データは、あらゆるビジネスにおいて重要な要素です。データから価値を見出し、その価値をターゲットオーディエンスに理解しやすい方法で提示するには、努力が必要です。単に数字の行が並んだスプレッドシートを提示するだけでは、データの価値を示すには不十分です。しかし、データがストーリーの形で提示されると、人々はデータの重要性をより理解しやすくなり、それに応じて反応することができます。
そして、それが本質的にデータドリブンなストーリーテリングの力です。「数字には重要な物語があり、それを明確かつ説得力のある声で伝えることを期待しています」と、データ可視化の専門家であるスティーブン・フューは述べています。データが理解されず、説得力がない場合、誰もそれに基づいて行動せず、したがって何も変わりません。
ですから、良いニュースは、人々はストーリーを好むということです。ストーリーテリングは、常にターゲットオーディエンスを教育し、説明し、影響を与え、望ましい行動を促すための強力な手法でした。
これを念頭に置いて、データドリブンなストーリーテリングとは何か、データドリブンなストーリーテリングを使用する主な理由、ストーリーボードがデータストーリーテリングにどのように役立つか、そしていくつかのデータドリブンなストーリーテリングの例について詳しく見ていきましょう。
データドリブンなストーリーテリングとは？
では、データドリブンなストーリーテリングとは正確には何でしょうか？簡単に言うと、データドリブンなストーリーテリングとは、生のデータを読みやすく、理解しやすいストーリーに変換し、インサイトを行動に変換する能力です。これは、データインサイトを以下の方法で伝えるための構造化されたアプローチです。 データ可視化機能, インフォグラフィック、ダッシュボード、およびその他の視覚要素。
私たちは視覚的に考えるようにプログラムされているため、データを視覚的なストーリーに変換することは、ビジネスでデータの価値を活用したい人にとって非常に重要です。
研究によると、少なくとも75％の人が視覚的な学習者であるとされています。読んだことの10％、聞いたことの15％、見たことの75％しか覚えていません。また、テキストよりも60,000倍速く視覚情報を処理し、視覚情報に集中する傾向があります。さらに、少なくとも90％の精度で画像を記憶する独自の能力を持っています。
データドリブンなストーリーテリングは、組織内外の両方で行動に影響を与える可能性があります。組織内では、チームが最も重要なことをよりよく理解し、それに基づいて行動するのに役立ちます。組織外では、データドリブンなストーリーテリングは、望ましい行動を促すために使用されます。そのような行動のいくつかの例としては、ニュースレターへの登録、商品のカートへの追加、ソーシャルメディアでのコンテンツの共有などがあります。
優れたデータストーリーは、3つの要素で構成されています。
- データ分析
- 5. データビジュアライゼーションツールを賢く選択する
- ナラティブ
データ分析
データ分析コンポーネントは、優れたストーリーの基礎であるため、データをマスターすることがプロセスの不可欠な部分です。データストーリーテリングには、実行可能なインサイトを導き出すために、正確で最新のデータが必要です。これはプロセスの最初のステップであり、正しく行われないと、望ましい結果が得られません。
5. データビジュアライゼーションツールを賢く選択する
視覚化は、データドリブンなストーリーを伝えるための非常に効果的な方法です。視覚化は、オーディエンスを引きつけ、感情を刺激し、 データに基づいた意思決定.
5. データビジュアライゼーションツールを賢く選択する を強化します。また、見落とされていた可能性のある傾向やパターンを特定するのに役立ちます。また、データの意味を、理解しやすく、記憶に残る、魅力的な方法で伝えるのに役立ちます。
データから収集されたインサイトは、チャート、インフォグラフィック、テーブル、画像、および ツリーマップチャート などの他の視覚要素の形で提示されます。
ナラティブ
ナラティブコンポーネントは、データを説明するために使用される簡単な言語です。ナラティブは、視覚化とインサイトを可能な限り簡単な方法でサポートするために使用されます。ナラティブは、主要なKPI、指標、および傾向を強調し、意思決定プロセスを迅速化します。
データドリブンなストーリーテリングを使用する主な理由****
スタンフォード大学のチップ・ヒース教授（「記憶に残る」の著者）が行った研究によると、 63％の人がストーリーを覚えているのに対し、5％の人しか統計を覚えていないことがわかりました。演習では平均2.5個の統計が使用され、参加者の10％しかストーリーを組み込んでいませんでしたが、ストーリーは人々の関心を引きました。
これは、データストーリーテリングを使用してデータドリブンな文化を推進することがいかに重要かを示しています。データストーリーテリングは、ビジネスにおいて非常に価値があり、トレンドを把握し、問題を理解し、またはWebサイトやメールマーケティングキャンペーンがどのように機能しているかを解釈できるようにします。データ自体では、その意味を提供することはできません。なぜなら、状況の文脈で理解する必要があるからです。ストーリーの要素を使用することで、文脈を理解するのに役立ちます。
データドリブンなストーリーテリングをコミュニケーションツールとして使用するその他の理由を次に示します。
- 意味と価値 – データストーリーは、データに価値、意味、および文脈を追加し、オーディエンスが関連付け、インサイトを行動に移すことができるようにします。
- 信頼性 – 数字と事実は、主張を検証し、コンテンツの信頼性を高め、オーディエンスとの信頼関係を構築することができます。
- 注目 – 優れたデータドリブンなコンテンツは際立っており、新しいオーディエンスにブランドを紹介することで、ブランドの認知度を高めることができます。
- 汎用性 – データストーリーは、ケーススタディ、ビデオ、Webサイトコンテンツ、プレゼンテーション、ホワイトペーパーなど、多くの内部および外部のコミュニケーションチャネルに組み込むことができます。
一般的に、組織はデータをより深く理解することで、より多くのことを行い、より大きな結果を達成することができます。 フォーブスの記事では, データドリブンな意思決定を促進し、リアルタイムでインタラクティブなデータ視覚化を提供するBIおよび
ツールに投資するだけでなく、データストーリーテラーにも投資する必要があります。 組み込み分析 データストーリーテラーにも投資する必要があります。
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ストーリーボードは、データストーリーテリングにどのように役立ちますか？**?**
ストーリーボードは、作成する予定のコンテンツの視覚的な表現です。データストーリーテリングでは、ストーリーボードプロセスは、長くて複雑なレポートから主要なメッセージとデータ要素を抽出し、データストーリーを伝えるためにそれらを配置するための優れた方法です。このプロセスは、抽象的なアイデアを実際の計画に変換するのに役立ちます。
ストーリーボードプロセスは、次の4つの簡単なステップで実行できます。
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アウトライン – ストーリーボードプロセスの最初のステップでは、主要なデータポイントを抽出する必要があります。ターゲットオーディエンスに何を伝えたいですか？
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スケッチ– このステップでは、データストーリーの主要なポイントとして、必要なすべてのメッセージをリストし、ストーリーボードの四角形にスケッチします。すべての情報と主要なポイントを収集していることを確認してください。
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ストーリーボードを配置– このストーリーがどのように展開するか、および不要なポイントがないかどうかを検討します。
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視覚化をブレインストーミング– 最後のステップは、データの視覚化方法を検討し、さまざまなアイデアを試してみることです。
ストーリーボードプロセスの最も重要な部分は、ストーリーに含めたい主要なデータポイントとメッセージを見つけることです。その後、 視覚化エディターの助けを借りて、データストーリーは必ず成功します。
データドリブンなストーリーテリングの例
すでに多くのブランドがデータストーリーテリングを使用しており、それに気づいていないかもしれません。データドリブンなストーリーテリングがいかに強力であるかを示すために、すでにデータドリブンなストーリーテリングをマスターしているブランドのいくつかの例をまとめました。
Spotify
Spotifyは、その優れた例の1つです。このストリーミングサービスは、3億4500万人のユーザーが聴いている曲、アーティスト、プレイリストに関するデータを収集します。収集されたデータを使用して、各ユーザーの個々の興味に合わせて、新しい音楽を提案したり、Spotify Insightsブログのオリジナルコンテンツを作成したりします。
Spotify Wrapped は、データを使用してストーリーを伝える方法の注目すべき例です。毎年、この音楽アプリは、各ユーザーに対して、過去1年間の音楽の聴取状況をまとめた独自のプレゼンテーションを作成します。
Uber
同様に、Uberはデータストーリーテリングを使用して、毎年ユーザーとコミュニケーションをとっています。
「Uberが[ユーザー]の生活において果たす役割を思い出させ、ライドシェアサービスの利用が、ユーザーが毎日都市を移動できるようにするパートナーシップであることを示すことを目的としています」と、UberのEshan Ponnaduranは述べています。
Uberが、正確なデータ、ナラティブ、および関連する視覚要素（優れたデータストーリーの3つのコンポーネントすべて）をどのように使用しているかを確認できます。
第二次世界大戦の犠牲者
最後の例は、第二次世界大戦の人道的コストを説明するデータドリブンなドキュメンタリーです。この例は非常に強力であり、データがストーリーに変換された方法は非常に感情的です。
結論として、ビジネスでデータドリブンなストーリーテリングを使用していない場合、多くの機会を逃していると言えます。組織はおそらく、チームが複雑なデータドリブンなビジネス上の意思決定を行い、主張、アイデア、および視点の価値をサポートするのに役立つ、豊富な生のデータを持っています。
