Redesignarea analytics-ului LinkedIn

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Permiteți-mi să explic.

‍
Ați verificat recent secțiunea „Content performance” de pe LinkedIn?

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Iată ce veți vedea

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍
La prima vedere ați putea crede: Hm, arată bine. Afișează:

‍
1. Evoluția impresiunilor în timp
2. Total impresiuni pentru perioada selectată
3. Trecând cu mouse-ul peste linie, vedeți datele pentru ziua respectivă și variația față de ziua anterioară – destul de interesant
4. Puteți schimba perioada de timp
5. Puteți comuta între impresiuni și engagements și aveți chiar o definiție pentru fiecare
6. Puteți chiar vedea variația pentru perioada selectată

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Sub graficul liniar vedeți și o listă cu postările dumneavoastră de top, în ordine descrescătoare după numărul de impresiuni sau engagements.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Deci ce nu este în regulă?

Mă bucur că ați întrebat.

‍

Încercați acum să vă uitați la graficul liniar și la postările de top din propriul cont.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Vedeți ce lipsește?

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍
Exact. Nu puteți vedea postările dumneavoastră pe graficul liniar.

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

Asta înseamnă că nu știți ce postări au generat fiecare vârf de impresiuni sau engagements.

‍

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

Consider că aceasta este, fără îndoială, cel mai important lucru pe care ar trebui să-l știți din această analiză.

‍

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

Singura modalitate de a determina când ați postat este un exercițiu mental de estimare vizuală și navigarea între lista de postări și graficul liniar.

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

Pentru postările mai vechi este imposibil să identificați data postării pe graficul liniar, deoarece LinkedIn nu afișează data exactă a postării.

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

Totuși, nu se termină aici. LinkedIn ar putea ajuta mult mai mult la vizualizare.

În loc să explic ce ar fi putut face LinkedIn, urmăriți un redesign vizual al paginii de analytics și învățați treptat cum să aduceți valoare analitică utilizatorilor.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Redesignarea analytics-ului personal LinkedIn

‍

În acest exercițiu, vom respecta designul general al paginii actuale de analytics LinkedIn, ținând cont și de faptul că pagina trebuie să fie mobile friendly.

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

Aceasta va arăta că construirea de grafice bogate și relevante nu trebuie să se facă cu sacrificiul designului.

‍

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

Fără alte introduceri, haideți să începem cu graficul liniar actual.

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

‍

Am menționat deja câteva puncte forte ale graficului. Aș adăuga că graficul liniar este o alegere bună pentru reprezentarea performanței conținutului, impresiunile în acest caz. Vrem să urmărim impresiunile în timp, iar graficele liniare sunt probabil cea mai bună modalitate de abstractizare și vizualizare a timpului.

‍

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

Haideți să abordăm problema menționată mai sus, faptul că nu puteți identifica ușor postările și activitatea dumneavoastră pe graficul liniar și nu puteți înțelege impactul activității și conținutului dumneavoastră.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Există o modalitate foarte simplă de a remedia acest lucru. Trebuie doar să marcăm fiecare dată de postare pe graficul liniar. Le marcăm... ei bine, cu markere.‍

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

‍

Destul de simplu: acum vedem când ați postat în cronologia dumneavoastră. Cu această adăugire simplă, putem începe să înțelegem unele dintre vârfuri. Totuși, încă nu putem spune ce postare a ridicat linia.
‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍
Și aceasta are o soluție simplă. Putem reutiliza funcționalitățile de hover și tooltip deja implementate și afișa câteva detalii suplimentare despre postări când trecem cu mouse-ul peste markere.

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

Și gata. În acești doi pași foarte simpli, am reușit să arătăm utilizatorului ce nu putea vedea înainte și să vizualizăm impactul postărilor sale.

‍
Acum pot spune: postarea mea din 19 mai 2023 a generat 1.961 de impresiuni.

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

Consider că este rezonabil să presupunem că ar fi putut dura chiar și pentru o companie mare ca LinkedIn, cu toate procesele complexe de decizie și aprobare, mai puțin de un sprint de dezvoltare :). Deci cu siguranță ar fi putut. Pur și simplu au ales să nu o facă. De ce? Am câteva teorii, dar observațiile mele despre acest subiect sunt mai jos.

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

Acum, haideți să păstrăm ritmul și să vedem ce altceva putem face pentru a îmbunătăți și mai mult. Și, cum veți vedea, putem face mult mai bine.

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

Cititorul atent poate a observat deja o problemă latentă a noului design. Cum afișați datele când aveți 2, 3 sau 10 postări într-o zi? Cu toții cunoaștem oameni care postează suficient de des pe LinkedIn, nu-i așa?

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

Haideți să analizăm o abordare pentru gestionarea mai multor postări pe zi.

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

Întâi, putem modifica detaliile tooltip-ului la hover pe marker pentru a afișa doar numărul de postări din ziua respectivă, arătând un punct pentru fiecare postare, până la maximum 5 puncte.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Aici designul mobile și cel desktop pot diverge.

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

Pe desktop, putem aduce secțiunea „Top performing posts” în dreapta graficului liniar.

Această secțiune stă în mod normal sub graficul liniar, iar pe un monitor obișnuit de laptop este greu să o priviți concomitent cu graficul liniar. Și, din nou, nu trebuie să redesignăm întreaga pagină pentru asta.

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

‍

Sfat: Este o practică bună de design informațional să afișați datele conexe în același viewport.

Utilizatorul nu ar trebui să fie nevoit să deruleze, să schimbe tab-uri și astfel să piardă contextul când analizează puncte de date conexe.

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

‍

Făcând acest lucru, putem realiza următorul lucru excelent pe care atât de puține dashboard-uri îl fac.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Trecerea cu mouse-ul peste fiecare marker va afișa acum tooltip-ul, dar va filtra și dinamic secțiunea din dreapta și, astfel, vă va ajuta să vedeți toate detaliile de care aveți nevoie despre postările dumneavoastră.

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

‍

Aș spune că abia acum aveți imaginea completă a performanței postărilor dumneavoastră. Acum puteți vedea clar:

• când ați postat

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

• câte postări ați publicat în fiecare zi

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

• cel mai important – ce postări ați publicat în fiecare zi

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Pe mobile, cred că există argumente pentru omiterea acestor detalii, deoarece mobile ar trebui să fie ușor de parcurs. Dacă aș adăuga aceste detalii pe mobile, le-aș adăuga astfel.

Un clic pe marker ar deschide un modal cu același conținut pe care l-am plasat în dreapta graficului liniar pe desktop.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Pentru restul exercițiului, voi lucra doar cu varianta desktop. Este acceptabil ca analytics-urile avansate să fie disponibile doar pe desktop. Nu totul poate și trebuie consumat pe orice dispozitiv.

Putem chiar adăuga o secțiune „advanced” pe pagina de analytics. O vom folosi mai târziu.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Ce altceva am putea adăuga designului pe care l-am construit până acum pentru a-l îmbunătăți și mai mult?

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍
Pentru început, aș adăuga mai multe informații în partea dreaptă a fiecărei postări. Este atât de mult spațiu irosit acolo.

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

Aș adăuga engagements și un raport simplu de impresiuni la engagements(I/E). Este un calcul simplu care vă poate da o idee despre impactul postărilor dumneavoastră. Vom reveni la impact.

Vedeți cât de mult mai utile devin cardurile de postări.

‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

^‍

Postarea mea de top după impresiuni are un raport de 402,9 I/E. Cu alte cuvinte, au fost necesare 402,9 impresiuni pentru a genera un engagement.
‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍
Altceva pe care l-aș adăuga acestor carduri de postări este o etichetă care arată rangul postării comparativ cu toate celelalte postări.

Acest lucru este util când analizați date specifice și vedeți rangul fiecărei postări în ziua respectivă.
Asta e tot cu cardurile de postări. Nimic complicat și destul de ușor de implementat.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Acum haideți să redesignăm secțiunea „top performing posts”.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Nu vrem să pierdem informațiile disponibile anterior prin redesign.
Pentru vizualizarea clasamentelor, graficele cu bare sunt de obicei o alegere bună – cu siguranță mai bună decât afișarea unor carduri individuale... și doar 3 dintre ele.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Un grafic cu bare în care postările sunt sortate descrescător după impresiuni și în care afișăm cel puțin top 20 postări ar fi deja mult mai util.
Haideți să adăugăm și bare pentru engagements, ca să nu fie nevoie de clicuri dacă vrem să vedem engagements.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍
Pentru claritate, haideți să adăugăm câteva detalii. Putem afișa primele cuvinte din fiecare postare, deoarece nu avem o modalitate mai bună de a identifica fiecare postare. Putem apoi adăuga etichete de date lângă fiecare bară. În final, aș adăuga data postării pentru a plasa postările, cel puțin mental, pe un calendar.
‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍
Desigur, pentru a vizualiza cu adevărat aceste postări de top în context, clicul și hover-ul pe fiecare dintre ele ar trebui să evidențieze markerul pe graficul liniar și să filtreze secțiunea din dreapta.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Haideți să revenim la impact.

Când cineva se uită la pagina de analytics LinkedIn, se poate întreba

„Cum stau postările mele?”

Cu redesignul, cred că îi putem ajuta să răspundă la această întrebare într-un mod elegant.
‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍
Dar putem face mai mult pentru utilizatorii noștri. Și dacă putem face mai mult, de ce să nu facem mai mult pentru ei? Nu-i așa? ... LinkedIn?

Deci cum putem ajuta mai mult?

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Impact

‍

Cum afișați impactul postărilor utilizatorilor?

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Aceasta este o întrebare mai complexă și necesită câteva definiții. Cum definiți impactul?
‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍
Într-o lume ideală, am sta la masă cu utilizatorii noștri și am afla de la ei ce înseamnă impactul postărilor pentru ei.

Să presupunem că utilizatorii fie nu știu, fie că noi știm mai bine decât ei.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Serios, pentru scopul exercițiului, să presupunem că impactul postărilor se măsoară printr-o combinație de:

1. Măsuri cantitative

• impresiuni
• engagements
• engagements pe tip
• longevity - numărul de zile în care o postare a avut impresiuni
• relevance - numărulde zile în care o postare a avut engagements
• deceleration - viteza cu care impresiunile scad între data postării și data curentă
• reach - câte relații de nivel 1, 2 și 3 au interacționat cu postarea

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

2. Măsuri calitative

• Pozițiile și acreditările persoanelor care au interacționat cu postarea
• Popularitatea persoanelor care au interacționat cu postarea
• Credibilitatea persoanelor care au interacționat cu postarea
• Autoritatea persoanelor care au interacționat cu postarea, în funcție de subiectul postării

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Înțelegeți ideea? Definirea impactului este un exercițiu și multe ingrediente pot contribui. Haideți să rămânem la definiția de mai sus și să presupunem că nu suntem suficient de inteligenți pentru a pondera toate aceste ingrediente și a calcula un scor singular, similar scorului de rating Morningstar.
‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍
Deci cum informăm utilizatorii despre acest impact și îi ajutăm să-l vizualizeze?
‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍
Haideți să luăm pagina de analytics redesignată și să construim totul în modul de analytics „advanced”.

Voi propune upgrade-ul acelorași 3 secțiuni, păstrând aceleași pattern-uri de design.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Haideți să începem cu graficul cu bare.

Acesta este un loc potrivit pentru a include toate măsurile cantitative. Un tabel simplu este o modalitate bună de a le vizualiza. Adăugând o opțiune de sortare pentru fiecare coloană, vom putea vedea postările după metricile care ne interesează cel mai mult.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Haideți să continuăm cu partea dreaptă.

Vom păstra câteva detalii despre postări, dar vom extinde metricile pentru a include pe cele cantitative.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Haideți să extindem și secțiunea de engagements pentru a include numărul de engagements pentru fiecare tip.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Haideți să includem și măsurile calitative. Acesta ar fi un caz de utilizare perfect pentru un motor AI care selectează cele mai relevante persoane care au interacționat cu postarea. Să presupunem că motorul este construit și doar afișăm aceste persoane în spațiul disponibil.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

În final, haideți să upgrade-ăm graficul liniar.

Făcând clic pe un marker, ați vedea fiecare postare în partea dreaptă, dar de data aceasta vom afișa și un marker diferit pentru fiecare postare și graficele lor de tip area separate.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Haideți să vizualizăm.

Markerele și zonele reprezintă acum impresiunile individuale ale postărilor. Desigur, când există mai multe postări într-o zi, zonele pot crea aglomerare.

Putem folosi funcționalitatea de hover nu doar pentru a vizualiza impactul fiecărei postări, ci și pentru a oferi mai multe detalii.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Acum puteți vedea evoluția oricărei postări și descoperi informații suplimentare. De exemplu, am descoperit că, în general, o postare publicată vineri generează de obicei mai puține impresiuni, dar generează impresiuni lunea următoare.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Aici se încheie exercițiul nostru de redesign.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍
Analistul de date experimentat ar vorbi despre small multiples și despre compararea tuturor metricilor în timp folosind vizualizări IBCS, oferind utilizatorului mai multe opțiuni de filtrare și altele.

Chiar și după acest redesign, se pot face lucruri și mai avansate, sunt de acord.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Totuși, nu am vrut să transform pagina LinkedIn Analytics într-un dashboard. LinkedIn ar trebui să rămână prietenos, ușor de folosit și atractiv pentru majoritatea utilizatorilor.
‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍
Întrebarea pe care o am este: de ce aceste companii oferă doar analytics-ul minim?

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Am avut această întrebare de câțiva ani, iar cu cât lucrez mai mult în analiza datelor, cu atât văd mai multe companii care exportă date din platformele pe care le folosesc pentru a crea analytics, deoarece nu găsesc nimic prefabricat care să fie util.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

O perioadă am avut o teorie conform căreia spuneam: „ei bine, dezvoltatorii lor se concentrează pe funcționalitate, nu pe analytics. Crearea de grafice utile și interesante este costisitoare și consumă timp”.
‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍
Analizând în detaliu analytics-ul LinkedIn, sunt mai puțin convins de acest argument. Am văzut cât de ușor a fost să adăugăm mai multă valoare.
‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍
Noua mea teorie este că platformele pe care le folosim pun simplitatea înaintea utilității, deoarece nu cred că analytics-ul aduce valoare semnificativă nici lor, nici utilizatorilor lor.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Vi se oferă un grafic liniar simplu, dar nu puteți extrage informații relevante din el.

Vi se oferă cele mai bune 3 postări, dar fără context și fără mijloace de a analiza motivele care le-au plasat în top 3.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Acest lucru este și mai frustrant când aceste companii preiau toate datele pe care le pot de la dumneavoastră. Nu vreau să mă urc pe trenul „vinovați corporațiile mari că ne colectează toate datele”, dar ar trebui să ne așteptăm la mai mult în schimbul datelor pe care le oferim.

‍

Noua mea teorie este că platformele pe care le folosim pun simplitatea înaintea utilității, deoarece nu cred că analytics-ul aduce valoare semnificativă nici lor, nici utilizatorilor lor.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Ați putea spune: „dar hei, puteți exporta datele LinkedIn și să vă faceți analytics singuri”.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Întâi, nu puteți exporta toate datele de care aveți nevoie pentru a construi vizualizările pe care le-am creat în acest exercițiu. Dacă descărcați datele, veți vedea că LinkedIn nu vă oferă impresiunile și engagements pe postare. Le agregă pe toate postările.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

În al doilea rând, de ce ar trebui să fac eu vreo muncă pentru a vedea statistici utile despre prezența și impactul meu pe LinkedIn? Petrec suficient timp oferind LinkedIn toate datele ca ei să le folosească pentru a-și crește afacerea și veniturile. Cred că ar trebui să primim mai multă valoare pentru datele pe care li le oferim.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Consider că majoritatea companiilor pierd oportunități prin faptul că nu includ analytics în activitatea de bază. Nu cred că fiecare SaaS ar trebui să ofere dashboard-uri utilizatorilor săi, dar cred că analytics ar trebui încorporat treptat și atent în produsul de bază.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Plănuiesc să fac acest exercițiu și pentru alte platforme și să ofer mai multe exemple despre cum analytics poate îmbunătăți produsele SaaS pe care le folosim zilnic și poate genera valoare atât pentru afacere, cât și pentru utilizatori.

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Și LinkedIn... doar mă joc cu voi. Și... cu plăcere ;)

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍