Em um mar de dados e dashboards, o que realmente chama atenção e influencia decisões é a narrativa por trás dos números. De acordo com boas práticas fomentadas pelo Tableau – recurso de análise visual e inteligência de negócios –, aplicar estratégias de Data Storytelling permite extrair significados concretos e gerar conexões, que são essenciais para engajar usuários não técnicos. Se o público não consegue extrair a mensagem durante a apresentação de dados, o gráfico não está cumprindo seu papel.
Para contar uma boa história por meio dos dados, é fundamental começar pela pergunta ou objetivo: o que o leitor precisa entender ou fazer a partir dessa informação? A Microsoft, empresa por trás da Power BI – ferramenta de análise que transforma dados em relatórios e painéis imersivos e interativos –, destaca que visualização e Storytelling são complementares. Ou seja, a visualização dá credibilidade e o Storytelling conduz à ação de forma lógica.
João Paulo Castro, CEO da Datrix, abordou o tema ao falar sobre ferramentas de visualização de dados para a editoria ColetivaTech. Para ele, “a visualização de dados precisa ser uma irmã gêmea do Storytelling”. Além disso, um dos erros mais comuns ocorre quando o design da apresentação no dashboard é priorizado em detrimento da narrativa. A forma como a história é contada por meio dos números é o que vai transformar métricas em estratégia. Por isso, é essencial que exista um encadeamento lógico na exibição das informações.
Em resumo, usar Storytelling na apresentação de dados é um passo além da estética: para que possa cumprir seu papel estratégico, cada visualização precisa ter lugar, enredo e tema. Abaixo, seguem algumas das boas práticas que são estimuladas tanto pela Microsoft quanto pelo Tableau na hora de aplicar o Data Storytelling e narrar a história que existe por trás dos números.
Boas práticas para aplicar Storytelling com dados:
– Definir o propósito da narrativa: a construção da história começa pela pergunta central ou insight que se deseja comunicar;
– Considerar a audiência: linguagem, profundidade e visual são adaptados de acordo com quem vai consumir os dados;
– Seguir uma lógica clara: apresentar início, meio e fim, com decisões conscientes sobre revelar a conclusão logo ou construir até ela;
– Selecionar o gráfico adequado para cada insight: linhas demonstram tendências, barras permitem comparações e mapas trazem a dimensão geográfica;
– Definir papéis funcionais para as cores: o uso de contrastes destaca o insight principal, enquanto a consistência visual evita confusão;
– Priorizar a simplicidade: elementos desnecessários, como grid lines, rótulos duplicados ou excesso de pontos, são eliminados para facilitar a leitura;
– Destacar pontos-chave: anotações, títulos claros ou indicadores visuais chamam atenção para o que mais importa;
– Orientar a leitura por meio de hierarquia visual: organizar elementos conforme o olhar percorre a tela;
– Dar contexto aos números: comparações com períodos anteriores, benchmarks ou metas ajudam a dar sentido às métricas;
– Conectar narrativa e ação: apontar para decisões concretas ou próximos passos.
Alavancar essas tecnologias é fundamental para otimizar operações e potencializar o crescimento de negócios a longo prazo. Por isso, a partir de agora, o cenário de tecnologia para marketing passa a contar com um espaço dedicado neste portal. Acompanhe na nova editoria ColetivaTech.
