Pour l'ajout de texte à votre visualisation de données - les mannequins

Ajouter n'importe quelle forme de texte aux visualisations de données peut sembler contre-intuitif, mais avec la bonne application, le texte peut être un ajout puissant à toute visualisation de données. Avant de devenir fou en ajoutant du texte à vos visuels, cependant, vous devez respecter certaines règles pour éviter d'encombrer vos visuels:

• Utilisez le moins de mots possible. Le texte ajouté à une visualisation de données doit être complémentaire. L'espace est généralement très limité, alors votre objectif est d'expliquer votre visuel avec le moins de mots possible. Les spécialistes du marketing par e-mail le font tout le temps, passant parfois des heures ou même des jours sur une même ligne d'objet, dans l'espoir d'obtenir le meilleur taux d'ouverture de courrier électronique possible. Le taux d'ouverture est calculé en exprimant le nombre d'e-mails ouverts en pourcentage du total des e-mails.

  Ce processus nécessite généralement des choix de mots minutieux, la prise en compte de l'espace limité disponible sur une seule ligne et plusieurs tests de division pour confirmer l'efficacité de la ligne d'objet choisie. Fait correctement, le processus peut augmenter astronomiquement les taux d'ouverture des courriels. Il en va de même pour l'ajout d'une ou deux lignes de texte à une visualisation de données donnée. Fait correctement, il peut pratiquement éliminer l'interprétation erronée des données.

  Split testing est une méthode de marketing qui divise les abonnés au courrier électronique en deux groupes. Chaque groupe reçoit un e-mail distinct qui est ensuite suivi et comparé en fonction de mesures spécifiques. Celui avec les meilleures métriques est utilisé.

• S'en tenir à des mots simples ou à des caractères uniques. L'utilisation de mots simples est la clé qui permet à vos utilisateurs de comprendre d'un coup d'œil votre texte visuel et d'accompagnement. Dire qu'un nombre a augmenté ou utiliser une flèche vers le haut (↑) au lieu de dire que quelque chose a augmenté, ou dire que quelque chose est «mauvais» plutôt que «négatif». "Ces exemples présentent l'information d'une manière facile à digérer.

  La simplicité est la clé lorsqu'il s'agit de choisir des mots.

  Évitez d'utiliser des acronymes nécessitant des connaissances existantes ou des actions supplémentaires à interpréter.

• Utilisez des lignes de texte uniques. En plus de garder le texte simple, vous devez le garder court. Juste la vue de plusieurs lignes de texte peut rendre un utilisateur hésitant à commencer à lire ce texte. Votre objectif devrait être d'utiliser une seule ligne de texte facile à lire et à interpréter.

• Appliquez la couleur avec parcimonie. Bien que l'ajout de couleurs d'alerte RAG (rouge, orange et vert) puisse être utile, l'ajout de couleurs aléatoires pour que le texte se démarque de vos visuels n'est pas une bonne idée. En général, les visualisations de données sont riches en couleurs et l'ajout d'un texte dans une couleur qui contraste avec le visuel entraîne la concurrence du texte avec le visuel.Lorsque vous êtes débutant, essayez de vous en tenir aux couleurs du texte telles que le noir, le bleu et le gris.

  Les couleurs RAG (abréviation de Rouge, Ambre et Vert) sont utilisées comme couleurs d'alerte dans les visualisations de données. Pensez à un feu de circulation: Rouge signifie «Arrêtez, quelque chose ne va pas! "; le jaune signifie "Procéder, mais avec prudence! "; et vert signifie "Allez, tout va bien! "

• Connaissez vos données. Une règle essentielle à propos de l'ajout de n'importe quelle forme de texte pour décrire une visualisation est de s'assurer que le texte s'applique au scénario des données affichées, surtout si les données sont dynamiques. Cela signifie que vous ne pouvez pas inclure un ensemble de texte statique pour un seul scénario de la visualisation des données, car le texte ne sera pas applicable lorsque les données changent avec le scénario. Cette situation est l'endroit où le texte dynamique est utile.