Visualizar los efectos de los obstáculos en los números de usuario

Question

Tengo los siguientes datos:

1000 users were invited
 990 emails delivered successfully
 200 visited the system
  60 tried to create an account 
  58 tried to create an account with a valid email
  50 successfully created an account (i.e. chose a secure password)
  40 participated by voting
  10 posted something

Mientras que yo podría utilizar un gráfico de barras, la proporción de 60:58:50 es probable que se pierdan. Si me gustaría usar una escala logarítmica, la proporción sería distorsionada y la sensación de números se hubieran perdido.

Hay una buena manera de representar tanto la (importante) la pérdida en la atención de los usuarios debido a la cantidad de obstáculos, así como el efecto de cada obstáculo?

Answer 1

He aquí un intento de uso de R y ggplot2, estoy seguro de que hay otros que son más efectivas.

library(ggplot2)
#Load data
dat <- data.frame(Number = c(1000, 990, 200, 60, 58, 50, 40, 10),
                  Action = c("Emails Invited", "Emails Received", "Visited System", "Tried To Create Account",
                             "Used Valid Email To Create Account", "Successfully Created Account", 
                             "Participated by Voting", "Posted Content"),
                  stringsAsFactors = FALSE)

#Create data needed for geom_segment
dat <- transform(dat, lowval = -(Number / 2)
                 , highval = Number / 2
                 , index = rev(1:nrow(dat)))

#plot it
ggplot(dat, aes(x = lowval, xend = highval, y = index, yend = index)) +
  geom_segment(size = 4, colour = "steelblue") +
  geom_text(aes(x = 0, y = index - 0.25, label = paste(Number, Action, sep = " ")), size = 3.5) +
  theme_bw(18) + #Make default font a bit bigger
  opts(title = "Effects Of Hurdles On User Numbers") +
  opts(axis.text.x = theme_blank(), axis.title.x=theme_blank()) +
  opts(axis.text.y = theme_blank(), axis.title.y=theme_blank()) 

Answer 2

Como Chase sugiere, embudos o de embudo, como los gráficos son una manera clásica de compartir esta información. Otra cosa que podría retirar es el gráfico en Cascada, pero creo que los que son buenos en los tamaños absolutos, no relativos tamaños.

Me gustaría sugerir un enfoque muy diferente - hoja de cálculo de la simulación.

A menudo nos encontramos en situaciones donde intuitiva razonamiento es difícil de quitar, incluso con los hechos justo en frente de nosotros. He encontrado que una buena manera de hacer que los hechos más influyentes es a través de la simulación que muestra lo mucho que un cambio puede afectar el resultado final. Un simple embudo de conversión como esto puede ser fácilmente convertida en un modelo de hoja de cálculo que comienza con 1.000 usuarios, y las reduce con un % de conversión en cada paso. A continuación, puedes jugar con diferentes estrategias - "¿qué si lo hizo un 5% más fácil la elección de una contraseña segura mediante el uso de AJAX en vivo-y retroalimentación" o "¿qué pasaría si hacemos el correo electrónico más interesante para el 10% que más personas se haga clic en el enlace?"

Dicha simulación es una muy básica y limitada de la previsión. En realidad, un cambio en el correo electrónico que aumenta el correo electrónico haga clic en la tasa puede fácilmente disminuir la conversión a través de todos los pasos siguientes, ya está llegando a los usuarios que están más lejos de su objetivo principal, y también podría aumentar fácilmente la conversión a través de los siguientes pasos, ya que el aumento de las personas de interés y la motivación en el acabado. Pero el valor de esta es que ayuda a enfocar a la gente en la gran imagen que cambia, a primera vista, que tendrá un mayor impacto en el extremo del embudo?