La plupart des organisations reconnaissent que la réussite d'une entreprise axée sur les données nécessite l'intervention de développeurs et d'analystes compétents. Elles sont moins nombreuses à savoir utiliser les données pour raconter une histoire pertinente, qui interpelle leur audience au niveau rationnel mais aussi émotionnel. La responsabilité de l’histoire revient aux marketeurs ; leur rôle les conduit souvent à faire le lien entre les données et ceux qui se basent sur leur analyse pour en tirer des informations ou prendre des décisions. En tant que marketeurs, nous pouvons adapter l'histoire à l'audience et utiliser la visualisation de données de manière efficace pour compléter notre narration. Nous connaissons l'impact que peuvent avoir les données. Et si elles s'accompagnent d'une histoire convaincante, elles deviennent inoubliables.

Rudyard Kipling a écrit : « Si l'Histoire était enseignée sous forme d'histoires, on ne l'oublierait jamais. » Cela s'applique aussi aux données. Les entreprises doivent comprendre qu'on ne se souviendra des données que si elles sont correctement présentées. Bien souvent, une diapositive, une feuille de calcul ou un graphique ne sont pas la solution ; il faut une histoire.

Les cadres supérieurs et autres responsables sont bombardés de tableaux de bord remplis de données analytiques. Ils ont du mal à prendre des décisions basées sur les données, car ils ne connaissent pas l'histoire sous-jacente. Dans cet article, j'explique comment les marketeurs peuvent faire parler les données par le biais du storytelling.

Le pouvoir d'une histoire pertinente

Dans sa vidéo « Persuasion and the Power of Story » (La persuasion et le pouvoir d'une histoire), Jennifer Jennifer L. Aaker, professeur de marketing à l'université de Stanford, explique que les histoires sont pertinentes lorsqu'elles sont mémorables, personnelles et qu'elles ont un impact. Par le biais de visuels et d'exemples pertinents, elle décrit la manière dont le public réagit aux messages si ces derniers s’accompagnent de statistiques ou d’une histoire. Si elle précise qu'il faut différencier l'implication de la communication du message, elle ne suggère pas d'en privilégier une aux dépens de l'autre. Jennifer L. Aaker suppose que le futur du storytelling incorporera les deux. Elle ajoute : « Lorsque données et histoires sont utilisées conjointement, elles ont une résonance intellectuelle et émotionnelle auprès de l'audience.

Dans son livre, « Facts Are Sacred » (Les faits sont sacrés), Simon Rogers parle des bases du journalisme de données et de la manière dont le journal The Guardian utilise les données pour raconter des histoires. Il identifie dix leçons tirées lors de la création et de la gestion du blog de données du Guardian, site Internet pionnier dans ce domaine. Trois de ces leçons se sont révélées particulièrement instructives :

  • le journalisme de données (et les fonctions d'analyse au sens large) est une forme de curation de contenu. Il y a tellement de données et de types de données différents que seuls des analystes expérimentés sont capables de séparer le bon grain de l'ivraie. Trouver les bonnes informations et la bonne manière de les présenter s'apparente à la mise en place d'une exposition d'œuvres d'art.
  • L'analyse ne doit pas nécessairement être longue et complexe. Le recueil de données et le processus d'analyse peuvent souvent s'avérer longs et rigoureux. Dans certaines circonstances, ils devraient pourtant être rapides ; lorsqu'il s'agit par exemple d'une réponse à un événement poncrtuel qui requiert une clarification.
  • L'analyse de données ne se résume pas aux graphiques et à la visualisation ; il faut raconter une histoire. Examinez les données comme un détective face à une scène de crime. Essayez de comprendre ce qu'il s'est passé et quelles preuves doivent être recueillies. La visualisation (un graphique, une carte ou un simple chiffre) viendra naturellement une fois le mystère résolu. L'accent est mis sur l'histoire.

Les histoires, notamment les histoires pertinentes, sont un moyen efficace de présenter des données. Examinons maintenant la manière dont elles peuvent être personnalisées en fonction des audiences.

Identifier l'audience

La plupart des conteurs captivants savent à quel point il est important de comprendre l'audience. Ils peuvent raconter la même histoire à un enfant et à un adulte, mais l'intonation et la manière de la raconter seront différents. De la même façon, une histoire basée sur les données doit être adaptée à l'auditoire. Par exemple, si vous vous adressez à un dirigeant, les statistiques sont probablement un élément clé de la conversation. Par contre, un responsable d'informatique décisionnelle d'une entreprise accordera sans doute autant d'importance aux méthodes et techniques qu'à l'histoire.

Dans un article paru dans le magazine Harvard Business Review intitulé « How to Tell a Story with Data » (Comment raconter une histoire avec des données), Jim Stikeleather, directeur de la stratégie chez Dell, segmente son public en quatre audiences principales : novices, généralistes, responsables, experts et dirigeants. Le novice ne connait pas le sujet mais ne veut pas de simplification outrancière. Le généraliste a des connaissances sur le sujet mais souhaite obtenir une vue d'ensemble et aborder les thèmes principaux de l'histoire. Le responsable aspire à une compréhension profonde, concrète des complexités et des liens, ainsi qu'à un accès aux détails. L'expert veut plus d'approfondissement et de découvertes et moins de storytelling. Et le dirigeant veut connaître les implications et les conclusions des probabilités pondérées.

Identifier le niveau de compréhension d'une audience et ses objectifs aidera le narrateur à créer un récit. Mais comment devons-nous raconter l'histoire ? La réponse à cette question est cruciale, car elle déterminera si oui ou non le public sera à l'écoute.

Utilisation de la visualisation de données pour compléter le récit

Les outils d'analyse sont désormais omniprésents et s'accompagnent d'une longue liste d'outils de visualisation (histogrammes, camemberts, tableaux et courbes par exemple) qui peuvent être incorporés dans les rapports et articles. Cependant, ces outils se concentrent sur l'exploration de données, et non pas sur l'aide à la narration. Bien qu'il y ait des exemples de visualisations qui appuient la narration, ils sont rares et peu utilisés dans le cadre de réunions ou de conférences. Pourquoi ? Parce que trouver une histoire est bien plus difficile que manipuler des chiffres.

Dans leur article « Narrative Visualization: Telling Stories with Data » (Visualisation narrative : raconter une histoire avec des données), les chercheurs de l'université de Stanford comparent le storytelling orienté sur l'auteur à celui orienté sur le lecteur. Un récit orienté sur l'auteur ne permet pas au lecteur d'interagir avec les graphiques. Les données et les outils de visualisation sont choisis par l'auteur et présentés au lecteur comme un produit fini, à la manière d'un article de magazine. À l'inverse, le récit orienté sur le lecteur offre à ce dernier la possibilité de jouer avec ces données.

Avec le développement du journalisme de données, nous assistons désormais à une utilisation conjointe de ces deux approches . Selon les chercheurs de Stanford, « ces deux modes de narration visuelle, associés à l'interaction et au message, doivent équilibrer le récit (tel qu'il a été pensé par l'auteur) et la découverte de l'histoire par le lecteur. »

L'outil « The Customer Journey to Online Purchase » (Le parcours du client dans le processus d'achat en ligne) est un bon exemple d'une approche hybride auteur/lecteur. Quelques brefs paragraphes expliquent pourquoi l'outil a été créé et comment il fonctionne. De plus, un graphique interactif permet aux marketeurs de classer les informations par secteur et par pays. La visualisation de données interactive fournit un contexte encore plus riche.

L'utilisation de cartes est un autre mode de visualisation extrêmement efficace. Dans un tutoriel de visualisation, je montre comment un grand nombre de données peuvent être transformées et intégrées dans une histoire. C'est un exemple qui illustre comment optimiser l'utilisation de graphiques pour donner plus de valeur à une histoire. Dans cet exemple, j'utilise Google Fusion Tables et des données accessibles au public pour illustrer les données d'analyse, à l'aide de cartes colorées interactives. La visualisation offre plus de contenu à ceux qui souhaiteraient approfondir davantage les données.

Une visualisation de données réussie a plusieurs avantages. Elle parle d'elle-même ; même en l'absence de contexte, le lecteur doit être capable de comprendre le graphique, car c'est le visuel qui raconte l'histoire. Elle doit également être facile à comprendre. Et s'il est vrai que trop d'interaction peut distraire, la visualisation doit malgré tout intégrer quelques niveaux de données pour que les plus curieux puissent approfondir.

Les marketeurs sont responsables du message ; ils font souvent le lien entre les données et ceux qui ont en ont besoin pour apprendre quelque chose ou pour prendre des décisions basées sur leur analyse. En repensant la manière dont on utilise les données et dont on comprend l'audience, nous pouvons créer des histoires pertinentes qui influencent le public et lui permettent d'interagir aussi bien sur le plan émotionnel que logique.

Pour en savoir plus sur la visualisation des données, consultez l'article Data stories (Histoire de données).