Mit Daten aussagekräftige Geschichten erzählen

Letzte Aktualisierung: 2023-11-27
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Beim Data Storytelling verschmelzen Kunst und Wissenschaft unter Verwendung von Daten, Visualisierung und Erzählungen. Werden diese drei Komponenten geschickt zusammengefügt, lassen sich eindrucksvolle Datengeschichten erstellen. Indem sie eine Geschichte mit Daten erzählen, Analytics kann für eine größere Zielgruppe leichter zugänglich werden und Sie können den Wert, den Sie Ihrer Organisation durch datengesteuerte Entscheidungsfindung bringen, erhöhen.

Identifizieren einer Chance oder eines Problems

Evaluieren Sie zunächst die aktuelle Situation und definieren Sie das Problem oder die Chance. An dieser Stelle legen Sie den Grundstein für Ihre Geschichte und liefern gerade ausreichend Informationen, um das Interesse Ihrer Zielgruppe zu erwecken, geben die Lösung jedoch nicht vollständig preis. Diese erste Phase ist von entscheidender Bedeutung (und kann eine Herausforderung sein), denn sie stellt den Hauptgrund für Ihre Analyse dar! Die Aufgabe von Data Storytelling besteht darin, eine Handlung zu bewirken, die zu einer Verhaltensänderung führt. Daten, Einblicke und Analysen bleiben ansonsten wirkungslos.

AdobeTipp für Workspace: Geben Sie Ihren Visualisierungen Titel, die die Form einer Frage haben, um genau zu zeigen, welches Problem oder welche aktuelle Situation dargestellt wird.

Erklären Sie anhand von Daten

Nachdem Sie die Situation umrissen haben, verwenden Sie Daten, um die Ursache des Problems/der Chance zu offenbaren. Konzentrieren Sie sich auf die Ergebnisse und Faktoren, die die aktuelle Situation am besten erklären, und nicht auf die vollständige Analyse und Untersuchung des Lösungswegs. Stellen Sie ansprechende Visualisierungen zur Verfügung, mit denen die Beziehung Ihrer abhängigen und unabhängigen Faktoren dargestellt werden kann, halten Sie sie jedoch einfach, damit sie für Ihre Zielgruppe leicht verständlich sind.

AdobeTipp für Workspace:
Erstellen Sie einfache, leicht verständliche Visualisierungen, die der Art von Daten entsprechen, über die Sie berichten:

  • Verwenden Sie Balkendiagramme für kategorische und binäre Daten.
  • Liniendiagramme (oder Punktdiagramme außerhalb von Adobe) für numerische Daten
  • Verwenden Sie Streudiagramme zur Darstellung statistischer Beziehungen.

Bieten Sie eine Lösung an

Kommunizieren Sie die empfohlene Maßnahmen und die dafür notwendigen Schritte. Stellen Sie ausreichend Details zur Verfügung, damit die Verantwortlichen eine fundierte Entscheidung treffen können, z. B. die zu erwartenden Kosten oder die erforderlichen Ressourcen, die für den Umstieg auf ein neues System erforderlich sind. Dazu sollten Sie die möglichen Auswirkungen idealerweise durch mindestens einen kritischen KPI quantifizieren.

AdobeTipp für Workspace:​Adobe Analytics Nutzen Sie Tools wie Klassifizierungen und/oder berechnete Metriken, um die möglichen Auswirkungen direkt in zu quantifizieren (z. B. Nettogewinn oder CLV), und verwenden Sie zusammengefasste Zahlen oder Änderungen innerhalb von Workspace, um die positive Wirkung zu unterstreichen.Adobe

Autor

Dieses Dokument wurde verfasst von:

Amy Ard

Amy Ard, Director Analytics Leveling

Adobe Analytics Champion

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