최신 데이터 분석 사용자 경험(UX) 최적화!

일반적으로 비즈니스 리더가 데이터 분석에 동의하도록 하려면 상당한 설득력이 필요합니다. 사용자 경험 이니셔티브 — 특히 레거시 시스템에서 최신 고급 기능을 제공하는 시스템으로 업그레이드해야 하는 경우.

그런 다음 분석이 비효율성 감소 및 수익 증가와 같은 요인으로 성과를 높이는 방법을 보여줌으로써 초기 투자를 정당화하는 것이 지속적으로 중요합니다.

너무 많은 회사가 큰 희망을 가지고 분석 시스템을 배포했지만 결과는 실망스러웠습니다. 왜요? 직원들이 여러 가지 이유로 제공되는 도구를 채택하지 않았기 때문입니다.

분석을 사용할 수 있는 것만으로는 충분하지 않습니다. 직원들은 일상적인 비즈니스 의사 결정에 이를 기꺼이 통합할 수 있어야 합니다.

그래야만 기업이 기대하는 투자 수익을 경험할 수 있습니다.

분석 사용자 경험이 결과에 미치는 영향

많은 조직의 최선의 노력에도 불구하고 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 데이터 분석 채택률은 완고하게 낮은 상태를 유지했습니다. 전체 직원의 30% 에 따르면 기업 내에서 가트너.

이 리서치 회사는 직원들 사이에서 채택률을 높이는 것을 목표로 하는 회사를 위해 다음과 같은 몇 가지 제안을 제공합니다. 최신 BI 플랫폼 배포, 모바일 분석 활용, 임베딩 기능 보장.

이러한 모든 제안은 사용자를 위한 긍정적이고 유연하며 편리한 분석 경험을 촉진할 필요성을 강조합니다. 그렇지 않으면 단순히 도구를 마음대로 사용할 가능성이 줄어듭니다.

온라인으로 바지를 구매하려고 한다고 상상해 보십시오. 일반적으로 좋아하는 브랜드의 웹 사이트를 방문하지만 홈 페이지를 로드하는 데 XNUMX초 이상 걸립니다. 탐색 컨트롤이 복잡합니다. 그리고 무엇보다도 검색 표시줄이 필요한 결과를 반환하지 못합니다.

당신이 대부분의 사람들과 같다면 아마도 좌절감에 웹사이트를 닫고 다른 회사를 시도할 것입니다. 가난한 사람에 따라 향후 웹 사이트를 다시 방문할 가능성도 상당히 낮습니다. 사용자 경험 (UX).

동일한 원칙이 많이 적용됩니다. 분석 플랫폼. 복잡하고 결함이 있거나 혼란스러운 인터페이스는 사용자, 특히 분석 경험이 제한된 비기술적 사용자가 데이터 작업을 하는 것을 방해합니다.

채택률이 낮을수록 의사 결정에 데이터 통찰력을 통합하는 직원 수가 줄어들고 빈도도 줄어듭니다. 이는 데이터 기반 의사 결정이 수익에 미치는 잠재적인 긍정적 영향을 잠식하기 시작합니다. 그리고 그런 점이 중요한 것 아닙니까?

직원 채택을 장려할 수 있는 긍정적인 분석 UX 디자인을 구성하는 요소를 살펴보겠습니다.

다음은 긍정적인 분석 UX에서 고려해야 할 몇 가지 요소입니다.

고급 사용자(분석가 및 과학자)와 일반 비즈니스 사용자를 대규모로 지원할 수 있는 플랫폼을 선택하십시오. 또한 통합 플랫폼은 서로 다른 여러 솔루션의 패치워크보다 훨씬 선호됩니다.

조직 전체와 그 이상에서 쉽게 통찰력을 공유할 수 있습니다. 연구에 따르면 스마트폰에서 원격으로 액세스할 수 있는 모바일 분석을 배포하면 채택률을 높일 수 있습니다. 최상의 결과를 위해 공유 워크플로에 도구와 통찰력을 포함할 수 있는지 확인합니다. 셀프 서비스 인터페이스, 대화형 데이터 시각화 도구 협업 대시보드는 필수입니다.

검색 및 AI 기반 분석을 동시에 활용하십시오. 검색 도구는 누구나 질문하고, 시각화를 생성하고, 통찰력을 얻을 수 있는 패러다임을 제공합니다. 한편, AI 기반 분석은 인간 분석가의 수동 작업에만 전적으로 의존할 필요 없이 관련 통찰력을 얻기 위해 마이닝 데이터의 무거운 작업을 수행합니다.

강력한 중앙 집중식 거버넌스를 통해 데이터 사용 및 보안을 감독합니다. 처럼 전략 금융 잡지 효과적인 주요 원칙을 지적 데이터 거버넌스 책임, 표준화 및 품질입니다.

최신 데이터 분석 UX를 최적화하는 것은 주로 사용자가 원하는 것과 필요로 하는 것을 이해한 다음 편리하고 유연하며 확장 가능한 대화형 데이터 경험을 제공하는 문제입니다.