데이터 시각화란 무엇인가: 정의, 예, 원칙, 도구

Excel 스프레드시트가 점을 연결하기에 충분하지 않고 보고서 작성에 분석가를 참여시킬 가능성이 없는 경우 데이터 시각화 소프트웨어와 도구가 도움이 됩니다.

이 기사에서는 몇 가지 데이터 시각화 기술, 데이터를 올바르게 시각화하는 방법, 개발자의 도움 없이 대화형 시각화를 만드는 데 사용할 수 있는 도구 및 적합한 도구를 선택하는 방법을 보여줍니다.

데이터 시각화의 정의는 데이터의 시각적 표현입니다. 차트, 지도 및 기타 그래픽 요소의 도움으로 이러한 도구는 데이터에서 통찰력과 패턴을 명확하게 보고 쉽게 발견할 수 있는 간단하고 이해하기 쉬운 방법을 제공합니다.

가능한 한 많은 사람들이 Facebook 게시물을 읽게 하려면 어떻게 하시겠습니까? 흥미로운 시각 효과를 추가할 것입니다. 이 트릭은 보고서에서도 완벽하게 작동합니다. 데이터 기반 시각적 개체는 더 많은 관심을 끌고 이해하기 쉬우며 청중에게 메시지를 신속하게 전달하는 데 도움이 됩니다. 설명 그래픽과 대시보드 덕분에 어려운 정보도 명확하고 이해할 수 있습니다. 왜 그런 겁니까? 대부분의 사람들은 시각적 학습자입니다. 따라서 대다수의 파트너, 동료 및 고객이 데이터와 상호 작용할 수 있도록 하려면 지루한 차트를 아름다운 그래픽으로 바꿔야 합니다. 다음은 연구를 기반으로 시각화의 중요성을 확인시켜주는 몇 가지 주목할만한 수치입니다.

• 사람들은 환경에 대한 정보의 90%를 눈에서 얻습니다.
• 뇌 뉴런의 50%는 시각적 데이터 처리에 참여합니다.
• 사진은 텍스트를 읽고 싶은 욕구를 80%까지 증가시킵니다.
• 사람들은 들은 것의 10%, 읽은 것의 20%, 본 것의 80%를 기억합니다.
• 패키지 삽입물에 데이터 일러스트레이션이 포함되어 있지 않으면 사람들은 정보의 70%를 기억할 것입니다. 사진을 추가하면 최대 95%까지 기억할 수 있습니다.

관련 시각화는 비즈니스에 많은 이점을 제공합니다.

• 빠른 의사결정. Google 스프레드시트 또는 Excel에서 여러 페이지의 통계를 살펴보지 않고도 열이나 터치포인트가 다른 항목보다 높은지 빠르게 확인할 수 있는 그래픽으로 데이터를 쉽고 빠르게 요약할 수 있습니다.
• 더 많은 사람들이 참여했습니다. 대부분의 사람들은 시각적으로 제시된 정보를 더 잘 인지하고 기억합니다.
• 더 높은 수준의 참여. 아름답고 선명한 그래픽과 명확한 메시지가 독자의 시선을 사로잡습니다.
• 더 나은 이해. 완벽한 보고서는 기술 전문가, 분석가 및 데이터 과학자뿐만 아니라 CMO 및 CEO에게도 투명하며 모든 작업자가 자신의 책임 영역에서 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

그래픽을 만들기 전에 가장 먼저 해야 할 일은 모든 정보의 정확성과 일관성을 확인하는 것입니다. 예를 들어 배율이 800%이고 평균이 120~130%인 경우 이 숫자가 어디에서 왔는지 확인해야 합니다. 전체 그림을 왜곡하지 않도록 그래프에서 삭제해야 하는 일종의 이상값일 수 있습니다. 800%는 120%와 130%의 차이를 무시합니다. 보고서에서 이러한 종류의 외부 데이터는 잘못된 결정으로 이어질 수 있습니다. 실생활에서 우리는 적절한 메시지가 적절한 시간에 적절한 사람에게 전달되어야 한다는 사실에 익숙합니다. 시각화에는 세 가지 유사한 원칙이 있습니다.

1. 목표에 따라 적절한 그래픽을 선택하세요.​
2. 그래픽의 메시지가 청중에게 적합한지 확인하십시오.
3. 그래픽에 적합한 디자인을 사용하십시오.

메시지가 시기 적절하지만 그래픽이 역동적이지 않거나 잘못된 통찰력이나 어려운 디자인이 있는 경우 원하는 결과를 얻지 못할 것입니다.

잘못된 그래프를 선택하면 독자가 혼동을 일으키거나 결과를 잘못 해석하게 됩니다. 그렇기 때문에 그래프를 만들기 전에 시각화할 데이터와 목적을 결정하는 것이 중요합니다.

• 다른 데이터 포인트를 비교하려면
• ​데이터 분포 표시: 예를 들어 어떤 데이터 포인트가 자주 발생하고 어떤 데이터 포인트가 자주 발생하지 않는지
• 데이터의 도움으로 무언가의 구조를 표시하려면
• 데이터 포인트 간의 연결을 따르려면

가장 인기 있는 유형의 차트와 이를 통해 달성할 수 있는 목표를 살펴보겠습니다.

1. 꺾은선형 차트

꺾은선형 차트는 하나 이상의 변수가 데이터 요소에서 어떻게 변경되는지 보여줍니다. 이 유형의 차트는 시간 경과에 따른 데이터 세트 내 변경 사항을 비교하는 데 유용합니다(예: 1년 동안 월별 3개의 방문 페이지에 대한 트래픽 통계).

2. 막대 차트

막대 차트는 데이터 세트를 비교하는 데 완벽하게 적합한 또 다른 다이어그램입니다. 가로 막대형 차트는 많은 데이터 세트를 비교하거나 데이터 세트 중 하나의 뚜렷한 이점을 시각적으로 강조해야 할 때 자주 사용됩니다. 수직 막대 차트는 데이터 포인트가 시간에 따라 어떻게 변하는지 표시합니다(예: 지난 몇 년 동안 연간 회사 이익이 어떻게 변했는지).

3. 히스토그램

히스토그램은 시각적 유사성으로 인해 종종 막대 차트로 오인되지만 이러한 차트의 목적은 다릅니다. 히스토그램은 연속 간격 또는 특정 기간에 걸친 데이터 세트의 분포를 보여줍니다. 이 차트의 세로 축에서는 빈도를 볼 수 있는 반면 가로 축에서는 시간 간격을 볼 수 있습니다.

히스토그램과 달리 막대 차트는 연속적인 간격을 표시하지 않습니다. 각 열에는 자체 범주가 표시됩니다. 막대 차트를 사용하면 연도별 구매 수를 더 쉽게 설명할 수 있습니다. 구매 주문 금액($10–100, $101–200, $201–300 등)을 알고 싶다면 히스토그램을 선택하는 것이 좋습니다.

4. 파이 차트

원형 차트는 데이터 세트에 있는 각 값의 몫을 표시합니다. 모든 데이터 세트의 구성 요소를 표시하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 일반 판매의 몇 퍼센트가 각 제품 범주에 귀속됩니까?

5. 산점도

산점도는 데이터 포인트 간의 연결을 보여줍니다. 예를 들어 산점도를 사용하면 제품 할인 규모에 따라 전환율이 어떻게 변하는지 알 수 있습니다.

6. 버블 차트

이것은 세 번째 매개변수를 통해 두 매개변수를 비교할 수 있는 흥미로운 차트입니다. 이전 예에서 전환율과 할인 크기를 가져와 여기에 수익(원 크기로 표시)을 더하면 다음 차트와 같은 결과가 나타납니다.

이 차트를 보면 30% 할인된 제품의 전환율이 가장 높은 반면 할인이 없거나 5% 할인된 제품이 가장 많은 수익을 가져온다는 것을 쉽게 알 수 있습니다.

7. 지역 차트

지리 차트는 간단합니다. 지역, 국가, 대륙에 걸쳐 일정한 분포를 보여야 할 때 사용합니다.

우리는 가장 인기 있는 차트 중 일부를 언급했지만 전부는 아닙니다. 데이터 시각화 카탈로그에서 다른 유형의 그래프를 찾을 수 있습니다. 또한 목표에 적합한 차트 유형을 선택하는 데 도움이 되는 이 편리한 인포그래픽을 추천합니다.

시각화 작업 시 고려해야 할 두 번째 중요한 사항은 청중에게 적합한 메시지를 선택하는 것입니다. 보고서에서 말하는 정보는 독자에게 친숙하고 명확해야 합니다.

다음은 권위 있는 데이터 저널리즘 상을 수상한 차트입니다. 이야기의 배경을 잘 모르시는 분들을 위해 이 도표는 세 살짜리 아이가 그린 그림처럼 보입니다. 그러나 그것에 대해 조금 더 알게되면 저자가 수행 한 엄청난 양의 작업을 볼 수 있습니다.

Buzzfeed News 편집자인 Charles Seife와 Peter Aldhous는 R 언어를 사용하여 항공 감시의 일환으로 FBI 및 DHS 요원이 얻은 비행 데이터를 시각화했습니다. 특히, 이 차트는 2015년 12월 캘리포니아 샌버나디노에서 발생한 총기 난사 사건의 책임자들의 집과 모스크 위의 비행을 보여줍니다.

하나의 차트에서 시각화하려는 매개변수를 선택할 때 결합할 수 있는지 확인해야 합니다. 일부 조합은 논리적이지 않지만 언뜻 보기에는 정보가 완벽하게 연관됩니다. 다음은 잘못된 상관 관계가 있는 차트의 예입니다. 수영장에 빠져 익사한 사람의 수는 니콜라스 케이지 영화의 수와 상관관계가 있음을 보여줍니다.

차트를 생성할 때 다음으로 고려해야 할 사항은 규모와 범위입니다. 사람들은 축의 측정이 아래쪽과 왼쪽에서 시작된다는 사실에 익숙합니다. 측정 방향을 바꾸면 부주의한 청중에게 혼란을 줄 수 있습니다. 이 예에서와 같이 전술적 기동으로 사용될 때 측정을 역전시키는 것이 가능하다는 점을 언급해야 하지만:

언뜻 보기에 총기를 사용한 살인 건수가 수년에 걸쳐 감소하고 있는 것처럼 보일 수 있습니다. 사실, 스케일이 위에서부터 시작되기 때문에 그 반대입니다. 아마도 차트 작성자는 표시된 결과에 대한 부정적인 반응을 줄이기 위해 의도적으로 이 작업을 수행했을 것입니다.

적절한 척도는 또한 차트를 더 명확하게 만듭니다. 보고서에 너무 가까운 데이터 포인트가 표시되고 움직임이 보이지 않으면 척도를 변경해 보십시오. 0이 아닌 측정을 시작하거나 눈금을 더 작은 부분으로 나누면 그림이 선명해집니다.

최종 사용자에게 보고서를 제공하기 전에 차트가 빠르게 로드되는지 확인하세요. 느린 로딩은 모든 노력을 죽입니다. 예를 들어 Google 스프레드시트에서 데이터를 시각화하는 경우 데이터가 같은 페이지나 다음 페이지에 저장되고 타사 소스에서 가져온 것이 아닐 가능성이 큽니다. 그러나 데이터 스튜디오에서 보고서를 만들면 데이터를 다른 곳에서 가져옵니다. 이 경우 소스 접근성과 데이터 흐름 속도에 주의를 기울여야 합니다. 그렇지 않으면 차트 템플릿이 있지만 데이터가 로드되지 않았을 때 슬픈 그림을 보게 될 것입니다.

그래프 디자인은 항상 단순성의 원칙을 따라야 합니다. 표준 보고서를 준비해야 하는 경우 차용할 필요가 없습니다. 다른 색상과 구조, 3D 볼륨, 그림자, 그라디언트 등 차트를 복잡하게 만드는 추가 요소를 피하십시오.

차트가 단순할수록 독자는 공유하려는 정보를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

시각화를 너무 작게 만들지 말고 모든 차트를 동일한 대시보드 페이지에 넣지 마십시오. 하나의 슬라이드나 같은 대시보드 페이지에서 세 가지 이상의 차트를 사용하는 것은 좋지 않은 스타일로 간주됩니다. 정말 많은 차트 유형이 필요한 경우 이해하기 쉽도록 다른 페이지에 배치하십시오.

실험을 두려워하지 마십시오. 비표준 작업이 있는 경우 솔루션도 비표준이어야 합니다. 아래 인포그래픽에서 다양한 동물의 날개 움직임 패턴을 볼 수 있습니다. 동적 시각화는 완전히 관련이 있습니다.

몇 가지 데이터 시각화 도구 예를 살펴보고 목표에 적합한 도구를 선택하는 방법에 대해 논의해 보겠습니다.

오늘날 시장에는 많은 데이터 시각화 및 보고 도구가 있습니다. 그들 중 일부는 유료이고 다른 일부는 무료입니다. 그 중 일부는 웹에서 완벽하게 작동하고, 다른 일부는 데스크톱에 설치할 수 있지만 온라인으로 작동하고, 나머지는 오프라인에서만 작동합니다. 우리는 10가지 인기 있는 보고 및 데이터 시각화 소프트웨어 목록을 만들었습니다.

1. 엑셀/구글 스프레드시트
2. 데이터 스튜디오
3. Tableau
4. 파워 BI
5. QlikView
6. 알 스튜디오
7. 비주얼. 리
8. 얽힘
9. 아이차트
10. 스마트 데이터

처음 5가지 도구와 서비스는 시각화를 전문으로 하는 회사에서 생산합니다. 6에서 10까지의 숫자는 대부분 무료이며 온라인에 있는 매우 흥미로운 도구입니다. 비표준 유형의 데이터 시각화를 제공하고 비즈니스 정보에 접근하는 새로운 방법을 제공할 수 있습니다.

보고 도구를 선택할 때 확인해야 할 사항:

• 달성하려는 작업에서 시작하십시오. 예를 들어, 오늘날 시장의 주요 트렌드는 동적 보고서입니다. 도구가 동적 보고서와 함께 작동할 수 없는 경우 해당 도구에 대한 경고입니다.
• 지불할 준비가 된 금액을 고려하십시오. 팀이 충분히 크고 모든 직원이 시각화 도구로 작업해야 하는 경우 사용자당 비용은 정지 신호일 수 있습니다.
• 누가 도구를 어떻게 사용할지 결정하십시오. 그룹 편집이 가능한가요? 도구로 작업을 시작하는 것이 얼마나 간단합니까? 인터페이스가 친숙합니까? 프로그래밍 지식이 없어도 보고서를 작성할 수 있습니까? 예를 들어, R Studio는 특히 추세를 검색하고 속성 및 상관 관계 모델을 구축하는 데 훌륭한 서비스입니다. 그러나 프로그래밍 언어를 알지 못하고 특정 라이브러리를 연결할 수 없으며 기술 전문가가 아닌 경우 R Studio 작업을 시작하기가 어려울 것입니다.

5가지 서비스를 선정하여 장단점 및 주요 특징을 비교한 표를 준비했습니다. 시작하기 전에 동적 데이터 시각화 와 동적 보고서 가 어떻게 다른지 설명하겠습니다.

동적 보고서 는 실시간으로 다른 소스에서 데이터를 가져올 수 있는 가능성을 나타냅니다. Google 데이터 스튜디오에는 동적 보고서가 없습니다. Google BigQuery의 데이터 스튜디오 요청을 연결한 다음 이 요청에서 무언가를 변경했다고 가정해 보겠습니다. 보고서에 이러한 변경 사항을 기록하려면 최소한 페이지를 새로 고쳐야 합니다. 그러나 Google BigQuery에서 일부 필드를 추가하거나 삭제하면(단순히 계산 논리를 변경하는 것이 아니라 테이블 구조를 변경함) 서비스는 오류와 함께 보고서를 닫습니다. 다시 해야 합니다.

동적 시각화 개념은 한 세션 동안 여러 날짜에 대한 요약 통계를 볼 수 있는 가능성을 나타냅니다. 예를 들어 Google Analytics에서 시간 간격을 변경하고 필요한 날짜에 대한 통계를 얻을 수 있습니다.

데이터 시각화는 모든 영역에서 부인할 수 없는 이점이며 마케팅, 디자인, 소매 또는 기타 분야에서 경력을 쌓고 있는지 여부는 중요하지 않습니다. 정보를 이해하기 쉽고 이해하기 쉽게 만드는 것은 성장 영역을 찾고 비즈니스를 발전시키는 열쇠 중 하나입니다. 또한 모든 동료가 현재 상태를 요약한 시각적 차트를 볼 때 모두가 같은 페이지에 있고 모든 사람이 장점과 단점을 이해하고 있는지 확인하기가 더 쉽습니다. 보고서를 시각화하는 것 자체로 문제를 해결할 수는 없지만 제 시간에 문제를 밝힐 수 있는 강력한 도구입니다.

Google 데이터 스튜디오를 사용하면 다른 Google 제품과 유사한 방식으로 소스를 연결하고 보고서를 시각화하고 동료와 쉽게 공유할 수 있습니다.

장점:

• 무료​
• 통합하기 쉬운 150개 이상의 커넥터
• 하나의 대시보드를 통해 여러 소스의 데이터를 사용할 수 있습니다.
• 편리한 보고서 공유

유용한 링크:

• 구글 지원
• 기업용 Google 데이터 스튜디오 웨비나
• OWOX BI의 Google 데이터 스튜디오 대시보드 템플릿

Google 데이터 스튜디오는 Google에서 제공하는 17개의 기본 커넥터가 있는 무료 도구입니다. 그들은 확인되었고 잘 작동하며 대부분의 작업에 충분합니다. 다른 기술 수준을 가진 개발자가 커넥터를 제공할 수 있으며 올바르게 수행된다는 보장은 없지만 파트너가 제공하는 커넥터도 있습니다.

그런데 데이터 스튜디오 보고서에서 Facebook 또는 Yahoo Gemini 통계를 보려면 OWOX BI를 사용하여 Google BigQuery로 데이터를 가져올 수 있습니다. 일부 분석은 다른 커넥터를 사용하여 설명되지 않은 채 남겨질 수 있지만 BigQuery를 사용하면 Facebook 계정에서 완전한 데이터 분석을 수신합니다.

즉시 사용할 수 있는 템플릿이 포함된 편리한 Google 데이터 스튜디오 갤러리가 있어 비즈니스 결과의 일러스트레이션을 빠르게 만들 수 있습니다.

또한 공유하고 싶은 자체 대시보드 템플릿을 바로 사용할 수 있습니다.

첫 번째는 마케팅 기여 대시보드입니다. 이 대시보드에서는 마케팅 전문가와 분석가가 사용하는 모든 기본 매개변수와 메트릭을 찾을 수 있습니다.

두 번째 대시보드는 소스별로 분류된 디지털 마케팅 유료 채널 KPI 대시보드입니다(자세히 표시됨). 즉, Facebook 마케팅 캠페인 등에서 필터링된 데이터를 보여줍니다.

데모 대시보드입니다. 복사하고, 소스를 직접 변경하고, 작업에 사용할 수 있습니다.

최근 데이터 스튜디오 업데이트 중 하나는 보기별로 정보를 필터링할 수 있는 가능성을 추가합니다. 예를 들어, 현재 기간과 이전 연도의 데이터 요소를 비교할 수 있습니다.

한 가지 더 흥미로운 업데이트를 통해 인터페이스 자체에서 이미 생성된 그래프의 유형을 변경할 수 있습니다. 이전에는 그래프를 변경할 때 그래프를 삭제하고 새로 생성해야 했습니다. 이제 인터페이스에서 직접 그래프 스타일을 변경할 수 있습니다.

이것은 마케팅 전문가가 한 번 이상 사용하는 가장 인기 있는 데이터 보고 도구입니다. Google 스프레드시트 인터페이스는 특히 Excel에서 분석 작업을 시작한 사용자에게 매우 간단하고 명확합니다.

장점:

• 무료
• 유연성 — 동적 매개변수, 피벗 테이블 등을 지원합니다.
• 데이터 소스와 쉽게 통합
• 링크를 통해 보고서를 공유하는 것이 편리합니다.

유용한 링크:

• Google 스프레드시트 보고서를 생성하기 위한 간단한 SQL 요청의 예
• 보고서에서 동적 매개변수를 사용하는 방법

Google Sheets의 차트 및 보고서 세트는 Google Data Studio와 동일합니다.

또한 색상을 관리하고 셀 서식을 선택할 수도 있습니다.

아마도 Google 스프레드시트의 주요 장점은 피벗 테이블일 것입니다. 최근에 3개 이상의 필드와 10개 열을 계산할 수 있는 Google 데이터 스튜디오 업데이트가 있었습니다. 데이터 스튜디오의 가능성은 여전히 ​​제한적이며 피벗 테이블 작업은 Google 스프레드시트에서 여전히 더 편안하지만 분석가의 삶을 훨씬 더 쉽게 만들었습니다.

Google 스프레드시트에는 Google 애널리틱스에서 직접 데이터를 업로드하고 가져온 데이터를 기반으로 보고서를 작성할 수 있는 무료 추가 기능이 있습니다. 또한 스프레드시트에서 직접 Google 애널리틱스 데이터를 요청할 수 있습니다. 이 GIF에서 데이터를 가져오는 방법과 설정해야 하는 매개변수 및 메트릭을 볼 수 있습니다.

Google 스프레드시트에서 가장 좋아하는 보고서인 동질 집단 분석 보고서를 공유하고자 합니다.

이 보고서 템플릿은 여기에서 찾을 수 있습니다. 사용된 지침과 공식을 볼 수 있습니다. 컬러 필드는 채워야 하며 다른 컬러 필드는 수식의 도움으로 업데이트됩니다. 계산된 지표가 많지만 이 보고서는 어렵고 노동 집약적입니다. 이 템플릿이 유용하기를 바랍니다. 또한 Google Analytics 및 Google 스프레드시트에서 코호트 분석에 대한 자세한 가이드를 읽을 수 있으며 여기에서 매우 자세한 지침을 제공합니다. 또한 코호트 분석에 대한 웨비나를 발표했습니다.

OWOX BI 스마트 데이터를 사용하면 SQL 구문을 알 필요가 없습니다. 자연어를 사용하여 평범한 영어로 질문하는 것으로 충분합니다. 이 서비스는 요청을 처리하고 기술 언어로 번역한 다음 질문에 대한 답변이 포함된 아름다운 그래픽과 표를 반환합니다.

장점:

• 특별한 기술 교육이 필요하지 않음
• 질문에 대한 빠른 답변
• 친숙한 인터페이스
• 러시아어 및 영어로 제공

Smart Data에서 생성할 수 있는 각 유형의 보고서에 대해 읽을 수 있는 자세한 참조 가이드가 있습니다.

웹사이트에서의 사용자 작업:

• OWOX BI를 사용하여 Google Analytics → Google BigQuery 스트리밍을 조정할 수 있습니다.
• 또는 표준 Google Analytics 360 → Google BigQuery 내보내기를 사용합니다.

업무:

• 구글 애널리틱스 → 구글 빅쿼리
• 구글 스프레드시트 → 구글 빅쿼리
• CRM → 구글 빅쿼리

광고 캠페인 비용:

• 트위터, 페이스북, 야후! 쌍둥이자리, 마이. 타겟 → 구글 애널리틱스
• 기타 출처 → 구글 애널리틱스

이 모든 것을 수집한 후 질문을 시작할 수 있습니다. 고객이 필요로 하는 모든 보고서를 OWOX BI Smart Data에 추가합니다. 그런 다음 보고서를 더 쉽게 검색할 수 있도록 주제별로 블록을 그룹화합니다. ROPO 보고서, 속성 보고서, CPA 파트너 보고서, CRM 보고서 등을 포함한 블록이 있습니다.

물어볼 질문:

• [metric]은 [dimension]별로 [기간] 동안 어떻게 변경되었습니까?​
• [dimension]별 [metric]은(는) 무엇이었습니까?
• [metric]이 [dimension]에 어떻게 분포되었나요?
• 얼마나 많은 [metric]이 웹사이트에 있었습니까?

귀속 질문:

• 광고 채널, 캠페인 및 키워드의 진정한 가치는 무엇입니까?
• 깔때기 기반 모델에 따른 ROAS, ROI 및 CRR은 무엇입니까?
• 채널 및 캠페인 전반에 걸쳐 전환 가치(예: 등록)가 어떻게 분배되었습니까?
• 마지막 간접 클릭 모델에 따라 가장 큰 값과 가장 작은 값을 가진 소스는 무엇입니까?
• 신규 사용자를 유치하는 데 가장 효과적인 캠페인과 키워드는 무엇입니까?
• 유입경로의 각 단계에서 어떤 채널과 캠페인이 가장 실적이 좋습니까?
• 소스 및 채널별로 어떤 일련의 작업이 거래로 이어집니까?

CRM에 대한 질문:

• 캠페인마다 주문 실행이 어떻게 다른가요?
• 총 이익은 채널 그룹별로 일일 기준으로 어떻게 다른가요?
• CRM 주문 및 CRM 사용자 수는 도시마다 어떻게 다른가요?
• 소스 및 채널별 ROAS 총 이익은 무엇입니까?
• CRM 주문 건수와 결제 및 배송 유형은 어떤 관계가 있나요?
• 전환율과 평균 배송 시간과 도시 간의 관계는 무엇입니까?
• CRM 주문, CRM 사용자 수 및 상점 간의 관계는 무엇입니까?

우리의 참조에서 CRM 내보내기를 위한 전체 구조를 찾을 수 있습니다.

CPA 캠페인 질문:

• 교통 사기의 출처는 무엇입니까?
• 브랜드 요청에 따른 광고 구매는 몇 번입니까?
• 중복 거래로 인한 작업에 대해 어떤 파트너에게 비용을 지불해야 합니까?
• CPA 파트너가 생성한 세션의 품질은 어떻습니까?

Now You See Me! 기사에서 CPA 캠페인 보고서에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. CPA 사기란 무엇이며 이에 대처하는 방법과 이 비디오에서.

ROPO(온라인 조사, 오프라인 구매) 질문:

• 온라인 광고가 오프라인 구매에 미치는 영향은 무엇입니까?
• 실제 ROPO 구매 전환 창은 무엇이며 거래 가치와 사용자가 구매 결정을 내리는 데 걸리는 일수의 관계는 무엇입니까?
• 오프라인 구매를 완료하기 전 일수별 구매자, 거래 및 수입 분배는 어떻게 됩니까?
• 사용자가 가장 비싼 품목을 구매하기로 결정하는 데 며칠이 필요합니까?

또한 요청을 작성하는 방법, 구조가 어떻게 생겼는지, 보고 싶은 차원 및 메트릭을 표시하는 방법 등을 다루는 OWOX BI 스마트 데이터에 대한 작은 FAQ 블록을 준비했습니다.

주어진 측정기준에 대해 한 번에 몇 개의 측정항목을 선택할 수 있습니까?

스마트 데이터 보고서는 사용할 수 있는 측정항목의 수를 제한하지 않습니다. 그러나 측정항목이 많기 때문에 Google 데이터 스튜디오에서 보고서를 시각화하는 것이 더 쉽습니다.

가능한 모든 측정항목 및 측정기준 목록은 참조 가이드에서 확인할 수 있습니다.

요청을 작성하는 방법 및 구조가 어떻게 생겼는지

예제와 질문 구조는 참조 가이드에서 찾을 수 있습니다.

• Google 애널리틱스 데이터에 대한 질문
• OWOX BI 기여 모델 데이터에 대한 질문

가장 좋은 방법은 보고 싶은 측정기준과 측정항목을 입력하는 것입니다.

이 차트에 올바른 값이 표시됩니까?

스마트 데이터 보고서는 전체 데이터와 Google BigQuery 프로젝트에서 복사하고 확인할 수 있는 준비된 SQL 요청을 기반으로 합니다.

마지막으로 데이터 시각화에 대한 몇 가지 유용한 링크와 책을 공유하고자 합니다.

1. Edward Tufte, 양적 정보의 시각적 표시
2. Stephen Few, 빅 데이터, Big Dupe
3. «Joy of Stats» (다큐멘터리 영화)

추신: 마케팅 전문가 및 분석가 목록을 확인하여 보고서에 항상 정확하고 완전한 데이터가 있는지 확인하십시오. 양식을 작성하시면 체크리스트를 이메일로 보내드립니다.

여전히 어떤 도구를 선택해야 할지 모르겠다면 OWOX BI 무료 평가판을 활용하여 그 이점을 살펴보십시오.

간단히 요약하자면 시각화 서비스를 사용하면 보고서를 시각적으로 더 매력적으로 만들고 이해하기 쉽게 만들 수 있으며 데이터에서 중요한 통찰력을 매우 빠르게 강조 표시할 수 있습니다. 현대 비즈니스의 속도를 따라가고 싶다면 보고서에 시각적 스토리텔링 및 데이터 탐색을 추가하면 의사 결정 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 모든 데이터 시각화 도구 중 어떤 것이 귀하의 비즈니스에 가장 적합한지 여전히 모르겠다면 무료 데모를 예약하여 전문가와 사례를 논의하고 최적의 솔루션을 찾으십시오.