Infografiken – das zentrale Werkzeug, um B2B-Marktforschungsstudien aus der Komplexität der Datenwelt in klare und verständliche Formate zu übersetzen. Schaubilder machen Zusammenhänge sichtbar und Muster erkennbar. Gerade im B2B-Kontext, in dem Befragte häufig aus Fachexperten und Entscheidern bestehen, ist Datenvisualisierung entscheidend für die Wirkung und Akzeptanz von Studienergebnissen – besonders, wenn das Publikum nicht vom Fach ist.
Lesen Sie hier, wie Sie Studienergebnisse erfolgreich kommunizieren.
Von der Datenflut zur Kernbotschaft: Der Weg zur effektiven Infografik
1. Auswahl der Schlüsseldaten
Der erste Schritt ist die Identifikation der wichtigsten Kennzahlen, Trends oder Beziehungen, die kommuniziert werden sollen. Nicht jede Zahl muss visualisiert werden – der Fokus auf das Wesentliche verhindert Überfrachtung und lenkt die Aufmerksamkeit auf relevante Kernbotschaften. Zudem erleichtern Schaubilder die Informationsaufnahme: Eine Grafik vermittelt Informationen auf einen Blick und kann so einen ganzen Textabsatz ersetzen.
2. Schaubild erstellen: Was gilt es zu beachten?
Ist die Auswahl der relevanten Daten für die Visualisierung erfolgt, geht es an die Auswahl des richtigen Schaubildes.
Ein Schaubild entsteht in drei Schritten:
- Schritt 1: Welche Analyse soll durchgeführt werden?
- Schritt 2: Welche Aussage über Struktur, Rangfolge, Zeitreihe, Häufigkeitsverteilung oder Korrelation der Daten soll getroffen werden?
- Schritt 3: Welche Schaubildform passt zu den vorliegenden Daten?
3. Welche Aussage soll getroffen werden?
Nach der Auswahl der passenden Analyse für die vorliegenden Daten, schließt sich die Überlegung an, welche Aussage mit der Visualisierung getroffen werden soll: - Struktur-Aussage: Zeigt, welchen Anteil einzelne Komponenten an der Gesamtheit haben.
- Rangfolge Aussage: Stellt einzelne Komponenten einander gegenüber.
- Zeitreihen-Aussage: Stellt Veränderungen über einen bestimmten Zeitraum dar.
- Häufigkeits-Aussage: Zeigt die Häufigkeit des Auftretens einer Kategorie.
- Korrelations-Aussage: Zeigt, ob die Beziehung zwischen zwei Variablen einem Muster folgt oder nicht.
4. Den passenden Diagramm-Typ auswählen
Weiterführend gilt es, einen Diagramm-Typ auszuwählen. Je nach Datenstruktur und Aussageziel eignen sich unterschiedliche Visualisierungsformen. Diese fünf Grundformen stehen zur Wahl: - Kreisdiagramme: Eignen sich für Strukturaussagen.
- Balkendiagramme: Sind für Struktur- und Rangfolgeaussagen, aber auch Korrelationsaussagen geeignet.
- Säulendiagramme: Kommen für Struktur-, Zeitreihen- und Häufigkeitsaussagen in Frage.
- Kurvendiagramme: Eignen sich für Zeitreihen-, Häufigkeits- und Korrelationsaussagen.
- Punktediagramm: Sind sinnvoll für Korrelationsaussagen.
5. Datenflut in verständliche Einheiten zerlegen
Zudem bietet sich für die Datenvisualisierung eine Aufteilung der Daten in sinnvolle Kategorien oder Gruppen an – im B2B-Kontext etwa nach Berufsbezeichnung/Funktion, Branchen oder Regionen. Das erleichtert die Aufnahme der Information und aus Rohdaten werden anschauliche Erkenntnisse.
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6. Visualisierungselemente gezielt einsetzen
Diagramme, Icons, Bilder und Karten machen abstrakte Zahlen greifbar. Dabei sollte man sich immer die Frage stellen: Welche Visualisierungsform verdeutlicht welchen Sachverhalt am intuitivsten? Daher bieten sich je nach Datenlagen neben den fünf klassischen Diagrammformen auch andere Visualisierungsformen an: So stellt eine Landkarte beispielsweise regionale Unterschiede sinnvoll dar, während Icons einzelne Sachverhalte oder Expertenaussagen hervorheben.
7. Farbsprache und Kontraste nutzen
Darüber hinaus macht eine reduzierte, konsistente Farbpalette eine Grafik übersichtlich. Dabei lenken Kontraste gezielt den Blick auf zentrale Aussagen. Anhand der Farbwahl lassen Sich Inhalte intuitiv ermitteln, weshalb sich eine Farbgestaltung in der folgenden Form empfiehlt: Absolute Kategorien in der dunkelsten Farbe der Farbpalette (bspw. dunkles blau), Abstufungen in Relation zur absoluten Kategorie in einer helleren Farbe (bspw. helles blau) und Indifferenz in der hellsten Farbe (bspw. weiß).
8. Beschriftung des Schaubilds
Zu einer guten Datenvisualisierung gehört außerdem eine übersichtliche und aussagekräftige Beschriftung. Sie sollte die folgenden Punkte enthalten:
- Grafik
- Aussagetitel (Überschrift)
- Untertitel (optional)
- Frage-/Aussageitem (der Grafik zugrunde liegende Frage)
- Quellenangabe/Fußnote: Angabe n (Anzahl der Fälle einer Grundgesamtheit), Anmerkungen
Best Practices: Storytelling und Interaktivität
Von der Grafik zu Geschichte
Neben Farbsprache und Beschriftung ist auch Storytelling ein Schlüsselfaktor für wirkungsvolle Visualisierungen. Ein übersichtliches Schaubild erzählt eine klare Geschichte, führt durch die wichtigsten Erkenntnisse und bietet Kontext durch prägnante Überschriften, transparente Quellenangaben und Anmerkungen. Zudem ermöglichen interaktive Dashboards den Nutzern, Daten nach eigenen Interessen zu filtern und zu vertiefen.
Diese Tools und Methoden sind sinnvoll
Für die Umsetzung einer guten Datenvisualisierung stehen zahlreiche Tools zur Verfügung – von klassischen Anwendungen wie Excel und PowerPoint bis hin zu spezialisierten Lösungen wie Tableau, Power BI oder Google Data Studio. Diese ermöglichen die Erstellung sowohl statischer als auch interaktiver Visualisierungen, die sich an unterschiedliche Zielgruppen anpassen lassen.
Fazit: Visualisierungen als Basis für erfolgreiche B2B-Kommunikation
Es lässt sich resümieren: Infografiken und Visualisierungen sind weit mehr als dekorative Elemente. Sie sind ein strategisches Kommunikationsinstrument, das abstrakte Ergebnisse von B2B-Marktforschungsstudien in verständliche Insights verwandelt. Durch die gezielte Auswahl von Daten, die passende Visualisierung und ein durchdachtes Design wird aus Dateninformation eine überzeugende Geschichte.
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