Una panoramica del data storytelling

Le organizzazioni generano più dati che mai. Ma se non vengono comunicati in modo chiaro ed efficace, questi dati non riescono a influenzare le decisioni strategiche. Il data storytelling aiuta i team a interpretare metriche complesse attraverso la lente del contesto e del significato, trasformando gli analytics in comprensione.

Che tu stia facendo una presentazione ai dirigenti o ai team interfunzionali, lo storytelling rende gli insight più fruibili e coinvolgenti. Fa sì che la storia sottostante i dati sia chiara almeno quanto i numeri stessi.

Le componenti fondamentali del data storytelling

Il data storytelling trasforma fatti e numeri grezzi in insight significativi e facilmente intelligibili che indirizzano l'azione. Va oltre l'esposizione di grafici o numeri: mette insieme accuratamente dati affidabili, una narrazione avvincente e visualizzazioni di forte impatto su misura per entrare in sintonia con i tuoi specifici interlocutori. Le storie di dati più efficaci hanno alcuni elementi di base in comune, ciascuno dei quali svolge un ruolo caratteristico nell'aiutare le persone a capire cosa sta accadendo, perché è importante, e come muoversi di conseguenza. Di seguito sono riportate le componenti fondamentali che guidano ogni storia basata sui dati ben congegnata.

Sfrutta al massimo i dati

Lo storytelling basato sui dati deve poter contare (nella misura del possibile) su dati puliti e completi; cosa apparentemente ovvia, ma di fatto difficile perché i dati possono provenire da paesi, business unit e reparti diversi. L'avvento di nuove fonti di dati, quali l'IIoT, non ha fatto che incrementare i volumi di dati. Per le aziende che si ritrovano sommerse dai dati (la maggior parte), esistono soluzioni gestionali che permettono di far fronte a questi problemi, raccogliendo dati originati da tutte le fonti e generando insight affidabili e fruibili.

Condividi una narrazione

Nel corso della storia, gli esseri umani hanno saputo tramandarsi informazioni attraverso la narrazione. Anche lo storytelling basato sui dati segue una traccia narrativa tradizionale, o "arco narrativo", con un inizio, una parte intermedia e una fine. La narrazione racconta la storia di ciò che rivelano i dati, evidenziandone il contesto e suggerendo possibili azioni. Il software di data storytelling funziona con le piattaforme ERP, incorporando molteplici tipi di analisi dei dati (descrittiva, diagnostica, predittiva, prescrittiva) con l'obiettivo di rivelare quali dati sono più pertinenti o convincenti ai fini della storia.

Utilizzo di elementi grafici

Una valida rappresentazione grafica illustra le connessioni dei dati in modo tale da consentire al lettore di comprenderle rapidamente, per poi utilizzarle ai fini della valutazione dei potenziali esiti. Anche se il software di rappresentazione grafica dei dati e fogli di calcolo è in grado di generare grafici, mappe e diagrammi, è la combinazione della grafica con la narrazione che conferisce a questi elementi il contesto e il significato più importanti. Un'immagine vale più di mille parole, o meglio, vale come migliaia di righe di Excel.

Conoscenza del pubblico

L'impatto di una storia dati dipende dal modo in cui riesce a entrare in sintonia con il pubblico previsto. Una presentazione creata per i dirigenti potrebbe essere incentrata sull'impatto aziendale e sulle fasi successive, mentre una esposizione per gli analisti potrebbe approfondire le ipotesi di dati o i calcoli. Quando conosci gli obiettivi e le responsabilità degli interlocutori, oltre al loro livello di confidenza con i dati, puoi personalizzare la storia di conseguenza, scegliendo il giusto livello di dettaglio, terminologia e tono. Più chiara è la rispondenza, maggiore sarà l'impatto.

Un impulso all'azione

Ogni storia di dati che si voglia efficace deve portare a un risultato chiaro. Che si tratti di una decisione strategica, di un adeguamento operativo o di un cambiamento di policy, lo storytelling agisce a supporto dell'azione.

Per supportare l'azione:

• Chiudi con una raccomandazione specifica
• Metti in connessione gli insight direttamente con gli obiettivi aziendali
• Anticipa domande o obiezioni con dati di supporto

Senza una fase successiva definita, anche storie ben congegnate possono perdere slancio. L'azione ti indica lo scopo dei dati ed è il presupposto affinché la storia generi risultati.

Perché il data storytelling è importante

Il data storytelling trasforma il modo in cui le organizzazioni comunicano gli insight, rendendo le analisi complesse più facili da comprendere e più atte a stimolare l'azione. Conferisce struttura e significato ai dati, aiutando il pubblico a cogliere non solo ciò che mostrano i numeri, ma anche ciò che significano per il business.

L'efficacia di qualsiasi storia di dati dipende dall'accuratezza e dalla coerenza delle informazioni su cui si fonda. Una solida qualità dei dati è la garanzia che gli insight siano attendibili e che le decisioni si basino sulla verità, su storie convincenti che consentano scelte migliori e ispirino fiducia, e non su supposizioni. Partendo da una base fatta di dati di alta qualità, le organizzazioni possono dare vita a storie che creano le condizioni per scelte migliori, ispirano fiducia e fanno progredire il business.

Se ben formulato, il data storytelling:

• Crea fiducia e trasparenza tra i team
• Fa chiarezza su cause ed effetti negli scenari di business
• Permette agli stakeholder non tecnici di interagire con i dati
• Supporta un processo decisionale più veloce e allineato

Esempio: un team di procurement elabora graficamente la spesa annuale verso i fornitori accanto ai ritardi nelle consegne. La narrazione che accompagna i dati li mette in connessione con i potenziali rischi della supply chain, innescando adeguamenti della strategia di sourcing prima che i problemi si aggravino.

Lo storytelling non si limita a spiegare il "cosa". Aiuta i destinatari del messaggio a capire il "perché" e il "cosa fare adesso".

Esempi di data storytelling

Il data storytelling viene utilizzato in tutti i settori e ruoli per semplificare la comunicazione, evidenziare gli insight e orientare decisioni migliori. Ecco alcuni esempi reali di come le aziende applicano oggi il data storytelling:

• Sostenibilità: un'impresa manifatturiera tiene traccia dei dati sulle emissioni di ogni impianto e li sovrappone agli obiettivi fissati per legge, aiutando i responsabili a visualizzare i ritardi e a dare priorità agli investimenti in tecnologie pulite.
• Supply chain: una catena internazionale mette insieme i dati di inventario e logistica per indicare i punti in cui i ritardi nelle spedizioni hanno maggiori probabilità di incidere sui ricavi. La storia guida le decisioni sulle strategie di sourcing di riserva.
• Pianificazione della forza lavoro: l'HR elabora graficamente le tendenze di abbandono unitamente ai tempi di inserimento dei neoassunti, aiutando i dirigenti ad anticipare i deficit di competenze e ad adeguare i piani di assunzione prima di un calo della produttività.
• Performance di vendita: un team di vendita regionale analizza i dati a livello di territorio per individuare le aree con performance inadeguate rispetto alle quote. La narrazione visuale collega i risultati alle zone di competenza dei rappresentanti e alle attività di customer engagement.

Questi esempi mostrano come i dati, se confezionati nel modo giusto, possono orientare l'azione in ogni area dell'organizzazione.

Data storytelling e analisi evolute

I progressi della tecnologia analitica stanno trasformando il modo in cui le storie di dati vengono create e condivise. Le piattaforme di oggi utilizzano l'AI, l'automazione e l'elaborazione del linguaggio naturale per semplificare ed estendere lo storytelling all'intero business.

Gli strumenti avanzati permettono ai team di:

• Generare automaticamente titoli, riassunti o insight da cruscotti
• Utilizzare l'AI per rilevare anomalie, tendenze o correlazioni meritevoli di attenzione
• Personalizzare viste di dati e narrazioni secondo il ruolo, la regione o la funzione aziendale
• Far emergere insight mirati anche senza possedere competenze tecniche avanzate

Queste innovazioni aiutano le organizzazioni a democratizzare il data storytelling, rendendo più facile per un maggior numero di utenti interpretare i dati e avviare azioni informate, senza doversi rivolgere ai team specializzati.

Un processo semplice per il data storytelling

Sebbene ogni storia di dati sia un caso a sé, un processo omogeneo concorre ad assicurare chiarezza, struttura e pertinenza ai fini del business. Di seguito è riportato un semplice quadro a cui fare riferimento per guidare il tuo approccio:

1. Definisci il tuo pubblico
   A chi stai parlando? Quali decisioni devono prendere i tuoi interlocutori? La personalizzazione del messaggio inizia da qui.
2. Analizza i tuoi dati
   Individua le tendenze, i valori erratici o i confronti in linea con gli obiettivi o le sfide dei tuoi interlocutori.
3. Scegli la grafica
   Utilizza diagrammi, grafici o cruscotti per far emergere chiaramente gli insight. Evita il sovraffollamento di elementi visuali, mantenendo solo quelli utili alla narrazione.
4. Costruisci la tua narrazione
   Struttura la storia secondo criteri logici. Spiega cosa mostrano i dati, perché sono importanti e cosa è cambiato.
5. Prova e perfeziona
   Fai una presentazione con un pubblico di prova. La storia ha effetto? La grafica è chiara? Effettua gli opportuni aggiustamenti.
6. Presenta e dai un seguito
   Esponi la tua storia contestualizzandola, quindi raccogli feedback, rispondi alle domande e tieni traccia dei risultati.

Questo processo permette di spostare i dati da cruscotti statici a decisioni strategiche, contribuendo a trasformare gli insight in azioni all'interno dell'organizzazione.

Data storytelling ed elaborazione grafica dei dati

Sebbene strettamente correlati, il data storytelling e l'elaborazione grafica dei dati puntano a finalità diverse.

• L'elaborazione grafica dei dati consiste nel presentare le informazioni in forma visuale, rendendo più facile riconoscere schemi ricorrenti, tendenze e anomalie.
• Il data storytelling aggiunge contesto e narrazione a tali immagini, aiutando il pubblico a capire le ragioni profonde dietro i numeri.

Mettiamo a confronto i due metodi:

Il data storytelling rafforza l'elaborazione grafica collegando i punti, aggiungendo significato e corroborando decisioni informate.

Quadri per il data storytelling

Quadri strutturati di storytelling aiutano i relatori a organizzare gli insight in un modo facile da seguire e da usare per passare all'azione. Ecco tre modelli comprovati comunemente utilizzati nel data storytelling:

1. La struttura in tre atti

Traendo ispirazione dalla narrazione classica, questo modello divide la storia in tre parti:

• Inizio: definisci il contesto. A quale domanda stiamo rispondendo?
• Centro: esponi i dati e rivela gli insight.
• Fine: proponi una conclusione o una raccomandazione.

Questa struttura aiuta il pubblico a capire la posta in gioco, a osservare le prove e ad allinearsi sulle prossime mosse.

2. AIDA (attenzione, interesse, desiderio, azione)

Ampiamente diffuso nel marketing, il paradigma AIDA è utile per le storie finalizzate alla persuasione:

• Attenzione: cattura il pubblico con una riflessione o un quesito di forte impatto.
• Interesse: sottolinea il motivo per cui questa riflessione è importante per chi ascolta.
• Desiderio: mostra i vantaggi del cambiamento o dell'azione.
• Azione: suggerisci il passo successivo da compiere.

Il metodo AIDA funziona bene quando le storie di dati sono legate alla trasformazione aziendale o a un cambiamento comportamentale.

3. Il principio della piramide

Questo metodo top-down parte dalla conclusione principale e procede con un ragionamento strutturato atto a sostenerla. Ideale per il pubblico dirigenziale, si presenta così:

• Insegnamento chiave
• Argomenti o temi a supporto
• Dati o prove a sostegno di ogni punto

Il principio della piramide è efficace, persuasivo e si allinea al modo in cui vengono spesso prese le decisioni nei contesti aziendali.

La scelta del quadro di riferimento più adatto dipende dal pubblico, dagli obiettivi e dal contesto; tutti e tre sono comunque validi per aiutare a chiarire il messaggio e qualificare la tua storia di dati.

Come misurare l'impatto del data storytelling

La narrazione dei dati è utile solo se si traduce in comprensione, coinvolgimento e decisioni migliori. Misurarne l'impatto permette ai team di perfezionare l'approccio e dimostrarne il valore per il business.

Ecco quattro metodi adottati dalle organizzazioni per valutare l'efficacia dello storytelling:

1. Time-to-insight

I decisori sono in grado di cogliere più rapidamente gli insegnamenti principali? Una storia ben strutturata alleggerisce il carico cognitivo e accelera la comprensione.

2. Velocità di decisione

Lo storytelling aiuta i leader ad agire più rapidamente e con maggiore fiducia? Registra il tempo che intercorre tra la presentazione e il processo decisionale.

3. Coinvolgimento

Le persone leggono, condividono o reagiscono alle storie di dati? Metriche come i tassi di aperture delle e-mail, il feedback o le attività di discussione possono dimostrare la capacità di suscitare interesse ed esercitare influenza.

4. Adozione degli insight

Gli stakeholder utilizzano gli insight della storia nei piani aziendali, nelle strategie o nelle fasi successive? L'adozione può essere misurata in base al seguito dato alle raccomandazioni.

Quando lo storytelling si traduce in un'azione più rapida e mirata, il suo impatto sul business emerge con chiarezza.

Best practice ed errori comuni

Il data storytelling è più efficace quando è chiaro, pertinente e allineato agli obiettivi aziendali. È quindi importante seguire alcune regole ed evitare alcuni errori.

Best practice

• Il tuo punto di partenza è il pubblico. Personalizza la storia in base agli obiettivi, al contesto e al grado di confidenza con i dati.
• Concentrati su un'unica conclusione tenendo il messaggio conciso. Un unico, chiaro insight supera cinque punti discordanti.
• Utilizza gli elementi visuali a ragion veduta. Scegli grafici che non servano solo a decorare, ma che chiariscano. Evita inutili complessità. Le informazioni devono essere rapide e facili da assimilare.
• Fornisci un contesto inquadrando i dati in intervalli di tempo, schemi comparativi o obiettivi aziendali. Così facendo aiuti i lettori a capire perché i dati sono importanti.
• Includi sempre una raccomandazione. Una grande storia si traduce in azione. Non lasciare che il pubblico si chieda: “E adesso?”

Errori comuni

• Troppi dati, poco messaggio. I dati non dovrebbero essere preponderanti. Elaborali piuttosto per narrare la storia che vuoi far leggere al tuo pubblico.
• Elementi grafici poco chiari o fuorvianti possono dare luogo a equivoci. Evita distorsioni, confusione o tipi di grafici non adatti.
• Senza una narrazione subentra la noia e il lettore perde interesse. Dati grezzi ed elementi grafici non bastano. Occorre accompagnare il pubblico verso l'insight attraverso una linea narrativa generale.
• Ignorare l'interrogativo di business per il quale il pubblico si attende una risposta. Se la storia non permette di rispondere alla domanda “E ora cosa facciamo?” significa che è incompleta.

L'applicazione delle best practice fa sì che le storie abbiano valore informativo e siano di impatto per il pubblico. Quando fornisci informazioni in modo intelligibile, è più probabile che il pubblico torni anche in seguito sui tuoi contenuti e a cercare i tuoi insight.

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