데이터를 스토리로 변환: 데이터 스토리텔링에 대한 종합 가이드
게시 됨: 2024-04-01조직의 각 부서는 엄청난 양의 자료를 수집합니다. 의사 결정을 내리는 데 사용되는 데이터의 양이 점점 더 많아짐에 따라 회사의 모든 구성원은 데이터를 분석하고 결과를 명확하고 의미 있게 제시할 수 있어야 합니다. 이것이 바로 데이터 스토리텔링의 핵심입니다. 시각화와 설명을 혼합하여 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.
이 기사에서는 데이터 스토리텔링의 본질과 중요성, 그리고 데이터를 사용하여 스토리텔링 기술을 익히는 방법을 소개합니다.
데이터 스토리텔링이란 무엇입니까?
국제 분석 연구소(International Institute for Analytics)의 공동 설립자인 Thomas Davenport는 다음과 같이 말했습니다. "데이터를 전달하지 않으면 데이터는 가치가 없습니다."
이것이 데이터 스토리텔링이 해결하려는 주요 문제입니다.
인간은 스토리 형식으로 데이터를 공유하도록 만들어졌습니다. 따라서 설득력 있는 스토리 형식으로 모든 유형의 데이터를 전달하면 청중의 관심을 끌 가능성이 더 높습니다. 문제는 우리의 주의 집중 시간이 꽤 짧다는 것입니다. 1년치의 데이터를 하나의 보고서로 처리하려고 하면 더욱 짧아집니다.
그렇기 때문에 이해관계자에게 성과를 제시하거나 동료와 통찰력을 공유하거나 실행 가능한 실시간 대시보드를 만들려는 경우 데이터 스토리텔링이 필수적인 기술입니다.
데이터 스토리의 구성요소
데이터 스토리텔링의 핵심에는 세 가지 주요 구성 요소가 포함됩니다.
- 데이터: 다양한 소스에서 수집된 원시 정량적 정보입니다. 이는 이야기의 기초가 되어 이야기를 뒷받침하는 증거를 제공합니다.
- 내러티브 : 데이터 포인트를 연결하는 스토리라인 또는 일련의 사건입니다. 여기서는 데이터를 해석하여 주의가 필요한 중요한 추세, 패턴 또는 이상 현상을 강조합니다. 내러티브는 데이터에 의미를 부여하고 청중과 관련이 있도록 만듭니다.
- 시각화 : 시각적으로 매력적이고 이해하기 쉬운 형식으로 데이터를 설명하기 위해 차트, 그래프, 지도와 같은 그래픽 표현을 사용합니다. 좋은 시각화는 이해도를 높여 복잡한 데이터를 한 눈에 볼 수 있게 해줍니다.
데이터로 스토리를 전달하는 방법
데이터로 스토리를 전달하는 것은 정확성, 통찰력, 창의성이 필요한 예술이자 과학입니다. 목표는 복잡한 데이터 세트를 이해와 행동을 유도하는 명확하고 설득력 있는 내러티브로 변환하는 것입니다. 이를 달성하는 방법은 다음과 같습니다.
1단계. 이야기의 등장인물 정의
데이터 스토리를 만들 때 가장 먼저 생각해야 할 것은 이 스토리가 누구에게 영향을 미치는가입니다. 책에서와 마찬가지로 이야기는 일반적으로 청중이 공감할 수 있는 인물을 중심으로 전개됩니다.
이 단계에서는 청중과 그들의 고통, 기대, 배경을 깊이 이해해야 합니다. 예를 들어 마케팅 담당자와 대화하는 경우 데이터 스토리는 누군가가 새로운 캠페인을 시작하고 ROI를 입증하는 데 집중되어야 합니다. 스토리에서 얻은 통찰력이 목표 달성에 어떻게 도움이 되고 작업 흐름에 영향을 미칠지 설명하세요.
2단계. 스토리에 더 많은 맥락 추가
다음 단계는 시간, 장소, 기타 외부 요인 등 스토리에 더 많은 세부정보를 추가하는 것입니다. 주인공이 지금 당장 목표를 달성하는 것이 왜 중요한지, 실패하면 어떤 일이 일어날지 설명해야 합니다.
데이터 스토리는 이 특정 순간에 설명된 통찰력의 중요성, 주인공이 이를 올바르게 활용하면 어떤 일이 발생하는지, 그렇지 않으면 어떤 일이 발생하는지 설명해야 합니다.
이는 시각화를 사용하여 두 시나리오의 결과를 예측할 수 있는 부분입니다.
3단계. 앞으로의 과제를 보여주세요.
이 단계에서는 긴장의 핵심 순간을 도입하는 것이 중요합니다. 이는 내러티브 내에서 핵심 과제로 작용할 것입니다.
문제는 청중이 문제에 대한 해결책을 찾는 데 감정적으로 투자하도록 하기 위해 청중에게 중요해 보여야 합니다. 또한 문제는 듣는 사람에게 친숙해야 합니다. 그렇지 않으면 청중의 공감을 얻지 못할 것입니다.
이 문제에 대한 해결책은 제시된 통찰력에 있어야 합니다. 당신이 제시하는 데이터가 어떻게 문제를 해결할 수 있는지 보여주고, 이야기의 끝에서 주인공에게 어떤 보상이 기다리고 있는지 보여주세요.
4단계. 솔루션 제안
스토리를 통해 전달하려는 인사이트를 담은 솔루션으로 스토리를 마무리하세요. 귀하의 솔루션은 독특하고 필연적이라고 느껴져야 하며, 보상은 측정 가능하고 의미가 있어야 합니다.
문제를 더 작은 지점으로 나누고 각 지점이 처리된 후 어떤 일이 발생하는지를 통해 주인공이 문제를 어떻게 해결하는지 보여줍니다. 솔루션이 주요 청중의 공감을 불러일으킬 뿐만 아니라 회사의 목표에도 부합하는지 확인하세요. 청중이 축소하면 조직에 대한 부가 가치가 표시됩니까?
데이터 스토리를 작성할 때 따라야 할 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.
- 올바른 데이터 선택: 설명과 목표를 뒷받침하는 데이터를 선택하세요. 신뢰성과 신뢰를 구축하려면 신뢰할 수 있는 소스에서 얻은 정확한 최신 데이터를 사용하는 것이 중요합니다.
- 시각적 자료를 현명하게 사용하십시오. 설명을 강화하고 복잡한 데이터를 이해하기 쉽게 만드는 시각화를 선택하십시오. 차트, 그래프, 인포그래픽은 추세, 비교, 패턴을 강조하는 데 효과적인 도구입니다.
- 단순화하고 집중하세요. 너무 많은 정보로 청중을 압도하지 마세요. 내러티브에 필수적인 핵심 사항에 집중하세요. 복잡한 데이터를 소화 가능한 덩어리로 나누어 단순화합니다.
- 명확한 메시지 작성 : 데이터 스토리에 명확하고 간결한 메시지가 있는지 확인하세요. 간단한 언어를 사용하고 청중을 혼란스럽게 할 수 있는 전문 용어는 피하십시오.
- 참여 및 설득: 최고의 데이터 스토리는 청중에게 정보를 제공할 뿐만 아니라 참여를 유도하고 설득합니다. 데이터를 사용하여 결론과 권장 조치에 대한 설득력 있는 사례를 만드세요.
데이터를 사용하여 스토리 전달하기: 예
다음은 데이터 스토리텔링이 어떻게 효과적으로 활용될 수 있는지 보여주는 간결한 예입니다.
시간 경과에 따른 판매 실적
회사는 여러 분기에 걸쳐 다양한 지역과 제품의 판매 데이터를 추적할 수 있습니다. 이 데이터를 선 차트나 막대 그래프로 시각화함으로써 성장 스토리를 설명하고, 계절적 추세를 파악하고, 개선이 필요한 영역을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 예를 들어, 3분기 동안 특정 지역의 매출이 눈에 띄게 감소하면 심층 조사를 통해 공급망 문제나 경쟁 심화 등의 근본 원인을 밝힐 수 있습니다. 이 이야기는 이러한 과제를 해결하기 위한 전략적 결정을 안내할 수 있습니다.
고객 만족도 분석
설문조사와 피드백 양식은 데이터 스토리텔링을 위한 금광입니다. 제품 또는 서비스 변경과 함께 고객 만족도 점수를 분석하면 비즈니스 결정이 고객 경험에 미치는 직접적인 영향을 밝힐 수 있습니다. 데이터 스토리에서는 새로운 제품 기능이 어떻게 긍정적인 피드백의 급증으로 이어졌는지 또는 고객 서비스 프로토콜의 변경으로 전반적인 만족도가 어떻게 향상되었는지 강조할 수 있습니다. 이 이야기는 과거의 결정을 검증할 뿐만 아니라 향후 개선 사항에 대한 정보도 제공합니다.
웹사이트 트래픽 소스
온라인 활동을 하는 기업의 경우 웹사이트 트래픽이 어디서 발생하는지 이해하는 것이 중요합니다. 트래픽 소스(예: 자연 검색, 소셜 미디어, 직접 방문)에 대한 데이터를 분석하여 기업은 가장 효과적인 채널을 강조하는 스토리를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 타겟 캠페인 이후 소셜 미디어에서 트래픽이 급증하면 캠페인의 성공을 입증하고 소셜 미디어 마케팅 전략에 대한 추가 투자를 정당화할 수 있습니다.
캠페인 성과 비교
다양한 마케팅 캠페인의 성과를 비교하면 타겟 고객에게 가장 큰 공감을 불러일으키는 것이 무엇인지 알아낼 수 있습니다. 데이터 시각화를 통해 어떤 캠페인이 가장 높은 참여도, 전환율 또는 ROI를 달성했는지 확인할 수 있습니다. 이 이야기는 마케팅 팀이 성공적인 캠페인의 요소를 이해하고 향후 마케팅 전략과 예산 할당에 대한 정보를 제공하는 데 도움이 됩니다.
Improvado로 매력적인 마케팅 데이터 스토리 만들기
데이터 스토리텔링은 단순히 데이터를 제시하는 것이 아닙니다. 정보를 제공하고, 참여시키고, 행동을 촉구하는 내러티브로 변환하는 것입니다. 그러나 먼저 데이터의 모든 측면(데이터 수집, 정리, 정리, 분석, 시각화 등)을 갖추는 것이 필요합니다. 이러한 구성 요소 없이 스토리를 만드는 것은 가능하지만 그다지 효과적이지는 않습니다.
Improvado는 마케팅 담당자와 기업이 데이터의 힘을 활용하여 영향력 있는 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 설계된 AI 기반 통합 마케팅 인텔리전스 및 분석 플랫폼입니다. Improvado는 500개 이상의 데이터 소스를 연결하고, 데이터를 중앙 집중식 창고에 통합하여 이를 전략적 통찰력으로 변환하고, 풍부하고 실행 가능한 보고서를 통해 분석 및 프레젠테이션을 촉진합니다.
Improvado를 사용하면 실행 가능한 통찰력을 통해 모든 마케팅 질문에 대한 답변과 백 데이터 스토리를 즉시 얻을 수 있습니다. Improvado의 전문가와의 통화를 예약하여 플랫폼의 실제 작동 모습을 확인하고 귀하의 비즈니스가 수익 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보세요.