Data Storytelling: Kỹ năng kể câu chuyện đằng sau những con số

marketing foundation

Tomorrow Marketers – Khi doanh nghiệp của bạn bắt đầu thu thập và tổng hợp dữ liệu, điều khó khăn tiếp theo là làm thế nào trích xuất giá trị từ nó. Dữ liệu của bạn có thể ẩn chứa những insight cực kỳ quý giá, nhưng chúng sẽ không có giá trị gì trừ khi những insight đó được khám phá, và chuyển thành hành động hoặc kết quả kinh doanh.

Trong một cuộc phỏng vấn năm 2009, Google’s Chief Economist – Dr. Hal R.Varian đã phát biểu: “Khả năng làm việc với dữ liệu – để hiểu, xử lý nó, trích xuất giá trị từ nó, để visualize, và để communicate nó – trở thành một kỹ năng cực kỳ quan trọng trong những thập kỷ tới. Tua nhanh đến thời điểm hiện tại và nhiều doanh nghiệp sẽ đồng ý với đánh giá sắc sảo của Varian.

Nhu cầu về data storytellers sẽ tăng vọt trong tương lai

Mặc dù dữ liệu ngày càng phổ biến, nhưng hầu hết các công ty vẫn đang tuyệt vọng tìm kiếm ứng viên có khả năng làm việc với dữ liệu. Một báo cáo của LinkedIn gần đây cho biết, phân tích dữ liệu là một trong những loại kỹ năng hot nhất trong 2 năm qua đối với các nhà tuyển dụng, và đó là danh mục duy nhất luôn xếp trong top 4 trên tất cả các quốc gia mà họ phân tích.

Nhưng điều thú vị là, phần lớn các vị trí tuyển dụng hiện tại chỉ tập trung vào các kỹ năng phân tích (analysis skills) và chuẩn bị dữ liệu (data preparation) – đây không phải là các last-mile skills  giúp chuyển insight thành hành động. Nhiều ứng viên cực mạnh với bằng kinh tế, toán học hoặc thống kê, vẫn gặp khó khăn với việc truyền đạt insight của họ cho người khác một cách hiệu quả – hay nói cách khác, họ không thể kể được câu chuyện đằng sau những con số.

Nhu cầu về data storytellers sẽ tăng vọt trong tương lai. Với sự tăng trưởng mạnh mẽ của các phần mềm analytics & business intelligence, số người có khả năng đọc hiểu insight từ dữ liệu sẽ tăng cao, không nhất thiết cần tới các nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp. Loại công cụ mới này sẽ giúp mọi phòng ban kinh doanh dễ dàng truy cập và tự khám phá dữ liệu. Kết quả là, chúng ta sẽ thấy một số lượng lớn insight được khám phá ra trong công ty. Tuy nhiên, trừ khi chúng ta có thể cải thiện việc truyền đạt những insight này, nếu không, không ai sẽ hành động và không có thay đổi nào xảy ra.

Data Visualization expert – Stephen Few cho biết: Đằng sau những con số là một câu chuyện xuyên suốt. Những insight đáng giá sẽ được hé lộ thông qua một data story. Cụm từ Data Story – có thể link tới nhiều thứ – data visualizations, infographics, dashboards, data presentation,… Data storytelling thường được hiểu là minh hoạ dữ liệu một cách hiệu quả, tuy nhiên, nó không chỉ đơn thuần là tạo ra các biểu đồ đẹp, hấp dẫn. Data storytelling là một cách tiếp cận có cấu trúc để truyền đạt data insight, nó bao gồm sự kết hợp của ba yếu tố chính: data, visuals, và narrative.

Khi narrative kết hợp với data, nó sẽ giúp giải thích data đang nói gì, điều gì đã xảy ra và tại sao insight này quan trọng. Một câu chuyện có bối cảnh và các bình luận bổ sung, sẽ giúp cho insight dễ được hiểu hơn. Khi visual kết hợp với data, chúng giúp người xem “giác ngộ” những insight mới, những insight mà không thể nào thấy được nếu không có charts hay graphs. Rất nhiều patterns và trường hợp ngoại lệ thú vị của data sẽ bị ẩn đi trong các hàng, cột của bảng dữ liệu, nếu không có sự trợ giúp của data visualization.

data storytelling

Cuối cùng, khi narrative và visuals kết hợp với nhau, chúng có thể engage hoặc thậm chí entertain người xem. Chúng ta có thể chi hàng tỷ đô la mỗi năm cho các bộ phim để đắm mình vào cuộc sống, thế giới và những cuộc phiêu lưu khác nhau. Khi một câu chuyện với hình ảnh phù hợp, kết hợp với dữ liệu đúng, bạn sẽ có một data story có sức ảnh hưởng lớn, và thuyết phục người xem tạo ra sự thay đổi.  

Tại sao data storytelling cần thiết? 

Hàng ngàn năm qua, storytelling luôn là một phần không thể thiếu trong cuộc sống con người. Ngay cả trong thời đại kỹ thuật số, những câu chuyện vẫn tiếp tục hấp dẫn chúng ta, y hệt như hấp dẫn tổ tiên xa xưa của loài người. Những câu chuyện đóng một vai trò quan trọng trong cuộc sống hàng ngày, từ trò giải trí mà chúng ta tiêu thụ, cho đến những trải nghiệm chúng ta chia sẻ với người khác…

Đối với một số người, việc tạo ra một câu chuyện dữ liệu là một nỗ lực không cần thiết, tốn thời gian. Họ cảm thấy insight hoặc fact có thể tự chúng thuyết minh, miễn là họ báo cáo một cách rõ ràng. Họ nghĩ rằng nếu họ tiết lộ những gợi ý từ insight sẽ ảnh hưởng đến các quyết định đúng đắn. Thật không may, quan điểm này dựa trên giả định sai lầm rằng các quyết định kinh doanh chỉ dựa trên logic và lý do.

Trên thực tế, các nhà thần kinh học đã chứng minh rằng con người đưa ra quyết định dựa vào cảm xúc, chứ không chỉ dựa vào logic. Giáo sư USC – Antonio Damasio nhận thấy những bệnh nhân bị tổn thương ở vùng định hướng cảm xúc (thùy trán) thường gặp khó khăn trong việc lựa chọn một trong số các phương án cho trước. Họ tốn rất nhiều thời gian và công sức để tự lựa chọn nơi để ăn, hay để đặt lịch hẹn.

Điều thú vị ở đây là, khả năng ra quyết định của những bệnh nhân này bị suy giảm đáng kể do sự thiếu hụt về mặt phán đoán cảm xúc. Có thể nói, cảm xúc đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc  giúp não bộ điều hướng các phương án và đưa ra quyết định hợp lý.

Khi bạn tổng hợp insight của mình thành một data story, bạn đã tạo ra cầu nối giữa data và phần xúc cảm của não bộ. Khi các nhà thần kinh học quan sát các hiệu ứng chi tiết trong quá trình quét não của một cá nhân, họ nhận thấy chỉ có 2 vùng não liên quan tới quá trình xử lý ngôn ngữ: vùng phía trước của bán cầu não trái, và vùng rìa của bán cầu não trái.

Tuy nhiên, khi một cá nhân tập trung lắng nghe một câu chuyện nào đó, não bộ của họ sẽ kích thích nhiều vùng hơn. Họ lắng nghe những số liệu, và cảm nhận chúng qua các câu chuyện. Sự khác biệt này đem lại cho data storyteller những lợi ích sau.

  • Khả năng ghi nhớ: Một nghiên cứu từ Giáo sư Chip Heath (tác giả của Made to Stick) của Stanford cho thấy 63% số người có thể ghi nhớ các câu chuyện, nhưng chỉ 5% số người có thể nhớ được số liệu. Dù chỉ có trung bình 2.5 số liệu được đưa vào sử dụng, và chỉ có 10% người tham gia kết hợp câu chuyện, thì mọi người vẫn chú ý vào những câu chuyện nhiều hơn cả.
  • Tính thuyết phục: Trong một nghiên cứu khác, các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm 2 version của một brochure của tổ chức từ thiện Save the Children. Phiên bản brochure dựa trên câu chuyện có thật đã kêu gọi quyên góp được nhiều hơn phiên bản infographic – con số chênh lệch là khoảng $2.38. Những số liệu thống kê về hoàn cảnh của trẻ em Châu Phi đều kém thuyết phục hơn nhiều so với câu chuyện về Rokia, một đứa trẻ 7 tuổi đến từ Mali, Châu Phi.
  • Engagement: Các nhà nghiên cứu cũng nhận thấy khi con người bước vào trạng thái tỉnh táo bất thường, họ sẽ bớt hoài nghi hơn. Thay vì để ý tới các chi tiết nhỏ nhặt, họ sẽ muốn xem diễn biến câu chuyện ra sao. Theo quan sát của nhà toán học John Allen Paulos, “Khi lắng nghe các câu chuyện, chúng ta có xu hướng loại bỏ sự hoài nghi để cảm thấy thoải mái, còn khi đánh giá số liệu thì ngược lại – chúng ta thường hay hoài nghi vì không muốn bị thuyết phục.

Tầm quan trọng của story cũng có thể thấy qua câu chuyện của Ignaz Semmelweis, một bác sĩ sản khoa vào giữa thế kỷ 19, người đã phát hiện ra việc rửa tay có thể cứu sống vô số người, nhưng lại không thể truyền bá ý tưởng của mình tới cộng đồng y khoa đầy đa nghi. Dữ liệu của anh ta bị bỏ quên, ý tưởng của anh ta bị từ chối, và đồng nghiệp đã khiến anh ta mất đi uy tín của mình. 

Đọc thêm: Kể chuyện bằng dữ liệu (data storytelling) không khó chỉ với 4 bước

Một số tips để kể câu chuyện dữ liệu hiệu quả

Cốt truyện (Narrative Structure)

Đa phần các câu chuyện có một cốt truyện chung – một nhân vật chính phải đối mặt với một tình huống phức tạp và tìm cách giải quyết những khó khăn đó để quay trở lại cuộc sống bình thường. 

Tương tự, các câu chuyện dữ liệu sẽ thường đi theo cấu trúc và công thức tường thuật này: bắt đầu bằng cách xây dựng bối cảnh của tình huống hiện tại, sau đó cung cấp các thông tin chi tiết và kết thúc bằng các đề xuất cho vấn đề.

cot-truyen-data-storytelling

Dữ liệu (Data)

Các chuyên viên phân tích thường phải đối mặt với vô số dữ liệu, dẫn tới quyết định dồn tất cả dữ liệu có sẵn vào một biểu đồ. Hành động này có thể khiến câu chuyện dữ liệu trở nên lộn xộn và dễ gây nhầm lẫn cho người theo dõi. 

Đó là lý do vì sao cần phải chọn đúng dữ liệu trong câu chuyện. Brent Dykes đưa ra lời khuyên nên loại bỏ hoặc tổng hợp các điểm dữ liệu thứ cấp (các dữ liệu bổ sung cho thông tin chính và ít quan trọng). Ví dụ dưới đây có thể chứng minh điều này:

chon-du-lieu-khi-data-storytelling
Hình 3. Biểu đồ bên phải thể hiện doanh thu trên mỗi khách hàng đang giảm (phải) hiệu quả hơn so với biểu đồ tổng doanh thu và khách hàng (trái)
chon-du-lieu-khi-data-storytelling-2
Hình 4. Thị phần của các thị trường lớn nhất trở nên rõ ràng khi biểu đồ tròn gộp các thị trường nhỏ và không đáng kể.
chon-du-lieu-khi-data-storytelling-3
Hình 5. Trong trực quan hóa dữ liệu, tối giản các thông tin sẽ giúp biểu lộ thông tin dễ hiểu hơn.

Trực quan hóa (Visuals)

Lựa chọn biểu đồ thích hợp

Mức độ hiệu quả của việc trực quan hóa dữ liệu nằm ở bối cảnh câu chuyện dữ liệu. Khi chọn biểu đồ để trực quan hóa, bạn cần cân nhắc dựa trên thông điệp muốn truyền tải. 

Ví dụ, biểu đồ thanh ngang sẽ biểu đạt tốt hơn biểu đồ tròn với mục tiêu làm nổi bật sự khác biệt về tỷ lệ (Hình 6A so với Hình 6B). Trong khi đó, biểu đồ hình tròn lại là lựa chọn tốt hơn khi minh họa tổng tỷ lệ giữa các danh mục (Hình 7A so với Hình 7B).

chon-bieu-do-khi-data-storytelling
Hình 6A và Hình 6B
chon-bieu-do-khi-data-storytelling-2
Hình 7A và Hình 7B

Điều chỉnh hình ảnh theo thông điệp muốn truyền tải

Khi kể câu chuyện dữ liệu, bạn cần chú ý sắp xếp các hình ảnh phù hợp sao cho đáp ứng nhu cầu của khán giả. Để chứng minh quan điểm này, Dykes đã so sánh hai biểu đồ truyền tải cùng một dữ liệu được tối ưu hóa cho các mục tiêu khác nhau. So sánh Hình 7A và 7B, ta quan sát thấy sự thẳng hàng của các trục ngang giúp người xem dễ dàng so sánh nhanh.

dieu-chinh-hinh-anh-data-storytelling
Hình 8A. So sánh tổng doanh thu từ mỗi quốc gia
dieu-chinh-hinh-anh-data-storytelling-2
Hình 8B. So sánh doanh thu của từng sản phẩm giữa các quốc gia, đặc biệt làm nổi bật sản phẩm B

Mặt khác, Hình 9A và 9B được sắp xếp khác nhau tùy thuộc vào mục tiêu của trực quan hóa.

dieu-chinh-hinh-anh-data-storytelling-3
Hình 9A. So sánh giữa các sản phẩm cho từng phân khúc
dieu-chinh-hinh-anh-data-storytelling-4
Hình 9B. So sánh giữa các phân khúc cho từng sản phẩm

Tập trung sự chú ý của khán giả vào nội dung chính

Khán giả chú ý đến những gì nổi bật trong một biểu đồ. Việc làm nổi bật các điểm chính sẽ chắt lọc các thông tin nhiễu, giúp người xem nắm bắt thông tin chi tiết từ các biểu đồ một cách nhanh chóng. 

Ví dụ, việc đơn giản hóa màu sắc (Hình 10B) và văn bản (Hình 10C) có thể cải thiện đáng kể sự lộn xộn và khó theo dõi (Hình 10A).

noi-dung-data-storytelling
noi-dung-data-storytelling-2
Hình 10B
noi-dung-data-storytelling-3
Hình 10C

Một kỹ thuật khác để tập trung sự chú ý của người xem là tiết lộ thông tin chi tiết trong các giai đoạn bằng các hiệu ứng động (animations). 

Từ ví dụ Hình 11, người xem có thể hình dung được tác động của việc lợi nhuận sụt giảm nghiêm trọng khi bắt đầu dịch Covid-19.

sap-xep-thong-tin-data-storytelling
sap-xep-thong-tin-data-storytelling-2
sap-xep-thong-tin-data-storytelling-3
sap-xep-thong-tin-data-storytelling-4
Hình  11: Sự xuất hiện của từng biểu đồ của từng chỉ số giúp tiết lộ insight trong các giai đoạn khác nhau

Tạm kết

Kể chuyện bằng dữ liệu là một cách hiệu quả để truyền đạt những insights, ý tưởng phức tạp theo cách thu hút và giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định tốt hơn. Để làm được điều này, trước hết bạn cần biết cách đọc, hiểu và phân tích thành thạo dữ liệu. Sau đó, phần quyết định sẽ nằm ở khả năng truyền đạt những insight mà bạn tìm được từ dữ liệu ấy một cách dễ nhớ, dễ hiểu và dễ hình dung. Tất cả điều đó nằm cả trong tư duy phân tích dữ liệu bài bản. Nếu bạn muốn mài sắc tư duy đọc, hiểu và rút ra insight từ dữ liệu, hãy nhanh tay đăng ký khóa học Data Analysis của Tomorrow Marketers ngay hôm nay.

Sẽ có rất nhiều insight đắt giá rơi vào tình trạng trên nếu chúng không được lồng ghép khéo léo vào data story. Tìm ra key insight là một việc, và truyền đạt chúng là một việc khác – cả 2 đều cần thiết trong việc tạo ra giá trị từ khối dữ liệu mà doanh nghiệp của bạn đang có. Để tạo ra một data story, trước hết bạn cần phân tích dữ liệu đúng để phát hiện ra những insight đắt giá.

khoá học Data System sẽ đồng hành cùng bạn để giúp bạn hình thành tư duy logic và những kỹ năng cần thiết khi làm việc với số liệu.

Tagged: