имени сотрудника, работавшего с лидом.<\/p>\n
Сверху — много текста, поясняющего тонкости работы с фильтрами по времени.<\/p>\n
Представьте, что ваш технический бэкграунд испарился, и вы на месте пользователя: о чем вам говорят эти графики? Сколько кликов вам нужно совершить, чтобы оценить перформанс подчиненных в вашем отделе? Чтобы сравнить SLA для лидов из разных источников? Ясен ли текст-легенда?<\/p>\n
А главное — есть ли у вас понимание, как сделать понятнее и что сказать исполнителю проекта?<\/p>\n
У аналитиков в этой области может быть слепая зона — нам-то на картине выше все понятно. А в прямые задачи датавиз-спеца входит проинтерпретировать запрос пользователя в контексте существующего функционала и создать визуализацию на стыке предпочтений заказчика и здравого смысла.<\/p>\n
Важно определить и причины этих проблем. Иногда ошибки — просто неудачная попытка выполнить запрос заказчика. Конечно, всегда можно отмести «плохой» запрос и сделать, как правильно — но тогда можно потерять важные для заказчика функции.<\/p>\n
Проблемы этого дашборда:<\/b><\/p>\n Установленные причины:<\/b><\/p>\n Итог — невозможно оценить общую картину SLA в компании в отдельно взятый период, а значит и корректировать процессы и стратегии продаж.<\/p>\n Наш датавиз-специалист рисовал макеты карандашом на бумаге, а после утверждения переносил в Tableau: аналитический функционал и UX-дизайн для готового дашборда можно оптимизировать и без специальных тулов. Здесь хорошо ориентироваться на заказчика: если ему приятнее смотреть на файл в Figma — замечательно. Все понятно и на бумаге — отлично.<\/p>\n Предложенные изменения:<\/b><\/p>\n Что поменялось:<\/b><\/p>\n Фидбэк:<\/b><\/p>\n Что поменялось:<\/b><\/p>\n Когда функционал доработан и утвержден, вводится брендирование<\/b> по корпоративным гайдлайнам. Они у Refocus выглядели так:<\/p>\n Итоговый дашборд стал гораздо проще в использовании и настройке, а функционал стал интуитивно понятен.<\/p>\n Так выглядит финальный дашборд при открытии, пока не выбран ни один фильтр:<\/p>\n А так, если выбрать сейлз-менеджера из таблицы слева:<\/p>\n Использование фильтров справа (например, отобразить только лидов, пришедших с вебинаров):<\/p>\n Тултипы со ссылкой на первоисточник на скаттерплоте с лидами (время в них отображается в минутах при выборе любой шкалы):<\/p>\n Наконец, переключение между линейной и логарифмической шкалами:<\/p>\n Этот кейс отлично демонстрирует важность чуткой работы с заказчиком. Всегда важен баланс между экспертностью и ориентацией на пользователя. Конечно, стоит показывать ему разные возможности и предлагать оптимальные с технической точки зрения решения. Но не менее важно доверять клиенту и разбираться в причинах его запросов, чтобы сделать по-настоящему полезно и красиво. Скажем, вдруг он просит логарифмическую шкалу не потому, что не подумал о других, а потому, что без нее в его отделе не обойтись? Внимание к таким моментам — огромный плюс к компетенциям аналитика.<\/p>\n",
"date_published": "2024-09-04T15:44:06+03:00",
"date_modified": "2024-09-04T15:43:37+03:00",
"image": "http:\/\/test.leftjoin.ru\/pictures\/1-32.png",
"_date_published_rfc2822": "Wed, 04 Sep 2024 15:44:06 +0300",
"_rss_guid_is_permalink": "false",
"_rss_guid": "147",
"_e2_data": {
"is_favourite": false,
"links_required": [],
"og_images": [
"http:\/\/test.leftjoin.ru\/pictures\/1-32.png",
"http:\/\/test.leftjoin.ru\/pictures\/2-31.png",
"http:\/\/test.leftjoin.ru\/pictures\/3-27.png",
"http:\/\/test.leftjoin.ru\/pictures\/image-1.png",
"http:\/\/test.leftjoin.ru\/pictures\/0oblogka.png",
"http:\/\/test.leftjoin.ru\/pictures\/final.png",
"http:\/\/test.leftjoin.ru\/pictures\/leads.png",
"http:\/\/test.leftjoin.ru\/pictures\/web.png",
"http:\/\/test.leftjoin.ru\/pictures\/tip.png",
"http:\/\/test.leftjoin.ru\/pictures\/log.png.jpg"
]
}
}
],
"_e2_version": 3365,
"_e2_ua_string": "E2 (v3365; Aegea)"
}\n
\n
Решение<\/h2>\n
\n
Версия 2: рабочая версия после переверстки<\/h2>\n
<\/p>\n\n
\n
Версия 3: доработки и брендирование<\/h2>\n
<\/p>\n\n
<\/p>\nОбзор функционала<\/h2>\n
<\/p>\n
<\/p>\n
<\/p>\n
<\/p>\n
<\/p>\n