Daten in Geschichten umwandeln: Ein umfassender Leitfaden zum Data Storytelling

Jede Abteilung der Organisation sammelt riesige Mengen. Da immer größere Datenmengen zur Entscheidungsfindung herangezogen werden, muss jeder im Unternehmen in der Lage sein, Daten zu analysieren und Ergebnisse klar und aussagekräftig darzustellen. Darum geht es beim Data Storytelling. Es verbindet Visualisierungen mit Erzählungen, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.

Dieser Artikel enthüllt die Essenz des Data Storytelling, seine Bedeutung und wie Sie die Kunst des Geschichtenerzählens mit Daten meistern können.

Was ist Data Storytelling?

Wie Thomas Davenport, Mitbegründer des International Institute for Analytics, einmal sagte: „Daten sind wertlos, wenn man sie nicht kommuniziert.“

Das ist das Hauptproblem, das Data Storytelling zu lösen versucht.

Menschen sind dazu geschaffen, Daten in Form von Geschichten zu teilen. Daher wird die Kommunikation jeglicher Art von Daten in Form einer fesselnden Geschichte eher die Aufmerksamkeit Ihres Publikums auf sich ziehen. Die Sache ist, dass unsere Aufmerksamkeitsspanne ziemlich kurz ist. Noch kürzer wird es, wenn versucht wird, die Daten eines Jahres in einem einzigen Bericht zu verarbeiten.

Deshalb ist Data Storytelling eine wesentliche Fähigkeit, egal ob Sie Erfolge den Stakeholdern präsentieren, Erkenntnisse mit Ihren Kollegen teilen oder ein umsetzbares Echtzeit-Dashboard erstellen möchten.

Die Komponenten einer Data Story

Im Kern umfasst Data Storytelling drei Hauptkomponenten:

• Daten: Die aus verschiedenen Quellen gesammelten rohen, quantitativen Informationen. Dies dient als Grundlage Ihrer Geschichte und liefert die Beweise, die Ihre Erzählung stützen.
• Erzählung : Die Handlung oder Abfolge von Ereignissen, die Ihre Datenpunkte verbindet. Hier interpretieren Sie die Daten und heben wichtige Trends, Muster oder Anomalien hervor, die Aufmerksamkeit erfordern. Die Erzählung gibt Ihren Daten Bedeutung und macht sie für Ihr Publikum nachvollziehbar.
• Visualisierung : Die Verwendung grafischer Darstellungen wie Diagramme, Grafiken und Karten, um die Daten in einem optisch ansprechenden und leicht verständlichen Format darzustellen. Eine gute Visualisierung verbessert das Verständnis und macht komplexe Daten auf einen Blick zugänglich.

Wie man mit Daten eine Geschichte erzählt

Mit Daten eine Geschichte zu erzählen ist eine Kunst und Wissenschaft, die Präzision, Einsicht und Kreativität erfordert. Ziel ist es, komplexe Datensätze in klare, überzeugende Erzählungen umzuwandeln, die das Verständnis und Handeln fördern. So können Sie das erreichen:

Schritt 1. Definieren Sie die Charaktere Ihrer Geschichte

Das erste, worüber Sie beim Erstellen einer Datenstory nachdenken sollten: Wen betrifft diese Story? Genau wie in Büchern drehen sich Geschichten meist um Charaktere, mit denen sich das Publikum identifizieren kann.

Für diesen Schritt müssen Sie Ihr Publikum, seine Probleme, Erwartungen und seinen Hintergrund genau verstehen. Wenn Sie beispielsweise mit Vermarktern sprechen, sollte sich Ihre Datengeschichte auf jemanden konzentrieren, der neue Kampagnen startet und seinen ROI nachweist. Erklären Sie, wie die Erkenntnisse aus Ihrer Geschichte ihnen helfen werden, ihr Ziel zu erreichen und ihren Arbeitsablauf zu beeinflussen.

Schritt 2. Fügen Sie Ihrer Geschichte mehr Kontext hinzu

Ihr nächster Schritt wäre, der Geschichte weitere Details hinzuzufügen, etwa Zeit, Ort und andere externe Faktoren. Sie müssen erklären, warum es für den Protagonisten wichtig ist, gerade jetzt Ziele zu erreichen, und was passieren würde, wenn sie scheitern.

Ihre Datengeschichte sollte die Bedeutung der beschriebenen Erkenntnisse zu diesem bestimmten Zeitpunkt erläutern, was passiert, wenn der Protagonist sie richtig nutzt, und was passiert, wenn nicht.

Dies ist der Teil, in dem Sie mit der Verwendung von Visualisierungen beginnen können, um die Ergebnisse beider Szenarien vorherzusagen.

Schritt 3. Zeigen Sie die bevorstehenden Herausforderungen auf

In dieser Phase ist es entscheidend, einen entscheidenden Spannungsmoment herbeizuführen. Dies wird die zentrale Herausforderung in Ihrer Erzählung sein.

Das Problem sollte für das Publikum bedeutsam erscheinen, damit es sich emotional für die Lösung des Problems interessiert. Außerdem sollte das Problem Ihren Zuhörern bekannt sein, sonst kommt es bei ihnen nicht an.

Die Lösung dieses Problems sollte in den präsentierten Erkenntnissen liegen. Zeigen Sie, wie die von Ihnen präsentierten Daten das Problem lösen können und welche Belohnung am Ende der Geschichte auf Ihren Protagonisten wartet.

Schritt 4. Schlagen Sie eine Lösung vor

Beenden Sie Ihre Geschichte mit einer Lösung, die Erkenntnisse enthält, die Sie durch die Geschichte vermitteln möchten. Ihre Lösung sollte sich einzigartig und unvermeidlich anfühlen, während die Belohnung messbar und sinnvoll sein sollte.

Zeigen Sie, wie der Protagonist das Problem löst, indem er es in kleinere Punkte zerlegt, und was passiert, nachdem jeder dieser Punkte behandelt wurde. Stellen Sie sicher, dass die Lösung nicht nur bei Ihrer Hauptzielgruppe Anklang findet, sondern auch mit den Unternehmenszielen übereinstimmt. Erkennt das Publikum den Mehrwert für die Organisation, wenn es herauszoomt?

Hier sind einige Best Practices, die Sie bei der Erstellung Ihrer Datenstory beachten sollten:

1. Wählen Sie die richtigen Daten aus: Wählen Sie Daten aus, die Ihre Erzählung und Ihr Ziel unterstützen. Um Glaubwürdigkeit und Vertrauen aufzubauen, ist es von entscheidender Bedeutung, genaue und aktuelle Daten aus zuverlässigen Quellen zu verwenden.
2. Setzen Sie Visuals mit Bedacht ein: Wählen Sie Visualisierungen aus, die Ihre Erzählung verbessern und komplexe Daten verständlich machen. Diagramme, Grafiken und Infografiken sind wirksame Werkzeuge zum Hervorheben von Trends, Vergleichen und Mustern.
3. Vereinfachen und fokussieren: Vermeiden Sie es, Ihr Publikum mit zu vielen Informationen zu überfordern. Konzentrieren Sie sich auf die Kernpunkte, die für Ihre Erzählung wesentlich sind. Vereinfachen Sie komplexe Daten, indem Sie sie in leicht verdauliche Teile zerlegen.
4. Verfassen Sie eine klare Botschaft : Stellen Sie sicher, dass Ihre Datengeschichte eine klare, prägnante Botschaft hat. Verwenden Sie eine klare Sprache und vermeiden Sie Fachjargon, der Ihr Publikum verwirren könnte.
5. Einbinden und überzeugen: Die besten Datengeschichten informieren nicht nur, sondern binden und überzeugen das Publikum auch. Nutzen Sie Ihre Daten, um Ihre Schlussfolgerungen und Handlungsempfehlungen überzeugend zu begründen.

Mithilfe von Daten eine Geschichte erzählen: Beispiele

Hier sind prägnante Beispiele, die zeigen, wie Data Storytelling effektiv eingesetzt werden kann:

Verkaufsleistung im Zeitverlauf

Ein Unternehmen kann Verkaufsdaten für verschiedene Regionen und Produkte über mehrere Quartale hinweg verfolgen. Durch die Visualisierung dieser Daten in einem Liniendiagramm oder Balkendiagramm können sie eine Wachstumsgeschichte erzählen, saisonale Trends erkennen und Bereiche identifizieren, in denen Verbesserungen erforderlich sind. Beispielsweise könnte ein merklicher Umsatzrückgang in einer bestimmten Region im dritten Quartal zu einer eingehenderen Untersuchung führen und zugrunde liegende Ursachen wie Probleme in der Lieferkette oder verstärkten Wettbewerb aufdecken. Dieses Narrativ kann strategische Entscheidungen zur Bewältigung dieser Herausforderungen leiten.

Kundenzufriedenheitsanalyse

Umfragen und Feedback-Formulare sind Goldgruben für das Data Storytelling. Die Analyse der Kundenzufriedenheitswerte zusammen mit Produkt- oder Serviceänderungen kann die direkten Auswirkungen von Geschäftsentscheidungen auf das Kundenerlebnis aufdecken. Eine Datengeschichte könnte hervorheben, wie eine neue Produktfunktion zu einem Anstieg des positiven Feedbacks führte oder wie Änderungen in den Kundendienstprotokollen die Gesamtzufriedenheitsbewertungen verbesserten. Diese Geschichte bestätigt nicht nur vergangene Entscheidungen, sondern informiert auch über zukünftige Verbesserungen.

Website-Traffic-Quellen

Für Unternehmen mit einer Online-Präsenz ist es entscheidend zu verstehen, woher der Website-Traffic kommt. Durch die Analyse von Daten zu Verkehrsquellen (z. B. organische Suche, soziale Medien, Direktbesuche) können Unternehmen Geschichten erstellen, die die effektivsten Kanäle hervorheben. Beispielsweise kann ein Anstieg des Traffics aus sozialen Medien nach einer gezielten Kampagne den Erfolg der Kampagne belegen und weitere Investitionen in Social-Media-Marketingstrategien rechtfertigen.

Vergleich der Kampagnenleistung

Durch den Vergleich der Leistung verschiedener Marketingkampagnen lässt sich herausfinden, was bei der Zielgruppe am besten ankommt. Die Datenvisualisierung kann zeigen, welche Kampagnen das höchste Engagement, die höchsten Konversionsraten oder den höchsten ROI erzielten. Diese Geschichte hilft Marketingteams, die Elemente erfolgreicher Kampagnen zu verstehen und informiert über zukünftige Marketingstrategien und Budgetzuweisungen.

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Beim Data Storytelling geht es nicht nur um die Präsentation von Daten; Es geht darum, es in eine Erzählung umzuwandeln, die informiert, fesselt und zum Handeln anregt. Allerdings müssen zunächst alle Aspekte der Daten vorhanden sein (Datenerfassung, Organisation, Bereinigung, Analyse, Visualisierung usw.). Es ist möglich, eine Geschichte ohne diese Komponenten zu erstellen, aber sie wird bei weitem nicht so effektiv sein.

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Häufig gestellte Fragen