Визуализация для разных аудиторий: как сделать отчеты по вовлеченности полезными
Людмила Рогова
Руководитель консалтинговой практики TalentCode
14 мая 2025 г.
В современном корпоративном мире мы стремимся принимать решения на основе данных. Но это получается далеко не всегда — и одна из причин в неудобной или мало понятной визуализации данных. При этом с отчетами и цифрами мы сталкиваемся регулярно: либо в роли потребителя данных — того, кто принимает решения, либо в качестве создателя отчетов — того, кто готовит почву для принятия будущих решений. В обоих случаях важно понимать, как работает визуализация.
Для меня, как для создателя отчетов, визуализация — это три мощных инструмента в одном:
Для меня, как для создателя отчетов, визуализация — это три мощных инструмента в одном:
- Детектор ошибок в данных (если цифры не сходятся — визуал это покажет сразу).
- Генератор гипотез (визуальные паттерны часто подсказывают неочевидные идеи)
- Мост в коммуникации с бизнесом — именно на этом блоке мы сделаем упор в этой статье. Опора на цифры, четкие данные и понятную аналитику — то, к чему стремятся лица принимающие решения.
Визуализация отчетов по вовлеченности: почему традиционные отчеты теряют эффективность
В мире визуализации данных существует множество подходов и принципов, часто противоречащих друг другу. Это неудивительно — визуализация балансирует между наукой и искусством, оставляя простор для профессиональных дискуссий.
Сегодня хочу поделиться особенно ценным для HR-аналитики подходом Альберто Кайро, который помогает проверять свои визуализации по нескольким ключевым принципам. Рассмотрим этот подход на примере отчета по вовлеченности.
Классический отчет по вовлеченности часто напоминает многотомную энциклопедию: десятки диаграмм, множество показателей в различных разрезах, подробная детализация каждого аспекта. Однако именно эта избыточность данных затрудняет достижение главной цели — выявление проблемных зон и принятие конкретных управленческих решений.
Сегодня хочу поделиться особенно ценным для HR-аналитики подходом Альберто Кайро, который помогает проверять свои визуализации по нескольким ключевым принципам. Рассмотрим этот подход на примере отчета по вовлеченности.
Классический отчет по вовлеченности часто напоминает многотомную энциклопедию: десятки диаграмм, множество показателей в различных разрезах, подробная детализация каждого аспекта. Однако именно эта избыточность данных затрудняет достижение главной цели — выявление проблемных зон и принятие конкретных управленческих решений.
Разные аудитории – разные потребности
Ключевая проблема универсальных отчетов — игнорирование специфических потребностей различных пользователей. У каждой группы пользователей отчета будет своя цель, контекст, каждой нужен свой уровень детализации. Даже способ восприятия информации может отличаться — зависит от их бэкграунда.
Рассмотрим основные группы:
Один и тот же отчёт на всех этих уровнях не сработает — а вот адаптированные визуализации вполне могут помочь. При этом, сами исходные данные остаются одними и теми же.
Рассмотрим основные группы:
- Топ-менеджмент нуждается в быстрой оценке критических отклонений и определении необходимости вмешательства
- HR-бизнес-партнеры анализируют глубинные причины и сравнивают тренды по сегментам
- Специалисты по обучению используют данные для оптимизации образовательных программ и их влияния на вовлеченность
- Сотрудники ожидают прозрачной обратной связи о результатах опроса и последующих изменениях
Один и тот же отчёт на всех этих уровнях не сработает — а вот адаптированные визуализации вполне могут помочь. При этом, сами исходные данные остаются одними и теми же.
Интенсив «Data Storytelling: данные, которые будут работать на вас» за 4 дня научит превращать сложные цифры в наглядные графики, которые поймет любая аудитория.
Хотите научиться создавать понятные отчеты по вовлеченности?
Принципы эффективной визуализации по Кайро
Альберто Кайро предлагает пять основных принципов, которые можно использовать для проверки своих визуализаций:
Делает данные значимыми. Помогает увидеть проблему по-новому, изменить точку зрения, расширить знание.
- Truthful — Правдивая. Отражает данные честно. Не искажает смысл, не вводит в заблуждение. Уважает контекст и ограничения данных.
- Functional — Функциональная. Выполняет свою задачу — помогает анализировать, сравнивать, находить закономерности. Поддерживает принятие решений.
- Beautiful — Красивая. Визуально аккуратная и приятная. Эстетика не мешает восприятию, а помогает привлечь и удержать внимание.
- Insightful — Проницательная. Помогает выявить скрытые взаимосвязи, закономерности, аномалии. Приводит к новым наблюдениям.
- Enlightening — Просветляющая / Дающая новое понимание
Делает данные значимыми. Помогает увидеть проблему по-новому, изменить точку зрения, расширить знание.
Паспорт визуализации — проверяем себя по чек-листу
Забирайте сейчас
Бесплатный PDF-гайд «Паспорт визуализации: чек-лист для самопроверки»
Оставьте email и получите удобную памятку, которая поможет сделать ваши дашборды по вовлеченности понятными и эффективными.
Забирайте сейчас
Бесплатный PDF-гайд «Паспорт визуализации: чек-лист для самопроверки»
Оставьте email и получите удобную памятку, которая поможет сделать ваши дашборды по вовлеченности понятными и эффективными.
На первый взгляд процесс создания визуализации кажется понятным, но есть ключевой момент — учет потребностей целевой аудитории, который требует дополнительной проработки. Для этого я использую специальный чек-лист, который помогает структурировать типовые сценарии использования отчетов.
В чек-листе я собрала наиболее распространенные варианты, но в каждой организации может быть своя специфика. Именно поэтому важно адаптировать и заполнять подобный чек-лист еще до того, как вы приступите к созданию визуализаций. Это поможет избежать типичной ошибки — когда графики создаются ради графиков, а не для решения конкретных задач пользователей.
В чек-листе я собрала наиболее распространенные варианты, но в каждой организации может быть своя специфика. Именно поэтому важно адаптировать и заполнять подобный чек-лист еще до того, как вы приступите к созданию визуализаций. Это поможет избежать типичной ошибки — когда графики создаются ради графиков, а не для решения конкретных задач пользователей.
Чек-лист: что нужно знать до создания визуализаций
1️⃣ Кто целевая аудитория?
☐ Руководитель (CEO, директор, начальник)
☐ Аналитик или специалист
☐ Исполнитель (менеджер, координатор)
☐ Внешний клиент или партнёр
2️⃣ Какой уровень вовлечённости в тему?
☐ Низкий (первый раз видят эти данные)
☐ Средний (пользуются ими иногда)
☐ Высокий (работают с ними регулярно)
3️⃣ Что нужно сделать после просмотра?
☐ Принять решение
☐ Обсудить с командой
☐ Получить факт / понять статус
4️⃣ Где будет использоваться график?
☐ Слайд на встрече
☐ Интерактивный дашборд
☐ Отчёт/презентация без устных пояснений
☐ Руководитель (CEO, директор, начальник)
☐ Аналитик или специалист
☐ Исполнитель (менеджер, координатор)
☐ Внешний клиент или партнёр
2️⃣ Какой уровень вовлечённости в тему?
☐ Низкий (первый раз видят эти данные)
☐ Средний (пользуются ими иногда)
☐ Высокий (работают с ними регулярно)
3️⃣ Что нужно сделать после просмотра?
☐ Принять решение
☐ Обсудить с командой
☐ Получить факт / понять статус
4️⃣ Где будет использоваться график?
☐ Слайд на встрече
☐ Интерактивный дашборд
☐ Отчёт/презентация без устных пояснений
Взяв в руки/голову эти чек-листы (помогают не увлечься и не сбиться с пути), я получила то, что вы видите ниже. Как думаете, будет лучше работать в сравнении с более привычными презентациями?
Если вы хотите глубже погрузиться в тему и научиться создавать такие визуализации для своей компании, приглашаю на практический интенсив «Визуализация HR-данных».
За 4 занятия мы разберем все эти принципы на реальных кейсах и научимся применять их в ежедневной работе.
Подписаться на рассылку
Заполняя эту форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности TalentCode.