Come creare grafici interattivi?

Cosa sono i grafici interattivi?

Il lettore può scegliere autonomamente quale porzione di dati visualizzare e in quale formato: solitamente può optare per grafici a linee, a colonne, tabelle e persino mappe del mondo.

Perché vale la pena creare grafici interattivi?

Secondo il rapporto di MarketingLTB:

• Il 62% degli utenti preferisce il content interattivo,
• Il 72% del pubblico ricorda meglio i brand che utilizzano contenuti interattivi,
• Il 91% degli acquirenti preferisce contenuti visivi e dinamici a un blocco di testo statico.

Emergono inoltre vantaggi pratici:

1. I grafici interattivi possono essere collegati a una fonte di dati e aggiornarsi automaticamente. L’articolo rimane sempre aggiornato e l’azienda non deve dedicare tempo o budget al controllo e alla modifica dei contenuti.
2. L’autore del grafico può adattare facilmente i colori o il tipo di grafico predefinito alla propria azienda. Bastano alcune impostazioni iniziali per generare rapidamente grafici coerenti e accattivanti.
3. Con soluzioni più avanzate, l’utente può esportare i dati, monitorare le modifiche e persino accedere alle API. Le possibilità possono essere ampliate continuamente.

Va sottolineato che questi vantaggi non riguardano esclusivamente le visualizzazioni: anche i contenuti statici possono essere collegati a una fonte di dati, permettendo all’articolo di aggiornare non solo le immagini, ma anche intere frasi.

Come creare grafici interattivi?

A seconda delle proprie competenze, sono disponibili tre soluzioni:

Strumenti pronti all’uso come Canva

L’esempio più noto è Canva, ma il funzionamento è simile nella maggior parte delle piattaforme di questo tipo.

Come funziona nella pratica?

1. Scelta del modello di grafico – dopo aver effettuato l’accesso, scegliamo il tipo di visualizzazione (a linee, a barre, a torta ecc.). L’interattività è predefinita e comprende generalmente l’hover (suggerimenti visualizzati al passaggio del cursore) o il passaggio da una variante di dati all’altra.
2. Inserimento dei dati – purtroppo i dati devono essere aggiunti manualmente (incollando una tabella) oppure importati da un file CSV. Questa soluzione funziona per semplici set di dati, ma diventa rapidamente problematica con raccolte più ampie o aggiornamenti frequenti.
3. Personalizzazione dell’aspetto – possiamo modificare colori, caratteri, descrizioni degli assi e legenda.
4. Incorporamento del grafico – esportiamo il grafico interattivo come iframe o come link da incorporare.

Questa soluzione è rapida, ma presenta limiti significativi: non consente l’aggiornamento automatico dei dati tramite API, non offre una logica avanzata (filtri, relazioni tra serie) e garantisce un controllo limitato su accessibilità e prestazioni. È adatta a semplici contenuti di marketing, ma meno efficace per un content che deve essere scalabile, performante e gestibile senza interventi continui.

Piattaforme di dati come Monitly

In questo caso basta scegliere i dati che vuoi inserire nell’articolo:

Dopo aver selezionato il set di dati, puoi personalizzare l’aspetto e fare clic su “Export”. Per l’articolo, scegli “Embed” per inserire facilmente un grafico interattivo che si aggiorna automaticamente.

Puoi anche esportare il grafico per altri scopi:

• PNG – come immagine statica per un documento o una presentazione,
• CSV – per un’analisi più approfondita dei dati, ad esempio tramite l’AI,
• API – per utilizzare i dati nella tua applicazione,
• Animation – per generare un’animazione per YouTube o TikTok.

Monitly offre una soluzione pronta per la visualizzazione dei dati e ne esegue anche l’aggiornamento. Questo significa però che puoi utilizzare soltanto i dati presenti sulla piattaforma. Sono disponibili diversi milioni di statistiche provenienti da fornitori come Eurostat, OCSE, OMS e dane.gov.pl.

Se invece vuoi visualizzare dati proprietari, devi scegliere strumenti come Canva oppure passare alla soluzione successiva.

Programmare grafici interattivi da zero

Come si svolge il processo dal punto di vista tecnico?

1. Preparazione dei dati – i dati devono essere strutturati, generalmente in formato JSON o CSV. Con raccolte di grandi dimensioni, spesso è necessario pulire, aggregare e normalizzare i dati (i cosiddetti processi ETL). I grafici più efficaci nascono da fondamenta solide, ovvero da un database ben preparato, ad esempio in PostgreSQL.
2. Scelta della libreria – Chart.js è spesso la soluzione più utilizzata per la sua semplicità e rapidità di implementazione. D3.js è più flessibile, ma anche più impegnativo, mentre Recharts rappresenta un compromesso (lo abbiamo utilizzato per presentare i grafici interattivi in questo articolo). Tutte queste opzioni richiedono conoscenze di JavaScript e delle basi dello sviluppo frontend, anche se oggi l’AI riduce notevolmente la barriera d’ingresso.
3. Logica delle interazioni – consiste nel definire autonomamente cosa accade dopo un clic o al passaggio del mouse, come cambiano i dati dopo l’applicazione di un filtro, quali elementi l’utente può modificare visivamente e così via.
4. Integrazione con dati in tempo reale – per fare in modo che il grafico si aggiorni, bisogna collegarlo direttamente all’API del proprio database.

Quest’ultimo elemento è particolarmente importante: un grafico è valido quanto il database che utilizza. Per questo, quando si raccolgono dati da una fonte esterna, è utile configurare uno script, ad esempio in Python, che si attivi ogni giorno (per esempio tramite GitHub Actions gratuito) e recuperi i dati aggiornati.

I grafici personalizzati offrono la massima autonomia, ma ogni modifica, anche minima, richiede un intervento sul codice. A questo si aggiungono la manutenzione del database e il monitoraggio costante dell’aggiornamento e della qualità dei dati. Perciò conviene scegliere questa soluzione solo quando il progetto raggiunge una scala significativa.