데이터 스토리텔링: 데이터로 영감을 주고 확신을 주는 방법

데이터에 투자하면 본능이나 의견이 아닌 통찰력을 바탕으로 전략적 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 위험을 줄이고 현명한 투자를 유도합니다.

그러나 데이터는 이해 없이는 가치가 없습니다. 데이터가 귀하에게는 의미가 있을 수 있지만 귀하의 역할이 아닌 사람에게는 페이지에서 의미 없는 숫자로 나타날 수 있습니다.

데이터의 이점은 데이터를 전달하는 방식에 있습니다.

이 기사에서는 데이터 스토리텔링이 중요한 기술인 이유와 데이터 프레젠테이션 및 시각화 를 사용하여 청중에게 영향을 미치는 방법을 알아봅니다.

데이터 스토리텔링이란?

데이터 스토리텔링 은 데이터 결과를 더 많은 청중이 이해할 수 있고 공감할 수 있는 스토리로 변환하는 프로세스입니다. 의사 결정에 영향을 미치고 고객 및 이해 관계자를 참여시키고 행동을 유도하기 위해 복잡한 것을 단순화하고 기본적인 용어로 통찰력을 제시합니다.

데이터 스토리텔링의 중요성: 통찰력을 맥락에 적용

데이터는 성장에 중요한 기여를 합니다. 그것의 힘은 무엇 에 있습니다: 얼마나 많은 판매, 얼마나 많은 트래픽, 얼마나 자주 조치를 취하는지 등.

분석이 없으면 데이터는 컨텍스트를 제공할 이유가 부족합니다 . 이러한 숫자가 중요한 이유, 이러한 수치가 중요한 이유, 관심을 가져야 하는 이유는 무엇입니까?

효과적인 데이터 스토리텔링: 변화를 주도하는 방법 저자 Brent Dykes는 "사람들은 통계를 듣지만 이야기를 느낍니다."라고 말합니다.

또한 Dykes에서:

귀하의 데이터는 엄청난 양의 잠재적 가치를 보유할 수 있지만 통찰력이 발견되어 조치 또는 비즈니스 결과로 변환되지 않는 한 가치는 창출될 수 없습니다. [포브스 경유]

인간은 정보를 전달하는 방법으로 이야기를 공유하도록 고정되어 있습니다. 그것들이 필요한 것은 우리의 본성입니다. 우리는 이야기로 생각하고, 이야기로 기억하고, 경험을 이야기로 바꿉니다.

이에 대해 The Righteous Mind의 저자인 Jonathan Haidt는 다음과 같이 말합니다.

인간의 마음은 논리 프로세서가 아니라 스토리 프로세서입니다.

Made to Stick의 저자이자 Chip Heath 교수가 수행한 Stanford University의 연습은 이야기가 어떻게 공명하는지 보여줍니다.

히스는 학생들을 그룹으로 나누고 미국의 범죄 패턴에 대한 통계를 제공했습니다. 그런 다음 그룹의 절반 학생은 심각한 문제인 비폭력 범죄를 지지하는 1분 프레젠테이션을 해야 했습니다. 나머지 절반은 비폭력 범죄가 심각한 문제가 아니라는 점을 1분간 발표해야 했습니다.

각 프레젠테이션에서 일반 학생은 2.5개의 통계를 사용했습니다. 학생 10명 중 1명은 이야기를 했습니다. 학생들에게 연설문을 기억하라고 요청했을 때 5%만이 통계를 기억했지만 63%는 이야기를 기억했습니다 .

데이터 스토리텔링은 이 내장된 매력을 스토리 주도 커뮤니케이션에 적용하고 시각적 요소와 결합하여 학습을 단순화합니다.

인간은 시각에 매우 잘 반응합니다. Brain Rules의 저자인 Dr. John Medina는 우리가 들은 정보의 10%를 3일 후에 기억하지만 정보를 이미지와 연결하면 65%를 기억한다는 사실 을 발견했습니다.

이것이 데이터, 시각적 요소 및 스토리가 잘 어울리는 이유입니다. 예를 들어 PSResearch for Drinkaware의 알코올 소비에 대한 이 시각화는 단순히 비율을 나타내는 것보다 훨씬 더 설득력이 있습니다. 20%와 7%는 문맥 없이는 의미가 없습니다.

내러티브는 막대 차트에 가중치를 추가하여 숫자 뒤에 있는 사람들을 이해하는 데 도움을 줍니다.

내러티브와 시각화를 결합하면 청중에게 강력한 영향을 미칠 수 있습니다. 관심을 유지하고 중요한 사항을 빠르게 설명하고 메시지를 유지하기가 더 쉽습니다.

결과? 마케팅 캠페인을 개선하고 비즈니스를 성장시키기 위해 실행 가능한 단계로 전환할 수 있는 부가 가치입니다.

숫자와 통찰력을 이야기로 바꾸는 능력은 Brent Sykes가 데이터 과학자에게 데이터 스토리텔링 기술이 필수적이며 데이터 분석가에 대한 수요가 2031년까지 모든 직종의 평균보다 훨씬 빠른 23% 성장할 것으로 예상되는 이유라고 말합니다.

마케터로서 자신의 인사이트를 분석하고 전달하는 방법을 배우는 것은 무엇이 강력한 데이터 스토리를 만드는지 이해하는 것에서 시작됩니다.

데이터 스토리텔링의 세 가지 필수 요소

모든 데이터 스토리는 세 가지 주요 구성 요소를 기반으로 합니다.

1. 데이터. 이야기의 기초와 큰 그림을 이해하는 데 사용되는 정보.
2. 이야기. 통찰력을 전달하고 맥락을 제공하며 청중을 사로잡는 데 사용되는 스토리라인.
3. 비주얼. 스토리를 효과적으로 전달하고 정보를 쉽게 계산할 수 있도록 데이터 및 내러티브를 시각화합니다.

아래 다이어그램은 이러한 요소 간의 관계와 겹치는 방식을 보여줍니다.

스토리가 원하는 영향을 미치려면 각 구성 요소가 함께 작동해야 합니다.

내러티브는 데이터를 설명하고 시각적 요소는 콘텐츠를 매력적으로 만들고 우수한 데이터는 통찰력을 제공하고 내러티브를 뒷받침하여 변화를 주도합니다(예: 개선된 마케팅 캠페인, 신제품 혁신 또는 개인 개발).

Letterboxd의 Year in Review에서 독자들은 코로나 바이러스 전염병으로 인한 시의적절하고 공감할 수 있는 문제로 처음부터 이야기에 빠져들게 됩니다.

콘텐츠에 대한 힌트는 팬들이 데이터를 소비하고 음모를 꾸미고 있었다는 것입니다. 인트로 다음에는 Letterboxd 사용자가 본 최고의 영화 목록이 나옵니다.

각각에는 자동 재생 예고편, 리뷰 및 Letterboxd 웹사이트의 해당 페이지 링크가 함께 제공됩니다.

이 이야기는 가슴 아픈 메시지와 비회원을 유인하기 위한 행동 촉구로 마무리됩니다.

데이터 스토리텔링이 어떻게 무미건조한 것을 매력적이고 상호 작용하며 의미 있는 콘텐츠로 바꿀 수 있는지 보여주는 좋은 예입니다.

Letterboxd의 데이터는 회사 블로그에서 쉽게 버릴 수 있는 상위 10개 목록이 될 수 있습니다. 대신 사용자가 좋아하는 영화에 대해 소리치고 싶게 만들고, 본 적이 없는 영화에 대해 흥분하게 만드는 콘텐츠 경험입니다.

청중을 설득하기 위해 데이터 스토리텔링을 사용하는 방법(예시 포함)

데이터, 내러티브 및 시각적 요소는 효과적인 데이터 스토리텔링을 위한 프레임워크입니다. 참여, 설명, 계몽 및 변화와 같은 중첩되는 이점은 스토리가 달성하고자 하는 것입니다.

다음은 데이터 스토리텔링에서 완벽한 균형을 유지하기 위한 5단계입니다.

1. 당신의 이야기는 누구를 위한 것입니까?

데이터 스토리는 적절한 사람들과 관련이 있고 공감을 불러일으킬 때만 마음에 와 닿을 것입니다.

질문: 청중은 누구입니까?

누가 이야기를 소비할 것인지 명확히 하십시오. 이것을 고정하면 이야기를 전달하는 방법과 사용하는 언어가 결정됩니다.

예를 들어 내부 청중에게 발표하는 경우 고객 기반이 이해하지 못할 수 있는 언어와 용어를 사용하여 기술적인 정보를 얻을 수 있습니다.

그러나 회사 내에서 다른 사람들과 대화하는 방법도 다양합니다. 이사회 구성원을 참여시키는 데이터 및 언어는 현장 직원에게 동일한 영향을 미치지 않을 수 있습니다.

고객을 위한 스토리라면 마케팅 캠페인과 일관성을 유지하여 친숙함을 전달하세요.

브랜드 지침과 마케팅 전략을 면밀히 살펴보십시오. 데이터 스토리를 또 다른 마케팅 전략으로 생각하면 콘텐츠가 브랜딩 및 어조와 일치해야 합니다.

예를 들어 GasBuddy의 운전 인사이트 이메일은 웹사이트의 색 구성표, 이미지 및 대화 메시지와 일치합니다.

콘텐츠 스타일이 고객에게 친숙하여 ​​보다 자연스럽게 몰입할 수 있습니다. GasBuddy가 이러한 미학에서 벗어났다면 청중을 혼란스럽게 할 위험이 있었고 일관성을 유지함으로써 구축한 신뢰가 무너졌을 것입니다. 그렇게 하면 메시지가 손실되었을 것입니다.

2. 청중이 관심을 갖는 스토리 찾기

스토리는 데이터 스토리텔링 프레임워크의 핵심 요소인 변화를 중심으로 구축됩니다.

• 당신의 목표는 무엇입니까?
• 무엇을 설명하려고 합니까?
• 어떤 변화를 주도하고 싶습니까?

예를 들어, 이해 관계자와 대중을 위한 연례 보고서에서 Oxfam은 Oxfam의 작업이 전 세계 사람들에게 어떤 혜택을 주는지 보여주고 청중이 원인을 뒷받침하도록 동기를 부여합니다.

데이터, 내러티브 및 시각 자료는 Oxfam의 청중에게 중요한 목표에 초점을 맞춥니다.

1. 들을 권리;
2. 여성의 권리 증진;
3. 생명을 구하다
4. 지속가능한 식품;
5. 천연 자원의 공정한 공유
6. 개발 및 필수 서비스를 위한 자금 조달.

이를 통해 사람들의 참여를 유지하는 것이 더 쉬워지고, 이를 통해 Oxfam은 행동을 촉발할 데이터 통찰력을 전달하는 데 도움이 됩니다.

청중이 무엇에 관심이 있는지 고려하십시오. 이러한 주제를 사용하여 청중이 문제를 해결하거나 삶을 개선하는 데 도움이 되는 해결 여정으로 안내할 수 있는 후크(예: 주제, 질문 또는 수수께끼)를 찾으십시오.

옥스팜은 청중들이 여성의 권리 증진에 관심을 갖고 있다는 것을 알고 있습니다. 데이터를 살펴보면 젊은 여성들의 청년실업이 문제라는 것을 발견하고 스토리텔링을 통해 옥스팜이 어떻게 돕고 있는지 보여주었다.

다음은 스토리의 후크를 식별하는 몇 가지 접근 방식입니다.

트렌드

무엇이 증가하고 있습니까? 슬라이드에 무엇이 있습니까? 평탄화 추세가 있습니까? 이것이 미래에 어떤 영향을 미칩니까? 추세의 최고점과 최저점은 추가 검사를 보증할 수 있습니다.

예를 들어 Instagram은 2021년의 잠재 고객 인사이트를 사용하여 2022년의 시각적 전망을 만들었습니다.

비교

병렬 데이터 세트와 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는지 더 깊이 분석하여 하나가 다른 것보다 더 성공적인 이유를 찾을 수 있습니다.

예를 들어 일련의 광고를 비교하여 어떤 광고가 더 효과적인지 확인할 수 있습니다. 여기에서 헤드라인 및 CTA와 같은 요소를 살펴보고 청중이 향후 캠페인을 개선하는 데 도움이 되는 통찰력을 제공할 수 있습니다.

상관 관계

데이터 세트 간의 흥미롭고 놀라운 연결은 의미 있는 내러티브에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 5열의 이 산점도는 블로그 게시물을 작성하는 데 소요된 시간과 생성된 리드 간의 상관 관계를 보여줍니다.

시각화와 내러티브를 통해 Column Five는 게시물을 작성하는 데 소요되는 시간이 증가함에 따라 리드 수도 증가한다는 것을 보여줍니다.

이 정보를 확장하여 더 긴 블로그 게시물의 다양한 요소를 살펴보고 이러한 요소를 사용하여 콘텐츠 마케팅 캠페인을 개선할 수 있습니다.

특이치

표준을 벗어난 데이터는 즉각적인 분석 지점입니다. 왜 그렇게 행동합니까? 원인이 무엇입니까?

예를 들어 대부분의 고객이 정기적으로 제품에 연간 $1,000–$1,500를 지출하고 세 명은 $10,000를 지출한다면 왜 그럴까요? 특정 업셀링 캠페인이 차이를 만들었습니까? 이 고객이 동일한 영업 담당자와 상호 작용합니까?

놀라운 데이터를 찾으십시오. 예상치 못한 일이 멋진 이야기를 만들 수 있습니다.

이야기할 가치가 있는 통찰력을 발견하려면 Gramener의 BUS 공식을 따르십시오. 크고 유용 하며 놀라운 데이터 포인트에 집중하십시오.

데이터가 수치적으로 중요하고 실행 가능하며 명확하지 않은 경우 청중을 참여시킬 수 있는 요소가 있습니다.

3. 시청자를 여행으로 안내하는 설득력 있는 내러티브를 개발하세요.

내러티브를 만들 때 검증된 내러티브 구조를 따르는 것이 좋습니다. 구조는 처음부터 끝까지 탐색하는 방식이 다르지만 가장 인기 있는 스토리 아크(Freytag's Pyramid, The Hero's Journey, The Three Act Structure 등)는 동일한 네 가지 구성 요소를 어떤 모양이나 형식으로 배포합니다.

1. 문맥. 상황과 이야기를 하는 이유.
2. 캐릭터. 주요 플레이어(예: 사람 또는 장소).
3. 갈등. 데이터가 제시하는 문제.
4. 해결책. 스토리에서 얻을 수 있는 주요 통찰력, 실행 가능한 단계 및 가치.

이 수정된 버전의 Freytag's Pyramid에서 이것들이 실행되는 것을 볼 수 있습니다.

소개

서론은 맥락이다. 여기에서 스토리의 이유를 자세히 설명하고 후크를 배치합니다. 즉, 여정을 시작하는 선동적인 사건입니다.

예를 들어 Nadieh Bremer는 "왜 고양이와 개는… 일반적인 질문을 소개하여 데이터 이야기.

후크는 고양이와 강아지가 왜 이런 행동을 하는지 궁금하지만 직접 물어볼 수는 없다. 데이터가 해답을 찾아줄 것입니다. Bremer의 소개는 또한 청중이 배울 내용을 이해하고 캐릭터(고양이와 개)를 소개하는 데 도움이 됩니다. 이것은 즉시 이야기에 생명을 불어 넣습니다.

인트로의 목표는 사람들이 페이지 아래로 이동하도록 하는 것입니다. 기간, 데이터 소스, 추세 및 질문에 대한 컨텍스트를 제공하여 청중이 방향을 잡고 다가올 일에 흥미를 가질 수 있도록 돕습니다.

라이징액션

떠오르는 행동은 갈등입니다. 독자를 여정의 정점으로 이끄는 뒷받침하는 사실(예: 변화에 영향을 주거나 기여한 것은 무엇입니까? 도움이 되는 다른 증거는 무엇입니까?)

그러나 지원 사실은 바로 지원입니다. 중심 인물은 사람, 동물 또는 장소입니다.

"고양이와 개는 왜...?"에서 애완 동물은 이야기의 주요 플레이어입니다. Bill & Melinda Gates Foundation의 Goalkeepers Report 데이터 스토리에서 사람은 영웅입니다.

두 경우 모두 데이터는 뒷전으로 밀려나 스토리를 진행하는 데 도움이 되는 사실을 뒷받침합니다. 공감할 수 있는 중심 인물을 이야기에 추가하여 청중과 공감할 수 있도록 하세요.

사람들은 일상에서 상상할 수 있는 캐릭터에 더 관심을 가집니다. 이야기의 주인공인 넘버즈는 감정적 연결에 실패할 것이다.

클라이맥스

절정은 "아하!" 순간 - 데이터의 주요 발견 또는 중심 통찰력.

전통적인 스토리텔링에서 이것은 청중이 주인공과 동일시에서 공감으로 이동하여 감정적 연결을 공고히 하는 곳입니다.

내러티브의 경우 모든 것이 제자리에 들어가는 이야기의 일부일 수 있습니다. 청중은 문제나 이점을 인식하고 그것에 대해 무엇을 할 수 있는지 궁금해하기 시작합니다.

골키퍼 보고서에서 사실을 뒷받침하는 내러티브는 지역과 성별이 미래의 결정 요인이라는 절정으로 이어집니다.

Juicebox로 만든 "Cicadas: A data story"에서 절정은 주기적인 매미의 영향을 받을 미국 카운티의 수입니다.

두 예에서 문제는 분명합니다. 다음은 솔루션입니다.

결론(다음 단계)

마지막 섹션은 솔루션을 제공합니다. 사람들이 다음에 무엇을 하기를 원하십니까? 골키퍼 보고서에서 Bill & Melinda Gates Foundation은 독자들에게 다양한 문제에 대한 진행 상황을 확인하기 위해 추가 데이터를 자세히 조사할 것을 권장합니다.

"우리 아빠가 미래를 위해 낚시하는 방법"에서 해양 관리 위원회는 "어류 자원을 어떻게 보존할 수 있습니까?"와 같은 질문에 답하는 데 도움이 되는 연습을 청중에게 제공합니다.

몇 가지 실행 가능한 테이크 아웃으로 독자를 남겨주세요. 그들이 본 것이 귀하의 브랜드에 대해 열광할 것 같으면 클릭 유도 문안을 제공하여 더 많은 상호 작용을 장려하십시오.

4. 메시지를 단순화하고 명확하게 하는 시각 자료 찾기

시각화는 모든 데이터 스토리에서 많은 작업을 수행하므로 선택한 방법은 요점을 전달하기 위해 정보를 효과적으로 표시하는 데 도움이 되어야 합니다.

예를 들어, 팬 연구에서 Spotify는 막대 차트를 사용하여 북미와 유럽 이외 지역의 주간 인기 곡 비율을 표시합니다.

이것은 독자가 정보를 빠르게 처리하는 데 도움이 되며 볼륨의 차이를 명확하게 보여줍니다. 해당 정보가 텍스트나 표로 표시되었다면 동일한 영향을 미치지 않았을 수 있습니다.

그룹 간의 비율 차이를 표시하려면 가로 또는 세로 막대 차트가 가장 쉬운 방법입니다. 그러나 다른 데이터 세트는 다른 방식으로 가장 잘 표시됩니다.

다음은 스토리에서 사용할 수 있는 몇 가지 일반적인 시각화 유형입니다.

라인 차트

일정 기간 동안 연속 데이터의 변화를 보여주는 가장 좋은 방법입니다.

예를 들어 Spotify의 라인 차트는 아티스트 팔로워의 증가를 빠르게 보여줍니다.

테이블

동시에 여러 범주를 다루는 경우 테이블을 사용하면 청중이 한 눈에 많은 양의 정보를 처리할 수 있습니다.

Beautiful.ai의 이 샘플 테이블은 재무 데이터 분석이 시간 경과에 따른 개선을 보여주기 위해 어떻게 단순화되었는지 보여줍니다.

표를 디자인할 때 아이콘과 색상을 사용하여 이야기에 중요한 특정 범주와 숫자에 주의를 기울이십시오.

가장 최근 연도를 녹색으로 강조 표시함으로써 Beautiful.ai는 청중이 가장 인상적인 인물에 빠르게 집중할 수 있도록 합니다.

파이 차트

원형 차트를 사용하여 범주 전체의 비율 합계를 전달합니다.

예를 들어 MicroStrategy는 파이 차트를 사용하여 설문 조사 결과를 시각화하고 다수와 소수를 비교하는 방법을 신속하게 보여줍니다.

지도

지도를 사용하여 지리적 추세 및 위치 분석을 한 눈에 보여줍니다.

예를 들어 Cicadas는 Google 지도를 사용하여 무리가 다른 카운티에 어떤 영향을 미치는지 보여줍니다.

상호 작용을 늘리고 사용자 경험을 향상시키기 위해 지도의 각 점은 카운티 및 Brood Cycle Time에 대한 정보를 표시하여 사용자가 자신의 지역이 어떻게 영향을 받을지 정확히 파악할 수 있도록 합니다. 더 많은 컨텍스트를 보려면 대화형 지도를 사용하여 데이터에 더 많은 가치를 추가하세요.

지도에서 어떻게 더 어둡고 밝은 색상이 사용되는지 확인하셨습니까? 이것은 특정 위치에서 더 높은 인구 밀도 또는 증가된 활동을 신속하게 입증하는 유용한 방법입니다.

인포그래픽

정보에 대한 관심을 끌기 위해 인포그래픽을 사용합니다. 친환경 경제에 대한 Huff Post의 인포그래픽은 사진이 어떻게 통계를 보다 매력적으로 만들 수 있는지 보여주는 좋은 예입니다.

산점도

산점도를 사용하여 블로그 게시물을 작성하는 데 소요된 시간과 생성된 리드의 5열 예에 표시된 대로 데이터 간의 긍정적 또는 부정적 상관 관계를 탐색합니다.

이는 대화형 데이터 시각화를 만드는 데 적합하며 분산점 거품을 만들어 변수(예: 밀도, 무게 또는 양)를 추가할 수 있습니다.

시각적 스토리텔링 모범 사례

청중을 놀라게 하고 명확한 메시지를 전달하려면 다음과 같은 몇 가지 데이터 스토리텔링 기본 사항을 배우고 싶을 것입니다.

• 청중이 정보를 한 눈에 이해할 수 있도록 하려면 단순성과 명료성이 핵심입니다.
• 공백을 사용하여 데이터에 대한 독자의 관심을 끌 수 있습니다.
• 색상을 사용하여 관심을 끌고자 하는 주요 데이터 요소를 강조 표시합니다.
• 그래픽이 데이터와 일치하는지 확인합니다. 예를 들어 여러 지역의 판매 데이터를 표시하는 경우 큰 원은 더 많은 볼륨을 나타냅니다.
• 데이터를 방해하는 차트 테두리, 눈금선 및 축을 제거합니다.
• 청중을 혼란스럽게 하지 않도록 표준화된 단위를 일관되게 사용하십시오. 예를 들어 거리를 측정하는 경우 피트와 야드 또는 센티미터와 미터를 함께 사용하지 말고 두 가지를 함께 사용하세요.

Excel 및 PowerPoint는 제품 내에서 데이터 시각화 도구를 제공합니다. 그러나 청중을 놀라게 하려면 디자인 기능이 향상된 전문 플랫폼을 살펴보고 싶을 것입니다.

스토리의 데이터를 단순화하고 시각화하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 강력한 도구가 있습니다.

• 대화형 대시보드 생성을 위한 Microsoft Power BI

• 시계열 시각화를 위한 Google Data Studio;
• 완전한 데이터 시각화를 위한 Tableau(또는 Tableau Public)
• 데이터 세트에서 차트, 지도 및 테이블을 생성하기 위한 Datawrapper
• 대화형 지도 구축을 위한 전단지
• 데이터 정리 및 변환을 위한 Open Refine;
• 인포그래픽 제작을 위한 Canva 또는 Visme.

각 소프트웨어에는 고유한 이점이 있으며 가입 플랜에 따라 다양한 기능과 제한 사항이 포함됩니다.

만들고자 하는 이야기의 종류에 따라 각각의 장단점을 평가하십시오. 대부분의 도구는 무료 평가판 또는 패키지를 제공합니다. 이를 활용하여 커밋하기 전에 기능과 유용성을 테스트하십시오.

5. 스토리 초안 작성, 테스트 및 편집

청중의 관심을 끄는 초안을 만들려면 소개, 떠오르는 행동, 절정 및 해결과 같은 선형적인 스토리 아크를 따르십시오. 시작, 중간, 끝이 명확하면 사람들이 쉽게 따라할 수 있고 이해하기 쉬운 곳에 시각 자료를 추가할 수 있는 명확한 구조를 제공할 수 있습니다.

시각적 계층 구조를 사용하여 정보를 배치합니다. 서양 문화권의 대부분의 사람들은 Z 패턴으로 왼쪽에서 오른쪽으로 읽습니다. 이 패턴을 따라 독자를 스토리로 안내하고 청중이 정보를 처리하도록 돕습니다.

디자이너와 함께 작업하거나 템플릿을 사용하여 스토리를 통합하고 팀원과 함께 테스트해 보세요. 사용자에게 다음 질문에 답하도록 요청합니다.

• 이야기가 진실을 말합니까? 통계가 합산됩니까? 통찰력이 의미가 있습니까? 데이터는 내러티브를 지시해야 하며 적합하도록 조작되어서는 안 됩니다. 더 나은 이야기를 위해 데이터를 조작하다 걸리면 신뢰도가 손상될 수 있습니다. 사실에 충실하십시오.
• 이야기가 청중과 관련이 있습니까? 그들이 연구 결과에 관심을 가질까요? 인사이트가 진정한 가치를 제공합니까? 반복적이거나 유용하지 않은 것이 있으면 잘라내십시오.
• 명확하게 제시되었는가? 스토리가 읽기 쉽고 이해하기 쉬운가? 비주얼과 카피는 내러티브에 기여하고 스토리를 진행해야 합니다. 전체 목표와 다른 결론으로 ​​청중을 이끌 수 있는 혼란과 모호성의 지점을 찾으십시오.
• 이야기가 그들을 참여시키고, 설명하고, 일깨워 주었습니까? 데이터 스토리를 읽은 후 청중은 질문에 답하고 더 나은 결정을 내리거나 결과를 개선할 수 있어야 합니다.

이야기가 적절하지 않으면 최고의 통찰은 무너질 것입니다. 데이터가 강력한 영향을 미치도록 피드백을 사용하여 간결함과 명확성을 개선하세요.

데이터 스토리텔링의 해야 할 일과 하지 말아야 할 일

데이터 스토리를 만들 때 올바른 방향을 유지하려면 다음 규칙을 염두에 두십시오.

데이터 스토리텔링 금지 사항

• 데이터를 선별하지 마십시오 . 귀하의 아이디어를 지원하는 통찰력만을 선호하지 말고 독자에게 전체 그림을 제공하십시오.
• 가치 없는 단일 사실을 제공하지 마십시오 . 이유 없이는 아무것도 아니다.
• "아하!" 어려운 순간 . 명확한 비교를 사용하여 사람들이 데이터가 중요한 이유를 이해하도록 돕습니다. 예를 들어 특정 지역의 판매 중요성을 강조하려는 경우 이를 경쟁업체의 판매, 전년도 판매 또는 다른 지역의 판매와 비교합니다.
• 디자인을 지나치게 복잡하게 만들지 마십시오 . 흑백으로 인쇄할 경우 대조되는 소수의 색상을 고수하십시오. 친숙한 물체의 이미지를 사용하여 독자가 데이터를 연결할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어 거리를 설명하는 경우 독자가 길이를 쉽게 시각화할 수 있도록 축구장을 사용하세요.
• 자신감 부족을 나타내지 마십시오 . 의견을 공유하고 권장 사항을 제공합니다. 기회가 있을 때마다 전문성을 과시하십시오.

데이터 스토리텔링이 해야 할 일

• 데이터가 완전하고 신뢰할 수 있는지 확인 하십시오. 독자가 통찰력을 더 탐색할 수 있도록 소스를 나열하고 관련된 링크를 포함합니다. 가정을 피하십시오.
• 주요 테이크 아웃을 제공하십시오. 독자들이 앞으로 사용할 수 있는 정보를 제공하십시오.
• 일관성을 유지하십시오. 시각적 개체 간에 색상, 레이블 및 규칙에 반복을 사용합니다. 청중에 맞는 언어를 사용하십시오.
• 데이터 스토리를 단계적으로 설명 하십시오. 처리하기 쉽도록 복잡한 정보를 소화 가능한 청크로 제시하십시오. 예를 들어 데이터 스토리가 성장을 위한 새로운 시장에 초점을 맞추는 경우 제품 수준 수요, 지역 수요 및 글로벌 수요별로 다른 요소를 점진적으로 도입하면 정보를 함께 묶는 것보다 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 또한 모든 단계에서 주장을 강화할 수 있습니다.
• 권위를 제시 하십시오. 가치를 더하지 않는 필러 단어를 잘라냅니다. Grizzle 편집자 Erica Schneider의 아래 해킹은 미묘한 조정이 인식에 얼마나 큰 차이를 만들 수 있는지 보여줍니다.

결론

데이터 스토리텔링은 마케터에게 긍정적으로 보이는 데이터 분석과 이해관계자 및 고객으로부터 구매를 얻는 것 사이의 차이입니다.

청중 과 목표를 위한 스토리를 디자인하십시오. 인사이트는 매력적이고 계몽적이어야 하지만 비즈니스 의사 결정 및 변화 결과에 영향을 미치기 위해 전략적으로 관련되어야 합니다. 좋은 이야기는 사람들이 사용할 수 있는 새로운 아이디어와 관점을 제공합니다.

데이터 표현 및 시각화 과정에서 명확하고 매력적인 데이터를 표현하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.