Le langage universel des histoires
Raconter des histoires est l’activité, voire l’art, le plus humain qui soit. De tous temps, nous avons communiqué par la parole en racontant des histoires. En entreprise, cela donne lieu au storytelling, surtout exploité dans les services de communication. Néanmoins, on comprend son intérêt lorsqu’il s’agit d’exposer des analyses de données. En effet, vous qui êtes sans doute amené à présenter vos analyses, vous avez tout intérêt à en faire des histoires. Vous devez allier des compétences en analytiques et en communication pour que vos analyses soient comprises.
De mon côté, je vois émerger le terme de « data-storytelling ». L’art de raconter l’histoire des données de l’entreprise. Cela me semble parfaitement adapté à l’exercice. Parce qu’en réalité, donner des chiffres pour donner des chiffres ne sert à rien. Pour que des recommandations data-driven soient vraiment efficaces, il faut que les données « parlent » à tous les métiers. Des managers aux collaborateurs, les gens veulent comprendre le « pourquoi » et le « comment » des analyses qui leurs sont présentées. Pour avoir envie d’embarquer, ils ont besoin qu’on leur raconte là où on veut aller ensemble. C’est humain.
Les technologies data-driven permettent de disposer d’un volume de données inédit. Les outils de Data Visualisation permettent de mettre ces données en forme, de les visualiser. Mais pour que les données soient comprises, elles doivent être racontées. Toute la difficulté réside donc dans la transformation d’analyses chiffrées, mathématiques, en histoires tangibles qui parlent à tous. Pas de panique, je vous livre tout de suite quelques techniques de data-storytelling basées sur mon expérience.
Prêt pour la prochaine présentation ?
Techniques de data-storytelling : comment raconter des histoires à partir de vos données ?
Comme je vous l’expliquais, j’ai travaillé dans le secteur de la communication et du marketing pendant des années. Forcément, ça laisse des traces. Puis je me suis découvert une appétence pour le traitement de données, ce qui m’a amené à prendre la direction financière d’une agence de communication multinationale. Et, contre toute attente, je me suis rendu compte que j’avais développé quelques techniques de data-strotytelling qui m’était très utiles dans ce rôle. Ces techniques de data-storytelling sont au nombre de 3 : Structurer votre présentation, Connaître votre public, Aller à l’essentiel.
Structurer votre présentation
Il s’agit là de la toute première étape. Structurer votre présentation vous permettra de savoir d’où vous partez, et où vous souhaitez arriver. Je vous suggère de garder à l’esprit qu’il s’agit avant tout de raconter les contextes qui vont mettre les données en valeur. Pour cela, je vous propose une structure simple en trois grandes étapes et d’accompagner ces étapes d’illustration sous forme d’histoire.
Le contexte de base : il s’agit de la situation « en l’état ». C’est à dire le socle de données actuelles sur lequel se base votre analyse. Il peut par exemple s’agir d’une évolution au regard de l’historique de données en votre possession. Vous partez d’un point A et êtes arrivé à un point B.
« Depuis 2000, le chiffre d’affaires de l’entreprise a été multiplié par 10. Néanmoins, nous constatons une perte de vitesse sur le dernier semestre pour l’activité de formation. Cette perte de vitesse s’explique par une chute des récurrences de commande pour le produit X. »
Le contexte projeté : il s’agit de la situation qui se dessine au regard de l’analyse de ces données. Maintenant que vous en êtes au point B, vous avez une estimation de la situation une fois arrivés au point C.
« Si les clients ne commandent plus ce produit autant qu’avant, c’est parce qu’ils sont déçus du service après-vente. Si aucune amélioration n’est apportée à ce niveau, alors le chiffre d’affaires pourrait être réduit de moitié d’ici à la fin de l’année. »
Le contexte désiré : il s’agit de la situation souhaitable, c’est là que vos recommandations ont toute leur importance. Certes, le point C n’est pas idéal, mais il pourrait l’être en activant des leviers opérationnels. C’est un peu le take away de votre présentation, les next step à réaliser.
« À travers la mise en place des actions suivantes, nous pourrons envisager une amélioration durable de notre service après-vente. Cela aura pour conséquence directe de redynamiser le volume de commande de produits X, ainsi que de tous les produits de la même gamme. Dans ce cas, le chiffre d’affaires pourrait alors être doublé d’ici à la fin de l’année. »
Connaître votre public
Vous pourriez utiliser toutes les techniques de data-storytelling du monde, si vous ne connaissez pas votre public ce sera vain. L’objectif de votre intervention est de permettre à un public spécifique de comprendre ce que les données signifient pour lui. Un ensemble de données peut donner lieu à de nombreuses analyses. Mais ces mêmes analyses n’ont pas la même signification pour tous les métiers. Pour rester sur notre exemple de la baisse du chiffre d’affaires, vous aurez différents publics :
Au service financier, nous chercherons à comprendre en quoi la baisse du chiffre d’affaires aura une incidence sur les investissements à venir. Quant aux collaborateurs du service marketing, ils seront intéressés par la récurrence des commandes et chercherons comment améliorer cet aspect. Tandis que les responsables qualité voudront comprendre pourquoi les clients sont mécontents du service après-vente pour l’améliorer.
Il existe autant d’exemples que de publics intéressés. Adapter l’histoire portée par votre analyse à votre public est essentiel pour mettre en évidence les éléments les plus important pour votre public.
Aller à l’essentiel
De long laïus, chargés de détails, d’éléments de description, de bullets points, etc. nuit à votre propos. On a souvent envie d’en dire le plus possible et il n’est pas toujours évident de faire la part des choses entre ce qui importe vraiment et ce qui n’apporte pas de valeur ajoutée au discours. Qui n’a pas déjà assisté à une présentation, ou à un cours, dans lequel la personne qui présente lit ce qui est déjà écrit dans son powerpoint ? Cette erreur pourtant si courante est fatale.
J’adore cette citation d’Antoine de Saint-Exupéry parce qu’elle dit tout. L’idée centrale de votre présentation doit être comprise dès le début, le plus vite possible. Il en est de même pour vos recommandations. S’il y a trop de détails, votre public va se perdre. Ce serait dommage qu’il ne retienne pas l’essentiel de vos recommandations. Dès lors, ce que je vous suggère, c’est de faire un premier jet de votre présentation avec tous les éléments qui vous viennent à l’esprit… puis de couper au couteau. Sous la lame de ces quelques techniques de data-storytelling, ne laissez que l’essentiel ; sans pitié.
Pour les éléments qui restent, pensez à remplacer les mots par des images, des graphiques ou des schémas. Je vous invite à en faire appel à votre côté artistique et à prendre du plaisir dans cette dernière étape. Si ce travail est trop difficile pour vous, vous pouvez faire appel à un graphiste dans un premier temps. Le concept de base, c’est que moins votre support contient de texte, mieux c’est. Le plus important, c’est vous qui le direz. Ou plutôt, c’est vous qui le raconterez 😉
PS : Peut-être avez-vous déjà vu cette vidéo. Je l’ajoute ici parce qu’il s’agit d’un exemple formidable d’animation de données. Imaginez tous les graphiques, toutes la palabre, qui aurait été nécessaire pour raconter ce qui se déroule dans cette vidéo…
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