Data Storytelling: cómo contar una gran historia con datos de encuestas

Cuando se trata de influir en una audiencia – desde ejecutivos de alto nivel hasta tomadores de decisiones clave o grupos de consumidores – los datos bien presentados pueden ser la diferencia entre una idea archivada y una iniciativa transformadora.

Diversos estudios demuestran cómo los ejecutivos y gerentes incorporan los datos en sus procesos de toma de decisiones:

Fuente

Sin embargo, para quienes están inmersos en su industria, existe el riesgo de asumir que personas ajenas a su rol comprenderán los números con la misma profundidad. Esta es una trampa común que puede hacer fracasar incluso las mejores propuestas.

Aquí es donde el Data Storytelling marca la diferencia. Al transformar números en una historia convincente mediante elementos visuales, las estadísticas que podrían resultar complejas o poco atractivas se convierten en insights poderosos y accionables.

El resultado es contundente: cuando la audiencia realmente comprende el mensaje, la probabilidad de que tome las acciones deseadas aumenta significativamente. No se trata solo de mostrar números – se trata de contar la historia detrás de ellos.

Para crear una historia convincente con datos de encuestas, este blog explorará las claves del data storytelling: desde la diferencia entre narrar y visualizar datos, hasta los principios fundamentales y técnicas para desarrollar narrativas impactantes.

¡Adelante!

¿Qué es Data Storytelling?

El Data Storytelling es, en esencia, un análisis descriptivo de datos (en nuestro caso, con datos de encuestas) que presenta la información en forma visual. Permite a todos los departamentos de la empresa asimilar la información crucial y tomar medidas rápidas.

El Data Storytelling busca destacar características específicas como tendencias, denominadores comunes y la relación entre diferentes variables de datos.

En palabras de TechTarget, el Data Storytelling es «el proceso de traducir los análisis de datos a términos sencillos para influir en una decisión o acción empresarial«.

Hay dos tipos de narración:

Narrativa – Guía a la audiencia a través de una historia con el objetivo de dar paso a una conclusión.

Exploratorio: se insta a la audiencia a explorar nuevos ángulos y significados en los datos y sacar sus conclusiones.

Este tipo de narración eficaz añade sabor a los datos insípidos y apela a los sentidos creativos para derivar soluciones innovadoras. Ayuda a visualizar los datos con una perspectiva nueva.

Cuando hablamos de visualización, la gente suele confundir la visualización de datos con el Data Storytelling. A continuación, presentamos nuestra opinión sobre el tema antes de profundizar en este último.

Data Storytelling vs visualización de datos

La visualización y el Data Storytelling son frecuentemente confundidos, ya que el Data Storytelling utiliza elementos visuales para representar los datos correctamente, pero esto último es solo visualización de datos.

La visualización es un componente del Data Storytelling donde se emplean informes analíticos, gráficos, cuadros y elementos similares para ayudar a otros a comprender los datos convincentes, no solo como hechos concretos sino como una narrativa persuasiva con un toque de comunicación humana.

A continuación, un diagrama de Venn que ilustra la diferencia o, más específicamente, la relación entre ambos conceptos.

Principios narrativos del Data Storytelling con datos de encuestas

Hasta ahora hemos explorado cómo la narrativa es el elemento fundamental del Data Storytelling. Ahora es momento de profundizar en los pilares esenciales que sustentan una narrativa efectiva con datos de encuestas.

Identifica la audiencia

¿Cómo logran los comediantes convertir una anécdota simple en una serie de historias que cautivan al público por completo?

La respuesta es reveladora: no solo dominan el arte de la narrativa, sino que conocen profundamente a su audiencia. Este principio demuestra lo fundamental que es establecer y entender la naturaleza del público antes de construir cualquier narrativa.

La efectividad con que la audiencia recibe e interpreta los datos de una encuesta presentados como una historia convincente depende directamente de elegir la técnica narrativa adecuada para cada público objetivo.

Comprender estos aspectos de la audiencia permite adaptar la narrativa de datos para lograr un mayor impacto y efectividad en la comunicación.

Centrarse en los personajes principales: LOS CLIENTES

Los protagonistas de cada historia son aquellos de los que se habla: los clientes. Una empresa siempre debe poner a los clientes en el centro de todo, incluso cuando se trata de crear un Data Storytelling.

Aunque se denomine narrativa de datos, los protagonistas de la historia deben ser las personas.

¿Por qué?

Las encuestas tienen un propósito fundamental: conocer a las personas y descubrir qué piensan sobre una marca, sus servicios o productos.

Todos estos datos de retroalimentación representan los sentimientos colectivos de los clientes. Por ello, presentar la retroalimentación como simples números fríos puede perder la esencia humana detrás de cada respuesta. Cualquier narrativa de datos de encuesta que busque inspirar e impulsar mejoras debe recordar que, al final, todo gira en torno a los clientes.

Considera las aspiraciones de la audiencia

La narrativa debe ser un catalizador para la acción. La presentación de datos no es un fin en sí mismo, sino una herramienta para que los equipos se unan y resuelvan las inquietudes y desafíos identificados en los comentarios de las encuestas.

Beneficios de combinar datos de encuestas y narrativa

Para los especialistas en marketing, el Data Storytelling es una herramienta transformadora. Tiene el poder de revelar información valiosa que se encuentra oculta entre los números y las estadísticas. A continuación, se detallan algunos de sus beneficios:

Da significado y contexto a los números

Los datos presentados en hojas de cálculo, gráficos dispersos y cuadros sin estructura pueden resultar abrumadores. En ese formato crudo, la información pierde significado para el lector, sin importar cuán valiosa sea realmente.

Frente a estos datos imprecisos, el Data Storytelling garantiza el éxito para todos los involucrados. Una narración fluida y directa, fundamentada en hechos concretos, supera cualquier barrera de comunicación.

El Data Storytelling:

Mejora la comunicación de información valiosa

Promueve la transparencia en todos los niveles

Ayuda a otros departamentos a identificar:

Sus áreas de mejora

Los obstáculos que enfrentan los clientes

La narrativa creada con Data Storytelling contiene datos valiosos de encuestas que pueden adaptarse a diversos formatos y medios para alcanzar una audiencia más amplia.

Versátil para reutilizar

Los insights y visualizaciones desarrollados para contar una historia con datos pueden transformarse en múltiples formatos:

Reportes y estudios de caso: Documentos detallados con análisis profundos

Infografías: Tanto estáticas como interactivas para visualización de datos

Blogs: Artículos y publicaciones que profundizan en los hallazgos

Presentaciones: Material visual para reuniones y conferencias

Videos: Contenido audiovisual que explica los insights

Redes sociales: Fragmentos de información y microcontenido compartible

Dashboards: Visualizaciones interactivas de datos

Folletos: Material informativo conciso y visual

Cada formato permite alcanzar diferentes audiencias y objetivos, maximizando el valor de los datos recopilados a través de las encuestas.

Mejora el impacto de las relaciones públicas

Presentar historias originales y únicas es una estrategia potente para posicionar una organización y destacar entre la competencia. Sin embargo, el contenido debe estar respaldado por datos sólidos.

Utilizar datos de encuestas únicos para construir narrativas intrigantes despierta la curiosidad de los clientes potenciales hacia la marca y genera diferenciación.

Es una de las mejores prácticas en relaciones públicas. Las historias basadas en datos internos que ofrecen información impactante posicionan naturalmente la imagen de marca en un lugar destacado.

Este enfoque permite:

Explorar nuevos ángulos

Descubrir revelaciones inexploradas sobre la industria

Identificar insights únicos sobre los clientes

Estos informes y conocimientos:

Atraen a importantes influencers de la industria editorial

Generan publicaciones de informes internos

Aumentan la visibilidad y credibilidad a largo plazo

Representación de datos a prueba de errores

Lo que resulta más incómodo que una hoja de cálculo abrumadora es un contenido lleno de afirmaciones improbables. Las audiencias buscan hechos concretos, no conjeturas. El Data Storytelling ofrece lo mejor de ambos mundos: una narrativa completa respaldada por datos creíbles.

Los datos verificables son siempre la mejor forma de transmitir un mensaje. Y cuando estos datos se presentan a través de una historia cautivadora, el impacto es aún mayor.

Consejos para crear un Data Storytelling de calidad con datos de encuestas

Por muy valiosos que sean los datos y las cifras para una organización, en su forma original pueden resultar abrumadores. Mientras que los investigadores disfrutan explorando los patrones ocultos en los datos sin procesar, las demás partes interesadas necesitan información más digerible.

Aunque transformar datos en una historia coherente puede ser un desafío, es una habilidad esencial que puede desarrollarse.

1. Encuentra una historia que contar dentro de tus datos

Para construir una buena historia, los datos son el ingrediente fundamental.

Ya hemos establecido que la narrativa efectiva surge de la riqueza de los datos. Para recopilarlos, es esencial crear encuestas completas o emergentes que permitan obtener respuestas de los clientes de manera no invasiva.

Los datos recopilados deben ser relevantes para la historia que se busca contar. Las preguntas deben formularse estratégicamente para obtener la retroalimentación más precisa.

Por ejemplo, para comprender a los clientes y sus desafíos, algunas preguntas clave serían:

¿Cómo conocieron sus usuarios su producto?

¿Cuáles fueron los obstáculos que enfrentaron sus clientes con los creadores de encuestas en el pasado?

¿Su producto les ha ayudado a superar esos desafíos?

¿Qué otras características esperan sus clientes en una herramienta como su producto?

Del dato a la historia

Basándonos en los datos recopilados, podemos construir una narrativa con la retroalimentación. Por ejemplo:

«Según la encuesta reciente, descubrimos que el X% de los encuestados buscaba una herramienta con análisis de sentimientos y segmentación avanzada, características que no tenían otras herramientas que habían probado. La mayoría de los clientes creen que la herramienta es ideal, ya que ofrece ambas funcionalidades. Sin embargo, hay una parte de los clientes a quienes les gustaría que la herramienta tuviera más opciones de plantillas y elementos visuales en el panel de control».

Estos datos serán la información fundamental, un punto de referencia constante al construir la narrativa.

2. Considera el tipo de audiencia

Como se explicó en los principios de narrativa, es fundamental identificar la audiencia antes de diseñar la historia. El nivel de la audiencia determina la complejidad y abstracción de la narrativa.

La visualización de datos debe adaptarse según estos tipos de audiencia:

Niveles de audiencia en Data Storytelling

Nivel principiante: Audiencia nueva en el tema. Requiere una visualización de datos más expresiva y elaborada, sin ser condescendiente ni demasiado básica.

Nivel generalista: Audiencia familiarizada con el tema que busca una perspectiva general. La visualización debe dividirse en temas esenciales para mantener la narrativa simple y eficaz.

Nivel de gerente: Participantes activos en la toma de decisiones. Necesitan todos los detalles para comprender los datos y explorar perspectivas prácticas.

Nivel experto: Audiencia que conoce los detalles del tema. Requiere un resumen de resultados enfocado en nueva información, con énfasis en datos sobre narrativa.

Nivel ejecutivo: Necesita precisión y conclusiones claras. La visualización debe resaltar los insights más importantes de forma directa.

3. Ofrecer una narrativa concisa

Si el proceso de investigación es correcto y se formulan las preguntas correctas a las personas adecuadas en la encuesta, se obtendrá una cantidad significativa de datos.

Con tal volumen de información, es crucial filtrar estratégicamente lo que se incluirá en la narrativa.

El Data Storytelling consiste en identificar los puntos de datos cruciales y entrelazarlos para formar una historia coherente. Por ello, la selección de datos debe ser cuidadosa, ya que no todo lo importante puede incluirse.

Proceso de filtrado de datos

La mejor estrategia es considerar a la audiencia y determinar qué parte de los datos de retroalimentación les resultará más valiosa.

Por ejemplo:

Para desarrolladores: el foco estará en las críticas del producto y las características solicitadas

No en aspectos como la reputación de marca

En lugar de saturar con fragmentos de datos mediante visualización, el objetivo debe ser ofrecer el máximo valor con la información más relevante.

4. Aproveche la segmentación y los filtros para datos precisos

Es esencial utilizar filtros para recopilar los puntos de datos relevantes y significativos.

La precisión en la recolección de datos se logra mediante:

Por ejemplo:

Si el foco está en información geográfica para mostrar la diversidad de usuarios, no se necesitan datos sobre retroalimentación emocional

Para mayor precisión desde el inicio, se puede utilizar segmentación avanzada dirigida a clientes de grupos demográficos específicos:

Nivel de ingresos

Región

Industria

Profesión

Para comprender el feedback emocional, se puede aprovechar el análisis de sentimientos en:

Respuestas textuales de encuestas

Comentarios en redes sociales

Otras interacciones textuales

La combinación de estas funciones permite obtener datos valiosos y clasificar la información más relevante para cada objetivo.

5. Utiliza el boca a boca de los clientes como punto de referencia

Las respuestas abiertas en las encuestas son un tesoro para las organizaciones. No solo permiten que los clientes expresen libremente sus opiniones, sino que también ayudan a descubrir perspectivas inesperadas.

Los clientes pueden confirmar lo que ya sabemos o sorprendernos con respuestas totalmente inesperadas.

¿Cómo aprovechar estas respuestas en el Data Storytelling?

Una estrategia efectiva es usar las respuestas textuales como citas para respaldar los puntos clave de la narrativa. El desafío está en encontrar la cita perfecta entre el mar de respuestas de la encuesta.

Herramientas como QServus ofrecen funciones específicas para esta necesidad a través del Sentiment Analysis. Esta función permite visualizar el sentimiento de los usuarios hacia una marca o producto/servicio. Los algoritmos de IA analizan el vocabulario utilizado y presentan los datos segregados por emociones expresadas.

La nube de palabras, una subfunción del Análisis de sentimientos, permite visualizar las palabras clave dominantes en las respuestas:

El tamaño de cada palabra indica su frecuencia

Palabras más grandes = mayor frecuencia de aparición

Este proceso, ahorra tiempo al evitar la revisión individual de cada respuesta. Además:

Se pueden marcar respuestas como favoritas

Facilita referencias futuras

Evita perderse en el volumen de datos

La combinación de análisis de sentimientos y palabras clave permite encontrar rápidamente las citas más relevantes para respaldar la narrativa con voces reales de clientes.

6. Reevalúa los datos recopilados para identificar lo crucial

En esta etapa ya se cuenta con abundantes datos concretos para presentar los puntos esenciales. Sin embargo, antes de transformarlos en una historia, es fundamental verificar su relevancia.

El temor a omitir datos valiosos es común, lo que frecuentemente lleva a incluir demasiada información. Es fácil sentirse abrumado por el volumen de datos y perder la distinción entre lo que es:

Realmente relevante

Aparentemente relevante

Este es el momento preciso para:

Filtrar los datos cruciales

Descartar la información irrelevante

Identificar los elementos que realmente aportarán valor a la narrativa

Una vez seleccionada la información fundamental y apropiada, se puede comenzar a construir una historia coherente y digerible. Los siguientes pasos nos guiarán en la mejor manera de presentar esta narrativa.

7. Utiliza dashboards para la visualización de datos

Los dashboards o cuadros de mando son herramientas poderosas que transforman los resultados de encuestas en visualizaciones comprensibles a través de:

Barras

Gráficos

Cuadros

Otras representaciones visuales

La visualización puede ser:

Simple: Mostrando información básica de la encuesta

NPS (Net Promoter Score)

Distribución de respuestas

Tendencias principales

Expresiva: Incluyendo análisis más detallados

Correlaciones

Análisis comparativos

Sin embargo, los datos visuales por sí solos no siempre son suficientes para transmitir el mensaje completo. La clave está en:

Complementar con texto explicativo

Añadir conclusiones relevantes

Proporcionar contexto a los números

Destacar insights importantes

Esta combinación de elementos visuales y narrativos asegura que el mensaje sea comprendido completamente por la audiencia.

8. Crea informes de tablas cruzadas para presentar datos abrumadores de manera eficaz

No es recomendable presentar grandes cantidades de datos sin ubicarlos estratégicamente en la historia y sin acompañarlos de una narrativa explicativa.

Para que la historia presente el punto de vista de manera efectiva, los informes de tablas cruzadas permiten mostrar una gran cantidad de datos de forma organizada. Agregar texto narrativo ayuda a que estos datos formen parte de la historia y facilita que otros comprendan su esencia.

En ocasiones, si la información vital es suficientemente clara, es posible dejar que otros extraigan sus propias conclusiones de los informes de tablas cruzadas. Sin embargo, cuando esto no ocurre, transformarla en una historia ayudará a su comprensión.

Formas de crear elementos visuales claros para el Data Storytelling

Hemos establecido que la visualización de datos es fundamental para crear historias de datos efectivas. Aquí algunos consejos clave para optimizar los elementos visuales en la narrativa:

Haz que tu mensaje destaque visualmente

Cuando uses elementos visuales, diseñalos para que la audiencia comprenda inmediatamente el mensaje. Por ejemplo, para enfatizar un incremento, usa colores llamativos que dirijan la atención hacia ese aumento más que a otros elementos visuales.

Flujo visual flexible

No te preocupes por establecer un orden rígido entre texto y datos en los recursos visuales. Las personas tienden a examinar gráficos y cuadros siguiendo su propio patrón visual, no un orden predeterminado. A diferencia de la lectura lineal, el público sigue su instinto visual y puede enfocarse más en ciertas áreas. Por ello, asegúrate de que el texto sea relevante y fácil de leer.

Proporciona solo un dato crucial a la vez

La presentación de múltiples datos puede distraer a la audiencia y llevarla a hacer sus propias conjeturas, alejándose del mensaje principal.

Encuentra el formato correcto para cada dato

Diferentes tipos de datos requieren diferentes visualizaciones:

Gráficos de barras o circulares para ciertos datos

Gráficos de líneas o columnas para otros Por ejemplo, para mostrar la diferencia de popularidad entre sistemas operativos, un gráfico de líneas puede ser más efectivo y directo que uno de barras.

Una narrativa de datos puede no comenzar con la visualización, pero es fundamental para llegar a una conclusión efectiva.

Comienza a contar tu historia con datos

El Data Storytelling es el arte de convertir los datos de encuestas en una narrativa que no solo informa, sino que inspira a la acción. Gracias a herramientas avanzadas como QServus, es posible recopilar datos relevantes en tiempo real, analizarlos con inteligencia artificial y presentarlos de forma visual e impactante.

Con QServus, la retroalimentación de tus clientes no se queda en números: se transforma en insights accionables que te permiten cerrar el ciclo de mejora continua. Desde paneles interactivos hasta informes personalizados, cada funcionalidad está diseñada para maximizar el impacto de tus datos y ayudar a que tomes decisiones informadas.

¿Listo para transformar números complejos en una historia motivadora? ¡Comencemos a recopilar esos datos de retroalimentación con nuestras potentes herramientas de encuesta! Con QServus, los datos no solo cuentan una historia, la mejoran.

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El post Data Storytelling: cómo contar una gran historia con datos de encuestas pertenece a Blog QServus.