Bookaholic #30: Storytelling with data – Weaving Numbers, Crafting Narratives

Từng là “nạn nhân” của việc đọc dữ liệu và cũng là “thủ phạm” tạo ra những biểu đồ khó hiểu, tôi đến với “Storytelling with data” và ấp ủ hi vọng sẽ được học cách biến dữ liệu thành những biểu đồ hoành tráng. Trái ngược với lối nghĩ đó của tôi, tác giả chỉ ra rằng trực quan hóa dữ liệu là nghệ thuật thể hiện câu chuyện đằng sau con số, chứ không phải cố thêm những hiệu ứng hay biểu đồ phức tạp.

Bà Cole Nussbaumer Knaflic là người “từng trải” với việc phân tích và “làm mềm” dữ liệu bằng những câu chuyện thu hút tại nhiều doanh nghiệp, trong đó có Google. Hành trình “tiêu diệt” những biểu đồ kém hiệu quả của bà được tiếp nối với quyển “Storytelling with data”, một trong những viên gạch đầu tiên giúp tôi thoát khỏi vòng lặp chiến đấu với những biểu đồ rối rắm. Dưới đây là 3 bước để thiết kế “chiến dịch” kể chuyện bằng dữ liệu mà tôi đúc kết được từ quyển sách.

Bà Cole Nussbaumer Knaflic – tác giả “Storytelling with data”.
Nguồn: Wikipedia

Hiểu rõ bối cảnh và đối tượng mục tiêu

Tương tự như các marketer dành phần lớn thời gian nghiên cứu thị trường và khán giả mục tiêu trước mỗi chiến dịch, trong trình bày dữ liệu, việc hiểu rõ bối cảnh và đối tượng người xem cũng vô cùng quan trọng. Đó là nền tảng để người trình bày quyết định công cụ truyền tải phù hợp. Theo tác giả, cần trả lời 3 nhóm câu hỏi sau:

• Who: Ai sẽ là người nghe phần trình bày dữ liệu này? Điều họ quan tâm là gì? Nhu cầu của họ là gì đối với vấn đề sắp được trình bày?
• What: Đối tượng mục tiêu cần làm gì sau khi hiểu được câu chuyện đằng sau dữ liệu?
• How: Người trình bày sẽ dùng dữ liệu gì để đánh đúng nhu cầu của người xem và thuyết phục họ hành động theo mục tiêu đặt ra?

Từ đó, bức tranh toàn cảnh về nội dung chính sẽ hiện ra, tác giả gọi đó là “Ý tưởng lớn” – một câu kết luận giúp người trình bày hình dung và theo sát mục tiêu khi trực quan hóa dữ liệu.

“Storytelling with data” trực quan hóa dữ liệu là nghệ thuật thể hiện câu chuyện đằng sau con số, chứ không phải cố thêm những hiệu ứng hay biểu đồ phức tạp.
Nguồn: Tiki

Cùng xem xét ý tưởng lớn sau: “Chương trình học hè thí điểm đã rất thành công trong việc cải thiện nhận thức của học sinh về bộ môn khoa học. Vì thế, chúng tôi đề nghị tiếp tục duy trì, đồng thời phê duyệt xuất quỹ cho chương trình này”. Các yếu tố Who – What – How thể hiện rõ qua ý tưởng lớn trên:

• Đối tượng mục tiêu – Who: Các thành viên giữ quyền quyết định xét duyệt quỹ cho dự án.
• Chúng ta cần họ làm gì? – What: Duy trì và phê duyệt quỹ cho chương trình học hè.
• Chúng ta thuyết phục họ bằng cách nào? – How: Trình bày dữ liệu thể hiện nhận thức của học sinh về bộ môn khoa học đã được cải thiện sau dự án.

Sau khi có cái nhìn cụ thể hơn về bối cảnh và đối tượng mục tiêu, người trình bày dữ liệu cần hiểu rõ những công cụ hiện có trong tay, cũng chính là những loại biểu đồ để chọn được “món nghề” phù hợp nhất cho việc minh họa dữ liệu.

Nguồn: storytellingwithdata.com

Mặc dù có đa dạng các biểu đồ nhưng trên thực tế các “biểu đồ tệ hại nhan nhản ở mọi nơi”, một trong những lý do đến từ việc người trình bày không biết cách chọn biểu đồ đúng với tính chất dữ liệu.

Nguồn: storytellingwithdata.com

Chẳng hạn, biểu đồ dạng cột thường ít được tận dụng vì chúng trông “đơn giản” và phổ biến quá mức. Trong khi đó là lợi thế để người trình bày truyền tải thông điệp một cách rõ ràng và dễ hiểu.

Ngược lại, biểu đồ tròn/ biểu đồ vành khuyên tuy được nhiều người “ưu ái” nhưng thực chất lại gây bối rối cho người xem trong trường hợp các “miếng bánh” trên biểu đồ có giá trị xấp xỉ nhau. Lúc này, người xem sẽ phải so sánh chiều dài các vòng cung bằng mắt, dẫn đến có sự sai lệch nhất định.

Những cái “bẫy” này chính là lời nhắc nhở tốt nhất để người trình bày tìm hiểu ưu – khuyết của các dạng biểu đồ, kết hợp với tính chất dữ liệu để chọn được công cụ minh họa phù hợp nhất.

Đơn giản hóa để truyền tải thông điệp hiệu quả

Mỗi chiến dịch truyền thông đều có một thông điệp chủ đạo riêng, hãy làm tương tự với những biểu đồ. Mỗi biểu đồ đều mang một thông tin quan trọng cần truyền tải và người trình bày cần làm nổi bật thông điệp ẩn sau những “hình vẽ” này đến người xem. Với góc nhìn của bà Cole Knaflic, cách tốt nhất để làm nổi bật thông điệp là loại bỏ những tác nhân gây nhiễu: sự rối rắm. Yếu tố gây rối được định nghĩa là những yếu tố trực quan gây tốn diện tích trình bày nhưng không đem lại giá trị thông tin gì.

Giả sử tôi muốn khảo sát cảm nhận khách hàng về trải nghiệm mua sắm tại doanh nghiệp của mình so với đối thủ. Việc sử dụng nhiều yếu tố tương phản một cách thiếu cân nhắc như biểu đồ bên dưới khiến người xem khó đọc hiểu dữ liệu.

Nguồn: storytellingwithdata.com

Vì vậy, làm nổi bật thông tin thực chất là loại bỏ những yếu tố thừa để người xem chỉ nhìn thấy đúng thông điệp biểu đồ muốn truyền tải. Tác giả gợi ý ứng dụng những nguyên tắc Gestalt về nhận thức thị giác, kết hợp phân tích cách não người tiếp nhận và ghi nhớ thông tin để tối ưu các biểu đồ gây bối rối như trên.

Nguồn: storytellingwithdata.com

Dựa trên các nguyên tắc Gestalt, người trình bày có thể từng bước tối giản những chi tiết thừa nhưng vẫn đảm bảo người xem hiểu các ý quan trọng. Đồng thời, việc đơn giản hóa giúp người trình bày dẫn dắt sự chú ý của người xem đến đúng điểm trọng tâm trên biểu đồ. Cùng xem lại ví dụ trên sau khi đã được chỉnh sửa.

Nguồn: storytellingwithdata.com

Tác giả ứng dụng các nguyên tắc thị giác để giản lược đường kẻ trục y, bỏ hoàn toàn trục X, làm nổi bật chỉ số của doanh nghiệp chính bằng màu sắc khác biệt. Tất cả những thay đổi nhằm hướng người đọc đến việc nhìn thấy sự khác biệt giữa doanh nghiệp chính và các đối thủ ngay lập tức, đây cũng chính là thông tin quan trọng cần thể hiện ở khảo sát này.

Sức mạnh của sự đơn giản và rõ ràng sẽ giải phóng người trình bày khỏi suy nghĩ phải sử dụng hết mọi yếu tố trực quan của một biểu đồ từ đường kẻ lưới, màu sắc sặc sỡ, nhãn dán dữ liệu… Thay vào đó, chọn lọc đúng một số yếu tố quan trọng sẽ góp phần làm nổi bật dữ liệu và thông điệp cần truyền tải đằng sau những con số đó.

Nghệ thuật thiết kế và kể chuyện lôi cuốn

Nghệ thuật kể chuyện là yếu tố dẫn dắt người xem đi qua từng thông điệp của dữ liệu để đến lời kêu gọi hành động ở cuối cùng. Quá trình kể chuyện với dữ liệu cũng tương tự với xây dựng cốt truyện cho các tác phẩm điện ảnh hay kịch nói, gồm các phần mở đầu – diễn biến – kết thúc.

Làm nổi bật thông tin thực chất là loại bỏ những yếu tố thừa để người xem chỉ nhìn thấy đúng thông điệp biểu đồ muốn truyền tải.

Trong đó, phần mở sẽ thiết lập các yếu tố cần thiết của một câu chuyện như bối cảnh, nhân vật chính, những vấn đề và kết quả hướng tới. Phần diễn biến sẽ là “dư địa” cho người trình bày phân tích diễn tiến của vấn đề thông qua dữ liệu, dẫn chứng hoặc hậu quả nếu không thực hiện một hành động nào đó. Đây là nền tảng để người trình bày kết thúc câu chuyện với một lời kêu gọi hành động rõ ràng nhằm thuyết phục người nghe.

Tuy nhiên, câu chuyện không nhất thiết phải luôn theo “khuôn mẫu” về trình tự thời gian như trên. Thay vào đó, người trình bày có thể linh hoạt sắp xếp cấu trúc mạch truyện với mục tiêu truyền tải hiệu quả thông điệp xuyên suốt quá trình kể. Tôi hoàn toàn có thể bắt đầu với một cái kết (bao gồm lời kêu gọi hành động) trước khi đưa ra những dữ liệu chứng minh và thuyết phục người nghe.

Khi mỗi người trình bày có chiến lược sáng tạo câu chuyện riêng, điều quan trọng là cần giữ bức tranh toàn cảnh của câu chuyện minh bạch. Dù bắt đầu với trình tự ngược hay xuôi, hãy giúp người xem hình dung họ sắp nghe điều gì, vì với dữ liệu họ cần một chút thời gian “định hình” những thông tin mình tiếp nhận. Tác giả gợi ý người trình bày chuẩn bị một bản tóm tắt những điểm chính trong câu chuyện sắp được tiết lộ về các con số.

Cuối cùng, hãy để những con số và biểu đồ đi theo tiến độ câu chuyện. Nói cách khác, tuy đã có một biểu đồ hoàn chỉnh cùng với thông điệp rõ ràng, đừng tiết lộ tất cả khi câu chuyện chỉ mới ở phần mở đầu. Thay vào đó, dữ liệu cần liên kết chặt chẽ với thông tin chính ở phần hiện tại của câu chuyện.

Nguồn: storytellingwithdata.com

Một ví dụ đơn giản, với đề bài “phân tích bối cảnh cạnh tranh – giá cả” trên, mạch truyện và “phần nhìn” có thể song hành tương ứng với nhau như sau:

• Bắt đầu với hai điểm dữ liệu tương ứng với cột mốc ra mắt sản phẩm.
• Sau đó nhấn mạnh vào sự thay đổi giá cả qua thời gian bằng cách làm nổi bật hai đường dữ liệu bằng màu sắc.
• Cuối cùng thể hiện mức giá của cả A và B ở mốc thời gian 2014 bằng cách thêm điểm dữ liệu ứng với năm 2014.

Phối hợp hiệu quả việc trình bày dữ liệu theo từng giai đoạn câu chuyện sẽ mang đến một trải nghiệm toàn diện hơn cho người nghe khi họ không cần cố sức để tìm ra đâu là vị trí dữ liệu đang được đề cập. Câu chuyện lôi cuốn sẽ khiến cả những con số cũng trở nên hấp dẫn, từ đó giúp người trình bày dễ dàng thuyết phục đối tượng mục tiêu tin tưởng và hành động.

Kết

Bằng cách hướng dẫn người đọc “làm bạn” với dữ liệu, quyển sách là bước đệm giúp tôi bước ra khỏi nỗi sợ khi phải “đụng mặt” dữ liệu và biểu đồ. Những gợi ý chỉ đơn giản xuất phát từ việc hiểu đúng mục tiêu và tối giản hóa cách trình bày để truyền tải thông điệp hiệu quả hơn.

Vậy nên, sức hút trong câu chuyện của mỗi người trình bày dữ liệu sẽ còn phụ thuộc vào khả năng ứng dụng những nguyên tắc này và tần suất tiếp xúc với nhiều “đề bài” khác nhau. Một trong những cách bắt đầu đơn giản nhất là nghiền ngẫm từng chương sách, đồng hành cùng tác giả Cole Knaflic cải thiện các biểu đồ “rối rắm” trong từng case-study của “Storytelling with data.”

Phương Quyên / Brands Vietnam
* Nguồn: Brands Vietnam