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データ主導のストーリーテリングを改善する4つの簡単な方法

4 simple ways to better your data driven storytelling

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データ駆動型ストーリーテリングを改善するための4つのヒントデータ駆動型ストーリーテリングは、 ビッグデータのビッグデータと人間のコミュニケーションを組み合わせています 。その結果、顧客は実際の事実に裏付けられた良いストーリーを提示されます。データ駆動型のストーリーは、データセットの分析とフィルタによって作成されます。検出されたデータインサイトは、企業が情報を提示するさまざまな方法を判断するのに役立ちます。

データ駆動型のストーリーテリングは、企業が慎重に作成された物語を通して、オーディエンスがデータを理解する最適な方法を見つけるのに役立ちます。その汎用性のために、データ駆動型のストーリーは、 コンテンツマーケティングからデジタルマーケティングの専門家まで 、さまざまなスタッフのために有用です。しかし、多くの専門家は、データストーリーを作成しようとする試みに苦労しているか、データ駆動型の物語の作成を開始するための最良の方法さえ確信していません。ありがたいことに、データ駆動型ストーリーテリングを正常に使用するためのさまざまなヒントがあります。

1.

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データの可視化データの可視化は 、視覚的な表現にデータを作るプロセスです。データの視覚化は、人間の脳がデータと洞察を理解するのに役立つ最良の方法です。

適切なデータの可視化には、変数の解釈を十分に理解する必要があります。正しく実行されると、データの視覚化は、データ駆動型のストーリーテリングをさらに魅力的にします。

残念ながら、不適切なデータ可視化技術は実際にはデータを理解しにくくなります。データ視覚化のスキルが不明な専門家には、データ可視化のスペシャリストとトレーニングの機会があります。

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2.

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統計データの提示方法は 、人間がデータを理解し保持する方法に大きな違いをもたらします。研究によると、データストーリーは統計だけよりも記憶に残るものであることがわかりました。たとえば、1つのプレゼンテーションにストーリーテリングデータが含まれており、もう1つの統計のみが記載されている調査を考えてみましょう。両方のスピーチには2.5の統計が含まれていましたが、視聴者のわずか5%が統計を覚えていましたが、63%が話を覚えています。

そのため、統計に結びついたデータストーリーは、統計そのものよりもずっと記憶に残るものであると結論づけるのが妥当です。この研究のもう一つの顕著な結論は、データストーリーが統計を視聴者に提示するための最良の方法であるということです。ストーリーデータに含まれる統計に関する重要な考慮事項は、実際には少ないことが多くなることです。

専門家は、統計を使用してストーリーテリングデータをパックする代わりに、強力な統計をいくつかまたは1つだけ選択することをお勧めします。データ・ストーリーを作成する際には、選択バイアスを回避するために、適切な統計手法を使用する必要があります。データストーリーを作成するためにデータを誤って使用すると、結論が不正確になる可能性があります。

3.

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フォーカスデータストーリーが実際に観客をアクションに鼓舞するためには、複雑ではなく、焦点を絞る必要があります。残念ながら、同時に表示されるメッセージが多すぎると、データストーリーテリングは簡単に逆効果になる可能性があります。

当然のことながら、幅広い関心、懸念、事前知識を持つオーディエンスに最適な影響を与えるデータ駆動型のストーリーを作ることは困難です。異なるオーディエンスのメンバーが多すぎると、データストーリーが伝達したい意図したメッセージのパワーが薄くなる可能性があります。

データストーリーテリングの作業中にデータをより広く使用することは魅力的ですが、実際にストーリーの力を損なう可能性があります。代わりに、専門家は、ストーリーデータのサポートを 1 つのポイントに焦点を当てることをお勧めします。単純で焦点を絞ったメッセージを含むデータストーリーは、オーディエンスのメンバーをストーリーテラーが望む意図されたアクションへと導く可能性があります。

データストーリーに重点を置くデータインサイトを選択するためのベストプラクティスがあります。ベストプラクティスには、ストーリーテラーが、データストーリーが表示された後にオーディエンスにどのようなアクションを実行させるかを熟考することが挙げられます。ストーリーテラーが望ましいオーディエンスのアクションを特定したら、その回答を念頭に置いて、データ駆動型のストーリーを作ることができます。

4.

感情データ駆動型ストーリーテリングの主な理由の1つは、ビッグデータを 聴衆は、人間の経験の感情に起因する。データストーリーで人間を強調表示することは、ストーリーテラーがメッセージをオーディエンスに配信する強力な方法です。最も基本的なレベルでは、人間は他の人間について知りたがっている。私たちの最も異常な物語は、困難に直面し、克服する人間に基づいています。

統計だけではオーディエンスが行動に移ることはほとんどありません。一方、データを相互性のある人間のキャラクターと併用することは、ストーリーを伝えるのに最適な方法です。そのため、データストーリーテリングのベストプラクティスは、語られるすべてのストーリーの中で人間の存在に重点を置いています。ストーリーテリングでデータを配信する方法は、人間の感情を常に最前線で維持する必要があります。

例えば、多くの人々は、情報を発見するための最良の方法は、心理学者がしばしばAHAモーメントと呼ぶものを通じてであることを認識しています。アハモーメントとは、人間が経験する突然のインスピレーション、洞察、認識、または実現の瞬間です。

これらのAHAモーメントをサポートするデータ駆動型のストーリーテリングは、視聴者の注目を集め、保持する可能性がはるかに高くなります。実際、専門家は、これらのデータ駆動型ストーリーは、コンテンツマーケティングやジャーナリズムの分野にも適用可能であることを指摘しています。たとえば、予期しないデータインサイトを強調する衝撃的な見出しは、 ソーシャルメディアに注目が集まる可能性があります

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データ駆動型ストーリーテリングの主なポイントビジネスプロセスに関するすべてのコンテンツマーケティングおよびデジタルマーケティングの意思決定イニシアチブにおいて、

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データ駆動型ストーリーテリングを考慮する必要があります。

  • データ駆動型のストーリーテリングを改善するためのヒントは、優れたデータ可視化から集中力の維持まで、多岐にわたります。
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