5 conseils pour le storytelling avec des données

Qu'elles servent de base aux décisions ou aux actions, les données sont indispensables à la communication interne et externe de nombreuses entreprises. Mais ce n'est que lorsque le groupe cible comprend les analyses de chiffres qu'il peut être motivé à en tirer les conséquences correspondantes. Les histoires aident à simplifier ce monde complexe. Le défi de la visualisation des données pour les entreprises est toutefois d'extraire l'essence d'un trop-plein d'informations et de la présenter de manière à susciter la compréhension, l'émotion et l'action.Un bon début : des données tangibles dans leur contexteTout comme dans une bonne histoire, une évaluation doit comporter une partie initiale, une partie centrale et une partie finale. Le début, c'est-à-dire l'introduction, place les données dans un contexte auquel le public peut s'identifier et qui rend les informations plus tangibles dès le début. Quelles sont les hypothèses pour une prédiction ? Pourquoi regardons-nous précisément cette rétrospective ? Quelle est la raison pour laquelle on s'intéresse à ces chiffres ? Pour la partie centrale, il s'agit d'un voyage d'exploration : Où apparaissent des conflits, où des chiffres qui remettent en question nos hypothèses actuelles apparaissent-ils ? Quelles découvertes pourraient avoir un impact direct sur la vie du public ? La partie finale se termine par la conclusion : quel est l'impact des contenus et des chapitres qui viennent d'être présentés ? Quel est le message ? Quelle opinion ou morale de l'histoire les entreprises comme les groupes cibles peuvent-elles emporter avec elles ?Aller chercher le récit correctement : Le public et ses connaissances préalablesLors de la préparation des informations, il est utile d'avoir déjà la fin en tête, afin que les données ne soient pas seulement diffuses dans l'espace, mais qu'elles aient une signification. Pour cela, il est indispensable de connaître plus précisément le public. Pour les contenus riches en faits, il s'agit donc aussi de savoir à quel niveau de connaissances on va chercher son groupe cible respectif : les débutants découvrent un thème pour la première fois. Les généralistes connaissent le sujet, mais ne veulent qu'une vue d'ensemble. Les managers, quant à eux, ont besoin d'insights applicables qui peuvent aller en profondeur et doivent pouvoir bien comprendre les tenants et les aboutissants. Les experts sont à la recherche des plus petits détails qui peuvent faire la différence dans leur compréhension déjà extrêmement bonne d'un sujet. Les questions importantes pour les entreprises sont donc les suivantes : Que sait déjà le public sur le sujet ? Quelles sont les idées fausses qu'il peut avoir à ce sujet ? Qu'est-ce qui peut le surprendre ?Rapport, prévision ou résolution de problèmes : story-plots avec donnéesAvec des scénarios standardisés, il est plus facile pour le groupe cible de classer la visualisation ou l'histoire de données et d'en tirer les principaux enseignements. Si, dans une histoire classique, le public constate rapidement qu'il s'agit d'une comédie, il lui sera plus facile de situer les personnages, les symboles et les actions dans l'histoire. Il en va de même pour le storytelling avec des données : S'agit-il d'un rapport, d'une prédiction ou d'histoires classiques de résolution de problèmes ? Les analystes doivent d'abord assimiler l'histoire qu'ils veulent raconter pour pouvoir transmettre des contenus analytiques à un public non analytique.Prendre en compte les types de données : La bonne perspective narrativeComme dans les films, la perspective narrative est un facteur décisif qui détermine l'impact des personnages. Selon le directeur marketing Ben Jones, sept types de récits de données entrent en ligne de compte:- Change over Time, la représentation de transformations- Drill Down, l'explication du général au particulier- Zoom out, du particulier au général- Contraste, une comparaison directe de deux ou plusieurs protagonistes- Intersection, qui décrit le point d'intersection de deux ou plusieurs protagonistes- Facteurs, la visualisation de l'effet causal de plusieurs intrigues- Outlier, l'histoire de dérapages ou d'erreurs. Cas particuliersLe choix des types de données appropriés dépend en premier lieu du niveau de détail des données, de l'existence de tournants passionnants, de la possibilité de raconter l'histoire dans l'ordre chronologique, de l'existence de facteurs pour certains développements et des histoires que les outliers peuvent raconter.Visualiser correctement les données et les faits : Plus que des graphiquesUne fois la structure, le groupe cible, l'intrigue et la perspective narrative établis, il s'agit de s'atteler à la visualisation précise des données. Pour que le public comprenne les contenus, les assimile émotionnellement et s'implique de manière interactive dans l'histoire, il convient de respecter quelques règles de base en matière de présentation visuelle : Les détails visuels superflus qui détournent l'attention doivent être supprimés. Les couleurs ne sont utilisées que pour représenter graphiquement les différences dans les données, et non pour préparer visuellement le graphique. La prudence est de mise avec les camemberts, très appréciés, car ils deviennent confus lorsqu'il y a plus de quatre catégories et des différences peu visibles dans les tailles des angles. Les espaces vides doivent être utilisés à dessein et ne doivent pas être obligatoirement remplis.