Uma coisa é certa: se você é responsável por qualquer área que tenha responsabilidade sobre a experiência do cliente, seus projetos são fundamentais para o futuro da empresa.
Mas não se iluda: se esses projetos não contarem com o suporte das demais áreas, como finanças, marketing, TI etc., é game over. Por isso, você tem que aprender a conversar melhor com essas áreas.
Em outras palavras, tornar-se mais eficaz no que se chama de data storytelling, narrativas baseadas em dados.
Alguns anos atrás, a Gartner publicou um estudo que pode ser resumido em uma frase: “Até 2025, data storytelling será a forma mais difundida de consumir análises”. A previsão era voltada para CFOs, mas casa-se perfeitamente com as áreas que citei anteriormente e que são cada vez mais obrigadas a navegar em dados.
A Gartner até identificou a ascensão do data storytelling como uma das quatro principais tendências de dados e análises:
“Líderes em todas as organizações continuam a lutar para interpretar insights de finanças. Apesar de as plataformas modernas de análise e inteligência de negócios (A&BI), os insights geralmente não têm contexto e não são facilmente compreendidos ou acionados pela maioria dos usuários.”
Substitua “finanças” por “marketing”, “vendas” ou “CRM”, e o desafio continua verdadeiro. Enquanto os profissionais dessas áreas podem acessar grandes quantidades de dados e têm inúmeras ferramentas para analisá-los e apresentá-los, os profissionais das outras áreas na empresa lutam para entender o que os dados significam.
David Ciommo, líder de inteligência de decisão e líder de narrativa de dados na Humana, discutiu esse problema em sua apresentação na conferência da Marketing Analytics & Data Science (MADS): “Estou cercado o dia todo por pessoas que se importam com dados, mas, ainda assim, o público, ou seja, as pessoas que consomem os dados, é quem toma as decisões”, diz ele.
Durante a apresentação, ele explicou como preencher essa lacuna.
Como os dados podem fazer a diferença
Trabalhar com dados, diz David, geralmente segue este processo de seis etapas:
1. Definição do objetivo.
2. Coleta dos dados.
3. Limpeza dos dados.
4. Condução de análises em nível de campo.
5. Consolidação dos dados.
6. Análise de dados e coleta de insights de negócios.
No entanto, David faz uma crítica séria: profissionais de marketing/vendas/CRM não gastam tempo suficiente na etapa 6.
O fato é que dados por si só não têm o poder de convencer a liderança a aprovar os orçamentos. Você deve usar os dados para obter insights e ações. Você deve usar os dados para contar uma boa história.
Dados são frios, factuais e objetivos. Histórias são calorosas, emocionais e subjetivas. Um estudo descobriu que, após uma apresentação, apenas 5% das pessoas conseguiam se lembrar de uma estatística. No entanto, 63% conseguiam se lembrar de uma história contada a partir dela.
“Uma narrativa baseada em dados, data storytelling, até certo ponto, cria e afeta nossos cérebros de maneiras que desconhecemos completamente, mas gostamos. Quando você sai daquele filme ou daquela peça e fala sobre isso por dias, o que está acontecendo é que a química do seu cérebro, incluindo a dopamina, está sendo afetada”, diz David.
A missão dos profissionais de marketing é clara: para gerar mais impacto em sua organização, você deve usar dados como base para uma ótima história para que mais pessoas se lembrem dela. Em outras palavras, você precisa se tornar um contador de histórias de dados.
O que cria um bom data storytelling
De acordo com David, “data storytelling é a capacidade de comunicar insights de um conjunto de dados de forma eficaz usando narrativas e visualizações. Ela pode ser usada para colocar insights de dados em contexto e inspirar ações do seu público.”
Usar uma ferramenta de inteligência empresarial para criar um painel com gráficos não faz de você um contador de histórias de dados. “Tudo o que você obtém é visualização de dados. Você não obtém a história”, diz David.
Data Storytelling abrange quatro elementos:
1. Design visual, que incorpora imagens e outros elementos e princípios de design.
2. Contexto, que indica que você entende o público, tem um propósito e uma meta claros e usa ciclos de feedback.
3. Dados de fontes de qualidade analisados e representados com precisão.
4. Narrativa, que abrange a mensagem, tem um começo, meio e fim e inclui chamadas para ação
David compartilhou com a plateia um de seus ditados favoritos: “Cada insight de dados deve ser significativo, valioso e acionável.”
Ao criar uma história de dados, faça a si mesmo estas perguntas:
– Ela envolve o público-alvo?
– Ela removerá dúvidas e esclarecerá decisões?
– Ela revela verdades e fornece insights significativos?
– Ela fornecerá oportunidades acionáveis?
Se a resposta for não, volte e repense sua ideia.
Como montar um bom data storytelling
Para contar histórias de dados eficazes, David segue esta sequência – história, dados, visualização e ferramenta.
Você pode achar que isso parece contraintuitivo. Em uma história de dados, os dados deveriam ser o primeiro passo, e a história o último. Mas não é bem assim, diz David.
E explica: “Muitos departamentos dentro de uma empresa geralmente dependem de dados para entender o que está acontecendo. Consequentemente, quando as equipes chegam à fase de relatórios ou painéis, o produto final tende a se concentrar fortemente na exibição de dados em vez de contar uma história convincente. Essa abordagem pode diminuir o impacto dos insights que os dados podem fornecer”.
A estrutura “story-first” evita o uso excessivamente complicado de dados sem insights acionáveis. Você começa fazendo uma série de perguntas para entender a prioridade e a perspectiva do negócio antes de mergulhar nos dados.
“Faça perguntas críticas sobre a intenção e os principais insights que você pretende descobrir. Ao delinear as respostas específicas que você está buscando, você pode minimizar o volume de dados apresentados e evitar complicar demais o processo de análise, economizando tempo e dinheiro”, diz David. “Isso permite organizar nossos pensamentos com antecedência, garantindo que permaneceremos focados e transmitiremos nossos pontos da maneira mais eficiente e clara possível.”
Exemplo de data storytelling
David usou um cenário fictício para mostrar a estrutura de data storytelling em ação:
A equipe de vendas de uma empresa quer entender o mercado para um novo produto. Para ajudar, a equipe de marketing não apenas compila todos os dados disponíveis em um painel, mas trabalha com a equipe de vendas para esclarecer suas metas de insights.
Eles concluem que a meta é introduzir o produto nas regiões onde já atuam, assim como em novas. Eles sabem que os produtos atuais tiveram um bom desempenho em regiões vizinhas e acreditam que o novo produto terá sucesso em outros lugares. Esse foco ajuda a identificar a história principal e permite que ela se concentre em uma necessidade não fornecida em outro lugar.
Em seguida, os profissionais de marketing podem identificar os dados a serem analisados para dar suporte à história e como apresentá-los em um relatório ou painel. Eles também podem trabalhar com os dados para extrair insights relevantes.
Após o processamento dos dados, o trabalho se volta para a visualização de uma forma que comunique claramente a mensagem desses insights. As visualizações de dados não são apropriadas para todas as histórias – nem tudo precisa de um gráfico de linhas, barras ou pizza.
Em um data storytelling, o objetivo é selecionar visuais que simplifiquem os insights. Por exemplo, explorar oportunidades em um novo mercado pode se prestar a um mapa geográfico codificado por cores.
As ferramentas de visualização dependem de seus objetivos e de suas capacidades. Por exemplo, algumas plataformas de Business Intelligence podem não ser capazes de mostrar dados em tempo real. Se esse fosse o caso, o data storytelling não incorporaria dados em tempo real.
Siga estas dicas de visualização de dados
Entre as dicas de David para elaborar uma história de dados de qualidade que fornecerá valor e impulsionará a ação estão:
– Identifique os dados certos para a história.
– Simplifique a história com menos visuais mais significativos.
– Use cores para ajudar a contar a história.
– Agregue informações menos importantes.
– Calibre o visual para a mensagem e as necessidades, não os desejos.
– Inclua apenas insights que levarão os espectadores a tomar decisões.
– Não ignore ou jogue com viés cognitivo.
David também compartilhou algumas coisas a evitar.
A primeira é parar de usar tabelas, porque consumir dados nesse formato exige que o visualizador gaste muito tempo para obter insights. “Processamos visuais mais rápidos do que texto. Quando você pega exatamente os mesmos dados e os coloca em um visual, a história é transmitida muito rapidamente”, diz David.
Veja esse exemplo, que inclui uma tabela à esquerda e uma visualização à direita sobre as taxas globais de infecção por Covid-19. O mapa-múndi funciona bem para aqueles que querem uma compreensão rápida. A tabela existe para um segmento do público que pode querer fazer uma análise mais aprofundada.
A segunda dica do que não fazer é adicionar um toque especial pelo simples fato de ser especial, ou, como David chama, “lixo gráfico”.
Nesse gráfico de pizza sobre o Brexit, os dados são simples: 47% dizem que sim, 43% dizem que não, e 10% não sabem. No entanto, a apresentação atrapalha os dados. A bandeira britânica é a imagem na pizza, o que dificulta a visualização das fatias de dados, e o gráfico usa dois tons de azul, vermelho, branco, preto e amarelo. “As sombras projetadas, as misturas de gradiente, as texturas etc. confundem e turvam a água. Isso torna a história difícil de ler”, diz David.
Você está pronto para data storytelling?
Você está inundado de números: análise da web, mídia social, vídeo, pesquisa paga, geração de leads, marketing por e-mail e muito mais. Esse mar de dados leva a oceanos de planilhas, relatórios, gráficos e painéis. Você aloca um tempo precioso para gerar e gerenciar esses relatórios a cada semana, mas, no final, isso está servindo à equipe de marketing? A organização mais ampla está ao menos olhando para eles?
Em vez disso, crie histórias a partir de seus dados. Para relembrar, garanta que cada história:
– Envolva o público-alvo
– Remova dúvidas e esclareça decisões
– Revele verdades e forneça insights significativos
– Forneça oportunidades acionáveis
Talvez você goste da história que David contou. Agora, é sua vez de contar uma história igualmente boa com seus dados e ter um impacto maior dentro de sua organização.
Se precisar de ajuda, não hesite em me pelo e-mail elcio@adigital.com.br.