Lasst Daten sprechen – Zahlen und Fakten zu interessanten Geschichten verarbeiten

Unternehmen sind zu Sammlern geworden – egal ob Kundendaten oder operative Kennzahlen, man speichert, was die Server an Platz hergeben. Doch oft fehlt es dann an Kompetenz, Lust oder Zeit, diese Daten in Gänze zu nutzen, um den eigenen Erfolg zu maximieren oder bessere Entscheidungen zu treffen. Klar gibt es Daten-Nerds, die ihre Excel-Tabellen mit ins Bett nehmen. Die meisten von uns aber sind gelangweilt oder überfordert von einer riesigen Anzahl an Fakten, Zahlen und Information. Dagegen gibt es jedoch ein Mittel: Data Storytelling.

1. Was ist Data Storytelling?

Beim Data Storytelling werden Daten in erzählerische und überzeugende Geschichten umgewandelt. Sprich: Statt Excel-Tabelle hat man eine Word-Datei oder Website mit einer einnehmenden Story, ein Video mit spannendem Inhalt oder auch eine Grafik, leicht verständlich und optisch ansprechend. Es geht darum, die Daten mit den Bedürfnissen, Fragen und Interessen der Zielgruppe zu verbinden und sie entsprechend darzustellen. Idealerweise hat die Zielgruppe so nicht nur Spaß beim Konsumieren, sondern ist danach vor allem auch so gut informiert, dass sie bessere Entscheidungen treffen und informierter agieren kann.

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Storytelling mit Daten

So lösen Sie mit Daten Entscheidungen aus.

Cole Nussbaumer Knaflic Vahlen Verlag

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2. So geht Data Storytelling

Eine erfolgreiche Datenstory beginnt immer mit einer klaren Botschaft – oder noch besser: einer wichtigen Erkenntnis. Danach wird die Botschaft bzw. die Erkenntnis mithilfe der Daten belegt. Die Grundstruktur des Textes beinhaltet folgende Elemente:

• Einführung: Die Einführung erklärt den Kontext und die Relevanz des Themas und geht auf die Bedürfnisse, Fragen, Probleme der Zielgruppe ein. Im besten Fall wird die Zielgruppe in der Situation abgeholt, in der sie sich gerade befindet.
• Protagonist: Jede gute Geschichte braucht eine Hauptfigur. In einer Datenstory kann das eine Person, ein Unternehmen, ein Produkt oder ein Ereignis sein.
• Der Konflikt oder das Problem: Egal ob Umsatzrückgang, eine ineffiziente Geschäftspraxis, ein Trend oder eine Herausforderung: Das Problem bzw. der Konflikt sollte stets mit klaren und verständlichen Worten beschrieben werden.
• Die Lösung: Basierend auf Daten wird eine Auflösung des Konflikts bzw. eine Lösung des Problems präsentiert, zum Beispiel bisher ungenutzte Chancen, eine neue Strategie oder eine Veränderung in den Geschäftspraktiken.
• Datenpräsentation und Visualisierung: Die Daten sollten durch Diagramme, Grafiken, Tabellen und andere visuelle Elemente verständlich und überzeugend dargestellt werden.
• Story: Die Daten werden durch eine zusammenhängende Erzählung miteinander verknüpft. Dabei wird eine klare und überzeugende Botschaft vermittelt. Die Erzählung hilft der Zielgruppe, die Bedeutung der präsentierten Daten zu verstehen. Sie sollte einen Höhepunkt oder einen Wendepunkt beinhalten, durch den die Lösung des Konflikts deutlich wird oder eine wichtige Erkenntnis gewonnen wird.
• Schlussfolgerung/Zusammenfassung: Die Geschichte schließt mit einer Zusammenfassung und Schlussfolgerungen ab. Hier sollten die wichtigsten Erkenntnisse und Lehren hervorgehoben werden. In einigen Fällen finden sich hier auch Empfehlungen für zukünftige Maßnahmen oder Entscheidungen.

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Datenvisualisierung – Grundlagen & Praxis

So visualisieren Sie Daten verständlich und interessant.

Claus O. Wilke O’Reilly

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3. Data Storytelling in der Praxis

Data Storytelling kann in verschiedenen Branchen genutzt werden. Hier einige Beispiele, wie Unternehmen und Organisationen Data Storytelling nutzen:

• Umweltschutz und Klimawandel: Umweltorganisationen, Universitäten und andere Organisationen verdeutlichen via Data Storytelling die Auswirkungen des Klimawandels und zeigen die bestehenden wie auch zukünftige Umweltprobleme auf. Daten zu Temperaturänderungen, Meeresspiegelanstiegen, Artensterben und anderen Umweltaspekten werden in Form von Geschichten verbreitet. So gibt es visualisierte Zeitreihen, die aufzeigen, wie der Meeresspiegel in den nächsten Jahren ansteigt, Teilweltkarten, die zeigen, wie viel Wald im Jahr 2050 noch besteht, oder auch Geschichten über Tierarten, die ausgestorben sind oder kurz davor sind, auszusterben. Im Kern geht es immer darum, Gefühle bei den Menschen zu wecken, damit diese aktiv werden und nicht länger nur zusehen.
• Personalisierte Gesundheitsversorgung: Im Gesundheitswesen werden Patientendaten wie medizinische Vorgeschichte, Genetik, Lebensstil und Behandlungsverläufe gesammelt. Durch die Analyse dieser Daten können personalisierte Gesundheitspläne erstellt werden. Data Storytelling hilft hier, den Patientinnen und Patienten ihre Gesundheitslage zu erklären. Gerade in diesem Segment ist es wichtig, dass die Fakten verstanden und darauf aufbauend Lösungen gefunden werden.
• Einzel- bzw. Detailhandel: Der Einzel- bzw. Detailhandel arbeitet seit Jahrzehnten mit Storytelling, wenn es um die eigene Werbung geht. Der klassische Werbespot im Fernsehen hat schon immer eine Geschichte erzählt, jedoch in aller Regel für die breite Masse. Heute werden die gesammelten Kundendaten genutzt, um individuell auf gewisse Zielgruppen zu reagieren und diese zu erreichen. Dies passiert in aller Regel dann mittels Ads in sozialen Medien oder aber auf dem Ladendisplay.

Erzähl’s mir einfach!

Werbebotschaften in Geschichten zu verpacken ist nicht neu. Aber es ist elementar, um Kunden zu überzeugen.

4. Herausforderungen von Data Storytelling

Wie alle Methoden und Strategien braucht Data Storytelling Übung und natürlich entsprechendes Fachpersonal, das Daten korrekt auswerten und sie vor allem auch in Geschichten einbetten kann. Nicht selten beauftragen Unternehmen daher Agenturen, um diese Aufgabe zu übernehmen. Egal, wer am Ende dafür verantwortlich ist: Wichtig ist, dass die richtigen bzw. tatsächlich nützlichen Daten ausgewählt und so bereitgestellt werden, dass die Storytellerinnen und Storyteller sie verstehen. Daher:

• Stellen Sie Datenqualität und -verfügbarkeit sicher: Eine der zentralen Herausforderungen im Data Storytelling ist die Qualität der verfügbaren Daten. Wenn die Daten unvollständig, ungenau oder veraltet sind, kann auch keine gute bzw. aussagekräftige Geschichte daraus entstehen. Dem Erstellen der Geschichte geht oft eine umfangreiche Datenaufbereitung und Datenbereinigung voraus, um sicherzustellen, dass die Daten zuverlässig sind.
• Halten Sie die Komplexität der Dateninterpretation gering: Daten sind in aller Regel komplex, man kann sie unterschiedlich und vielfältig interpretieren. Es ist wichtig, dass Sie hier klar sind und nur eine Richtung verfolgen. 
• Zielgruppenanpassung: Beim Data Storytelling werden Geschichten an die Bedürfnisse und das Wissen der Zielgruppe angepasst. Es ist daher essenziell, nicht nur die richtigen und wichtigen Daten herauszuarbeiten, sondern auch die Zielgruppe und das Ziel genau zu definieren. An wen richtet sich die Geschichte, was soll erreicht werden? Unterschiedliche Zielgruppen erfordern oft unterschiedliche Herangehensweisen und Erklärungsweisen.

„Viele Menschen haben ein falsches Bild vom Data Storytelling.“

Wie macht man aus trockenen Daten süffige Geschichten? Und worauf muss man achten, um im eigenen Zahlenhaufen den roten Faden zu finden? Hans-Wilhelm Eckert erklärt’s.

4. Fazit

Eine sorgfältige Datenanalyse und Datenaufbereitung durch Experten ist das A und O von Data Storytelling. Doch es lohnt sich: Laut Umfragen und wissenschaftlichen Studien entscheidet ein gelungenes Data Storytelling schon heute über Erfolg oder Misserfolg von Unternehmen und Organisationen. Wer Menschen nicht begeistern kann, ihnen nicht das Gefühl vermittelt, sie und ihre persönliche Situation zu verstehen, wird mittel- bis langfristig seine Kundinnen und Kunden verlieren. Dazu kommt: Unternehmen und Organisationen werden verstärkt auf Data Storytelling setzen (müssen), um kluge Entscheidungen treffen zu können und ihre Botschaften zu verbreiten.

Zusammenfassung (Buch)

Storytelling

Kein Märchen aus 1001 Nacht: Viele gute Geschichten ergeben die perfekte Story Ihres Unternehmens.

Karolina Frenzel, Michael Müller und Hermann Sottong Carl Hanser Verlag

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Data Storytelling ist ein perfektes Werkzeug, um Daten in verständliche, überzeugende und lebensnahe Geschichten zu verwandeln. Unternehmen sind gezwungen, Daten nicht nur zu sammeln, sondern sie effektiv zu nutzen, um Erkenntnisse aus ihnen zu gewinnen und ihre Botschaften zu vermitteln. Mit Data Storytelling lassen sich komplexe Informationen zugänglich und ansprechend gestalten – und zwar für alle Zielgruppen.

Wichtig ist bei alledem, auch den ethischen Aspekt im Auge zu behalten. Denn mit Geschichten können Menschen auch manipuliert werden. Die durch Data Storytelling entwickelte Geschichte soll immer einen Zweck erfüllen – und der geht weit über das Informieren hinaus. Die Auswirkungen von Data Storytelling auf die Gesellschaft, von politischen Entscheidungsprozessen bis hin zur öffentlichen Meinungsbildung, sind nicht zu unterschätzen. Data Storytelling verändert die Art und Weise, wie wir Informationen konsumieren, verstehen und nutzen. Seien Sie sich Ihrer Verantwortung also bewusst.