Blog

Vivemos na era da informação, onde os dados são o novo petróleo. No entanto, como podemos transformar esses dados brutos em informações que possam ser facilmente entendidas e digeridas? A resposta está no storytelling. Esta é a arte de contar histórias e é uma ferramenta poderosa para a comunicação eficaz de informações, especialmente quando se trata de dados.

Definindo Storytelling

Storytelling é a prática de narrar eventos em palavras, imagens e sons. As histórias têm sido uma maneira fundamental para os humanos compartilharem experiências e conhecimentos desde o início dos tempos. Mas, quando se trata de dados, o storytelling adquire um novo nível de significado.

O storytelling com dados é o processo de traduzir dados brutos em uma forma que possa ser facilmente compreendida, normalmente através de uma narrativa visual ou uma história. Isso permite que os dados sejam mais acessíveis e fornece um meio eficaz de transmitir insights complexos de uma maneira que seja fácil de entender e reter.

Storytelling com Dados: Por que é importante?

Num mundo onde somos bombardeados com volumes cada vez maiores de dados, a habilidade de contar histórias com dados se torna uma ferramenta indispensável. No livro "Storytelling com Dados: Um Guia Sobre Visualização de Dados Para Profissionais de Negócios", Cole Nussbaumer Knaflic destaca a importância de usar técnicas de storytelling para destacar e comunicar os insights mais importantes de uma maneira atraente e memorável.

O Processo de Storytelling com Dados

Knaflic sugere um processo estruturado para o storytelling eficaz com dados, que pode ser dividido em várias etapas:

Defina sua mensagem: Essa etapa é análoga à identificação do conflito em uma história tradicional. Aqui, você deve estabelecer qual é o problema ou a questão que você quer resolver ou responder com os dados. Por exemplo, "Por que as vendas estão em declínio?" ou "Qual é o impacto da nossa nova campanha de marketing?". Esta é a mensagem central da sua história, o ponto de partida que direciona a sua análise.

Entenda seus dados: Uma vez que a mensagem tenha sido definida, o próximo passo é entender os seus dados. Isso envolve a coleta e análise dos dados relevantes para a sua mensagem. Por exemplo, para entender por que as vendas estão em declínio, você precisa coletar e analisar os dados de vendas ao longo do tempo, possivelmente divididos por regiões, produtos, segmentos de clientes, etc. Este é o equivalente à busca pela resolução

Visualize seus dados: Após entender os seus dados, a próxima etapa é visualizá-los de uma maneira que facilite a interpretação e compreensão dos resultados. Isso pode ser feito usando gráficos, diagramas, mapas de calor, etc. A visualização de dados ajuda a revelar padrões, tendências e insights que podem ser difíceis de discernir em um formato tabular. Este passo ajuda a construir a tensão em sua história à medida que você se aproxima da resolução.

Conte sua história: A última etapa é contar a história que os seus dados revelam. Aqui, você comunica os insights dos seus dados de uma maneira que é fácil de entender e relevante para o seu público. Você apresenta o problema (conflito), as possíveis soluções (resolução) e os resultados (conclusão). A história deve ser clara, concisa e focada em sua mensagem original.

Exemplo Prático de Storytelling com Dados

Vamos ilustrar como usar o storytelling com dados através de um exemplo prático. Suponha que você seja um analista de dados em uma empresa de comércio eletrônico e tenha sido incumbido de apresentar à diretoria um relatório sobre o desempenho das vendas de produtos.

Você possui várias informações à sua disposição: dados de vendas, feedback do cliente, custos de produção de cada produto, etc. O desafio é: como você pode apresentar essas informações de maneira a contar uma história compreensível e significativa?

Primeiro, você precisa definir o enredo da sua história. Neste caso, seu enredo poderia ser o desempenho de vendas da empresa. Os personagens seriam os diferentes produtos que a empresa vende. O conflito pode ser representado por questões como vendas em declínio, feedback negativo do cliente ou altos custos de produção. A resolução viria na forma de recomendações sobre como melhorar o desempenho de vendas.

Para contar sua história, você pode começar analisando os dados de vendas. Quais produtos são os mais vendidos? Quais produtos têm feedback mais positivo? Existe uma correlação entre feedback positivo e altas vendas? E os custos de produção - eles afetam o desempenho das vendas de alguma forma?

Quanto aos modelos estatísticos, eles poderiam ser usados para fornecer insights adicionais. No entanto, a aplicação desses modelos dependeria das perguntas específicas que a diretoria gostaria de responder. Aqui estão alguns exemplos possíveis:

Gráfico de barras: Uma representação de barras para vendas por produto, com o eixo X mostrando os produtos e o eixo Y mostrando o número total de vendas. As barras poderiam ser coloridas de acordo com a categoria de produto, facilitando a compreensão da distribuição das vendas por categoria.

Gráfico de sentimentos: Para representar o feedback do cliente, um gráfico de sentimentos (também conhecido como gráfico de sentimentos) poderia ser usado. Neste gráfico, o feedback positivo, neutro e negativo pode ser codificado por cores para visualização rápida e fácil.

Diagrama de dispersão: Para comparar os custos de produção e as vendas, um diagrama de dispersão poderia ser usado. Cada ponto representaria um produto, com o eixo X mostrando o custo de produção e o eixo Y mostrando as vendas. Isso permite uma compreensão visual rápida de como os custos de produção se relacionam com as vendas.

Quanto aos modelos estatísticos, eles poderiam ser usados para fornecer insights adicionais:

Regressão linear: Se a diretoria estiver interessada em prever vendas futuras com base em tendências passadas, um modelo de regressão linear poderia ser usado.

Análise de correlação: Para entender a relação entre a satisfação do cliente (medida através de feedback) e as vendas, uma análise de correlação poderia ser realizada.

Teste de hipótese: Se a empresa introduziu recentemente um novo produto e quisesse saber se suas vendas são significativamente diferentes das de produtos similares, um teste de hipótese poderia ser aplicado.

Com essa narrativa e visualizações, a diretoria não só entenderá o que os dados representam, mas também será capaz de visualizar a história que os dados estão contando. Isto é storytelling com dados: uma mistura eficaz de análise, arte, e comunicação.

Conclusão

Como podemos ver, o storytelling com dados é uma habilidade poderosa que todos os profissionais devem procurar desenvolver. É uma ferramenta que permite que traduzamos dados brutos e informações complexas em histórias envolventes e memoráveis. Ao aprender a contar histórias com dados, podemos tornar nossas comunicações mais eficazes, melhorar nossa tomada de decisões e, em última análise, impulsionar nosso sucesso.