Diseño de cuadros de mando

Cuando nos enfrentamos al desarrollo de cuadros de mando, es fácil empezar la casa por el tejado. La tendencia es buscar alguna solución tecnológica que nos permita extraer los datos de diversas fuentes, y luego montar los cuadros utilizando los recursos gráficos que la herramienta nos ofrece.

De esta forma, y en muchas ocasiones, el desarrollo de un cuadro de mando se convierte más en un reto técnico, que un ejercicio de diseño. Y cuando digo “diseño” no me refiero solo a elección de colores y a la disposición adecuada de los elementos (que también), si no a un trabajo previo de selección de KPIs y un estudio serio de cómo representar los datos.

Ejemplo de Cuadro de Mandos

Todo el mundo sabe lo que es un cuadro mando (y todos los responsables quieren uno, convencidos de que solucionará sus vidas), pero a la hora de la verdad pocos son capaces de llevar el concepto a la práctica con elegancia. Para comprobar esto último, basta con hacer una búsqueda en Google del término “Dashboards”, y bucear por las imágenes que se ofrecen como resultados.

No vamos a poner aquí ninguna imagen para ejemplificar lo que es un mal cuadro de mandos (no tenemos los derechos de autor, y no creo que a nadie le siente bien ver su cuadro como ejemplo de lo que no debe hacerse). En lugar de eso, os invitamos a repasar los resultados de Google, haciendo click en el enlace del párrafo anterior. Juzgad por vosotros mismos.

Errores comunes

Lo que sí haremos a continuación, es listar los errores que suelen cometerse con más frecuencia cuando se “diseña” un cuadro:

  1. Muchos datos
  2. Presentación inadecuada de la información

El primer punto es simple. Hay un innegable horror vacui que ataca a casi todo aquel que se enfrenta al desarrollo de un cuadro. Los clientes tienden a pedir cientos de datos, y los desarrolladores a ponerlos.

La mente humana es muy limitada, y es incapaz de retener y de comprender demasiada información al mismo tiempo. Por lo que cuando incluimos más datos de los necesarios, estamos fallando en el objetivo básico de todo cuadro: informar de un vistazo sobre aquellos aspectos que merecen atención.

El segundo punto necesita un desglose. Incluso cuando no se cae en la tentación de meter un billón de KPIs comprimidos en un estado similar al del universo antes de Big Bang, muchos cuadros de mando fallan a la hora de presentar la información.

Los errores más comunes en este aspecto son:

  • Inexistencia de alertas que indiquen situaciones que requieran atención
  • Aplicación de efectos que ofuscan los datos (el 3D, por ejemplo).
  • Utilización poco eficiente de gráficas de Gauge (a todo el mundo le gustan, y se suele abusar de ellas).
  • Descontextualización de los datos. No se incluyen tendencias, variaciones entre períodos, puntos de referencia u objetivos. Tampoco se suelen segmentar los datos.
  • Uso de recursos poco informativos, sólo porque la tecnología lo permite.
  • Utilización de elementos decorativos que no aportan ninguna información útil, y que incluso dificultan la lectura de los datos.

Cómo diseñar un buen cuadro de mandos

No vamos a engañar a nadie: no es fácil. Es necesario aunar un buen marco teórico (qué mostrar y cómo), como cierta dosis de sentido común y buen gusto.

Aquí entendemos “buen gusto” como la utilización correcta de los colores y los elementos gráficos, con el objetivo de facilitar la comprensión de los datos, y no emborronarlos.

Es común encontrar analistas con un buen marco teórico, que carecen de dotes de diseño, y diseñadores que no tienen porqué saber qué es un KPI.

Afortunadamente, contamos con dos referentes que pueden ayudarnos a diseñar un buen cuadro de mandos. Entre los dos aportan teoría y diseño: Avinash Kaushik, y Stephen Few.

Avinash Kaushik tiene muy clara la filosofía de los contenidos de un cuadro de mandos, y Stephen Few (qué sabe perfectamente lo que es un KPI) ha propuesto diseños dignos de atención. Más allá de meras consideraciones estéticas, aplica criterios sólidos con respecto a la utilización de gráficos, colores, tendencias, etc…

Avinash, en su artículo “Five Rules for High Impact Web Analytics Dashboards”, resume los puntos que debe cumplir todo buen cuadro (y de los cuales hacemos aquí una traducción libre de las ideas principales):

  1. Incluir puntos de referencia y segmentar los datos: “Nunca se debe incluir una métrica de forma aislada… La regla número uno de todo gran cuadro de mandos es que no debe haber métricas sin contexto… “El contexto lo dan las tendencias, las variaciones con respecto a períodos anteriores, y la existencia de objetivos que deben alcanzase. En cuanto a la segmentación, Avinash añade: “… La segmentación es una táctica clave que facilita entender qué puede estar causando un buen o mal desempeño…”
  2. Mostrar pocas métricas (las realmente críticas): “…Monitorizar demasiadas métricas rara vez es un intento de segmentar y destacar desempeños. El resultado neto es que es casi imposible entender qué ha pasado y qué acciones deben ser llevadas a cabo.”
  3. Incluir recomendaciones e Insights: “No deberían existir cuadros de mando que no incluyan un conjunto coherente de ideas (en palabras) que resuman el desempeño y las acciones recomendadas…”
  4. Encajar todo en una sola página: Según Avinash, “…Si tu cuadro de mandos no encaja en una página, tienes un informe, no un cuadro.”
  5. Mantener la relevancia: “Contrariamente a la creencia popular, los cuadros de mando no están tallados en piedra, y no son permanentes…” Avinash reflexiona y se pregunta… ¿Si todo cambia, incluidos los objetivos de negocio, porqué los cuadros deben permanecer estáticos? Un buen cuadro debe evolucionar, y mostrar los KPIs relevantes según la realidad del momento.

El segundo y el quinto punto están muy relacionados. Se trata de seleccionar las métricas que mostraremos en nuestro cuadro (o lo que comúnmente se conoce como KPIs).

La pregunta que se harán los lectores avispados es: ¿y cómo selecciono los KPIs adecuados?

Pues en este punto vale la pena detenerse, y hacer un somero repaso a las primeras etapas de todo proyecto serio de Analítica Digital:

  1. Identificar los objetivos de negocio. Normalmente esto obliga a efectuar un análisis del sector, y a mantener muchas reuniones con el cliente.
  2. Determinar las necesidades de todos los que quieren un cuadro de mando. Evidentemente, a cada responsable le corresponden unos datos determinados. El CEO necesita un visión general, y el jefe de marketing debe saber cómo van las campañas. NO se puede hacer un solo cuadro que satisfaga todas las necesidades.
  3. Poner sobre un papel macro y micro objetivos, y los KPIs relacionados. Antes de diseñar los cuadros que se van desarrollar para cada responsable, hay que relacionar Macro y Micro objetivos con sus correspondientes KPIs. Este documento debe compartirse con el cliente, y consensuarse…
  4. Convencer al cliente de que un cuadro de mando no es Google Analytics con otra cara… Como ya hemos mencionado antes, los clientes suelen pedir cientos de indicadores, convencidos de que mientras más datos se muestren, mejor entenderán el estado de cosas. Con el documento desarrollado en la etapa C, debemos transmitirle al cliente la necesidad de incluir sólo los indicadores que realmente se ajustan a sus necesidades. Para facilitar las negociaciones en este punto, es muy recomendable desarrollar una estrategia formativa previa.
  5. Diseñar una implementación de las herramientas, que recoja los KPIs necesarios. Esto es evidente: una vez definidos los KPIs que se incluirán en los cuadros, debemos asegurarnos de que las herramientas los recogen.

La representación de los datos

Si ya tenemos claros todos los elementos de nuestros cuadros, y sabemos los KPIs que vamos a incluir en ellos, ha llegado la hora plantearnos la manera de presentar los datos.

En este punto entra en escena Stephen Few, quien define los cuadros de mando de la siguiente forma:

Un cuadro de mando es una pantalla que contiene los elementos de información necesarios para conseguir uno o más objetivos; consolidado y creado como una única ventana donde toda la información puede ser revisada de un vistazo.

Aunque no de forma explícita, su concepto de cuadro coincide con el de Avinash sobre todo en la necesidad de incluir datos que puedan ser abarcados de un solo vistazo.

Los criterios y reglas que aplica en el diseño de cuadros de mando están perfectamente glosados en su libro Information Dashboard Design. Displaying data for at-a-glance monitoring. Recomendamos encarecidamente su lectura.

Como ejemplo de sus propuestas, vamos a centrarnos aquí en los “Bullet Graphs”, creados por él:

Bullet Graph, de Stephen Few

Está imagen ha sido obtenida del artículo correspondiente de la Wikipedia: (http://en.wikipedia.org/wiki/Bullet_graph)

Un Bullet Grahp es la representación gráfica de una métrica o KPI, que incluye:

  1. El valor alcanzado
  2. La posición con respecto al objetivo que debe alcanzarse
  3. Una referencia visual del tipo de desempeño (bueno, regular o malo).

Este tipo de gráficos cumple con los puntos clave de toda representación adecuada de datos:

  • Contextualiza la métrica
  • Ahorra espacio

Desde mi humilde punto de vista, es mucho mejor que uno o varios Gauges:

Bullet Graphs vs Gauge

En general, los cuadros de mando de Few presentan varios conjuntos de métricas y tienen este aspecto:

Cuadro de Mandos de Stephen Few

Otros tipos de gráficos

No todas las herramientas de cuadros mando permiten crear Bullets Graphs. Sin embargo, con un poco de imaginación es posible acercarse bastante. En Excel, por ejemplo, se pueden crear gráficos como éste que soy muy útiles en las cuadros de mando:

Gráfico Metriplica

 

Sin embargo, no podemos olvidarnos de los gráficos esenciales de tendencias, barras, y tartas:

Tendencias Comparativas

 

Funnel. Ratios de Paso

 

En general, recomendamos huir de cualquier tipo de efecto superfluo. En el caso de las gráficas de tarta, debe evitarse especialmente el uso del 3D, porque altera visualmente los datos, haciendo que ciertas áreas se vean exageradamente mayores o menores que otras.

Referencias:

Avinash Kaushik: Five Rules for High Impact Web Analytics Dashboards. Occam’s Razor Blog. Útimo acceso: 8 abril 2015
Stephen Few: Information Dashboard Design. Displaying data for at-a-glance monitoring. Second Edition. Analytics Press, 2013.

Autor:

Consultor de Analítica y Optimización Web en Metriplica, especialistas en dar valor a los datos de tu web.

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