El análisis de los datos nos conduce a elaborar estrategias más eficientes y alcanzar nuevas oportunidades de negocio. Es una de las ventajas que se han obtenido en los últimos años gracias a los avances tecnológicos. Además, un correcto análisis de los datos, tanto a nivel interno como externo, puede marcar la diferencia a la hora de tomar decisiones estratégicas. No obstante, a la hora de dar a conocer las conclusiones de los estudios, es necesario transmitirlos de una forma entendible por la audiencia. De poco sirve hallar grandes conclusiones si la audiencia a la que vamos a dirigirnos no entenderá o prestará la suficiente atención a la misma. En base a esto, surge el concepto de Data Storytelling.  

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¿Qué es el Data Storytelling? 

El Data Storytelling consiste en exponer los resultados de un análisis de datos a través de una narración. Este concepto deja atrás la convencional forma de presentar datos ya que se logra presentar los datos mediante un contexto, una narrativa y unos personajes. Muchos autores comentan que, para lograr el Data Storytelling, son necesarios tres elementos fundamentales:  

1. Los datos
2. Los elementos visuales
3. La narrativa. 

Además, en función de cómo se combinen estos tres elementos, el impacto de la representación obtendrá un resultado diferente.  

• Si combinamos elementos visuales y datos, la presentación será más llamativa, clara y coherente. Se alcanzará el término “enlighten”, referido a iluminar. La audiencia logrará entender los conceptos expuestos a la vez que confían en los mismos. 
• Si combinamos narrativa y datos, la presentación será clara para la audiencia, pero se precisará poner a la audiencia en un contexto para que pueda comprender qué ocurre y por qué es importante. Se alcanza, de este modo, el término “explicación” 
• Si combinamos la narrativa y elementos visuales, se consigue alcanzar el llamado “compromiso o engagement”. Este término hace referencia a la consecución de la atención y la interacción por parte de la audiencia. 

Sin embargo, ¿qué ocurre si combinamos los tres elementos anteriores? Si es así, se logrará persuadir a la audiencia hacia el cambio que se buscaba principalmente. Esta aplicación permite al orador convertir una presentación aburrida, en una historia con datos y matices persuasivos. Esta combinación afectará directamente a la toma de decisiones de una organización o, incluso, de los consumidores finales. 

¿Por qué es importante el Data Storytelling?  

Llegados a este punto podemos decir que el Data Storytelling se convierte en algo fundamental a la hora de presentar conclusiones tras un análisis de datos. Narrar una historia alrededor de los datos se convierte en algo vital. De hecho, a lo largo de la historia de la humanidad, a las personas siempre nos ha supuesto menor esfuerzo retener una historia en lugar de retener números expuestos aleatoriamente. Las historias logran que la audiencia se emocione y actúe en consecuencia. Además, diferentes estudios neurocientíficos afirman que el proceso de tomas de decisiones de las personas está estrechamente relacionado con las emociones.  

[Tweet «4 consejos básicos para “contar historias” a través analítica de datos #DataStorytelling»]

Consejos para crear un Data Storytelling. 

• SER PRECISOS. Es necesario centrarnos en qué vamos a transmitirle a la audiencia. No se debe crear una narrativa que sea poco específica o una historia demasiado liosa, se necesita saber qué queremos contar, qué información vamos a mostrar y a dónde queremos llegar. 
• ESTUDIAR A LA AUDIENCIA. La narrativa y exposición de datos deben estar orientadas en todos los sentidos al tipo de audiencia que va a dirigirse. Se hará necesario conocer quién recibirá la interpretación y conclusiones de datos para amoldar la historia a su idiosincrasia.  
• UTILIZAR EL MÉTODO DE NARRATIVA. La historia contada alrededor de los datos y los elementos visuales debe seguir una estructura. Como cualquier historia, debe tener comienzo, nudo y desenlace para que la narrativa en sí obtenga un mayor peso en la audiencia. 
• UTILIZAR GRÁFICOS ADECUADOS. No debe abusarse constantemente de los mismos gráficos. Es aconsejable variar el tipo de gráfico de datos en función del tipo de dato. De no ser así, se podría caer en la monotonía y perder el interés de la audiencia. 

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Algunos ejemplos de Data Storytelling en la actualidad. 

Para poder entender mejor en qué consiste el concepto de data storytelling, os enseñamos un par de ejemplos que se usan en la actualidad y que son percibidas positivamente por la audiencia. 

Una de ellas es la campaña “Wrapped” que lanza Spotify cada año. Wrapped se basa en enviar a cada uno de los usuarios de Spotify un resumen de todas las canciones, artistas y podcast consumidas por el usuario a lo largo del año. De esa forma, logran transmitir los datos a sus clientes apoyados con una narrativa eficaz y una serie de imágenes que hacen a la historia aún más atractiva. Además, de conseguir engagement y que éstos compartan estos datos en sus redes sociales. 

Otro ejemplo es la función “Historial de ubicaciones” de Google Maps. El historial de ubicaciones ayuda a obtener información útil, tal como predicciones automáticas de la duración de los desplazamientos como mejores resultados de búsquedas en base a los lugares que el usuario ha estado. De esta forma, se crea un mapa privado del usuario en base a los datos recopilados y analizados. Google Maps expone los datos mediante una historia que coloca al usuario en el centro, haciéndolo protagonista de la misma y ofreciéndole información útil y entendible.