Data Storytelling | Hoy en día la tasa de recopilación de datos por parte de empresas y organizaciones resulta exponencial. Más allá del surgimiento de diversas herramientas de Business Intelligence (BI), tableros y hojas de cálculo, las empresas no pueden aprovechar al máximo la potencialidad de las narrativas para comunicar información efectiva, o bien descubrir el valor emergente en los datos, que les permitiría revelar nuevos puntos de vista.
En esta publicación se retoma el post anterior “Data Literacy: capacidades críticas para empresas digitales” referido a las habilidades de alfabetización de datos para lograr valor comercial. Si la necesidad de leer, analizar y representar visualmente datos resulta una competencia clave para las organizaciones, también lo es una segunda instancia del problema: el fenómeno Data Storytelling (narrativa de datos).
¿Por qué las herramientas BI e informes corporativos actuales muestran claras limitaciones? Las herramientas tradicionales sólo presentan datos como números y gráficos pero carecen del componente vital de la narrativa para comunicar información y puntos de vista efectivos. Los datos en los tableros nos dicen qué está sucediendo pero no nos dicen por qué. El mayor problema es que la narrativa de datos no contiene todos los datos recopilados sino solo los interesantes: aquellos que realmente captan la atención de las audiencias.
¿Es Data Storytelling el futuro de la comunicación corporativa digital?
Existen evidencias de que ante el aluvión de datos disponibles, sólo la narración de datos puede brindar una perspectiva humana al mundo cada vez más complejo, vertiginoso y cambiante de la transformación digital. Hay otro factor sociológico que respalda la importancia de contar historias con datos: evolutivamente, como seres humanos, estamos programados para compartir historias, como un medio más para transmitir información y conocimientos entre pares; y fue este factor de configuración cultural lo que permitió el éxito evolutivo a través de generaciones.
Toda historia de gran impacto sigue los siguientes pasos: Configuración o Contexto (situación antes de que suceda algo), Conflicto (un hecho que sucede y cambia la situación actual también conocido como evento de punto de quiebre) y Resolución (la nueva situación después del conflicto).
¿Cuáles son los campos de experiencia que convergen para desarrollar una narrativa de datos?
- Ciencia de Datos: los científicos de datos suelen ser hábiles para recopilar y entregar datos pero suelen carecer de las habilidades para transmitir una comprensión real de las oportunidades ocultas en los datos entregados y extraer conocimiento de ellos.
En el artículo “How to build a narrative from data” (Angelica Lo Duca, Towards Data Science) se aprecian excelentes ejemplos de cómo transformar en historias significativas las gráficas tradicionales de las ventas trimestrales en la industria automotriz americana y ver los puntos de quiebre en sus estados financieros, a partir de un repositorio Github. También puede profundizarse más en DataCamp.
- Visualizaciones: la transformación de datos en gráficos (circulares, barras, líneas) se convirtió en una solución natural para comprender la enorme cantidad de datos recopilados. Sin embargo, su principal limitación fue proveer instantáneas de un rápido vistazo, sin el contexto necesario para explicar por qué sucedió algo (mostrar la foto y no la película).
En la interesante charla TED de Luciana Padua, “Data Literacy and the Art of Asking Questions”, se aborda el problema de cómo leer las estadísticas con mayor profundidad; aplicado a las tasas de mortalidad de Covid-19 en los países más poblados del mundo o a los cálculos de salarios en las empresas a partir del promedio o de la mediana. Una de las principales conclusiones de la charla es que hacer las preguntas correctas cuando nos enfrentamos con datos nos ayudaría a lograr un pensamiento crítico.
- Storytelling: la narrativa es el componente más importante ya que utiliza el lenguaje de modo que se adapta a las necesidades particulares de las audiencias, aumentando la comprensión global de la información. Combinando datos, visualizaciones y narrativas, se pueden crear historias significativas que impulsen el cambio en las empresas.
Tal es así que Spotify, Slack y Uber han utilizado todo el poder de la narrativa de datos para comunicarse de forma innovadora con sus clientes.
- Spotify, la aplicación de reproducción de música más popular, envía anualmente a sus clientes una recapitulación de las canciones y artistas que más han escuchado en el año. En lugar de simplemente enviarles una factura o agradecimiento, buscan realzar visualmente el valor de su servicio y aumentar el interés o lealtad hacia la marca.
- Slack, una plataforma de comunicación en equipo para empresas que conecta a las personas con la información que necesitan, envía una historia visual que comunica las formas clave en que su cliente ha utilizado su servicio. De este modo, busca generar un diálogo diferente con sus clientes.
- Uber, una empresa de tecnología que conecta a conductores con usuarios que desean realizar viajes privados, muestra a cada pasajero las estadísticas personalizadas de la experiencia con la aplicación evidenciando qué impacto y valor ha tenido en su experiencia cotidiana. Esta modalidad reemplaza al tradicional correo electrónico anual que mostraría cuánto dinero ha gastado en el año con la app.
Estas historias no se ven fácilmente en las hojas de cálculo o en los informes de BI. Pero refuerzan la siguiente conclusión: aquellas organizaciones que logren identificar las tendencias y patrones adecuados que tienen un significado más profundo en la vida cotidiana de los clientes, podrán descubrir las ideas más valiosas y podrán comunicarlas atractivamente.
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