Effectieve dataverhalen vertellen met data, narratief en visuals

“Storytelling is de krachtigste manier om vandaag ideeën de wereld in te brengen,” zegt Robert McKee, een scenariogoeroe. De bedrijfswereld van vandaag zit vol met slecht ontworpen slides vol ongeschikte grafieken, en dataverhalen vertellen is de sleutel om data om te zetten in inzichten die tot actie en waarde leiden.

Dataverhalen zijn aantoonbaar beter te onthouden, overtuigender en boeiender dan alleen statistieken. Maar hoe vertellen we dataverhalen? Brent Dykes, auteur van Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative, and Visuals, formuleerde een waardevol raamwerk voor het bouwen van dataverhalen.

In dit raamwerk bestaan dataverhalen uit drie componenten – narratief, data en visuals. In dit artikel duiken we dieper in elk van deze onderdelen van dataverhalen.

Figuur 1: Narratief, visuals en data zijn dataverhalen die verandering aanjagen

Narratieve structuur

De meeste verhalen volgen een gemeenschappelijke boog – een protagonist die een complicatie onder ogen ziet, gaat op reis om een probleem op te lossen en keert daarna terug naar het gewone leven. Aristoteles’ tragediestructuur, Campbells heldenreis en de piramide van Freytag zijn variaties op deze patronen in verhalen.

Dataverhalen profiteren van deze eeuwenoude narratieve structuur. Een dataverhaal begint met het schetsen van de huidige situatie, gaat verder met inzichten die leiden naar het centrale inzicht en eindigt met relevante aanbevelingen.

Figuur 2. De narratieve structuur van een dataverhaal

Data

Analisten die worden overspoeld met data kunnen in de verleiding komen om alle beschikbare gegevens in één grafiek te proppen. Wie dat doet, loopt het risico zijn dataverhaal te vertroebelen met ruis en het publiek te verwarren.

Daarom is het cruciaal om de juiste data te selecteren voor een dataverhaal. Brent Dykes raadde dataverhalers aan om secundaire datapunten te verwijderen of te aggregeren, zoals de onderstaande voorbeelden laten zien.

Figuur 3. Expliciet laten zien dat de omzet per klant daalt (rechts) is een betere keuze dan de totale omzet en het aantal klanten naast elkaar te plotten (links)

Figuur 4. De marktaandelen van de grootste markten worden duidelijker wanneer de kleinste markten worden geaggregeerd.

Figuur 5. Vaak is minder meer als je meerdere grafieken in één diagram toont.

Visuals

Gewapend met de juiste structuur en data, kunnen we visuals inzetten om het dataverhaal te vertellen. Hier geeft Brent nuttige tips voor het vormgeven van de perfecte visual bij je dataverhaal.

1. Kies de juiste visualisatie

Visualisaties verschillen in effectiviteit afhankelijk van de context van het dataverhaal. De sleutel is om de beste grafiek te kiezen op basis van de boodschap.

Zo zijn staafdiagrammen beter dan cirkeldiagrammen om verschillen in verhoudingen over te brengen (Figuur 6A vs Figuur 6B). Aan de andere kant zijn cirkeldiagrammen een betere keuze om de som van verhoudingen over categorieën te illustreren (Figuur 7A vs Figuur 7B).

Figuur 6A en 6B

Figuur 7A en Figuur 7B

2. Kalibreer de visuals op de boodschap

Een goed dataverhaal rangschikt de visuals zo dat ze aansluiten bij de behoeften van het publiek. Om dit te laten zien, vergeleek Dykes twee grafieken die dezelfde data weergeven, geoptimaliseerd voor net iets andere doelen.

Vergelijk je Figuur 7A met 7B, dan zie je hoe het uitlijnen van horizontale assen het makkelijker maakt voor het publiek om snel te vergelijken.

Figuur 8A. Een vergelijking van de totale omzet per land

Figuur 8B. Een vergelijking van de omzet van individuele producten over landen, vooral voor product B

Figuur 9A en 9B zijn daarentegen net iets anders herschikt, afhankelijk van het doel van de visualisatie.

Figuur 9A. Een vergelijking tussen producten voor elk segment

Figuur 9B. Een vergelijking tussen segmenten voor elk product

3. De aandacht van het publiek sturen

Het publiek let op wat opvalt in een grafiek. Door de kernpunten te markeren filter je het signaal uit de ruis, zodat het publiek snel inzichten uit de grafieken kan halen.

Zo kunnen het spaarzaam gebruiken van kleuren (Fig. 10B) en tekst (Fig. 10C) een rommelige grafiek (Fig. 10A) drastisch verbeteren.

Figuur 10A

Figuur 10B

Figuur 10C

Een andere techniek om de aandacht te sturen is om de inzichten gefaseerd te onthullen met animaties. In het volgende voorbeeld (Figuur 11) kan het publiek de impact visualiseren van een sterke winstdaling aan het begin van Covid-19.

Fig. 11: Inzichten stapsgewijs onthullen

Conclusie

“Veel gedurfde, ongelooflijke inzichten zullen eenzelfde lot ondergaan als ze niet succesvol worden omgevormd tot dataverhalen,” schreef Brent. Daarom zullen de vaardigheden rond dataverhalen steeds belangrijker worden naarmate bedrijven meer data verzamelen.

Of je nu nieuw bent in dataverhalen of een doorgewinterde rot, de webinar “Effective Data Storytelling: How to Turn Insights into Action” van Brent biedt waardevolle raamwerken en praktische tips voor dataverhalers van elk niveau.