Por Juan Pablo

CEO & Founder

¿Qué es el Data StoryTelling? 

 

Tiempo atrás, escuchaba una entrevista a Gina McCarthy, nueva directora del NRDC (Natural Resources Defense Council), hablar de la importancia del StoryTelling para lograr una mayor concientización en la población acerca de los problemas ambientales de nuestro planeta. 

“El StoryTelling importa y mucho, ya que es la forma en la cual las personas nos relacionamos”

El Data StoryTelling es también una forma de relacionarnos con nuestros pares, apoyándonos en los datos para fundamentar nuestras narrativas. Definitivamente es importante hoy día ya que es la forma en la cual las personas se relacionan dentro de una empresa.

Es el proceso por medio del cual, traducimos los datos en términos entendibles para todos, a fin de influir en una decisión o acción organizacional.

 

¿Por qué esta práctica tiene tanto auge en la actualidad?

 

En parte, el auge se fue dando en concordancia con el crecimiento de los negocios digitales y la transformación que las empresas tuvieron a partir de implementar nuevas tecnologías emergentes (te invito a leer nuestra nota “Tecnologías emergentes que impactan en el trabajo de los equipos de finanzas”)

Leemos mucho y se escucha cada vez más acerca del Data Sortorytrelling, ya no solo en el ámbito de comunidades de analistas o científicos de datos, sino que profesionales del marketing, ventas, finanzas y los propios directores de las empresas, soportan sus decisiones e iniciativas estratégicas a partir de narrar una historia usando datos como soporte.

Se busca conectar los puntos entre el análisis de datos más sofisticado y aquellas personas que deben tomar las decisiones, quienes en muchos casos pueden llegar a tener más dificultades en la interpretación de esos grandes volúmenes de datos, o más allá del volumen, me refiero al entendimiento de información derivada del cruce de datos que se interrelacionan con múltiples variables y ello los hace más complejo de comprender y, por lo tanto, no alcanzan los gráficos y tablas para poder entenderlos.

 

¿Cómo aplicar Data StoryTelling?

 

Opino que no existe a la fecha una fórmula mágica para ser considerada como la Receta del Data StoryTelling, pero ya se empiezan a visualizar patrones comunes que proponen los expertos, que nos permiten encontrar un punto de partida, y nos dan una guía para trabajar la narrativa.

Los expertos hacen una correlación de esta práctica, con la narrativa de historias tradicionales donde siempre hay un gancho inicial que atrae al oyente o lector a los tópicos que queremos tratar, luego hay un fuerte uso de los recursos emocionales, y por último hay un conjunto de conclusiones.

 

8 pasos para darle forma a tu narrativa

 

Por mi lado, una de las formas que más me gusta de trabajar el storytelling es seguir 8 pasos para darle forma a la narrativa:

 

    1. Empecemos con una pregunta: Preparemos la historia que queremos contar. ¿Qué va a aprender tu audiencia? ¿Cómo logramos la atención inmediata de los oyentes? La pregunta debe estar redactada de forma tal que con solo oírla, todos los participantes sabrán cual es el tópico principal de ese informe o presentación.

    2. Termina con una idea: Es importante que la narrativa deje una enseñanza. Piensa bien qué utilidad le quieres dar a los datos. Si no podemos dejar una enseñanza útil, entonces no vale la pena contar la historia y los datos pierden fuerza.

    3. Cuenta una historia que sea convincente: Las personas recuerdan las historias, los personajes y luego lo asocian con los datos o gráficas. Recuerdan mucho mejor los números, cuando los mismos están contextualizados. Pon historias en tu Analytic Journey y le podrás sacar más provecho.

    4. Explicalo con visualizaciones y cuéntalo con palabras: Cuando usamos herramientas visuales, podremos sacar mejor provecho a las métricas. Usa palabras solo para adicionar tu voz, tu tono y tu impronta a los datos.

    5. Se honesto y creíble: No endulces los datos negativos. Toda la audiencia valorará mucho tu honestidad. No abuses de las falsas noticias, ni de hipótesis que no puedas validar.

    6. Se claro y conciso: Saquemos todo lo que no sea parte de la historia, todo aquello que pueda distraer a la audiencia en datos poco relevantes. Mantén a tu audiencia dentro de tu historia.

    7. Conoce a tu audiencia: ¿Cuáles son sus intereses y sus objetivos? ¿Por qué están allí presentes o por qué razón reciben tu informe? ¿Les interesan los detalles o solo los datos a alto nivel?

    8. Contextualiza: Usa datos del mercado o comparativas de la industria o de la propia empresa que permitan poner en contexto tus propios datos. Los números sin el contexto pierden sentido.

Con estos pasos vamos a proporcionar contexto, conocimiento e interpretación, haciendo que los datos sean significativos y más relevantes e interesantes. El Data StoryTelling permitirá una experiencia más interactiva con los datos al incluir texto, palabra, tono y voz a los típicos DashBoard que solemos presentar a nuestros interlocutores.

 

Una anécdota interesante con el Data StoryTelling…

 

Quiero contarles una anécdota derivada de la presentación realizada por un cliente nuestro en BlueDraft, la cual creo que usa muchos de los recursos planteados en los 8 pasos descritos.

 

Hace ya 5 años atrás, acompañé a Nicolás, Gerente de Control de Gestión de una de las principales empresas textiles de Latinoamérica.

Nicolás había ingresado a la empresa hacía apenas 4 meses, y debía realizar su primera presentación a la Dirección y al resto de la gerencias. Él utilizaría una nueva herramienta de Financial Planning & Analysis que él mismo había impulsado apenas ingresó y que recientemente habíamos finalizado su implementación por lo que el tiempo de prueba había sido bastante limitado.

Se paró frente a sus pares y a la dirección de la compañía y lanzó el siguiente disparador:

 

Luego de analizar profundamente nuestros datos de ventas por sucursal concluimos que o estamos siendo muy poco eficientes en el manejo de nuestro stock y circuito de devoluciones de clientes, o nos están robando!”

 

Los presentes se quedaron mirándolo atentamente esperando que continúe con su narrativa, sin embargo Nicolás realizó una pausa profunda a la espera de la pregunta de alguna de los participantes, y al no llegar la misma, continuó con su exposición sin muchas aclaraciones de sus dichos.

 

“De estas opciones, creemos más en la hipótesis de que nos están robando y les pido 15 minutos de su atención para validar la misma”

Nicolás ya tenía la atención de todos, incluso la mía misma, que ya conocía la historia porque la había practicado conmigo mismo.

“Tenemos 127 sucursales activas en los últimos 6 meses, siendo nuestro ticket promedio de 3 prendas y con un valor de U$D 50.
Hemos encontrado faltantes de stocks en casi todas las sucursales, y muchos de ellos fueron validados por auditoría interna como fallas en la gestión de la resgistración de nuestros inventarios. 
Sin embargo, trabajamos sobre una muestra de datos al 100%, la cual supera los 3 millones de registros mensuales y nos focalizamos sobre las anomalías detectadas en las transacciones de ventas y devoluciones…..”

 

Nicolás siguió hablando pero ya sus palabras eran acompañadas con visualizaciones y gráficas. Mientras hablaba, activo un gráfico dinámico que mostraba el día del mes en el fondo, pelotas de colores que representaban a cada sucursal y cuyo tamaño expresaba el monto de venta logrado, y en el eje X estaba el monto del ticket y en el eje Y las cantidades vendidas. 

 

Puso play al gráfico, y empezó a andar. Mostraba la concentración de las sucursales en una media razonable, y cada vez que una pelota se apartaba del grupo, ponía una pausa y analizaba los registros de dicho día, vendedor, sucursal, etc.

 

 

Los invito a mirar este gráfico en movimiento debajo

 

 

A medida que su narrativa avanzaba, y el gráfico mostraba la evolución de las transacciones diarias, Nicolás empezó a focalizarse en aquellas operaciones anómalas que se apartaban del muestreo normal.

Eran tickets que duplicaban la media y requerían análisis adicional. Ese análisis se daba en una tabla que contenía la totalidad de los registros. Analizando esas sucursales anómalas, llegaban a analizar las transacciones asociadas a nivel de detalle y Nicolás fue encontrando que esos días, había más cambios y devoluciones que lo normal.

 

 

Hizo una pausa en un momento de su exposición y dijo que cada dos tickets que se encontraban fuera de la media, uno de ellos tenía asociada una devolución. Que la mayoría de esas anomalías se detectaron en 4 sucursales y principalmente en horario vespertino, y allí empezó a brindar datos  externos a la herramienta de BI que hicieron más atractiva su narrativa.

Contó que en las 4 sucursales coincide la agencia de seguridad contratada, y que alguno de los vendedores rotaban en esas 4 sucursales y compartían mismo turno horario.

Concluye su exposición afirmando que algunas de esas devolución registradas en ventas de tickets por encima de la media, nunca volvían en forma física al stock de la sucursal y que ese era uno de los causales del faltante de stock de la empresa. Afirmó también que los vendedores hacían figurar en sistemas esas ventas, y a las pocas horas las registraban nuevamente como una devolución.

Luego, para mi sorpresa por lo arriesgado de su acusación, Nicolás indica con nombre y apellido quienes son los guardias y vendedores que él entendía que ayudaban a sacar la mercadería del local sin que la misma volviese a stock, y estimó un monto de dinero en dólares de las pérdidas estimadas en el último año, el cual rondaba los 73.000 dólares.

Todos los presentes se quedaron bastante atónitos en algunos casos, y en otros muy enojados con la situación. Nicolás volvió a hacer una pausa incómoda esperando la pregunta de su audiencia, hasta que llegó la misma. 

“Interesante exposición, la veo fundamentada en datos, pero no tenemos pruebas fehacientes que esas personas efectivamente nos hayan robado dijo uno de los Directores presentes”

Y mientras se terminaba la frase, Nicolás puso en pantalla un collage de video de las cámaras de seguridad con horario en pantalla, de personal de seguridad cargando el baúl de sus coches, mientras cruzaba esas imágenes con filtros de día, hora y mes en su herramienta de analítica nueva, que validaba las imágenes del día.

Nicolás conocía a su audiencia, tenía todo medido para usar los recursos disponibles ante cada consulta o inquietud que surgiese y esa fue una de las mejores presentaciones apoyadas en datos que tuve la suerte de presenciar.

La reunión concluyó con un plan de acción claro frente a esos hechos, y Nicolás feliz de poder serle útil a la organización.

Para ir cerrando la idea acerca del Data StoryTelling, les cuento que hoy en día, la mayoría de las soluciones de Data Analytics disponen de herramientas narrativas. Algunas complementan soluciones de presentaciones integrándose con las propias visualizaciones que ofrece el BI, y otras ya incluyen inteligencia artificial y muchos algoritmos para sacar conclusiones previas sobre los datos, las cuales pueden ser usadas en el Data StoryTelling.

Esta práctica está reclutando cada vez más adeptos, y los profesionales que trabajan con datos también tratan de mejorar sus habilidades narrativas.

El Data StoryTelling rompió las fronteras de las áreas de Data Analytics y Marketing. Cada vez es más usada para trabajar en ventas, operaciones y finanzas (como el caso de Nicolás).

Del mismo modo, ya no es una práctica exclusiva de científicos de datos, sino que las empresas están contratando publicistas o periodistas para sumar a sus equipos de analistas de datos.

En conclusión, el Data StoryTelling se está convirtiendo en una herramienta fundamental para sacar mayores resultados de los datos. Las empresas ya vieron esta tendencia y están invirtiendo en tecnologías que permitan potenciar las narrativas usando datos. Y los profesionales son conscientes de que deben mejorar sus competencias en estas prácticas para poder realizar mejor sus exposiciones.

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