データストーリーテリングは、データ、ビジュアライゼーションおよびナラティブを使用して、アートとサイエンスを結び付ける場所です。これらのコンポーネントを活用することで、影響力のあるデータストーリーを作成する 3 つのパーツがあります。データを使って物語を効果的に語ることで Analytics は、より幅広いオーディエンスに対してより親しみやすくなり、データ駆動型の意思決定を通じて、組織にもたらす価値を高めることができます。
まず、現在の状況を定義し、問題やオポチュニティを確立します。ここで、オーディエンスを魅了するための準備をして十分な情報を提供しますが、ソリューションを完全に明らかにするわけではありません。この導入部は、非常に重要で、困難な場合もありますが、分析のすべての動機となるものです。データストーリーテリングの価値は、行動の変化をもたらすアクションを促すことです。そうでなければ、データ、インサイトおよび分析は無力です。
AdobeWorkspace のヒント:どのような問題や現状がハイライトされているかを正確に示すには、ビジュアライゼーションに質問形式のタイトルを付けます。
状況の枠組みを作成したら、データを使用して問題/オポチュニティの原因を明らかにします。そこに到達するまでの完全な分析や探求ではなく、現状を最も適切に説明する結果と変数に焦点を当てます。独立変数と従属変数の関係を示すのに役立つ説得力のあるビジュアルを提供しますが、オーディエンスが簡単に消費できるよう、シンプルに保つようにします。
AdobeWorkspace のヒント:共有するデータのタイプに合わせて、シンプルで読みやすいビジュアルを作成します。
推奨されるアクションとそこに到達するまでに必要なことを伝えます。関係者が十分な情報に基づいた意思決定ができるように、十分な詳細を提供するようにします(例えば、コストへの影響や変更に必要なリソースなど)。そのために最も効果的な方法は、少なくとも 1 つの重要な KPI を通じて、考えられる影響を定量化することです。
AdobeWorkspace のヒント:Adobe Analytics分類や計算指標などのツールを活用して、(例えば、純利益や CLV など)考えられる影響を直接 内で定量化したり、 Workspace 内で要約数値や変更概要を使用したりして、好調のうちに終了します。Adobe
このドキュメントの作成者:
エイミー・アード、Director Analytics 水平翼で
Adobe Analytics チャンピオン