Идем дальше. Помимо рассказа мы должны помнить, что любой бизнес представляет из себя сложную форму кооперации людей. Всякие сложные союзы, опасные игры и прочие непростые политические моменты. Но любой сложный бизнес хочет получать ответы на регулярные и простые вопросы, которые помогают двигаться дальше. Сложный бизнес хочет получать обратную связь, чтобы бизнес-лидеры смогли понять, что именно происходит не так, почему нарушаются их ожидания.

В какой-то момент я понял, что прежде, чем придумать историю, нужно разобраться в том, что именно будет моим инструментом для хорошей истории.

Большинство вопросов, поднимаемых ежедневно, можно стандартизировать, а значит, они конечны. Как я это понял? Очень просто.

Бизнес – это всегда набор функций. Функции в основном всегда состоят из отдельных департаментов, и такое разделение существует для того, чтобы решать вполне конкретные проблемы.

Существует также ряд вопросов, которые становятся уникальными. Ответ на них представляет собой полноценный кейс.

Кейс необходим для того, чтобы организация не задавала один и тот же вопрос несколько раз. От этого сегодня страдает большинство организаций. Обычно, чтобы ответить на эти вопросы, каждый уважающий себя руководитель департамента создает под столом свой собственный отдел аналитики, так называемый Data Silos, который фактически отвечает на одни и те же вопросы без возможности скоординированной работы над ними.

Усиление коллаборации между разными Data Silos – одна из важнейших задач при организации работы аналитической функции внутри организации.

Важно помнить, что сторителлинг конкретного кейса с использованием данных отличается от сервиса, который позволяет регулярно отвечать на вопрос. Рассмотрим пример. К вам может обратиться руководитель по маркетингу в конкретном банке с запросом помочь разобраться, почему маркетинговая кампания по привлечению новых клиентов и активации мобильного банка дает крайне низкие результаты. При этом не стоит ждать детальной постановки задачи или описания данных, с которыми вам предстоит работать. В большинстве случае разбор аналогичных кейсов – это постоянная работа с неизвестными переменными, поиск и исследование неописанных процессов, а также выявление проблематики.

В случае с кампанией, низкий результат отклика вполне может иметь ряд причин, которые вы сможете выявить в процессе исследования:

• Некорректная выборка клиентских данных, участвующих в рассылке уведомлений и предложений. Из-за ошибок в качестве данных вместо ожидаемых сегментов, могут быть совсем не те, или в один сегмент могут быть объединены несколько клиентских сегментов, часть из которых требует дополнительной стимуляции до момента принятия решения. Например, по ряду причин случайно объединили клиентов из возрастной группы (50+ и выше) и молодой возрастной группой (20+). Так, группа 50+ в большинстве случае будет требовать дополнительной коммуникации, а также вполне возможно, что выбранный канал коммуникации будет неэффективен для них.

• Ошибки в контактных данных. Человеческий фактор может сработать в случае, если в процессах нет достаточной степени контроля по работе с данными. Например, при работе с зарплатным реестром (реестр сотрудников предприятий, получаемый банками для выпуска банковских карт) сотрудник, выполняющий проверку данных на стороне предприятия, может не иметь доступа к контактным данным и для каждого из сотрудников предприятия укажет контактный номер бухгалтера предприятия. В этом случае вся коммуникация не дойдет до конкретного сотрудника.

• Текст коммуникации и интеграция в процессы. Текст коммуникации так же может содержать ошибки или неточности, например, вместе с предложением по активации мобильного банка может идти предложение по тому или иному банковскому продукту (от открытия вклада до оформления карты), при этом может быть непонятно, как именно оформлять этот самый продукт. Банковские отделения могут не иметь конкретного бизнес-процесса, поддерживающего оформление продуктов в заявленной кампании: при предложении активировать интернет-банк, в отделениях может не быть соответствующего процесса, где клиентские менеджеры смогут объяснить, как именно это сделать.

При построении и исследовании «воронки», список проблем обычно достаточно широк и не ограничивается указанными кейсами. Таким образом, за задачей исследования «почему конверсия маркетинговой кампании находится на низком уровне» может лежать целый пул проблем. Как их правильно скоммуницировать? Большая часть из них касается работы нескольких подразделений и может носить системных характер, то есть такие проблемы могут повторяться.

Проблемы могут быть специфичны, и их понимание может потребовать определенного погружения в то, как выглядит и работает текущий бизнес-процесс запуска новой кампании. К такому погружению заказчик исследования может быть не готов:

• Слишком мало времени доступно для подобного погружения.

• Коммуникационные барьеры – погружение потребует определенных навыков работы с данными, которыми руководитель может не обладать.

• Доверие – руководитель должен довериться в таком погружении сторонней компетенции.

Можно подготовить исследование, но если на его основе не будет принято ни одного решения или не будут решены те проблемы, которые выявлены, то, считайте, что работа выполнена впустую.

Итак, основа успешного кейса – история. Необходимо иметь план, процесс и историю. Рассмотрим историю, предложенную компанией SAS.

В США четыре из пяти наименее любимых брендов – это банкинг. Если предприниматель будет нанимать новых сотрудников, ему проще выписывать чеки и платить за это, что, в свою очередь, проще, чем идти в банк, оформлять счет и зарплатные карты, потому что выстраивать взаимоотношения с небольшим банком слишком сложно. Вот вам вопрос: «Что банк как партнер может сделать, чтобы привлечь новых клиентов?»

Известная американская компания SAS предлагает методологию из четырех шагов:

• Запуск (The setup) – этап не обязательно предполагает выбор между чем-то трагическим или смешным. Достаточно, чтобы было интересно. В приведенном примере можно начать с вопроса: «Почему люди перестают использовать традиционные банковские сервисы?»

• Контекст (The context) – этап предполагает, что необходимо обрисовать общую картину и заполнить те пробелы, которые были обозначены на предыдущем этапе. Лучше использовать визуальные паттерны, чем просто текст. В приведенном примере можно указать следующий контекст: «Отказ от банковских сервисов происходит из-за изменений в жизни, а также фрустрации по отношению к доверию, приватности и низком качеству клиентского обслуживания».

• Опции (The options) – все это приводит к этапу, где рассматриваются возможные решения. В приведенном примере: «Как настройки и функционал в мобильном приложении позволяют предпринимателю видеть ценность?»

• Решение (The action) – на этом этапе необходимо стимулировать аудиторию к действию. Действие может быть любым, главное, чтобы оно подходило по сценарию. В случае с предпринимателем – «дать простую и обратную форму для обратной связи, возможно это будет шаг к еще большей истории».

Нет необходимости готовить стандартные формы отчетов или налаживать систему уведомлений по аномалии. Сторителлинг не предполагает и не призывает аудиторию следовать за процессом, наоборот – это постпроцессное состояние, где самое главное – история.

Если вы находитесь на рабочей встрече, где большинство участников смотрят в цифры и изучают графики, и в вашей зоне компетенции работа с данными, первое что вам следует сделать – отказаться от отчетности.

Отчетность сегодня – это артефакт регулярного процесса. Есть более эффективные способы выявлять отклонения в процессе, которые могут привести к снижению создания ценности в бизнесе. Но все это элементы оперативного управления.

Переходя на стратегический и тактический уровень, нужно понимать, что не так в бизнесе на уровне клиента и учитывает ли развитие организации эти сложности, уязвимости и риски. Здесь неважны показатели конверсии каналов, проникновение продуктов на клиента или среднее время до сделки, хотя большинство компаний по-прежнему в это верит. По-настоящему, всем заправляют истории, именно на них фокусируется внимание менеджмента, когда он погряз в операционной волоките.

Ханс Рослинг – один из самых ранних идеологов сторителлинга с использованием данных, совместно с фондом Gapminder.org разработал решение по демонстрированию важнейших фактов из истории развития человечества – Trendalyzer.

В кратчайшие сроки, более двенадцати лет назад, он построил диалог с публикой в своем выступлении на TED и смог его визуализировать, поставив интереснейший вопрос о том, является ли деление мира на «развитые» и «развивающиеся» страны справедливым. Используя в своем выступлении данные, собранные из различных публичных источников, таких как ООН, он явно показывает, что подобная интерпретация или классификация географических регионов более иррелевантна и имела место только в 1970 году, а с тех пор произошел гигантский скачок в росте уровня продолжительности жизни и повышения уровня благосостояния.

Впоследствии, он регулярно проводил эксперименты по анимированию данных и рассказыванию историй на основании данных. Так, в 2017 году, в одном из своих экспериментов совместно с BBC, он построил рассказ о влиянии третьей промышленной революции на развитие уровня жизни в двухстах различных странах за прошедшие двести лет, включая анализ влияния войн, эпидемий и мировых конфликтов. Эксперимент длился ровно 4 минуты и 42 секунды.

В своих рассказах он использовал только один инструмент, разработанный его командой, визуализируя тренды и интегрируя новый контент. Сложные расчеты и формулы в его рассказе превращались в контекст, который был понятен каждому из участников его лекций, даже самым неподготовленным.

Помимо инструментов, всегда следует обращать внимание на корректность применяемой методологии расчета показателей.

Например, в одном из своих выступлений, касающихся исследования снижения уровня смертности, Ханс Рослинг предположил, что использование показателя средневзвешенного ежегодного прироста для определения размера снижения уровня смертности – некорректно и вводит читателя в заблуждение.

Использование некорректных метрик и показателей – для бизнеса не исключение. При работе с аналитикой часто теряется нить, так что в конечной презентации менеджмент показывают друг другу иррелевантные цифры, которые в принципе не могут существовать рядом. Но ввиду сложности изложения данные факты обычно незаметны для менеджмента. Если весь анализ операционной деятельности компании так же отточен в виде процесса, то никто из менеджмента не будет поднимать вопрос о неуместности тех или иных показателей.

Тем и хорош сторителлинг, он заставляет взглянуть на все с чистого листа.

С 2015 по 2017 годы порталы Import.io, rededit и журнал Economist собрали лучшие примеры Data Storytelling за последние два века:

• Картографическая визуализация о вторжении Наполеона в Россию, 29 ноября 1869, подготовленная Шарлем Жозефом Минаром, французским инженером, топографом и автором проектов портов и каналов. Карта включала в себя 6 (!) различных видов данных:

◊ География – реки, города и сражения привязаны к реальным географическим локациям, где они проходили.

◊ Путь движения армии – направление вторжения армии Наполеона в Россию.

◊ Путь отступления армии – детально проработанный путь отступления армии Наполеона после поражения.

◊ Численность войск – количество оставшихся солдат по мере движения армии (каждый миллиметр представляет десять тысяч человек). Поражает размер понесенных потерь. Наполеон вторгся в Россию с армией в 442 000 солдат, дошел до Москвы с численностью уже в 100 000 солдат и бежал из России небольшим полком в 10 000 человек.

◦ Температура – в зависимости от продвижения армии, указано снижение температуры.

◦ Время – все данные соотносятся с временной шкалой.

• Круговая диаграмма о количестве смертей в Крымской войне, которую подготовила сестра милосердия и общественная деятельница Великобритании Фроленс Найтингейл. В своих трудах она впервые использовала круговые диаграммы, тем самым став их изобретателем. Она подготовила эти диаграммы, чтобы показать, сколько смертей можно было избежать, если заниматься профилактикой и лечением заболеваний раненных солдат, которые подвергались двойному риску с попаданием в госпитали. На рисунке выделен размер смертности, который наступал от болезней или инфекций уже в госпиталях, куда попадали раненые солдаты. Диаграмма сестры Найтингейл конкретна, наглядна и имеет четкий «call to action», но она не идеальна, как утверждает журнал Economist. Так, каждый из цветных клиньев измеряется из центра, поэтому частично закрывает друг друга (вот только эта книга черно-белая, поэтому советую найти диаграмму в Интернете). В дополнении число смертей не указано, хотя это был относительный размер. Но даже несмотря на это, данная инфографика была включена в отчет комиссии по проблемам здоровья в армии, и оказала положительное воздействие на принимаемые решения.

• Экономические диаграммы и чарты шотландского инженера и основателя графических методов статистики Уильяма Плейфэра. Плейфэр изобрел линейчатый график и гистограммы для представления данных. Ряд его диаграмм отражает торговый баланс для Англии. Он был первым, кто показал размеры и экспорт на одном графике, сформулировав тезис о влиянии сдвига торгового баланса на уровень развития той или иной страны.

Один из самых известных его графиков отражает еженедельную заработную плату хорошего механика. Этим графиком он пытался пояснить связь себестоимости пшеницы и стоимости механистического труда. Один из выводов графика: стоимость пшеницы сегодня стала несоизмеримо мала с переходом к механистическому труду. Использование Плейфэром горизонтальной и вертикальной осей для представления времени и денег стало новшеством для того времени. Он был первым, кто использовал данные не только для того, чтобы информировать, но и для того, чтобы убеждать принимать решения и проводить кампании.

• Самые громкие районы Нью-Йорка. В своей статье в январе 2015 в журнале The NewYorker известный аналитик, преподаватель Института Пратта и автор проекта I Quant NY (Я считаю NY), Бен Веллингтон, используя публичные данные, определил худшие для проживания районы Нью-Йорка по уровню шума. Проанализировав за несколько лет все обращения по уровню шума среди жителей мегаполиса, Бен категоризировал все обращения жителей по темам и по географии, определив районы с наиболее высоким уровнем шума. Самым шумным стал район Мидтауна Манхэттена, где среди лидеров раздражения были строительные работы, вечеринки, громкая музыка и громкие разговоры. Статья вызвала большой резонанс в обществе, на что Департамент полиции и Департамент защиты окружающей среды взяли на себя обязательства разработать индивидуальные решения для различных районов города. С наглядным результатом анализа Веллингтона можно ознакомиться здесь:

Не благодарите.