Как упаковать аналитику по 83 регионам и трём метрикам в одну «Торнадо»-диаграмму Excel

Пошаговое руководство по сборке диаграммы типа «Торнадо» для многомерного анализа 83 категорий.

Представьте кейс: нужно найти регионы-драйверы для сбыта продукции промышленного предприятия. В фокусе — веб-трафик. Оценку проводим не по одной, а сразу по трём ключевым метрикам в разрезе каждого субъекта:

  • Коэффициент конверсии
  • Объём заявок
  • Поток посетителей
Громоздкий список регионов с длинными наименованиями сам диктует выбор визуализации — только линейчатая диаграмма. А поскольку метрик три, я остановился на формате «Торнадо».
Визуализация, вместившая 83 категории 😲
Технически график собирается штатными средствами Excel, но без пары инженерных трюков здесь не обойтись 😉.

Лайфхак №1. Принудительная иерархия

Я выстроил все города строго по убыванию конверсии. Для меня этот показатель служит маркером плотности целевой аудитории в регионе. В итоге самый «качественный» сегмент предсказуемо оказался наверху.
Выстраиваем строгую иерархию, сортируя массив по ключевому показателю эффективности

Лайфхак №2. Симбиоз графиков

Чтобы три ряда данных не превратились в визуальную кашу, я использовал логику «Торнадо». Процент конверсии уводим в левую сторону, а количество визитов и заявок (в штуках) — в правую.

Здесь возникает конфликт масштабов: посетители измеряются тысячами, а заказы — единицами. Отобразить их на одной оси невозможно. Решение простое и элегантное: обе абсолютные величины были переведены в процентное отношение.
Синхронизируем несочетаемые единицы измерения, пересчитывая абсолютные цифры в доли

Лайфхак №3. Смысловая навигация и стрелки

Опираясь на конверсию, весь пул регионов разбит на три смысловые группы. На диаграмме это деление зафиксировано тонкими горизонтальными разделителями с подписями в левой зоне.

В ходе анализа мы определили точки роста. Чтобы мгновенно транслировать этот инсайт читателю, я расставил яркие акценты — зеленые стрелки с вербальными пометками. Они работают как визуальные магниты, избавляя от нужды скрупулезно вглядываться в полотно данных.
Управляем вниманием: внедряем цветовые маркеры для моментального считывания бизнес-выводов

Сухой остаток: как это читать?

Левое крыло диаграммы ранжирует регионы по степени «зрелости аудитории». Правое — наглядно демонстрирует баланс между охватом и реальным количеством полученных заказов.

Вся аналитика умещается на стандартном листе A4, оставаясь абсолютно читаемой.

Управленческие решения на основе графика:

  1. Ищем фундамент. Вычленяем регионы с аномально высокой конверсией и сразу проверяем объем трафика (голубая полоса не должна быть микроскопической). Если охват мал, оцениваем гипотезу по его масштабированию.
  2. Срезаем жирок. Находим обратную ситуацию: трафика идет много из региона с низкой конверсией. Это сигнал к секвестру рекламного бюджета на этом направлении.
  3. Корректируем РК. Точечно перенастраиваем кампании, основываясь на цифрах, а не интуиции.
Итог: четко зафиксировали две зоны роста — Алматинскую и Тюменскую области.
📥 Забрать готовый Excel-конструктор: шаблон, в который достаточно подставить ваш массив данных.

Хотите собрать своими руками?

🤍 Жмите закладку в браузере — этот алгоритм точно пригодится для нестандартных отчетов.

Пройдем весь путь по шагам. Для тренировки используйте учебный файл.

Алгоритм сборки:

1. Строим каркас — стандартную линейчатую диаграмму, отражающую распределение посетителей и заказов по географии.
Первый шаг
2-3. Заставляем города выстроиться по ранжиру (по убыванию), чтобы верхние строчки занимали лидеры.
Второй шаг
Третий шаг
4. Доводим геометрию до ума: сводим боковой зазор к нулю и делаем столбцы массивными.
Четвертый шаг
5. Ряд «Посетители» заливаем спокойным небесным (#64ABF3).
Пятый шаг
6. Ряд «Заказы» акцентируем энергичным алым (#E54A71).
Шестой шаг

🕒 Открыть полный разбор техники


Делюсь системным подходом в своей книге «Магия диаграмм» и на сайте.