La mayoría de las organizaciones reconoce que para convertirse en una empresa de éxito basada en datos se necesitan desarrolladores y analistas expertos. Sin embargo, muy pocas saben cómo utilizar los datos para contar una historia significativa con la que la audiencia se sienta identificada a nivel intelectual y emocional. Los profesionales del marketing son los responsables de contar esta historia y, como tales, actúan normalmente como el nexo entre los datos y las personas que necesitan obtener información a partir de ellos o tomar decisiones basadas en su análisis. Por tanto, como responsables de marketing, podemos adaptar esa historia a la audiencia y utilizar de forma eficaz la visualización de datos para complementar la parte narrativa. Sabemos que los datos tienen un gran impacto, pero, unidos a una buena historia, resultan inolvidables.

Rudyard Kipling escribió en una ocasión: "Si la historia se contara con historias, nunca se olvidaría". Esta misma premisa se aplica a los datos. Las empresas deben entender que los datos solo se recordarán si se presentan de la forma adecuada. Y, como es habitual, conviene más utilizar una historia que una presentación de diapositivas, una hoja de cálculo o un gráfico.

Los ejecutivos y los directores reciben un bombardeo constante de paneles llenos de análisis y se esfuerzan por tomar decisiones basadas en datos porque desconocen las historias que estos esconden. En este artículo, explicaremos cómo los profesionales del marketing pueden aportar un mayor significado a los datos a través de la narración.

El poder de una historia significativa

En su vídeo "Persuasion and the Power of Story", la profesora de Marketing de la Universidad de Stanford Jennifer L. Aaker explica que las historias son significativas cuando permanecen en el recuerdo, causan un impacto y tienen carácter personal. A través del uso de ejemplos y elementos visuales interesantes, detalla la forma en la que las personas responden a la transmisión de mensajes cuando estos se proporcionan con estadísticas o mediante historias. Aunque afirma que captar la atención difiere considerablemente de transmitir mensajes, no da prioridad a una de estas acciones por encima de la otra. En su lugar, Aaker considera que el futuro de la narración incorporará estos dos aspectos y afirma: "Cuando los datos y las historias se utilizan de forma conjunta, conectan con la audiencia a nivel intelectual y emocional".

En su libro Facts Are Sacred, Simon Rogers habla de los fundamentos del periodismo basado en datos y de cómo The Guardian utiliza los datos para contar historias. Simon identifica diez lecciones que ha aprendido a través de la creación y de la gestión del Datablog de The Guardian, un sitio web pionero en este campo. Tres de estas lecciones son especialmente reveladoras:

  • El periodismo basado en datos (y los análisis en un sentido más amplio) es una forma de tratamiento de la información. Existe una inmensa cantidad de datos de muy diversos tipos que solo los analistas con experiencia pueden separar de forma adecuada para quedarse únicamente con la información importante. Encontrar la información adecuada y la manera correcta de mostrarla es como administrar una colección de arte.
  • El análisis no tiene que ser largo y complejo. Además, el proceso de recogida y análisis de datos puede convertirse con frecuencia en una tarea muy rigurosa que requiere mucho tiempo. Dicho esto, existen casos en los que debería realizarse de forma rápida, como cuando se utiliza para responder a un evento que requiere una aclaración en un momento puntual.
  • El análisis de datos no está relacionado con los gráficos y las visualizaciones, sino con la narración de una historia. Los datos se deben analizar de la misma forma que un detective examina la escena de un crimen. Debes intentar entender lo que ha ocurrido y determinar las pruebas que se deben reunir. La visualización, ya sea en la forma de un gráfico, de un mapa o de un único número, se producirá de manera natural una vez que se haya resuelto el misterio. El eje central es la historia.

Las historias, especialmente las que resultan significativas, permiten transmitir datos de manera eficaz. Veamos ahora cómo podemos personalizarlas para la audiencia.

Identificar a la audiencia

Los narradores de historias más fascinantes entienden perfectamente la importancia de conocer a la audiencia. Pueden contar la misma historia a niños y a adultos, pero la entonación y el estilo serán distintos. Del mismo modo, una historia basada en datos debe adaptarse al oyente. Por ejemplo, al hablar con un ejecutivo, es probable que las estadísticas sean el aspecto principal de la conversación, pero un director de Inteligencia Empresarial quizás considere que los métodos y las técnicas son tan importantes como la historia.

En un artículo de la revista Harvard Business Review titulado "How to Tell a Story with Data", Jim Stikeleather, executive strategist de Dell, clasifica a los oyentes en cinco categorías: principiantes, generalistas, gestores, expertos y ejecutivos. El principiante es nuevo en un tema, pero no quiere una simplificación excesiva. El generalista conoce el tema, pero le interesa una descripción general y los aspectos principales de la historia. El gestor desea conocer a fondo los entresijos y las interrelaciones de una historia, obtener información sobre la que pueda actuar y tener acceso a los detalles. El experto desea explorar y conocer más datos, y profundizar menos en la historia. Por último, el ejecutivo necesita conocer la importancia y las conclusiones de las probabilidades ponderadas.

Distinguir entre el nivel de conocimiento y los objetivos de la audiencia permitirá al narrador crear una historia. Pero ¿cómo deberíamos contar la historia? La respuesta a esta pregunta es crucial, ya que determinará si la historia se tendrá o no en cuenta.

Utilizar la visualización de datos para complementar la narración

Ahora, las herramientas de análisis están en todas partes e incluyen una lista interminable de visualizaciones (como tablas y gráficos circulares, de barras o de líneas) que se pueden incorporar a informes y artículos. Sin embargo, el objetivo de estas herramientas es analizar los datos, no ayudar a contar una historia. Existen ejemplos de visualizaciones que permiten narrar historias, pero no son muy comunes y no se suelen utilizar en reuniones y conferencias. ¿Por qué? Porque saber contar una historia es mucho más difícil que presentar números.

En su informe "Narrative Visualization: Telling Stories with Data", los investigadores de la Universidad de Stanford distinguen entre las historias orientadas a los lectores y las basadas en los autores. Las narraciones basadas en los autores no permiten al lector interactuar con los gráficos. El autor es el encargado de elegir las visualizaciones y los datos, y se los presenta al lector como un producto acabado, de forma similar al artículo de una revista impresa. Por el contrario, las narraciones orientadas a los lectores permiten que estos "jueguen" con los datos.

Con la llegada del periodismo basado en datos, podemos observar cómo se combinan estos dos enfoques. Según los investigadores de Stanford, "Estos dos géneros narrativos visuales, junto con la interacción y la transmisión de mensajes, deben encontrar el equilibrio en una historia ideada por el autor y con posibilidad de análisis por parte del lector".

Un buen ejemplo de un enfoque híbrido autor-lector es la presentación de la herramienta The Customer Journey to Online Purchase . En unos breves párrafos, se explica por qué se creó la herramienta y cómo funciona. Además, un gráfico interactivo permite que los profesionales del marketing desglosen la información por sector y país. Otras visualizaciones de datos interactivas ofrecen aún más contexto.

Los mapas son otra forma muy eficiente y visual de contar una historia. En un tutorial sobre visualización, se demuestra cómo un gran conjunto de datos puede transformarse en una historia e incorporarse a ella. Es un ejemplo de cómo los gráficos y las tablas pueden servir para aportar valor a la historia. En este caso, utilizamos Tablas dinámicas de Google y algunos datos disponibles públicamente para ilustrar datos analíticos con coloridos mapas interactivos. La visualización ofrece más contenido para quienes deseen profundizar en los datos.

Una visualización de datos óptima dispone de una serie de características. Tiene sentido por sí sola, es decir, si se saca de contexto, el lector debe poder entender el significado del gráfico porque la visualización cuenta la historia. También debe ser fácil de entender. Asimismo, a pesar de que una gran cantidad de interacción puede distraer la atención, la visualización debe incorporar algunas capas de datos para que los usuarios más curiosos tengan contenido para explorar.

Los profesionales del marketing son los responsables de transmitir mensajes y, como tales, actúan normalmente como el nexo entre los datos y las personas que necesitan obtener información a partir de ellos o tomar decisiones basadas en su análisis. Si reconsideramos la forma en la que utilizamos los datos y concebimos a la audiencia, podemos crear historias significativas que capten la atención del público y causen un impacto en la audiencia a nivel lógico y emocional.

Para obtener más información sobre la visualización de datos, consulta la página de las historias de datos.