Miriam Rupp

Gründerin, PR- und Storytelling-Expertin, Berlin

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Unternehmenskommunikation: 5 Tipps für Storytelling mit Daten

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Aufschlussreiche Datenanalysen, die Zielgruppen wirklich verstehen, sind eine Herausforderung für viele Unternehmen. Tipps von Brand-Storytelling-Expertin Miriam Rupp, wie Unternehmen Daten wirksam für ihre Unternehmenskommunikation nutzen.

Ob als Grundlage für Entscheidungen im Management oder Verkaufsargument im Vertrieb - für viele Unternehmen sind Daten in der internen und externen Kommunikation unverzichtbar. Doch erst wenn die Zielgruppe die Zahlenanalysen versteht, kann sie dazu motiviert werden, daraus entsprechende Konsequenzen abzuleiten. Geschichten helfen dabei, diese komplexe Welt zu vereinfachen. Die Herausforderung bei der Datenvisualisierung ist für Unternehmen jedoch, aus einem Übermaß an Informationen die Essenz herauszuziehen und diese so zu präsentieren, dass sie Verständnis, Emotion und Handeln bewirkt. Miriam Rupp, Geschäftsführerin der Berliner PR-Agentur Mashup Communications und Autorin des Buches " Storytelling für Unternehmen", hat fünf Erfolgsfaktoren für Big Data Storytelling aufgeschlüsselt, mit denen Unternehmen die Weichen für Unternehmensgeschichten stellen, die mit weit mehr als nur Kuchendiagrammen erzählen: 


1. Ein guter Anfang: greifbare Daten im Kontext

Genau wie in einer guten Geschichte, sollte auch eine Auswertung einen Anfangs-, Mittel- und Endteil besitzen. Der Anfang, also die Einleitung, stellt die Daten in einen Kontext, mit dem sich das Publikum identifizieren kann und der die Informationen direkt zu Beginn greifbarer macht. Was sind die Annahmen für eine Vorhersage? Warum schauen wir uns gerade diesen Rückblick an? Was ist der Anlass, sich mit diesen Zahlen zu beschäftigen? Beim Mittelteil geht es um die Erkundungsreise: Wo treten Konflikte auf, wo tauchen Zahlen auf, die unsere bisherigen Annahmen in Frage stellen? Welche Erkenntnisse könnten einen direkten Einfluss auf das Leben des Publikums haben? Der Endteil schließt mit dem Fazit: Welche Auswirkung haben die eben präsentierten Inhalte und Kapitel? Was ist die Botschaft? Welche Meinung bzw. Moral von der Geschichte können Unternehmen wie Zielgruppen mitnehmen?


2. Narrativ richtig abholen: Das Publikum und sein Vorwissen

Bei der Aufbereitung der Informationen hilft es, das Ende bereits vor Augen zu haben, damit die Daten nicht nur diffus im Raum stehen, sondern eine Bedeutung haben. Dafür ist es unerlässlich, das Publikum genauer zu kennen. Bei faktenreichen Inhalten geht es daher auch darum, zu wissen, bei welchem Wissensstand man seine jeweilige Zielgruppe abholt: Einsteiger stoßen zum ersten Mal auf ein Thema. Generalisten kennen das Thema, aber wollen nur einen groben Überblick. Manager wiederum brauchen umsetzbare Insights, die auch in die Tiefe gehen können, und müssen die Zusammenhänge gut verstehen können. Experten sind auf der Suche nach kleinsten Details, die einen Unterschied bei ihrem bereits extrem guten Verständnis von einem Thema machen können. Wichtige Fragen lauten daher für Unternehmen: Was weiß das Publikum bereits über das Thema? Welche Fehlannahmen hat es eventuell sogar darüber? Womit kann es überrascht werden?


3. Bericht, Vorhersage oder Problemlösung: Story-Plots mit Daten

Mit standardisierten Story-Plots wird es einfacher für die Zielgruppe, die jeweilige Visualisierung oder Daten-Geschichte einzuordnen und die wichtigsten Erkenntnisse daraus herauszufiltern. Wenn das Publikum in einer klassischen Geschichte zum Beispiel schnell feststellt, dass es sich um eine Komödie handelt, dann fällt es ihm auch einfacher, die jeweiligen Charaktere, Symbole und Handlungen in das Geschehen einzuordnen. Genauso beim Storytelling mit Daten: Geht es um einen Bericht, eine Vorhersage oder klassische Problemlösungsgeschichten? Analysten müssen vorab verinnerlichen, welche Geschichte sie erzählen wollen, um analytische Inhalte einem nicht-analytischen Publikum zu vermitteln.


4. Datentypen berücksichtigen: Die richtige Erzählperspektive

Wie auch im Film ist die Erzählperspektive ein entscheidender Faktor, der über die Wirkungsweise der Charaktere entscheidet. Laut Marketing Manager Ben Jones kommen dafür sieben Typen von Daten- Geschichten in Frage:

Change over Time, die Darstellung von Transformationen Drill Down, die Erklärung vom Allgemeinen zum Speziellen Zoom out, vom Speziellen zum Allgemeinen Kontrast, ein direkter Vergleich von zwei oder mehrerer Protagonisten Intersection, die den Kreuzungspunkt zweier oder mehrerer Protagonisten beschreibt Faktoren, die Visualisierung der Kausalwirkung mehrerer Handlungsstränge Outlier, die Geschichte über Ausreißer bzw. Sonderfälle Die Wahl der geeigneten Datentypen hängt primär davon ab, wie detailliert die Daten sind, ob es spannende Wendepunkte gibt, ob die Geschichte chronologisch erzählt werden kann, welche Faktoren es für bestimmte Entwicklungen gibt und welche Geschichten Ausreißer erzählen können.

5. Daten und Fakten richtig visualisieren: Mehr als nur Kuchendiagramme

Stehen der Aufbau, die Zielgruppe, der Plot und die Erzählperspektive, heißt es, sich an die genaue Visualisierung der Daten zu machen. Damit das Publikum die Inhalte versteht, emotional verinnerlicht und sich interaktiv mit der Geschichte beschäftigt, gibt es ein paar Grundregeln der visuellen Aufbereitung zu beachten: Überflüssige visuelle Details, die ablenken, sollten weglassen werden. Farben kommen nur zum Einsatz, um Unterschiede in den Daten grafisch darzustellen, nicht, um die Grafik visuell aufzubereiten. Bei den beliebten Kuchendiagrammen ist Vorsicht geboten, da sie bei mehr als vier Kategorien und unauffälligen Unterschieden in den Winkelgrößen unübersichtlich werden. Leerflächen sollten bewusst eingesetzt und nicht zwingend gefüllt werden.

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