Datastorytelling maakt data toegankelijk voor iedereen

Dat data storytelling niet nieuw is blijkt uit het project performance painting reality van Iepe Rubingh uit 2011. Al enige tijd geleden werd de kracht van verhalen presenteren met behulp van data al herkend. De afgelopen jaren is data storytelling weer uit de vergetelheid gekomen en zien we steeds meer toepassingen ontstaan. Binnen de hype van big data die nog steeds voortduurt is data storytelling de methode waardoor je door de bomen het bos weer kunt zien. 

Even terug naar het project van Iepe Rubingh. In een poging de stad Berlijn iets meer kleur te geven besloot hij vijfhonderd liter waterverf te verspreiden over een druk kruispunt. De bandensporen legden daarmee een kleurrijk palet aan lijnen vast maar zorgden ook direct voor een weergave van de verkeerspatronen binnen dat deel van de stad. 

Bron: Painting.iepe.net 

De weg als presentatiemiddel bracht de data van de sporen tot leven en gaf daarmee interessante inzichten. En daar ligt precies de kracht van data storytelling. Het zorgt ervoor dat belangrijke inzichten een krachtige lading krijgen waardoor de boodschap meteen zichtbaar wordt. 

In ieder proces zit een verhaallijn

Een van de grote uitdagingen van datamanagement is het presenteren van KPI’s oftewel managementinformatie in begrijpelijke taal. We verdrinken vaak in een hoeveelheid spreadsheets en de brei van cijfers die hieruit oprijzen. Resultaat is dat rapporten die worden verspreid aan waarde verliezen en in het ergste geval niet (meer) worden gebruikt. Data story telling kan helpen om de belangrijkste conclusies uit de wirwar van cijfers naar voren te brengen zodat iedereen binnen de organisatie de boodschap begrijpt.

Maar wat is data storytelling? Het is de kunst van het filteren en visualiseren van grote hoeveelheden data met behulp van een verhaallijn. In deze twee technieken zit meteen de moeilijkheid van het vak. Hoe extraheer je vanuit een dataset die variabelen die ook nog eens in een logische volgorde visueel aantrekkelijk kunnen worden gepresenteerd. Eigenlijk is dat heel eenvoudig. Wanneer je als organisatie de processen goed kent en je daarbij de juiste metrics verzamelt ben je in staat om visuele representaties te maken. Het vaststellen van de juiste metrics en vastleggen van je processen zijn ook de eerste stappen bij het opzetten van een datamanagementsysteem. 

Je proces vormt dus de basis voor het inzetten van data storytelling. De aanschaf van een product of dienst door een consument nemen we even als voorbeeld om het verder toe te lichten.

De stappen die een consument onderneemt in een aankoopproces bestaan normaal gesproken uit de fasen behoefte, onderzoek, aankoop en retentie. Achter deze fasen zitten stappen die een organisatie kan uitvoeren om het aanschaffen van een product of dienst zo makkelijk mogelijk te maken voor de consument. In de fase waarin normaal een behoefte ontstaat bij een consument is het van belang om via marketingmiddelen aanwezig te zijn. De effectiviteit van deze middelen kan worden gemeten aan de hand van views of bereik. Daarna gaat een consument op zoek naar informatie om een afgewogen keuze te maken waarmee zijn behoefte kan worden ingevuld. Ook hier kan data worden verzameld die een beeld geeft van de manier waarop een consument zoekt en vindt (of niet) waar hij of zij naar op zoek is. Op deze manier kunnen ook de twee volgende fasen met data worden ondersteund. 

Een beeld zegt meer dan duizend datapunten

De data-analytics bestaande uit views, hits, clicks, bereik, conversies, uitstapagina’s, bounces en reviews geven niet direct een beeld van de resultaten van een marketingcampagne. Maar eigenlijk zou iedereen in één oogopslag moeten kunnen zien hoe een campagne of actie ervoor staat door de belangrijkste  informatie te visualiseren. Dit is het domein van data storytelling waarbij je met behulp van grafische afbeeldingen cijfers gaat duiden die op zichzelf moeilijk te interpreteren zijn. Hieronder staat een voorbeeld waarbij een probleem, oorzaken en de oplossing in één beeld wordt gevangen. 

Bron: Toucantoco.com

Data storytelling laat zich niet alleen vangen in afbeeldingen maar kan ook worden gevangen in animaties waarbij het probleem en de oplossing ook in beeld worden gebracht met behulp van bewegende beelden. 

Eigenlijk maakt data storytelling gebruik van drie kenmerken:

1. Less is more. Het aantal grafieken of tabellen wordt beperkt tot een set van (bij voorkeur maximaal vijf). Op deze manier kan de boodschap die moet worden overgebracht in één overzicht worden gepresenteerd. Daarbij is het ook een zaak dat er verschillende varianten worden gebruikt van een visualisatie. Een boodschap komt minder krachtig over wanneer gelijksoortige grafieken worden gebruikt. 
2. Presenteer een verhaallijn. De grafieken worden in een logische volgorde getoond zodat een verhaallijn ontstaat; dit kan naast elkaar zijn zoals in het bovenstaande voorbeeld, maar dat kan ook onder elkaar zijn. 
3. Animeer de data. De data die gevangen zit in een grafiek ondersteun je met een visuele representatie. Dit kan bijvoorbeeld door herkenbare iconen te gebruiken. Maar men kan ook denken aan het vergelijken van data met een alledaags voorbeeld. Bij het presenteren van cijfers over bereik van een campagne is het natuurlijk interessant om te melden dat er 50.000 views zijn geweest; maar het spreekt meer tot de verbeelding als dit wordt gepresenteerd door de vergelijking van het aantal views te leggen met een vol voetbalstadium die je boodschap heeft gezien.

Data storytelling is een krachtig hulpmiddel dat gebruik maakt van grote hoeveelheden data. Met een aantal eenvoudige regels kan data eigenlijk voor iedereen toegankelijk worden gemaakt en kun je als organisatie sneller een data driven cultuur verwezenlijken.

Over de auteur: Jos Cup is eigenaar van Tada Analytics en helpt organisaties om data te activeren en deze om te zetten in bruikbare informatie. Het doel is om actiegerichte informatie te bieden waarmee management gedegen beslissingen kan nemen over klanten, sales en marketing & communicatie. Tada helpt organisaties in het activatieproces door inzicht te geven in de relevante data voor bedrijven en hoe men deze data kan verzamelen en zelfstandig kan gebruiken.