Data Storytelling

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5 Schritte für effektives Data Storytelling

7. Juli 2017, 9:51

Robert Schmitz verantwortet als General Manager Central & Eastern Europe den Vertrieb in DACH, Eastern Europe und Russia/CIS bei Qlik. Schmitz blickt auf eine langjährige Management-Erfahrung im IT-Bereich zurück: In den Jahren 2015 und 2016 war er bereits Country Manager DACH bei Qlik, vorher hatte er dort seit September 2011 die Position des Director Alliances DACH inne. www.qlik.de

 

Autor: Robert Schmitz, General Manager Central & Eastern Europe, Qlik

 

Datenvisualisierungen ist nicht gleich Data Storytelling! Visualisierungen sind jedoch weiterhin ein unerlässlicher Bestandteil spannender Geschichten. Wenn Datenvisualisierungen richtig präsentiert werden, unterstützen sie Zielgruppen dabei, Informationen zu vergleichen, Bedeutungen zu klären und Stories in den richtigen Kontext zu setzen. Wir lüften das Geheimnis der besten Visualisierung. Sie möchten das Data Storytelling richtig machen? Qlik Sense® kann Ihnen dabei helfen. Stories sorgen dafür, dass Daten lebendig werden, denn eine spannende Geschichte bringt schneller Ordnung ins Chaos als eine Statistik. Mit den folgenden 5 Schritten werden Sie ein effektiver Storyteller und begeistern ihre Zielgruppe – ob Analysten, Business Manager oder Führungskräfte. Die richtige Analyselösung macht ihre Datenstories interaktiv, zentralisiert und teilbar. Denn: „Menschen erinnern sich an Stories bis zu 22-mal besser als an reine Fakten“ Jennifer Aaker, General Atlantic Professor of Marketing, Stanford Graduate School of Business

 

Warum ist Storytelling so wichtig?

Stehen Daten alleine da, ist deren Wirkung begrenzt. Egal, wie viele Daten Sie erfassen: Sie werden weder zu mehr Einigkeit führen noch zu Handlungen anregen. Warum also sind Daten so wichtig? Warum rechnet IDC damit, dass der Umsatz im Bereich Big Data und Business Intelligence im Jahr 2020 bereits 203 Mrd. US-Dollar betragen wird? (Big-Data-Markt: 203 Mrd. US-Dollar im Jahr 2020 http://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS41826116)

 

Ganz einfach: Aufgrund des Potentials der Daten. Wenn Sie Ihre Daten analysieren, die erkennbaren Trends auswerten und Ihre Erkenntnisse so präsentieren, dass diese von jedem verstanden werden, verwandeln sich Ihre Daten in etwas sehr Wertvolles – in eine Story.

 

Ohne eine Story

Wenn Sie Ihre Daten als eine Reihe unzusammenhängender Diagramme und Kurven präsentieren, könnte Ihre Zielgruppe Probleme damit haben, diese zu verstehen oder – noch schlimmer – vollkommen falsche Schlüsse daraus ziehen. Dies wiederum kann zu Fehlentscheidungen und schwerwiegenden Folgen für Ihr Unternehmen führen.

 

Erkennen Sie die 5 Anzeichen eines nicht effektiven Storytellings:

1 Leere Blicke
2 Zu viele Fragen zur Gültigkeit der Daten
3 Schwierigkeiten, Informationen zu behalten
4 Unsicherheit bezüglich der nächsten Schritte
5 Zweifel darüber, warum die Daten wichtig sind

 

Warum Stories wichtig sind

Man könnte fast sagen, dass es im Erbgut der Menschheit verankert ist, auf Stories zu reagieren. Unsere weit entfernten Vorfahren haben Stories erzählt, um Informationen weiterzugeben und die Welt besser zu verstehen. Eine spannende Geschichte konnte Ordnung ins Chaos bringen und den Menschen dabei helfen, sich an das zu erinnern, was für ihr Überleben am wichtigsten war. Heutzutage nutzen wir dieselben Instinkte, um mit Daten effektive Stories zu erzählen. Data Stories filtern Relevantes aus der Masse an Informationen heraus, um Erkenntnisse verständlich und ansprechend aufzudecken lenken die Aufmerksamkeit Ihrer Zielgruppe auf das Wichtigste und schaffen einen Referenzrahmen, der zeigt, warum diese Fakten entscheidend sind verbessern die Bindung der Personen und ihre emotionale Reaktion, sodass sie die Informationen besser aufnehmen können und mit höherer Wahrscheinlichkeit agieren.
Kurzum: Stories sorgen dafür, dass Daten lebendig werden.

 

63 % der Teilnehmer erinnerten sich an eine Story. 5 % der Teilnehmer erinnerten sich an eine Statistik.*
* Quelle: Jennifer Aaker, General Atlantic Professor of Marketing, Stanford Graduate School of Business

 

In 5 Schritten eine effektive Data Stories erzählen!

1 Die eigene Zielgruppe verstehen
2 Die richtigen Daten und Visualisierungen auswählen
3 Aufmerksamkeit auf wichtige Informationen lenken
4 Entwickeln einer Geschichte
5 Begeistern der Zielgruppe

 

Die 5 Schritte im Detail:

Schritt 1 – Lernen Sie Ihre Zielgruppe richtig kennen

Bevor Sie damit beginnen, Ihre Story zu erzählen, müssen Sie zunächst überlegen, wem Sie diese erzählen. Berücksichtigen Sie, was in Ihrer Zielgruppe vorgeht, woran diese interessiert ist und wie Sie am besten eine Verbindung zu ihnen aufbauen können. Um eine Zielgruppe für sich zu gewinnen, müssen Sie deren Hintergrund verstehen und dann auf emotionaler und persönlicher Ebene eine Verbindung aufbauen.

 

Wem stellen wir etwas vor?

Was sind die Ziele dieser Personen? Sind es Fachpersonen oder Freizeitanwender? Möchten diese einen groben Überblick oder genaue Details?

 

Was sollen sie erfahren?

Was ist der wichtigste Punkt, den sie mitnehmen sollen? Mit welchem Gefühl sollen sie die Präsentation verlassen? Neugierde? Inspiration? Motivation?

 

Welche Maßnahmen sollen sie ergreifen?

Möchten Sie, dass sie die Story mit anderen teilen? Dass sie ein Phänomen in einem neuen Licht sehen? Eine mutige Entscheidung treffen?

 

Denken Sie bei Ihrer Zielgruppe daran, dass sie aus verschiedenen Team-Mitgliedern besteht, die verschiedene Ziele und Sichtweisen haben können. Ein effektives Data Storytelling sollte diese Unterschiede berücksichtigen.

 

Zu Beginn bietet es sich an, an das bereits vorhandene Wissen Ihrer Zielgruppe anzuknüpfen:
Anfänger: Neu im Themenbereich, aber erpicht darauf, ein tiefgründigeres Verständnis zu erlangen
Generalist: Hauptsächlich an den wichtigen Themen und übergeordneten Analysen interessiert
Spezialist: Experte, der bei den Informationen weniger Wert auf die Story und mehr Wert auf den Erkundungsfaktor legt
Supervisor: Sucht nach verwertbaren Erkenntnissen und Zugriff auf Details
Führungskraft: Hat wenig Zeit, benötigt die gezogenen Schlüsse und Auswirkungen im Vorfeld

 

Häufige Zielgruppen – und worauf sie reagieren:

Analysten wünschen sich Details und wollen die verwendete Methodik verstehen. Sie müssen sie davon überzeugen, dass Ihre Analyse Hand und Fuß hat.
Business-Manager sind hauptsächlich durch Eigeninteressen motiviert und streben danach, Prozesse zu verbessern. Sie müssen ihnen zeigen, wie Ihre Erkenntnisse zu spürbaren Ergebnissen führen können.
Führungskräfte sind an der Rendite interessiert und lassen sich von wichtigen Statistiken und KPIs überzeugen. Sie sollten sich auf die Haupterkenntnisse und die Auswirkungen auf das Gesamtgeschäft konzentrieren.

 

Schritt 2 Wählen Sie die richtigen Daten und Visualisierungen aus

Datenvisualisierungen sind nicht gleich Data Storytelling, auch wenn die beiden Begriffe oft gleichgesetzt werden. Visualisierungen sind jedoch weiterhin ein unerlässlicher Bestandteil spannender Geschichten. Wenn Datenvisualisierungen richtig präsentiert werden, unterstützen sie Zielgruppen dabei, Informationen zu vergleichen, Bedeutungen zu klären und Stories in den richtigen Kontext zu setzen. Aber wie kann man hervorragende Datenvisualisierungen erstellen?
• Suchen Sie die richtigen Daten zur Anzeige aus.
• Wählen Sie die Art der Visualisierung, die Ihre Daten am besten präsentiert.
• Gestalten Sie Ihre Visualisierung so, dass sie hervorhebt, was am wichtigsten ist.

 

Die richtigen Daten aussuchen

Um eine verständliche und packende Story zu erzählen, müssen Sie vor allem Relevantes aus den vielen unwichtigen Informationen herausfiltern und die richtigen Daten für Ihre Anforderungen auswählen:
• Identifizieren Sie die Teilmengen der Daten, die die zu vermittelnden Aspekte gut darstellen.
• Löschen Sie alle überflüssigen Daten, die für Ihre Story keine Rolle spielen. Wenn Sie zu viele Informationen zeigen, fällt es den Lesern schwer, die Erkenntnisse zu ziehen, die Ihnen wichtig sind.
• Nutzen Sie Kennzahlen und Namenskonventionen, die Ihre Zielgruppe erkennt, z. B. Investitionen, Umsatzveränderungen oder Time-to-hire.

 

Wählen Sie die beste Visualisierung.

Nachdem Sie nun wissen, was Sie zeigen möchten, ist es an der Zeit, die Visualisierungen zu erstellen. Fragen Sie sich zunächst, was Sie mit der Visualisierung erreichen möchten. Die verschiedenen Arten von Visualisierung haben unterschiedliche Stärken und Schwächen:

 

Design-Tipps für die Datenvisualisierung

Machen Sie sie leicht verständlich

Verwenden Sie benutzerfreundliche Diagramme wie Balken- oder Liniendiagramme. Vermeiden Sie komplexe Visualisierungen, für die zusätzliche Zeit investiert werden muss, um die Daten zu verstehen. Und denken Sie daran: Farben und Design sind wichtig. Befolgen Sie diese grundlegenden Tipps: Vermeiden Sie „Diagrammmüll“ wie kunstvolle Schattierungen, Konturen und 3D-Formen, die von der Gesamtwirkung der Daten ablenken.

 

Farben können ein wirksames Hilfsmittel für Ihre Visualisierungen darstellen. Sie geben klare Hinweise auf den relativen Wert und Schwerpunkte und ermöglichen die Abgrenzung von Datensets.

 

Schritt 3 – Lenken Sie die Aufmerksamkeit auf wichtige Informationen.

Wenn Sie ein effektiver Data Storyteller sein wollen, müssen Sie die Aufmerksamkeit Ihrer Zielgruppe auf die wichtigsten Punkte in Ihren Daten lenken. Wenn Ihre Diagramme vollgepackt sind und das, was wichtig ist, nicht hervorgehoben wird, fällt es Ihrer Zielgruppe vermutlich schwer, die Pointe Ihrer Story zu erfassen. Es könnte sogar passieren, dass die falschen Schlüsse gezogen werden. Kurz: Sie können nicht erwarten, dass Ihre Zielgruppe weiß, wo sie hingucken oder was sie denken soll – Sie müssen es ihr zeigen. Glücklicherweise gibt es ein paar einfache Designtricks, die Sie dabei unterstützen können, die Aufmerksamkeit dahin zu lenken, wo sie am meisten benötigt wird.

 

Ein hervorragender Trick zum Lenken der Aufmerksamkeit ist die Verwendung präattentativer Visualisierungen.

 

Präattentative Attribute sind visuelle Elemente, die das ikonische Gedächtnis – der Ultrakurzzeitspeicher des visuellen Gedächtnissystems – sofort erkennt. Sie helfen dabei, die Aufmerksamkeit auf die wichtigsten Bereiche einer Visualisierung zu lenken.
Zu den häufig verwendeten präattentativen Attributen gehören:

 

Farbe: Machen Sie Benutzer auf die wichtigsten Punkte aufmerksam, indem Sie eine kräftige Farbe wie Rot oder Orange verwenden.
Positionierung: Unterstützen Sie die Anwender dabei, den Zweck einer Datenvisualisierung schnell zu erkennen, indem Sie den Titel links oben auf der Seite positionieren.
Größe: Lenken Sie die Aufmerksamkeit auf die wichtigsten Diagramme oder Graphen, indem Sie sie zum größten Element der Seite machen.
Das Gruppieren von verwandten Objekten unter Verwendung derselben Farbe macht es einfacher, Trends zu erkennen.

 

Schritt 4 – Entwickeln Sie eine Geschichte

Wenn Sie Ihre Daten einfach nur ohne Kontext zeigen, wird Ihre Zielgruppe sie bestenfalls kurz zur Kenntnis nehmen und dann weitermachen, ohne sich wirklich an Ihre Erkenntnisse zu erinnern.
Um eine Einbindung tatsächlich zu fördern und zu Handlungen anzuregen, müssen Sie sowohl auf der logischen als auch auf der emotionalen Ebene eine Verbindung mit der Zielgruppe aufbauen. Und dies funktioniert am besten, wenn Sie Ihre Daten nutzen, um eine fesselnde Geschichte zu entwickeln.

 

Möchten Sie sicherstellen, dass Sie Ihre Story richtig erzählen?
Dann entwickeln Sie Ihre Geschichte unter Verwendung der folgenden Elemente:

• Call-To-Action (CTA): Der CTA sollte deutlich erkennbar sein und eine konkrete Reaktion wie eine Diskussion oder eine Entscheidung anregen.
• Überschrift: Überschriften sollten einfach verständlich sein, das Ziel der Präsentation erklären und die Leser dazu bringen, weiterzulesen.
• Kurze Zusammenfassung: Zusammenfassungen sollten die wichtigsten Fakten vorstellen, die in der Story herausgearbeitet werden, und warum sich die Zielgruppe dafür interessieren sollte.
* Quelle: Cole Nussbaumer Knaflic: „a Google example: preattentive attributes“ (ein Google-Beispiel: präattentative Attribute) http://www.storytellingwithdata.com/blog/2011/10/google-example-preattentive-attributes

 

Schritt 5 – Begeistern Sie Ihre Zielgruppe

Stories umgehen vorübergehend unsere logischen Filter und sprechen uns auf emotionaler Ebene an – also dort, wo Entscheidungen wirklich getroffen werden. Wenn uns eine Geschichte packt, geraten unsere Zweifel kurzzeitig in Vergessenheit und wir hören mit weniger Skepsis zu. Dies führt dazu, dass wir uns bei Stories mehr auf das große Ganze und nicht auf das kleinste Detail konzentrieren. Dies ist ein eindeutiger Vorteil für Data Storyteller. Und wenn die richtige Analysetechnologie zur Verfügung steht, können Sie diesen Vorteil noch weiter ausbauen.

 

Mit der richtigen Analyselösung werden Data Stories … interaktiv/teilbar/zentralisiert

interaktiv. Mit interaktiven Analysen können Sie ganz einfach Ihre Daten heranziehen und in Echtzeit Antworten finden, wenn die Zielgruppe Fragen stellt. Verwenden Sie Tools wie:
• Filter, um zu kontrollieren, welche Daten in der Visualisierung angezeigt werden
• einzelne Seiten, um größere Probleme in kleinere, besser zu organisierende Elemente aufzuschlüsseln
• Analysefenster, um neue Daten einzugeben, die analysiert werden sollen

 

Um jedoch dieses Level an Interaktivität bieten zu können, brauchen Sie Tools, die sowohl leistungsfähig als auch intuitiv sind und die es ermöglichen, dass jeder das erkundet was er oder sie möchte – schnell und einfach.

 

teilbar. Data Stories können Unternehmen verwandeln, aber um ihren Effekt zu maximieren, muss man sie einfach teilen können – im Team, im Unternehmen und mit den Kunden. Zum Glück machen es die neuen Analysetechnologien einfacher als je zuvor, Informationen zu teilen.

 

zentralisiert. Indem Sie Ihre Stories an einer zentralen Stelle bereitstellen, liefern Sie Ihrem Unternehmen eine Datenbank voller wertvoller Informationen, auf die man immer wieder verweisen oder die man zum Erstellen neuer Stories verwenden kann.

 

Sie möchten das Data Storytelling richtig machen? Qlik Sense kann Ihnen dabei helfen. Mit Qlik Sense kann das gesamte Team auf das Data Storytelling zugreifen, wodurch jeder Einzelne überzeugen, zusammenarbeiten und Maßnahmen mithilfe von Daten vorantreiben kann. Mit Qlik Sense können Data Storyteller nun: Erkenntnisse jederzeit erfassen, ihre Analysen über einen Erzählrahmen präsentieren, Entscheidungsträger dabei unterstützen, ein klareres Bild vom Zustand ihres Geschäfts zu erhalten, Referenten und Teammitglieder dazu befähigen, jederzeit für weitere Analysen tiefer in die Daten einzutauchen, ein hohes Maß an Vertrauen in die Daten gewährleisten.

 

Sind Sie bereit, über die Daten hinauszugehen und mit dem Erzählen von Data Stories zu beginnen? Sehen Sie sich an, was hinter Ihren Daten steckt. qlik.com/whole-story

 

Möchten Sie Ihre Datenvisualisierungskenntnisse noch weiter vertiefen? Dann lesen Sie das E-Book zu 7 Tipps für effektivere Visualisierungen.

 

Fazit: You don’t know what you don’t know. The whole story can help.

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