utiliser data storytelling entreprise

Comment réussir son Data Storytelling ?

Le Data Storytelling, c’est le savoir-faire de conter une histoire grâce à une multitude de données, et de « customiser » les informations observées selon l’audience.

Qu’est-ce que le data storytelling ?

Avec la technique du Data Storytelling, vous allez raconter une histoire avec de simples données. Par exemple, un directeur marketing ne possède pas des besoins de reporting identiques à ceux d’un opérationnel responsable des campagnes digitales. Cette famille de la business intelligence provient de la méthode de la data visualisation (surnommée dataviz).

Cette technique est un véritable art. Elle permet de raconter les chiffres de manière pertinente et concise, là où un logiciel comme Microsoft Excel ne peut pas. Elle offre la possibilité d’échanger des chiffres et des données complexes, en les changeant en objets visuels. Voici ce que peuvent être ces derniers : graphiques, diagrammes, courbes, cartographies et classement.

Cette méthode est assez récente. Elle se base sur la data visualisation. Le but est d’aller nettement plus loin dans la simplicité de compréhension et la pédagogie. Les informations utilisées vont permettre de raconter clairement une histoire en se basant sur les besoins du métier. Ici, ce n’est pas juste une affaire de dévoiler des listes de chiffres dans un tableau.

Le renseignement est accessible et assimilable par n’importe qui, via l’histoire exposé. On ne cible plus uniquement les départements data et business intelligence des grandes sociétés, mais bel et bien la totalité des collaborateurs qui désirent en apprendre plus sur l’activité de la société, via les informations recueillies continuellement chaque jour.

Pourquoi le data storytelling fonctionne-t-il ?

Le data storytelling, c’est l’art de narrer une histoire avec des informations dévoilées au niveau graphique. En société, l’utilisation des données est essentielle. Pour optimiser l’exploration des informations recueillies, il existe désormais une multitude de solutions de business intelligence. Néanmoins, l’usage des ces options techniques peut être compliqué pour les débutants en science des données.

Afin que cela convienne à leur emploi du temps conséquent, les dirigeants doivent cerner et comprendre le plus vite possible les conclusions offertes par une étude de données. Malheureusement, la surabondance de données, même accompagnée de visuels concis et clairs, ne suffit pas toujours à transmettre efficacement une idée importante à l’audience. Il faut dénicher une façon de faire parler les données afin d’intéresser l’audience et l’aider à arriver aux conclusions provenant des graphiques dévoilés.

Le data storytelling offre la possibilité de donner vie à l’étude de données ! En narrant une histoire, il y a adaptation des graphiques à l’audience dans le seul but d’attiser l’intérêt. Ces derniers permettent de retranscrire une idée simple.

Dans les sociétés, c’est un enjeu primordial puisque la totalité des départements peuvent se servir de la data et en tirer bénéfice. En 2022, il ne s’agit pas uniquement de recueillir des informations. La totalité des salariés doivent être capable de les interpréter de la bonne façon.

Comment rédiger un storytelling ?

Découvrez les trois bases du data storytelling par rapport à la rédaction du storytelling.

Donnée et data storytelling

Quand les graphiques se basent sur des informations pertinentes, ils offrent les meilleures mesures possibles des performances d’une société et ils permettent de dévoiler l’information essentielle qui « se dissimule » dans une base de données.

‍Néanmoins, si un data analyst aborde les termes « d’écart-type », « d’espérance » ou de « distribution » devant la totalité des salariés d’une société, plus d’un risque d’être perdu en chemin. Face à toutes les données à étudier, ce dernier doit pourtant les regrouper et dénicher une façon convaincante d’offrir ses conclusions. ‍Un data analyst doit choisir avec soin les données qui lui permettent de dévoiler ses études. Le type des données doit correspondre à l’audience.

Le data storytelling se caractérise par la narration d’une histoire qui demeure dans un panel de données trop difficiles à étudier pour un œil humain. Par conséquent, l’audience intègre quasiment de façon instinctive les leçons offertes par les données dont la représentation est faite visuellement. Et cela, peu importe son savoir-faire avec les statistiques ou la data science.

Prenons un exemple : un directeur financier et un commercial appréhendent d’une façon différente les performances de leur département. Leur vocabulaire n’est pas le même. Ils n’ont pas une réaction identique à des informations semblables ou aux mêmes KPIs (indicateurs clés de performance).

Par conséquent, un data analyst doit modifier les données pour son audience afin de les adapter. Il doit user de clarté si cette dernière n’a pas l’habitude des indicateurs dévoilés. Un choix de données correct doit être mêlé à une narration qualitative.

Narration : trois phases pour un engagement d’audience

Sur un secteur concurrentiel, la data analyse et le data storytelling sont des techniques phares puisqu’elles offrent la possibilité d’optimiser parfaitement la compétitivité d’une société.

Le data analyst doit répondre à un grand challenge : de quelle façon dévoiler au niveau graphique son étude sans que l’audience ne soit inondée par un énorme volume de données ? Dans cette situation, la narration offre une structure pertinente et logique qui permet de comprendre et de suivre parfaitement son raisonnement. Cette structure se divise en trois phases, au même titre que la narration d’une histoire :

  • I. Mise en place : le contexte de départ et la présentation des données ;
  • II. Conflits : mise en avant d’un point de basculement au niveau du graphique ;
  • III. Résolution : la conclusion du conflit et la leçon obtenue grâce au graphique.

La narration permet de faire vivre les graphiques. Cette dernière capture et garde l’intérêt de l’audience durant la totalité de la présentation. Par conséquent, les conclusions tirées d’une analyse sont pertinentes, claires, concises et simples à garder en tête.

Néanmoins, afin d’être performante, une narration qualitative doit comprendre des graphiques qualitatifs ! Découvrez de quelle façon le data storytelling, mêlé aux visuels qu’il faut, offre la possibilité de capter l’intérêt de l’audience.

Visualisation des données : capter l’attention de l’audience là où il faut

La dataviz offre la possibilité de vous servir d’un grand nombre de visuels afin que le jeu de données offre une meilleure clarté. Néanmoins, changer les données en graphique ne donne pas toujours la possibilité de mettre en avant l’idée ou la donnée essentielle. Un visuel qualitatif doit attiser l’intérêt de l’audience sur des visuels pertinents afin de l’amener vers le chemin de la réflexion.

Les graphiques choisis afin d’effectuer de la data storytelling doivent attirer l’œil de l’audience dans le but que l’étude des données soit simple à suivre. Grâce à cette technique, votre audience arrive vite à des conclusions semblables et comprend tout ce qu’il y a à savoir sur votre activité.

Cinq astuces visuelles afin de capturer l’intérêt de votre audience

Voici ces cinq astuces :

  • Retenir les bonnes couleurs et les bons contrastes : l’œil de l’audience doit aller là où il faut.
  • Usage des codes : chaque individu est impacté par des normes liées à la culture (avec les couleurs et les formes). Ainsi, le vert incarne des choses positives au contraire du rouge.
  • Classer les données : l’œil de l’audience doit être dirigé afin qu’il voit les renseignements d’une certaine manière.
  • Faire simple : face à un surplus de données, le cerveau humain ne peut pas tout gérer et la concentration s’en va.
  • Être clair : les idées présentes dans les graphiques doivent être une véritable évidence.

Désormais, vous savez ce qu’il y a à savoir sur les éléments d’un data storytelling de qualité. Désormais, découvrez le dernier élément offrant la possibilité au data storytelling de passer à un seuil supérieur. Il s’agit de l’interactivité.

L’importance de l’interactivité

En société, la majorité des présentations s’effectuent sur le logiciel PowerPoint. Néanmoins, le point faible des slides est leur aspect rigide. Reconstituer une étude de données est une tâche souvent primordiale qu’effectue beaucoup de sociétés. Néanmoins, quand le support de présentation demeure statique, les graphiques dévoilent les informations seulement sous un angle spécifique. Cela peut poser souci si une interrogation de l’audience demande de manipuler les données.

Par exemple, en dévoilant les renseignements en lien avec l’évolution du trafic sur un portail web, l’expert qu’est un responsable marketing peut faire la demande d’une représentation de la progression du trafic web via un canal d’acquisition. Ce dernier peut être de différentes sortes : payant, organique ou encore d’affiliation. Cela peut s’apparenter à de la publicité offline, de l’email marketing ou encore du marketing de contenu. Une chose est sûre : sans aucune interactivité, il n’est tout simplement pas possible d’effectuer le filtrage des données en temps réel afin de voir instantanément la réponse. En effet, il est nécessaire de concevoir un nouveau graphique dans le but que les données soient actionnables.

Via l’interactivité, vous pourrez parcourir comme vous souhaitez les données afin d’offrir une réponse aux interrogations du public. L’audience est alors un acteur de l’étude et a accès aisément et rapidement aux informations lui parlant.

‍Data storytelling + interactivité = mélange réussi !

Des solutions telles que Tableau, Google Data Studio ou Power BI offrent la possibilité de gérer vos données en temps réel et de concevoir de nouveaux graphiques en uniquement une poignée de clics !

Retenez bien que savoir, c’est pouvoir. L’illustration idéale de visualisation interactive est le tableau de bord. Effectuer le filtrage des données d’un graphique ou modifier la période étudiée donne la possibilité aux utilisateurs d’avoir accès aux informations qui permettent d’améliorer la prise de décisions éclairées et pertinentes. Connaître de quelle façon concevoir un tableau de bord dynamique, c’est avoir la possibilité d’optimiser facilement le niveau de performance de votre activité.

Comment passer d’un PowerPoint à un scénario ?

Une chronologie dévoile la progression d’un projet ou permet l’illustration des phases qui ont lieu une durée de temps. En règle générale, il s’agit d’une illustration linéaire pouvant se caractériser en niveaux superposés. Cette dernière dévoile une grande chronologie sur une seule et même page. Dans le logiciel Microsoft PowerPoint, concevez un calendrier en intégrant un objet SmartArt sur une diapositive. Ensuite, servez-vous des options SmartArt et des solutions de mise en forme afin de customiser le texte timeline et la mise en page. Suivez les instructions !

Voici les étapes à suivre pour aller d’un PowerPoint jusqu’à un scénario :

  • Procédez à l’ouverture de PowerPoint et faites le choix de « Fichier », ensuite « Ouvrir » puis effectuez le lancement du diaporama.
  • Faites le choix du bouton « Insérer », et ensuite sélectionnez « SmartArt », se situant dans « Illustrations ».
  • Faites le choix des solutions de la galerie graphique et dirigez-vous vers « Processus ». Effectuez la disposition du bon calendrier et intégrez un graphique dans la diapositive.
  • Indiquez le jalon du projet, la date ou événement spécifique en faisant un double-clic « [ texte ] », et ensuite indiquez ou collez votre donnée.
  • Servez-vous de la palette de mise en forme dans un but de formatage du texte si le style par défaut n’offre pas une réponse à vos attentes.
  • Intégrez au calendrier en choisissant le graphique SmartArt. Effectuez un clic sur l’entrée chronologique la plus située à proximité du lieu où il faut mettre une nouvelle entrée. Via les différents outils SmartArt, qui sont présents sur la partie nommée « Conception », faites un clic sur « Ajouter Shape » de la famille « Créer un graphique ». Sélectionnez « Ajouter la forme après » ou « Ajouter la forme avant » si besoin est.
  • Effacez une entrée en choisissant et en cliquant sur la touche « Suppr ».
  • Procédez au déplacement d’une entrée en faisant le choix de « Déplacer vers le haut » ou « Déplacer vers le bas » présent dans le groupe Graphic Create, qui demeure sur la partie « Conception ».

Quels sont les bénéfices du data storytelling ?

La finalité du data storytelling est d’offrir plus de contexte à la donnée pour l’obtention d’une prise de décision plus pertinente. Le data storytelling possède une multitude de points forts. Voici les trois avantages majeurs :

  • Faire en sorte que l’information demeure actionnable : avec une présentation des renseignements claire et concise, n’importe qui peut dénicher les stratégies allant pour ton activité.
  • Optimiser la productivité de votre société : si les données sont dévoilées de façon simple et interactive, les équipes parviennent à une rapide identification des données primordiales.
  • Améliorer la prise de décision agile : le data storytelling optimise les échanges entre les équipes et donne la possibilité d’optimiser leurs performances en faisant des choix pertinents.

Vous désirez maîtriser les techniques de data storytelling ? Nous vous recommandons dans ce cas d’opter pour une formation à la data analyse. Vous pouvez en trouver sur le web.

Si le data storytelling optimise la transmission des conclusions d’une étude de données, cette technique n’est pas de la data visualisation. Ainsi, les deux méthodes sont additionnelles. Voici les sept avantages du data storytelling :

  • Gain de réactivité
  • Étudier et analyser vos données
  • Optimisation de la communication
  • Gain de croissance
  • Faire un chiffre d’affaires plus conséquent
  • Améliorer vos ressources
  • Obtenir un avantage concurrentiel d’ampleur

Un dernier mot

Désormais, vous pouvez effectuer une data storytelling, représentation graphique de vos données qui permet de raconter une histoire. Véritable présentation se basant sur une narration, vous devrez au préalable récupérer et collecter les données pour les transformer. Le data storytelling est une solution comme une autre afin d’augmenter la productivité ! C’est un outil pertinent de la business intelligence permettant de prendre les bonnes décisions pour l’entreprise.

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