Die meisten Organisationen verstehen, dass man talentierte Entwickler und Analysten braucht, um ein erfolgreiches datenorientiertes Unternehmen zu werden. Nicht ganz so viele verstehen, wie man Daten nutzen kann, um eine bedeutungsvolle Geschichte zu erzählen, die das Publikum sowohl intellektuell als auch emotional anspricht. Marketingspezialisten sind für diese Geschichten verantwortlich; in dieser Rolle sind sie oft die Brücke zwischen den Daten und denen, die etwas von ihnen lernen müssen oder basierend auf ihrer Analyse Entscheidungen treffen. Als Werbefachleute können wir die Geschichte auf unser Publikum zuschneiden und Datenvisualisierungen effektiv einsetzen, um unsere Erzählung zu ergänzen. Wir wissen, dass Daten ein enormes Potenzial haben. Aber mit einer guten Geschichte werden sie unvergesslich.
Rudyard Kipling schrieb einmal: „Wenn Geschichte in Form von Geschichten gelehrt würde, würde sie niemals vergessen werden.“ Das gleiche gilt für Daten. Unternehmen müssen begreifen, dass man sich nur dann an Daten erinnern wird, wenn diese auf die richtige Art und Weise präsentiert wurden. Und oft sind eine Folie, eine Tabelle oder ein Diagramm nicht die richtige Art und Weise – eine Geschichte wäre es.
Führungskräfte und Manager werden mit Dashboards voller Analysedaten überschüttet. Sie haben Probleme damit, datengestützte Entscheidungen zu treffen, weil sie die Geschichte hinter den Daten nicht kennen. In diesem Artikel beschreibe ich, wie Marketingleute Daten bedeutungsvoller machen können, indem sie eine Geschichte erzählen.
Das Potenzial einer bedeutungsvollen Geschichte
In ihrem Video “Persuasion and the Power of Story” („Überzeugung und das Potenzial von Geschichten“) erklärt Jennifer L. Aaker, Professorin für Marketing an der Stanford University, dass Geschichten bedeutungsvoll sind, wenn sie einprägsam, wirkungsstark und persönlich sind. Anhand starker Bilder und interessanter Beispiele erläutert sie ausführlich die Art und Weise, in der Menschen auf Botschaften reagieren, wenn sie entweder durch Statistiken oder durch Geschichten vermittelt werden. Sie sagt zwar, dass die emotionale Ansprache sich stark von der reinen Datenvermittlung unterscheidet, gibt jedoch keinem der beiden den Vorzug. Stattdessen sieht Aaker die Zukunft des Geschichtenerzählens in der Vereinigung beider Kommunikationstechniken: „Wenn Daten und Geschichten zusammen verwendet werden, sprechen sie das Publikum auf der intellektuellen und emotionalen Ebene an.“
In seinem Buch Facts Are Sacred (Fakten sind heilig) diskutiert Simon Rogers die Grundlagen des Datenjournalismus und erläutert wie The Guardian Daten verwendet, um Geschichten zu erzählen. Er zeigt zehn Lektionen auf, die er durch den Aufbau und die Verwaltung des Datablog des The Guardian, einer Webseite mit Vorreiterrolle in diesem Feld, gelernt hat. Drei dieser Lektionen fand ich besonders aufschlussreich:
- Datenjournalismus (und Datenanalyse im weiteren Sinne) ist eine Form der kuratorischen Arbeit. Es gibt so viele Daten und so viele Datentypen, dass nur die erfahrensten Analysten die Spreu vom Weizen trennen können. Die richtigen Informationen zu finden sowie die richtige Art und Weise, diese zu präsentieren, ist mit dem Kuratieren einer Kunstausstellung vergleichbar.
- Datenanalyse braucht nicht langwierig und komplex zu sein. Die Datensammlungs- und Analyseprozesse können oft eingehend und zeitaufwendig sein. Allerdings gibt es auch Fälle, in denen sie schnell ablaufen sollten, beispielsweise wenn es um zeitnahe Ereignisse geht, die eine Klärung erfordern.
- Bei der Datenanalyse geht es nicht um Grafiken und Visualisierungen; es geht darum, Geschichten zu erzählen. Schauen Sie sich Daten so an, wie ein Kriminalbeamter sich einen Tatort ansieht. Versuchen Sie, zu verstehen, was passiert ist und was für Beweise gesammelt werden müssen. Die Visualisierung – ein Diagramm, eine Karte oder eine einzelne Zahl – wird ganz von alleine kommen, wenn das Rätsel einmal gelöst ist. Im Mittelpunkt steht die Geschichte.
Geschichten, insbesondere bedeutungsvolle, sind eine effektive Methode, um Daten zu vermitteln. Lassen Sie uns jetzt einmal betrachten, wie man diese auf ein Publikum zuschneiden kann.
Geschichten für welches Publikum?
Die meisten fesselnden Geschichtenerzähler wissen, wie wichtig es ist, das Publikum zu verstehen. Sie mögen einem Kind und einem Erwachsenen die gleiche Geschichte erzählen, aber die Betonung und die Erzählweise werden nicht die gleiche sein. Auf die gleiche Weise sollte eine datengestützte Geschichte an den Zuhörer angepasst werden. Wenn Sie beispielsweise mit Führungskräften reden, bilden Statistiken wahrscheinlich den Schwerpunkt der Unterhaltung, aber ein Manager für Business Intelligence wird Methoden und Verfahren als genauso wichtig für die Geschichte betrachten.
In einem Harvard Business Review-Artikel mit dem Titel “How to Tell a Story with Data“ (Wie man eine Geschichte mit Daten erzählt), teilt Jim Stikeleather, Executive Strategist bei Dell, Zuhörer in fünf Hauptgruppen ein: Neulinge, Generalisten, Management, Experten und Führungskräfte. Der Neuling ist neu in einem Fachgebiet, will aber keine allzu starke Vereinfachung. Der Generalist kennt sich etwas mit einem Thema aus und erwartet einen Überblick und die Kernthemen der Geschichte. Der Management-Zuhörer strebt ein gründliches, umsetzbares Verständnis der Feinheiten und Zusammenhänge einer Geschichte an mit Zugang zu den Details. Der Experte will mehr Erforschung und Entdeckung und weniger Geschichte. Die Führungskraft wiederum ist an Bedeutung und Schlussfolgerungen von gewichteten Wahrscheinlichkeiten interessiert.
Das Verständnisniveau und die Ziele des Publikums zu kennen, hilft dem Erzähler dabei, eine Geschichte zu entwerfen. Aber wie sollte man die Geschichte erzählen? Die Antwort auf diese Frage ist entscheidend, da sie bestimmt, ob die Geschichte gehört werden wird oder nicht.
Datenvisualisierungen verwenden, um die Erzählung zu ergänzen
Analyse-Tools gibt es zuhauf, und mit ihnen eine lange Liste an Visualisierungsmöglichkeiten – beispielsweise Säulen- und Tortendiagramme, Tabellen und Liniendiagramme – die in Berichte und Artikel eingebaut werden können. Mit diesen Werkzeugen liegt der Fokus aber auf der Erforschung der Daten, nicht darauf, die Erzählung zu unterstützen. Es gibt zwar Beispiele von Visualisierungen, die dabei helfen, eine Geschichte zu erzählen, aber diese sind selten und werden in Besprechungen und Tagungen selten eingesetzt. Warum? Weil es viel schwerer ist, eine Geschichte zu finden, als Zahlen zu verarbeiten.
In ihrer Veröffentlichung “Narrative Visualization: Telling Stories with Data“ (Erzählende Visualisierung: Geschichten mit Daten erzählen) besprechen Stanford-Forscher den Unterschied zwischen autor- und leserorientiertem Geschichtenerzählen. Eine autororientierte Erzählung erlaubt es dem Leser nicht, mit den Diagrammen zu interagieren. Die Daten und Visualisierungen werden vom Autor gewählt und dem Leser als fertiges Produkt präsentiert, wie bei einem gedruckten Magazinartikel. Umgekehrt bietet die leserorientierte Erzählung dem Leser Möglichkeiten, mit den Daten zu spielen.
Mit dem Aufkommen des Datenjournalismus werden diese zwei Ansätze immer öfter zusammen verwendet. Die Stanford-Forscher sagen: „Diese zwei visuellen Erzählarten, zusammen mit Interaktion und Nachrichtenvermittlung, müssen die vom Autor angestrebte Erzählung mit der eigenen Entdeckung der Geschichte durch den Leser in Einklang bringen.“
Ein gutes Beispiel eines hybriden Autor-Leser-Ansatzes ist die Präsentation des The Customer Journey to Online Purchase-Werkzeugs (Der Weg des Verbrauchers zum Online-Kauf). Ein paar kurze Absätze erklären, warum das Werkzeug erstellt wurde und wie es funktioniert. Ein interaktives Diagramm ermöglicht es dem Werbetreibenden, die Informationen nach Branche und Land aufzuschlüsseln. Zusätzliche interaktive Datenvisualisierungen bieten noch mehr Kontext.
Eine weitere äußerst effiziente und visuelle Methode, eine Geschichte zu erzählen, ist die Verwendung von Karten. In einem Tutorial zum Thema Visualisierung zeige ich, wie große Datensätze umgewandelt und in eine Geschichte eingebaut werden können. Es ist ein Beispiel, wie man Diagramme und Grafiken auf eine ganz neue Ebene bringen kann, um den Mehrwert einer Geschichte zu erhöhen. In diesem Fall benutze ich Google Fusion Tabellen und einige öffentlich verfügbare Daten, um Analytics-Daten mit bunten, interaktiven Karten zu veranschaulichen. Die Visualisierung bietet denjenigen, die sich gerne näher mit den Daten auseinandersetzen möchten, mehr Inhalte.
Eine gute Datenvisualisierung erfüllt einige Voraussetzungen. Sie ist selbsterklärend – wenn sie aus dem Kontext genommen wird, sollte der Leser immer noch in der Lage sein, zu erkennen, was das Diagramm aussagt, weil die Visualisierung die Geschichte erzählt. Sie sollte auch leicht verständlich sein. Und obwohl zu viel Interaktivität ablenken kann, sollte die Visualisierung mehrere Datenebenen enthalten, so dass Neugierige sie ein wenig erforschen können.
Marketingprofis sind für die Vermittlung der Botschaft verantwortlich. In dieser Rolle sind sie oft die Brücke zwischen den Daten und denen, die etwas von ihnen lernen müssen oder basierend auf ihrer Analyse Entscheidungen treffen. Indem wir die Art und Weise, wie wir Daten verwenden, überdenken und unser Publikum verstehen, können wir bedeutungsvolle Geschichten erschaffen, die das Publikum sowohl auf der emotionalen als auch auf der logischen Ebene beeinflussen und in ihren Bann ziehen.
Erfahren Sie mehr über Datenvisualisierung in dem Beitrag Datengeschichten.
