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¡Optimización de la experiencia de usuario (UX) moderna de análisis de datos!

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Por lo general, se necesita un poco de convencimiento para que los líderes empresariales aprueben un análisis de datos. iniciativa de experiencia de usuario — especialmente cuando se trata de actualizar de un sistema heredado a uno que ofrece la última ola de funciones avanzadas.

Luego, es importante justificar la inversión inicial demostrando cómo los análisis impulsan el rendimiento con factores como la reducción de las ineficiencias y el aumento de los ingresos.

Demasiadas empresas han implementado sistemas de análisis con grandes esperanzas, solo para descubrir que los resultados son decepcionantes. ¿Por qué? Porque los empleados no estaban adoptando las herramientas disponibles por varias razones.

No es suficiente tener análisis disponibles; sus empleados deben estar dispuestos y ser capaces de incorporarlos en la toma de decisiones comerciales de rutina.

Solo entonces las empresas experimentarán el retorno de la inversión que esperan ver.

Cómo afecta la experiencia del usuario de Analytics a los resultados

A pesar de los mejores esfuerzos de muchas organizaciones, las tasas de adopción de inteligencia empresarial (BI) y análisis de datos se han mantenido obstinadamente bajas, a menudo alcanzando alrededor de 30 por ciento de todos los empleados dentro de una empresa, según Garner.

La firma de investigación ofrece algunas sugerencias para las empresas que buscan aumentar las tasas de adopción entre su fuerza laboral: implementar plataformas de BI modernas, aprovechar el análisis móvil y garantizar capacidades de integración.

Todas estas sugerencias subrayan la necesidad de facilitar experiencias analíticas positivas, flexibles y convenientes para los usuarios. De lo contrario, es menos probable que utilicen las herramientas que tienen a su disposición.

Imagina que estás tratando de comprar un par de pantalones en línea. Visitas el sitio web de una marca que generalmente te gusta, pero la página de inicio tarda más de cinco segundos en cargarse. Los controles de navegación son enrevesados. Y, para colmo, la barra de búsqueda no devuelve los resultados que necesitabas.

Si usted es como la mayoría de las personas, probablemente cerrará el sitio web frustrado y probará con otra compañía. La probabilidad de que regrese al sitio web en el futuro también es significativamente menor, según su pobre experiencia de usuario (UX).

Muchos de los mismos principios se aplican a Analytics plataformas Las interfaces complicadas, con fallas o confusas disuaden a los usuarios de trabajar con datos, especialmente a los usuarios no técnicos con experiencia analítica limitada.

Cuanto más bajas caen las tasas de adopción, menos empleados incorporan conocimientos de datos en la toma de decisiones, y con menos frecuencia. Esto comienza a socavar el posible impacto positivo de la toma de decisiones basada en datos en el resultado final. ¿Y no es ese el punto? 

Impulse una experiencia de usuario positiva a través del análisis de datos

Examinemos qué constituye un diseño de UX de análisis positivo capaz de fomentar la adopción por parte de los empleados.

Aquí hay algunos pilares de UX de análisis positivo para considerar:

  • Elija una plataforma capaz de servir a los usuarios avanzados (analistas y científicos), así como a los usuarios comerciales ocasionales a escala. Una plataforma unificada también es preferible a un mosaico de múltiples soluciones dispares.
  • Haga que las ideas se puedan compartir fácilmente en toda una organización y más allá. La investigación muestra que implementar análisis móviles, accesibles de forma remota en teléfonos inteligentes, puede aumentar las tasas de adopción. Asegúrese de que las herramientas y los conocimientos se puedan integrar en los flujos de trabajo compartidos para obtener los mejores resultados. Interfaces de autoservicio, herramientas interactivas de visualización de datos y los tableros colaborativos son imprescindibles. 
  • Aproveche la búsqueda y el análisis impulsado por IA en conjunto. Las herramientas de búsqueda proporcionan un paradigma para que cualquiera pueda hacer preguntas, generar visualizaciones y extraer información. Mientras tanto, el análisis impulsado por IA hace el trabajo pesado de extraer datos para obtener información relevante en lugar de depender exclusivamente de los esfuerzos manuales de los analistas humanos.
  • Establezca la confiabilidad de los datos y una única fuente de verdad; de lo contrario, los usuarios pueden desconfiar de creer en sus hallazgos.
  • Supervise el uso y la seguridad de los datos a través de un gobierno centralizado sólido. Como Revista de Finanzas Estratégicas señala, los principios fundamentales de la el gobierno de datos son la rendición de cuentas, la estandarización y la calidad.

Optimizar la experiencia de usuario del análisis de datos moderno es principalmente una cuestión de comprender lo que los usuarios quieren y necesitan, y luego ofrecer experiencias de datos convenientes, flexibles, interactivas y escalables.

Artículo de experiencia de usuario de análisis de datos y permiso para publicar aquí proporcionado por William Rovetto. Escrito originalmente para Supply Chain Game Changer y publicado el 23 de marzo de 2020.
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