Quanti modi conosci per raccontare una storia?

Forse non ci hai mai pensato, ma i file excel che ti passano sotto il mouse ogni giorno raccolgono non solo numeri, ma anche storie.

Più i big data diventano big, più aumenta la necessità di renderli easy e comprensibili a tutti.

È in atto un incredibile processo di “democratizzazione” del dato, come atto di trasparenza da parte delle aziende nei confronti degli interlocutori, che siano i propri dipendenti o il proprio pubblico di riferimento. Se inizialmente si pensava all’analisi dei dati, ma soprattutto alla comprensione di questi, come un qualcosa per pochi, beh finalmente è arrivato il Data Storytelling: un nuovo modo di vedere e utilizzare i dati, partendo da una democratizzazione reale di questi e mettendoli al servizio dell’utente attraverso un utilizzo più creativo.

In un mondo sovraccarico di informazioni, in cui i dati spesso provocano tensione piuttosto che chiarezza, affidarsi al data storytelling è fondamentale!

Non si tratta solo di “spiegare bene” un’analisi di mercato o il bilancio di fine anno, ma di guidare il pubblico e gli interlocutori attraverso la storia che ha portato al raggiungimento dei risultati, ad esempio.. La narrazione diventa uno strumento per rendere comprensibili i dati con il fine di aiutare a prendere decisioni data-driven o di costruire un racconto di marca, rivolto all’utente e basato sulle informazioni raccolte.

Il processo di data storytelling segue un percorso ben preciso:

1. Fase preliminare: raccolta dei dati

Uno dei principali obiettivi delle aziende è quello di reperire, con tutti gli strumenti a propria disposizione, il maggior numero possibile di dati.

È importante ricordare che, né l’abbondanza di dati, nè la bontà di questi, garantiscono buone decisioni, poichè dalla raccolta all’analisi (e quindi all’interpretazione di questi) il passo non è affatto breve. Servono sì strumenti, ma anche tante competenze.

Data Analyst e Data Scientist sono figure professionali in grado di maneggiare, trattare e trasformare il dato in informazione e conoscenza per l’impresa.

Infatti, l’ultimo step del processo di Digital Analysis è proprio la Data Analysis, fase in cui si interpretano i dati per ottenere informazioni e poter prendere decisioni operative.

Ma andiamo con ordine: prima identifichiamo e raccogliamo i dati e poi passiamo alla rappresentazione.

2. Dalla raccolta alla rappresentazione

Le immagini raccontano i dati meglio di qualsiasi altro strumento! Attraverso le immagini si incrementa il livello di comprensione delle informazioni. Le persone tendono a ricordare il 20% di ciò che leggono e l’80% di ciò che vedono. Data e Visualization non possono più vivere separate. Per far parlare efficacemente i dati occorre, quindi, non solo utilizzare strumenti per realizzare grafici, ma imparare, soprattutto, a dargli un significato il più possibile univoco e lineare.

Un  consiglio? Evitare grafici con troppe informazioni o slide con commenti ridondanti.   L’obiettivo è la semplicità. Gli spazi a nostra disposizione devono essere ottimizzati per trasmettere un messaggio chiaro e comprensibile. Il data storytelling ha proprio questo obiettivo: associare dati a una storia per creare connessione emotiva con i fatti e con chi ci ascolta. In questo contesto, immagini, grafiche, animazioni oppure video non rimangono fini a loro stessi, ma hanno lo scopo di creare un ambiente narrativo in cui le persone possano immergersi.

Un esempio magistrale di Visual Storytelling: U.S. Plug In Vehicle Sales Jan 2012 to 2019

Mase Goslin ha creato la seguente visualizzazione con i dati delle vendite di veicoli ibridi Plug-in negli Stati Uniti dal 2012-2019, mostrando chiaramente l’ascesa di Tesla Model 3 al dominio assoluto del mercato. Indipendentemente dal tipo di settore e azienda, ciò che vogliamo sottolineare è la capacità di Goslin di raccontare in pochi secondi la storia del mercato automobilistico americano degli ultimi 8 anni.

L’intera visualizzazione è divertente da guardare, tiene incollati allo schermo, racconta la storia in modo diretto, semplice e soprattutto avvincente. L’osservatore vuole sapere come andrà a finire e non può fare a meno di guardare l’ascesa o la discesa dei marchi automobilistici.

3. Entrare nel contesto

Non si dovrebbe mai perdere di vista il fatto che si sta sempre parlando a qualcuno. La domanda che bisogna porsi ogni volta è:  A chi sto parlando?  

Questo ci permette di entrare nel “mondo” dell’ascoltatore.

Se la nostra presentazione è rivolta a una classe di studenti avrà sicuramente grafiche, commenti e un tono di voce diversi rispetto a ad una destinata all’amministratore delegato dell’azienda.

Focalizzare l’attenzione sulla propria audience aiuta a capire su quali argomenti concentrarsi, per spiegare nel migliore dei modi a chi ci sta ascoltando.


4. Raccontare

Giunti a questo punto è il momento di connettere i dati con occhio narrativo, intrecciare informazioni, eliminare il rumore ed evidenziare i dati rilevanti per giungere al cuore delle cose.  Un buon narratore distingue tra utile e superfluo, sceglie l’ordine degli argomenti in modo funzionale, accompagnando l’interlocutore nella lettura e portandolo al risultato in modo coinvolgente e chiaro.

L’analisi è la fase di indagine, il “dietro le quinte” del lavoro, il data storytelling è quello che avviene sul palco.


5. Data-driven decision making

A cosa porta tutto questo? A decisioni migliori!

Ebbene si! Fare data storytelling significa anche semplificare il processo di “decision making”. Perché i dati, quando risultano semplici da capire, non fanno più tanta paura, anzi si trasformano in alleati, strumenti che semplificano il processo decisionale.  Il valore di questa disciplina è trasversale a tutti i settori, in quanto va di pari passo con la contemporaneità e la quotidianità di ogni azienda che deve prendere decisioni e condividere una visione comune dei dati.

Le aziende che sviluppano un approccio di questo tipo sono in grado di:  

  • Trasformare i dati in azioni.
  • Ottimizzare tempo e produttività dei team.
  • Portare chiarezza e trasparenza nei confronti di clienti e dipendenti.

Semplicità e interattività sono i due elementi che permettono di entrare in empatia con l’interlocutore. Il data storytelling, si rivolge a tutte le persone in modo trasversale e verticale così da rendere partecipe ogni dipendente alle decisioni e scelte aziendali.

Questo concetto non è affatto banale, se lo pensiamo come parte di un più ampio processo di inclusione alla vita e ai valori aziendali da parte di tutti gli stakeholder.

Data Storytelling

Fonti:

Bibliografia:

Data Storytelling – Generare valore dalla rappresentazione delle informazioni – Apogeo

Sitografia:

https://cleantechnica.com/2019/05/24/visualization-2012-2019-us-electric-car-sales-this-is-a-must-see/

https://toucantoco.com/blog/it/data-storytelling-significato/