Mendongeng Data: Cara Menginspirasi & Meyakinkan dengan Data

Berinvestasi dalam data memungkinkan Anda membuat keputusan bisnis strategis berdasarkan wawasan, bukan insting atau opini. Ini mengurangi risiko dan mendorong investasi yang lebih cerdas.

Tetapi data tidak memiliki nilai tanpa pemahaman. Meskipun data tersebut mungkin masuk akal bagi Anda, data tersebut mungkin tampak sebagai angka yang tidak berarti pada halaman bagi orang di luar peran Anda.

Manfaat data terletak pada cara Anda mengomunikasikannya.

Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari mengapa penceritaan data merupakan keterampilan penting dan cara menggunakan presentasi dan visualisasi data untuk memengaruhi audiens Anda.

Apa itu penceritaan data?

Mendongeng data adalah proses mengubah temuan data menjadi cerita yang dapat dipahami dan dapat dihubungkan untuk khalayak yang lebih luas. Ini menyederhanakan kompleks dan menyajikan wawasan dalam istilah dasar untuk mempengaruhi pengambilan keputusan, melibatkan pelanggan dan pemangku kepentingan, dan menginspirasi tindakan.

Pentingnya penceritaan data: menempatkan wawasan ke dalam konteks

Data adalah kontributor penting untuk pertumbuhan. Kekuatannya terletak pada apa : berapa banyak penjualan, berapa banyak lalu lintas, seberapa sering tindakan dilakukan, dll.

Tanpa analisis, data tidak memiliki alasan untuk memberikan konteks : mengapa angka-angka itu penting, mengapa angka-angka itu penting, mengapa kita harus peduli?

Sebagai Penceritaan Data yang Efektif: Bagaimana Mendorong Perubahan, penulis Brent Dykes mengatakan, "Orang mendengar statistik, tetapi mereka merasakan cerita."

Juga dari Dykes:

Data Anda mungkin memiliki nilai potensial yang sangat besar, tetapi tidak satu ons pun nilai dapat dibuat kecuali wawasan terungkap dan diterjemahkan ke dalam tindakan atau hasil bisnis. [melalui Forbes]

Manusia terprogram untuk berbagi cerita sebagai cara mengkomunikasikan informasi. Sudah menjadi sifat kita untuk membutuhkan mereka. Kami berpikir dalam cerita, mengingat dalam cerita, dan mengubah pengalaman menjadi cerita.

Mengenai hal ini, Jonathan Haidt, penulis The Righteous Mind, mengatakan:

Pikiran manusia adalah pemroses cerita, bukan pemroses logika.

Sebuah latihan di Universitas Stanford, yang dilakukan oleh penulis dan profesor Made to Stick Chip Heath, menunjukkan bagaimana cerita beresonansi.

Heath membagi murid-muridnya menjadi beberapa kelompok dan memberi mereka statistik tentang pola kejahatan di Amerika Serikat. Separuh siswa dalam kelompok tersebut kemudian harus memberikan presentasi satu menit untuk mendukung kejahatan tanpa kekerasan menjadi masalah serius. Separuh lainnya harus memberikan presentasi satu menit tentang kejahatan non-kekerasan yang tidak menjadi masalah serius.

Dalam setiap presentasi, siswa pada umumnya menggunakan 2,5 statistik. Satu dari 10 siswa bercerita. Ketika siswa diminta untuk mengingat pidato, hanya 5% yang mengingat statistik, tetapi 63% mengingat ceritanya .

Mendongeng data membawa daya tarik bawaan ini ke komunikasi yang dipimpin cerita dan memasangkannya dengan visual untuk menyederhanakan pembelajaran.

Manusia merespons visual dengan sangat baik. Dr. John Medina, penulis Brain Rules, menemukan bahwa kita mengingat 10% informasi yang kita dengar setelah tiga hari, tetapi memasangkan informasi tersebut dengan gambar, dan kita mengingat 65% .

Inilah mengapa data, visual, dan cerita berjalan dengan sangat baik. Misalnya, visualisasi tentang konsumsi alkohol oleh PSResearch for Drinkaware ini jauh lebih menarik daripada sekadar menyatakan persentase. 20% dan 7% tidak berarti apa-apa tanpa konteks.

Narasi menambah bobot pada bagan batang, membantu kita memahami orang-orang di balik angka.

Menggabungkan narasi dengan visualisasi dapat berdampak kuat pada audiens Anda. Itu membuatnya lebih mudah untuk menarik perhatian mereka, menjelaskan poin-poin penting dengan cepat, dan membuat mereka mengingat pesannya.

Hasil? Nilai tambah yang dapat diubah menjadi langkah-langkah yang dapat ditindaklanjuti untuk meningkatkan kampanye pemasaran dan mengembangkan bisnis Anda.

Kemampuan untuk mengubah angka dan wawasan menjadi cerita adalah alasan mengapa Brent Sykes mengatakan keterampilan mendongeng data sangat penting bagi ilmuwan data dan mengapa permintaan analis data diproyeksikan tumbuh 23% pada tahun 2031, jauh lebih cepat daripada rata-rata untuk semua pekerjaan.

Sebagai pemasar, mempelajari cara menganalisis dan mengomunikasikan wawasan Anda sendiri dimulai dengan memahami apa yang membuat cerita data menjadi hebat.

Tiga elemen penting dari penceritaan data

Setiap cerita data dibangun di atas tiga komponen utama:

1. Data. Fondasi cerita Anda dan informasi yang digunakan untuk memahami gambaran besarnya.
2. Cerita. Alur cerita digunakan untuk mengomunikasikan wawasan, memberikan konteks, dan memikat penonton.
3. Visual. Visualisasi data dan narasi Anda untuk mengomunikasikan cerita secara efektif dan membuat informasi mudah dihitung.

Diagram di bawah menunjukkan hubungan antara elemen-elemen ini dan bagaimana mereka saling tumpang tindih.

Agar sebuah cerita memiliki dampak yang diinginkan, setiap komponen harus bekerja bersama-sama.

Narasi menjelaskan data, visual membuat konten menarik, dan data yang baik memberikan wawasan dan mendukung narasi untuk mendorong perubahan (misalnya, peningkatan kampanye pemasaran, inovasi produk baru, atau pengembangan pribadi).

Dalam Tinjauan Setahun Letterboxd, pembaca ditarik ke dalam cerita sejak awal dengan kesengsaraan yang tepat waktu dan dapat diterima dari pandemi virus corona.

Petunjuk tentang konten yang dikonsumsi penggemar memposisikan data dan membangun intrik. Intro diikuti oleh daftar film teratas yang ditonton pengguna Letterboxd.

Masing-masing disertai dengan trailer yang diputar otomatis, ulasan, dan tautan ke halaman yang sesuai di situs web Letterboxd.

Cerita diakhiri dengan pesan pedih dan ajakan bertindak untuk memikat non-anggota.

Ini adalah contoh yang bagus tentang bagaimana penceritaan data dapat mengubah sesuatu yang kering menjadi konten yang menarik, interaktif, dan bermakna.

Data Letterboxd dapat dengan mudah menjadi daftar 10 besar sekali pakai di blog perusahaan. Sebaliknya, ini adalah pengalaman konten yang membuat pengguna ingin berteriak tentang film favorit mereka dan membuat mereka bersemangat tentang film yang belum mereka tonton.

Cara menggunakan penceritaan data untuk menarik audiens Anda (dengan contoh)

Data, narasi, dan visual adalah kerangka kerja untuk penceritaan data yang efektif. Manfaat yang tumpang tindih—melibatkan, menjelaskan, mencerahkan, dan mengubah—adalah apa yang harus dicapai oleh cerita Anda.

Berikut adalah lima langkah untuk mencapai keseimbangan sempurna dalam penceritaan data Anda.

1. Untuk siapa cerita Anda?

Sebuah cerita data hanya akan berhasil jika relevan dengan (dan beresonansi dengan) orang yang tepat.

Tanyakan: Siapa penontonnya?

Perjelas siapa yang akan mengonsumsi cerita. Memaku ini akan menentukan bagaimana Anda bercerita dan bahasa apa yang Anda gunakan.

Misalnya, jika Anda melakukan presentasi ke audiens internal, Anda mungkin bisa menguasai bahasa teknis dan menggunakan istilah yang mungkin tidak dipahami oleh basis pelanggan Anda.

Namun, cara Anda berbicara dengan orang yang berbeda di dalam perusahaan Anda juga akan berbeda. Data dan bahasa yang melibatkan anggota dewan mungkin tidak memiliki dampak yang sama dengan staf lantai.

Jika cerita Anda untuk pelanggan, pastikan itu menjaga konsistensi dengan kampanye pemasaran Anda untuk memberikan keakraban.

Perhatikan baik-baik pedoman merek dan strategi pemasaran Anda. Pikirkan kisah data Anda sebagai taktik pemasaran lainnya, sehingga konten harus sesuai dengan branding dan nada suara Anda.

Misalnya, email wawasan mengemudi GasBuddy cocok dengan skema warna, citra, dan perpesanan percakapan situs webnya:

Gaya konten akrab bagi pelanggan, membuatnya lebih menarik secara alami. Seandainya GasBuddy menyimpang dari estetika ini, hal itu berisiko membingungkan penonton, menciptakan kehancuran kepercayaan yang telah dibangunnya dengan menjaga konsistensi. Dengan demikian, pesan akan hilang.

2. Temukan cerita yang disukai audiens Anda

Kisah Anda dibangun di seputar elemen sentral dari kerangka penceritaan data: perubahan.

• Apa tujuanmu?
• Apa yang Anda coba jelaskan?
• Perubahan apa yang ingin Anda kendarai?

Misalnya, dalam laporan tahunannya untuk para pemangku kepentingan dan publik, Oxfam menunjukkan bagaimana pekerjaannya bermanfaat bagi orang-orang di seluruh dunia dan memotivasi audiensnya untuk mendukung tujuan tersebut.

Data, narasi, dan visual berfokus pada tujuan yang penting bagi audiens Oxfam:

1. Hak untuk didengar;
2. Memajukan hak-hak perempuan;
3. Menyelamatkan nyawa;
4. Pangan berkelanjutan;
5. Pembagian sumber daya alam yang adil;
6. Pembiayaan untuk pembangunan dan layanan esensial.

Ini membuatnya lebih mudah untuk membuat orang tetap terlibat, yang membantu Oxfam mengkomunikasikan wawasan data yang akan menginspirasi tindakan.

Pertimbangkan apa yang dipedulikan audiens Anda. Gunakan topik ini untuk menemukan pengait (misalnya, tema, pertanyaan, atau teka-teki) yang dapat Anda ajak audiens dalam perjalanan untuk menyelesaikannya guna membantu mereka memecahkan masalah atau meningkatkan kehidupan mereka.

Oxfam tahu audiensnya peduli untuk memajukan hak-hak perempuan. Melihat data, ditemukan bahwa pengangguran kaum muda bagi perempuan muda merupakan masalah dan menggunakan dongeng untuk menunjukkan bagaimana Oxfam membantu.

Berikut adalah beberapa pendekatan untuk mengidentifikasi pengait untuk cerita Anda.

Tren

Apa yang sedang naik daun? Apa yang ada di slide? Apakah ada tren yang mendatar? Bagaimana ini berdampak pada masa depan? Puncak dan palung tren dapat memerlukan pemeriksaan lebih lanjut.

Instagram, misalnya, menggunakan wawasan pemirsa dari tahun 2021 untuk membuat gambaran visual untuk tahun 2022.

Perbandingan

Kumpulan data berdampingan dan bagaimana mereka berubah dari waktu ke waktu dapat dianalisis lebih dalam untuk menemukan mengapa yang satu lebih berhasil daripada yang lain.

Misalnya, Anda dapat membandingkan serangkaian iklan untuk melihat mana yang lebih efektif. Dari sana, Anda dapat melihat elemen seperti tajuk utama dan CTA untuk memberikan wawasan yang membantu pemirsa menyempurnakan kampanye di masa mendatang.

Korelasi

Koneksi yang menarik dan mengejutkan antara kumpulan data dapat memberikan wawasan untuk narasi yang bermakna.

Misalnya, scatterplot oleh Kolom Lima ini menunjukkan korelasi antara waktu yang dihabiskan untuk menulis postingan blog dan prospek yang dihasilkan.

Melalui visualisasi dan narasi, Kolom Lima menunjukkan bahwa seiring bertambahnya jumlah jam yang dihabiskan untuk menulis postingan, jumlah lead juga meningkat.

Informasi ini dapat diperluas lebih lanjut untuk melihat berbagai elemen dari postingan blog yang lebih panjang yang dapat dikonversi dan cara menggunakan elemen tersebut untuk meningkatkan kampanye pemasaran konten.

Penyimpangan

Data di luar norma adalah titik analisis instan. Mengapa bertindak seperti itu? Apa penyebabnya?

Misalnya, jika mayoritas pelanggan Anda secara teratur membelanjakan $1.000–$1.500 setahun untuk produk Anda, tetapi tiga pelanggan membelanjakan $10.000, mengapa demikian? Apakah kampanye upselling tertentu membuat perbedaan? Apakah pelanggan ini berinteraksi dengan perwakilan penjualan yang sama?

Carilah data yang mengejutkan; yang tak terduga bisa menjadi cerita yang hebat.

Untuk mengungkap wawasan yang layak dibicarakan, ikuti rumus BUS Gramener. Fokus pada poin data yang Besar , Berguna , dan Mengejutkan .

Jika data signifikan secara numerik, dapat ditindaklanjuti, dan tidak jelas, itu memiliki bahan untuk melibatkan audiens.

3. Kembangkan narasi yang menarik untuk mengajak audiens melakukan perjalanan

Saat menyusun narasi Anda, sebaiknya ikuti struktur narasi yang telah dicoba dan diuji. Sementara struktur berbeda dalam cara mereka menavigasi dari awal hingga akhir, busur cerita yang paling populer — Piramida Freytag, Perjalanan Pahlawan, Struktur Tiga Babak, dll. — Menyebarkan empat komponen yang sama dalam beberapa bentuk atau bentuk:

1. Konteks. Situasi dan mengapa Anda bercerita.
2. Karakter. Para pemain utama (misalnya, orang atau tempat).
3. Konflik. Masalah yang disajikan data.
4. Larutan. Wawasan utama, langkah-langkah yang dapat ditindaklanjuti, dan nilai yang dapat diperoleh dari cerita.

Kita bisa melihat ini dimainkan dalam versi modifikasi dari Piramida Freytag ini.

pengantar

Pendahuluan adalah konteksnya. Di sinilah Anda merinci alasan cerita Anda dan menempatkan kail Anda — insiden yang menghasut yang memulai perjalanan.

Misalnya, Nadieh Bremer mengatur adegan dan membangun intrik untuknya “Mengapa kucing dan anjing…?” cerita data dengan memperkenalkan pertanyaan umum.

Hook bertanya-tanya mengapa kucing dan anjing melakukan apa yang mereka lakukan, tetapi tidak dapat menanyakannya secara langsung. Data akan mengungkap jawabannya. Intro Bremer juga membantu penonton memahami apa yang akan mereka pelajari dan memperkenalkan karakter (kucing dan anjing). Ini segera menghidupkan kisah itu.

Tujuan intro Anda adalah membuat orang berpindah ke bawah halaman. Sediakan konteks tentang periode waktu, sumber data, tren, dan pertanyaan untuk membantu audiens mengorientasikan diri mereka sendiri dan bersemangat untuk apa yang akan datang.

Aksi naik daun

Tindakan yang muncul adalah konflik—fakta pendukung yang membawa pembaca ke puncak perjalanan (misalnya, apa yang memengaruhi atau berkontribusi pada perubahan? Bukti lain apa yang berguna?)

Tapi fakta pendukungnya hanya itu: mendukung. Karakter sentral adalah orang, binatang, atau tempat.

Dalam “Mengapa kucing dan anjing…?” hewan peliharaan adalah pemain utama dalam cerita. Dalam cerita data Goalkeepers Report Bill & Melinda Gates Foundation, manusia adalah pahlawannya:

Dalam kedua kasus tersebut, data berada di belakang, memberikan fakta pendukung yang membantu memajukan cerita. Tambahkan karakter sentral yang dapat diterima ke dalam cerita Anda untuk membuatnya beresonansi dengan audiens Anda.

Orang lebih peduli dengan karakter yang dapat mereka bayangkan dalam kehidupan sehari-hari. Numbers, sebagai pahlawan dalam cerita, akan gagal membangun hubungan emosional.

Klimaks

Klimaksnya adalah “Aha!” momen—penemuan utama atau wawasan utama dari data Anda.

Dalam penceritaan tradisional, di sinilah penonton beralih dari mengidentifikasi menjadi berempati dengan karakter utama, memperkuat hubungan emosional mereka.

Untuk narasi Anda, itu mungkin menjadi bagian dari cerita di mana semuanya jatuh pada tempatnya. Penonton mengenali masalah atau manfaat dan mulai bertanya-tanya apa yang bisa dilakukan untuk mengatasinya.

Dalam Goalkeepers Report, sebuah narasi yang didukung oleh fakta pendukung mengarah pada klimaks geografi dan gender yang menjadi faktor penentu di masa depan Anda.

Dalam “Cicadas: A data story”, yang dibuat dengan Juicebox, klimaksnya adalah jumlah negara bagian AS yang akan terkena dampak jangkrik berkala.

Dalam kedua contoh, masalahnya jelas. Berikut ini adalah solusinya.

Kesimpulan (Langkah selanjutnya)

Bagian terakhir memberikan solusi. Apa yang Anda ingin orang lakukan selanjutnya? Dalam Goalkeepers Report, Yayasan Bill & Melinda Gates mendorong pembaca untuk memeriksa data tambahan secara lebih rinci untuk melihat kemajuan yang dicapai pada berbagai isu.

Dalam “How my dad fishes for the future,” The Marine Stewardship Council memberikan latihan bagi penonton untuk membantu menjawab pertanyaan seperti “bagaimana kita bisa melestarikan stok ikan?”

Tinggalkan pembaca dengan beberapa takeaways yang bisa ditindaklanjuti. Jika apa yang mereka lihat cenderung membuat mereka tertarik dengan merek Anda, berikan ajakan bertindak untuk mendorong interaksi lebih lanjut.

4. Temukan visual yang menyederhanakan dan memperjelas pesan

Visualisasi sangat membantu dalam cerita data apa pun, jadi metode yang Anda pilih harus membantu menampilkan informasi secara efektif untuk menyampaikan maksud Anda.

Misalnya, dalam studi penggemarnya, Spotify menggunakan bagan batang untuk menampilkan persentase lagu teratas mingguan dari luar Amerika Utara dan Eropa.

Ini membantu pembaca memproses informasi dengan cepat, sekaligus menunjukkan dengan jelas perbedaan volume. Seandainya informasi itu disajikan sebagai teks atau tabel, itu mungkin tidak memiliki dampak yang sama.

Jika Anda ingin menunjukkan perbedaan proporsi antar grup, bagan batang horizontal atau vertikal adalah cara termudah untuk melakukannya. Tetapi kumpulan data lain paling baik ditampilkan dengan cara yang berbeda.

Berikut adalah beberapa jenis visualisasi umum untuk digunakan dalam cerita Anda.

Bagan garis

Ini adalah cara terbaik untuk menampilkan perubahan dalam data berkelanjutan selama periode waktu tertentu.

Misalnya, bagan garis Spotify dengan cepat menunjukkan peningkatan pengikut artis.

Tabel

Jika Anda meliput beberapa kategori sekaligus, sebuah tabel akan memungkinkan audiens memproses banyak informasi dalam sekejap.

Tabel contoh dari Beautiful.ai ini menunjukkan bagaimana analisis data keuangan telah disederhanakan untuk menunjukkan perbaikan dari waktu ke waktu.

Saat mendesain tabel, gunakan ikon dan warna untuk menarik perhatian ke kategori dan angka tertentu yang penting bagi cerita Anda.

Dengan menyorot tahun terbaru dengan warna hijau, Beautiful.ai dapat dengan cepat memfokuskan audiensnya pada angka yang paling mengesankan.

Diagram lingkaran

Gunakan diagram lingkaran untuk mengomunikasikan jumlah proporsi di seluruh kategori.

Misalnya, MicroStrategy menggunakan diagram lingkaran untuk memvisualisasikan hasil survei dan dengan cepat menunjukkan perbandingan mayoritas dengan minoritas:

Peta

Gunakan peta untuk menampilkan tren geografis dan pengelompokan lokasi secara sekilas.

Cicadas, misalnya, menggunakan Google Maps untuk menunjukkan bagaimana induk akan berdampak pada berbagai negara.

Untuk meningkatkan interaktivitas dan meningkatkan pengalaman pengguna, setiap titik di peta menampilkan informasi tentang wilayah dan Waktu Siklus Brood, memungkinkan pengguna menentukan dengan tepat bagaimana area mereka akan terpengaruh. Untuk lebih banyak konteks, gunakan peta interaktif untuk menambahkan lebih banyak nilai pada data Anda.

Perhatikan bagaimana peta juga menggunakan warna gelap dan terang? Ini adalah cara yang berguna untuk menunjukkan dengan cepat kepadatan populasi yang lebih tinggi atau peningkatan aktivitas di lokasi tertentu.

Infografis

Gunakan infografis untuk menarik perhatian pada informasi. Infografis Huff Post tentang ekonomi menjadi hijau adalah contoh yang bagus tentang bagaimana gambar dapat membuat statistik lebih menarik.

Scatterplot

Gunakan scatterplot untuk menjelajahi korelasi positif atau negatif antara data, seperti yang ditunjukkan pada contoh Kolom Lima tentang waktu yang dihabiskan untuk menulis postingan blog vs. prospek yang dihasilkan.

Ini bagus untuk membuat visualisasi data interaktif, dan Anda dapat menambahkan variabel (seperti kepadatan, berat, atau jumlah) dengan membuat gelembung titik pencar:

Praktik terbaik mendongeng visual

Jika Anda ingin memukau audiens dan menyampaikan pesan yang jelas, Anda perlu mempelajari beberapa dasar data storytelling, seperti:

• Kesederhanaan dan kejelasan adalah kunci untuk membantu audiens Anda memahami informasi secara sekilas.
• Gunakan spasi putih untuk menarik perhatian pembaca ke data.
• Gunakan warna untuk menyorot poin data utama yang ingin Anda perhatikan.
• Pastikan grafik cocok dengan data. Misalnya, jika Anda menyajikan data penjualan untuk wilayah yang berbeda, lingkaran yang lebih besar akan menunjukkan volume yang lebih tinggi.
• Hapus batas bagan, garis kisi, dan sumbu yang mengalihkan perhatian dari data.
• Gunakan unit standar secara konsisten untuk menghindari kebingungan audiens Anda. Misalnya, jika Anda mengukur jarak, gunakan kaki dan yard atau sentimeter dan meter, bukan kombinasi keduanya.

Excel dan PowerPoint menyediakan alat visualisasi data dalam produk mereka. Tetapi untuk memukau audiens Anda, Anda pasti ingin melihat platform spesialis dengan fitur desain yang disempurnakan.

Ada beberapa alat canggih yang dapat Anda gunakan untuk menyederhanakan dan memvisualisasikan data untuk cerita Anda:

• Microsoft Power BI untuk membuat dasbor interaktif;

• Google Data Studio untuk visualisasi deret waktu;
• Tableau (atau Tableau Public) untuk visualisasi data lengkap;
• Datawrapper untuk membuat bagan, peta, dan tabel dari kumpulan data;
• Leaflet untuk membuat peta interaktif;
• Buka Perbaiki untuk membersihkan dan mengubah data;
• Canva atau Visme untuk membuat infografis.

Setiap perangkat lunak hadir dengan manfaatnya sendiri dan mencakup fitur dan batasan yang berbeda tergantung pada paket berlangganan.

Timbang pro dan kontra untuk masing-masing berdasarkan jenis cerita yang ingin Anda buat. Sebagian besar alat menawarkan uji coba atau paket gratis. Manfaatkan ini untuk menguji fitur dan kegunaan sebelum melakukan.

5. Buat draf, uji, dan edit cerita Anda

Untuk membuat draf yang melibatkan audiens Anda, ikuti alur cerita linier: pengantar, aksi yang meningkat, klimaks, dan resolusi. Awal, tengah, dan akhir yang jelas akan memudahkan orang untuk mengikuti dan memberi Anda struktur yang jelas untuk menambahkan visual yang masuk akal.

Gunakan hierarki visual untuk menempatkan informasi. Kebanyakan orang dalam budaya Barat membaca dari kiri ke kanan dalam pola-Z. Ikuti pola ini untuk memandu pembaca melalui cerita Anda dan membantu audiens memproses informasi.

Bekerja dengan desainer atau gunakan template untuk menyatukan cerita Anda dan mengujinya dengan anggota tim Anda. Minta pengguna untuk menjawab pertanyaan berikut:

• Apakah cerita itu mengatakan yang sebenarnya? Apakah statistik bertambah? Apakah wawasan masuk akal? Data harus mendikte narasi dan tidak dimanipulasi agar sesuai. Tertangkap memijat data untuk cerita yang lebih baik dapat merusak kredibilitas Anda. Tetap berpegang pada fakta.
• Apakah ceritanya relevan dengan penonton? Apakah mereka akan tertarik dengan temuan tersebut? Apakah wawasan memberikan nilai asli? Jika ada sesuatu yang tampak berulang atau tidak berguna, hentikan.
• Apakah disajikan dengan jelas? Apakah ceritanya mudah dibaca dan dipahami? Visual dan salinan harus berkontribusi pada narasi dan memajukan cerita. Carilah titik-titik kebingungan dan ambiguitas yang dapat mengarahkan audiens ke kesimpulan yang berbeda dari tujuan keseluruhan.
• Apakah ceritanya melibatkan, menjelaskan, dan mencerahkan mereka? Setelah membaca cerita data Anda, audiens harus dapat menjawab pertanyaan mereka, membuat keputusan yang lebih baik, atau meningkatkan hasil.

Wawasan terbaik akan gagal jika ceritanya tidak adil. Gunakan umpan balik untuk meningkatkan keringkasan dan kejelasan sehingga data memiliki dampak yang kuat.

Hal yang boleh dan tidak boleh dilakukan dalam mendongeng data

Saat membuat cerita data Anda, perhatikan aturan berikut agar tetap berada di jalur yang benar.

Larangan mendongeng data

• Jangan pilih-pilih data . Jangan hanya menyukai wawasan yang mendukung ide Anda, berikan gambaran keseluruhan kepada pembaca.
• Jangan menawarkan fakta tunggal tanpa nilai . Apa bukanlah apa-apa tanpa mengapa.
• Jangan membuat "Aha!" saat sulit . Gunakan perbandingan yang jelas untuk membantu orang memahami mengapa data itu penting. Misalnya, jika Anda ingin menyoroti pentingnya penjualan di wilayah tertentu, bandingkan dengan penjualan pesaing, penjualan tahun sebelumnya, atau penjualan di wilayah lain.
• Jangan membuat desain terlalu rumit . Tetap gunakan sedikit warna yang kontras jika dicetak hitam putih. Gunakan gambar objek yang sudah dikenal untuk membantu pembaca menghubungkan data. Misalnya, jika Anda mendeskripsikan jarak, gunakan lapangan sepak bola untuk membantu pembaca memvisualisasikan panjang dengan mudah.
• Jangan menunjukkan rasa kurang percaya diri . Bagikan pendapat dan berikan rekomendasi. Pamerkan keahlian Anda di setiap kesempatan.

Mendongeng data harus dilakukan

• Apakah memastikan data lengkap dan dapat diandalkan . Cantumkan sumber dan sertakan tautan jika relevan sehingga pembaca dapat menjelajahi wawasan lebih lanjut. Hindari asumsi.
• Apakah menyediakan takeaways kunci. Berikan informasi kepada pembaca yang dapat mereka gunakan untuk maju.
• Pertahankan konsistensi. Gunakan pengulangan dalam warna, label, dan konvensi antar visual. Gunakan bahasa yang sesuai dengan audiens.
• Jelaskan cerita data secara bertahap . Sajikan informasi kompleks dalam potongan-potongan yang mudah dicerna agar lebih mudah diproses. Misalnya, jika cerita data Anda berfokus pada pasar baru untuk pertumbuhan, memperkenalkan elemen yang berbeda secara bertahap berdasarkan permintaan tingkat produk, permintaan regional, dan permintaan global akan membantu membuat info lebih mudah dipahami daripada digabungkan menjadi satu. Ini juga memungkinkan Anda untuk memperkuat argumen Anda dengan setiap langkah.
• Lakukan otoritas saat ini . Potong kata-kata pengisi yang tidak menambah nilai. Peretasan di bawah dari editor Grizzle Erica Schneider menunjukkan bagaimana perubahan halus dapat membuat perbedaan besar pada persepsi.

Kesimpulan

Mendongeng data adalah perbedaan antara analitik data yang terlihat positif bagi pemasar dan mendapatkan dukungan dari pemangku kepentingan dan pelanggan.

Rancang cerita untuk audiens dan tujuan Anda. Wawasan harus menarik dan mencerahkan, tetapi juga harus relevan secara strategis untuk memengaruhi keputusan bisnis dan mengubah hasil. Sebuah cerita yang bagus membuat orang memiliki ide dan perspektif baru yang dapat mereka gunakan.

Pelajari lebih lanjut tentang menyajikan data yang jelas dan menarik dalam kursus Presentasi dan Visualisasi Data kami.