Data Storytelling: cos’è, esempi e come raccontare i dati

Cos’è il Data Storytelling? Come organizzare e trasmettere i dati attraverso la narrazione

Il data storytelling è stato identificato come uno dei principali trend nel campo dei dati. Le aziende lo stanno implementando perché è un modo più semplice per informare un particolare pubblico del contenuto di dati e di analisi complesse per mezzo di una narrazione. Esistono tool ad hoc come Tableau per fare data storytelling in ambito di business, a testimonianza di come sia uno strumento sempre più centrale nel mercato. In questo articolo vedremo dunque cos’è il data storytelling con una definizione specifica, ne analizzeremo alcuni esempi e casi di successo e cercheremo di capire come organizzare e trasmettere i dati con la narrazione.

Cos’è il data storytelling?

Il data storytelling consiste nell’esposizione e condivisione del contenuto di dati e di analisi complesse per mezzo di una narrazione, allo scopo di informare e influenzare un particolare pubblico. È un modo molto efficace per condividere le informazioni aziendali, indirizzare nuove azioni e guidare i risultati.

Abbiamo già visto come lo storytelling sia la disciplina che utilizza i principi della retorica e della narratologia per narrare storie, e viene impiegato dalle aziende e dai brand attraverso lo storytelling marketing grazie alla costruzione e distribuzione di storie allo scopo di creare un legame emotivo e di fiducia con il brand. Le storie infatti hanno la capacità di far leva sulle emozioni, le quali sono coinvolte nei processi percettivi e valutativi che guidano le decisioni d’acquisto. Ancor più nel contesto attuale, dove il marketing richiede un approccio sempre più esperienziale.

Il data storytelling ha pertanto la finalità di organizzare le informazioni per semplificarne la lettura in un processo che potremmo definire di “democratizzazione” del dato: ovvero un atto di trasparenza da parte delle aziende nei confronti di dipendenti, consumatori o partner che non hanno competenze di analisi dei dati. Se inizialmente, con la nascita dei big data, si pensava all’analisi e alla comprensione dei dati, come un qualcosa di elitario, il data storytelling si è proposto come invertitore di tendenza: il pubblico può comprendere, interagire con i contenuti e prendere decisioni più velocemente e con più sicurezza, per questo il fattore interattivo dei dati è molto importante. Ma come rispondere a questo scopo? La narrazione del data storytelling si serve della data visualization, che analizzeremo meglio più avanti.

Gli elementi fondamentali del Data Storytelling

Per realizzare un data storytelling efficace e coinvolgente servono tre elementi principali che lavorano in sinergia: dati, narrazione e visualizzazione. Ognuno di questi ha un ruolo specifico e imprescindibile nella costruzione del racconto.

• Dati: i dati sono la base su cui costruire ogni storia. Per essere realmente utili devono essere completi, accurati e aggiornati. In azienda, i dati provengono spesso da fonti eterogenee — reparti diversi, sistemi gestionali, dispositivi IIoT — ed è fondamentale raccoglierli e integrarli in modo coerente. Un buon data storytelling parte quindi da dati affidabili, puliti e significativi, in grado di generare insight concreti e fruibili.
• Narrazione (Narrative): la narrazione è ciò che trasforma i dati grezzi in un racconto comprensibile, memorabile e orientato all’azione. Utilizzando le tecniche dello storytelling tradizionale (inizio, sviluppo, climax e conclusione), la narrazione contestualizza i dati, li collega a problemi o obiettivi reali e suggerisce soluzioni o decisioni da intraprendere. L’obiettivo è sempre quello di guidare il pubblico lungo un percorso chiaro e coinvolgente.
• Visualizzazione Grafica (Visual): la componente visuale ha il compito di rendere i dati immediatamente leggibili e di facile interpretazione. Attraverso grafici, mappe, infografiche o diagrammi, le informazioni vengono rappresentate in modo chiaro e sintetico. La visualizzazione non è mai fine a sé stessa: funziona quando è integrata con la narrazione, offrendo contesto e significato ai numeri. Una buona visualizzazione permette all’utente di cogliere i dati chiave in pochi secondi e di comprenderne rapidamente il valore.

Vuoi dare vita ai tuoi dati con il potere della narrazione? Scopri di più sul nostro corso “A caccia dell’invisibile” e impara a creare storie che parlano.

Perché il data storytelling è efficace e a cosa serve

Il data storytelling è molto più di una semplice tecnica di comunicazione: è uno strumento strategico sempre più centrale in ambito marketing, business e content creation. La ragione è semplice: il nostro cervello è naturalmente predisposto a ricordare storie, non numeri.

Grafici, tabelle e dashboard sono strumenti utili, ma spesso insufficienti per trasmettere davvero il senso e il valore dei dati, soprattutto a un pubblico non esperto. È solo attraverso la narrazione — con il suo potere emotivo, coinvolgente e memorabile — che i dati diventano chiari, accessibili e capaci di generare insight concreti.

Il data storytelling permette quindi alle aziende, ai brand e anche ai professionisti dell’informazione (pensiamo al journalism storytelling) di trasformare informazioni complesse in contenuti immediati, umani e persuasivi.

Integrare i dati in una narrazione ben costruita offre numerosi benefici, sia in ottica comunicativa verso l’esterno, sia nei processi decisionali interni all’organizzazione:

• Semplifica la complessità: aiuta a ridurre il sovraccarico informativo e rende più comprensibili anche dataset molto ampi o articolati.
• Favorisce la memorizzazione: stimola le emozioni e coinvolge più parti del cervello, facilitando la comprensione e la memorizzazione dei dati.
• Contestualizza i numeri: spiega non solo cosa è successo, ma anche perché è successo, offrendo chiavi di lettura utili.
• Guida le decisioni: facilita la condivisione degli insight e orienta le scelte strategiche in modo più rapido e consapevole.
• Coinvolge e intrattiene: rende i contenuti più interessanti e fruibili anche da parte di un pubblico non tecnico.
• Aumenta l’engagement: migliora le performance di metriche come clic, conversioni e interazioni.
• Rafforza la credibilità: integra i dati come prova concreta a supporto della narrazione, migliorando l’autorevolezza del brand.
• Adatta i contenuti al target: permette una comunicazione personalizzata e scalabile, anche su audience diverse.
• Rende i dati più “umani”: trasforma numeri astratti in storie reali che parlano alle persone e rispondono ai loro bisogni o interessi.
• Supporta l’innovazione: incoraggia una cultura aziendale data-driven e favorisce la collaborazione tra team interni.

Per questo il data storytelling si rivela efficace non solo nel marketing aziendale o nei progetti di comunicazione, ma anche in contesti molto diversi: dal fundraising per il terzo settore allo storytelling sportivo, dove dati e statistiche sono protagonisti di storie coinvolgenti e memorabili.

Come creare narrazioni efficaci con il data storytelling

Quali sono allora le fasi chiave, o meglio i passaggi, del data storytelling? Abbiamo accennato ad alcuni nel paragrafo precedente, ma andiamo più nel dettaglio:

Big Data

I Big Data sono la grande mole di dati informatici raccolti grazie alla tecnologia. Se ne occupa la data science e i data scientists (una delle nuove professioni digitali più richieste dalle aziende) che definendo degli algoritmi e utilizzando dei software mettono in relazione questa enorme mole di dati. Quando utilizzati a scopo di business, parliamo di business intelligence. Si definiscono Big in funzione di 3 caratteristiche:

• Volume, la quantità di dati, strutturati o non strutturati, generati ogni secondo;
• Velocità con cui i nuovi dati vengono generati e arrivano al sistema che effettua analisi su di esse;
• Varietà, ovvero varie tipologie di dati che sono generati, accumulati ed utilizzati.

In relazione all’ultima caratteristica (varietà) i dati usati possono essere di vario tipo:

• Strutturati, sono i dati usati prima dell’avvento dei Big Data, ovvero raccolti per le stesse finalità per cui sono elaborati, secondo campi predefiniti e con una formattazione ad hoc;
• Non strutturati, dati archiviati nel loro formato nativo e non elaborati fino a quando non vengono utilizzati. Il vantaggio sta proprio nei tassi di accumulo (maggiori rispetto a quelli strutturati) e alla libertà del formato originario. Ne sono esempio le e-mail, i post sui social media, chat, immagini, ecc.
• Semi strutturati, ovvero hanno dei metadati che identificano alcune caratteristiche quindi hanno informazioni sufficienti per catalogarli, cercarli e analizzarli, una via di mezzo tra i primi due.

La data science si occupa di scoprire i legami tra fenomeni diversi, molto spesso correlazioni, e prevedere i fenomeni sulla base di elaborazioni statistiche, anche appunto in ambito di business. I Big data sono quindi la base del data storytelling: per costruire una narrazione che abbia delle basi solide e il cui scopo sia evidenziare le prestazioni di un’attività o di un processo aziendale, mettere in rilevanza un problema o produrre degli insights utili a decisioni future, è necessario che si parta da basi concrete e significative da un punto di vista statistico, quindi generalizzabile.

Ricerca di pattern tra i dati

È il secondo elemento importante del data storytelling: non è sufficiente raccogliere dati, ma ovviamente il passo successivo consiste nell’interpretarli per trarre delle conclusioni o meglio degli insights. In questo senso serve cercare relazioni significative tra i dati e esplorarli alla ricerca di pattern che siano significativi.

I Big data permettono diverse tipologie di analisi:

• Analisi descrittiva, dove gli strumenti usati servono a descrivere la situazione attuale e passata dei processi aziendali e/o aree funzionali.
• Analisi predittiva, in cui gli strumenti, sulla base di previsioni statistiche elaborano delle ipotesi e previsioni
• Analisi prescrittiva, oltre all’analisi dei dati e alla previsione statistica, sono capaci di proporre soluzioni;
• Automated Analytics, gli strumenti implementano autonomamente l’azione proposta come soluzione.

Data visualization

Il terzo step del data storytelling è la data visualization: non è sufficiente raccogliere, ordinare e trovare dei pattern con un significato se non abbiamo un modo comprensibile per visualizzare i risultati e quindi prendere decisioni.

È per questo motivo che il Data Storytelling ha una sua esistenza autonoma che distinguiamo dalla Data Analysis. Se quest’ultima consiste semplicemente nella raccolta e analisi dati, il Data storytelling non si ferma a questo. La data visualization risponde alla funzione di racconto del dato, in questo caso visuale, a un pubblico non necessariamente esperto e con competenze specifiche di data science. Per questo motivo storytelling e visualization vanno di pari passo nel data storytelling.

Comunicare i dati con efficacia

Dopo il processo di raccolta, organizzazione e visualizzazione diventa fondamentale comunicare i dati. A questo punto la visualizzazione del dato può essere affiancata ad un contenuto testuale o uditivo. Il canale, il mezzo e il contesto dipenderanno dallo scopo e dal pubblico. Potremmo immaginare di fare del data storytelling davanti ad un’audience di partner e potenziali, in meeting online o dal vivo, per mettere in evidenza risultati (ne sono esempio i comuni report di attività) oppure di rivolgerci direttamente ad un consumatore finale (comunicazione B2C), per comunicare l’agito di un’azienda o i risultati ottenuti nell’ambito ad esempio di un’attività di partenariato o una campagna di responsabilità sociale. A questo punto è importante quindi per comunicare con l’utente:

• Instaurare una comunicazione interattiva, quindi predisporre la restituzione di feedback (che sia dal vivo tramite domanda-risposta o online, ad esempio tramite la compilazione di questionari);
• Personalizzare i contenuti, ancora una volta adattare la data visualization e tutta la comunicazione in relazione al target. Utile conoscere quindi le sue competenze, i suoi gusti, gli interessi, per una comunicazione efficace. La personalizzazione è uno dei principi del marketing one-to-one (approccio basato sul rapporto personale e diretto tra marchio e consumatore);
• Invitare all’azione, gli interlocutori devono sentirsi coinvolti, quindi parte della narrazione che conduce ad un esito, un invito all’azione può essere efficace in questo senso. Si potrebbe coinvolgerli in un brainstorming, rispondere a delle brevi domande, ipotizzare scenari.

Nella comunicazione dobbiamo utilizzare le tecniche tipiche dello storytelling (le abbiamo approfondite in questo articolo): quindi seguire un arco narrativo e le varie fasi che conducano al climax e poi alla risoluzione. Utile chiedersi: quale tensione esiste per il mio pubblico? In questo senso la soluzione a cui si deve arrivare insieme è la risoluzione a questa tensione, il finale della storia. L’azione che chiediamo di fare al pubblico è il modo di risolvere la tensione o lo “strumento magico” che aiuta verso la risoluzione.

Azioni e decisioni data-driven

Il data storytelling ha degli obiettivi: tutto il lavoro di raccolta e organizzazione, analisi, visualizzazione e comunicazione dei dati serve a spiegare cosa sta avvenendo per prendere delle decisioni data driven, guidate dai dati. Quindi un consulente che fa Data Storytelling fornisce anche indicazioni operative sulle azioni future da mettere in atto per ottenere un vantaggio o raggiungere uno scopo.

Questo è possibile anche in relazione del tipo e dello scopo dell’analisi svolta (descrittiva, predittiva, prescrittiva e automatizzata).

Esempi di data storytelling di successo

Ti forniamo in questo caso alcuni esempi di data storytelling, cominciando da Spotify wrapped, US Gun Deaths di Periscopic, fino a Brexit by number: tre casi molto diversi per l’oggetto della narrazione. Rispettivamente un argomento leggero come i gusti musicali, serio e tragico come le morti per arma da fuoco in USA e un evento economico e geopolitico come la Brexit. In tutti e tre i casi il data storytelling è stato uno strumento efficace per raggiungere lo scopo informativo per cui è stato creato e per dare risonanza al caso specifico.

Spotify Wrapped

Parlando di data storytelling, Spotify è innegabilmente lo standard. Parliamo in particolare della sua campagna annuale “Spotify Wrapped”: la campagna di marketing di Spotify che va puntualmente virale ogni anno. È stata rilasciata la prima volta a dicembre 2016 e consente agli utenti di Spotify di visualizzare un insieme di dati sulla loro attività sulla piattaforma tra cui: i cinque musicisti ascoltati più spesso, le canzoni che si sono ascoltate di più e i generi musicali preferiti. I produttori di contenuti hanno accesso a dati ulteriori riguardanti ad esempio il numero di volte in cui i loro contenuti sono stati trasmessi in streaming quell’anno.

Spotify Wrapped ha portato milioni di persone a farsi promotori della campagna condividendo i propri insights sull’uso della piattaforma sui social. Così si innesca anche un aumento della classifica dell’app store di Spotify.

US Gun Deaths di Periscopic

Periscopic ha elaborato una visualizzazione che mostra quanti morti ci sono stati ed equivalenti “anni rubati” a causa di armi da fuoco in USA nel 2013. È una visualizzazione molto efficace nel far intendere la gravità e la frequenza del fenomeno.

Brexit by Numbers

Quando l’inghilterra è stata chiamata a decidere sull’esito della Brexit, c’erano tante tesi per entrambe le opzioni, rispettivamente restare o uscire dall’Unione Europea. Questo ha portato a una grande confusione su quale sarebbe stato effettivamente l’impatto della Brexit sia per Il Regno Unito, ma anche per la stessa Unione Europea.

Per questo motivo Sky News produsse “Brexit By Numbers” una narrazione con dati reali sull’impatto immediato della Brexit sul Regno Unito. Oggi allo stesso link si può analizzare quale sia stato l’esito effettivo rispetto a tutte le previsioni fatte. Ovviamente in numeri.
“Sono state fatte molte affermazioni sull’impatto di un voto di congedo – ma quale di esse si è avverata finora? Analizziamo come il Regno Unito è cambiato da quando ha votato per la Brexit”.

In quali settori è utile il Data Storytelling

Il data storytelling è una competenza sempre più trasversale e strategica, capace di trovare applicazione in tantissimi ambiti diversi. Ovunque ci siano dati da analizzare e decisioni da prendere — quindi praticamente in ogni settore — la narrazione dei dati può fare la differenza, semplificando le informazioni, rendendole più accessibili e guidando azioni concrete.

Ecco alcuni esempi di ambiti in cui il data storytelling si sta affermando come strumento indispensabile:

• Sanità e salute pubblica
  Il settore sanitario utilizza il data storytelling per comunicare dati complessi in modo chiaro e immediato: dall’andamento di una pandemia (come il COVID-19) fino ai report sull’efficacia dei trattamenti medici. Dashboard interattive, mappe e infografiche aiutano istituzioni, medici e cittadini a comprendere fenomeni complessi e ad agire di conseguenza.
• Supply chain e logistica
  Le filiere produttive e logistiche generano enormi quantità di dati: provenienza dei materiali, tempi di spedizione, performance dei fornitori. Il data storytelling consente di trasformare questi dati in una narrazione utile per dimostrare la trasparenza dei processi, la sostenibilità delle scelte aziendali e il valore delle buone pratiche di produzione.
• Risorse Umane (HR)
  Anche nel mondo HR il data storytelling sta guadagnando terreno. Report e visualizzazioni aiutano a raccontare storie di crescita, benessere aziendale, performance dei team e risultati delle iniziative di employer branding. In questo modo i dati interni diventano uno strumento utile non solo per analizzare, ma anche per motivare, attrarre e fidelizzare i talenti.
• Retail ed e-commerce
  Il mondo del commercio, online e offline, è uno dei contesti dove il data storytelling trova maggiore applicazione. Analizzando i comportamenti d’acquisto, le interazioni sui diversi touchpoint e i dati di vendita, i brand possono creare storie capaci di spiegare come e perché i clienti scelgono un prodotto, migliorando la customer experience, il marketing e la gestione dell’inventario.
• Terzo settore e fundraising
  Organizzazioni no-profit, enti pubblici e realtà del terzo settore utilizzano sempre più il data storytelling per sensibilizzare il pubblico, raccontare l’impatto sociale dei propri progetti e stimolare donazioni. I numeri — se raccontati nel modo giusto — diventano una leva potente per coinvolgere emotivamente le persone e stimolare l’azione.

Data storytelling: libri

Se sei alla ricerca di qualche libro o risorsa utile (oltre ai nostri suggerimenti di libri di storytelling) per approfondire nello specifico il tema del data storytelling, ecco qualche spunto:

• Data storytelling. Generare valore dalla rappresentazione delle informazioni, di Cole Nussbaumer Knaflic, Apogeo, 2016
• Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals di Cole Nussbaumer KnaflicJohn, Wiley & Sons Inc, 2015
• Sfoglia online Data Storytelling: Impara a trasformare le tue analisi in una narrazione comprensibile da chiunque Manuale teorico-pratico di comunicazione efficace di Fabio Piccigallo, Dario Flaccovio Editore, 2019
• Storytelling. La fabbrica delle storie di Christian Salmon, Fazi, 2008

Corso di data storytelling

Se sei alla ricerca di corsi sul data storytelling ti interesserà sapere che tra gli ospiti alla Masterclass – l’evento di formazione nel digital marketing che La Content tiene a maggio a Bari – c’è stato William Sbarzaglia, professionista di Data Strategy e Analytics. William ha trattato di data storytelling centrando perfettamente il punto: è arrivato il momento per la nascita di una nuova figura professionale, il data storyteller. Servono secondo William delle Actionable Data Stories, ovvero storie che portino le persone a muoversi, a fare qualcosa.

William Sbarzaglia sarà docente de La Classe Digital Storytelling, per la lezione dal titolo “I dati e le performance dello storytelling”. Sei ancora in tempo per salire a bordo! Contattaci qui.

Se stai cercando un corso gratuito on demand, potrebbe interessarti “Storytelling and Persuading using Data and Digital Technologies”. Il corso è elaborato dall’Università del Maryland, dura quattro settimane, per un totale di due o tre ore settimanali.
“Le decisioni prese dagli esseri umani sono raramente prese solo dai dati. Le decisioni umane sono influenzate da pregiudizi cognitivi, dalle emozioni e dai salti concettuali oltre ciò che i dati possono suggerire. Il modo migliore per educare e persuadere i decisori è attraverso le storie. Storie costruite da una buona analisi dei dati”.

Il corso è integralmente in inglese e mira ad insegnare:

• Come essere strategici nella presentazione dei dati
• Le basi dello storytelling applicate all’analisi dei dati
• Creazione di presentazioni di dati accattivanti con grafici e diagrammi comprensibili
• Persuadere con i dati
• Educare i clienti con i dati

Ora hai tutti gli elementi di base per partire alla scoperta del data storytelling, lo includerai nelle tue campagne di comunicazione? Contattaci e faccelo sapere!

Esplora il poetico in letteratura e arricchisci le tue strategie di comunicazione. Partecipa al nostro corso “A caccia dell’invisibile” per un’esperienza formativa unica.

Articoli Correlati