“Lo storytelling è oggi il modo più potente per diffondere idee nel mondo”, afferma Robert McKee, guru della sceneggiatura. Il mondo aziendale di oggi è pieno di slide progettate male, sovraccariche di grafici inappropriati, e il data storytelling è la chiave per trasformare i dati in insight che guidano azioni e generano valore.
Le storie basate sui dati sono dimostratamente più memorabili, persuasive e coinvolgenti rispetto alle sole statistiche. Ma come si raccontano storie con i dati? Brent Dykes, autore di Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative, and Visuals, ha elaborato un prezioso framework per costruire storie di dati.
In questo framework, le storie di dati sono composte da tre elementi: narrazione, dati e visual. In questo post, approfondiremo ciascuno di questi componenti delle storie di dati.
Figura 1: Narrazione, visual e dati sono storie di dati che guidano il cambiamentoStruttura narrativa
La maggior parte delle storie segue un arco comune: un protagonista che affronta una complicazione intraprende un viaggio per risolvere una difficoltà prima di tornare alla propria vita normale. La struttura della tragedia di Aristotele, il Viaggio dell’Eroe di Campbell e la Piramide di Freytag sono variazioni di questi schemi ricorrenti nelle storie.
Le storie di dati traggono beneficio dalle strutture narrative antiche. Una storia di dati inizia definendo la scena della situazione attuale, prosegue fornendo insight che conducono all’intuizione centrale e si conclude con raccomandazioni pertinenti.
Figura 2. La struttura narrativa di una storia di datiDati
Gli analisti che si trovano di fronte a un diluvio di dati possono essere tentati di comprimere tutti i dati disponibili in un unico grafico. Chi lo fa rischia di confondere la propria storia con rumore e disorientare il pubblico.
Ecco perché selezionare i dati giusti in una storia è cruciale. Brent Dykes consiglia a chi fa data storytelling di rimuovere o aggregare i punti dati secondari, come mostrano gli esempi seguenti.
Figura 3. Mostrare esplicitamente che il ricavo per cliente è in calo (a destra) è una scelta migliore rispetto a mettere a confronto il ricavo totale e il numero di clienti affiancati (a sinistra)
Figura 4. Le quote dei mercati più grandi diventano evidenti quando i mercati più piccoli vengono aggregati.
Figura 5. Spesso, meno è meglio quando si mostrano più grafici in un’unica visualizzazione.Visual
Con la giusta struttura e i giusti dati, siamo pronti a usare i visual per raccontare la storia. Qui Brent offre suggerimenti utili per creare il visual perfetto per la storia di dati.
1. Scegli la visualizzazione appropriata
Le visualizzazioni differiscono in efficacia in base al contesto della storia. La chiave è selezionare il grafico migliore in funzione del messaggio.
Per esempio, i grafici a barre sono superiori ai grafici a torta nel comunicare differenze di proporzioni (Figura 6A vs Figura 6B). D’altra parte, i grafici a torta sono una scelta migliore quando si illustra la somma delle proporzioni tra categorie (Figura 7A vs Figura 7B).
Figure 6A e 6B
Figure 7A e 7B2. Calibra i visual in base al messaggio
Una buona storia di dati dispone i visual in modo che soddisfino le esigenze del pubblico. Per dimostrare il punto, Dykes ha confrontato due grafici che veicolano gli stessi dati ottimizzati per obiettivi leggermente diversi.
Confrontando le Figure 7A e 7B, osserviamo come l’allineamento degli assi orizzontali renda più semplice per il pubblico effettuare confronti rapidi.
Figura 8A. Confronto del ricavo totale di ogni paese
Figura 8B. Confronto del ricavo dei singoli prodotti tra i paesi, in particolare per il prodotto BD’altra parte, le Figure 9A e 9B sono riorganizzate in modo leggermente diverso a seconda dell’obiettivo della visualizzazione.
Figura 9A. Confronto tra prodotti per ciascun segmento
Figura 9B. Confronto tra segmenti per ciascun prodotto3. Focalizzare l’attenzione del pubblico
Il pubblico presta attenzione a ciò che spicca in un grafico. Evidenziare i punti chiave distilla il segnale dal rumore, permettendo di ricavare rapidamente insight dai grafici.
Ad esempio, l’uso misurato dei colori (Fig. 10B) e del testo (Fig. 10C) può migliorare drasticamente un grafico caotico (Fig. 10A).
Figura 10A
Figura 10B
Figura 10CUn’altra tecnica per focalizzare l’attenzione del pubblico è svelare gli insight a tappe utilizzando animazioni. Nell’esempio seguente (Figura 11), il pubblico riesce a visualizzare l’impatto di un forte calo dei profitti all’inizio del Covid-19.
Fig. 11: Rivelare gli insight per gradiConclusione
“Molti insight audaci e significativi faranno la stessa fine se non vengono trasformati con successo in storie di dati”, scrive Brent. Per questo, le competenze di data storytelling continueranno a diventare sempre più importanti man mano che le aziende accumulano dati.
Che tu sia alle prime armi o un veterano del data storytelling, il webinar “Effective Data Storytelling: How to Turn Insights into Action” di Brent offre framework preziosi e consigli pratici per storyteller di tutti i livelli.
