數位行銷已經擺脫了專注於過去的經驗或增加品牌曝光的舊思維方式。現在的主要內容是收集數據並解釋其對分析和決策的意義。隨著數據的重要性不斷上升，這意味著行銷人員必須具備收集和呈現數據的知識。資料視覺化不再是只有研究人員或資料科學家才應該具備的技能。
什麼是數據視覺化？
資料視覺化是資料和資訊的圖示表示。透過使用地圖、圖形、圖表等視覺元素，幫助觀眾一目了然地了解結果中的趨勢、模式。
大數據自 2005 年出現以來，資料科學家和數據分析已成為科技和新創產業最搶手的工作之一。這也改變了逐漸強調數據導向的行銷生態。因此，數據視覺化最終成為行銷人員應該具備的技能，以幫助利害關係人更快、更準確地做出決策。
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行銷人員如何學習數據視覺化？
在大數據分析和數據視覺化方面，往往需要R程式設計和Python技能，但這也是大多數行銷人員不具備的一些深入的程式設計技能。別擔心，有許多資源豐富且優秀的資料視覺化工具無需任何程式設計技能即可使用。
但是，請記住，如果您想學習如何視覺化數據，掌握這些工具並不是主要目標。請查看以下步驟以了解更多資訊。
1. 學習如何組織數據
行銷人員總是關注數字，並且對 Facebook 廣告或 Google Ads 並不陌生，因為它們擁有大量可以分析的數據。哪些指標重要由行銷人員決定。我想追蹤每月每次轉換費用嗎？我想查看不同產品的每週轉換率嗎？行銷人員會針對不同的目標分別需要不同的數據，然後透過 Excel 或 Google Sheet 匯出並整理它們，以獲得乾淨可用的數據。
2. 決定圖表中所包含的內容
資料視覺化的目的是以最簡單、最清晰的方式傳達複雜的資料。清晰的圖表通常不允許包含太多訊息，您必須決定您最需要哪些資訊。
例如，您想要按地區顯示用戶百分比、貼文排名或每月的轉換率嗎？規劃您想要先呈現什麼類型的資訊以及每個資料如何相互關聯。該圖表將更加簡單且更容易理解。
3. 選擇正確的圖表類型
資料視覺化有幾種常見類型，包括圖表、表格、圖形、地圖、資訊圖表等。
例如，圓餅圖適合呈現不同比例的訊息，例如不同產品產生的收入百分比；長條圖適用於趨勢變化，例如每月 2 種產品產生的收入。
當你理解了這些圖表和資訊之間的關係時，你絕對可以更好地形象化它。
建議的數據視覺化工具
一旦您掌握了數據組織、數據分析和理解圖表差異的基礎知識，就可以視覺化數據了。查看 5 個適合行銷人員的使用者友善資料視覺化工具。
Excel 與 Google 表格
你一定在想，我每天都用這個！是的，但是您真的熟悉可以用它執行的每個公式或函數嗎？大多數想要學習資料視覺化的行銷人員都有一個誤解，認為一定有一些工具可以透過輸入資料來產生漂亮的圖表。
創建漂亮的數據圖表的前提是熟悉數據的特徵以及它們之間的關係。如果您對資料相對陌生，Excel 和 Google Sheet 是學習組織、解釋和視覺化資料的最佳工具。當您熟悉它們後，您實際上可以在 Excel 和 Google Sheet 中從頭開始建立專業圖表。
Google Data Studio
Google Data Studio是Google推出的免費資料視覺化工具。它可以與其他工具集成，例如Google Analytics、Google Sheet、YouTube、Google Ads等。它有很多模板可以用來讓你免去思考簡報的麻煩。它還具有一些動畫功能，可讓您製作令人驚嘆的視覺化效果。
Tableau
Tableau 可能是世界上最著名的資料視覺化工具之一。它非常易於使用，因為它不需要程式設計技能，並且能夠透過拖放來視覺化資料。即使資料量很大，Tableau 也非常快速且使用者友好。
Power BI
Power BI 是 Microsoft 推出的資料視覺化工具。如果您是Microsoft Office用戶，那麼使用Power BI將是您最方便的選擇。此外，Power BI強調分析與視覺化的結合。匯入原始數據，讓 Power BI 幫助您分析和視覺化數據。
Visme
Visme 的最大優勢之一是有大量漂亮的模板可供使用，不僅可用於數據視覺化，還可用於品牌內容。資訊圖表中可以製作的元素有很多，許多人也使用 Visme 進行 Instagram 內容創作。
結論
回顧一下，有效的資料視覺化是資料分析的重要步驟。儘管行銷人員通常不必像資料工程師或資料科學家那樣處理複雜的數據，但數據視覺化對於大多數行銷人員來說仍然是一個很大的學習曲線。本文僅包含初學者的基本指南。如果您想了解更多關於數據視覺化的知識，請點擊此處以取得獨家學習資源。成為擅長數據視覺化的數據驅動行銷人員！