Dans le monde de l’UX, du CX et des études de marché, les équipes d’insights doivent intégrer des histoires dans leurs livrables. En effet, les idées sont plus facilement comprises et mises en œuvre lorsqu’elles sont présentées dans le contexte d’une histoire ou d’un récit plus vaste.
En tissant un récit convaincant autour de leurs résultats, les équipes chargées de l’analyse prospective peuvent aider les décideurs à saisir l’importance de l’information et à l’utiliser pour orienter leurs stratégies et leurs actions.
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L’un des moyens d’y parvenir est de raconter des histoires à partir de données et d’utiliser des référentiels de connaissances. Nous expliquons ci-dessous en détail tout ce que vous devez savoir pour commencer à partager des données de manière plus efficace et plus attrayante.
Qu’est-ce que le data storytelling ?
La narration de données est la pratique qui consiste à utiliser des données pour raconter une histoire. Il s’agit d’utiliser des données pour étayer un récit et aider les gens à comprendre l’importance de la présentation. La narration de données peut être un outil puissant pour expliquer des concepts et des idées complexes d’une manière facile à comprendre et à mémoriser. Elle peut également être utilisée pour persuader les gens d’agir ou de prendre des décisions sur la base des informations présentées.
Pourquoi les histoires sont-elles si efficaces pour communiquer des informations et comment les équipes chargées de la compréhension peuvent-elles les intégrer dans leur travail ?
Tout d’abord, les histoires communiquent efficacement des idées parce qu’elles permettent de replacer les informations dans leur contexte. Lorsque les informations sont présentées dans le contexte d’une histoire, les décideurs peuvent voir comment elles s’intègrent dans un tableau plus large et comprendre non seulement ce que sont les informations, mais aussi pourquoi elles sont importantes et comment elles peuvent être utilisées pour éclairer les décisions stratégiques. Cela peut s’avérer particulièrement précieux pour les décideurs qui n’ont pas forcément d’expérience en recherche UX, CX ou étude de marché, et peut contribuer à garantir que les informations sont facilement compréhensibles et exploitables.
En outre, les histoires communiquent efficacement des idées parce qu’elles sont attrayantes et mémorables. Les gens sont plus susceptibles de prêter attention et de se souvenir des informations lorsqu’elles sont présentées sous la forme d’une histoire plutôt que sous la forme d’une liste aride de faits et de chiffres. En tissant un récit convaincant autour de leurs résultats, les équipes chargées de l’analyse prospective peuvent contribuer à capter l’attention et l’imagination des décideurs et à faire en sorte que les informations soient plus facilement retenues et utilisées efficacement.
En outre, les histoires permettent de communiquer efficacement des idées, car elles peuvent contribuer à instaurer la confiance et la crédibilité. Lorsque les équipes chargées de la prospective présentent leurs résultats dans le contexte d’une histoire, elles démontrent leur engagement à fournir des informations fiables et de grande qualité auxquelles les décideurs peuvent se fier. L’équipe chargée de la prospective peut ainsi devenir une ressource et un partenaire précieux au sein de l’organisation et contribuer à instaurer la confiance et la crédibilité auprès des parties prenantes externes, telles que les clients et les partenaires.
L’utilisation de la narration de données comme moyen de communication des résultats de votre recherche présente plusieurs avantages. Parmi ces avantages, on peut citer: :
- Meilleure compréhension : La narration de données peut aider les gens à comprendre plus facilement des idées et des concepts complexes. En utilisant des images et un langage clair, la narration de données peut rendre l’information plus accessible et plus facile à comprendre.
- Amélioration de la prise de décision : La narration de données peut aider les gens à prendre des décisions plus éclairées. En présentant les informations de manière claire et convaincante, la narration de données peut aider les gens à comprendre l’importance des données et à faire des choix plus éclairés.
- Augmentation de l’engagement : La narration de données peut être une manière plus attrayante de présenter des informations que la simple présentation de données brutes. En utilisant une structure narrative et des visualisations, la narration de données peut retenir l’attention des gens et les faire participer à l’information présentée.
- Amélioration de la communication : La narration de données peut contribuer à améliorer la communication entre les différentes parties prenantes. En présentant les informations de manière claire et concise, la narration de données peut aider des personnes d’horizons et de niveaux d’expertise différents à comprendre et à discuter d’idées complexes.
- Une plus grande responsabilisation : La narration de données peut aider à rendre les gens responsables de leurs décisions et de leurs actions. En présentant les informations de manière claire et transparente, la narration de données peut contribuer à ce que les gens prennent des décisions fondées sur des informations exactes et actualisées.
Comment les équipes chargées de la prospective peuvent-elles intégrer des histoires dans leur travail, et quel rôle les plateformes de référentiel de la prospective jouent-elles dans ce processus ?
L’un des principaux moyens pour les équipes chargées de la prospective d’intégrer des récits dans leur travail est d’utiliser une plateforme d’archivage des données de prospective. Un référentiel d’insights est une plateforme ou une base de données centralisée où les recherches et les insights peuvent être stockés, organisés et consultés par les membres de l’équipe UX, CX ou d’étude de marché. En utilisant une plateforme d’archivage des informations, les équipes chargées des informations peuvent facilement accéder aux projets antérieurs et à leurs résultats et peuvent utiliser ces informations pour identifier les tendances et les modèles au fil du temps.
Par exemple, supposons qu’une équipe de recherche mène une étude sur la satisfaction des clients à l’égard d’un produit ou d’un service particulier. En utilisant une plateforme d’archivage d’informations, l’équipe peut accéder rapidement et facilement à des études antérieures sur la satisfaction des clients et utiliser ces informations pour identifier des thèmes et des schémas communs. Cela peut aider l’équipe à mieux comprendre la satisfaction des clients à l’égard du produit ou du service et à éclairer la conception et l’exécution de son projet de recherche actuel.
Une fois que l’équipe a rassemblé ses résultats, elle peut utiliser la plateforme de dépôt d’informations pour organiser et analyser les données et identifier les principales informations et tendances. Cela peut s’avérer particulièrement utile pour les équipes de recherche travaillant sur des projets de recherche complexes et de grande envergure, car cela permet de s’assurer que les résultats sont organisés et présentés de manière claire et cohérente.
Une fois les informations et les tendances identifiées, l’équipe peut utiliser la plateforme de dépôt des informations pour les intégrer dans un récit convaincant. Cela peut impliquer l’utilisation de la plateforme pour créer des visualisations, telles que des graphiques et des diagrammes, qui aident à illustrer les idées et les tendances clés. Il peut également s’agir d’utiliser la plateforme pour rédiger et organiser un récit qui explique l’historique et le contexte des idées et qui illustre la manière dont elles s’intègrent dans le tableau d’ensemble.
En conclusion, l’équipe chargée de l’analyse prospective doit intégrer ses résultats dans des récits. Un référentiel de connaissances est un moyen efficace d’y parvenir.
