Что такое data storytelling

Сторителлинг: 5 приёмов для создания запоминающейся истории

Сторителлинг становится всё более популярным форматом для коммуникации брендов с потребителями — благодаря большой вовлечённости аудитории и укрепления доверия к спикеру.

О том, как добиться в сторителлинге максимального результата, рассказывает Ксения Зайкова, основатель коммуникационного агентства Node PR.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

Основатель коммуникационного агентства Node PR

Учёные и маркетологи выяснили, что человеческий мозг лучше всего хранит информацию в формате историй. Это одна из причин, по которым в ряде случаев грамотный сторителлинг может обеспечить рост маркетинговых показателей. По данным исследования Headstream, если людям нравится история бренда, 55% с большей вероятностью купят его продукт в будущем, 44% поделятся этой историей, а 15% приобретут товар или услугу сразу.

Однако влияние на маркетинговые показатели — это, скорее, вторичный эффект.

Первоочередная функция сторителлинга — воздействие на мышление аудитории.

Поэтому прежде чем его использовать, необходимо понимать, для каких целей будет использоваться этот инструмент.

Сторителлинг можно применять для:

Но вне зависимости от того, какую цель вы преследуете, ряд приёмов поможет вашей истории стать интересной и запоминающейся. Давайте рассмотрим их.

Определите эмоциональную составляющую

Правило номер один: любая история должна вызывать эмоциональный отклик — например, сочувствие, сожаление, радость, праведный гнев, возмущение.

В книге «Влиятельный разум» профессор когнитивной нейробиологии Тали Шарот отметила, что на убеждение напрямую влияет работа миндалевидного тела в височной доли головного мозга, которое активирует эмоции. Таким образом, для убеждения людей нужно настроить их на соответствующую эмоциональную волну.

При этом эмоции должны вызывать активное желание делиться ими и формировать чувство сопричастности.

Так, соосновательница «Вилгуд» Барно Турсунова выступления на конференциях часто начинает с предыстории о том, какой сложный путь проделала она вместе с супругом для того, чтобы с нуля выстроить компанию с миллиардными оборотами.

Рассказ о том, как амбициозным предпринимателям пришлось начинать с торговли стройматериалами в палатке, по-настоящему откликается у слушателей. Он создаёт ощущение аутентичности личного бренда по сравнению с историей про основателей с «серебряной ложкой во рту».

Выделите главную мысль

Большое количество смыслов в сообщении может запутать и перегрузить слушателя, и сторителлинг не даст желаемых результатов. Поэтому очень важно определить главную мысль, которая должна соответствовать цели, которую вы хотите достичь.

На ключевой мысли следует удерживать внимание аудитории всё время на протяжении истории. Попробуйте начать сторителлинг с освещения проблемы и продолжайте повествование, постоянно возвращаясь к ней.

Так поступила Эйми Муллинз в выступлении на TED. Она родилась без малоберцовых костей и, несмотря на это, стала актрисой, моделью и обладательницей нескольких паралимпийских рекордов.

Целью выступления был разрыв ассоциации «инвалид = нетрудоспособный». Эйми построила речь вокруг синонимов этого термина. Прочитав более 25 слов, она пришла в ужас от враждебности ассоциаций с нетрудоспособными людьми. Спортсменка рассказала истории из жизни, когда слова значили даже больше, чем действия, а также о том, как они могут оборвать тонкую нить коммуникации, которая связывает окружающий мир и людей с ограниченными возможностями.

Создайте напряжение

Хорошо запоминаются те истории, которые удивляют. Например, мы высоко ценим книги, где происходят неожиданные сюжетные повороты, — это одна из причин популярности детективов. Поэтому в своей истории можно оставить место для чего-то непредсказуемого и яркого.

Так, в 2009 году Билл Гейтс посвятил выступление на TED увеличению инвестиций в искоренение малярии. Он привёл статистические данные, чтобы доказать, насколько масштабна проблема, а затем по-настоящему удивил аудиторию в помещении. Билл открыл крышку аквариума с комарами (конечно же, не малярийными) и сказал: «Нет причин, по которым только у бедных людей должен быть такой опыт». Известный предприниматель продемонстрировал слушателям, что проблема малярии не где-то далеко в Африке — болезнь может коснуться и их. Следом за осознанием пришли овации восторженной публики.

Ещё один вариант — описать ключевое событие, а затем вернуться назад, чтобы рассказать, как всё произошло.

Сделайте участников истории похожими на реальных людей

Помните о том, что ваша целевая аудитория — реальные люди, которые хотят ассоциировать себя с такими же личностями. Например, это подтверждает исследование Ernst & Young — поколение Z и миллениалы хотят, чтобы бренд представляли не очередные знаменитости, а обычные люди. Это формирует определённые требования и к сторителлингу.

Чем интереснее персонаж в вашей истории, чем ближе он к реальности, тем больше шансов, что историю запомнят и будут пересказывать.

Так, пример бренда Dove доказал, что контент, созданный при участии обычных людей и рассказывающий о проблемах, которые волнуют каждого, будет более популярен, чем скучная реклама с селебрити. Ролик под названием «Эскизы настоящей красоты» демонстрирует, что в представлении окружающих женщины выглядят куда более красивыми, чем кажется им самим. Видео стало вирусным.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

Компания Decathlon пошла ещё дальше и привлекла фанатов спорта со всего мира к созданию стратегии компании.

Весной 2019 года бренд запустил проект под названием Vision 2030. Его главной задачей стало вовлечение как можно большего количества людей в формирование видения будущего. Каждый участник мог высказать свои идеи на специальной цифровой платформе. За период проекта было получено более 40 000 материалов и 1 115 историй будущего, на основе которых Decathlon создал стратегию своего развития.

Укрепите доверие

По данным исследования Quantified Communications, сообщения с элементами сторителлинга вызывают на 35% больше доверия.

Один из эффективных приёмов формирования и укрепления доверия аудитории — откровенно рассказывать о проблемах и не бояться показать, что спикер неидеален и совершает ошибки. Это сближает рассказчика и слушателя.

К примеру, сооснователь компании по производству одежды Barssport Эмиль Сиразев в одном из кейсов рассказал об успешном внедрении системы для автоматизации бизнес-процессов.

При этом предприниматель не стал скрывать, что к этому шагу его подтолкнули ошибки, которые компании пришлось исправлять за свой счёт. Так, из-за промаха с выбором подрядчика компания разом потеряла 500 000 рублей.

Кейс вызвал обширное обсуждение и интерес к системе автоматизации: более 12 тысяч просмотров и почти 40 комментариев.

Ещё один способ укрепить доверие и сформировать лояльность — донести через сторителлинг благородную цель.

Так, Виктор Войнов, основатель компании по производству домашней тушенки Fresmeat59, рассказал, что к запуску бизнеса его подтолкнуло обещание, данное супруге.

За несколько лет до этого он нашёл редкий экземпляр качественной тушенки, собирался привезти его домой, но не смог найти аналогов. Поиски затянулись, и успешный строитель решил сделать сюрприз жене и самостоятельно изготовить говядину в домашних условиях. Качество продукта оценили и домочадцы, и знакомые, после чего Войнов пришёл к идее запуска производства.

История набрала почти 23 тысячи просмотров и более 400 комментариев — в основном положительные и доброжелательные.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytellingкурс

Сторителлинг как инструмент бизнеса

Резюмируем

Ещё в 1996 году Билл Гейтс сказал, что «контент — это король», и фраза стала крылатой. С того момента информация стала ресурсом, и все, кто так или иначе действуют во внешнем инфополе, стали производить контент. И сегодня выделиться в огромном количестве информации стало намного сложнее. Один из способов это сделать — использовать сторителлинг, при создании которого рекомендуем следовать нескольким принципам:

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytellingВызовите эмоциональную реакцию, которой хочется поделиться с окружающими. Сформируйте у аудитории чувство сопричастности.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytellingНе распыляйтесь на множество смыслов, иначе аудитория потеряет фокус. Выберите одну ключевую мысль своего послания и придерживайтесь её по ходу всей истории.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytellingСоздавайте напряжение и неожиданные повороты в истории.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytellingПоказывайте реальных людей, с которыми аудитория хотела бы себя ассоциировать.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytellingБудьте искренними и не бойтесь показать, что не идеальны — это укрепляет доверие.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytellingСторителлинг: как интересно рассказывать истории

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytellingКак самостоятельно развить навык публичных выступлений: 7 ключевых шагов

Мнение автора и редакции может не совпадать. Хотите написать колонку для Нетологии? Читайте наши условия публикации. Чтобы быть в курсе всех новостей и читать новые статьи, присоединяйтесь к Телеграм-каналу Нетологии.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

Основатель коммуникационного агентства Node PR

Источник

Data storytelling: 10 удачных примеров от брендов

Сторителлинг — это эффективный способ наладить и укрепить отношения с аудиторией. Увлекательные истории обращают на себя внимание потребителей, вызывают эмоции и повышают доверие, тем самым формируя отношения, которые выходят далеко за рамки продукта и услуги.

Ниже — 10 примеров удачного использования брендами сторителлинга, основанного на данных.

Airbnb

Сторителлинг — это основа маркетинга Airbnb. В маркетинговых сообщениях особое внимание уделяется коммьюнити и традициям местного гостеприимства. Это направлено на то, чтобы пользователи сервиса получали уникальный ценный опыт во время своих поездок.

Кроме того, Airbnb отличается креативным использованием данных о пользователях — сервис превращает их в истории. Например, в преддверии 2015 года компания подготовила видео, в котором рассказала о своей истории. Также в ролике сообщалось, что около 550 тысяч путешественников провели канун Нового года в арендованном с помощью сервиса жилье в 20 тысячах городов мира. А всего пятью годами ранее сервисом пользовались около 2 000 человек. Самым популярным городом в канун Нового года по версии Airbnb стал Нью-Йорк: там с помощью сервиса сняли жилье около 47 тысяч путешественников.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

Истории AirBnB постоянно находят отклик у своей аудитории, привнося в их жизнь то, что им важно, — новые впечатления.

Spotify

Spotify постоянно собирает данные о том, какие песни, плейлисты и исполнителей выбирают 30 миллионов пользователей.

Эту информацию объединяют с данными о местонахождении и демографии слушателей. Так получается оригинальный контент для блога Spotify Insights.

Так, в мае 2017 года Spotify представил исследование о том, как и какую музыку слушают американские студенты колледжей и университетов. Исследование было представлено в виде интерактивного лендинга. На сайте сообщалось, где чаще всего слушали музыку, какая это была музыка и т.д.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

Оригинальные истории, основанные на уникальных данных, к которым больше ни у кого нет доступа, помогают выгодно отличаться от конкурентов.

Читайте также:

Google

Классический пример сторителлинга у Google — это видео «Год в поиске». Корпорация выпускает такие видео ежегодно и собирает в них наиболее популярные поисковые запросы (которые в каком-то смысле отражают состояние и настроение всей нации).

Так, в 2016 году Google подготовила двухминутный ролик о главных поисковых запросах, а также показал ключевые моменты года — как радостные, так и трагические.

В ходе тестирования зрители в большинстве своем оставили положительные отзывы, и видео попало в 1% лучших рекламных объявлений за год.

Как Google удается вызвать такие сильные эмоции у зрителей? Во-первых, освещаются события, которые каким-то образом затронули каждого, а во-вторых, используются данные, позволяющие определить, какие темы и события наиболее актуальны для аудитории.

Zillow

Базирующийся в США онлайн-рынок недвижимости Zillow располагает данными о более чем 110 миллионах домов. Эта информация включает не только стоимость и метраж, но и, например, аэрофотоснимки.

Компания использует эти данные для создания контента.
В блоге компании есть как стандартные материалы, например, о том, где миллениалам найти доступное жилье, так и нестандартные. Так, в 2016 году Zillow в преддверии Хэллоуина составил рейтинг из 20 лучших городов для выпрашивания сладостей (trick or treat) — традиционной для праздника забавы. Рейтинг был основан на данных о ценах домов, их близости друг к другу, а также об уровне преступности за последние 10 лет. Рейтинг сопровождался инфографикой. Лидерами рейтинга стали Филадельфия, Сан-Хосе, Сан-Франциско, Милуоки и Лос-Анджелес.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytellingВыпрашивание сладостей – такая же хеллоуинская традиция, как и изготовление украшений из тыквы / Photo by David Menidrey on Unsplash

Так данные о пользователях становятся динамичной и эффективной платформой для рассказывания историй, и эти истории, в свою очередь, несут пользу аудитории.

Hinge

Hinge — это приложение для знакомств для тех, кто «выше» Tinder.

Hinge собирает данные о пользователях, чтобы рассказывать им истории о них же. По статистике Hinge, 81% пользователей никогда не заводили долгосрочных отношений при помощи приложений для знакомств. Эта идея легла в основу центральной истории Hinge: The Dating Apocalypse («Апокалипсис для свиданий»).

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytellingОткрывающий кадр из ролика

История оформлена в виде ролика, в котором молодой человек бродит по заброшенному парку аттракционов, символизирующему приложения для знакомств (в частности, Tinder), пока наконец не находит выход и перед ним не возникает перспектива построить долгосрочные отношения (при помощи Hinge).

По заявлениям Hinge, приложение поощряет людей «избегать игр и находить что-то реальное» и открывает для них мир возможностей.

Ключевое сообщение бренда сформулировано следующим образом: «Приложения для знакомств превратились в игру, и с каждым свайпом мы отдаляемся от реальных отношений, которых так хотим. Мы создали кое-что получше».

Huggies

Главным конкурентом Huggies в Канаде была компания Pampers (лидер рынка и поставщик подгузников по контракту во все больницы страны). Чтобы отвоевать долю рынка, Huggies должны были убедить рожениц выбрать именно их марку еще до приезда в роддом.

Причина должна была иметь, с одной стороны, мощный эмоциональный, а с другой стороны — материальный компонент. Решение проблемы нашли в названии марки: историю решили строить вокруг объятий (huggies можно перевести с английского как «объятия» или даже, точнее, «обнимашки»: от глагола to hug — «обнимать»).

Основная идея, которую стали транслировать Huggies, — ребенка нельзя оставлять без объятий. Компания привела данные более чем 600 исследований, которые доказали, что объятия «укрепляют иммунную систему детей, предотвращают болезни и улучшают развитие мозга».

Чтобы выполнить свою миссию — не оставлять ни одного ребенка без объятий — Huggies развили деятельность по двум направлениям: объяснение матерям важности объятий с ребенком (контакта кожа к коже) и контроль за тем, чтобы в канадских больницах не было недостатка в волонтерах — «обнимателях» детей.

Кампания позволила Huggies увеличить продажи в 2016 году на 30%. При этом уровень вовлеченности клиентов был в три раза выше, чем в среднем по отрасли.

Каждые шесть часов в Австралии от меланомы умирает один человек. Эта информация побудила компанию IBM задействовать искусственный интеллект, чтобы «перехитрить меланому» и обеспечить раннее выявление этого вида рака.

Был создан ИИ, получивший имя Watson. Он диагностировал меланому на 31% точнее, чем это можно было сделать невооруженным глазом.

Кампанию запустили прямо на пляже Бонди-Бич в Сиднее в самый разгар сезона. Участниками эксперимента стали обычные австралийцы. Их приглашали посмотреться в зеркало, в то время как ИИ анализировал их пол, возраст и то, каким солнцезащитным кремом пользуется человек. На площадке проведения эксперимента дежурил медик, и если ИИ выявлял какие-то риски или нарушения, человека отправляли к специалисту.

За один выходной было осмотрено 800 человек. 22% из них были направлены к медикам.

Так IBM показала себя не только как высокотехнологичный бренд, но и как бренд, заботящийся о здоровье пользователей.

Maltesers

В 2016 году британский бренд Maltesers решил осветить в рекламе проблему отношения в обществе к людям с инвалидностью.

Выявив тот факт, что 80% людей с ограниченными возможностями чувствуют себя недостаточно представленными на телевидении и в средствах массовой информации, Maltesers создал серию рекламных роликов, вдохновленных реальными историями людей с ограниченными возможностями. При этом акцент был сделан на неловкие ситуации, которые случаются в жизни любого человека. Например, в одном из роликов девушка с ДЦП рассказывает о неловкой ситуации со своим бойфрендом.

Инклюзивная реклама помогла Maltesers увеличить продажи на 8,1%. Кроме того, она стала самым популярным роликом на YouTube-канале бренда. После кампании 57% потребителей заявили, что Maltesers изменили их отношение к инвалидности.

Whirlpool

Бренд бытовой техники Whirlpool обнаружил неожиданную причину, по которой 4000 американских учащихся каждый день уходят из школы. Выяснилось, что их семьи не могли позволить себе регулярно стирать одежду (речь идет о бедных слоях населения).

Компания запустила программу Care Counts, в рамках которой в школах устанавливали стиральные машинки и сушилки.
После того как детям из бедных семей предоставили доступ к стиральным машинам, посещаемость улучшилась на 90%. Также ребята стали активнее проявлять себя в классе.

Refinery29

Популярный американский сайт лайфстайл-тематики Refinery29 обнаружил, что 67% американок — дамы plus size, но в медиапространстве их представленность составляет всего 2%.

Refinery29 объединился с популярным фотостоком Getty Images, чтобы создать новую коллекцию изображений, соответствующую реальной ситуации.

Коллекция была бесплатна. Аудиторию призывали распространять ее в соцсетях с тегом #SeeThe67.

Только глубоко поняв свою аудиторию, бренд может выступить как ее защитник, сформулировать наиболее подходящие ценностные сообщения и вовлечь людей в свою историю.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Источник

«Storytelling with Data», Cole Nussbaumer Knaflic: неформальный обзор-конспект книги

«Наши сайнтисты сгенерировали кучу графиков, а мы совершенно не знаем, куда их девать. Давайте попробуем их хоть как-то пристроить». (с) подслушано

«Плохие графики везде. В моей работе я постоянно встречаю крайне сомнительные визуализации данных. Никто не делает плохие графики намеренно. Но это происходит. Опять и опять. В каждой компании во всех отраслях экономики сотрудниками всех уровней. Это происходит в СМИ. Это происходит там, где вы ожидаете, что люди должны уметь визуализировать данные». (с) автор книги

Это происходит и здесь, на Хабре: просматривая статьи в потоке «Визуализация данных», часто ловлю себя на мысли, что не понимаю и не могу схватить суть того, что отображено. В статье рассмотрим несколько примеров. И что самое неприятное для меня, это происходит и в моей работе тоже. Не постоянно, но чаще, чем хотелось бы.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

Название книги «Storytelling with Data» звучало убедительно. Выбрал её для вечернего чтения и не пожалел. В книге нет формул, хитрых и необычных графиков, сложных кейсов. Понятный английский. Качественная печать. Читается как художественная литература. Книга будет полезна всем, кому приходится делать презентации на основе данных. Думаю, что особенную пользу она принесёт тем, кто занимается аналитикой данных.

Этот обзор очень неформальный: вперемешку идут мысли автора книги, мои мысли, ситуации из моей работы, а также шпаргалки по matplotlib по ссылкам. Будет много картинок. Почти все иллюстрации перерисованы из книги на Python.

Меня в университете учили статистике, сейчас студентам преподают машинное обучение, появились школы данных от крупных компаний. Но до сих пор не слышал, чтобы специалистов по анализу данных серьёзно учили «рассказывать истории» на основе данных. А ведь это необходимый шаг превращения данных в информацию и знания. Важно качественно рассказать о находках клиенту. Причём рассказать так, чтобы ему было понятно и увлекательно, чтобы он сразу же захотел что-то улучшить в бизнесе (возможно, с нашей помощью), а не просто сказал: «Ну ок, звучит интересно» и пошёл заниматься своими повседневными бизнес-делами.

Пара цитат с Хабра:

В беседе с Джонатаном Нолисом, одним из передовых специалистов в области анализа данных из Сиэтла, который работает с компаниями из Fortune 500, мы обсудили такой вопрос: «Какой из двух навыков более важен для специалиста, работающего с данными, — способность пользоваться сложными моделями глубинного обучения или умение рисовать хорошие слайды в PowerPoint?». Нолис привел аргументы в пользу второго, считая, что доступное разъяснение результатов анализа остается ключевым элементом работы с информацией.
Чем на самом деле занимаются специалисты по анализу данных? Выводы из 35 интервью

— Начнем с soft skills — потому что их и не хватает. Несмотря на то, что data scientist — техническая профессия, крайне важно уметь правильно / красиво подать результат своей работы. Грубо говоря, как айфон — у него хороша не только начинка, но и внешний вид, упаковка, история. Людям надо научиться презентовать свои результаты: писать посты в блоге, выступать, делиться кодом. Лучшие data scientist’ы это отлично понимают, и так и делают. Иначе можно застрять в своей норе, и даже с классным результатом остаться незамеченным.
«Мне сложно понять мотивацию data scientist’а, который не видит красоты в математике» — Кирилл Данилюк, Data Scientist

Введение

Книга начинается с примеров трансформации неудачных визуализаций в понятные. Вот один из них.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

Стало:

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

Если в первом случае моя реакция на график была: «Что это?», то во втором случае было достаточно нескольких секунд, чтобы схватить суть информации, а после этого вникнуть в детали.

Практически каждая визуализация для презентации – это штучная работа. Я строю графики с помощью matplotlib, а автор книги — с помощью Excel. Для облегчения работы в будущем реализовал для себя генерацию некоторых графиков из книги на Python. Код содержит кучу «доработок напильником» (fine tuning). Получилась своего рода шпаргалка с комментариями. Доступно по ссылке.

Давайте кратко посмотрим содержание частей книги.

Часть 1: Важность контекста

Exploratory vs explanatory. Анализ данных похож на поиск жемчуга: иногда надо открыть 100 устриц (проверить 100 гипотез), чтобы найти пару жемчужин. В процессе такой работы мы визуализируем данные для себя. Когда приходит время рассказать о результатах, очень часто возникает желание использовать те же самые графики и рассказать о всей проделанной работе: «Открываем первую устрицу. Пусто. Но ничего страшного, у нас ещё осталось 99 устриц. Открываем вторую». Не надо так делать. Надо отделять исследовательский (exploratory) анализ от объясняющего (explanatory). На этап объясняющего анализа надо закладывать время, для него надо делать другие визуализации в зависимости от контекста: кому, что и как.

Один из интересных примеров, где хотелось бы видеть объясняющий анализ вместо исследовательского – статья «Анализ статей Хабрахабр и Geektimes». Автор выдал кучу графиков и таблиц, но выводов из них я не увидел. Было бы очень интересно знать, когда публиковать статьи, чтобы получить максимум просмотров. По одному графику это воскресенье, по другому графику — 6 утра. Но будет ли 6 утра воскресенья удачным временем для публикации? Не уверен. Один из комментариев:

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

Кому. Вполне очевидно, что содержание и детализация зависит от аудитории. Но и здесь можно промахнуться. Как-то один из раздражённых слушателей сказал мне: «Перед вами сидит 10 инженеров, которые большую часть жизни занимаются вопросами добычи нефти, и вы уже 20 минут рассказываете нам, как делать анализ кривых падения добычи. ». И хорошо, что он это сказал, так как аналогичного содержания у меня было ещё на 20 минут.

Что. Неочевидная для меня мысль. Важно чётко обозначить, каких действий вы ждёте от аудитории. Например, выделить ещё 10М рублей, нанять 5 разработчиков, сократить отдел, повысить температуру в котле до 700С, дать старт проекту по прогнозированию оперативной задолженности. Это некомфортно. Всегда есть ощущение, что «бизнес» знает намного лучше, и страшно сделать бредовое предложение. Но если аудитория не поняла, чего, собственно, от неё хотят, то прослушанным докладом всё может и ограничится. Послушают, скажут спасибо и пойдут заниматься своими делами дальше.

«Бизнес» наверняка знает лучше, но у «бизнеса» в этот момент голова может быть занята совершенно другими вещами: горит завод или хакеры безвозвратно стёрли часть исторических данных с датчиков. (Всё это реальные ситуации). Ведите себя как эксперт в предметной области: вы анализировали данные, посмотрели на процесс изнутри. В любом случае, даже ошибочное предложение может дать начало конструктивному обсуждению.

Недавно для одного из заказчиков я проделал большую работу: проанализировал данные за 3 года из нескольких источников. Скомпоновал находки в несколько объёмных Excel таблиц и Word документов, отправил по электронной почте, надеясь, что будет дан старт нескольким проектам. В ответ получил: «Да, это очень интересно!». И всё. Сейчас понимаю, что другого ответа и быть не могло.

Как. Графики для презентации отличаются от графиков для писем. В первом случае мы видим реакцию аудитории, в любой момент можем ответить на вопросы, дать пояснения. Поэтому уровень детализации графиков для писем должен быть выше.

Часть 2: Выбор эффективной визуализации

Автор приводит список хороших способов визуализации данных. Из необычного для меня: визуализация с помощью простого текста и графика наклонов (slopegraphs).

Простой текст. Если что-то можно выразить одной цифрой, то график, возможно, и не нужен.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling
Jupyter Notebook на GitHub

Недавно воспользовался этой идеей для презентации проекта мониторинга и прогнозирования расчётов с агентами: «7 000 000 рублей накопленной задолженности в момент банкротства агента». Эффект был замечательным, аудитория сразу же настроилась на нужный лад.

График наклонов. Когда-то очень давно использовал parallel plots из SAS JMP. Что-то похожее. К сожалению, во многих средах такого способа визуализации нет, а ведь он идеально подходит для многофакторного сравнения:

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling
Jupyter Notebook на GitHub

Недавно на Хабре была статья «Лучшие работодатели в ИТ: первые результаты сервиса оценок на «Моем круге»». Там был график, из-за которого в комментариях разгорелась дискуссия:

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

Маленькие компании в среднем практически по всем параметрам оцениваются выше крупных компаний. Мне стало интересно, а имеет ли смысл переходить из среднестатистической маленькой компании в хорошую крупную? Результат сравнения с помощью графика наклонов:

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

Плохие способы визуализации. Автор книги предостерегает от использования круговых, donut диаграмм, а также советует никогда не использовать 3D.

Круговые диаграммы. Знаю по себе: когда вижу круговую диаграмму, сразу же начинаю искать на ней цифры (проценты). А если цифр нет, то просто пропускаю. Людям тяжело сравнивать углы без транспортира. Единственное, что теряется при переходе от круговой диаграммы – это визуализация факта, что все части вместе составляют единое целое (100%). Но если круговая диаграмма в целом не работает, то это уже не важно.

Donut диаграммы. Ещё хуже круговых, так как вместо сравнения углов приходится сравнивать длины дуг.

3D. Пара примеров, сделанных с помощью Excel.

Чему, по-вашему, равно D?

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

Мало того, что вам необходимо проследить пальцем до значения 35 (глазами сложно сделать поворот), так ещё и 35 не является правильным. Правильное значение – 40!

3D в сочетании с круговыми диаграммами вообще творит чудеса. Насколько C больше B? Хотя бы примерно?

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

На самом деле, C меньше B на 5% и они равны 30% и 35% соответственно! Просто не используйте 3D для визуализации данных.

Часть 3: Мусор ваш враг!

Каждый элемент на графике несёт когнитивную нагрузку. Чем выше отношение «сигнала к шуму» визуализации, тем лучше. Не в ущерб понятности, конечно. Лишние элементы делают график на первый взгляд визуально гораздо сложнее, чем он есть на самом деле. В итоге часть аудитории решит не прилагать усилия и тратить время, чтобы разобраться в визуализации. Со мной такое часто происходит на Хабре: «О! Этот график вроде бы выглядит интересным, но какой-то он слишком сложный. Пожалуй, оставлю закладку, а разбираться буду в следующий раз». Авторы статей на Хабре ничего не теряют от такого решения. Но ведь на моём месте мог оказаться потенциальный клиент, инвестор, сотрудник или работодатель.

Автор книги объясняет, что является мусором на графиках, и как с ним бороться. Просто приведу один пример.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

Несмотря на то, что график визуализирует очень простую «находку», первая моя мысль: «Э-э-э?». Мозг отказывается тратить силы, чтобы вникнуть в информацию.

Стало:

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling
Jupyter Notebook на GitHub

Мозг уже не паникует. Появилось желание разобраться.

Часть 4: Фокусируйте внимание аудитории

Небольшое упражнение. Посчитайте количество цифр «3» на следующей картинке.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

Я бы это задание делать точно не стал, скорее всего, вы не делали его тоже. Единственный способ выполнить для обычного человека (не гения) – просмотреть все цифры подряд сверху вниз слева направо. Правильный ответ — 6.

Теперь посмотрите на следующую картинку. Насколько проще теперь выполнить задание:

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

По исследованиям, человек за 8-10 секунд просмотра графика решает, следует ли ему потратить ещё время или лучше перевести внимание на что-нибудь другое. Графики без атрибутов, привлекающих внимание, похожи на первую картинку. Скорее всего, аудитории будет лень разбираться, и после 8 секунд она потеряют интерес, так и не получив никакой информации. Если график выглядит как вторая картинка, аудитория схватывает выделенную информацию с первого взгляда. Быстрее, чем это осознаёт. И даже если через 8 секунд читатели переведут внимание на что-нибудь другое, важнейшая часть информации будет получена.

Единственный вариант получить информацию из этого графика – прочитать его полностью:

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

Переработанный график сразу же акцентирует внимание аудитории на конкретной «находке»: надо что-то делать с шумоизоляцией.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling
Jupyter Notebook на GitHub

Часть 5: Думайте как дизайнер

Для меня дизайнеры – это люди, которые рисуют красивые картинки. Я не дизайнер, красивые картинки у меня никогда не получались. К счастью, с визуализацией данных дело обстоит проще. Разрабатывать графики надо, учитывая следующие моменты: возможности (affordance), доступность (accessibility) и эстетику (aesthetics).

Возможности. Когда мы берём портновские ножницы, становится сразу же понятно, куда надо просунуть большой палец, а куда — несколько других пальцев. С графиками также: аудитории должно быть сразу понятно, куда смотреть и что с этим графиком делать. Для этого:

Доступность. Концепция доступности говорит о том, что дизайн должен подходить людям с разными возможностями. Имеются в виду в том числе и люди с разным опытом, знаниями, техническими навыками, степенью вовлеченности в предметную область. Вы можете быть инженером, но не требуйте от аудитории высшего технического образования для понимания ваших графиков:

Без текста

О чём этот график вообще?

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

Минимум необходимого текста

Что-то начинает прорисовываться: есть какие-то заявки, которых с мая обрабатывалось меньше, чем было получено.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

Много текста

Теперь всё понятно: люди ушли, команда не справляется, надо нанять ещё двух специалистов.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

Эстетика. Недавно на Хабре была статья «Визуализация комментариев ютуб-каналов международных и локальных touhou-сообществ». Честно говоря, я так и не понял, зачем оно мне надо, и какую информацию я вообще могу получить из графиков… Но какие же они красивые! С удовольствием посмотрел все (так ничего и не поняв). Тратя дополнительное время и усилия на эстетичность ваших графиков, вы повышаете шанс того, что аудитория будет более терпелива и внимательна к ним. Соответственно, повышаются шансы на то, что аудитория поймёт то, что вы хотите донести.

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling

Стало

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling
Jupyter Notebook на GitHub

Часть 6: Критический разбор визуализаций

Автор приводит 5 примеров хороших визуализаций и разбирает детально, почему они сделаны именно так.

Мне понравился такой пример:

Что такое data storytelling. Смотреть фото Что такое data storytelling. Смотреть картинку Что такое data storytelling. Картинка про Что такое data storytelling. Фото Что такое data storytelling
Jupyter Notebook на GitHub

Часть 7: Уроки повествования

Хорошая история захватывает. На основе опыта литературы и кинематографа автор показывает, как рассказывать интересные истории с помощью данных. Один из советов: перед подготовкой презентации написать «большую идею» (выразить основные мысли в одном предложении) и «трёхминутный рассказ» (описать основные находки в полстраницы текста).

Каждый рассказ имеет 3 основные части: начало, середину и конец.

1. В хронологическом порядке:

a. Идентифицировали проблему
b. Собрали данные, чтобы лучше понять ситуацию
c. Проанализировали данные (рассмотрели ситуацию с разных сторон, учли другие факторы)
d. Нашли решение
e. На основе всего этого рекомендуем предпринять следующие действия

a. Рекомендуем сделать то-то и то-то
b. Подкрепляем эту рекомендацию данными

Часть 8: Собираем всё воедино

Автор проводит читателя на примере по всем шагам и урокам книги:

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *