storytelling Archieven - Buro Flamingo

Dit is waarom datavisualisatie begint op papier

In januari volgde ik mijn eerste training van 2019: datavisualisaties tekenen. Ik koos voor deze training om twee redenen. Ten eerste uit nieuwsgierigheid naar de toegevoegde waarde van tekenen bij het maken van datavisualisaties. En ten tweede omdat het een perfect excuus was om zelf weer te gaan tekenen. Een oude liefde voor tekenen en een nieuwe liefde voor data kwamen samen.

De dag vloog om. We zaten helemaal onder de houtskool en een van mijn creaties is zelfs terug te zien in de fotografie op mijn website. Het was geweldig! In dit blog leg ik je uit waarom datavisualisatie begint op papier.

Besteed echte aandacht aan je data

Door te beginnen met pen en papier besteed je op een andere manier aandacht aan je data. Je neemt er meer tijd voor. Hierdoor pak je de kans om andere verbanden te zien en nieuwe verhaallijnen te ontdekken die de moeite waard zijn om te visualiseren. Je denkt misschien: visualiseren gaat toch veel sneller met de computer? Ja, dat is in veel gevallen waarschijnlijk zo. Zeker met grote datasets die je niet goed kan overzien. Maar deze programma’s geven je kaders en standaard methoden. Pen en papier geeft je vrijheid.

Bepaal je visualisatie-regels

Het ontwerp van je datavisualisatie zit in de regels van je visualisatie. Dit was echt een eye-opener! Je bepaalt dus eerst de regels en gaat dan een ontwerp zoeken waarin je de regels het beste kunt vastleggen. Wat zijn dan die regels? Bijvoorbeeld: als het data is uit categorie A, dan is het groen. Of hoe groter de hoeveelheid, hoe groter de cirkel.

The art is in the rules. – Stefanie Posavec

Ik kan me weleens overgeleverd voelen aan de grillen van mijn softwarepakket (vaak Excel). Door eerst regels op te stellen voor je visualisatie hoef je daarna alleen maar je eigen regels te volgen en de visualisatie aan te passen. Dit gaat mij in elk geval erg helpen.

Speel met de 7 visuele variabelen

De laatste take-away heeft te maken met de visuele variabelen waarmee je kunt spelen in je datavisualisatie.

Deze zijn:

positie
grootte
vorm
kleurdichtheid
kleur
oriëntatie
structuur

Door met al deze visuele variabelen te testen, kom je erachter wat het beste werkt om het verhaal van jouw data te vertellen. Was jij je bewust van alle zeven variabelen?

Dus: dit is waarom datavisualisatie begint op papier. Pak pen en papier en neem een half uur voor je overstapt naar Excel of welk ander programma je ook gebruikt. Het is bovendien een leuke manier om je publiek alvast een kijkje in de keuken te geven. Aan de hand van je schetsen kun je namelijk bespreken wat hen het meest aanspreekt. Het helpt je zeker verder! De uitdaging is om er de tijd voor de maken in de altijd drukke daily-business.

Meer over de training

Stefanie Posavec is designer en werkt het liefst met data. Zij is binnen de dataviz-community bekend van het Dear Data project. Een jaar lang stuurde zij en collega designer Giorgia Lupe elkaar getekende datavisualisaties over hun eigen leven op een briefkaart. Ik raad je aan om eens een kijkje te nemen op de website van het Dear Data project. Daar lees je ook meer over Stefanie Posavec en Giorgia Lupe.

Eind 2018 verscheen hun tweede boek Observe Collect Draw. Een dagboek waarin je net als Stefanie en Giorgia de data van je eigen leven leert visualiseren.

Wil je de training datavisualisaties tekenen zelf volgen? Kijk dan op de website van Graphic Hunters. Zij bieden naast Data Viz Drawing nog veel andere leuke trainingen van allemaal bekende namen uit de community. Een aanrader!

De story spine als verhaalopbouw

De story spine is een hulpmiddel om je verhaal te vertellen. Letterlijk de ruggengraat van je verhaal. Iedereen kent deze opbouw. Het is namelijk de opbouw van een sprookje. Ik zal je laten zien door de story spine als verhaalopbouw te gebruiken om je mijn eigen verhaal te vertellen.

Een verhaalopbouw als de story spine helpt je om beknopt de hoofdlijn van je verhaal op papier te krijgen en je raad het al: het is niet alleen van toepassing op sprookjes. Ook als je de resultaten van je analyse wilt vertalen in een goed lopend verhaal, kun je het gebruiken. Dit is hoe het principe werkt:

Er was eens < >. Elke dag < >. Op een dag < >. Daardoor < >. Daardoor < >. Totdat uiteindelijk < >.

Het is een kwestie van invullen. Daar komt ie.

Er was eens… een marketeer

Er was eens een marketeer. Ik dus. Die al snel ontdekte dat je met een marketingstudie heel veel kanten op kon. Elke dag ging zij vrolijk naar haar werk en in de eerste vijf jaar van haar carrière probeerde zij erachter te komen wat ze binnen het mooie marketingvak het liefste deed. Ze was marketing- communicatiemedewerker, marketing consultant, PR-adviseur en accountmanager. Alles was leuk, maar ze had het allerleukste nog niet gevonden.

Op een dag… brak de crisis uit

Op een dag brak de crisis uit. Haar tijdelijke contract kon niet meer worden verlengd. En toen zat zij thuis. Op de bank. Wat nu?

Daardoor besloot zij haar carrière over een andere boeg te gooien. Ze zou zich binnen de marketing gaan specialiseren. Met de oefeningen uit de opleiding tot coach die ze een jaar eerder had afgerond, ging zij aan de slag. Dat gaf haar weer richting.

Daardoor kwam zij er bijvoorbeeld achter dat ze eigenlijk best een nerd was. Als het technisch werd, stond zij vooraan om zich erin vast te bijten en het onder de knie te krijgen. Zo bouwde zij voor haar eigen coachpraktijk een website zonder enige voorkennis van HTML en CSS. Een nieuwe baan moest dus iets worden met marketing en techniek erin. En daar bleek nog een functie bij te passen ook: database marketing.

Totdat uiteindelijk… zij die ene kans kreeg

Totdat uiteindelijk zij die ene kans kreeg. Ze werd aangenomen als junior database marketeer bij Fortis Bank, net voor de fusie met ABN Amro. Niet op basis van ervaring, want die had zij nog niet. Op basis van een goed verhaal, haar enthousiasme en ambitie. Zij zag het namelijk helemaal zitten. Eerst een paar jaar als database marketeer aan de slag. Daarna wilde zij verder groeien in de richting van marketing intelligence om klantgedrag te kunnen voorspellen. Dat leek haar echt het einde.

Zo is zij 9 jaar later een succesvolle marketing intelligence analist en helpt zij met Buro Flamingo haar opdrachtgevers om het gedrag van hun klanten te voorspellen. Haar liefde voor het vak groeit nog elke dag.

En ze analyseerde nog lang en gelukkig. 😉

Zelf aan de slag met het story spine principe

Zie je hoe goed het werkt? Doordat je de opbouw van het verhaal al kent, leest het verhaal gemakkelijk weg. Maar het geeft je als schrijver van het verhaal ook houvast. Iets waar ik zelf als analist erg van hou.

De story spine als verhaalopbouw is een van de 22 storytelling tips van Pixar, bekend van animatiefilms zoals Toy Story, Up en Coco. In deze Buffer podcast leggen ze het story spine principe en een aantal andere tips wat verder uit.

En hier vind je de link naar alle 22 storytelling tips van Pixar in een toffe infographic. Deze is gemaakt door Emma Coats van Pixar.

Meer lezen over manieren hoe jij effectief je verhaal kunt vertellen. Lees dan bijvoorbeeld deze blog over 3 stappen van analyse naar presentatie.

Van analyse naar presentatie in 3 stappen

Een jaar geleden hoorde ik de term storytelling voor het eerst in een data context. Het was tijdens een gastcollege van Hiek van der Scheer, nu manager bij Aegon, maar met een historie bij McKinsey. Bij McKinsey gaan ze van analyse naar presentatie in 3 stappen: eerst de slides, dan analyse en daarna je verhaal in de vorm van een presentatie. Een mooi voorbeeld van data storytelling. Hieronder lees je hoe je met deze drie stappen meer impact kunt maken met je analyse.

Stap 1: Maak eerst je slides

Maak direct de presentatie van je analysevraag. De presentatie van je analyse is namelijk net zo belangrijk als de analyse zelf. In deze presentatie vraag die je jezelf moet stellen in deze stap is: wat is het verhaal dat je wilt vertellen? Als je hier antwoord op geeft voor je begint met analyseren, heeft dat een belangrijk voordeel. Ten tweede kun je dit verhaal voordat je begint al bespreken met je stakeholders. Je maakt hen zo medeverantwoordelijk om er ook echt wat mee te gaan doen als je werk af is.

Stap 2: Analyseer gericht

De tweede stap is de analyse zelf. Nu je presentatie af is en je het verhaal dat je wilt vertellen hebt afgestemd, kun je heel gericht aan de slag. Je hebt voor jezelf een kader gemaakt waarbinnen je kan gaan zoeken naar de relevante onderbouwing van je verhaal. Dat is heel wat effectiever dan zoeken naar een speld in een hooiberg.

Stap 3: Presenteer je verhaal

In stap 3 kun je van de onderbouwing uit je analyses een mooie eindpresentatie van maken. Hierin presenteer je de resultaten eerst. Dat is een heel belangrijk punt. Denk aan je publiek die graag eerst willen horen wat jouw inzichten zijn. Eventuele disclaimers stop je in de bijlage om afleiding te voorkomen. Je hebt je publiek al meegenomen in je verhaal voordat je begon in stap 1. Nu vertel je ze precies hoe het zit en kunnen zij er direct mee aan de slag. Impact gegarandeerd!

Eye-opener

Deze aanpak was voor mij een echte eye-opener. Want, hoe kun je nou je presentatie al maken als je nog niet weet wat je analyseresultaten zijn? Misschien denk jij op dit moment ook zo. Maar herinner je dan dat je presentatie minstens zo belangrijk is dan je analyse. Dat je een verhaal te vertellen hebt en je collega’s hierin wilt meenemen. Dan klinkt het ineens heel logisch.

Deze aanpak vanuit de consultancy wordt door Cole Nussbaumer Knaflic ook beschreven in haar boek Storytelling with Data.

Ook schreef Forbes in 2016 al een artikel over data storytelling als belangrijkste skill voor elke data professional. Zij leggen ook uit dat het verhaal net zo belangrijk is als de data en de visualisatie. Lees het hele artikel hier.

Tag Archief van: storytelling