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El data storytelling utiliza la analítica y los diferentes formatos de visualización de datos para comunicar y definir la estrategia de marketing de una marca.
Las cifras no son nada sin historias, pero las historias tampoco son nada sin cifras. Esta frase aparentemente contradictoria resume el objetivo principal de lo que es el data storytelling, que se puede definir como el uso de datos —a través de su análisis— para definir la estrategia de una marca, empresa o acción de marketing.
Los contenidos multimedia en las diferentes plataformas deben basarse en datos para ser realmente efectivos y cumplir objetivos, pero sin olvidarse que la emoción juega un papel fundamental para conectar con el usuario. De nada servirá disponer de información relevante si no sabemos transmitirla: combinar las infografías o mapas animados con los elementos narrativos siempre redundará en un mayor engagement.
En la creación de una narrativa transmedia juega un papel relevante el data storytelling. Esta técnica emplea la analítica y los diferentes formatos de visualización de datos para comunicar y contar historias. En una estrategia digital de marketing es fundamental tomar decisiones y planificar acciones de forma organizada basándose en datos reales. De ahí la importancia de contar con profesionales que sepan interpretar, cotejar y presentar datos para la creación de contenidos multimedia.
El data storytelling implica la combinación de tres elementos: los datos, la visualización y la narrativa.
- Datos o el data science: se trata de la ciencia centrada en el análisis de datos —a partir de redes sociales, encuestas, ventas online…— para extraer información que pueda ser relevante para una empresa/marca a la hora de fijar sus estrategias y acciones de marketing.
- Visualización: cuando manejamos una gran cantidad de datos es importante contar con las herramientas adecuadas para poder visualizarlos y entenderlos a través de infografías, tablas o similares.
- Narrativa: es el elemento clave. A la hora de acercar una marca o producto a un usuario hay que echar mano de una historia, de un storytelling con contenidos coherentes entre sí, que conecten con el usuario y apelen a la emoción. Muchas veces no se trata de vender de forma directa, sino de dar a conocer los valores de una marca, que el usuario se identifique con ella y su filosofía.
La interacción entre estos tres elementos provoca resultados diferentes. Por ejemplo, la narrativa más los datos permite ofrecer una explicación a la audiencia, pero faltaría el contexto; la narrativa combinada con la visualización se traduce en engagement (captación de clientes). Por eso, lo ideal es unir los tres y, si se hace de forma adecuada, lograremos contar una historia que emocione, con datos, que cree una influencia, con un mensaje que llegue a nuestra audiencia, que fidelice clientes y provoquemos en ellos el objetivo buscado.
Una de las ventajas del storytelling con datos es que permite determinar qué es tendencia, ganando en eficiencia y tiempo, una cuestión a menudo determinante en el marketing digital. A ello hay que sumarle que a través de las representaciones gráficas se comprende mejor y de forma más rápida la información, lo que redunda en: descubrir nuevos insights, es más fácil detectar “puntos críticos” o problemas y desarrollar un nuevo lenguaje de negocio a través de las historias. Además, en un momento en el que las fake news están al orden del día, los datos aportan credibilidad y confianza.
¿Cómo crear un data storytelling?
A la hora de establecer una estrategia basada en data storytelling hay que tener en cuenta:
- Conocer bien a la audiencia: saber a quiénes nos dirigimos, cuáles son los targets con los que queremos conectar es fundamental. A esta audiencia objetiva habría que añadir otra, que es aquella a la que presentamos nuestra propuesta y, por lo tanto, la que toma decisiones. Así, por ejemplo, no es lo mismo que lo hagamos ante los altos ejecutivos de una empresa que ante el jefe de marketing.
- Vender una idea, crear una historia: hay que crear historias que emocionen, que sean diferentes, originales… con las que se identifiquen los usuarios. Es fundamental tener claro cuál es el mensaje, las bases de la historia y mantener la unidad.
- Coherencia y objetividad: los datos contribuyen a una mayor precisión en las estrategias pero, al mismo tiempo, es básico saber transmitirlos y que sean accesibles. Es importante usar la concisión y objetividad, y un lenguaje acorde a cada audiencia.
- Imágenes y palabras: aunque la visualización de datos juega un papel relevante (a través de los diferentes formatos) esto no excluye que sean necesarias las palabras para completar el relato.
Ejemplos de data storytelling
Spotify
La plataforma de música en streaming —con más de 156 millones de usuarios— utiliza la gran cantidad de datos que maneja para lanzar cada año Wrapped, una campaña/resumen en la que recopila las canciones, podcasts, artistas y estilos musicales más escuchados durante los últimos doce meses. Y lo hace en un doble sentido: a nivel global e individual. Para ello, utiliza microhistorias “personalizadas” dirigidas a cada uno de sus usuarios.
Google maps
Aquellos usuarios que activan el Historial de ubicaciones pueden acceder a un informe mensual sobre los lugares que más ha visitado, el tiempo que ha pasado en su vehículo privado, cuánto ha usado el transporte público, etc. Con el uso del data storytelling el usuario de la aplicación se convierte en protagonista de una historia que le ofrece rutas personalizadas, recomendaciones basadas en sus hábitos y saber dónde estuvo en un día concreto.
En resumen, el data storytelling se plantea como un reto para unificar dos áreas aparentemente dispares —dato puro y comunicación— con tal de crear una narrativa con historias que conecten y emocionen
