Data Storytelling: Warum es für dein Unternehmen entscheidend ist

1. Was ist Data Storytelling und für wen ist es wichtig?
2. Was ist Data Storytelling?
3. Die Elemente des Data Storytellings
4. Vorteile des Data Storytellings
5. So entwickelst du eine Story für deine Daten
6. Beispiele für Data Storytelling in verschiedenen Branchen
7. Trends und Best Practices im Data Storytelling
8. Diese Tools helfen beim Data Storytelling
9. Fazit

Was ist Data Storytelling und für wen ist es wichtig?

Data Storytelling ist ein Mittel, welches Unternehmen dabei unterstützt, besser zu kommunizieren und intelligentere, sichere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dabei geht es um datenbasierte Stories, die Menschen leicht greifen und verstehen können. Denn die Datenmenge wächst exponentiell – allein bis 2025 wird ein Volumen von 175 Zettabyte (175 Milliarden) weltweit erwartet. Rohdaten sind oft schwer zu interpretieren und bieten wenig Mehrwert, solange sie nicht in einen verständlichen und nachvollziehbaren Kontext gestellt werden. Hier kommt Data Storytelling ins Spiel – die Kunst, komplexe Daten durch narrativen Kontext und Visualisierungen in überzeugende Geschichten zu verwandeln. Doch was genau steckt hinter diesem Konzept und für wen ist es besonders relevant?

Was ist Data Storytelling?

Data Storytelling ist eine effektive Methode, um komplexe Daten verständlich und ansprechend zu präsentieren. Es verbindet Datenanalyse, Erzähltechniken (wie Storytelling) und Visualisierung, um aus Zahlen und Fakten eine greifbare, verständliche Geschichte zu entwickeln. Es geht darum, die wichtigsten Erkenntnisse aus einer Vielzahl von Daten herauszudestillieren und diese auf eine Weise zu präsentieren, die die Zielgruppe emotional anspricht und zur Handlung motiviert. Im Kern geht es beim Data Storytelling darum, Daten in eine Geschichte zu verpacken, die verständlich ist, Emotionen weckt und zum Handeln motiviert – sprich, die Entscheidungsfindung unterstützt. Ein simples Beispiel bildet die Analyse von Verkaufszahlen: Während ein reiner Bericht zeigt, dass die Verkaufszahlen eines Produkts gestiegen sind, zeigt erfolgreiches Data Storytelling diese Information im Kontext der Gesamtstrategie, erklärt, warum die Verkaufszahlen gestiegen sind und welche weiteren Maßnahmen ergriffen werden sollten, um diesen Trend fortzusetzen.

Die Elemente des Data Storytellings

Quelle: Eigene Darstellung

Eine erfolgreiche Daten-Story basiert auf drei wesentlichen Elementen. Daten: Jede Daten-Story beginnt mit den zugrundeliegenden Informationen. Diese müssen akkurat, sauber und gut strukturiert sein, um die Geschichte glaubwürdig zu machen. Datenmanagement und -bereinigung spielen dabei eine entscheidende Rolle. Ohne eine solide Datenbasis wird die Story ungenau und verliert gegebenenfalls an Glaubwürdigkeit. Narrativ: Die Geschichte um die Daten ist das Herzstück des Data Storytellings. Sie sollte eine klare Struktur haben, mit einem einleitenden „Hook“, einer Spannungskurve und einem Schluss, der eine klare Erkenntnis oder Handlungsempfehlung liefert. Das Narrativ vermittelt den Zweck der Daten und verpackt sie in einfacher, klarer Sprache, um die Bedeutung der Daten auf den Punkt zu bringen. Visualisierung: Darstellungen wie Infografiken, Diagramme oder animierte Charts sind wichtig, um Daten zugänglicher zu machen. Visualisierungen helfen, Zusammenhänge aufzuzeigen und komplexe Informationen auf einen Blick verständlich zu machen. Wenn du mehr über die Darstellung von Daten wissen möchtest, schau dir diesen Artikel zum Thema Datenvisualisierung an.

Vorteile des Data Storytellings

Reine Daten sind schwer zu fassen für das menschliche Gehirn. Geschichten hingegen nicht. Data Storytelling kombiniert beides und ist effektiv, weil:

1. Komplexität reduzieren: Einer der größten Vorteile des Data Storytellings ist es, komplexe Informationen auf verständliche Weise darzustellen, die einfach zu verstehen sind.
2. Emotionale Bindung: Geschichten wecken Emotionen. Data Stories nutzen diese Eigenschaft, um den Leser*innen intellektuell sowie emotional anzusprechen. Dies fördert das Engagement und die Bereitschaft, sich mit Daten auseinanderzusetzen.
3. Bessere Entscheidungsfindung: Data Storytelling unterstützt Geschäftsentscheidungen, indem es wichtige Erkenntnisse klar und überzeugend darstellt. Durch die Kombination von Daten, Narrativen und Visualisierung können Entscheidungsträger*innen schneller und sicherer handeln. Das kann in kürzeren Sales-Cycles resultieren und die Abschlussquote erhöhen.
4. Stärkere Überzeugungskraft: Argumente mit Daten zu untermauern, baut mehr Vertrauen auf und erhöht die Glaubwürdigkeit. Data Stories machen sich genau das zunutze.
5. Sicherheit: Unternehmen, die auf Daten setzen und diese in ihrer Kommunikation nutzen, haben eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass die Botschaften die Zielgruppe abholen.

So entwickelst du eine Story für deine Daten

Quelle: Eigene Darstellung

Die Erstellung einer Daten-Story folgt einer ähnlichen Struktur wie das Schreiben eines traditionellen Narrativs. Diese Schritte geben dir Ideen, die dir helfen, eine wirkungsvolle Daten-Story zu erstellen. Zuerst definierst du dein Ziel, um die weiteren Parameter zu setzen, die darauf einzahlen, und überlegst, welche Botschaft du mit deinen Daten vermitteln möchtest. Im nächsten Schritt ist die Zielgruppenanalyse und -definition an der Reihe, die notwendig ist, um den Rahmen deines Narrativs zu setzen. Jetzt geht es an die Sammlung und Aufbereitung von ausreichend Daten, die deine Botschaft untermauern. Hier bieten sich Marketing-Analytics-Tools sowie Data-Management-Platforms an. Je mehr Zeit du hier investierst, desto belastbarer und präziser ist dein Narrativ. Wenn dein Fundament steht, skizzierst du die Struktur deiner Story – von der Einleitung über die Höhepunkte bis hin zum Abschluss. Überlege, welche Informationen du zu welchem Zeitpunkt präsentieren möchtest, um die Leser*innen zu fesseln und zum Nachdenken anzuregen. Anschließend schreibst du deine Daten-Story – klar und präzise, die wichtigsten Erkenntnisse prägnant auf den Punkt. Nutze Diagramme, Grafiken und andere visuelle Elemente, um die Daten anschaulicher zu machen. Visualisierungen sind oft der Schlüssel, um komplexe Zusammenhänge schnell und prägnant zu vermitteln.

Beispiele für Data Storytelling in verschiedenen Branchen

Klingt alles sehr theoretisch zum Thema Storytelling mit Daten? Verstehe ich. Hier hast du drei Beispiele aus verschiedenen Branchen.

1. Unternehmensberatung: Eine renommierte Beratungsfirma analysierte die Produktivitätsdaten von 500 mittelständischen Unternehmen über fünf Jahre hinweg. Dabei stellte sie fest, dass Unternehmen, die flexible Arbeitsmodelle eingeführt hatten, eine 23 % höhere Zufriedenheit der Mitarbeiter*innen und eine 17 % gesteigerte Produktivität aufwiesen. Die Berater*innen erstellten ein interaktives Dashboard, das es den Klient*innen ermöglichte, die Auswirkungen unterschiedlicher Arbeitsmodelle auf Zufriedenheit und Produktivität zu simulieren. Diese datengestützte Erzählung half den Unternehmen, die Vorteile flexibler Arbeitsmodelle greifbar zu machen und lieferte eine überzeugende Basis für Veränderungsvorschläge.
2. Private Equity: Ein PE-Unternehmen untersuchte die Performance von 100 Portfoliounternehmen im Tech-Sektor. Die Analyse ergab, dass Unternehmen, die in den ersten zwei Jahren nach einer Übernahme mindestens 30 % ihres Budgets in Forschung und Entwicklung investierten, eine durchschnittliche Wertsteigerung von 45 % über fünf Jahre erzielten, verglichen mit nur 22 % bei geringeren F&E-Ausgaben. Diese Erkenntnisse wurden in einer interaktiven Infografik veranschaulicht, die den Zusammenhang zwischen F&E-Investitionen und Unternehmenswert verdeutlichte. Diese Datenstory half dem PE-Unternehmen, seine Investitionsstrategie zu optimieren und Investoren von der Bedeutung kontinuierlicher Innovation zu überzeugen.
3. SaaS-Unternehmen: Ein führendes SaaS-Unternehmen im Bereich Customer-Relationship-Management (CRM) nutzte Data Storytelling, um die Effektivität seiner KI-gestützten Funktionen zu verdeutlichen. Durch die Analyse anonymisierter Nutzungsdaten von über 10.000 Kund*innen stellte das Unternehmen fest, dass diejenigen, die die KI-Funktionen intensiv nutzten, eine 28 % höhere Konversionsrate bei Kund*innen und eine 35 % verbesserte Kundenbindung erzielten. Diese Erkenntnisse wurden in einem fesselnden Videobericht präsentiert, der die Reise eines fiktiven Unternehmens von traditionellen CRM-Ansätzen hin zu KI-gestützter Kundenbetreuung nachzeichnete. Durch diese anschauliche Datenstory konnte das SaaS-Unternehmen den Mehrwert seiner KI-Funktionen effektiv kommunizieren und Kunden zur verstärkten Nutzung dieser Features motivieren.

Diese drei Beispiele zeigen, wie Data Storytelling in der Praxis funktioniert und ein Narrativ anhand von Daten erzählt.

Trends und Best Practices im Data Storytelling

Quelle: Eigene Darstellung

Data Storytelling ist für Unternehmen keine neue Methode, doch der Prozess war lange zeitaufwändig und manuell. Früher mussten Mitarbeiter*innen Daten aufwendig zusammenstellen, Visualisierungen entwerfen und die Geschichte dahinter entwickeln – meist unter der Leitung von IT-Teams oder Datenwissenschaftler*inen. Diese Expert*innen hatten oft nicht die notwendigen Soft Skills, um die Daten in eine verständliche und überzeugende Geschichte zu verwandeln, die von Entscheidungsträger*innen leicht erfasst werden konnte. Heute sieht das anders aus: Moderne Storytelling-Plattformen, die nahtlos mit ERP-Systemen verbunden sind, ermöglichen es Teams aus verschiedensten Abteilungen, gemeinsam an Daten-Stories zu arbeiten. Durch die Zusammenarbeit von Business-Analyst*innen, Marketingexpert*innen und Designer*innen entstehen tiefere Einblicke und dadurch verständlichere und ansprechendere Geschichten. Mit neuen No- und Low-Code-Lösungen und fortschrittlichen Analyse-Tools, die auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen basieren, können Unternehmen den Prozess stark beschleunigen und vereinfachen. Wo früher viele Stunden in die Datenaufbereitung flossen, können heute Daten-Stories effizienter und effektiver erstellt werden. Prognosen wie die von Gartner sagen voraus, dass Data Storytelling bis 2025 die bevorzugte Methode sein wird, um Analysen zu nutzen. Automatisierte Analysemethoden werden dabei rund 75 % der erstellten Daten-Stories generieren – und somit die Art und Weise revolutionieren, wie Unternehmen datenbasierte Entscheidungen treffen.

Diese Tools helfen beim Data Storytelling

Bei OMR Reviews haben wir eine große Auswahl an Tools, die dich bei deiner Arbeit unterstützen. Folgende Tools helfen dir dabei, Daten-Stories zu erstellen:

Google Analytics

The ADEX

Microsoft Azure Data Factory

Mongodb

Keboola

Fazit

Data Storytelling ist eine effektive Technik, um aus trockenen Zahlen und Daten ansprechende und verständliche Geschichten zu entwickeln. Es ermöglicht Unternehmen, ihre Erkenntnisse ansprechend zu teilen und so eine hohe Glaubwürdigkeit zu erzielen. Durch die Kombination von Daten, Narrativen und Visualisierung wird die Entscheidungsfindung optimiert und der Mehrwert der Daten maximiert. Unternehmen, die Data Storytelling erfolgreich nutzen, profitieren von besserem Engagement, klareren Botschaften und schnelleren Entscheidungen ihrer Zielgruppe.