Inbound Çağrı Merkezi – KPI İlişki Matrisi

Inbound çağrı merkezi yönetimi benim bakış açıma göre Outbound çağrı merkezine göre biraz daha zor. Hele bir de çağrı trendi değişken ise gün içi performans takibinde Servis seviyesini yakalamak için birden fazla metrik (KPI) arasındaki ilişkiyi iyi anlamış ve birbirlerine etkilerini bilmek gerekiyor.

Bu tabloda en temel 11 inbound çağrı merkezi metriği arasındaki ilişkiyi göstermeye çalıştım. Elbette her zaman bir KPI pozitif yönde hareket ettiğinde diğeri de mutlaka pozitif veya negatif etkilenmeli diye bir kaide yoktur, fakat ‘normal şartlar altında olması beklenen durum‘ olarak değerlendirirsek bu tablo özellikle gün içi izleme yapan operasyon sorumluları için faydalı olacaktır.

Tabloyu okurken örneğin Servis Seviyesi arttığında Verimlilik mutlaka düşer diye değerlendirmemeli. İkisinin en optimum noktada olduğu noktada tutmak Workforce Management (İşgücü Yönetimi / Planlama) departmanlarının başlıca görevidir, fakat Servis Seviyesi’nin hedeflenen rakamın çok üstünde olduğu koşullarda operasyonun verimsiz çalıştığını ve hangi metriği değiştirirsek rakamı optimum değerine getirebileceğimizi bilerek aksiyon almak gereklidir.

Tüm bu nedenlerden dolayı özellikle Takım Lideri ve İzleme Uzmanı olarak çalışan ÇM personelinin ilişkisel analiz yeteneğinin performans yönetiminde hayati önem taşıdığını söyleyebiliriz.

Not 1: Kalite puanı, müşteri memnuniyeti, çalışan memnuniyeti, Turnover gibi veriler bu metriklerden kısmen etkilense de doğrudan etkisi olmadığı için tabloda yer almamaktadır.

Not 2: Kutucuklarda görünen (+) işareti iki değer arasında artı yönde (örn. SL artarsa ASA da artar), (-) işareti ise eksi yönde (örn. Devamsızlık artarsa ABN% düşer) anlamına gelmektedir. Birbiri arasında doğrudan ilişki olmayan metriklerde (.) işareti kullanılmıştır.

Kısaltmalar
SL % : Service Level (Servis Seviyesi)
AR % : Answer Rate (Karşılama Oranı)
ABN % : Abandon Rate (Kaçan Çağrı Oranı)
AHT : Average Handling Time (Ortalama Çağrı Ele Alma Süresi)
ASA : Average Speed of Answer (Ortalama Cevaplama Hızı)
FCR : First Call Resolution (İlk Çağrıda Cevaplama Oranı)
FTE / HC : Full Time Equivalent / Headcount (Tam Zaman Eşdeğeri / Çalışan Sayısı)
AUX % : Auxiliary Rate (Yardımcı statüler -mola, yemek, toplantı, eğitim vb- Oranı)
CPH : Calls per Hour (Saatlik Çağrı Adedi)

iliskimatrisi

Çağrı Merkezinde Fire (Shrinkage) Hesaplaması Nasıl Yapılır?

Çağrı merkezinde çalışan planlama uzmanlarından hangisine sorsanız çalışma içindeki fire süresini (shrinkage) hesaplama konusunda farklı yanıtlar elde edersiniz.

Kesin bir yanıt konusunda yardımcı olmak için CallCentreHelper.com sitesi önde gelen planlamacılara bu soruyu sormuş ve shrinkage hesaplamasının en iyi yolu üzerinde bir fikir birliği oluşturmaya çalışmış.

Tanım

Shrinkage, müşteri temsilcisinin çağrı aldığı zamanlar haricinde geçirdiği işlerin ölçümüdür. Konsept olarak birbirine benzeyen çok sayıda alternatif tanım mevcuttur:

  • Shrinkage, çalışanların görevlerini yerine getirmesine engel olan herhangi bir zamanlanmış ve / veya planlanmamış optimizasyon / etkinliktir.
  • Shrinkage, müşteri temsilcilerinizi üretken olmaktan uzaklaştıran şeylerin listesidir (yani müşterilere hizmet vermek)
  • Shrinkage, istihdam ettiğiniz toplam personel sayısıyla (bütçe) ve istihdam edildiği temel görevleri (iş) üstlenmek için mevcut olanların farkıdır.

Çağrı Merkezinde Fire (Shrinkage) Nedir?

Shrinkage, çağrı merkezi planlamasında kullanılan ve tahmin sisteminin (Erlang hesaplamasının) belirli bir zaman aralığında çalışması gereken müşteri temsilcisi sayısını bulmak için eklenen bir nevi “düzeltme faktörü”dür.

Örneğin; Erlang hesaplaması bize yarım saatlik bir intervalde 70 agent ile çalışmamız gerektiğini söylüyor ve bizim Shrinkage oranımız %30 ise, bu durumda çağrı hacmini karşılamak için -muhtemelen- 100 kişiye ihtiyaç duyduğumuz sonucu ortaya çıkar.

Bu metrik, zamanla bir izleme metriği olarak takip edilmenin yanı sıra hesaplama faktörü olarak kullanılmaya başlamıştır.

Fire Hesaplamasına Ne Dahil Edilir?

İki ana bileşeni bulunmaktadır. Dış Fire ve İç Fire.

1. Dış Fireler (ofis dışı fireler)

  • Hastalık / rapor
  • Tatil / yıllık izin
  • Resmi tatil
  • Ücretli mola (varsa)
  • Devamsızlık (Absenteeism)
  • Gecikme (geç login – erken logout)

2. İç Fireler (ofis içi fireler)

  • Takım toplantıları
  • Koçluk
  • Eğitim
  • Birebir toplantılar
  • Sistem kesintileri
  • Plansız molalar (mola aşımları)
  • Diğer departmanlara yardımcı olmak için harcanan zaman
  • Özel projeler (örn. eksik işlerin tamamlanması için harcanan zaman)

Bazı çağrı merkezleri planlı ve plansız fireleri ölçümleme ve takip etme eğilimindedirler.

Shrinkage Formülü

Çağrı merkezi shrinkage formülü:

(İÇ FİRE + DIŞ FİRE) / TOPLAM ÇALIŞMA SAATİ * 100

Unutmamak gerekir ki Shrinkage 12 aylık bir periyod baz alınarak hesaplanmalıdır. Özellikle yaz aylarındaki yıllık izin etkisi ve projenin belli dönemlerinde ihtiyaç duyulan eğitim/koçluk aktivitelerinin etkisi hesaplamaya dahil edilmelidir.

Shrinkage.png

Baz Alınacak Toplam Çalışma Günü: 260 gün

Haftalık Çalışma Saati: 37,5 saat

Saat/Hafta Gün/Yıl Fire Günü Yüzde
Dış Fireler
Yıllık İzin   24 24 9,2%
Resmi Tatil   8 8 3,1%
Hastalık   8 8 3,1%
Devamsızlık/Gecikme 1   1,4 0,5%
İç Fireler
Eğitim   5 5 1,9%
Koçluk 5   6,9 2,7%
Kalite Toplantıları 2   2,8 1,1%
Takım Toplantıları 4   5,5 2,1%
Bire Bir Toplantılar 1   1,4 0,5%
Ücretli Molalar 5   6,9 2,7%
Teknik Molalar 2,5   3,5 1,3%
Sistem Sorunları 1   1,4 0,5%
Diğer Aktiviteler 7   9,7 3,7%
GENEL TOPLAM     84,5 32,5%

 

Shrinkage’ı Hesaplamada Nasıl Uygulamalı?

Shrinkage,  tam zamanlı bir çalışanın (FTE) tüm yıl boyunca çalışabileceği üzerinden yapılan teorik bir seviyede azalma/kayıptır.

Çalışan Agent İhtiyacı = Çalışan Agent Talebi / ((1 – Shrinkage oranı) / 100)

Hesaplamada hataya düşmeyin! 

Örneğin 70 kişiye ihtiyaç duyulduğu ortaya çıkan bir Erlang hesaplamasında 70 kişiye %30’u ekleyerek 70 * 30% = 21 ekleyip 91 rakamını bulmak yanlış bir sonuç ortaya çıkarır. Bu nedenle 70 / (1 – 30%) = 100 şeklinde hesaplama yapmak gerekir.

Shrinkage Değerinin Endüstri Standardı Nedir?

Bir çok çağrı merkezi profesyoneli shrinkage oranının normal olarak %30 ile %35 arasında değişiklik gösteren bir seviyede olacağını kabul ederler.

Bu yazı için kullanılan içeriğe ve detaylı yorumlar içeren yazıya aşağıdaki bağlantıdan ulaşabilirsiniz.

https://www.callcentrehelper.com/how-to-calculate-contact-centre-shrinkage-90353.htm

Otomatik Dış Arama Makinelerinde Telesekreter Algılama Özelliği

Otomatik Dış Arama Makineleri, yani Çağrı Merkezi sektöründe daha sık kullanılan adları ile Predictive Dialer (veya kısaca “Dialer“) üzerinde hemen hemen tüm ürünlerde yer alan “Telesekreter Algılama” (Answering Machine Detection) bazen bilinerek, bazen de bilinmeden -default öyle geldiği için- kullanılan bir özellik. Bu özelliğin yaptığımız dış aramalarda müşteriye ulaşımdan verimliliğe, başarı oranından müşteri şikayetine bir çok olumlu-olumsuz etkisi bulunuyor. Ne zaman aktif edip ne zaman etmemek gerektiğine dair önceki tecrübelerime ve yabancı kaynaklardan edindiğim verilere istinaden bilgilerimi aktarmak istedim. (Konu her ne kadar teknik bir konuymuş gibi görünse de etkileriyle operasyoncuların ilgi alanına girmeli düşüncesindeyim)

Öncelikle telesekreterin tanımını yapmak gerekir. Bildiğimiz anlamıyla telesekreter, eskiden henüz sabit hatları kullanıyorken telefonumuzun bir özelliği olan ve içindeki kasetçiklere bizi arayıp da ulaşamayanlara kendi sesimizle dinlettiğimiz ses kaydı sonrası bırakılan mesajları kaydeden uygulamaydı. Ancak cep telefonlarının kullanımı ve gelişen ses teknolojileriyle telesekreter farklı bir anlam kazandı. Artık cep telefonlarımızdan bizi arayıp ulaşamayan kişiler operatörün “aradığınız kişiye şu anda ulaşılamıyor…” ile başlayan mesajını dinleyip eğer istiyorlarsa mesajlarını operatörün sağladığı sistem üzerine kaydediyor ve gerektiğinde dönüp mesajları dinleyebiliyoruz.

Predictive Dialer ve Answering Machine Detection Nedir?

Sektörün içinde olan ve biraz konuyla ilgili olan herkesin bildiği gibi dialer ile yapılan aramalar müşteri temsilcilerinin (operatör/agent) manuel olarak arama yaparak harcayacağı zamanı ortadan kaldırarak daha verimli ve efektif bir çalışma sunar. Çalışan hiçbir şekilde telefonun çalma sesini, meşgul-faks gibi sinyalleri duymaz ve doğrudan gerçek müşteri ile görüşür. Bu sayede aynı süre içerisinde daha fazla görüşme gerçekleştirir ve ulaşım/başarı rakamlarını arttırır.

predictive-dialer-chart.png

Ancak dialerlar sadece operatör tarafından gönderilen ISDN/SIP kodlarını anlamlı sonuç kodlarına çevirirler. Telesekreter anonsu bir sinyal olmadığı ve telefonu açan müşteriye yakın bir ses bütünü olduğu için burada devreye telesekreter algılama özelliği girer. Eğer bu özellik açık ise sistem telesekter anonslarını yakalar ve uygun sonuç kodu ile kapatır, müşteri temsilcisine düşürmez. Çalışma prensibi sesin frekansını analiz etmek üzerinedir, yani telefon açıldıktan sonra “alo” gibi bir anda yükselip duran bir ses yerine açılır açılmaz “aradığınız kişiye şu anda ulaşılamıyor, lütfen sinyal sesinden sonra mesajınızı bırakınız” gibi durağan bir tonla konuşma algılarsa aramayı telesekreter olarak işaretler. (Son dönemlerde doğrudan anonsu sisteme tanıtıp eşleşme sağlayan teknolojiler geliştirilmiş ve tutarlılığı arttırılmıştır)

Peki Predictive Dialer üzerindeki AMD (Answering Machine Detection) özelliği aktif olursa ne olur?

Müşteri temsilcileri nasıl ki çalma sesini, meşgul tonunu analiz etmiyorsa telesekreterleri de kendileri tespit etmek zorunda kalmaz, sistem tarafından tespit edilen telesekreter anonsları müşteri temsilcilerinin verimliliğini arttırıcı etki yapar. Telesekreter algılama özelliğinin aktif olmadığı durumlarda müşteri temsilcisi aranan datanın kalitesine bağlı değişmekle birlikte çok fazla sayıda bu tip çağrıyla karşılaşabilir ve zamanının büyük kısmını satışa/başarıya etkisi olmayan bir iş ile harcamış olur.

Answering Machine Detection’ın olumsuz etkisi olur mu?

Maalesef olabilmektedir. Interactive Intelligence, Genesys, Avaya, Aspect, Sytel gibi sektörün dış arama çözümü sunan önemli firmaları telesekreter algılama özelliğinin %95’in üzerinde tutarlılıkla çalıştığını söylese de ülkeden ülkeye farklılık gösteren anonslar ve diğer faktörler tutarlılığı düşürücü etki yapabilmektedir. Riskleri maddeler halinde sıralarsak;

  1. Maksimum %5’lik de olsa bir kesim müşterinin sesini yanlışlıkla “telesekreter” zannedip yüzüne telefon kapatmak, şikayete neden olmak,
  2. Bazı operatörlerin olanak tanıdığı “çalarken dinlet“, “ringa” gibi çalma sesine alternatif olarak sunulan seslerin telesekreter olarak işlem görmesinden kaynaklı aramanın sonlandırılması,
  3. Telefonu açtığında müşterinin arka plan gürültüsü olan bir ortamda veya cihaz kaynaklı cızırtısı olduğunda sistemin durağan ses frekansından dolayı çağrıyı telesekreter zannetmesi,
  4. Yukarıdaki tüm koşullarda sistem sonuç kodu olarak “Telesekreter” veya “Makina” kullanacağı için “Abandon” (kaçan çağrı) adetlerimizde bu çağrıları görmemek ve müşteri şikayetinin kaynağını tespit edememek.

Peki bu durumda özelliği hiç kullanmamalı mıyız?

Hayır, sadece riskleri bilmeli ve minimize etmek için gereken çalışmalarla birlikte gerektiği zaman kullanılmalıdır.

Örneğin;

  • Üst segmente hitap eden aramalar, satış aktiviteleri, bir satır datanın bile kıymetli olduğu özellikli aramalarda özellik kesinlikle kullanılmamalıdır.
  • Erken dönem tahsilat aramalarında müşterileri vakit kaybetmeden hızlıca aramak gerektiği ve memnuniyetin kısmen göz ardı edildiği durumlarda kullanılmalıdır.
  • Büyük hacimde ve kısıtlı sürede bitirilmesi gereken bulk datalar ve verimliliğin yüksek olması gerektiği durumlarda kullanılabilir.

Riskler içerisinde bahsettiğim koşulların cep telefonlarına nispeten daha az gerçekleşeceği varsayılırsa özelliği sadece sabit numaralara yapılan aramalarda aktif hale getirmek de bir seçenek olabilir. Ancak burada sabit şirket telefonlarının büyük çoğunun başlangıcında bir IVR anonsu olduğunu ve sistemin bu anonsları da telesekreter olarak değerlendirip kapatacağını unutmamak gerekir. Eğer müşteri temsilcisinden şirket santralinden ilgili kişiyi bağlatarak veya dahilisini tuşlatarak ulaşmasını istemiyorsak tercih edilebilir.

Yazıyı olabildiğinde basit ve IT sektöründen olmayanların da anlayabileceği sadelikte yazmaya gayret ettim, umarım başarabilmişimdir. Ben uzun süre predictive dialer yönetmiş biri olarak bazı dönemlerde bu özelliği kullanırken çoğu kez kullanmamayı tercih ettim. Eğer müşteri temsilcisinin anonsu duyar duymaz çağrıyı sonlandıracağından ve süreyi suistimal etmeyeceğinden eminsek kullanmamak en doğrusu olabilir. Bazı ülkelerde getirilen regülasyonlarla uygulama tamamen yasaklanmış durumda. Ülkemizde böyle bir durum henüz söz konusu değil ancak ilerleyen zamanlar neyi gösterir bilemiyoruz.

Konuyla ilgili Callcenterhelper.com sitesinde yer alan birkaç faydalı makaleyi de okumanızı tavsiye ederim.

Answer Machine Detection

Ofcom Bans Answer Machine Detection

POLL – Do you have answer machine detection turned on or off?

 

Aliexpress Çılgınlığı

Aliexpress.com Çin merkezli bir e-ticaret sitesi. Ülkemizdeki Gittigidiyor, n11.com gibi sitelerin uluslar arası hizmet veren versiyonu diyebiliriz. Daha önce Alibaba.com ismiyle sadece toptan ürün siparişi alan firma perakende satışa geçtikten sonra Çin’den gelen siparişler bir çılgınlık boyutuna geldi. Artık sarı, içi hava dolu zarflarla dolu kargolar her gün gelir oldu.

Aliexpress’ten yapılan siparişler ortalama 1-2 ay gibi uzun sürede kullanıcıya ulaşmasına rağmen düşük fiyatları ve ücretsiz kargo seçeneği ürünleri cazip kılıyor. Türkiye’de bulunmayan veya bulunup da çok pahalıya satılan ürünleri insanlar cep telefonu uygulaması üzerinden kolayca sipariş ediyor. Öyle ki, aliexpress mobil uygulaması App Store ve Android Market‘in en çok indirilen uygulamaları arasında üst sıralarda yer alıyor.

Biz de ailece bu çılgınlığa maalesef(!) ayak uydurup site üzerinden çoğu gerekli ama bazen de gereksiz şeyleri sipariş etmeye başladık. Ben siteyi dev bir “bir milyoncu” olarak görüyorum. 1 – 2 dolara o anki alışveriş isteğimi tatmin eden ve çoğunu ne zaman sipariş ettiğimi hatırlamadığım ürünler kapıma gelip paketi açınca mutlu oluyorum.

Peki bu zamana kadar neler aldım? En beğendiklerimden bir seçme yaptım, belki siz de sipariş edersiniz 🙂

1. Iphone Şarj Kablosu – PZOZ (1,8 $)

Fiyat/performans endeksi en iyi olan siparişlerimden biri. Apple’ın orijinal şarj kabloları fahiş fiyata satılırken 1,8 dolara hata vermeyen, çalışan bir kablo çok işimi gördü. Sağlamlığı da cabası. 3 tane sipariş ettim, power bank ile birlikte kullanıyoruz.

aliexpress1

2. Xiaomi Mouse (18 $)

Hem blutooth, hem de usb üzerinden kablosuz olarak çalışan bu mouse dizaynı ve Xiaomi markasının son zamanlardaki güzel yorumları nedeniyle beni cezbetti.

aliexpress2

3. Apple TV kumanda kılıfı (4,8 $)

Gereksiz mi gerekli mi karar veremedim ama evde 2 yaşında bir çocuk olduğu düşünülürse Apple TV’mizin hassas kumandasının koruması için faydalı oldu.

aliexpress3

4. Laptop Çantası (18 $)

Genelde evde duran, eşimin bazen okula götürdüğü ama çantası olmayan bir laptopumuz var. Teknosa, D&R gibi yerlerdeki pahalı ve kalitesiz çantaların yerine uygun fiyatlı ve iyi görünümlü bir çanta olarak tercih ettik. Umduğumuzdan daha sağlam ve kaliteli çıktı.

aliexpress4

5. Duvar Saati (8 $)

Saatin geniş bir alan kapladığını söylemek gerek. Ancak salonunuz büyükse ve bunun için uygun bir duvar varsa standardın dışında şık bir seçenek olarak kullanılabilir. Biz duvara monte ettik ve çok beğendik.

aliexpress5

Bunlar dışında ufak tefek bir sürü şey aldık, özellikle Asya için aldığımız bere, mama tepsisi gibi şeyler çok güzel ama en beğendiğim 5 tanesini listeledim. Son zamanlarda doların da artmasıyla birlikte alışverişi azalttım, 2 ayda bir sipariş ediyorum en fazla. Bakalım bu çılgınlığın sonu ne zaman gelecek?

Veri Görselleştirmenin Püf Noktaları

Veri Görselleştirme (Data Visualization) en basit anlatımıyla istatiksel verilerin ve metriklerin karmaşık ve anlaşılması zor tablo görünümünden arındırılarak anlatılmak istenen şeyi ön plana çıkartan grafik (sütun, çizgi, pasta grafiği vb.) ve çeşitli haritalarla gösterilmesi işlemidir.
Bilinen ilk veri görselleştirme örnekleri Charles Minard’ın Napolyon’un Rusya seferini anlatan 1812 tarihli haritası ve Florence Nightingale’in 1856 tarihli gül diagramıdır. (rose diagram)

Teknolojinin ilerlemesi ve raporlama araçlarının kullanımının yaygınlaşması ile analiz edilebilen milyarlarca satırlık verinin basit görsellerle anlatımı kolaylaşmıştır.
Özellikle çağrı merkezi sektöründe çalışanların ve çağrı sistemlerinin her veriyi satır satır kaydettiği bir ortamda Takım Liderinden Raporlama Analistine, Operasyon Müdüründen Eğitim Uzmanına kadar tüm seviyelerdeki çalışanların mutlaka elindeki verileri yöneticisine, müşterilerine, ekip arkadaşlarına gösterme ihtiyacı sıklıkla oluşmakta ve bu konuda genellikle herkes kendi yöntemleri ile sunum ve raporlarını hazırlama yolunu seçmektedir.
Bu yazıda sizlere hangi verinin hangi grafik türü ile daha kolay anlaşılabileceğini, daha iyi ve etkili bir anlatım için gerekli püf noktalarını açıklamaya çalışacağım.
1. Yalınlık ve Sadeliği Tercih Edin
Google’ın açılış sayfasına, elinizde bulunan akıllı telefonun menüsüne bir bakın. Mümkün olduğunda az renk kullanarak ve kullanımı en kolaya indirgeyerek dizayn edilmiş olduğunu göreceksiniz.
Üzerinde çalıştığınız veri ne kadar karmaşık olursa olsun sizin onu en basit ve sade bir şekilde anlatmanız gerekir (eğer karşınızdaki detay bilgi talep etmediyse). Tablonuzu/grafiğinizi gereksiz detaylardan kurtarın ve özeti sunun.

2. Uyumlu Renkler Kullanın

Popüler web sitelerinin hepsinin bir renk paleti vardır ve bunun dışına çıkmazlar. Facebook mavi ve tonlarını, Youtube kırmızıyı kullanmaktadır. Teleperformance da aynı şekilde kurumsal kimliğini gösteren renkleri detaylı bir şekilde anlatan sunumunda şirket içi/dışı sunum ve duyurularında kullanacağı renkleri RGB (red-green-blue) kodları ile belirlemiştir.
Kırmızı arka plan üzerine mavi ile oluşturulacak bir grafiğin yerine kurumun kullanılmak üzere belirlediği renkleri veya o yoksa en azından açık renk ve göz yormayacak, birbirine yakın tonlarda renkleri seçmek iyi olacaktır.

3. Doğru Grafik Türünü Seçin
Excel ve diğer raporlama araçları üzerinde çalışan kişilerin en çok hata yaptıkları konu anlatılacak verinin yanlış grafik türü ile sunulmasıdır. Örneğin yıllar bazında satış adetlerini pasta grafik ile göstermek veriyi okuyan kişi açısından yıllık trendi görmesini imkansız hale getirecektir.

Sütun Grafiği (Bar Chart) :
En sık kullanılan gösterim yöntemi. Her tür veriyle birlikte kullanılabilir.
Çizgi/Alan Grafiği (Line/Area Chart) :
Tarih bazında (gün/ay/yıl) değişimi ve ilerlemeyi göstermek için kullanılır. Gerektiğinde aynı grafik içerisinde hem sütun hem çizgi grafiği gösteren çift eksenli kullanım yapılabilir.
Pasta Grafiği (Pie Chart)
: Yüzdesel dağılım göstermek için kullanılır. Eğer gösterilecek kırılım 5’ten fazlaysa ve değerler birbirine yakınsa tercih edilmez, onun yerine sütun grafiği kullanmak daha uygun olur. Son zamanlarda pasta grafiği yerine daha modern bir görünümü olan donut grafiği (doughnut chart) kullanılmaktadır.

Bu en temel grafik türlerinin yanında son zamanlarda Scatter, Radar, Harita (map), Hiyerarşi grafikleri de uygun veriler ile kullanılır. Özellikle excel 2016’nın 3 boyutlu harita modülü ile koordinatları bilinen veya şehir isimleri bulunan verilerde harita üzerinde sıcaklık (heatmap) dağılımı göstermek oldukça iyi sonuçlar üretebilmektedir.


4. Fazlalıklardan Kurtulun

Bir tablonun siyah kenarlıkları, arka planının rengarenk olması veya başlığının büyük puntolarla yazılması tablonuzu ve grafiğinizi daha iyi göstermek yerine göz yorucu olacaktır. Tablonuzdaki kenarlıkları, başlık arka planını, grafiğinizdeki eksen başlıklarını, üç boyutu, gölgelemeyi, pastel renkleri kaldırın. Unutmayın; resim ödevi yapmıyorsunuz, veri sunuyorsunuz.

Sadelik

5. Rakamların Neyi İfade Ettiğini Gösterin

Sunduğunuz verinin cinsi nümerik değer, para birimi, oransal/yüzdesel değer, gün-ay-yıl vb. hangisine uygunsa o formatta gösterin. İçinde hem satış adetleri, hem satış tutarları (TL cinsinden) hem de oransal dağılımı gösteren bir tabloda neyin ne olduğunu okuyan kişinin tahmin etmesini beklemeyin.
3 haneden büyük rakamlar için mutlaka binlik ayracı, yüzdesel değerler için –eğer çok gerekli değilse- virgülden sonra en fazla 1 adet değer kullanın. Binlik değerlerin fazla sıfırlarını atarak “k” cinsinden, milyonluk değerleri “mio” cinsinden gösterin. Unutmayın, rakamda ne kadar az hane varsa o kadar akılda kalıcı olacaktır..

Son olarak; grafiğinizin veya tablonuzun amaca yönelik, ilk bakışta anlaşılabilen basitlikte olduğundan emin olun. Bunun için –eğer yapabiliyorsanız- kendiniz yaptığınız işe dışarıdan bir gözle bakın veya bir arkadaşınızdan yardım isteyin. Excelin bir seviye üstünde iyi görseller hazırlamak istiyorsanız infogr.am, piktochart.com, vizzlo.com, venngage.com gibi ücretsiz web sitelerinden faydalanabilir yada işi profesyonel boyuta taşımak için Microsoft Power BI, Qlikview, Qliksense, Tableau, Cognos gibi İş Zekası (Business Intelligence) platformları ile çalışabilirsiniz.