[Data Visualization] Có thể bạn bỏ qua những điều này

P/S Tối qua trong phòng sauna mình đã nghĩ về chặng đường sắp tới nên làm gì, đi đâu. Tất cả dường như thật mơ hồ ngoại trừ chuyến đi Hạ Long sắp tới. Thôi thì trước khi đi mình hoàn thành nốt bài viết này. Rồi lúc ngồi trên máy bay mình nghĩ tiếp vậy :8

Nói mình nghe xem suy nghĩ của bạn là dạng chữ hay dạng hình? Hẳn là bạn cũng có câu trả lời rồi. Hình ảnh là phương tiện truyền tải thông tin nhanh gọn nhất và dễ nhớ nhất. Là một người kiếm sống bằng việc vẽ vời, mình mặc nhiên không dám tự nhận mình giỏi về công việc này, tuy nhiên trong quá trình làm, mình gặp được một vài thảm cảnh tới từ stakeholders và không muốn nó tái diễn lại với bản thân nữa nên sẽ viết ra đây để bạn cùng phê bình cho mình tự kiểm điểm. Trong bài viết này, mình muốn chia sẻ về cách dùng hình ảnh để thuyết phục, thay vì cách vẽ hình đẹp và hút mắt, nếu bạn có hứng thú, xin mời tiếp tục với mình nha!

Bây giờ mình có một graph như vầy, cho bạn 2s để nhìn, sau đó hãy nhắm mắt lại tầm 5s và tiếp tục đọc. Thứ mà bạn thấy còn sót lại trong đầu là gì? Để mình đoán nha: đường màu cam đi lên, đường màu cam bên phần chú thích và tên của graph sẽ là những thứ đầu tiên bạn nghĩ đến.

Nào bây giờ nhìn lại tấm hình và xem kỹ các mũi tên có đánh dấu thứ tự, theo thứ tự thì 1,2,3 cũng chính là những thứ dễ đập vào mắt của chúng ta nhất. Chứ không phải là từ tiêu đề, xong rồi tới trục x, trục y, hình vẽ và chú thích. Tức là chúng ta: 1. Không đọc thông tin theo thứ tự từ trái sang như cách trình bày thông tin. 2. Đọc những gì nổi bật nhất trước (cụ thể trong hình là những chi tiết có màu sắc nổi bật hơn) 3. Chỉ nhớ một số thông tin nhất định (cụ thể là nhớ tầm 3 thông tin trong 1 hình ảnh)

Hãy áp dụng 3 điểm trên cho hình vẽ của bạn, đúng hơn là hãy tận dụng. Bây giờ hãy nói về

Có 2 mục đích chính:

Mình lấy ví dụ một đồ thị dùng để thống kê lại user journey trong ứng dụng:

–và một graph dùng trong slide trình bày cho sếp:

Quá trình là mình sẽ dùng exploratory visualization để tìm thông tin giá trị, sau đó dùng declaration để nói chuyện với decision makers. Cho nên để nói về chart nào ăn tiền hơn, phải nói đến cái thứ 2 🙂

Sau khi xác định được ý định truyền tải thông tin theo cách nào, mình cùng bắt tay vào việc vẽ vời thôi.

1. Chuẩn bị: Thứ cần chuẩn bị là câu hỏi và thông tin để trả lời câu hỏi.

2. Vẫn là chuẩn bị: Nói chuyện với stakeholders nếu câu hỏi chưa rõ, và thông tin bạn đưa ra cảm thấy không chắc. Hoặc có thể trò chuyện với đồng nghiệp hoặc các dept liên quan về thông tin này, biết đâu sẽ có thêm góc nhìn. Hãy làm cho đến khi bạn thấy tự tin với thông tin mình chuẩn bị “công bố chính thức”.

3. Vẽ đi: giờ vẽ được rồi đó. Thông thường thì thao tác này rất đơn giản và nhanh gọn với visualization tools như PowerBI, Tableau, Looker,..chỉ cần vài cái kéo thả là có ngay một cái đồ thị. Hình dưới mình hay dùng để tham khảo cách chọn một đồ thị tốt nhất với loại dữ liệu đang có và phương thức mình muốn truyền tải thông tin.

Chart mà mình thường hay dùng nhất là line chart (biểu đồ đường), bar chart (biểu đồ cột), số và bảng. Mình cũng nghĩ là xuyên suốt cuộc đời vẽ vời thì 4 loại đó cũng đủ để thao túng người khác rồi. Phần này mình xin phép không bàn nhiều vì mình tin là đó kha khá khoá học đã dạy, trường hợp nào nên chọn chart nào. Tuy nhiên với declaration visualization, khi đưa nó vào ngữ cảnh cần làm nổi bật thông tin mình muốn, sẽ cần thêm một chút xào nấu nữa cho biểu đồ.

Cố gắng làm cho đồ thị của bạn đơn giản, thứ nhất là để tránh rối mắt sếp, thứ 2 là để chừa đất cho thứ mà bạn muốn highlight. Một quy tắc mình hay tuân theo trong bố cục khung hình là 80% hình, 20% là các phần còn lại như chart title, chú thích, nguồn data.

(1) Highlight ý chính: Tận dụng những quy tắc hiển nhiên như giảm thì màu đỏ, tăng thì màu xanh, màu của thương hiệu, màu của đối thủ

(2) Chỉnh sửa lại những gì xung quanh thông tin chính đó: dùng màu xám cho những yếu tố nền, bỏ bớt grid line, data point của trục x, trục y khi bạn thấy không cần thiết

Một tip để giúp bạn vẽ hiệu quả hơn là thay vì tự hỏi “tôi đang muốn đưa ra <thông tin gì>” thì hãy hỏi rằng “tôi đang muốn thuyết phục <ai> <điều gì>”. Khi đó bạn sẽ chỉ tập trung vào luận điểm chính.

Mình lấy ví dụ một quá trình tinh chỉnh lại đồ thị trước (hình bên trái) và sau (hình bên phải). Bạn có nắm bắt được thông điệp nhanh hơn không?

Bạn thử nhìn 2 đồ thị sau nhé.

Vẫn là thông tin về tỉ lệ người đi làm có kỳ nghỉ dài tuần giảm dần theo thời gian, nhưng với graph bên trái, bạn thấy mức độ giảm từ năm 1977 đến năm 2014 lớn hơn so với graph bên phải đúng không? Lý do là trục y đã bị cắt mất data từ 0 – ~50%, và thế là cái view vô tình bị phóng to lên.

Giờ bạn hãy thử nhìn 2 đồ thị sau:

Vẫn cùng một lượng thông tin là thị phần của Tesla đang tăng dần. Tuy nhiên thực tế tỉ trọng nó không chiếm quá nhiều trong cả market share – điều mà nếu nhìn ở đồ thị bên trái thì bạn khó lòng nào hình dung được. Lý do là chúng ta đang nhìn data ở hai hệ quy chiếu khác nhau ở đồ thị bên trái.

Cũng vì đem so sánh dữ liệu ở 2 scale khác nhau, chúng ta dễ dàng bị thao túng về mối quan hệ giữa chúng. Ở hình minh hoạ bên trái, dường như doanh số iPhone lại có mối quan hệ khá chặt chẽ với số ca tử vong vì ngã cầu thang. Một vài người sẽ kết luận là iPhone gián tiếp gây ra những vụ té cầu thang vì người dùng ngày càng dán mắt vào điện thoại.Tuy nhiên nhìn kỹ thì nếu đem về cùng một hệ quy chiếu (một trục y) thì cả hai biến chẳng liên quan gì nhau.

-----

Hình vẽ mà thiếu đi câu chuyện của nó thì cũng giống như mình nhìn đĩa đồ ăn ngon trước mặt nhưng không có muỗng vậy :3 - Mình không biết cách ăn. Ngay từ đầu việc tối giản hình ảnh là để tập trung và câu chuyện mà chúng ta sắp kể cho stakeholders.

1. Vẽ ít nói nhiều

Trong nhiều buổi thuyết trình cho stakeholders, mình đã có rất nhiều lần nhìn vào slide và bắt đầu giải thích ý nghĩa của nó: “Đây là đồ thị biểu diễn sự khác nhau giữa nhóm retain và nhóm churn. Màu xanh lá biểu thị cho nhóm user retain và màu đỏ là nhóm user churn. Trục x biểu thị số tuổi, trục y biểu thị tỉ trọng user, từ 0-100%. Như mọi người có thể thấy, nhóm user churn ở bên trái đây đa phần có số tuổi từ 45 trở lên. Có thể có một sự liên quan giữa độ tuổi và loại user ở lại với sản phẩm của chúng ta..” Thực tế thì cách này làm cả 2 bên đều mệt. Mình thì mệt vì phải giải thích, sếp thì mệt vì phải ngồi nghe từng chi tiết nhỏ trên biểu đồ. Nhắc lại lần nữa là sếp không có thời gian. Nhưng tới sau này mình mới nhận ra điều này và bắt đầu thay đổi cách trình bày, sau đó vẽ biểu đồ sao cho nó support tốt nhất luận điểm của mình: “Có vẻ độ tuổi có liên quan đến khả năng user tiếp tục sử dụng sản phẩm, khi millennium và genZ có khả năng ở lại với chúng ta cao hơn khi tới 80% retaining users chính là họ. Chúng ta cần đào sâu hơn khía cạnh này để xác định tệp khách hàng tiềm năng.”

2. Khi cần có gì quan trọng, tắt cái chart của bạn đi, và để lại vài chữ trên slide thôi. Sau đó nói ra điều bạn muốn nhấn mạnh. Người nghe lúc này sẽ chỉ tập trung vào bạn mà thôi.

3. Với những chart trông có vẻ lạ với stakeholders, dành ít câu để giải thích sau đó quay trở lại tiếp với nội dung.

Một điều mà sau này ngồi nghĩ lại mình vẫn thấy mệt trong người, lúc mình mới vào làm ở công ty hiện tại, bài thuyết trình thứ 2 mình đã giới thiệu một biểu đồ khá lạ với họ – biểu đồ hộp (box plot) và cố gắng giải thích cho stakeholders về biểu đồ đó bởi vì bài thuyết trình của mình phần lớn dùng biểu đồ này. Để chắc chắn thì mình đã hỏi họ đã nắm được ý nghĩa của biểu đồ không. “Well”, “Uh huh” Đó là những gì mình nhận được. Chứng tỏ họ đã bị overwhelmed. Bài thuyết trình may nhờ có executive summary, nếu không sẽ như nước chảy lá sen luôn. Insight của chúng ta có hay ho tới đâu mà không truyền tải được thì cũng bằng không. Hình vẽ của chúng ta trông fancy tới đâu mà làm người nghe khó hiểu thì họ cũng chỉ khen hình đẹp, bạn này kỹ thuật cao siêu quá, và chỉ tới đó thôi. Sau cùng thì bằng việc học trên lỗi sai của người khác và trên lỗi sai của chính mình mới giúp chúng ta nâng cao tay nghề. Trên đây là một số chia sẻ ngắn của mình liên quan đến chủ đề trực quan hoá dữ liệu. Hẹn gặp lại bạn vào một ngày thiệt gầnn!

GOOD CHARTS: THE HBR GUIDE TO MAKING SMARTER, MORE PERSUASIVE DATA VISUALIZTIONS