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Intro: Cos’è e in cosa consiste il data storytelling? Come si creano contenuti efficaci partendo dai dati? Vediamolo insieme.

Quando si producono contenuti per i clienti, in particolare per quelli operanti nel B2B, non basta fare l’articoletto acchiappa click o i “Tot modi per”.

No, è necessario uno sforzo maggiore, investendo tempo e risorse nel cosiddetto data storytelling.

Sì, perché i dati sono fondamentali, ma la loro comprensione non è alla portata di tutti, per questo motivo è richiesto un intervento di semplificazione e contestualizzazione.

In poche parole, devi prendere i dati e renderli fruibili in modo semplice.

Come accade sempre per le cose semplici, farlo in modo corretto è difficilissimo.

Vediamo insieme come fare data storytelling in modo efficace.

Cos’è il data storytelling

Iniziamo dalle basi, ovvero dalla definizione di data storytelling. Tra tutte quelle che ho trovato online, questa è la più centrata, a mio avviso:

Il data storytelling è una metodologia per comunicare informazioni, su misura per un pubblico specifico, con una narrazione avvincente.

In questa definizione troviamo l’essenza del data storytelling, che consiste in 3 elementi:

• dati;
• target;
• narrazione.

Nel blogging “classico”, o in generale nello storytelling, si tende a lavorare sul target e sulla narrazione, mettendo da parte i dati, spesso sostituiti da un’idea.

Invece, quando si produce un contenuto per un blog aziendale (non sempre, ma in alcuni casi sì) è necessario mettere da parte l’idea o l’intuizione del momento, e farsi guidare dai dati.

Può trattarsi di dati interni all’azienda – ad esempio le previsioni di crescita nei prossimi 5 anni – o esterni, acquisiti tramite report o paper di comprovata rilevanza e autorevolezza.

Come fare data storytelling: analisi dei dati, visualizzazione, narrazione

Ti ho spiegato che alla base del data storytelling ci sono 3 elementi, ovvero i dati, il target e la narrazione.

Per fare data storytelling in modo efficace devi quindi passare attraverso 3 step:

• analisi dei dati;
• visualizzazione e contestualizzazione delle informazioni;
• narrazione, ovvero il racconto delle informazioni in modo avvincente.

Come suggerito nell’introduzione, fare tutto questo non è facile, perché per raccontare le informazioni è necessario riuscire a leggere i dati, comprenderli, interpretarli ed elaborarli.

Se ci pensi, è un po’ quello che accadeva a scuola quando studiavi storia. Provare a ricordare tutte le date rendeva le cose più difficili, ma associando i numeri a degli episodi, tutto diventava più chiaro.

Ma per essere tutto chiaro, non puoi ignorare i dati.

Analisi dei dati

L’analisi dei dati è una delle cose più difficili da fare, non a caso i data analyst sono tra le figure più richieste sul mercato del lavoro oggi.

Questa fase, molto delicata, comprende i seguenti step:

• Raccolta dati
• Pulizia dei dati
• Analisi dei dati
• Interpretazione dei dati
• Visualizzazione dati

Innanzitutto, devi saper filtrare i dati e le fonti, cercando di attingere solo da realtà molto autorevoli.

Perché un conto è un’opinione, che può essere vera o falsa, un altro è un dato, un fatto misurabile e verificabile.

Per questo, ti rimando ad un precedente articolo nel quale ti ho indicato 4 fonti autorevoli alle quali attingere.

Visualizzazione dei dati

Uno dei primi passi per rendere comprensibili i dati raccolti e analizzati è la loro visualizzazione.

Cosa vuol dire?

Che devi metterli in forma grafica, devi passare da una sequenza di numeri e percentuali ad uno schema visivo di facile comprensione e, non meno importante, esteticamente gradevole.

Ci sono diversi modi di farlo, alcuni però risultano, a primo impatto, più ostici da comprendere.

Ti faccio un esempio concreto.

Il rapporto “Internet/Broadband Fact Sheet” realizzato da Pew Research Center contiene, tra le altre informazioni, anche un grafico sull’utilizzo di internet su base generazionale.

Eccolo.

Come vedi, per comprendere bene il grafico devi sempre spostare lo sguardo dalle linee alla legenda in basso, per ricordarti a quale fascia di età si riferisce.

Lo stesso grafico, rielaborato da Statista.com, appare invece molto più chiaro e gradevole.

Giudica tu stesso.

Non è di più facile comprensione? Non risulta più efficace? Secondo me, si.

Quindi, quando fai data storytelling tieni sempre in considerazione la possibilità di realizzare grafici e infografiche a supporto di ciò che spieghi a parole.

Se, invece, stai realizzando un contenuto basandoti su dati terzi, sfrutta i grafici presenti nei report che stai consultando, è difficile trovarne di autorevoli sprovvisti di un elemento visuale.

Narrazione dei dati

A rendere efficace il data storytelling è la capacità di fornire le informazioni in modo immediato e chiaro.

Purtroppo, quando si cerca di semplificare concetti complessi e dati elaborati c’è il rischio concreto della banalizzazione.

Io consiglio di farsi ispirare dalla straordinaria lezione sulla Leggerezza contenuta in Lezioni Americane di Italo Calvino.

Leggerezza non vuol dire superficialità, ma chiarezza e pulizia nella scrittura.

Come si fa? Seguendo questi step:

• Ogni dato fornito, deve essere spiegato;
• Non dare niente per scontato, pensando che il tuo target di riferimento sappia a cosa ti riferisci utilizzando un termine tecnico. Banalmente, se parli dei millennials non è detto che tutti siano a conoscenza del fatto che si tratta di una generazione che comprende i nati tra il 1980 e la fine degli anni ’90;
• Spiega ogni termine tecnico, sigla o definizione. Ad esempio, se riporti i dati ISPRA in un articolo che parla di ambiente, conviene sempre spiegare che si tratta dell’Istituto Superiore per la Protezione e la Ricerca Ambientale;
• Alterna testo e grafici. Per ogni grafico, inserisci una spiegazione;
• Inserisci sempre un paragrafo conclusivo, con una sintesi di quanto illustrato e, laddove possibile, una previsione per il prossimo futuro.

Data storytelling: cosa, perché, quindi

Per ottimizzare il tuo lavoro di scrittura, sfrutta uno schema molto diffuso, nello storytelling e nel giornalismo, basato su tre domande:

• cosa?
• perché?
• quindi?

Cosa vuol dire? Che nella fase di scrittura del tuo contenuto devi seguire una struttura molto chiara, alquanto rigida, che prevede:

• l’individuazione dell’informazione da fornire (cosa);
• la spiegazione della sua natura e delle motivazioni che hanno prodotto quel fatto, ma anche del perché lo stai riportando (perché);
• un approfondimento sugli effetti che quel dato potrebbe avere nel contesto analizzato.

In poche parole, devi raccontare cos’è successo, perché è successo e quali conseguenze potrebbe avere.

Conclusioni

Come vedi, fare data storytelling presuppone varie competenze, e la scrittura è solo una di queste.

Se non sei capace di leggere i dati, comprenderli, interpretarli e spiegarli in modo chiaro, essere uno scrittore sopraffino non servirà a nulla.