In der heutigen Zeit der Webanalyse kann es durchaus nützlich sein neben dem im Unternehmen verwendeten Tracking-Tool noch ein weiteres Tool zur Visualisierung der Tracking- und den gegebenenfalls vorhandenen weiteren online- und offline Daten zu verwenden. Denn gerade bei Google Analytics, aber auch bei anderen Webanalyse Tools kommt man als Webanalyst häufig zu der Erkenntnis, dass dies kein optimales Tool zum Visualisieren der webanalytischen Kennzahlen ist. Daher stößt man oftmals schnell an die Grenzen der erkenntnisgewinnenden Darstellungsform bzw. kann bestimmte bereits sortierte oder nach bestimmten Regeln segmentierte Daten erst gar nicht darstellen.
In diesem Blogbeitrag möchten wir euch das Visualisierungstool von Klipfolio, ein in Kanada im Jahr 2001 gegründetes Unternehmen, vorstellen.
Um Klipfolio zu verwenden, muss man sich zunächst auf der offiziellen Klipfolio Webseite einen kostenpflichtigen Account zulegen und sich dann online einloggen.
Nach der Anmeldung können dann zur Datenvisualisierung sogenannte Klips erstellt oder bereits in Klipfolio verfügbare Klips verwendet werden.
Führt man zu einem späteren Zeitpunkt ein oder mehrere Klips zu einer Übersicht zusammen, so erhält man ein Dashboard. Diese Dashboards können je nach Funktionalität der Klips und den vom Dashboard-Ersteller gesetzten Einstellungen von unterschiedlichen Nutzern interaktiv verwendet werden.
Weiterhin müssen auch Datenquellen in denen sich die zu visualisierenden Daten befinden bestimmt werden und mit den jeweiligen Klips bzw. Dashboards verbunden werden.
Wir werden nun anhand eines Beispiels Schritt für Schritt einen Klip sowie ein Dashboard erstellen.
Landkarten Beispiel:
Damit das Ganze für den Leser ersichtlicher wird, erstellen wir nun gemeinsam ein Dashboard mit dem Visualisierungstool Klipfolio und wählen als Datenquelle eine neuerstellte, noch nicht in Klipfolio hochgeladene, Microsoft Excel Tabelle aus.
Fall/Herausforderung: Darstellung der Downloads nach Land auf einer geografischen Karte
Manchmal kann es sinnvoll sein, Kennzahlen wie:
- Umsätze
- Trafficzahlen
- Downloads, (unser Fall)
- etc.
nach Region und oder Land zu segmentieren. Um die segmentierten Kennzahlen dann für verschiedene Ansprechpersonen ordentlich zu visualisieren kann eine Landkarte (Map) gewählt werden.
Um eine Landkarte in Klipfolio zu erstellen bzw. zu verwenden erstellen wir zunächst ein leeres Dashboard.
Schritt 1: Leeres Dashboard anlegen
Um ein Dashboard zu erstellen, klicken wir zunächst auf das Pluszeichen oben rechts in der Dashboard-Title-Leiste.
Danach vergrößert sich die Dashboard-Leiste und es ist möglich, bereits erstellte Dashboards, aber auch leere (ohne jegliche Klips) Dashboards auszuwählen.
Wir klicken auf „Add a Blank Dashboard“, da wir in diesem Beispiel zunächst ein leeres Dashboard auffinden möchten.
Im nächsten Schritt werden darauf hingewiesen, dass wir mindestens einen Klip anlegen bzw. auswählen müssen. Dies können wir erledigen, indem wir auf „Add a Klip“ klicken (siehe Abbildung 3).
Schritt 2: Klip zum Dashboard hinzufügen
Im Folgefenster klicken wir nun auf „Build a Custom Klip“ und wählen somit keinen der bereits vorgefertigten Klips in Klipfolio aus.
Auch im neuem Fenster werden uns eine Reihe an unterschiedlichen Darstellungsformen angezeigt. Wir wählen weiter unten in der Liste die Darstellungsform „Map“ aus und klicken darauf.
Schritt 3: Datenquellen auswählen und hochladen
Im Folgefenster müssen wir eine Datenquelle auswählen. Drei Optionen können gewählt werden (siehe Abbildung 6):
- Neue Datenquelle erstellen (unsere Wahl)
- Eine bereits existierende Datenquelle verwenden
- Keine Datenquelle verwenden
Für unser Beispiel wollen wir -wie bereits anfangs erwähnt- eine noch nicht in Klipfolio hochgeladene Microsoft Excel Tabelle als Datenquelle verwenden. Dafür wählen wir „create a new data source“ aus und klicken einmal darauf.
Da wir als Input eine Microsoft Excel Datei verwenden möchten, wählen wir im Folgefenster „File Upload Excel“ aus und klicken einmal darauf.
Nun wählen wir auf unserem Rechner über „Durchsuchen“ den Speicherort aus, in dem die Inputdatei gespeichert ist und laden diese über „Upload Now“ hoch.
Im Folgefenster kann dann ein Name und eine Beschreibung angegeben werden.
Über „Save“ kann dann schließlich der Upload abgeschlossen werden.
In der Mitte befindet sich die „leere“ Weltkarte. Dieser mittlere Bereich kann über die auf der rechten Seite erkennbaren Objekte, die sogenannten „Components“, über Drag & Drop erweitert werden.
Um nun die Daten zu visualisieren klicken wir im Editor auf „ID“ und uns wird direkt unten im Fenster die Excel Tabelle angezeigt.
Leider sind in dieser Bespielstabelle aus Abbildung 12 die Länder in englischer Sprache ausgeschrieben. Klipfolio benötigt jedoch für die richtige Ländererkennung die Länderkürzel der jeweiligen Länder.
Exkurs: Länder ID downloaden
Die Länderkürzel können unter folgendem Link runtergeladen werden:
https://support.klipfolio.com/hc/en-us/articles/216183837-Regions-IDs-for-World-Map-component
Nun können wir die Länderbezeichnungen in unserer Excel Tabelle ersetzen oder in eine weitere Spalte „Region-ID“ innerhalb unser bereits hochgeladenen Excel erweitert werden. Es ist auch möglich, die neue Excel Tabelle mit den Klipfolio-Länderkürzel als weitere Datenquelle in Klipfolio hochzuladen.
Der Einfachheit halber entschieden wir uns in diesem Beispiel dafür, unsere Excel Tabelle um eine Spalte mit den „Region IDs“ zu erweitern und schließlich nochmals hochzuladen.
Dafür klicken wir oben rechts im Editor auf „Save and Exit“ und wählen aus der oberen Leiste „Library“ aus. Unter der Rubrik „Data Sources“ suchen wir unsere Excel Tabelle (die um eine neue Spalte „Region-ID“ angepasst wurde) und laden diese erneut hoch.
Wir gehen wieder zurück zu unserem Dashboard (über die Leiste „My Dashboards“) und editieren dieses.
Um nun endlich die Daten in der Landkarte sichtbar zu machen, klicken wir im Klip Editor auf der rechten Seite unter den Komponenten „Regions“ auf ID und geben folgende Formel ein:
= GROUP(slice(@ExcelTabelle1,D:D;))
Begründung der Formel für die Zuordnung der Werte zu dem Attribut ID
Mit dieser Formel ordnen wir die notwenigen Länderbezeichnungen die sich in der Spalte D befinden den zugehörigen Länderpositionen auf der Karte zu. Da in der Microsoft Excel Tabelle in der Spalte D (und auch C) ein Land häufiger als einmal auftritt (siehe Abbildung 14) gruppieren wir die Länder mit der Funktion „Group( )“.
Mit der Funktion Group ergibt sich beispielweise aus einer Spalte mit dem Inhalt:
DE, DE, DE, NL, NL, LT, LT
die Ausgabe: DE, NL, LT
Damit kommen diese Bezeichnungen nur noch einmal vor.
Mit der Funktion „Slice( )“ übergeben wir der Funktion Group( ) alle Daten einzeln aus der Spalte D ohne die erste Zeile bzw. den Titel der Spalte.
Ein Bespiel für Slice wäre: Spalte A beinhaltete die Werte in der folgenden Reihenfolge: Firma, XXX, YYY, ZZZ, AAA, BBB. Mit Slice(@A:A) ergibt sich: XXX, YYY, ZZZ, AAA, BBB.
Nun klicken wir auf das Attribut „Color2 und geben die folgende Formel ein:
GROUPBY(slice(@ExcelTabelle1,D:D;),slice((@ExcelTabelle1,B:B;)))
Begründung der Formel für die Zuordnung der Werte zu dem Attribut Color
Nun verwenden wir die Funktion „Groupby( )“, um -je nach Länderkürzel aus der Spalte D- die gesamte Anzahl der Downloads aus der Spalte B zu erhalten. Diese Funktion summiert somit für die jeweiligen Länderkürzel wie „DE“ die Anzahl der Downloads.
Nun kann man leicht erkennen, in welchen Regionen dieser Welt viele Downloads stattgefunden haben.
Je dunkler die Farben, umso höher ist die Anzahl der Downloads. Wenn wir uns nur für einen Teil der Landkarte interessieren, können wir im Klip Editor auf die Komponente „Map“ klicken und unter „Properties“ aus dem Dropdown Menü anstatt „World“ beispielsweise „Europa“ wählen. (siehe Abbildung: 17)
Damit haben wir die Aufgabe, die Downloads je nach Land auf einer geografischen Karte zu visualisieren, erfolgreich abgeschlossen.
Bemerkung:
Es sind noch einige weitere Funktionen und Formatierungsmöglichkeiten für den Klip „Map“ möglich. Diese werden Schritt für Schritt in den nächsten Artikeln den Lesern nähergebracht.