CHUYỆN KỂ

NUMBERS

*

CÁCH KỂ CÂU CHUYỆN MẠNH MẼ VÀ
CÓ MỤC ĐÍCH BẰNG DỮ LIỆU

SAM KIẾN THỨC

Tường thuật bằng những con số

Khi các công việc ngày càng trở nên giống nhau, có hai kỹ năng mà mọi người đều cần nếu muốn phát triển. Đây là khả năng thẩm vấn và hiểu dữ liệu cũng như khả năng sử dụng những hiểu biết sâu sắc được trích xuất từ dữ liệu để thuyết phục người khác hành động. Phân tích + kể chuyện = ảnh hưởng.

Con người được lập trình sẵn để phản ứng với những câu chuyện và cấu trúc câu chuyện. Câu chuyện là cách chúng ta hiểu và điều hướng thế giới. Chúng tôi phản hồi tốt nhất với những câu chuyện dựa trên bằng chứng. Nhưng người kể chuyện cần sử dụng dữ liệu làm nền tảng cho câu chuyện chứ không phải bản thân câu chuyện thực tế. Để thực sự có tác động, những sự thật hợp lý cần được trình bày với một lớp vỏ cảm xúc.

Cuộc cách mạng Dữ liệu lớn có nghĩa là có nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết. Vấn đề là hầu hết mọi người không giỏi tính toán hoặc thống kê. Nhiều người cảm thấy khó khăn khi xem dữ liệu và rút ra những hiểu biết sâu sắc. Trong khi đó, những người không sợ hãi các con số không phải lúc nào cũng là người kể chuyện hay nhất. Họ lầm tưởng rằng họ cần chứng minh quan điểm của mình bằng cách thể hiện tác phẩm của mình.

Có một số quy tắc kể chuyện dựa trên dữ liệu đơn giản và hiệu quả giúp mọi người kể những câu chuyện hấp dẫn hơn, dựa trên bằng chứng, cho dù họ cần thuyết phục ai. Tường thuật bằng số chỉ cho bạn cách thực hiện.

Sam Knowles là người kể chuyện doanh nghiệp với 30 năm kinh nghiệm giúp các doanh nghiệp giao tiếp tốt hơn. Xuất thân là một người theo chủ nghĩa cổ điển, ông có bằng tiến sĩ tâm lý học, nguồn gốc của sự hiểu biết về động lực của con người và niềm đam mê của ông đối với những câu chuyện dựa trên dữ liệu. Mục đích của ông là làm cho các doanh nghiệp trở nên nhân văn hơn.

Chúng tôi cần cuốn sách này! Bằng chứng và con số giúp Hoa Kỳ hiểu được thế giới, vượt qua cách mọi thứ xuất hiện và tìm ra chúng thực sự như thế nào. Nhưng đây không phải là một hành trình kỹ thuật - nó là một cuộc hành trình của con người, của những ý nghĩa và các mối quan hệ, và Sam Knowles cho thấy lý do tại sao chúng ta cần nắm bắt điều đó trước tiên. Với vô số từ ngữ, nhà thơ có thể tạo ra ý nghĩa, niềm đam mê hoặc hành động. Nhưng chúng ta phải làm gì với một đống số liệu thống kê? Sam Knowles có câu trả lời.

Tracey Brown, Giám đốc Sense About Science Numbers không phải là kẻ thù của câu chuyện - hoàn toàn ngược lại. Dữ liệu liên quan phải là nền tảng của những câu chuyện có tác động. Cách tiếp cận này rõ ràng phù hợp với hoạt động nghiên cứu và hiểu biết sâu sắc, cũng như ngày nay đối với mọi loại hình tổ chức: khu vực công, tư nhân và khu vực thứ ba. Sam Knowles chứng minh cách kể chuyện bằng những con số một cách mạnh mẽ và thuyết phục, đồng thời đưa ra cách hướng dẫn rõ ràng. Để được đề nghị.

Lord Cooper của Windrush, Người sáng lập, Populus Chúng ta đang sống trong một thế giới đầy bất ổn. Chúng ta có thể tin tưởng điều gì và ai - và làm sao chúng ta biết được? Sam Knowles giúp làm sáng tỏ câu hỏi lớn nhất hiện nay. Luận điểm của anh ấy - dữ liệu đó là một người bạn đáng tin cậy mang lại “Miền Bắc đích thực” cho cuộc sống và sự chắc chắn mà chúng ta khao khát - rất thuyết phục.

Michael Greenlees, “Bố già của quảng cáo London”, Người sáng lập, Chủ tịch & Giám đốc điều hành của Gold Greenlees Trott

John Naisbitt, tác giả cuốn Megatrends, cho biết: “Chúng ta đang chìm đắm trong thông tin nhưng lại đói khát kiến thức”. Ngày nay, chúng ta đang chìm đắm trong dữ liệu và khao khát sự khôn ngoan. Trong cuốn sách này, Sam Knowles dạy những kỹ năng thực tế và dễ áp dụng của Hoa Kỳ để hiểu được dữ liệu mà mọi nhà tiếp thị cần.

Bharat Avalani, Cựu nhân viên tiếp thị của Unilever; người kể chuyện và người sưu tầm trí nhớ

Những người giỏi ngôn từ hiếm khi giỏi về con số và ngược lại - hoặc hiểu biết thông thường là như vậy. Sam Knowles có vẻ rất giỏi cả hai việc đó. Cuốn sách của ông là một trường hợp thuyết phục giải thích tại sao việc kết hợp tường thuật và các con số lại cần thiết trong thời đại dữ liệu lớn và những thông điệp ngắn. Tôi sẽ giới thiệu nó cho học sinh của tôi.

Giáo sư Trevor Morris, cuốn sách của Sam tại Đại học Richmond là hiện thân hoàn hảo của những nguyên tắc mà ông đã khám phá và vạch ra. Anh ấy xem xét và hiểu ý nghĩa của dữ liệu, rồi dệt nó thành một câu chuyện vừa thuyết phục vừa truyền cảm hứng. Anh ấy thể hiện rõ ràng tiền đề trọng tâm của mình: phân tích cộng với cách kể chuyện tương đương với sức ảnh hưởng. Và với cuốn sách này: QED. Bài đọc cần thiết cho bất kỳ ai trong ngành hiểu biết sâu sắc hoặc bất kỳ ai đã viết hoặc ngồi xem hết một bài thuyết trình dài vô tận về các điểm dữ liệu có liên quan lỏng lẻo và kêu gọi một câu chuyện nào đó để hiểu rõ tất cả.

Jem Fawcus, Người sáng lập & Giám đốc điều hành Tập đoàn, Firefish

Trong vài năm qua, nhiều cuốn sách đã được viết để giúp các tổ chức hiểu rõ hơn về dữ liệu tiếp thị. Thật không may cho những nhà tiếp thị và truyền thông ở tuyến đầu, nhiều cuốn sách trong số đó được viết với tâm trí là nhà phân tích. Góc độ đó, tuy có giá trị đối với các nhà phân tích nhưng lại loại bỏ những người cần sử dụng dữ liệu nhiều nhất. Tin vui cho khán giả đó là Sam Knowles đã từng ở hoàn cảnh của họ nhiều lần trước đây và mang góc nhìn đó vào Narrative by Numbers. Sam trình bày tổng quan và hướng dẫn tuyệt vời về cách các nhà tiếp thị có thể sử dụng dữ liệu để kể những câu chuyện hay hơn trong tổ chức của họ. Khung mà Sam trình bày sẽ cho phép bạn hiểu hiệu suất tiếp thị, tăng ngân sách và mở rộng ảnh hưởng của bạn trong tổ chức. Cái này là phải đọc.

Chuck Hemann, Tác giả

Luận điểm của cuốn sách này là đúng. Kể chuyện đã trở thành một phần đặc trưng của loài người kể từ khi chúng ta rời khỏi cây, ngồi trước đống lửa và vẽ những hang động. Với lượng dữ liệu dồi dào bao quanh Hoa Kỳ ngày nay, các câu chuyện của chúng tôi có tiềm năng trở nên phù hợp và mạnh mẽ hơn nhiều.

Michael Karg, Giám đốc điều hành Tập đoàn, Ebiquity

Sự giàu có của thông tin xoay quanh các tập đoàn ngày nay cũng có nguy cơ khiến họ choáng ngợp. Nhưng nếu thu thập đúng dữ liệu và phân tích đúng cách thì những hiểu biết sâu sắc được trích xuất thực sự có thể thúc đẩy chiến lược của công ty. Cách tiếp cận kể chuyện của Sam với số liệu thống kê làm điểm khởi đầu vừa thực tế vừa có thể thực hiện được. Đây là lớp sơn lót được đánh bóng từ một học viên dày dạn kinh nghiệm.

Chris Deri, Chủ tịch, Teneo Digital

Cuốn sách này là cuốn sách thứ 101 dành cho những ai muốn tỏa sáng những hiểu biết sâu sắc của mình. Sam hướng dẫn người đọc trong một hành trình hấp dẫn, từ dữ liệu đến cách truyền tải có tác động, bằng cách giải thích các phương pháp tạo nên một câu chuyện dựa trên dữ liệu.

Tim Ward, Trưởng bộ phận phân tích, Square Enix West

Phân tích rất quan trọng trong việc hướng dẫn việc ra quyết định và biến những hiểu biết sâu sắc thành hành động. Nhưng việc nhấn chìm khán giả của bạn bằng các sự kiện và con số thực sự là một điều đáng thất vọng. Biến những con số này thành những câu chuyện là cách để thu hút mọi người - người tiêu dùng cũng như khách hàng và nhân viên - biến chúng thành hiện thực và hữu hình, đồng thời truyền cho họ những cảm xúc phù hợp. Sam biết cách đạt được điều này một cách hiệu quả và cuốn sách này sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện.

Vera Markl-Moser, Giám đốc Phát triển Kinh doanh Bền vững Toàn cầu, Unilever

Các thế giới nghệ thuật và khoa học riêng biệt hợp nhất dưới bàn tay bậc thầy của Sam Knowles khi ông hướng dẫn Hoa Kỳ một cách thành thạo cách tìm ra nghệ thuật trong khoa học. Cuốn sách cực kỳ quan trọng này là tài liệu cần thiết cho những người giao tiếp, nhà khoa học, học giả và bất kỳ ai cần hiểu cách tìm ra câu chuyện qua các con số.

Tim Johns, Huấn luyện viên Kinh doanh và cựu Giám đốc Truyền thông của Sainsbury's, BT và Unilever

Cuộc cách mạng Dữ liệu lớn đã làm bối rối giới truyền thông trên thế giới quá lâu. Điều thực sự quan trọng là vùng lân cận tương đối nhỏ và khép kín của dữ liệu liên quan. Cuốn sách của Sam chỉ ra cho các tổ chức những điều cần tìm kiếm, những điều cần tránh và cách khai thác sức mạnh của dữ liệu để kể những câu chuyện hấp dẫn và có tác động.

Neville Hobson, Nhà chiến lược truyền thông xã hội tại Hiệp hội Internet

Theo những gì chúng ta có thể nhớ, những người buôn bán dữ liệu và người kể chuyện đã khá hài lòng với việc cày xới các lĩnh vực riêng biệt của họ - những người kể chuyện không muốn có xe chở số trong khi những người buôn bán dữ liệu vẫn vui vẻ không biết gì về sức mạnh của câu chuyện. Với Narrative by Numbers, Sam Knowles đã phá vỡ sự tồn tại chung ấm cúng này và tạo ra sự kết hợp kịp thời giữa dữ liệu cứng và cốt truyện. Giống như một nhà giả kim tài tình, anh ấy đã thành công trong việc kết hợp hai nguyên tố từng chiếm giữ những thế giới rất riêng biệt. Trong quá trình đó, anh ấy đã tạo ra một hợp chất mới và dễ bùng nổ, âm vang của nó chúng ta sẽ còn nghe thấy trong nhiều năm tới.

Tiến sĩ Peter Collett, Nhà tâm lý học và Chuyên gia ngôn ngữ cơ thể, Đại học Oxford, Vương quốc Anh

Tường thuật bằng những con số

Cách kể những câu chuyện mạnh mẽ và có mục đích bằng dữ liệu

SAM KIẾN THỨC

Xuất bản lần đầu năm 2018

bởi Routledge

Quảng trường 2 Park, Công viên Milton, Abingdon, Oxon 0X14 4RN

và bởi Routledge

711 Đại lộ số 3, New York, NY 10017

Routledge là một công ty con của Tập đoàn Taylor & Francis, một doanh nghiệp cung cấp thông tin

© 2018 Sam Knowles

Quyền của Sam Knowles được xác định là tác giả của tác phẩm này đã được ông khẳng định theo mục 77 và 78 của Đạo luật Bản quyền, Thiết kế và Bằng sáng chế năm 1988.

Đã đăng ký Bản quyền. Không phần nào của cuốn sách này có thể được in lại, sao chép hoặc sử dụng dưới bất kỳ hình thức nào hoặc bằng bất kỳ phương tiện điện tử, cơ học hoặc phương tiện nào khác, hiện được biết đến hoặc được phát minh sau này, bao gồm sao chụp và ghi âm, hoặc trong bất kỳ hệ thống lưu trữ hoặc truy xuất thông tin nào mà không có sự cho phép bằng văn bản từ các nhà xuất bản.

Thông báo nhãn hiệu-. Tên sản phẩm hoặc tên công ty có thể là nhãn hiệu hoặc nhãn hiệu đã đăng ký và chỉ được sử dụng để nhận dạng và giải thích mà không nhằm mục đích vi phạm.

Dữ liệu Biên mục trong Xuất bản của Thư viện Anh

Bản ghi danh mục cho cuốn sách này hiện có tại Thư viện Anh

Dữ liệu Biên mục của Thư viện Quốc hội

Một bản ghi danh mục đã được yêu cầu cho cuốn sách này

ISBN: 978-0-8153-5315-7 (hbk)

ISBN: 978-0-8153-5314-0 (pbk)

ISBN: 978-1-351-13722-5 (ebk)

Bộ sắp chữ trong Joanna Sans của Apex CoVantage, LLC

Nội dung

Những ý kiến và nguồn cảm hứng được thừa nhận Lời nói đầu: phân tích + kể chuyện = ảnh hưởng

1 Hai kỹ năng mọi người cần có ngày hôm nay

2 Giữ nó đơn giản

3 Chỉ tìm và sử dụng dữ liệu có liên quan

4 Bốn chữ E của cách kể chuyện hiệu quả

5 Hãy coi chừng lời nguyền của người hiểu biết

6 Nói chuyện với con người

7 Năm điều tuyệt vời của cách kể chuyện dựa trên dữ liệu

8 Tại sao sự thật lại quan trọng hơn bao giờ hết

Lời kết

Tìm hiểu thêm ở đâu

Mục lục

Những ý kiến và cảm hứng được thừa nhận

Narrative by Numbers có thể có một tác giả, nhưng nó có nhiều anh em họ quan tâm, một số đã bị loại bỏ nhiều lần.

Ý tưởng viết một cuốn sách nảy ra trong buổi huấn luyện đầu tiên của tôi - với tư cách là một chú chuột lang huấn luyện - với Tim Johns tuyệt vời. Tim đã là một khách hàng, sẽ luôn là một người cố vấn và trở thành một huấn luyện viên khi anh ấy quyết định đào tạo với tư cách là một huấn luyện viên. Tôi đã có sáu buổi học tuyệt vời mà không tốn một xu nào khi anh ấy học nghề huấn luyện của mình. Anh ấy dần dần ít chỉ đạo hơn trong suốt thời gian chúng tôi làm việc cùng nhau, ngay sau khi tôi thành lập công ty và công ty kể chuyện về thương hiệu của mình, Insight Agents. Nhưng vào cuối buổi học đầu tiên của chúng tôi, anh ấy nói: “Nếu bạn muốn trở thành Người kể chuyện dựa trên dữ liệu, nếu bạn muốn thuyết trình trên TED, điều đó thật đơn giản. Bạn phải viết cuốn sách. Hãy bắt tay vào việc đó.” Vì vậy, nó ở đây. Chúng ta sẽ tìm hiểu về TED...

Vợ tôi, cuộc sống và đối tác kinh doanh Saskia, người mà tôi đã gắn bó hơn nửa cuộc đời (chúng tôi gặp nhau vào ngày đầu tiên của học kỳ thứ hai của năm đầu tiên ở trường đại học). Tôi đã nói rằng tôi sẽ viết một cuốn sách - về hài kịch, về cha tôi, về sự hiểu biết sâu sắc - kể từ gần như ngày đầu tiên chúng tôi gặp nhau. Cảm giác thực tế của Saskia, nhuốm một chút hoài nghi rất hữu ích, đã luôn khiến tôi thành thật. Vậy là cuối cùng nó đã đến rồi, em yêu.

Tiến sĩ Beth Miller, huấn luyện viên viết văn của tôi. Được rồi, tôi không trả tiền cho cô ấy (luôn luôn) để giúp tôi viết bài, nhưng cô ấy là nguồn cảm hứng thực sự. Đầu tiên là vì đã xuất bản và bán các cuốn tiểu thuyết của cô ấy (và cả truyện phi hư cấu, bao gồm cả những cuốn cẩm nang xuất sắc về Cung thủ và Shakespeare). Thứ hai, về khóa học khó quên “Bắt đầu đọc sách trước Giáng sinh” vào mùa thu năm 2014. Thứ ba, vì đã nói với tôi rằng cách duy nhất để viết sách là viết sách - không có lý do gì cả. Và thứ tư, vì đã đề nghị tôi thành lập Nhóm Viết văn với các nhà văn khác, để chia sẻ và phê bình tác phẩm cũng như những bức xúc giữa Hoa Kỳ.

Derek Allen, Annie Mackey và Lulah Ellender, những thành viên khác trong Nhóm Viết lách của tôi. Chúng tôi thỉnh thoảng gặp nhau, thường là tại món gà giật huyền thoại (ít nhất là đối với tôi) tại Lewes Arms, và chúng tôi cùng nhau tạo nên một mạng lưới hỗ trợ lẫn nhau tuyệt vời. Những câu chuyện của bạn về người Do Thái ở Đan Mạch trong Thế chiến thứ hai, việc khám phá bản thân ở vùng hẻo lánh của Úc trong bối cảnh cha mẹ điên rồ, và việc tìm thấy bản thân và mẹ bạn qua danh sách của bà bạn đều truyền cảm hứng. Và tất cả là nhờ vào ba bạn - đặc biệt là Lulah - mà tôi đã viết Tường thuật bằng những con số trước tiên và là phần tiền truyện của Làm thế nào để trở nên sâu sắc, cuốn sách mà tôi đã thực hiện từ năm 2014 và sẽ sớm ra mắt. Hứa.

Stuart Lotherington, Đối tác cấp cao tại SBR Consulting. Một trong những huấn luyện viên truyền cảm hứng và có ảnh hưởng nhất mà tôi từng gặp. Sau khi tham dự khóa đào tạo tư vấn bán hàng với SBR vào năm 2012 đã thay đổi căn bản quan điểm của tôi về cách kinh doanh, thỉnh thoảng tôi tham dự các buổi thử nghiệm miễn phí của họ tại Connaught Rooms của Covent Garden. Vào đầu tháng 1 năm 2016, Stuart đã tổ chức một hội thảo về thiết lập mục tiêu và khuôn khổ thiết lập mục tiêu gồm 10 điểm của anh ấy chính là điều cuối cùng đã mang lại cho tôi động lực để viết điều này.

Và cuối cùng gửi tới con trai tôi và cổ đông trong công việc kinh doanh của gia đình, Max, người thích chơi chữ, chơi chữ và kể chuyện vì biết nói, chỉ là ba trong số hàng nghìn điều về anh ấy khiến tôi cười, yêu và mỉm cười mỗi ngày. . Bản chỉnh sửa của ông về bản thảo đầu tiên của Chương 1 thật tàn bạo, nhưng đúng lúc.

Gửi đến tất cả các bạn, cảm ơn vì nguồn cảm hứng. Những sai lầm - như mọi khi - là của người biên tập phụ.

Lời nói đầu: Phân tích + Kể chuyện g = Ảnh hưởng

Hai kỹ năng cốt lõi cần có để phát triển mạnh trong nền kinh tế tri thức là phân tích và kể chuyện. Tôi viết cuốn sách này để giải thích tầm quan trọng và tầm quan trọng của việc kết hợp hai kỹ năng này. Và để cho thấy mức độ ảnh hưởng và ảnh hưởng của bạn nếu bạn có thể dệt thành công các câu chuyện dựa trên dữ liệu theo thiết kế.

Ý định của tôi là Tường thuật bằng những con số phải mang tính hướng dẫn, giải trí và đồng thời mang tính thực tế cao. Mặc dù các quy tắc và hướng dẫn trong các trang này không bao giờ có thể hy vọng là dứt khoát và sẽ không bao giờ giả vờ như vậy, nhưng nguyện vọng của tôi là những người chịu trách nhiệm trở thành người kể chuyện dựa trên dữ liệu có khả năng vượt quá sự mong đợi của đồng nghiệp và cấp trên nếu họ tuân theo lời khuyên được đưa ra ở đây.

Mỗi chương chủ đề bao gồm một ví dụ về câu chuyện dựa trên dữ liệu từ công chúng trong hơn một thập kỷ qua, những câu chuyện đã thúc đẩy các cá nhân hành động và trong một số trường hợp đã huy động được hàng triệu người. Và mỗi chương chủ đề cũng kết thúc bằng một bài tập thực hành được thiết kế nhằm củng cố các bài học đã học và các quy tắc được rút ra, mỗi bài đã được thử và kiểm tra trong các buổi đào tạo do tôi tổ chức. Vì lý thuyết chẳng có ý nghĩa gì nếu không có thực hành, cũng như đối với tôi, có rất ít ý nghĩa của những câu chuyện không có dữ liệu, được dệt thành một câu chuyện kể.

Để hỗ trợ cuốn sách này và sứ mệnh giúp những người kể chuyện dựa trên dữ liệu trên thế giới trở nên có sức ảnh hưởng hơn, chúng tôi đã tạo một trang web có tên www.narrativebynumbers.com . Hãy ghé qua, kéo một chiếc ghế ảo lên và trở thành một phần của cộng đồng. Sẽ thật tuyệt khi có bạn đi cùng và nghe những câu chuyện bạn kể.

Tôi tin rằng bạn thấy cuốn sách này và trang web của nó hữu ích.

1

Hai kỹ năng mọi người đều cần hôm nay

[Người đoạt giải Nobel] Lord Rutherford từng nói với nhân viên của mình tại Phòng thí nghiệm Cavendish rằng nếu họ không thể giải thích vật lý của mình cho một cô hầu bàn thì đó là vật lý tồi.

David Ogilvy (1963), Lời thú tội của một người làm quảng cáo

Nguyên tắc đầu tiên

Có hai kỹ năng mà mọi người cần có trong nền kinh tế tri thức ngày nay để phát triển và thực hiện công việc của mình một cách hiệu quả nhất. Đây là khả năng thẩm vấn, hiểu và trích xuất ý nghĩa từ dữ liệu và số liệu thống kê cũng như khả năng sử dụng những hiểu biết sâu sắc có được từ dữ liệu để thúc đẩy mọi người hành động. Phân tích + kể chuyện = ảnh hưởng. Mục đích của cuốn sách này là chỉ cho bạn cách vượt trội ở cả hai và làm cho sự kết hợp có giá trị hơn rất nhiều so với tổng của từng phần. Chúng tôi ở đây để hiểu cách phát triển câu chuyện bằng những con số.

Theo lời của nhà văn kinh doanh người Mỹ Dan Pink trong cuốn sách Bán là con người, tất cả chúng ta đều ở trong “kinh doanh đang chuyển động”. Và cách tốt nhất để thuyết phục, truyền cảm hứng và thuyết phục người khác làm điều gì đó là kết hợp các phân tích và kể chuyện: lấy dữ liệu và số liệu thống kê làm nền tảng cho câu chuyện bạn kể. Tác động của việc kết hợp phân tích với cách kể chuyện có lợi cho hầu hết mọi người làm việc trong khu vực công hoặc tư nhân; trong thương mại, tài chính hoặc chính phủ; trong học viện, y học hoặc giáo dục.

Dữ liệu được tạo ra và có sẵn cho tất cả mọi người thuộc mọi tổ chức đã tăng theo cấp số nhân trong những năm gần đây và cuộc cách mạng truyền thông xã hội có nghĩa là ngày nay có nhiều tiếng nói quan trọng hơn trong phạm vi công cộng. Trong khả năng này hay khả năng khác, cả chính thức và không chính thức, ngày càng có nhiều cá nhân có trách nhiệm phát biểu thay mặt hoặc với tư cách là một tổ chức. Những xu hướng này ít có dấu hiệu chậm lại, điều đó có nghĩa là khả năng kể những câu chuyện có sức ảnh hưởng bắt nguồn từ dữ liệu và số liệu thống kê sẽ là việc của mọi người trong vòng không quá mười năm.

Trong tranh biếm họa, nhà phân tích dữ liệu là một người tính cách sống nội tâm, tự chủ và có mối quan hệ với máy móc tốt hơn anh ta - và anh ta luôn theo khuôn mẫu - với những người khác. Anh ta có bộ não to bằng cả hành tinh và các đồng nghiệp coi anh ta là một trách nhiệm xã hội cần phải tránh xa khách hàng bằng mọi giá, nhưng những hiểu biết sâu sắc mà anh ta có thể tạo ra từ dữ liệu có thể giúp giải quyết thách thức trước mắt. Cũng thường có những lời chỉ trích gay gắt (và thường là không có căn cứ) nhắm vào nhà phân tích vì sự chú ý của anh ta đến vệ sinh cá nhân, có thể là tắm rửa, cạo râu hoặc chăm sóc da.

Và trong tranh biếm họa, người raconteur là một nhân vật hướng ngoại, thú vị, đồng cảm, sống động trong một căn phòng đầy người và có thể sử dụng sức mạnh kể chuyện để thuyết phục bất cứ ai làm bất cứ điều gì. Ngay cả người Inuit cũng mua đá, người Geordies mua than, và người Athen - như người ta thường nói - mua cú. Đồng nghiệp và bạn bè nói chuyện nồng nhiệt về những người kể chuyện, và trong kinh doanh, vẻ ngoài của họ có thể được bảo vệ hoặc hạn chế - à, bạn sẽ không muốn có quá nhiều điều tốt đẹp, phải không? - khi cuộc họp đã được ấn định, đó là cuộc họp không thể bỏ lỡ.

Sự thật về cả hai khả năng và những cá nhân nguyên mẫu thể hiện chúng tốt nhất lại mang nhiều sắc thái và tầm thường hơn.

Rắc rối với giáo dục

Hai mươi hoặc ba mươi năm trước, hệ thống giáo dục trên khắp thế giới đang thịnh hành việc phân loại học sinh là nghệ sĩ hoặc nhà khoa học. Tôi biết vì - ít nhất là ở Anh - tôi đã ở đó. Việc hướng dẫn mọi người theo đuổi con đường này hay con đường khác là điều đã được thực hiện ngay từ khi họ mới 14 hoặc 15 tuổi. Điều này sẽ quyết định việc lựa chọn các môn học trong hai năm học cuối cùng, từ đó sẽ quyết định việc lựa chọn các khóa học cấp bằng và tất yếu là cả lộ trình nghề nghiệp. Nếu bạn không làm bài kiểm tra hóa học, vật lý và toán học cho kỳ thi cuối cấp ở trường, bạn sẽ rất khó tiến xa trong thế giới kỹ thuật hóa học.

Thật không may, nó đã trở thành một huy hiệu danh dự đối với nhiều nghệ sĩ - những người nhận thấy toán học là một thách thức và vì vậy đã từ bỏ nó ngay khi họ chỉ biết tính toán - để vui vẻ thừa nhận rằng họ “không giỏi” môn học này. Ngược lại, nói như vậy thậm chí còn trở nên hơi ngầu một chút. Vấn đề này lần đầu tiên được xác định chính thức vào năm 1959 bởi cp Snow trong bài giảng Rede của ông tại Cambridge với tựa đề “Hai nền văn hóa”. Snow vừa là một tiểu thuyết gia vừa là một nhà hóa học vật lý - một người đàn ông thời Phục hưng và là người kể chuyện dựa trên dữ liệu, nếu có - và bài giảng của ông đề xuất rằng việc buộc phải tách biệt giữa nhân văn và khoa học sẽ ngăn cản thế giới giải quyết những thách thức cấp bách nhất. Chẩn đoán của ông về thách thức được thể hiện rất rõ ràng, đáng để lặp lại dòng lập luận này:

Rất nhiều lần tôi đã có mặt tại các cuộc tụ họp của những người, theo tiêu chuẩn của văn hóa truyền thống, được cho là có trình độ học vấn cao và những người, với sự thích thú đáng kể, đã bày tỏ sự hoài nghi của họ trước sự mù chữ của các nhà khoa học. Một hoặc hai lần tôi bị chọc tức và hỏi công ty xem có bao nhiêu người trong số họ có thể mô tả được Định luật Nhiệt động lực học thứ hai. Câu trả lời rất lạnh lùng: nó cũng tiêu cực. Tuy nhiên, tôi đang hỏi một câu tương đương về mặt khoa học như “Bạn đã đọc tác phẩm của Shakespeare chưa?” Bây giờ tôi tin rằng nếu tôi hỏi một câu hỏi thậm chí còn đơn giản hơn - chẳng hạn như, “Khối lượng hay gia tốc nghĩa là gì?”, thì câu hỏi này tương đương về mặt khoa học với câu hỏi, “Bạn có thể đọc được không?” - không quá một phần mười những người có trình độ học vấn cao sẽ cảm thấy rằng tôi đang nói cùng một ngôn ngữ. Vì vậy, tòa lâu đài vĩ đại của vật lý hiện đại ngày càng phát triển và phần lớn những người thông minh nhất ở thế giới phương Tây đều có hiểu biết sâu sắc về nó giống như tổ tiên thời đồ đá mới của họ đã có.

Lấy cảm hứng từ bài giảng của Snow, những nhà châm biếm đầu thập niên 1960 Michael Flanders và Donald Swann đã vẽ một bức tranh biếm họa về cách những người được đào tạo về nhân văn cần nói chuyện với các nhà khoa học nếu họ muốn hiểu rõ bản thân. Trong phần giới thiệu bài hát Định luật nhiệt động lực học thứ nhất và thứ hai, Flanders nói với một nhà khoa học tưởng tượng bằng câu thoại: “À, Giáo sư H2SO4. Đừng tổng hợp bất cứ thứ gì tôi sẽ không tổng hợp. Ồ, và nghịch đảo của số pi đối với người vợ tốt của bạn.”

May mắn thay, ngày nay, tác động của việc lựa chọn sớm đang được giảm thiểu ở một mức độ nào đó nhờ các mảng môn học ở cấp độ nâng cao rộng hơn - đặc biệt nhờ vào những đổi mới như Tú tài Quốc tế. Thật đáng khích lệ khi thấy môn Nghệ thuật cố gắng hòa nhập giữa Khoa học, Công nghệ, Kỹ thuật và Toán học, đồng thời thấy rằng các môn học STEM đang chuyển sang STEAM.

Thực tế là các công việc ngày càng trở nên giống nhau hơn cũng có ích. Bởi vì, ngày càng nhiều chúng ta đều tham gia vào lĩnh vực kinh doanh vận chuyển, để phát triển trong trật tự thế giới mới này, tất cả chúng ta đều cần nắm vững các kỹ năng phân tích và kể chuyện.

Rắc rối với tâm lý học

Tâm lý học cũng cần phải chịu một phần trách nhiệm về nhận thức sai lầm rằng phân tích và kể chuyện không phải là những điều dễ dàng kết hợp với nhau - hoặc ít nhất là cố ý giải thích sai về một số nghiên cứu tâm lý có ảnh hưởng. Chẳng hạn, người ta vẫn tin rằng hai kỹ năng cốt lõi này được điều hòa bởi các bán cầu hoặc các bên khác nhau của não.

Con người là những sinh vật đơn giản, mặc dù là những sinh vật đơn giản sở hữu siêu máy tính mạnh nhất từng được phát minh hoặc khám phá: bộ não con người. Tôi nói rằng chúng tôi là những sinh vật đơn giản bởi vì chúng tôi có xu hướng tìm kiếm các giải pháp đơn giản, tinh tế và đơn giản cho những thách thức mà Hoa Kỳ phải đối mặt. Chúng tôi cũng sử dụng nhiều lối tắt - về mặt kỹ thuật được gọi là phương pháp phỏng đoán nhận thức - để cố gắng giải quyết những thách thức này. Mặc dù phương pháp phỏng đoán cho phép Hoa Kỳ đưa ra quyết định khi đối mặt với hàng núi dữ liệu, nhưng chúng thường khiến Hoa Kỳ mắc phải những sai lầm rất dễ đoán trong quá trình xử lý dữ liệu và ra quyết định dưới áp lực hoặc sự không chắc chắn. Điều này được nhà tâm lý học Daniel Kahneman mô tả là tư duy Hệ thống 1 trong cuốn sách nổi tiếng Tư duy, nhanh và chậm xuất bản năm 2011 của ông, trái ngược với tư duy Hệ thống 2 có chủ ý, cân nhắc và chậm hơn. Cuốn sách đó tóm tắt những nghiên cứu của Kahneman trong nhiều thập kỷ, bao gồm cả những thí nghiệm đoạt giải thưởng mà ông đã thực hiện cùng với cộng tác viên lâu năm của mình, Amos Tversky.

Một ví dụ điển hình về quá trình này đang hoạt động là mong muốn phổ biến của con người ủng hộ các giải pháp đơn yếu tố - các giải pháp nói rằng “Chiến tranh vùng Vịnh là về dầu mỏ”, rằng “Thành phố Leicester đã giành được chức thủ tướng nhờ sự lãnh đạo của Claudio Ranieri”, hoặc rằng “ Trump thắng cử năm 2016 nhờ tin giả”. Khi chúng tôi là những người theo chủ nghĩa tổng quát đang nghiên cứu một lĩnh vực chuyên môn, vì hầu hết người Mỹ thường xem xét hầu hết các vấn đề, chúng tôi thấy rất khó để xem xét sự tương tác của nhiều yếu tố phối hợp với nhau. Các yếu tố như: Phong cách quản lý của Ranieri, cộng với Vardy, Mahrez và Kanté đều đạt đỉnh cao trong cùng một đội vào cùng thời điểm, cộng với các câu lạc bộ Big Six của Premiership đều hoạt động kém hiệu quả vì những lý do khác nhau trong mùa giải 2015/16, cộng với việc Jose Mourinho bị sa thải và bị sa thải của Chelsea, cộng với tác động của Sky Billions tới ngân sách thi đấu của các câu lạc bộ nhỏ hơn, cộng với động lực truyền thông, cộng với bình luận của các nhà cái, cộng, cộng, cộng ...

Khi nói đến khoa học thần kinh phổ biến - một phép nghịch hợp nguy hiểm nếu từng có - não trái/não phải, phân tích/trực quan, khoa học/nghệ thuật, sự phân đôi lý trí/cảm xúc đã được chứng minh là một trong những sự phân chia cứng đầu, lan rộng và không chính xác nhất của chức năng chưa được thực hiện bởi tâm lý học đối với độc giả bình dân của nó. Đó là một bức tranh biếm họa hoàn chỉnh và một lời giải thích đơn lẻ thuận tiện về siêu máy tính tối thượng là bộ não con người. Nó nằm trong danh sách của một trong những nguồn cấp dữ liệu Twitter yêu thích của tôi, tổng số @neurobollocks. Và nó đã được phổ biến rộng rãi bởi các phương tiện truyền thông đại chúng, theo chủ nghĩa giản lược.

Đúng, đúng là một số chức năng nhất định có liên quan nhiều hơn đến quá trình xử lý phân tích đã được xác định là tạo ra nhiều hoạt động của não trái hơn não phải. Nhưng gán chức năng này cho một bán cầu duy nhất và phân loại các cá nhân theo não trái hoặc não phải trên cơ sở này là thể hiện sự thiếu hiểu biết trắng trợn về bản chất chi tiết hơn của não.

Sự tương đồng giữa máy tính/bộ não luôn không hoàn hảo. Điều này là do hàng tỷ tế bào thần kinh và các mối nối giữa chúng - các khớp thần kinh - chưa kể đến hàng trăm chất dẫn truyền thần kinh khác nhau hoạt động đồng thời, độc lập và đan xen với nhau, phức tạp hơn bất kỳ máy tính nào do con người tạo ra cho đến nay. Hoặc cho tương lai gần.

Nói về tác động của tổn thương não đến chức năng não, nhà tâm lý học Richard Gregory 1 đã đưa ra một ví dụ nổi tiếng: “Nếu tôi tháo một bóng bán dẫn ra khỏi radio và kết quả là âm thanh duy nhất tôi có thể phát ra từ radio là tiếng hú, Tôi không có quyền kết luận rằng chức năng của bóng bán dẫn trong chiếc radio nguyên vẹn là để ngăn chặn tiếng hú.”

Giống như bóng bán dẫn không phải là thiết bị ngăn chặn tiếng hú, nên bán cầu não trái không chịu trách nhiệm phân tích cũng như kể chuyện bằng não phải. Chức năng não phức tạp như phân tích đòi hỏi sự kích hoạt và tương tác đồng thời và tuần tự của hàng trăm đơn vị chức năng được kết nối với nhau để kiểm soát các chương trình con rời rạc. Chúng tồn tại trên cả hai bán cầu. Sẽ thuận tiện nếu người theo chủ nghĩa tổng quát, công chúng có thể hiểu não trái là phần phân tích và não phải là phần kể chuyện, nhưng chỉ thuận tiện vì nó sẽ kể một câu chuyện đơn giản, giản lược. Và như Steven Pinker kết luận một cách đầy bực bội trong cuốn sách Tâm trí hoạt động thế nào năm 1997 của ông, với tư cách là những sinh vật, chúng ta thiếu kiến trúc nhận thức để hiểu được hứa hẹn trong tựa đề cuốn sách của ông. Thật khó chịu, nhưng - có vẻ như - khá chính xác.

Một lỗi rõ ràng khác của não trái/não phải, bộ phận phân tích/kể chuyện của cả chức năng và loại người là nó cho rằng bán cầu kia (và chức năng) không hoạt động. Vì vậy, nhà phân tích không thể giao tiếp và người giao tiếp không thể phân tích. Mặc dù sự thật là một số người bẩm sinh có khả năng phân tích tốt hơn những người khác và những người khác bẩm sinh là những người kể chuyện giỏi hơn, khi các công việc trong nền kinh tế tri thức hội tụ và khi tất cả chúng ta đều hướng tới “kinh doanh chuyển động”, tất cả chúng ta đều được yêu cầu phải xuất sắc trên cả hai lĩnh vực. Và động cơ của nỗ lực này là một lời nói nhỏ nhưng có tác động lớn đến cả cuộc đời chúng ta. Dữ liệu.

Sự trỗi dậy và trỗi dậy của dữ liệu

Dữ liệu đã phát triển quá nhanh và đến mức ngày nay nó hiếm khi được nhắc đến như những dữ liệu cũ đơn thuần. Ngày nay nó thường là dữ liệu lớn. Và mặc dù tiếng Anh chống lại sự cám dỗ đi theo những người anh em họ tiếng Đức và các từ hoặc cụm từ viết hoa ngoài tên, quốc gia hoặc thương hiệu, dữ liệu lớn cũng thường là Dữ liệu lớn. Có lẽ nó đã phát triển quá nhiều, nó đã có được vị thế quốc gia hoặc danh hiệu.

Thật khó để kiểm soát lượng dữ liệu mà các cá nhân, doanh nghiệp và quốc gia tạo ra và nhiều người nhận thấy khối lượng dữ liệu khổng lồ hiện có ngày nay là quá sức - thậm chí là đe dọa. Trong Dữ liệu lớn: Cuộc cách mạng sẽ thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và suy nghĩ, Viktor Mayer-Schonberger và Kenneth Cukier đã tính toán rằng, đến cuối năm 2013, ước tính có khoảng 1.200 exabyte (EB) dữ liệu được lưu trữ trên trái đất. 1EB là 10 A 18byte. Hoặc lbn GB, đủ để lấp đầy 40 tỷ chiếc iPad 32 GB, trải dài từ Trái đất đến mặt trăng. Và chúng tôi lại tạo ra khối lượng dữ liệu tương tự vào năm 2014. Nếu, chỉ trong một năm, chúng tôi đã tạo ra nhiều dữ liệu nhất từng được tạo ra trong 574 năm kể từ lần in đầu tiên của Gutenberg, thì rõ ràng là phần lớn dữ liệu được tạo ra có được sản xuất trong vài năm qua. Đồ thị sẽ ngày càng tiệm cận hơn.

Dữ liệu ngày càng lớn hơn ở mọi nơi, trong mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta. Ô tô tạo ra và ghi lại thông tin chi tiết về mỗi chuyến đi của bạn, từ mức tiết kiệm nhiên liệu đến áp suất lốp trung bình khi tốc độ và nhiệt độ thay đổi. Mỗi cuộc gọi điện thoại bạn thực hiện sẽ tạo ra các bản ghi vĩnh viễn - về vị trí của bạn, người bạn đã gọi, thời gian gọi, nội dung bạn đã nói. Các thiết bị thể dục cá nhân từ Apple Watch đến Fitbits ghi lại từng nhịp tim, cũng như kiểu tập thể dục và giấc ngủ, sau đó nhắc nhở bạn khi bạn không chạy bộ trong vài ngày hoặc không tập trung trong vài giờ. Và các cuộc trò chuyện trên mạng xã hội tiết lộ điều mọi người nghĩ - có lẽ là những người đặc biệt có tiếng nói trong những ngày đầu của xã hội, nhưng ngày nay gần gũi hơn với các mẫu đại diện - về sản phẩm, thương hiệu, tính cách và chính trị gia.

Tốc độ tăng trưởng của dữ liệu không có dấu hiệu chậm lại - nếu có thì nó đang tăng tốc - và có hai yếu tố liên quan đến nhau hỗ trợ cho khẳng định này (một chút cách kể chuyện dựa trên dữ liệu, nếu bạn muốn). Một là Định luật tăng trưởng theo cấp số nhân của Moore vẫn tiếp tục phát triển. Gordon Moore, người đồng sáng lập hai doanh nghiệp chip silicon tiên phong trong những năm 1960 - Fairchild Semiconductor và Intel - đã nhận xét trong một bài báo chuyên đề vào năm 1965 rằng số lượng bóng bán dẫn trên các mạch tích hợp dày đặc tăng gấp đôi mỗi năm hoặc lâu hơn. Đến năm 1975, Moore sửa đổi điều này xuống còn hai năm một lần. Những gì chúng ta thấy trung bình kể từ năm 1965 trên thực tế tăng gấp đôi sau mỗi 18 tháng.

Số lượng bóng bán dẫn trong cùng một không gian tăng gấp đôi cứ sau 18 tháng có nghĩa là chip máy tính rẻ hơn và nhanh hơn, cả bộ nhớ và chip xử lý. Chúng rẻ hơn vì chiếm ít không gian vật lý hơn và sử dụng ít silicon nguyên liệu quý giá hơn. Chúng nhanh hơn vì các electron đại diện cho số 1 và số 0 trong quá trình xử lý dữ liệu số có khoảng cách di chuyển ngày càng ngắn hơn. Kết quả là máy tính ngày càng nhanh hơn, rẻ hơn và dung lượng lưu trữ tăng lên. Bởi vì nó tăng gấp đôi sau mỗi 18 tháng, điều này thể hiện sự tăng trưởng theo cấp số nhân theo cấp số nhân chứ không phải cấp số cộng.

Tôi ít quan tâm hơn đến quyền riêng tư hoặc bảo mật dữ liệu hoặc các khía cạnh của Big Brother trong cuộc cách mạng Dữ liệu lớn. Điều đó không có nghĩa là đây không phải là những vấn đề quan trọng để thế giới xem xét và thống nhất; họ đang. Chỉ là có rất nhiều người và nguồn lực hiểu biết về những lĩnh vực đó hơn tôi. Tôi quan tâm đến tiềm năng mà sự bùng nổ dữ liệu mang lại cho việc kể chuyện dựa trên bằng chứng, dựa trên thực tế tốt hơn. Điều này là do việc phát hiện những hiểu biết sâu sắc, các mẫu và xu hướng trong dữ liệu là một trong những chìa khóa để kể chuyện hay hơn - cách kể chuyện bắt nguồn từ sự thật về con người mà trước đây chúng ta không thể ghi lại, quan sát hay báo cáo, nhưng giờ đây chỉ cần một vài cú nhấp chuột để có thể thực hiện được điều đó. ngay cả người dùng ở cấp độ đầu vào.

Yếu tố thứ hai ủng hộ khẳng định rằng cuộc cách mạng Dữ liệu lớn không có dấu hiệu chậm lại liên quan đến các công cụ được phát triển để khai thác, quản lý và hiểu dữ liệu. Cũng giống như có nhiều dữ liệu hơn về hầu hết mọi thứ đang diễn ra trên thế giới, các công cụ phân tích và trực quan hóa các Tập dữ liệu lớn hơn ngày càng tốt hơn, đơn giản hơn và dễ sử dụng hơn. Các công cụ như IBM Watson. Các công cụ như Tableau. Các công cụ như Brandwatch.

Thử thách thực sự của Dữ liệu lớn đối với người kể chuyện là tìm ra và tách biệt góc nhỏ đó - Dữ liệu lớn nhỏ hoặc có thể là dữ liệu lớn nhỏ - có liên quan đến câu chuyện bạn muốn kể. Và sau đó phân tích nó và rút ra ý nghĩa từ nó. Nhưng sức mạnh thực sự của việc sử dụng các tập hợp dữ liệu lớn, nhỏ, có liên quan làm nền tảng để kể chuyện hay hơn là điều đó đúng. Đây là chủ đề mà tôi và những người đồng thuyết trình Neville Hobson và Thomas Stoeckle quay trở lại trong mỗi tập của podcast Diễn đàn Dữ liệu Nhỏ của chúng tôi (xem www.smalldataforum.com hoặc iTunes).

Như tôi sẽ khám phá trong chương cuối của cuốn sách này, quan điểm của tôi là chúng ta không sống trong thời đại hậu sự thật, bất kể Goves, Trumps và Bannons của thế giới này muốn bạn tin vào điều gì. Chúng ta đang sống trong một thế giới cởi mở hơn và giàu dữ liệu hơn, trong đó bất kỳ ai cũng có thể kiểm tra chéo những gì người khác nói. Và đối với các thương hiệu và tập đoàn, các chính trị gia và nhân vật đang muốn phát triển và duy trì lượng khán giả trung thành - những khán giả có thể trở thành người ủng hộ chính họ thông qua mạng xã hội - sự thật và tính xác thực chưa bao giờ quan trọng hơn.

Sức mạnh và tác động của kể chuyện

Là sinh vật có nhận thức, con người được lập trình sẵn để phản ứng với các câu chuyện và cấu trúc câu chuyện. Câu chuyện là cách chúng ta hiểu và điều hướng thế giới. Chúng ta chú ý đến những câu chuyện, chúng ta bị những câu chuyện thuyết phục và chúng ta phản ứng lại chúng. Để làm điều gì đó khác biệt, hoặc tiếp tục làm điều tương tự mà gia đình chúng ta đã làm qua nhiều thế hệ. Vào tháng 3 năm 2017, nhà xã hội học và phát thanh viên người Anh Tom Shakespeare đã trích lời tiểu thuyết gia Philip Pullman trong cuốn Sức mạnh và sự nguy hiểm của những câu chuyện của Radio 4: “Sau sự nuôi dưỡng, che chở và đồng hành, những câu chuyện là những thứ chúng ta cần nhất trên thế giới.”

Cấu trúc câu chuyện lần đầu tiên được xác định - hoặc ít nhất là được hệ thống hóa lần đầu tiên - bởi triết gia Hy Lạp cổ đại Aristotle trong tác phẩm ngắn gọn, trang nhã vào thế kỷ thứ 4 trước Công nguyên, The Poetics. Xem xét các loại hình nghệ thuật thời nay - chủ yếu là sử thi, bi kịch và hài kịch - ông đã chỉ ra rằng mọi người phản ứng tốt nhất với những câu chuyện có cấu trúc ba hồi; phần đầu, phần giữa và phần cuối; một chính đề (mệnh đề), một phản đề (một quan điểm hoặc cốt truyện đối lập) và một tổng hợp (sự kết hợp lại với nhau). Kể từ đó, các học giả và học viên đã phát triển cấu trúc đơn giản đến khó hiểu này, gắn nhãn màn đầu tiên là sắp đặt, màn thứ hai là đối đầu và màn thứ ba là giải pháp. Quả thực, các nhà biên kịch và biên kịch Hollywood cũng đã đóng góp nhiều lý thuyết và thực tiễn cho sự hiểu biết của chúng ta về cấu trúc câu chuyện.

Học giả người Mỹ Joseph Campbell đã xác định một mô hình kể chuyện gồm 12 giai đoạn mà ông gọi là cuộc hành trình của người anh hùng và là cấu trúc kể chuyện mà nhiều câu chuyện sử thi về thử thách và cứu chuộc nối tiếp. Các yếu tố phổ biến bao gồm lời kêu gọi phiêu lưu, gặp gỡ và được huấn luyện bởi người cố vấn, các bài kiểm tra và thử thách ở một thế giới khác với thế giới nơi sinh sống của người anh hùng, phần thưởng khi vượt qua nghịch cảnh và sự trở lại thế giới nơi câu chuyện bắt đầu. Chỉ cần xem xét Star Wars và Harry Potter, The Odyssey và The Aeneid, Little Red Riding Hood và The Very Hungry Caterpillar. Chưa kể các tập, loạt phim và toàn bộ cốt truyện được đóng hộp của The Sopranos, Breaking Bad và Modern Family.

Lý do khiến những câu chuyện này gây được tiếng vang lớn ở Mỹ là vì chúng dựa trên những nguyên tắc kể chuyện phổ biến. Các mô hình ba, 12 và các bước được đánh số khác - được các học giả và nhà thực hành từ Aristotle đến Robert McKee xác định và giải thích - được thiết kế để rút ra các quy tắc phổ quát từ những câu chuyện có tiếng vang. Câu chuyện về những người như Hoa Kỳ phải trải qua điều gì đó phi thường để tiếp tục cuộc sống của họ. Chúng ta có thể tự đưa ra quyết định trong cuộc sống trần tục hơn, nhịp độ chậm hơn nhiều của mình bằng cách tham khảo những câu chuyện phù hợp nhất với Hoa Kỳ. Chúng ta có thể không phải là vua hay nữ hoàng, chúng ta có thể không phải đối mặt với những âm mưu giết người của những kẻ độc tài độc ác, nhưng sức mạnh của một câu chuyện hay, được kể hay, là khả năng chúng ta học hỏi từ nó vì nó mang lại cảm giác chân thực và giống như điều gì đó mà chúng ta có thể trải qua . . Cuộc sống của chúng ta đều được phản ánh qua lăng kính Game of Thrones.

Tài liệu tiếp tục gợi ý rằng chúng ta phản ứng tốt nhất với những câu chuyện dựa trên thực tế mà bản thân nó phụ thuộc vào kinh nghiệm và bằng chứng: những câu chuyện bắt nguồn từ những hiểu biết chân thực, dựa trên dữ liệu giải thích một khía cạnh của tình trạng con người và được bọc trong một lớp vỏ ngoài. của cảm xúc. Vì mục đích của tôi là chứng minh trong cuốn sách này - thông qua cả lý thuyết và thực hành - những người kể chuyện trong tổ chức thời hiện đại cần sử dụng dữ liệu, sự kiện và bằng chứng làm nền tảng cho câu chuyện của họ. Không phải thay những câu chuyện hay như chính những câu chuyện.

Nhà kinh tế học Steve Levitt và nhà báo Stephen Dubner đã chứng tỏ mình là bậc thầy về cách kể chuyện dựa trên dữ liệu thông qua nhượng quyền thương mại Freakonomics của họ - sách, phim (được phê duyệt một phần) và podcast. Vào thời điểm viết bài, Freakonomics Radio vừa xuất bản tập thứ 300 hàng tuần. Think Like a Freak là điều gần gũi nhất mà họ tiến tới việc viết một cuốn sổ tay hướng dẫn và nó chắt lọc những gì họ đã học được thành một hướng dẫn cách thực hiện rất dễ đọc. Họ kết thúc cuốn sách này bằng dòng: “Những câu chuyện gắn bó với chúng tôi; họ di chuyển chúng tôi; họ thuyết phục Hoa Kỳ xem xét tính bất biến và yếu đuối trong trải nghiệm của con người.”

Bây giờ tất cả chúng ta đều là người kể chuyện

Trước cuộc cách mạng Dữ liệu lớn và truyền thông xã hội, truyền thông là một cửa hàng đóng cửa và có kỷ luật hạn chế. Trong các tập đoàn và chính phủ, trong khu vực tư nhân và công cộng, việc giao tiếp được thực hiện bởi các chuyên gia truyền thông - một lời nói mỉa mai, vì cả các bộ phận truyền thông và cơ quan truyền thông đều là những nhà tổng quát nghiệp dư. Thông thường, những người này là những người tốt nghiệp ngành nghệ thuật, ngoại trừ những trường hợp đặc biệt đòi hỏi kiến thức chuyên môn về kỹ thuật hoặc y sinh, chẳng hạn như khoa học, luật hoặc y học.

Truyền thông là một cuộc độc thoại có trung gian, trong đó các bộ phận và/hoặc cơ quan truyền thông đưa ra các tuyên bố và các cơ quan truyền thông sử dụng thông tin đó để báo cáo về những gì tổ chức đã làm và nói. Họ không mù quáng báo cáo, sao chép và dán những gì đội PR đưa ra. Không phải lúc nào cũng vậy, dù thế nào đi nữa. Vì báo chí điều tra có một lịch sử phong phú, từ vụ Watergate đến vụ hack điện thoại của News International; từ Woodward và Bernstein đến Nick Davies. Nhưng rất ít cá nhân - đặc biệt là trong các doanh nghiệp niêm yết hoặc các vị trí công quyền và quyền lực - được ủy quyền hoặc thậm chí được phép phát biểu.

Thế giới ngày nay đã khác biết bao. Hầu hết những người làm việc trong bất kỳ loại tổ chức nào đều có hồ sơ truyền thông xã hội cá nhân để họ chia sẻ chi tiết về cuộc sống của họ bên ngoài văn phòng (Twitter, Face-book, YouTube, Instagram), mà nhiều người còn sử dụng các kênh này và các kênh khác ( blog cá nhân hoặc công ty, Linkedln, Reddit) để bình luận và chia sẻ ý kiến của họ về các vấn đề liên quan trực tiếp đến doanh nghiệp mà họ đại diện. Họ tham gia vào quá trình xây dựng hình ảnh công ty theo trường phái ấn tượng hoặc theo trường phái điểm nhấn, bổ sung ý kiến của mình cho đồng nghiệp và đối thủ cạnh tranh.

Ngày nay, có nhiều tiếng nói quan trọng hơn. Bất kỳ ai có điện thoại thông minh và kết nối Wi-Fi đều có nhiều quyền và cơ hội được lắng nghe như bất kỳ ai khác. Họ có cơ hội để đưa tiếng nói của mình ra ngoài, cơ hội giống như bất kỳ ai khác trên các trang truyền thông xã hội - những người nổi tiếng trong quán bar và những nhà bình luận nổi tiếng được áp dụng một bộ quy tắc khác. Chỉ mười năm trước, điều đó là không thể. Các blogger có ảnh hưởng bắt đầu xu hướng, các đầu bếp nổi tiếng khiến sản phẩm hoặc nguyên liệu bán hết, và các bác sĩ - đặc biệt là ở Mỹ - có thể khiến các cơ quan quản lý thu hồi các loại thuốc không an toàn khỏi thị trường.

Trong thế giới này - và đó là một thế giới sẽ không sớm biến mất hay chậm lại - mọi người trong một tổ chức đều có tiềm năng trở thành người kể chuyện. Tất nhiên, đối với chính họ trong bối cảnh công việc của họ - chẳng hạn như khi các chuyên gia trong một doanh nghiệp tham dự các hội nghị. Nhưng cũng thay mặt cho tổ chức mà họ làm việc. Một lần nữa, vì mục đích của cuốn sách này, tôi ít quan tâm đến các vấn đề đạo đức hoặc quản trị nảy sinh từ quá trình dân chủ hóa cách kể chuyện về doanh nghiệp và thương hiệu. Đó là vấn đề của các nhóm pháp lý và cố vấn trong các tổ chức, đồng thời có rất nhiều tài nguyên hữu ích về cách biến nhân viên của bạn trở thành tài sản trên mạng xã hội chứ không phải là trách nhiệm pháp lý, bắt đầu bằng việc “đừng tweet khi say rượu”. Điều tôi muốn khám phá là làm thế nào, trong thực tế của một thế giới trong đó có nhiều tiếng nói quan trọng hơn, tất cả chúng ta có thể sử dụng dữ liệu và số liệu thống kê tốt hơn để kể những câu chuyện hay hơn, thuyết phục hơn, có tác động hơn.

Kể chuyện bằng dữ liệu và thống kê

Tuy nhiên, những người lao động có chuyên môn trong nền kinh tế tri thức sẽ trở thành - với tư cách là nhà nghiên cứu, nhà quản lý hoặc kỹ thuật viên; với tư cách là nhà khoa học, nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà tư vấn - ngày nay thực sự có hai kỹ năng cốt lõi mà mọi người đều cần: phân tích và kể chuyện. Tổ chức của chúng ta càng lên cao thì chúng ta càng có khả năng thu được nhiều hơn từ chính dữ liệu thô. Nhưng để kể những câu chuyện một cách chân thực và có tác động, chúng ta cần hiểu không chỉ dữ liệu cho thấy điều gì mà còn cả lý do và cách thức. Đây là ý nghĩa mà công việc của mọi người ngày càng trở nên giống nhau.

Vì vậy, cuốn sách này được thiết kế để giúp nhiều người khác nhau thuộc nhiều loại hình tổ chức khác nhau trong nỗ lực trở thành những người kể chuyện dựa trên dữ liệu tốt hơn.

Họ có thể làm việc trong một công ty truyền thông - quảng cáo, PR hoặc kỹ thuật số - và cần tạo ý tưởng mới cho sản phẩm, thương hiệu hoặc dịch vụ của khách hàng; cho một công ty, một tổ chức phi chính phủ hoặc một tổ chức từ thiện. Đây là thế giới mà tôi biết rõ nhất, nhưng tường thuật bằng những con số không chỉ về các cơ quan truyền thông. Đó là về thông tin liên lạc cho và bởi tất cả mọi người.

Họ có thể đã khám phá ra điều gì đó thông qua nghiên cứu thực nghiệm, học thuật hoặc thị trường và muốn chia sẻ những gì họ đã khám phá được với người khác, giúp họ nhìn thế giới từ quan điểm của họ và chia sẻ tác động của khám phá đó đến thế giới thực. .

Họ có thể cần động viên người khác làm điều gì đó khác với cách họ làm hiện nay. Để bắt đầu làm một việc gì đó (ví dụ như tập thể dục). Ngừng làm việc gì đó (hút thuốc). Làm nhiều hơn (ăn trái cây và rau quả) hoặc ít hơn (uống rượu) một việc gì đó. Hoặc làm điều gì đó lần đầu tiên và áp dụng một thói quen mới (đeo đồng hồ thông minh và tích hợp nó vào lối sống của họ).

Họ có thể làm việc trong một tổ chức với sứ mệnh và muốn tuyển dụng những người khác cho mục đích của họ.

Họ có thể đang đấu thầu hoặc chào hàng một hợp đồng mới và cần đưa ra một trường hợp thuyết phục về lý do tại sao giá thầu của họ là tốt nhất cho khách hàng hoặc khách hàng tiềm năng.

Hoặc họ có thể làm việc trong một tổ chức và cần thuyết phục đồng nghiệp áp dụng chiến lược mới. Để mua từ một nhà cung cấp mới. Hoặc để áp dụng một chính sách mới.

Trong mỗi trường hợp này, việc áp dụng cách tiếp cận phân tích và dựa trên dữ liệu để kể chuyện sẽ làm cho câu chuyện hay hơn, mạnh mẽ hơn và có tác động hơn. Nó sẽ giúp ích cho rất nhiều người khác nhau, thuộc các loại hình tổ chức khác nhau và ở các cấp độ thâm niên khác nhau, với nhiệm vụ thuyết phục mọi người ủng hộ họ. Nó sẽ hỗ trợ họ trong việc “chuyển nhà”.

Có rất nhiều sách hay, các tài nguyên và công cụ trực tuyến cho phép bạn chọn cách tốt nhất để hình dung những câu chuyện bạn kể bằng dữ liệu. Cựu nhân viên Google Cole Nussbaumer-Knaflic Kể chuyện bằng dữ liệu: Hướng dẫn trực quan hóa dữ liệu dành cho doanh nghiệp là một trong những hướng dẫn tốt nhất, dễ tiếp cận nhất và thiết thực nhất để chỉ cho bạn cách truyền đạt dữ liệu để kể một câu chuyện. Cô cho thấy rất rõ ràng các loại biểu đồ hoặc thành phần cụ thể khác nhau của đồ họa có thể làm mất tập trung mắt hoặc cản trở việc kể một câu chuyện có sức ảnh hưởng, dựa trên dữ liệu như thế nào. Cô ấy sử dụng một số nguyên tắc kể chuyện làm trọng tâm trong quá trình của mình và tôi đã học được rất nhiều điều từ việc đọc cuốn sách của cô ấy. Nội dung của nó được thể hiện qua phụ đề sau dấu hai chấm. Bạn cũng sẽ thấy nó rất tuyệt và nên mua nó. Nhưng cuốn sách này làm điều gì đó khác biệt.

Ngoài ra còn có rất nhiều nguồn tài liệu ca ngợi ưu điểm của việc áp dụng phương pháp kể chuyện trong giao tiếp kinh doanh - đặc biệt là cách trình bày PowerPoint phổ biến và thường có hại - và Sách kể chuyện của Anthony Tasgal là một trong những cuốn sách mang tính hướng dẫn nhất ở đây. Nếu bạn có thể vượt qua được sở thích chơi chữ của anh ấy - điều mà tôi chia sẻ với anh ấy, vì vậy nó không làm tôi khó chịu - thì có 24 mẹo tuyệt vời sẽ giúp bạn “tìm ra sợi chỉ vàng trong bài thuyết trình của mình”. Tôi đã học được rất nhiều điều từ việc đọc cuốn sách của anh ấy và tôi chắc chắn rằng bạn cũng vậy. Tôi cũng rất thích nghe anh ấy phát biểu tại các sự kiện của Hiệp hội Nghiên cứu Thị trường, mặc dù tôi nghĩ cá nhân anh ấy hơi cường điệu hóa lập luận rằng việc kể chuyện cần phải tránh xa những con số và quay lại câu chuyện, nhưng những quan điểm khác nhau là lành mạnh. Thêm cuốn sách của anh ấy vào đơn đặt hàng Amazon của bạn. Nhưng một lần nữa, cuốn sách này lại làm được điều gì đó khác biệt.

Công nghệ, dữ liệu và thực tế là có nhiều người đảm nhận vai trò người kể chuyện hơn mười hoặc thậm chí năm năm trước không nhất thiết có nghĩa là mọi người đều làm tốt vai trò đó. Khả năng xem xét, thẩm vấn và hiểu các tập dữ liệu, sau đó chỉ trích xuất những phần tử dữ liệu mà bạn cần để kể một câu chuyện thuyết phục và hấp dẫn - điều đó cần có kỹ năng thực sự. Đồng nghiệp, sếp và khách hàng không nhất thiết cần biết bạn đạt được điều đó bằng cách nào hoặc xem hoạt động của bạn như thế nào. Trên thực tế, điều này tốt nhất thường gây mất tập trung hoặc khó chịu, nhưng có thể gây nhầm lẫn và làm suy yếu đến mức bạn đang cố gắng làm điều tồi tệ nhất. Thực tế, nó có thể phản tác dụng.

Cuốn sách này đặt ra một loạt năm quy tắc đơn giản sẽ trao quyền và cho phép bất kỳ người kể chuyện nào trong bất kỳ tổ chức nào kể những câu chuyện dựa trên dữ liệu tốt hơn, bất kể họ cần thuyết phục ai. Bằng cách chia sẻ những cạm bẫy và khó khăn mà tôi đã phải chịu đựng trong gần 30 năm tư vấn cho các công ty về cách kể những câu chuyện hay hơn, mục tiêu của tôi là giúp các thế hệ người kể chuyện dựa trên dữ liệu hiện tại và tương lai thực hiện công việc của họ một cách xuất sắc. Và hãy nhớ rằng, bây giờ tất cả chúng ta đều là những người kể chuyện.

Chúng tôi sẽ xem cách bạn có thể giữ cho câu chuyện của mình trở nên đơn giản. Cách tìm và chỉ sử dụng dữ liệu có liên quan, phát hiện các tín hiệu xác thực từ tiếng còi báo động và tránh các kết quả dương tính giả cũng như các mối tương quan giả. Chúng ta sẽ học cách cảnh giác với Lời nguyền của Tri thức và thúc đẩy sự tham gia thực sự vào cách kể chuyện dựa trên dữ liệu thông qua sự kết hợp giữa năng lượng, sự đồng cảm và cảm xúc. Kể chuyện dựa trên dữ liệu chắc chắn KHÔNG phải là tất cả về sự kiện, sự kiện, sự kiện. Điều quan trọng hơn là hiểu khán giả của bạn - hiểu người mà bạn đang cố gắng thuyết phục để làm gì - và sau đó nói chuyện với con người. Mặc dù các công ty là những khái niệm trừu tượng không có sức mạnh của ngôn từ, nhưng thật đáng sợ khi cách nói của công ty lại không giống con người đến thế, ngay cả khi nó phải được thốt ra hoặc viết bởi một người.

Ở đó. Nếu bạn đang vội thì hai đoạn cuối đó đã trình bày chi tiết những gì chúng ta sẽ trình bày chi tiết trong các chương sắp tới. Chúng ta sẽ xem xét từng quy tắc này, về mặt lý thuyết và thực tế. Hơn nữa, mỗi chương sẽ trình bày một bài tập thực tế để đưa các yếu tố khác nhau của cách kể chuyện dựa trên dữ liệu vào cuộc sống. Mỗi chương cũng có một ví dụ về một câu chuyện thực sự tuyệt vời dựa trên dữ liệu đã tồn tại trong phạm vi công cộng và chúng tôi sẽ phân tích xem việc sử dụng dữ liệu của những câu chuyện này khiến chúng hoạt động hiệu quả như thế nào.

Như huấn luyện viên biên kịch huyền thoại Robert McKee thường nói, “một nhà lãnh đạo doanh nghiệp nên suy nghĩ như một tác giả về thương hiệu của họ”. Như chúng ta sẽ thấy trong các trang tiếp theo, điều này đặc biệt đúng khi một tổ chức đang sử dụng dữ liệu và số liệu thống kê để làm cơ sở cho câu chuyện và định hình cách kể chuyện của họ.

Tôi tin rằng bạn đã sẵn sàng cho chuyến đi.

Tổng hợp

Khẳng định của David Ogilvy rằng vật lý sẽ tệ nếu Lord Rutherford không thể giải thích nó cho một cô hầu bàn đã lỗi thời, và ở độ tuổi 20, chúng ta gọi là “nhân viên quán bar”, mặc dù hy vọng không phải là “người phục vụ bàn”. Nhưng nguyên tắc là đúng chỗ. Mọi thứ đều có thể giải thích được.

Phân tích và kể chuyện là hai kỹ năng cốt lõi của hầu hết mọi người làm việc trong nền kinh tế tri thức.

Các hệ thống giáo dục và lý thuyết trên khắp thế giới coi những người trong chuồng bồ câu là “nghệ sĩ” hay “nhà khoa học”. Điều này thật vô ích.

Tâm lý học cũng phải gánh một phần trách nhiệm trong việc phân biệt giữa phân tích và kể chuyện, đặc biệt là bức tranh biếm họa về sự phân đôi não trái/não phải.

Mọi người thích những cách giải thích đơn giản, đơn giản về các hiện tượng, nhưng thế giới thường có nhiều sắc thái hơn thế.

Sự tăng trưởng theo cấp số nhân của dữ liệu có nghĩa là chúng ta chưa bao giờ có nhiều cơ hội hơn để sử dụng thông tin làm cơ sở cho các quan sát và cuối cùng là những hiểu biết sâu sắc tiết lộ những sự thật sâu sắc về con người làm nền tảng cho cách kể chuyện của chúng ta.

Sự tăng trưởng về tính sẵn có của dữ liệu đã được phản ánh bởi số lượng công cụ - thường miễn phí - để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ thành những bản tóm tắt dễ quản lý hơn nhiều, từ đó có thể phát triển các bài tường thuật.

Là sinh vật, con người được lập trình sẵn để phản ứng với các câu chuyện và cấu trúc câu chuyện. Đó là cách chúng ta hiểu thế giới. Điều này lần đầu tiên được Aristotle quan sát thấy trong Poetics của ông, 2.400 năm trước, nhưng các nguyên tắc của cấu trúc ba màn là vĩnh cửu và có sức hấp dẫn vĩnh viễn, bao gồm cả nền tảng của các kịch bản phim, truyện ngắn, tiểu thuyết và sử thi truyền hình nhiều tập của Hollywood.

Sự gia tăng dữ liệu song song với sự bùng nổ của phương tiện truyền thông xã hội, điều này đã mang đến cho nhiều cá nhân hơn trong tất cả các loại tổ chức khả năng lên tiếng với tư cách và thay mặt cho người sử dụng lao động của họ. Ngày nay, có nhiều tiếng nói quan trọng hơn.

Kể chuyện bằng dữ liệu và số liệu thống kê có ý nghĩa xuyên suốt nền kinh tế tri thức - khu vực công và tư nhân, tạo ra lợi nhuận và phi lợi nhuận.

Mặc dù có rất nhiều cuốn sách nói về trực quan hóa dữ liệu hoặc kể chuyện, nhưng không có cuốn sách nào kết hợp hai nguyên tắc này lại với nhau - cho đến bây giờ và cho đến cuốn sách này.

Hãy thử đi: Năm câu hỏi “Tại sao?”

Khi ai đó giới thiệu cho bạn một tập hợp dữ liệu hoặc một bài thuyết trình giàu dữ liệu, hãy trở thành đứa trẻ bốn tuổi. Hỏi tại sao?" bất cứ khi nào họ rút ra kết luận từ dữ liệu. Và sau đó hỏi "Tại sao?" lại. Hãy thêm gia vị và thay đổi nó bằng cách hỏi “Vì mục đích gì?” Và nếu bạn làm việc cho Công ty Royal Shakespeare, bạn thậm chí có thể thêm vào câu hỏi “Vì sao?” Thực hiện điều này năm lần cho một lập luận duy nhất mà một đồng nghiệp đang cố gắng đưa ra bằng cách sử dụng một điểm dữ liệu quan trọng, một chỉ số sát thủ hoặc một phát hiện quan trọng từ nghiên cứu hoặc tập dữ liệu của họ.

Tốt nhất nên cho họ biết rằng bạn đang làm điều này vì bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về việc dữ liệu có thực sự quan trọng hay không - thực sự kể một câu chuyện mang tính chuyển đổi. Bởi vì nếu họ không biết bạn đang làm gì, họ có thể - chỉ có thể - khó chịu với bạn.

Hãy đưa kỹ thuật này vào danh mục câu hỏi và thẩm vấn của bạn bất cứ khi nào dữ liệu được đưa ra. Nó sẽ sắp xếp các mối tương quan giả từ các tập dữ liệu thay đổi tổ chức.

Câu chuyện dựa trên dữ liệu

20 năm đã trôi qua như thế nào (easyjet)

Tổ chức là gì?

máy bay phản lực dễ dàng

Thương hiệu là gì?      

thương hiệu doanh nghiệp và người tiêu dùng easyjet

Chiến dịch là gì?

20 năm đã trôi qua như thế nào

Câu chuyện là gì?

Chỉ trong 20 năm, easyjet đã đi từ thương hiệu thách thức hãng hàng không giá rẻ, đơn giản
- từ sự ổn định của
các công ty easyThis, easyThat và easyTheOther từ Stelios Haji-Ioannou - trở thành hãng vận chuyển đơn lẻ lớn nhất ngoài
Gatwick. Công ty muốn kỷ niệm lịch sử này với khách hàng của mình
và cho thấy họ đã phát triển cùng với hãng hàng không như thế nào, cũng như nhân
dịp kỷ niệm này để giới thiệu một loạt ưu đãi rất trực tiếp.

Dữ liệu đã dẫn dắt câu chuyện như thế nào?

easyjet tổng hợp dữ liệu từ hành trình của khách hàng ở cả cấp độ vĩ mô
(để chứng minh tác động của nó đối với việc di chuyển quãng đường ngắn) và ở cấp độ cá nhân (để
tôn vinh và ghi nhớ những hành trình mà từng hành khách đã cùng nhau thực hiện).

Kết quả của chiến dịch là gì?

Phản hồi đối với các chiến dịch email thông thường tăng gấp 14 lần, với 7,5%
khách hàng đặt chuyến bay trong vòng 30 ngày kể từ khi nhận được
email được cá nhân hóa, phù hợp.

Việc một tổ chức đã tồn tại được nhiều năm
thường ít được bất kỳ ai bên ngoài tổ chức
đó quan tâm. Thậm chí có thể khó thu hút được sự quan tâm trong nội bộ tổ chức
mà không khiến quân đội phải ngáp dài hoặc nghi ngờ rằng các tướng lĩnh đang

cố gắng chuyển hướng sự chú ý của họ khỏi một điều gì đó quan trọng bằng cách tổ chức
một ngày kỷ niệm. “Có phải họ đang muốn kỷ niệm 50 năm và sau đó khiến
một nửa đội ngũ của tôi trở nên dư thừa trong khi chúng tôi đang đi chơi với công ty?”

Khi Sir Stelios Haji-Ioannou thành lập easyjet vào năm 1995, các hãng hàng không giá rẻ đang được hưởng lợi từ việc bãi bỏ quy định của EU và chất chồng lên nhau cũng như bán chỗ ngồi giá rẻ. Các hãng hàng không giá rẻ đã trở thành một biểu tượng cho giá trị, thương mại hóa những gì từng là một cửa hàng đóng cửa được quản lý quá mức và mở ra cơ hội cho những người mới tham gia vào thị trường mới.

Trong 20 năm sau đó, easyjet đã phát triển trở thành một trong những hãng vận tải thống trị ở lục địa Châu Âu, một câu chuyện thành công thực sự về các chặng bay ngắn. Khi nó phát triển, hành khách của nó cũng tăng theo. Cuộc sống của họ phát triển, cuộc sống của bạn bè và con cái gia đình họ cũng phát triển. Họ sử dụng easyjet để đi đến nhiều điểm đến khác nhau, do có sẵn đường bay, thời trang và nhu cầu của người tiêu dùng.

Ngày càng có nhiều hành khách easyjet đi nghỉ cùng công ty cũng chọn bay màu cam và trắng khi đi công tác chặng ngắn. Ngoại trừ một số điểm đến - và tôi nói với kinh nghiệm cay đắng khi cho rằng Milan Malpensa ở gần Milan - easyjet đã đảm bảo các tuyến đường tốt đến các điểm đến phổ biến và bắt đầu dọn dẹp.

Việc quản lý và quyền sở hữu đều thay đổi và lớn lên, và dưới sự lãnh đạo của Carolyn McCall từ năm 2010 đến năm 2017, easyjet đã trở thành hãng vận tải đơn lẻ lớn nhất ngoài Gatwick. Nó cũng đồng nghĩa với việc di chuyển quãng đường ngắn, hiệu quả, tiết kiệm chi phí giữa Vương quốc Anh và lục địa Châu Âu. Và thậm chí xa hơn một chút.

Vì vậy, khi easyjet tròn 20 tuổi, họ đã quyết định sẽ sử dụng tất cả dữ liệu đã thu thập và giữ an toàn về hành khách của mình trong hai thập kỷ trước đó và xây dựng một chiến dịch truyền thông toàn diện, tích hợp, đa kênh để kỷ niệm “20 năm như thế nào”. Đã bay". Điều đặc biệt truyền cảm hứng ở ví dụ này là cách easyjet sử dụng dữ liệu của mình để xây dựng các câu chuyện dựa trên dữ liệu được thúc đẩy bởi cảm xúc du lịch - kỳ nghỉ gia đình, đoàn tụ, sinh nhật và ngày kỷ niệm quan trọng - đồng thời xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn giữa công ty và khách hàng của mình thông qua lịch sử chung của họ. Mọi người đã đính hôn ở Dubrovnik và easyjet đã đưa họ đến đó và quay trở lại. Hơn nữa, vì dữ liệu nói về ai đã bay ở đâu, nên nó có cảm giác giống như câu chuyện kể từ cảnh mở đầu, dù nó mang tính định tính và định lượng. Về cơ bản, đó là cuộc hành trình của mỗi người anh hùng.

Được tổng hợp ở cấp độ công ty, dữ liệu được sử dụng để thúc đẩy và cung cấp thông tin truyền thông nhằm kỷ niệm 20 năm thành lập công ty - trong một quảng cáo truyền hình xuất sắc về một gia đình luôn thay đổi trong suốt 20 năm; trong quảng cáo báo chí; trên trang web easyjet; và trong quảng cáo biểu ngữ kỹ thuật số.

Chiến dịch sử dụng cách kể chuyện dựa trên dữ liệu để ghi điểm ngoạn mục trên sân nhà là cách mà mối quan hệ giữa easyjet và khách hàng cá nhân được tôn vinh trong các email phù hợp kỷ niệm những hành trình họ đã cùng nhau thực hiện. Các email bao gồm dữ liệu cá nhân như: các điểm đến đã ghé thăm và ngày chúng được ghé thăm; số dặm tích lũy đã bay cùng nhau; tổng số chuyến đi đã thực hiện; nơi du khách chọn ngồi thường xuyên nhất (lối đi, cửa sổ, ghế giữa); những chuyến đi đầu tiên và cuối cùng cùng nhau; và như thế.

Những email này - tất cả 12,5 triệu email gửi đến các thành viên tích cực của cơ sở dữ liệu easyjet - đã được mở nhiều hơn 100% so với các bản tin email easyjet trung bình và có tỷ lệ nhấp cao hơn 25% so với bình thường. Hàng trăm nghìn khách hàng thích chiến dịch này đến mức họ đã lên mạng xã hội để chia sẻ về người thợ máy thông minh, chu đáo, giàu cảm xúc và riêng biệt của easyjet với những người theo dõi họ.

Trên tất cả các thị trường nơi chiến dịch diễn ra, 7,5% khách hàng tiếp tục đặt chuyến bay mới với easyjet trong 30 ngày tới. So với các email quảng cáo khác được gửi trong cùng thời kỳ, câu chuyện cá nhân, đầy cảm xúc của 20 năm qua cùng nhau tỏ ra hiệu quả hơn 14 lần. Chiến dịch đã giành được giải thưởng sáng tạo dữ liệu của Marketing trong Giải thưởng Tư duy Mới 2016.

Khi việc cá nhân hóa trở nên khả thi hơn và phổ biến hơn, sẽ có một cuộc tranh luận gay gắt trong cộng đồng truyền thông tiếp thị về việc liệu nó có được người tiêu dùng hoan nghênh hay liệu nó có cảm giác hơi rùng rợn và rình rập hay không. Đối với Millennials - nhóm nhân khẩu học bị lạm dụng quá mức và bị lạm dụng nhiều; hãy chỉ nói “dành cho người dưới 35 tuổi” vì mục đích của cuộc tranh luận này - có rất ít vấn đề với nội dung được cá nhân hóa cao. Họ hoan nghênh nó. Nó khiến họ cảm thấy đặc biệt và được chăm sóc bởi các tổ chức sử dụng dữ liệu theo cách này. Ngược lại, có một số bằng chứng cho thấy đối với người tiêu dùng lớn tuổi, việc cá nhân hóa khiến họ lo lắng và cảm thấy như Big Brother đang theo dõi họ.

Đối với chiến dịch easyjet này, có rất ít bằng chứng về bất kỳ sự từ chối công khai nào đối với việc cá nhân hóa từ bất kỳ nhóm nhân khẩu học nào. Cách xa nó. Số lượt đặt chỗ tăng lên nhờ email được cá nhân hóa ở các nhóm tuổi và khách hàng thuộc mọi thế hệ đã sử dụng mạng xã hội để ca ngợi sự quan tâm mà hãng hàng không đã dành cho cá nhân họ.

Bài học rút ra: Việc lưu giữ và quản lý dữ liệu khách hàng cá nhân cho phép tổ chức tổng hợp thông tin đó ở cấp độ toàn cầu và cũng làm cho thông tin đó mang tính cá nhân sâu sắc - và giàu cảm xúc - ở cấp độ cá nhân, cung cấp nhiên liệu cho cách kể chuyện hấp dẫn, có tác động, dựa trên dữ liệu.

Ghi chú

1 Edna Andrews (2014) Khoa học thần kinh và đa ngôn ngữ, 3.2, tr. 73. Nhà xuất bản Đại học Cambridge. http://bit.lv/2oPH7V3

2

Giữ nó đơn giản

Đừng làm cho mọi người quá khó để nhận ra câu chuyện của bạn. Truyền đạt một câu chuyện rõ ràng và nhất quán, đồng thời đưa ra các điểm dữ liệu theo thời gian để chứng minh sự tiến bộ hướng tới tầm nhìn của bạn.

Steve Girsky, Chủ tịch General Motors, Harvard Business Review (tháng 8 năm 2014)

Nhiều hơn là rất hiếm hơn

Hùng biện được định nghĩa là “nghệ thuật nói hoặc viết hiệu quả hoặc thuyết phục”, phản ánh lập luận của Dan Pink rằng tất cả chúng ta đều tham gia vào “kinh doanh chuyển động”. Vào thời Hy Lạp cổ điển và La Mã, cũng như ở Anh thời Georgia và Victoria, thuật hùng biện đã được dạy cho các chính trị gia và nhà lãnh đạo tương lai. Trọng tâm giảng dạy dành cho những người ưu tú này thường tập trung vào hình thức hơn nội dung và việc sử dụng các kỹ thuật sáng tác bao gồm hình thái lời nói, từ anaphora đến zeugma. Hùng biện rất hữu ích trong việc làm cho lời nói của một số ít người có đặc quyền trở nên tao nhã đối với đồng nghiệp của họ và gây ấn tượng với những người mà họ cai trị trong những dịp hiếm hoi họ tiếp xúc với quần chúng. Nhưng với tư cách là một bộ kỹ năng, nó không liên quan nhiều đến cách sử dụng dữ liệu và số liệu thống kê để giải quyết vấn đề tốt hơn.

Sự hòa giải của đời sống công cộng và kinh doanh thông qua báo chí, đài phát thanh và TV - và gần đây hơn là thông qua các kênh truyền thông xã hội và kỹ thuật số tương tác - đã thay đổi cuộc chơi đối với những người kể chuyện trong tổ chức. Họ cần phải chuẩn bị để vừa có âm thanh hay vừa đưa ra bằng chứng thuyết phục khán giả theo dõi họ, bỏ phiếu cho họ hoặc mua sản phẩm mới của họ. Càng ngày, họ càng cần có khả năng thực hiện việc này một cách trực tiếp và theo thời gian thực, đáp ứng những phát triển hoặc sáng kiến mới khi chúng diễn ra. Để nghe có vẻ thuyết phục, họ phải hoàn toàn kiểm soát được tài liệu của mình. Mặc dù đó không chỉ là những gì bạn nói mà còn là cách bạn nói nó. Như tôi sẽ khám phá ở Chương 4 . để thúc đẩy sự tương tác, họ cần đưa ra những lập luận bắt nguồn từ dữ liệu và số liệu thống kê bằng nghị lực, cảm xúc và sự đồng cảm.

Khi những người kể chuyện trong tổ chức biết về tác động tiềm tàng của phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu, nhiều người thấy muốn cố gắng làm mù mắt khán giả bằng khoa học, cho dù bạn là nhà khoa học, người phát ngôn của Chính phủ hay người đứng đầu bộ phận R&D của một nhà sản xuất mỹ phẩm, thì đó là khó có thể cưỡng lại việc đưa ra một loạt bằng chứng hỗ trợ cho lập luận của bạn.

Đây là một cái bẫy mà bạn nên cố gắng tránh. Quá nhiều dữ liệu, đặc biệt là quá nhiều dữ liệu chưa được lọc được đưa ra ngoài ngữ cảnh, sẽ có nhiều khả năng phản tác dụng hơn. Nhiều người thấy dữ liệu và số liệu thống kê khó hiểu. Điều này một phần là do họ đã “dạy kém” môn toán ở trường và thấy danh sách thống kê đáng sợ. Và một phần là vì họ tin vào câu châm ngôn của Mark Twain về “sự dối trá, những lời dối trá chết tiệt và những số liệu thống kê”. Các chính trị gia thường bị phát hiện là "kinh tế với thực tế", một điều kiện mà nghị sĩ đảng Bảo thủ Alan Clarke đã thừa nhận trong một câu hỏi của quốc hội về việc bán vũ khí cho Iraq. Biết gì không? Anh ấy đã nói dối.

Hơn nữa, như cả cuộc trưng cầu dân ý về EU năm 2016 ở Anh và cuộc bầu cử tổng thống Mỹ đã chứng minh, việc chỉ sản xuất và lặp lại các sự kiện là không đủ để thuyết phục cử tri đi theo một lộ trình hành động mong muốn. Mặc dù dữ liệu được cung cấp một cách trung thực, xác thực và đáng tin cậy có thể giúp giải quyết các tranh luận gây tranh cãi, nhưng những tin tức phi sự thật, phản sự thật và tin giả (đó lại là lời nói dối) có thể là một sự thay đổi lớn. Rắc rối là, nó có thể trở nên thú vị khi được thực hiện với niềm đam mê và sự thích thú. Với năng lượng, cảm xúc và sự đồng cảm với đối tượng mục tiêu.

Khi một bên tranh luận phụ thuộc quá nhiều vào dữ liệu và số liệu thống kê, đối thủ của họ sẽ dễ dàng bắt đầu tách rời lập luận của họ, mỗi lần một số liệu thống kê. Hoặc, như Michael Gove chế giễu về hiệu ứng đáng nhớ như vậy trong chiến dịch tranh cử Brexit, “người dân ở đất nước này đã có đủ chuyên gia”. Những người bảo vệ trung thành nhất của anh ta có thể lập luận rằng anh ta đang nói về các chuyên gia cụ thể “với những từ viết tắt luôn hiểu sai”, nhưng đây không phải là cách Gove được nghe, báo cáo hoặc giải thích. Rất đáng xem trên Kênh 4 1 một lần nữa, nếu bạn nghĩ tôi không công bằng. Ông không tiến xa được như chính trị gia Đảng Cộng hòa Newt Gingrich, người từng có câu nói khét tiếng “cảm xúc cũng có giá trị như sự thật”, nhưng ông cũng không hề xa vời. Lời buộc tội từ Gove và tác động của nó đối với thùng phiếu đã khiến New Scientist đưa ra đề xuất, chỉ một tuần sau cuộc trưng cầu dân ý ở EU: “Cố gắng thay đổi suy nghĩ của ai đó bằng cách cung cấp cho họ sự thật thường chỉ khiến họ đào sâu hơn. Vì lý do để chiến thắng, các nhà khoa học cần học cách hòa nhập với cảm xúc” - một lập luận mà chúng ta sẽ quay lại trong Chương 4 .

Vấn đề cơ bản là sự thật vốn dĩ không đáng nhớ. Nếu bạn đang báo cáo dữ liệu thăm dò ý kiến hoặc thái độ - về ai có ý định bỏ phiếu cho chính trị gia nào hoặc hương vị sữa chua mới nào được trẻ mới biết đi ưa thích hơn so với thanh thiếu niên - thì có thể bạn sẽ không báo cáo một danh sách dài các tỷ lệ phần trăm. Và như hai anh em Chip và Dan Heath đã nói một cách đáng nhớ trong cuốn sách Made to Stick: Why Some Ideas Survive & Other Die: “Sau buổi thuyết trình, 63% người tham dự nhớ lại các câu chuyện. Chỉ có 5% nhớ được số liệu thống kê.” Nếu cuộc trưng cầu dân ý ở EU diễn ra theo chiều hướng khác, một trong những số liệu thống kê vừa đáng nhớ vừa có tác động tiêu cực là thông tin quá nhiệt tình và không thể hỗ trợ “Chúng tôi gửi cho EU 350 triệu bảng mỗi tuần - thay vào đó hãy tài trợ cho NHS của chúng tôi”. Một thông tin thực tế mà người cổ vũ Brexit Nigel Farage đã từ chối trên TV vào bữa sáng vào ngày 24 tháng 6 năm 2016, khi các lá phiếu vẫn còn ấm.

Loại số liệu thống kê hoạt động hiệu quả nhất

Thật trớ trêu, số liệu thống kê trị giá 350 triệu bảng mỗi tuần của chiến dịch Bỏ phiếu lại mang nhiều đặc điểm nổi bật của loại số - loại thống kê chiến dịch cốt lõi - hoạt động hiệu quả nhất trong cách kể chuyện dựa trên dữ liệu, bất kể tính xác thực của nó, cho dù có ai trong Bỏ phiếu hay không trại đã từng thực sự kiểm tra áp lực về con số mà họ thực sự có thể chuyển hướng từ tài trợ cho EU sang tài trợ cho NHS, con số 350 triệu bảng Anh mang theo nhiều tiêu chí của một thống kê có chân.

Thật đơn giản

Hình vẽ rõ ràng, nó kết thúc bằng số 0, không bao gồm bất kỳ dấu thập phân hoặc phân số nào. Đó là một sự hiện diện không đòi hỏi và không cần nhiều nỗ lực để ghi nhớ nó. Điều này làm cho nó dễ dàng lặp lại và rất dễ lây truyền. Nó có - theo thuật ngữ của Susan Blackmore - tiềm năng lan truyền.

Nó to quá

Hầu hết mọi người không có khái niệm về việc sẽ như thế nào nếu có một nhân vật lớn như vậy theo ý mình. Lớn hơn nhiều lần so với chiến thắng xổ số Euromillions lớn nhất trong lịch sử - bản thân nó là một số tiền gần như không thể tưởng tượng được - đó rõ ràng là loại số tiền mà chính phủ có thể làm được rất nhiều việc. Chính phủ rất lớn và chi tiêu cho người dân tốn rất nhiều tiền, vì vậy 350 triệu bảng Anh - và số tiền đó mỗi tuần - rõ ràng có thể đạt được điều gì đó. Hơn nữa, đối với những người có khả năng phản đối việc chi tiêu cho EU, nó sẽ trở thành một lời kêu gọi phản đối tổ chức này ngay lập tức vì nó bị coi là lãng phí.

Nó không cho thấy hoạt động của nó Con số 350 triệu bảng rõ ràng đã được làm tròn - tăng hay giảm, không quan trọng là số nào - nhưng nó không quá tròn đáng nghi ngờ đến mức khó tin hoặc quá rõ ràng là bịa đặt. 400 triệu bảng sẽ đáng nghi ngờ hơn, và 500 triệu bảng/nửa tỷ bảng sẽ có cảm giác quá giống một con số được lấy ra từ ether. Nhưng 350 triệu bảng Anh có cảm giác giống một con số đã được xử lý hơn nhiều nhưng không đòi hỏi quá nhiều khán giả hoặc yêu cầu họ phải tham gia vào hành trình toán học. Nó không thể hiện rõ hoạt động của nó, nhưng về bản chất, nó có cảm giác như nó đã được thực hiện.

Một số người kể chuyện cảm thấy cần phải đưa ra những con số cực kỳ chính xác - đôi khi đến hai chữ số thập phân trở lên - để chứng tỏ rằng họ không hề bịa ra những con số đó. Điều này đặc biệt khó chịu và không cần thiết khi báo cáo tỷ lệ phần trăm - “99,82% người dân Iraq đã bỏ phiếu cho Saddam”. Vấn đề với việc (quá) chính xác là điều này bắt đầu thu hút khán giả vào quá trình tính toán và bất kỳ tập hợp số liệu nào thu hút người nghe vào quá trình tính toán đều bắt đầu có cảm giác giống như một bài học toán. Hãy làm việc chăm chỉ để tránh điều này. Những câu chuyện đưa ra quá nhiều con số và thể hiện quá nhiều nỗ lực sẽ không giống những câu chuyện. Như Cole Nussbaumer-Knaflic đã nói - trong chương cấu trúc tường thuật trong “hướng dẫn trực quan hóa dữ liệu dành cho các chuyên gia kinh doanh” của cô: “Một tập hợp các con số và từ ngữ về một chủ đề nhất định mà không có cấu trúc để sắp xếp chúng và cho chúng ý nghĩa là vô ích”.

Điều đáng nói là, mặc dù bạn nên tránh tình nguyện thực hiện các tác phẩm của mình như một phần của động lực cốt lõi trong cách kể chuyện của mình, nhưng bạn vẫn có thể tạo ra chúng - ngay lập tức - nếu bạn bị nhà báo, đối thủ hoặc khách hàng thách thức làm như vậy. . Nếu dữ liệu hoặc số liệu thống kê khơi gợi đủ sự quan tâm của khán giả để họ đặt câu hỏi hoặc các câu hỏi tiếp theo thì thật tuyệt vời. Vì vậy, hãy luôn giữ mặt sau của gói thuốc lá, khăn ăn hoặc bảng tính để phòng trường hợp - niềm vui của niềm vui - cách kể chuyện dựa trên dữ liệu của bạn có tác động mạnh mẽ đến mức nó kích thích những câu hỏi tiếp theo. Hãy đặt mục tiêu đó vào việc chọn số liệu thống kê tốt nhất để bắt đầu, nhưng đừng ngạc nhiên nếu các câu hỏi tiếp theo là ngoại lệ chứ không phải quy tắc.

Trong cách kể chuyện, tốt hơn hết là bạn nên kích thích sự tò mò và thắc mắc thay vì đắm chìm trong một cuộc trình bày dài dòng và cốt truyện mà không được mời làm như vậy. Giống như những bộ phim và tiểu thuyết hay, cách kể chuyện về công ty và thương hiệu cũng vậy.

Đó là một biến phức hợp

Bất cứ khi nào có thể, các con số và số liệu thống kê tóm tắt các câu chuyện sẽ tập hợp nhiều yếu tố tính toán khác nhau thành một giá trị duy nhất mà không hiển thị kết quả tính toán. Bạn có thể tham khảo thực tế là một số yếu tố hoặc chi tiết đơn hàng khác nhau đã được đưa vào phép tính nhưng không cần phải hướng dẫn khán giả xem những phép tính đó thực sự là gì.

Các cử tri trong cuộc trưng cầu dân ý ở EU nhận thức được rằng nguồn tài trợ của quốc gia thành viên là một phương trình phức tạp. Những người còn lại sẽ chỉ ra một hệ thống giảm giá có nghĩa là các khoản đóng góp ròng ít hơn rất nhiều so với con số thành viên tiêu biểu: rằng EU đã đầu tư một số tiền rất lớn vào các dự án trên khắp Vương quốc Anh khiến chi phí thực tế của tư cách thành viên thấp hơn rất nhiều so với phí. Những người ủng hộ Brexit có thể đã thực hiện cách tiếp cận tương tự và đưa ra bảng cân đối chi tiêu so với lợi nhuận, và có lẽ đã chế nhạo các dự án mang lại lợi nhuận vì chúng vô nghĩa hoặc sẽ không cần thiết nếu tiền được nhắm vào vấn đề mà không cần thiết phải thực hiện. được lọc qua EU Nhưng thay vào đó, họ chọn cách đơn giản hóa tất cả đầu vào và đầu ra thành một con số duy nhất với tỷ lệ gần như không thể tưởng tượng được và là con số thể hiện sự đóng góp hàng tuần chứ không phải hàng năm.

Cai nay la co thể hiểu được

Thật vậy, việc tập trung vào 350 triệu bảng mỗi tuần có tác dụng mạnh mẽ hơn nhiều so với việc tổng hợp con số này thành tổng hàng năm. 350 triệu bảng * 52 = 18 tỷ bảng (làm tròn xuống, đương nhiên). Hãy tưởng tượng những tranh luận trong trại Bỏ phiếu. “Chúng ta đã gửi 18 tỷ bảng Anh mỗi năm tới EU - đó là một con số lớn không thể tưởng tượng được - chúng ta nên hét lên điều đó từ trên mái nhà, rải nó lên những chiếc xe buýt chiến đấu của chúng ta, sao vậy, Boris?” Nhưng quy mô khổng lồ của con số 18 tỷ bảng Anh khiến nó không thể sử dụng được hoặc ít nhất là kém hiệu quả hơn nhiều như một con số làm cơ sở cho một chiến dịch dựa trên dữ liệu. Chưa kể - như chúng ta sẽ thấy bên dưới - rằng, tốt nhất thì con số này thể hiện các khoản đóng góp gộp chứ không phải ròng.

Khi những con số trở nên quá lớn, chúng sẽ mất đi ý nghĩa, trong khi hàng triệu thứ đều khó hiểu, hàng tỷ thứ thì khó nắm bắt hơn nhiều. Thực tế là tổng chi tiêu của chính phủ Anh - gần 750 tỷ bảng Anh trong năm 2014-2015 là điều khó nắm bắt, con số đó cuối cùng có ý nghĩa gì hơn một chút so với "chi phí".

750 tỷ bảng Anh để điều hành nước Anh mỗi năm”. Đó là một con số nằm ngoài khả năng nắm bắt hoặc hiểu biết của hầu hết mọi người đến mức nó chỉ trở thành một định nghĩa vòng tròn.

Nó cứ lặp đi lặp lại đến buồn nôn và trở thành một con sâu tai

Peter Mandelson và Tony Blair đã đưa Đảng Lao động được bầu lần đầu tiên sau gần hai thập kỷ vào năm 1997 thông qua một số chiến lược có hiệu quả cao. Họ kéo cả nhóm sang bên phải (hoặc ở giữa, tùy thuộc vào điểm xuất phát của bạn). Điều này liên quan đến việc họ tái định vị đảng này là "Lao động mới", giảm bớt lo ngại của người dân Trung Anh rằng chính phủ Lao động sẽ đồng nghĩa với hành động công nghiệp làm tê liệt các dịch vụ công và Thủ tướng đang hội ý với TUC về bia và bánh mì ở Số 10. Họ cũng đã trấn an thành công công chúng Anh rằng Đảng Lao động mới có thể được tin cậy điều hành nền kinh tế. Một trong những mũi tên hiệu quả nhất trong máy rung của họ cực kỳ đơn giản, trực tiếp và tất nhiên là dựa trên dữ liệu.

Hãy giữ tấm thẻ này và thấy rằng chúng ta giữ lời hứa của mình.

Những cam kết ban đầu của Đảng Lao động Mới là:

1 cắt giảm quy mô lớp học cho trẻ 5, 6 và 7 tuổi

bằng cách sử dụng số tiền tiết kiệm được từ chương trình địa điểm được hỗ trợ.

2 cắt giảm danh sách chờ của NHS bằng cách điều trị thêm 100.000 bệnh nhân như bước đầu tiên bằng cách giải phóng 100 triệu bảng được tiết kiệm từ băng đỏ của NHS

3 giúp 250.000 người dưới 25 tuổi được hưởng trợ cấp và có việc làm bằng cách sử dụng tiền từ khoản thuế bất ngờ đánh vào các tiện ích được tư nhân hóa

4 nhanh chóng trừng phạt những tội phạm trẻ tuổi cố chấp bằng cách giảm một nửa thời gian từ khi bắt đến khi tuyên án

lập pháp cho Quốc hội Scotland trong năm đầu tiên bằng cách tổ chức một cuộc họp

trưng cầu dân ý về phân quyền và vận động bỏ phiếu đồng ý

T « Người Scotland

Lao độngX

Được xuất bản bởi E Sniilh. íó Tiiphall Roid, Hamilton MLS 6TB.       J

In bởi Supcrquickpiint, 23/31 Phố Castle, Hdimliiin ML36BƯ.       f

Hình 2.1 Thẻ cam kết bầu cử Lao động mới năm 1997, phiên bản Lao động Scotland

Điều mà Peter và Tony cũng đã làm vô cùng hiệu quả trước chiến dịch bầu cử năm 1997 là thống nhất về sáu lĩnh vực cốt lõi mà Đảng Lao động mới sẽ tạo ra sự khác biệt. Những điều này được ghi lại trong một tấm thẻ cam kết đơn giản, dễ hiểu. Các thẻ cam kết có kích thước nhỏ như chiếc ví và được phát cho tất cả đảng viên và những người hoạt động vận động. Chúng trình bày bản tóm tắt những cam kết tốn kém của Đảng Lao động mới về những gì đảng này dự định thực hiện khi nhậm chức. Mỗi lời cam kết đều có những con số, số liệu thống kê và mục tiêu gắn liền với chúng - điều gì đó đã quay trở lại ám ảnh đảng khi còn đương chức.

Tất cả các nhà hoạt động - dù ở trước cửa nhà hay xuất hiện trên chương trình Câu hỏi của BBC TV - đều được mong đợi và yêu cầu tập trung vào sáu lĩnh vực. Tất cả đều được yêu cầu tìm hiểu, biết và theo dõi từng cam kết với dữ liệu và số liệu thống kê hỗ trợ chúng, đặc biệt khi các cử tri tương lai hoặc các cuộc phỏng vấn trên truyền hình thể hiện sự quan tâm hoặc thách thức đối với bất kỳ cam kết cụ thể nào, những gì thẻ cam kết làm được dùng như một bản tóm tắt và là cầu nối cũng như điểm khởi đầu cho cuộc tranh luận về các vấn đề mà Đảng Lao động mới cảm thấy an toàn và tự tin rằng các chính sách của mình sẽ tạo ra sự khác biệt đáng kể.

Những gì Đảng Lao động mới tạo ra trong thẻ cam kết là một bản tóm tắt điều hành cổ điển về chiến dịch kể chuyện dựa trên dữ liệu và các bộ binh của đảng đã triển khai vũ khí này theo dự định và chỉ đạo. Điều đó có nghĩa là chiến dịch vẫn giữ được nhiều thông điệp. Là một thẻ tương tự trong ví, nó ít độc ác hơn và có vẻ kiểm soát hơn so với các máy nhắn tin chia sẻ âm thanh và khẩu hiệu, việc sử dụng sớm công nghệ chính trị được sử dụng như một cây gậy để đánh bại Đảng Lao động mới khi đảng này nắm quyền, điều mà thẻ đảm bảo là rằng Đảng Lao động mới đã thống nhất một tiếng nói, thống trị cuộc tranh luận về các điều khoản của mình, và giành chiến thắng trong cuộc bầu cử đầu tiên trong hai cuộc bầu cử vang dội, cuộc bầu cử đầu tiên trong ba cuộc bầu cử. Những thứ trong giấc mơ điên rồ nhất của Corbynistas.

Thẻ cam kết năm 1997 đã khiến những cam kết mới của Đảng Lao động trở thành một tập hợp những con sâu tai gắn bó chặt chẽ. Một cuộc tổng tuyển cử hiếm khi chỉ xoay quanh một vấn đề duy nhất - bất kể động cơ được tuyên bố của Theresa May khi kêu gọi cuộc bầu cử sớm năm 2017 - và điều này trái ngược với trưng cầu dân ý, trong khi trưng cầu dân ý nói chung - và cuộc trưng cầu dân ý ở EU nói riêng - không chỉ về những vấn đề đơn lẻ, chúng đòi hỏi cử tri bỏ phiếu cho một câu hỏi duy nhất, trong đó những người ủng hộ Brexit đã rất thành công với việc tập trung không ngừng vào con số thống kê sát thủ “350 triệu bảng một tuần” đến mức họ lặp lại nó, đến mức buồn nôn, cho đến khi nó cũng trở thành một con sâu tai . Con sâu tai và số liệu thống kê xác định của chiến dịch, khi những người còn lại tìm cách rác rưởi hoặc làm mất uy tín của nó, họ đã tham chiếu nó. Nó trở thành cách viết tắt cho chi phí và giá trị của tư cách thành viên EU. Nó được tạo ra, sở hữu và bảo vệ bởi bên chiến thắng, ngay cả khi họ từ chối và loại bỏ nó chưa đầy bốn giờ sau khi kết quả được xác nhận. Nhưng điều đó không thành vấn đề. Đến lúc đó, nó đã hoàn thành công việc của mình.

Nó tránh được sự thật bất tiện của bối cảnh

Đôi khi, bối cảnh là vô giá trong cách kể chuyện dựa trên dữ liệu. Việc đặt dữ liệu và số liệu thống kê trong bối cảnh thích hợp có thể cho thấy một hành động có thể có tác động như thế nào bên ngoài hệ quy chiếu trực tiếp. Nó trung thực hơn, toàn diện hơn, công bằng hơn và cho thấy rằng người kể chuyện đã xem xét vấn đề một cách thấu đáo, thay vì chỉ theo quan điểm của riêng họ. Chúng ta sẽ quay lại với sự đồng cảm trong Chương 4 .

Vào những lúc khác, việc tránh bối cảnh - che giấu bức tranh đầy đủ khỏi khán giả - có thể làm cho dữ liệu và số liệu thống kê do người kể chuyện lựa chọn hoạt động mạnh mẽ hơn nhiều. Đây chính xác là những gì chiến dịch Bỏ phiếu đã làm với con số 350 triệu bảng Anh, được lấy khéo léo từ dữ liệu của Chính phủ và dựa trên tổng chi tiêu chứ không phải chi tiêu ròng sau khi giảm giá. Họ sử dụng một hình dáng tròn trịa (nhưng không quá tròn), to (nhưng không quá lớn) để bào chữa cho trường hợp của mình. Những gì họ đã không làm, không sử dụng hoặc cân nhắc là số tiền mà Vương quốc Anh nhận lại từ EU dưới hình thức đầu tư hoặc giảm giá, nông nghiệp, công nghiệp hoặc tái tạo. Họ cũng không chọn trình bày chi tiêu ròng có ý nghĩa gì đối với tổng chi tiêu của Chính phủ.

Tổng chi tiêu của Chính phủ Vương quốc Anh sau khi giảm giá và trợ cấp do EU cung cấp tạo ra bối cảnh mà Bỏ phiếu rất muốn bỏ qua. Dữ liệu chính thức cho thấy chi phí ròng để trở thành thành viên EU của Vương quốc Anh trong năm 2015 vẫn là con số lớn ấn tượng là 3,7 tỷ bảng Anh. Nhưng đặt trong bối cảnh, 3,7 tỷ bảng Anh chỉ chiếm một nửa của một phần trăm. Về mặt thống kê, 0,5% là sai số làm tròn. Một con số nhỏ đến mức không có ý nghĩa thống kê hay thực tiễn.

Hãy nhìn nó theo cách khác. Trong các thử nghiệm tâm lý và y tế, một thí nghiệm không được coi là do bất kỳ nguyên nhân nào khác ngoài sự ngẫu nhiên gây ra nếu nó không có giá trị xác suất (hoặc p) nhỏ hơn 5%. Quy ước cho rằng điều này thường được viết là p < 0,05. điều này có nghĩa là, nếu chúng ta tiến hành cùng một thí nghiệm 100 lần, chúng ta sẽ có kết quả khác trong ít hơn năm thí nghiệm. Lật nó lên và chúng tôi thấy rằng, cứ sau 20 lần chúng tôi thực hiện thao tác, nó sẽ xuất hiện khác đi trong chưa đầy một thử nghiệm. Và đối với các nhà tâm lý học, điều này có nghĩa là họ khá tự tin rằng mình đã tìm thấy điều gì đó thú vị; sự thao túng đã đạt được điều gì đó đáng quan tâm mà rất khó có thể xảy ra một cách tình cờ. Trong một số thí nghiệm y học, ngưỡng xác suất được đặt cao gấp đôi, ở mức p < 0,10.

Nếu tâm lý sẵn sàng chấp nhận các giá trị xác suất lớn gấp 10 lần những người Brexit sẵn sàng đầu tư vào EU - và y học lớn gấp 20 lần - thì điều này cho Hoa Kỳ biết rằng Bỏ phiếu là thông minh trên đường phố (nếu lừa dối) khi không đặt giá trị thực của chi tiêu trong bối cảnh thích hợp của nó.

Đây là một sự tương tự khác. Hãy giảm quy mô xuống mức lương hoặc khoản thanh toán thế chấp. Nếu bạn đã quen với việc mang về nhà 2.500 bảng mỗi tháng và một tháng trong gói lương của bạn cho thấy bạn đang được trả 2.487,50 bảng. Bạn sẽ ngụy biện? Bạn có để ý không? Hoặc hãy tưởng tượng khoản ghi nợ trực tiếp của bạn để thanh toán thế chấp là 1.250 bảng mỗi tháng và một tháng người thế chấp của bạn nhận 1.256,25 bảng. Một lần nữa, bạn có để ý không? Nó có đáng để nâng cao không?

735 tỷ bảng: toàn bộ chi tiêu của Chính phủ Anh là 99%

Hình 2.2 Chi phí gia nhập EU

Chi phí của tư cách thành viên EU sau khi giảm giá trong bối cảnh chi tiêu của Chính phủ Anh: 3,7 tỷ bảng trong tổng số 735 tỷ bảng (2014-2015)

Nguồn: Phân tích thống kê chi tiêu công của Chính phủ Anh năm 2015

URL: www. g ov.uk/ g overnment/statistics/public-expenditure-statistical-analvses-2015

BIẾN ĐỔI

GIÁ TRỊ

3,7 tỷ bảng: chi phí trở thành thành viên EU sau khi giảm giá

£3,700,000,000

£735 tỷ: toàn bộ chi tiêu của Chính phủ Anh

£735,000,000,000

Đó là quy mô chi phí để trở thành thành viên EU của Vương quốc Anh tính theo phần trăm chi tiêu hàng năm. Nếu những con số đó được đưa ra, kết quả có thể đã khác đi khá nhiều - nếu người dân nói chung nhìn thấy chi tiêu của EU trong bối cảnh phù hợp của nó. Đúng như vậy, phe Ở lại đã quyết định bắt tay vào Dự án Sợ hãi và sử dụng những câu chuyện gây sợ hãi đáng kinh ngạc theo nghĩa đen về những gì có thể xảy ra với sản lượng công nghiệp, việc làm và biên lai thuế, và việc họ quá phụ thuộc vào quá nhiều sự kiện được trình bày quá chi tiết đã khiến chiến dịch của họ thất bại. bộ đệm. Cảm ơn, Gideon và Dave. Một chiến dịch nghèo nàn, chứa đầy dữ liệu đã được thực hiện bằng cách đẩy số liệu thống kê này đến số liệu thống kê khác về một công chúng đang bối rối với rất ít cảm xúc ngoài nỗi sợ hãi và sợ hãi.

Tình trạng zombie “350 triệu bảng một tuần”

Kể từ lần xuất hiện đầu tiên và rộng rãi trong chiến dịch Trưng cầu dân ý ở EU, 350 triệu bảng mỗi tuần đã trở thành một thống kê xác sống, một thống kê không chịu chết cho dù có bao nhiêu nhà bình luận đáng tin cậy, có thẩm quyền cố gắng tiêu diệt nó. Các nhà phân tích độc lập - bao gồm cả các nhà thống kê của Chính phủ - đã xem xét số liệu thống kê và các nguồn dữ liệu của nó và tìm cách làm mất uy tín của nó. Ba điểm tranh cãi chính là nó hoàn toàn thiếu bối cảnh, thực tế là nó bỏ qua các khoản giảm giá và trợ cấp, và liệu khẩu hiệu được diễn đạt cẩn thận trên xe buýt chiến đấu của Boris có ngụ ý rằng một thỏa thuận hậu Brexit sẽ sử dụng số tiền “tiết kiệm” để đi thẳng hay không tới NHS.

Và ngay khi người ta cho rằng phe Brexit chiến thắng đã vắt kiệt tất cả những gì có thể từ nó, Bộ trưởng Ngoại giao Johnson đã thổi sức sống mới cho nó bằng cách lặp lại con số và một lần nữa gợi ý rằng nó nên được dành cho NHS. Trong bản tuyên ngôn dài 4.000 từ được thiết kế nhằm phá hoại bài phát biểu quan trọng của Thủ tướng Theresa May trước các nhà lãnh đạo châu Âu, ông nói trên tờ Daily Telegrap h- vào ngày 15 tháng 9 năm 2017:

Và vâng - một khi chúng tôi đã giải quyết xong các tài khoản của mình, chúng tôi sẽ lấy lại quyền kiểm soát khoảng 350 triệu bảng mỗi tuần. Sẽ là một điều tốt, như nhiều người Mỹ đã chỉ ra, nếu phần lớn số tiền đó được chuyển vào NHS, miễn là chúng ta sử dụng khoản tiền mặt đó để hiện đại hóa và tận dụng tối đa công nghệ mới.

Điều này khiến Ngài David Norgrove, người đứng đầu Cơ quan Thống kê Vương quốc Anh, khiển trách Johnson vì đã gây nhầm lẫn giữa các khoản đóng góp tổng và ròng, đồng thời cố tình đánh lừa công chúng Anh lần thứ hai. Một lời nói thích hợp và rap qua các đốt ngón tay. Mặc dù tôi nghi ngờ đây là lần cuối cùng Bojo tung ra con zombie cưng yêu thích của mình.

4 UK Statistics
Authority

UK Sirttiilics Authority

1 Drummond Gars London

SW1V 2QO

Teiepiwrie: E-mail:

Website:

0ỈŨ7 5ÔÍ SS45

daÁd.nữfgrữVB@staiislcs.gsi. gov.uk www.stalisl jcsauthwity. {KJV.ufc

Chair of the UK Statistics Authority, Sir David Nor grove

Rt Hon Boris Johnson MP

Ngoại trưởng

Văn phòng nước ngoài và thịnh vượng chung

Phố King Charles

London

SW1A2AH

17 tháng 9 năm 2017

Kính thưa Bộ trưởng Ngoại giao,

Tôi ngạc nhiên và thất vọng vì bạn đã chọn lặp lại con số ŨÍ £350 triệu mỗi tuần, liên quan đến số tiền có thể có để chi tiêu công bổ sung khi chúng tôi rời Liên minh Châu Âu,

Điều này gây nhầm lẫn giữa đóng góp gộp và đóng góp ròng. 1 Il cũng giả định rằng các khoản thanh toán mà Itie EU hiện đang thực hiện cho Vương quốc Anh, bao gồm cả việc hỗ trợ nông nghiệp và nghiên cứu khoa học, sẽ không được chính phủ Vương quốc Anh thanh toán khi chúng tôi rời đi.

Rõ ràng đó là sự lạm dụng số liệu thống kê chính thức.

Trân trọng

Ngài David Norgrova

Hình 2.3 Thư của Ngài David Norgrove gửi Boris Johnson

Chọn thống kê sát thủ

Có những tiêu chí khác mà bạn có thể sử dụng để đảm bảo rằng bạn chọn được số liệu thống kê sát thủ hoàn hảo. Dữ liệu có thể hiển thị các xu hướng - đặc biệt là các xu hướng có thể dự báo một cách đáng tin cậy trong tương lai - sẽ rất hữu ích. Nếu được thực hiện đúng và theo cách có thể dự đoán chính xác tương lai, phân tích dự đoán có thể cực kỳ mạnh mẽ.

Vấn đề ở đây là những người trong lĩnh vực dự đoán thường có thành tích rất kém trong việc dự đoán tương lai một cách chính xác và đáng tin cậy, cho dù họ là nhà phân tích thị trường chứng khoán, nhà cái, nhà dự báo thời tiết hay nhà chiêm tinh . Họ có thể gặp may mắn và dự đoán người chiến thắng hoặc dự đoán thời tiết đúng bốn hoặc năm lần liên tiếp. Nhưng cuộn sẽ không tiếp tục mãi mãi. Quy luật thống kê về hồi quy về giá trị trung bình sẽ can thiệp và đưa kết quả trở lại mức trung bình của những gì có thể được mong đợi, và các mô hình của những người quan sát tương lai sẽ bị thiếu sót vì họ chưa xem xét đủ các biến đầu vào khi xây dựng mô hình của mình. Họ sẽ phụ thuộc quá nhiều vào các phương pháp phỏng đoán nhận thức hoặc các lối tắt cho phép họ xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng nhưng không nhất thiết là hiệu quả, khiến cho những dự đoán sai của họ có thể dự đoán là sai. Tư duy nhanh và chậm của Daniel Kahneman giải thích chi tiết cách thức và lý do, và đối với những người thực sự tận tâm, đáng để quay lại các bài viết gốc của Kahneman và Tversky.

Và vì vậy, tóm lại, vì tính đơn giản, độ lớn (nhưng không quá lớn), sự thiếu sót trong cách tính toán, thực tế là nó tập hợp nhiều điểm dữ liệu lại với nhau và có thể hiểu được, chất lượng sâu tai của nó và quyết định sáng suốt không làm điều đó. đặt nó trong bối cảnh... vì tất cả những lý do này, “350 triệu bảng cho NHS” của Vote Leave thực sự là một ví dụ đầy cảm hứng về cách kể chuyện dựa trên dữ liệu, cho dù nó có thiếu sót, không trung thực hoặc hoàn toàn sai trái và tôi cũng như 48% còn lại có thể biết nó đã xảy ra. Những kẻ than vãn, hả? Những kẻ thua cuộc đau đớn như vậy.

Hãy đơn giản nhất trong ngôn ngữ của bạn

Cho đến chương này, chúng ta đã xem xét các tiêu chí khác nhau mà bạn nên sử dụng khi chọn dữ liệu phù hợp và số liệu thống kê tốt nhất để kể câu chuyện của mình. Trọng tâm của những gì chúng ta đã đề cập đến nay là nhu cầu phải đơn giản, rõ ràng và dễ hiểu, trong khi các kỹ thuật và quy trình toán học và thống kê phức tạp cần được áp dụng cho các con số để xây dựng một câu chuyện chặt chẽ, dựa trên bằng chứng, những điều này cần phải bị lột bỏ và giấu đi khi thực sự bắt đầu kể câu chuyện. Những từ ngữ bạn sử dụng để kể câu chuyện cũng quan trọng như những con số được chọn để thể hiện quan điểm của bạn.

Khi nhà vật lý Richard Feynman được trao giải Nobel Vật lý, ông được hỏi liệu ông có thể giải thích chỉ trong ba phút tại sao ông lại giành được giải thưởng hay không. Trong một sai lầm hiếm hoi, người ta cho rằng Feynman đã trả lời: “Nếu tôi có thể giải thích nó trong ba phút thì nó đã không đoạt được giải Nobel”. Với tất cả sự tôn trọng, Tiến sĩ Feynman, ông đã sai. Bất cứ điều gì đều có thể được giải thích ở dòng trên cùng - trong một quảng cáo chiêu hàng - trong ba phút. Có thể giải thích nó bằng một câu và lý tưởng nhất là bằng một cụm từ e = me 2 , có ai không?

Luôn có thể làm cho các khái niệm khó trở nên dễ hiểu hơn bằng cách sử dụng ngôn ngữ đơn giản và dễ hiểu hơn. Lưu ý: đây không phải là về việc im lặng. Đó là về việc nói chuyện của con người, một chủ đề chúng ta sẽ quay lại trong Chương 6 . Những từ ngữ được các doanh nghiệp và tổ chức khác lựa chọn thường rất phức tạp và khó hiểu. Đôi khi điều đó liên quan đến biệt ngữ (và chúng ta cũng sẽ quay lại vấn đề đó). Nhưng thường thì nó liên quan đến phong cách viết quá phức tạp. Ngay khi họ được trao cơ hội để viết thay mặt hoặc lên tiếng cho một tổ chức, những người giao tiếp thông thạo thường sẽ mặc định sử dụng những dạng từ khó hiểu, mơ hồ, kiêu căng mà chưa bao giờ thốt ra từ miệng bất kỳ ai.

Một trong những cách đơn giản nhất mà người kể chuyện trong tổ chức có thể sử dụng dữ liệu để làm cho câu chuyện của họ trở nên hấp dẫn hơn là viết một cách đơn giản và dễ hiểu. May mắn thay, có một số công cụ chẩn đoán khác nhau mà bạn có thể sử dụng để kiểm tra xem ngôn ngữ của bạn có đang kể câu chuyện một cách đơn giản, rõ ràng và hiệu quả hay không. Và đủ phù hợp cho một cuốn sách kể chuyện bằng dữ liệu và số liệu thống kê, tất cả những thứ này tạo ra - ừm - dữ liệu và số liệu thống kê về những từ bạn sử dụng.

Công thức Gunning Fog phân tích văn bản và tạo ra điểm số dành cho điểm trường. Điều này tương đương với số năm giáo dục chính quy mà một người đọc cần phải trải qua để có thể hiểu văn bản một cách dễ dàng ngay lần đọc đầu tiên. Chỉ số SMOG cũng làm điều tương tự, mặc dù nó cũng được hưởng lợi từ sự liên kết với khói bụi nông dân ở London (“khói” + “sương mù”), tệ nhất là trong cái gọi là Vụ khói lớn năm 1952. Trong 5 ngày của tháng 12, ô nhiễm cộng với thời tiết đã khiến chỉ số này trở nên khó khăn để nhìn thấy bàn tay của bạn ở phía trước khuôn mặt của bạn. Sự tương tự với lối viết mờ mịt, không rõ ràng gần như quá hấp dẫn, hơn nữa, SMOG là từ viết tắt của Biện pháp đơn giản của Gobbledygook. Nó cũng tạo ra điểm số cấp trường. Các thử nghiệm khác bao gồm Chỉ số khả năng đọc tự động, Công thức khả năng đọc Fry và Chỉ số Coleman-Liau. Có một thế giới phân tích văn bản mà hầu hết mọi người hoàn toàn không biết gì. (Lưu ý: đoạn này đạt 10,3 điểm về Sương mù bắn súng, nhưng lại đạt 12,4 về Chỉ số SMOG, như được tính bằng cách sử dụng http://có thể đọc được. io ) .

Có lẽ công cụ đơn giản nhất, được sử dụng rộng rãi nhất và hữu ích nhất trong số tất cả các công cụ hiện có là điểm 'dễ đọc' của Flesch-Kincaid. Điểm FK đơn giản dựa trên số từ trong mỗi câu và số lượng âm tiết trong mỗi từ. Câu của bạn càng ngắn và bạn sử dụng càng ít từ dài thì điểm của bạn càng cao.

Hình 2.4 Điểm Flesch-Kincaid dành cho tác giả từ @shanesnow

Điểm FK thường dao động từ 0 đến 100, mặc dù có một câu trong Moby Dick có điểm -146,77 và một câu trong Proust có điểm -515,10. Nhà báo và người đứng đầu Contently, Shane Snow, - đã đưa ra một nghiên cứu tuyệt vời - về điểm FK do các tác giả và nguồn khác nhau tạo ra, rất đáng để bạn đi đường vòng. Trên đây là biểu đồ điển hình, với văn bản được phân tích từ truyện Goodnight Moon cổ điển dành cho trẻ em (FK dưới 3) và Đạo luật Chăm sóc Giá cả phải chăng (còn gọi là Obamacare yêu thích của Trump) (FK 13).

Vì chúng tôi đặc biệt quan tâm đến cuốn sách này về cách kể chuyện của tổ chức được dàn xếp thông qua các phương tiện truyền thông in ấn, phát sóng và trực tuyến, nên bảng sau đây đưa ra điểm số Flesch-Kincaid điển hình cho nhiều kênh khác nhau.

Điểm FK đi kèm với cấp lớp. Đây là cấp độ học sinh ở Hoa Kỳ mà người đọc cần phải đạt được để có thể hiểu được văn bản được đề cập một cách dễ dàng. Bài kiểm tra, điểm số và cấp lớp đều dựa trên các bài kiểm tra tâm lý đã được xác nhận rõ ràng. Về cơ bản, từ càng dài và câu càng dài thì càng khó hiểu; để "phân tích", như các nhà ngôn ngữ học nói. Thời gian xử lý các câu dài hơn có nghĩa là sự bắt đầu của những câu này

câu rơi ra khỏi bộ nhớ làm việc. Điều này khiến Mỹ không hiểu, mất hứng thú và ít can dự hơn.

Bảng 2J Điểm số Flesch Kincaid điển hình cho các ấn phẩm khác nhau

Nguồn

Điểm 'dễ đọc' của FK

>       ■

BuzzFeed (danh sách bài đăng)

96

Harry Potter và phòng chứa bí mật

85

chí quốc tế

78

Trang chủ người giám hộ

64

Nhà kinh tế

43

Điều khoản & Điều kiện của Apple iTunes

33

Chính sách bảo hiểm tiêu chuẩn

10

Các chủ đề kỹ thuật dựa trên những đột phá về khoa học hoặc y tế thường chứa đầy các thuật ngữ kỹ thuật. Đây thường là những từ đa âm tiết có nguồn gốc từ tiếng Latin hoặc tiếng Hy Lạp. Họ tiếp tục trong nhiều thời đại. Hãy xâu chuỗi một vài thứ đó lại với nhau và chẳng mấy chốc bạn sẽ có được một câu khó hiểu. Giữ ngôn ngữ đơn giản và dễ hiểu sẽ thúc đẩy sự tương tác và quan tâm. Nó có tác dụng tương tự như một người nhiệt tình nói về một trong những niềm đam mê của họ một cách thú vị nhưng thẳng thắn.

Hãy làm điều này một cách đơn giản, rõ ràng, chân thực. Hãy là bạn. Nếu bạn là Eric, hãy thật Eric. Không phải Jeremy hay Bobby-Ann.

Trong thế giới kỹ thuật số ngày càng phát triển của chúng ta, khi mọi người muốn tìm hiểu về tổ chức, công ty hoặc thương hiệu của bạn, họ sẽ tìm kiếm trực tuyến, cho dù họ sắp mua hàng của bạn hay họ chỉ muốn nhận xét về dịch vụ khách hàng của bạn, hầu hết mọi người đều thấy rằng những gì bạn nói trên các kênh truyền thông của riêng bạn (hoặc thuộc sở hữu) nói lên rất nhiều điều về bạn. Về việc bạn có xứng đáng với lòng trung thành của họ hay cái lưỡi sắc bén của họ hay không.

Ngôn ngữ bạn chọn là bước quan trọng đầu tiên trong việc hình thành nhận thức về tổ chức của bạn cũng như đối với các đối thủ cạnh tranh của bạn. Chắc chắn, điều quan trọng là những gì người có ảnh hưởng nói trong các bài xã luận, blog và mạng xã hội, nhưng việc khiến mọi người hiểu bạn làm gì và tại sao bạn làm điều đó thực sự bắt đầu từ câu chuyện bạn kể về bản thân mình.

Tổng hợp

Trong chương này, chúng ta đã tập trung vào những kiến thức cơ bản về cách kể chuyện bằng dữ liệu và số liệu thống kê. Lời khuyên từ Steve Girsky của General Motors là đừng làm mọi người quá khó để nhận ra câu chuyện của bạn đòi hỏi sự rõ ràng và nhất quán.

Việc chọn dữ liệu và số liệu thống kê phù hợp có thể tạo ra sự khác biệt giữa thắng và thua - một chiến dịch bầu cử, một cuộc chiến bán hàng với đối thủ cạnh tranh, trái tim và khối óc của khán giả.

Bản chất luôn hoạt động của các phương tiện truyền thông hiện đại có nghĩa là những người kể chuyện của tổ chức cần phải lựa chọn và sử dụng đúng dữ liệu cũng như số liệu thống kê một cách tiết kiệm - đồng thời sẵn sàng đưa ra lời giải thích đầy đủ hơn “nếu được yêu cầu”.

Đừng làm mù mắt khán giả bằng khoa học - hãy luôn chọn lọc trong việc lựa chọn dữ liệu và số liệu thống kê.

Nhiều hơn là rất hiếm khi nhiều hơn.

Mọi người phản ứng với những câu chuyện nhiều hơn là với những con số. Dữ liệu và số liệu thống kê phải là nền tảng hoặc nền tảng cho câu chuyện của bạn chứ không phải bản thân câu chuyện.

Hãy đơn giản. Tránh số thập phân và phân số. Nhưng đừng làm cho con số của bạn tròn trịa một cách đáng ngờ.

Sử dụng số lượng lớn - không quá lớn để bạn trở nên khó hiểu theo đúng nghĩa đen.

Đừng cho thấy kết quả thực hiện của bạn, nhưng hãy chuẩn bị chia sẻ cách bạn đi đến câu trả lời - bao gồm cả sự phức tạp của phương pháp và tính toán của bạn - nếu bị thúc ép bởi người hiểu biết hoặc quan tâm.

Kết hợp dữ liệu lại với nhau để tạo ra các biến tóm tắt ý nghĩa câu chuyện của bạn. Nhưng hãy cẩn thận, bạn không bị mất những chi tiết quan trọng trong quá trình thực hiện.

Hãy cho khán giả biết những gì bạn sắp nói với họ. Noi vơi họ. Và sau đó nói với họ những gì bạn đã nói với họ. Hơn và hơn và hơn nữa. Đó là cách để tạo ra một con sâu tai thực sự đáng nhớ.

Sử dụng bối cảnh giúp thúc đẩy trường hợp của bạn. Nhưng hãy lưu ý những gì bạn đang che giấu nếu bạn không đặt dữ liệu bạn chọn sử dụng trong ngữ cảnh thích hợp.

Hãy sử dụng ngôn ngữ đơn giản nhất - những câu ngắn và những từ ngắn gọn, đơn giản.

Rõ ràng không có nghĩa là im lặng.

Thôi buông đi

Giữ nó đơn giản, thông minh-quần

Văn bản càng đơn giản thì càng dễ hiểu. Bản sao càng dễ hiểu thì mọi người càng cần ít lần đọc nó trước khi hiểu nó - lý tưởng nhất là chỉ một lần. Và họ càng hiểu nó nhanh thì họ càng có thể phản hồi nhanh hơn. Mua sản phẩm của bạn. Hỗ trợ sự nghiệp của bạn. Quyết định rằng bạn là đảng hoặc ứng cử viên mà họ muốn bỏ phiếu.

Đi tới trang Giới thiệu về chúng tôi của tổ chức bạn. Nếu bạn không có trang Giới thiệu về chúng tôi (có thể không), vậy còn tuyên bố cá nhân hoặc tiểu sử gần đây nhất của bạn thì sao. Đánh dấu và sao chép văn bản vào tệp Pages hoặc Word mới và lưu nó. Sau đó đi đến một trong những công cụ đọc trực tuyến có sẵn. Công thức dễ đọc là miễn phí ( www.readabilityformulas.com ) . và tôi đăng ký www.readable.io với một khoản phí hàng năm khiêm tốn. Dán bản sao vào cửa sổ văn bản và tìm hiểu xem bản sao của bạn đơn giản hay phức tạp.

Tôi thích Flesch-Kincaid, công cụ này - giống như nhiều công cụ khác hiện có - dựa trên các từ trên mỗi câu và âm tiết trên mỗi từ. Nếu văn bản của bạn đạt điểm cao hơn bạn mong đợi ở độ tuổi đọc và thấp hơn bạn mong đợi về khả năng đọc, hãy lưu một bản sao mới của văn bản và bắt đầu làm việc với nó. Làm cho câu ngắn hơn. Thay thế những từ dài, Latinh, trừu tượng bằng những từ tương đương ngắn gọn, súc tích, Anglo-Saxon. Cắt bỏ tất cả chất béo. Và sau đó chạy lại phân tích văn bản. Bạn sẽ ngạc nhiên về việc bạn có thể làm cho văn bản thậm chí phức tạp trở nên dễ đọc hơn, dễ hiểu hơn và có nhiều khả năng kích thích hành động hơn đối với khán giả của mình một cách nhanh chóng như thế nào. Đưa việc phân tích độ phức tạp của ngôn ngữ vào thói quen kể chuyện thông thường của bạn.

Đơn giản.

Câu chuyện dựa trên dữ liệu

Cô Gái Này Có Thể

Tổ chức là gì?

Sport England, cơ quan đại diện cung cấp dịch vụ và tài trợ cho
thể thao ở Anh

Thương hiệu là gì?

Sự tham gia của phụ nữ trong thể thao

Chiến dịch là gì?

Cô Gái Này Có Thể

Câu chuyện là gì?      

Dữ liệu về lực cản và động lực tham gia thể thao của phụ nữ
đã thay đổi thái độ và hành vi như thế nào.

Dữ liệu đã dẫn dắt câu chuyện như thế nào?

Việc lập kế hoạch cho chiến dịch được hình thành từ nghiên cứu ở phụ nữ từ 14-60 tuổi
cho thấy một trong những lý do chính khiến họ không
tham gia là vì họ sợ người khác nghĩ gì về việc họ
tham gia.

Kết quả của chiến dịch là gì?

Thêm 1,6 triệu phụ nữ Anh thường xuyên tham gia thể thao,
mức tăng bền vững và bền vững từ năm 2014 đến năm 2017.

Thay đổi thái độ và niềm tin bằng chiến dịch kể chuyện dựa trên dữ liệu là một chuyện. Việc thay đổi hành vi của hàng triệu người quả là một điều kỳ diệu. Nhưng đó chính xác là những gì mà chiến dịch This Girl Can của Sport England đã đạt được trong vòng chưa đầy hai năm.

Lợi ích của thể thao và tập thể dục thường xuyên đã được chứng minh rõ ràng. Vì sức khỏe và hạnh phúc của mỗi cá nhân. Đối với sức khỏe tinh thần cũng như thể chất. Và đối với xã hội nói chung, đặc biệt là một xã hội đang bắt đầu bị đè nặng bởi đại dịch béo phì và lười vận động, với các chi phí phát sinh đã chiếm lấy nguồn lực dịch vụ y tế khan hiếm. Xã hội sẽ tốt đẹp hơn - về thể chất, tinh thần và tài chính - nếu có nhiều người thường xuyên tham gia thể thao hơn.

Thông điệp về lợi ích lâu dài của thể thao và tập thể dục vẫn chưa được truyền tải, mặc dù đã có tới 13 năm tập thể dục đều đặn hàng tuần ở trường. Rõ ràng có điều gì đó không ổn ở độ tuổi đi học, bởi vì hơn một phần ba số nữ sinh ít vận động thể chất nhất đồng ý với nhận định rằng các em cảm thấy cơ thể mình được phô bày trong các bài học Thể dục và điều này khiến các em ít thích Thể dục hơn.

Một khi trường học nghỉ học và các trò chơi không còn là bắt buộc, việc tham gia tích cực vào thể thao ở Anh giảm đi đáng kể. Việc thiếu tham gia thể thao sau tuổi đi học đặc biệt phổ biến ở phụ nữ Anh. Nghiên cứu do Sport England ủy quyền cho thấy phụ nữ trong độ tuổi 14-60 chơi thể thao thường xuyên ít hơn 2 triệu so với nam giới cùng tuổi.

Sport England cũng phát hiện ra rằng hơn 75% phụ nữ không thường xuyên chơi thể thao nói rằng họ muốn chơi thể thao, nhưng nghiên cứu này phát hiện ra rằng yếu tố cơ bản cản trở họ là sợ bị người khác đánh giá: sợ người khác sẽ nghĩ gì về họ. ngoại hình và khả năng thể chất khi họ nhìn thấy họ tập thể dục. Một phần tư nói rằng họ “ghét vẻ ngoài của tôi” khi tham gia thể thao. Và - sai rồi - hầu hết phụ nữ tin rằng họ đơn độc trong nỗi sợ hãi, trong khi nghiên cứu chỉ ra rằng đây là một sự thật phổ biến.

Sport England và công ty quảng cáo FCB Inferno đặt nghiên cứu, dữ liệu và số liệu thống kê làm trọng tâm trong quá trình lập kế hoạch và phát triển truyền thông của họ. Họ biết rằng họ cần tạo ra một chiến dịch giàu cảm xúc để giúp phụ nữ hiểu rằng họ không đơn độc trong nỗi sợ hãi và lo lắng, đồng thời giúp họ hiểu được giá trị thực sự - đối với bản thân, gia đình và cộng đồng của họ - nếu họ tham gia. trong thể thao và tập luyện.

Hình 2.5 Cô gái này có thể

Một phần lý do tạo nên tác động và thành công của chiến dịch là nhờ việc sử dụng những phụ nữ thực sự chứ không phải những người nổi tiếng được tô vẽ trong phim - những người phụ nữ thực sự đã vượt qua những lo lắng đang kìm hãm hàng triệu đồng nghiệp của họ trên khắp đất nước. Bằng cách sử dụng hình ảnh và phim giàu cảm xúc, chiến dịch đã có thể giải quyết những mối lo ngại rất thực tế, rất cụ thể đang cản trở phụ nữ tham gia tích cực vào thể thao, bao gồm cả quan niệm sai lầm vô căn cứ rằng đổ mồ hôi và đỏ mặt không phải là nữ tính. Gần một nửa số phụ nữ được Sport England khảo sát mắc phải quan niệm sai lầm này. Nó đã được giải quyết một cách công khai bằng hai khẩu hiệu của chiến dịch, “Đổ mồ hôi như một con lợn. Cảm giác như một con cáo vậy” và “Chết tiệt, trông tôi thật nóng bỏng”. Và có lẽ đáng nhớ nhất là vào thời điểm bóng đá nữ ở Anh cuối cùng cũng đã trưởng thành, “Tôi đá bóng. Đối phó với nó".

Ở mỗi bước của quá trình sáng tạo và thực thi, chiến dịch đã sử dụng dữ liệu và số liệu thống kê làm nền tảng hợp lý để khám phá những hiểu biết sâu sắc giúp chiến dịch trở nên mạnh mẽ và hiệu quả. Kết quả của chiến dịch là có thêm 1,6 triệu phụ nữ tham gia thể thao thường xuyên so với trước khi chiến dịch được phát sóng, hơn nữa, tốc độ thay đổi - tốc độ phụ nữ tham gia thể thao so với nam giới - hiện có lợi cho phụ nữ.

Chiến dịch This Girl Can thứ hai nổ ra vào đầu năm 2017, tập trung vào phụ nữ lớn tuổi tham gia thể thao. Kết quả ban đầu đã cho thấy rằng nó có thể sẽ có tác động tương tự.

Chìa khóa mang đi. Dữ liệu và số liệu thống kê có thể được sử dụng làm nền tảng cho các chiến dịch giáo dục công cộng vô cùng mạnh mẽ nhằm thay đổi hành vi một cách tích cực và bền vững.

Ghi chú

1 www.ỵoutube.com/watch?v=GG g iGtTk7MA

2 Kể chuyện bằng dữ liệu (Wiley), trang 177-8.

3 www. g ov.uk/ g overnment/statistics/public-expenditure-statistical-analyses-2015

4 http://bit.l v/2y8KgUa

5 https://shanesnow, contentlv, com

6 http://bit.lv/lL9M5P5

3

Chỉ tìm và sử dụng dữ liệu có liên quan

Khi chúng ta biết lý do tại sao chúng ta làm những việc này thì mọi thứ khác sẽ đâu vào đấy.

Simon Sinek (2011), Bắt đầu bằng lý do

Lội qua sương mù

Sự lớn mạnh của Dữ liệu lớn có thể đáng sợ. Nhiều người kể chuyện không biết bắt đầu từ đâu trong hành trình tìm kiếm khía cạnh liên quan của Dữ liệu lớn - cái mà tôi gọi là dữ liệu lớn nhỏ - điều này sẽ mang lại hiệu quả cao nhất trong việc xây dựng một câu chuyện dựa trên bằng chứng. Họ không thể nhìn thấy rừng vì cây.

Tôi nhớ rất rõ những khó khăn mà một trong những nhóm phân tích dữ liệu của tôi đã phải vượt qua vài năm trước trong việc xây dựng chuỗi tìm kiếm phù hợp để thu thập tin tức và các cuộc trò chuyện trên mạng xã hội về bột giặt và nước giặt Tide. Now Tide là thương hiệu giặt là số một ở Mỹ, nhưng nó cũng là tên của một đội thể thao nổi tiếng (Crimson Tide, một đội bóng đá Mỹ đến từ Alabama), cũng như tên của một bộ phim nổi tiếng cùng tên với bộ phim đội thể thao, với sự tham gia của Gene Hackman và Denzel Washington. Ồ, và đó cũng chính là từ mô tả hiện tượng biển ra vào dưới tác dụng của lực hấp dẫn của mặt trăng. Mọi thị trấn hoặc thành phố ven biển ở mọi quốc gia nói tiếng Anh trên thế giới (và nhiều quốc gia khác) đều xuất bản các bảng thủy triều để giúp các thủy thủ và ngư dân trong công việc hàng ngày. Ngày càng nhiều, những điều này được xuất bản và cập nhật trực tuyến.

Việc tìm kiếm Alpha Romeo, Audi hoặc Adobe - để tìm Pepsi, Pampers hoặc Pantene - gây ra tương đối ít vấn đề và mang lại tương đối ít kết quả dương tính giả (chúng ta sẽ quay lại với chúng ở phần sau của chương này). Đó là một trong những lý do khiến tên thương hiệu trở nên đặc biệt và có sức ảnh hưởng lớn trên toàn thế giới. Chúng nổi bật như những ngọn hải đăng giữa vô số dữ liệu văn bản phong phú xung quanh chúng - trên báo chí, trên các trang web, trong các luồng truyền thông xã hội. Nhưng khi tên thương hiệu của sản phẩm là một từ phổ biến được sử dụng trong các ngữ cảnh khác - như trong trường hợp “Thủy triều” và “thủy triều” - bạn cần phải liên tục thu hẹp phạm vi tìm kiếm của mình. Để chắc chắn rằng bạn không mang lại vô số nội dung vô nghĩa không liên quan gì đến thương hiệu của mình, bạn (hoặc nhiều khả năng là nhà phân tích của bạn) cần phải học và thông thạo một ngôn ngữ mới: Boolean.

Boolean là ngôn ngữ của logic và nó cho phép bạn tìm kiếm các thuật ngữ nhất định nhưng trong ngữ cảnh phù hợp; trong XX ký tự hoặc từ của từ mục tiêu; luôn loại trừ nếu nó nằm trong yy từ của thuật ngữ không đủ tiêu chuẩn, v.v. Boolean là ngôn ngữ của AND và NOT và OR. Tương đối đơn giản đối với các sản phẩm giặt là Tide. Không hoàn toàn dễ dàng như vậy khi đối thủ số một của Tide tại Mỹ là (hoặc vào thời điểm đó) một thương hiệu mang tên All. Thương hiệu đẹp, đầy đủ. Được thiết kế để cho người dùng biết rằng sản phẩm của họ không có ranh giới, đối với người dùng hoặc quần áo mà sản phẩm có thể làm sạch. Và ngoài ra, từ phổ biến thứ 36 trong tiếng Anh. Tâm trí của tôi bối rối trước những cú lật Boolean mà nhóm phân tích phải làm để tìm ra những đề cập có liên quan về “Tất cả” (KHÔNG phải “tất cả” VÀ “giặt ủi” HOẶC “giặt” VÀ “quần áo”, v.v.).

Một số - tôi tin là nhầm lẫn - coi nhiệm vụ xác định và tách biệt dữ liệu phù hợp là một vấn đề công nghệ. Vâng, công nghệ rất quan trọng. Bạn cần một công cụ hoặc nền tảng có khả năng trích xuất nội dung có ý nghĩa, phù hợp từ đám khói có nguy cơ che khuất dữ liệu bạn đang tìm kiếm. Đây là những thách thức mà các cơ quan an ninh phải đối mặt hàng ngày khi tìm cách xác định những kẻ khủng bố dựa trên từ khóa hoặc từ mã thay đổi liên tục. Bạn cũng có thể cần một công cụ có thể phát hiện các xu hướng và mô hình, tách biệt những điều đều đặn với những điều bất thường và tìm ra ý nghĩa từ bãi lầy. Nhưng về cơ bản, việc xác định góc liên quan của dữ liệu lớn nhỏ không phải là vấn đề công nghệ.

Bắt đầu với “Tại sao?”

mặc dù công nghệ quan trọng nhưng mục đích còn quan trọng hơn rất nhiều, khi tìm cách tạo và chắt lọc dữ liệu cũng như số liệu thống kê phù hợp để kể câu chuyện dựa trên dữ liệu của mình, bạn cũng cần phải xác định và trình bày rõ ràng mục đích của mình. Ông Mục đích là Simon Sinek.

Trong thập kỷ đầu tiên của những năm 2000, Sinek là một nhà tư vấn thành công và bận rộn, xây dựng và phát triển hoạt động kinh doanh với các khách hàng trong nước và quốc tế có trụ sở tại Hoa Kỳ. Nhiều năm trôi qua, công việc kinh doanh ngày càng lớn hơn và doanh thu cũng tăng lên. Nhưng Sinek ngày càng không hài lòng và căng thẳng với công việc kinh doanh của mình. Nhìn từ bên ngoài, mọi thứ đều màu hồng; từ bên trong, anh đã bị xé nát. Không phải vì căng thẳng vì công việc kinh doanh đang gặp khó khăn, mà đúng hơn là do căng thẳng vì không biết tại sao ngay từ đầu mình lại kinh doanh.

Sinek quan sát thấy rằng những doanh nghiệp thực sự vĩ đại có lãnh đạo và nhân viên muốn đến làm việc đều có ý thức rõ ràng về mục đích kinh doanh. Khi hỏi “tại sao?”, Sinek không có ý kiếm tiền hay thành công hay trở thành người giỏi nhất trong lớp. Tiền lương, doanh thu và địa vị rất hữu ích, thường là những sản phẩm phụ hoặc lợi ích rất hấp dẫn dành cho những người làm việc trong các doanh nghiệp thành công. Nhưng tác động của những lợi ích này chỉ tồn tại trong thời gian ngắn theo thứ bậc nhu cầu của người lao động. Người ta nhận thấy việc tăng lương và thăng chức có tác động tích cực đến năng suất trong suốt... 11 ngày.

Trong cuốn sách Drive, nhà văn kinh doanh người Mỹ Dan Pink xác định ba động lực chính tạo nên động lực làm việc ở thế kỷ 21 là quyền tự chủ (quyền tự do đưa ra lựa chọn về cách bạn làm những gì bạn làm), khả năng làm chủ (làm những gì bạn giỏi làm). ) và mục đích (làm điều gì đó vì một lý do).

“Tại sao?”, Sinek còn có nghĩa là các loại vấn đề và thách thức mà doanh nghiệp giúp giải quyết. Anh ấy muốn nói đến sự đóng góp của họ cho cuộc sống của những khách hàng mà họ phục vụ. Từ mục đích ban đầu của Apple - “Chúng tôi ở đây để xóa bỏ rào cản của việc phải học cách sử dụng máy tính” - đến mục tiêu “Tạo ra cuộc sống hàng ngày tốt đẹp hơn cho nhiều người” của IKEA. Từ “Làm phong phú thêm cuộc sống của mọi người bằng các chương trình và dịch vụ cung cấp thông tin, giáo dục và giải trí” của BBC cho đến “Làm mới thế giới ... để truyền cảm hứng cho những khoảnh khắc hạnh phúc” của Coke. Từ “Mang lại nụ cười trên khuôn mặt cho những người chúng tôi tiếp xúc” của Nintendo đến “Xây dựng sản phẩm tốt nhất, không gây ra tác hại không cần thiết, sử dụng hoạt động kinh doanh để truyền cảm hứng và thực hiện các giải pháp cho cuộc khủng hoảng môi trường”.

Mục đích không chỉ là sứ mệnh hay tầm nhìn của công ty. Đó là những gì một tổ chức đại diện: các nguyên tắc và đặc tính của nó. Đó là sự thể hiện hành trình dài hạn mà một doanh nghiệp đang trải qua, đồng thời tăng thêm ý nghĩa cho những gì doanh nghiệp thực hiện. Nó cũng giúp việc xây dựng các kết nối cảm xúc trong tuyên bố sản phẩm và giữa người sử dụng lao động và nhân viên trở nên đơn giản hơn rất nhiều khi Dove tìm thấy mục đích của mình trong việc thách thức các khuôn mẫu của ngành làm đẹp (xem nghiên cứu điển hình ở cuối phần này). Chương 6 ) . Giám đốc thương hiệu toàn cầu Silvia Lagnado thường xuyên đi ngang qua nhiều nhà tiếp thị giỏi nhất và sáng giá nhất của Unilever trên đường đến văn phòng của bà. Họ đã xếp hàng vì tất cả đều muốn đến và làm việc cho một thương hiệu có mục đích được xác định rõ ràng và hành động trực tiếp dường như là cách để thực hiện điều đó.

Trở lại Simon Sinek. Sau khi hiểu rõ vai trò và tầm quan trọng của mục đích trong kinh doanh, Sinek nhận ra rằng mục đích của anh là cho thế giới biết về tác động mang tính biến đổi mà việc tìm kiếm và thể hiện mục đích riêng có thể mang lại cho doanh nghiệp của bạn. Vì vậy, anh ấy kết thúc công việc kinh doanh tư vấn của mình và giới thiệu tại TEDxPuget Sound vào tháng 9 năm 2009 và có bài nói chuyện “Những nhà lãnh đạo vĩ đại truyền cảm hứng cho hành động như thế nào”. Chính tại đây, anh ấy đã giới thiệu với thế giới các vòng tròn đồng tâm nổi tiếng hiện nay của mình, với “TẠI SAO” ở vòng tròn bên trong hoặc mắt bò, “THẾ NÀO” ở vòng tròn giữa và “CÁI GÌ” ở vòng tròn bên ngoài.

Trong buổi nói chuyện này - hiện là bài nói chuyện TED được xem nhiều thứ hai mọi thời đại với 35 triệu lượt xem và đang tiếp tục tăng - Sinek đã chỉ ra cách hầu hết các công ty bắt đầu nói về bản thân họ bằng cách nói về những gì họ làm ( cái gì, cái gì, cái gì, cái gì, cái gì). Một số tập trung vào cách thức - phương pháp độc quyền khiến họ trở nên khác biệt. Và chỉ có rất ít người bắt đầu với lý do tại sao. Nửa tá lần trong 18 phút ngắn ngủi, Sinek khẳng định - với mức độ khẩn cấp ngày càng tăng - “Mọi người không mua những gì bạn làm, họ mua lý do tại sao bạn làm điều đó”. Với bài nói chuyện đó, anh ấy đã thiết lập một doanh nghiệp mới và mô hình kinh doanh mới cũng như một cách tiếp cận mới trong cách kể chuyện của tổ chức.

Và vì vậy, mặc dù việc xác định và tách biệt dữ liệu và số liệu thống kê phù hợp tất nhiên là những vấn đề công nghệ, nhưng quan trọng hơn chúng là những thách thức triết học. Và nó bắt đầu bằng “tại sao?”

Đặt câu hỏi đúng

Tôi thấy thử thách này giống một câu chuyện trinh thám hơn là một cuộc thám hiểm câu cá. Một nhiệm vụ mà bạn đang làm từ dưới lên - từ những manh mối đầu tiên - thay vì từ trên xuống. Làm việc từ trên xuống - cố gắng giăng lưới lên mọi thứ và chỉ giữ lại những thông tin có liên quan - giống như cố gắng đun sôi đại dương. Bạn có thể đạt được rất ít tiến bộ trong một số lĩnh vực nhưng rất khó có thể tìm thấy những gì mình đang tìm kiếm. Nếu bạn tình cờ nhìn thấy nó, bạn có thể không nhận ra rằng mình đã tìm thấy nó. Và nếu bạn nhận ra rằng bạn đã tìm thấy nó, bạn sẽ khó có thể tin tưởng rằng - xét cho cùng - đó chính là thứ bạn đang tìm kiếm. Khi Dữ liệu lớn ngày càng trở nên Dữ liệu lớn hơn, cách tiếp cận từ trên xuống sẽ ngày càng kém hiệu quả hơn.

Điều này cũng đúng với việc tạo ra các bản tóm tắt nghiên cứu và bảng câu hỏi, những câu trả lời mà bạn muốn sử dụng để rút ra những hiểu biết sâu sắc về những người bạn đang phỏng vấn. Trước khi bắt đầu phác thảo các câu hỏi nghiên cứu để giúp bạn hiểu rõ hơn về thái độ, động cơ và hành vi, trước tiên bạn cần có nền tảng vững chắc về lĩnh vực chủ đề mà bạn đang muốn hiểu sâu hơn thông qua nghiên cứu. Điều này không có nghĩa là chuẩn bị các câu hỏi nghiên cứu để chúng đưa ra câu trả lời mà bạn đang tìm kiếm. Đó chỉ là một trò chơi mang lại lợi nhuận ngắn hạn. Đúng hơn, nó có nghĩa là thu thập và sử dụng tất cả thông tin tình báo có được về lĩnh vực chủ đề để giúp tạo ra các giả thuyết tốt nhất và phù hợp nhất có thể để kiểm tra. Và bạn chỉ có thể làm được điều đó bằng cách đi sâu vào lĩnh vực chủ đề. Bằng cách tò mò, đặt câu hỏi và luôn bật ống nghe.

Có một số ví dụ thuyết phục về những câu chuyện dựa trên dữ liệu đã được tạo ra theo cách này thông qua nghiên cứu chi tiết trong các nghiên cứu điển hình trong cuốn sách này. Hãy xem xét Chiến dịch vẻ đẹp thực sự của Dove và phát hiện dựa trên nghiên cứu rằng chỉ có 2% phụ nữ trên thế giới tự nhận mình là đẹp (xem trang 2). 122 - 125 ) . Hãy xem xét This Girl Can của Sport England, một phần dựa trên phát hiện rằng 85% phụ nữ cảm thấy bị đe dọa và không muốn tham gia thể thao hoặc tập thể dục vì sợ người khác có thể nghĩ gì về vẻ ngoài hoặc cách họ thể hiện, về cách họ có thể bị phán xét (xem trang 39 - 42 ). Và hãy coi Nhà sản xuất của Tesco là Anh hùng và hiểu biết sâu sắc thu được từ các mục cạnh tranh tại cửa hàng mà khách hàng nhận thấy sản phẩm tươi ngon từ các trang trại của Anh được bán tại Tesco là chất lượng cao; điều tạo nên một sản phẩm chất lượng ít nhất là trách nhiệm của nhà sản xuất đã trồng, nuôi dưỡng hoặc tạo ra nó cũng như trách nhiệm của nhà bán lẻ mang nó đến cho bạn (xem trang 62 - 65 ) .

Nhìn bề ngoài, nghiên cứu thị trường và phân tích mạng xã hội là những lĩnh vực rất khác nhau. Đối tượng khác nhau, động cơ khác nhau, phương thức giao tiếp khác nhau. Nhưng ngày càng có nhiều nhà tư tưởng tiến bộ coi phân tích truyền thông xã hội là một trong những hình thức nghiên cứu thị trường thuần túy và tự phát nhất hiện có. Nội dung trên mạng xã hội được tạo ra bởi một mẫu ngày càng đại diện cho dân số nói chung và thông tin cá nhân và nhân khẩu học thường được đính kèm vào các bài đăng, tweet và lượt chia sẻ. Và nó được xem là tự phát và không được lọc, bởi vì để được xúc động nói về một vấn đề hoặc một sản phẩm trên một hoặc nhiều nền tảng truyền thông xã hội mà bạn đã chọn, nó phải khiến bạn đặc biệt vui, buồn hoặc tức giận. Thật vậy, mặc dù được truyền tải thông qua các bài dự thi, câu chuyện của Tesco dưới đây (xem trang 2) 62 - 65 ) là một ví dụ điển hình về dữ liệu và số liệu thống kê được tạo ra bởi một sáng kiến không được thiết lập để cung cấp loại thông tin tình báo này.

Tránh những kết quả dương tính giả

Đối với những người kể chuyện muốn sử dụng dữ liệu và số liệu thống kê làm nền tảng cho câu chuyện của họ, có một số thách thức cụ thể, quan trọng mà bạn cần lưu ý liên quan đến những gì bạn nghĩ rằng dữ liệu có thể đang nói với bạn. Những điều này liên quan đến sự sẵn có rộng rãi của một lượng lớn dữ liệu được tạo ra bởi cả các tổ chức và về các tổ chức, cũng như vô số bộ dữ liệu khác được cung cấp bởi các tổ chức thuộc khu vực công và tư nhân. Nói một cách đơn giản, có quá nhiều dữ liệu có sẵn nên rất khó để biết bắt đầu từ đâu, chú ý đến điều gì và bỏ qua điều gì.

Có tất cả các loại dữ liệu mà bạn và tổ chức của bạn có thể thu thập có thể hữu ích làm nền tảng cho cách kể chuyện dựa trên bằng chứng tốt hơn. Trong hầu hết mọi trường hợp, dữ liệu này sẽ hữu ích hơn cho việc kể chuyện nếu nó có xu hướng theo thời gian, cho phép bạn biết mọi thứ đang thay đổi như thế nào. Những thay đổi có thể phát sinh vì nhiều lý do, bao gồm các chiến dịch từ bạn và đối thủ cạnh tranh hoặc đồng nghiệp của bạn, những người mới tham gia thị trường hoặc những thay đổi về quy định hoặc pháp luật. Không theo thứ tự cụ thể nào, các nguồn dữ liệu mà tổ chức có thể sử dụng có thể bao gồm:

• Dữ liệu và phân tích tin tức - mọi người đang nói gì về bạn, đối thủ cạnh tranh và đồng nghiệp của bạn trên các phương tiện truyền thông tin tức (ngày càng trực tuyến)? Các nhà báo sử dụng loại ngôn ngữ nào khi nói về chuyên mục của bạn? Họ có thường xuyên tích cực hơn khi nói về bạn hoặc đối thủ cạnh tranh của bạn không? Người của bạn hoặc người phát ngôn của đối thủ cạnh tranh của bạn có nhiều khả năng được tìm kiếm để đưa ra quan điểm hơn không? tình cảm của các bài viết được viết là gì? Nó tích cực, trung tính hay tiêu cực? phương pháp nào được sử dụng để mô tả tình cảm? Nó có được thực hiện bằng thuật toán máy tính, sử dụng - chẳng hạn - xử lý ngôn ngữ tự nhiên tự động (thường không tốt hơn nhiều so với ngẫu nhiên)? Hay nó được mã hóa thủ công bởi các nhà phân tích con người thực sự? Tất cả nội dung có được chấm điểm theo cảm tính hay chỉ là một mẫu? Mẫu đó có đại diện không? Ở đâu trong nước hoặc trên thế giới có ít nhiều sự quan tâm đến tổ chức của bạn? ai là nhà báo có ảnh hưởng nhất viết bài trong lĩnh vực bạn tham gia?

• Dữ liệu và phân tích truyền thông xã hội - Tương tự như dữ liệu truyền thông tin tức (mặc dù thường ở dạng ngắn hơn nhiều về nội dung gốc). Mọi người đang nói gì về bạn, đối thủ và đồng nghiệp của bạn trên các nền tảng mạng xã hội và blog? họ đang đăng những bức ảnh gì? Họ sử dụng loại ngôn ngữ nào khi nói về bạn? Tình cảm là gì? ai là những cá nhân có ảnh hưởng nhất trên mạng xã hội được đo bằng số lượng người khác mà họ tiếp cận (số lượng người theo dõi, v.v.), số lượng người mà họ khuyến khích chia sẻ nội dung của họ (sự cộng hưởng của họ) và mức độ họ nói về bạn thay vì đối thủ cạnh tranh hoặc đồng nghiệp (mức độ liên quan của họ)? Lần trước tôi đã kiểm tra, có hàng trăm nền tảng phân tích mạng xã hội khác nhau, vì vậy thật khó để biết nên bắt đầu từ đâu về mặt đề xuất. Bởi vì họ thường được đồng ý là một trong những người giỏi nhất, vì họ là con trai và con gái của Sussex sinh ra từ trường cũ thứ hai của tôi là Đại học Sussex và vì họ rất hào phóng với nội dung hữu ích nên tôi khuyên bạn nên bắt đầu với Brandwatch 1 để thu thập và phân tích cả tin tức và nội dung mạng xã hội, mặc dù điều này tất nhiên phải trả giá.

• Dữ liệu bán hàng - bạn đã bán gì ở địa điểm nào trong khoảng thời gian liên quan? Doanh số bán hàng của bạn so sánh giữa trực tuyến và ngoại tuyến như thế nào? Hành trình khách hàng điển hình là gì?

• Dữ liệu nghiên cứu thị trường và thăm dò ý kiến - mọi người nghĩ gì về danh mục, công ty và sản phẩm của bạn? Thái độ của họ so với những gì họ nghĩ về đối thủ cạnh tranh của bạn như thế nào? Hay về những người ngang hàng, hoặc những doanh nghiệp mà bạn tôn trọng hoặc mong muốn cạnh tranh?

• Dữ liệu nhân viên - Mọi người cảm thấy thế nào khi làm việc cho bạn? Họ sống để làm việc hay làm việc để sống? Họ có hiểu và có thể lặp lại mục đích và triết lý công ty của bạn không? Họ có biết bạn có mục đích không? Họ có thực sự đính hôn không? Họ có đang đi trên cùng hành trình mà bạn dự định dẫn đầu không? Họ ở lại với bạn bao lâu? Bạn có đang gặp phải tình trạng rời bỏ quá mức, theo tiêu chuẩn ngành hoặc dưới mức trung bình không?

• Dữ liệu danh tiếng - mọi người - từ các nhóm lợi ích cụ thể đến công chúng - nghĩ gì về tổ chức của bạn? Bạn có danh tiếng tốt không? Làm thế nào nó có thể được cải thiện? Bạn đang hoạt động như thế nào so với các đối thủ cạnh tranh, đồng nghiệp hoặc các công ty tiêu chuẩn? Điều gì tạo nên danh tiếng của bạn, tốt hay xấu? Một số có dễ dàng thay đổi hơn những cái khác không? mọi người nghĩ gì về chất lượng lãnh đạo và tầm nhìn trong tổ chức của bạn?

• Dữ liệu thị trường - động lực của thị trường nơi bạn hoạt động là gì? Bạn có phải là nhà cung cấp độc quyền, có nhiều đối thủ cạnh tranh và bạn xếp hạng ở đâu? Có người mới tham gia hoặc thách thức vào thị trường của bạn không? cơ hội để bạn mở rộng sang các thị trường mới hoặc lân cận là gì? Công nghệ kỹ thuật số có làm gián đoạn thị trường của bạn không và một số người mới tham gia có đe dọa “làm AirBnB hay Uber không?”

• Báo cáo phân tích - các nhà phân tích tài chính nghĩ gì và nói gì về hiệu quả hoạt động của bạn? Bạn được coi là người tiến bộ hay là người chìm trong bùn? Làm thế nào để bạn so sánh với các đối thủ cạnh tranh và đồng nghiệp?

Ngoài dữ liệu của riêng bạn, các bộ dữ liệu khác cũng ngày càng được cung cấp nhiều hơn. Những bộ dữ liệu này thường được tải xuống miễn phí và có thể cực kỳ hữu ích cho các tổ chức muốn xây dựng câu chuyện dựa trên xu hướng nhân khẩu học xã hội. Chúng bao gồm:

• Dữ liệu y tế - Bảng xếp hạng quốc gia và xuyên quốc gia về tỷ lệ mắc bệnh và tử vong - bệnh tật và tử vong. Hans Rosling vĩ đại quá cố - có lẽ là người kể chuyện dựa trên dữ liệu vĩ đại nhất về chủ đề sức khỏe cộng đồng toàn cầu và là chủ đề của một hồ sơ trong Chương 7 - là công cụ trong việc bảo mật và cung cấp quyền truy cập vào vô số dữ liệu sức khỏe. Trang web Gapminder 2 do ông thành lập, vận hành kể từ khi các con ông qua đời không đúng lúc, là một điểm khởi đầu tốt. Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) và các cơ quan y tế quốc gia, bao gồm cả Bộ Y tế Vương quốc Anh, cũng cung cấp những nguồn dữ liệu tốt. Tương tự như các dự án nghiên cứu sức khỏe lớn hơn, được tài trợ công ở cả EU và Hoa Kỳ, chẳng hạn như Nghiên cứu về Tim Framingham. Tài nguyên web của Viện Y tế Quốc gia Hoa Kỳ rất hữu ích ở đây.

• Dữ liệu về sự giàu có và thu nhập - Số tiền mọi người kiếm được, số tiền họ chi tiêu và số tiền họ nợ đều có thể giúp bạn xây dựng những câu chuyện thuyết phục. Dữ liệu về doanh thu thuế - cá nhân và doanh nghiệp - cũng như quy mô và quy mô của các doanh nghiệp khác nhau cũng có thể như vậy. Các bộ dữ liệu cần chú ý ở Vương quốc Anh bao gồm các bộ dữ liệu được cung cấp bởi Văn phòng Kiểm toán Quốc gia, Cục Thuế & Hải quan HM, Văn phòng Trách nhiệm Ngân sách và Văn phòng Thống kê Quốc gia. Các báo cáo thường niên của công ty - bao gồm mọi thứ từ kết quả hoạt động tài chính đến tính bền vững - thường cũng cung cấp rất nhiều thông tin liên quan.

• Dữ liệu chi tiêu của chính phủ - Các tổ chức được liệt kê ngay bên trên cũng cung cấp dữ liệu chuỗi thời gian về chi tiêu (và thu nhập) của Chính phủ Vương quốc Anh cho các bộ phận khác nhau. Ví dụ, đầu tư theo kế hoạch và theo giai đoạn vào cơ sở hạ tầng đường sắt có thể cung cấp đạn dược mà một công ty xây dựng dân dụng cần để thuyết phục - và kể câu chuyện - về khoản đầu tư phù hợp. Một trong những bài nói chuyện TED hay nhất về tường thuật bằng những con số (ngoài Hans Rosling) đã được đưa ra vào tháng 4 năm 2015 bởi “người kể chuyện dữ liệu” Ben Wellington tự nhận. - Wellington gần như vô tình rơi vào vai trò của mình, được thúc đẩy hành động bởi quyết định của Thị trưởng Bloomberg trong việc tạo ra một cổng dữ liệu mở - giúp tất cả các bộ dữ liệu của thành phố được công khai. Vào thời điểm bài nói chuyện TED được ghi lại, cổng dữ liệu đã có 1.200 bộ dữ liệu, nhưng kho lưu trữ hiện đã lớn hơn gấp mấy lần.

• Dữ liệu thời tiết và kỳ nghỉ - Nhiều tổ chức - đặc biệt là các nhà bán lẻ và công ty sản xuất hàng hóa có thương hiệu - dựa vào dữ liệu thời tiết để lập kế hoạch và dự đoán nhu cầu. Từ các cửa hàng DIY cho đến nhà sản xuất kem, dữ liệu thời tiết có thể cực kỳ hữu ích trong việc xây dựng các câu chuyện dựa trên dữ liệu.

• Dữ liệu học thuật - Tất cả các tổ chức học thuật và nhiều phòng thí nghiệm nghiên cứu của Vương quốc Anh đều cung cấp phần lớn dữ liệu của họ để công chúng truy cập, một phần để xem xét kỹ lưỡng và một phần để kích thích sự hợp tác.

• Dữ liệu thử nghiệm thuốc - Sau những tranh cãi về việc các công ty dược phẩm và phòng thí nghiệm nghiên cứu của trường đại học chỉ công bố kết quả thử nghiệm báo cáo kết quả thuận lợi cho thuốc của họ, cả hai phía trong phân chia nghiên cứu đã có động thái công khai dữ liệu thử nghiệm.

• Dữ liệu khác - Văn phòng Thống kê Quốc gia Vương quốc Anh là một kho lưu trữ dữ liệu tuyệt vời cung cấp thông tin chi tiết về các xu hướng và sự phát triển về dân số Vương quốc Anh. Tội phạm, quyền sở hữu xe cộ, quyền sở hữu thú cưng, tôn giáo, tình dục, bất cứ điều gì bạn muốn biết về người dân Vương quốc Anh, có lẽ đều có ở đó. Bao gồm cả việc Brighton là cái nôi của “tôn giáo” Jedi, ít nhất là theo cuộc điều tra dân số gần đây nhất của Vương quốc Anh, được thực hiện vào năm 2011.

Vì vậy, không chỉ có số lượng lớn dữ liệu có sẵn trong hầu hết các tổ chức , mà còn có rất nhiều dữ liệu có sẵn công khai. Kết hợp lại với nhau, những bộ dữ liệu này có thể gây khó khăn cho việc biết bắt đầu từ đâu và nên sử dụng bộ dữ liệu nào làm nền tảng cho câu chuyện của bạn. Bởi vì sự sẵn có dường như vô tận của các loại dữ liệu khác nhau, nên việc kết hợp mọi thứ và tiếp tục điều mà các nhà thống kê gọi là chuyến thám hiểm câu cá cũng cực kỳ dễ dàng - và thậm chí còn hấp dẫn hơn.

Các cuộc thám hiểm câu cá rất nguy hiểm, bởi vì nếu bạn bắt đầu mà không biết mình muốn thu được gì từ quá trình phân tích dữ liệu của mình và chỉ để dữ liệu kể lại câu chuyện thì có hai điều có thể xảy ra. Đầu tiên, bạn sẽ nhận được một câu trả lời nào đó. Và thứ hai, câu trả lời có thể sẽ hấp dẫn - “tại sao tôi không nghĩ ra điều đó? Làm sao tôi không thể nhìn thấy điều đó?” Nhưng thứ ba, nó cũng có nhiều khả năng sai nhất.

Khi tìm kiếm mối quan hệ giữa các tập dữ liệu - giữa các biến cụ thể, chẳng hạn như cảm xúc và doanh số trên mạng xã hội - các công cụ tiêu chuẩn có sẵn cho người kể chuyện tò mò, hiểu biết về thống kê là mối tương quan và dựa trên kỹ thuật đó, phân tích hồi quy. Đừng hiểu lầm tôi. Đây không phải là sách giáo khoa thống kê. Hiện có rất nhiều sách giáo khoa thống kê xuất sắc, bao gồm hầu hết mọi thứ được viết bởi một trong những giáo viên thống kê cũ của tôi tại Đại học Sussex, Andy Field. - Nhưng hãy kiên nhẫn với tôi về dòng suy nghĩ này chỉ trong ba đoạn văn ngắn nữa thôi. Hoặc bỏ qua chúng nếu chúng khiến bạn đổ mồ hôi lạnh.

Mối tương quan xem xét các bộ số và hỏi các bộ số này xem có mối quan hệ nào giữa chúng không. Ví dụ, trong trường hợp tâm lý và doanh số bán hàng trên mạng xã hội, doanh số bán hàng có tăng khi mọi người nói những điều tốt đẹp hơn về nước Mỹ, doanh số bán hàng có giảm khi mọi người nói những điều khó chịu hơn về chúng ta hay không, hay không có mối quan hệ trực tiếp, rõ ràng nào. Các mối quan hệ có thể là tuyến tính (trực tiếp) và tích cực (cái này tăng trong khi cái kia tăng) hoặc tiêu cực (cái này tăng trong khi cái kia đi xuống). Các mối quan hệ cũng có thể là bậc ba hoặc bậc hai - có những khúc quanh trong câu chuyện. Trong ví dụ của chúng tôi, có thể doanh số bán hàng tăng lên khi mọi người nói những điều tốt đẹp về Hoa Kỳ, nhưng khi tình cảm trở nên quá ngọt ngào đến phát bệnh, mọi người sẽ không còn tin rằng những nhận xét đó là xác thực và nghi ngờ chúng là trò chơi lướt ván buồm (các bài đăng giả được thiết kế đằng sau hậu trường bởi công ty) và doanh số bán hàng giảm xuống (mối quan hệ bậc ba).

Tuy nhiên, cuộc sống thường không đơn giản như vậy. Một điều thường không gây ra một điều khác nếu không có bất kỳ yếu tố nào khác. Như chúng tôi đã xem xét trong phần giới thiệu, với tư cách là những sinh vật nhận thức, chúng tôi bị thu hút bởi các giải pháp một yếu tố. Chúng tôi nhận thấy nhiều yếu tố tương tác với nhau rất khó nắm bắt. Hoặc ít nhất chúng ta cảm thấy khó có thể ghi nhớ tất cả các yếu tố này cùng một lúc: “Cái này nếu cái kia và cái kia mà không phải cái kia”. Vì vậy, trong khi một số người có thể muốn quy thành công ở giải Ngoại hạng Anh 2015/16 của Leicester City là do sự quản lý của Claudio Ranieri - và các chủ sở hữu câu lạc bộ chắc chắn nghĩ rằng ông là nguyên nhân duy nhất dẫn đến thất bại, khi họ sa thải ông chỉ 8 tháng sau đó - thì có thể có nhiều lý do khác, các yếu tố tương tác đằng sau thành công phi thường 5.000-1 đó.

Vì vậy, vì cuộc sống phức tạp hơn các giải pháp đơn yếu tố, các nhà thống kê đã phát triển các thử nghiệm thống kê phức tạp hơn mà chúng ta có thể sử dụng để xem xét mối quan hệ giữa nhiều yếu tố khác nhau. Chúng ta có thể thấy mối quan hệ giữa nhiều biến dự đoán (biến dự đoán kết quả) và biến kết quả (tác động của đầu vào) là như thế nào. Có nhiều kỹ thuật khác nhau - bao gồm phân tích hồi quy và phân tích phương sai (ANOVA), phân tích cụm và phân tích nhân tố - nhưng cốt lõi của chúng là sử dụng mối tương quan giữa các biến để tìm ra câu trả lời.

(FAO statistophobes - bây giờ đã an toàn để quay lại). Đối với người kể chuyện của tổ chức, việc liên kết các biến số khác nhau với nhau có thể là một điều nguy hiểm. Quay trở lại ví dụ của chúng ta về truyền thông xã hội và bán hàng, đây có thể là một mô hình quá đơn giản vì chúng ta sẽ khám phá ngay sau đây. Nhưng trước khi chúng ta đến đó, rất có thể mô hình đơn giản như vậy đã không xem xét được tác động của nguyên nhân thứ ba ẩn giấu.

Hãy tưởng tượng bạn là giám đốc thương hiệu của một thương hiệu bánh sandwich kem mới. Bạn nhận thấy số lượng đề cập trên mạng xã hội tăng lên - và số lượng đề cập tích cực - đối với sản phẩm của bạn. Điều này theo sau việc đầu tư vào một chiến dịch năng động với một công ty truyền thông xã hội mới đang rất được ưa chuộng và nó thực sự mang lại kết quả. Trong cùng khoảng thời gian đó, bạn theo dõi sự gia tăng doanh số bán hàng cũng như số lượng nhà cung cấp mới muốn nhập kho sản phẩm của bạn.

Bạn kết luận rằng bình luận tích cực trên mạng xã hội đã thúc đẩy doanh số bán hàng và phân phối, hãy báo cáo điều này với giám đốc tiếp thị và yêu cầu thêm ngân sách cho cơ quan truyền thông xã hội. Và sau đó cảm thấy vô cùng hụt hẫng khi cô ấy chỉ ra rằng khoảng thời gian đang nói đến là mùa xuân sang mùa hè và bạn đã không tính đến nguyên nhân thứ ba tiềm ẩn: thời tiết. Kinh nghiệm lớn hơn của cô ngay lập tức cho cô biết rằng mọi người tweet nhiều hơn về các nhãn hiệu kem - tích cực hơn - bởi vì chúng hiện diện nhiều hơn trong cuộc sống của người tiêu dùng khi thời tiết trở nên nóng hơn. Thay vì làm tăng doanh số bán hàng, sự gia tăng đề cập tích cực trên mạng xã hội rất có thể là kết quả của việc nhiều người mua và ăn sản phẩm hơn vì tháng 5, tháng 6 và tháng 7 ấm hơn so với tháng 2, tháng 3 và tháng 4.

Trước khi bạn bác bỏ phân tích này vì coi nó là huyền ảo và ngây thơ, hãy có một lời cảnh báo. Tôi đã thấy chính xác những kết luận này được rút ra hết lần này đến lần khác bởi vì các tổ chức đã cố gắng vẽ ra những mô hình một yếu tố quá đơn giản về thế giới và bỏ qua nguyên nhân có lẽ rõ ràng nhất, yếu tố thứ ba ẩn giấu, có tác động rõ ràng đến cả hai yếu tố. các biến khác trong mối tương quan. Giám đốc thương hiệu của chúng tôi thật hấp dẫn khi xem xét tình cảm và doanh số bán hàng trên mạng xã hội vì anh ấy muốn biện minh cho quyết định đầu tư của mình và nhận được nhiều ngân sách hơn cho đại lý ưa thích của mình. Tốt hơn hết là anh ta nên nhìn vào nhiệt kế và lịch. Thật tương tự!

Những cuộc thám hiểm câu cá cũng có thể nguy hiểm vì chúng đại diện cho một mô hình thế giới chưa hoàn chỉnh và không có tất cả các biến số liên quan. Ngay cả khi bạn xây dựng một phân tích hồi quy với những gì bạn tin tưởng - và lịch sử đã cho thấy - là năm yếu tố dự đoán quan trọng nhất về doanh số bán hàng, bạn cũng có thể bỏ qua yếu tố quan trọng nhất. Giống như chi tiêu quảng cáo của một đối thủ cạnh tranh mới mạnh mẽ trên thị trường, mặc dù bạn không kiểm soát được nó nhưng hóa ra lại là yếu tố quyết định khiến thị phần của bạn bị thu hẹp. Không phải vòng eo trung bình của người quản lý cấp trung, giá tem hay tác động của luật pháp mới của Chính phủ.

Cuối cùng, những chuyến thám hiểm câu cá là một ví dụ kinh điển về điều mà lần đầu tiên tôi nghe Andy Field mô tả là GIGO: Garbage In, Garbage Out. Ngày nay, có rất nhiều dữ liệu có sẵn cho tất cả các loại tổ chức - công ty, thương hiệu, tổ chức từ thiện, tổ chức phi chính phủ, cơ quan chính phủ, học giả, nhà báo, blogger, chính trị gia, nhà lãnh đạo tôn giáo ... nói thẳng ra là cho tất cả mọi người. Các công cụ để thực hiện phân tích dữ liệu thô sơ cũng có mặt khắp nơi. Tôi không nói đến những ứng dụng đắt tiền như Tableau, dù chúng rất tuyệt vời. Tôi đang nói đến các ứng dụng trên mọi máy Mac và PC mà tôi từng thấy, Numbers và Excel. Vì vậy, mọi người đều có thể sử dụng dữ liệu và công cụ. Nhưng không nhất thiết phải có năng lực phản biện hoặc đào tạo để đánh giá liệu mối tương quan mà bạn đang thực hiện có khả năng tạo ra kết quả có ý nghĩa - chưa nói đến sự thật - hay không.

Tương quan giả

Tyler Vigen là sinh viên trường Luật Harvard. Anh ta bị ám ảnh bởi những mối tương quan giả mà anh ta thấy xuất hiện trên tin tức và mạng xã hội - và hơi mất tập trung vào việc nghiên cứu luật của mình - đến mức anh ta bắt đầu tải xuống vô số bộ dữ liệu khác nhau, có sẵn công khai. Sau đó, anh ấy thực hiện vô số mối tương quan để đưa ra quan điểm - theo một cách rất hài hước, gần như mang tính học thuật - rằng chỉ vì bạn có thể liên hệ hai bộ dữ liệu với nhau, điều đó không có nghĩa là bạn nên làm như vậy. Quan trọng hơn, nó không nhất thiết phải tiết lộ điều gì có ý nghĩa. Anh ấy đã tập hợp hàng trăm bộ dữ liệu và tạo ra hàng chục nghìn biểu đồ cho thấy mối quan hệ rất chặt chẽ - hệ số tương quan hoặc giá trị r rất mạnh về mặt kỹ thuật - giữa các biến khó xảy ra nhất.

Một số điều đáng nhớ nhất được tập hợp trong cuốn sách Những mối tương quan giả mạo mà bạn nên mua. Yêu thích của tôi bao gồm:

• Chi tiêu của Hoa Kỳ cho khoa học, vũ trụ, công nghệ và các vụ tự tử bằng cách treo cổ, bóp cổ và làm ngạt thở (r = 0,99)

• Tuổi của Hoa hậu Mỹ và những vụ giết người bằng hơi nước, hơi nóng và vật nóng (r = 0,87)

• Bằng tiến sĩ toán học được trao và uranium được lưu trữ tại các nhà máy điện hạt nhân của Mỹ (r = 0,95)

Và cái dưới đây: số người chết đuối do rơi xuống hồ bơi và những bộ phim mà Nicolas Cage xuất hiện (r = 0,67). Một mối tương quan tương đối yếu, nhưng đó là một câu chuyện! Ồ ...

của anh ấy - và tôi thách bạn đừng để mất hàng giờ tại tylervi g en.com/spurious-correlations - Vigen nói về mình:

Tôi thích thắc mắc về cách các biến hoạt động cùng nhau. Các biểu đồ trên trang này không nhằm mục đích ngụ ý quan hệ nhân quả cũng như không nhằm tạo ra sự ngờ vực đối với nghiên cứu hoặc thậm chí là dữ liệu tương quan. Đúng hơn, tôi hy vọng dự án này sẽ thúc đẩy sự quan tâm đến thống kê và nghiên cứu số.

những gì cuốn sách nói to và rõ ràng - và đó là một bài học thống kê mà ngay cả những người ít học toán nhất cũng từng nghe - đó có phải là...

Mối tương quan không giống như quan hệ nhân quả

...một bài học mà ngay cả những người giỏi toán hơn đôi khi cũng nhanh chóng quên khi họ đang đi câu cá và tìm thấy điều gì đó có vẻ thú vị.

Ấn phẩm trực tuyến châm biếm The Onion thường xuyên áp dụng cách kể chuyện dựa trên dữ liệu, ưa thích mối tương quan giả tạo và một

Số người chết đuối do rơi xuống bể bơi
có tương quan với

6 films

Films Nicolas Cage appeared in

£      1999      2000      2001      2002      2003      2004      2005      2006      2007      2008      2009

,E 140 drownings

4 films

2 films

0 films

Figure 3.1 Spurious correlation (second chart)

Nicholas Cage

thiên hướng đặc biệt rút ra kết luận hoàn toàn ngược lại từ “kết quả nghiên cứu” mà họ trình bày để xây dựng những câu chuyện tin tức không có thật. Một viên ngọc gần đây đã báo cáo: ^ “Nghiên cứu cho thấy việc tiếp xúc với trẻ em bạo lực sẽ khiến các nhân vật trong trò chơi điện tử ngày càng hung hãn”. Khá vậy.

Cuối cùng, tất cả đều phụ thuộc vào những gì bạn muốn tìm hiểu, câu chuyện bạn muốn kể cũng như dữ liệu và số liệu thống kê nào bạn có thể sử dụng tốt nhất để giúp kể câu chuyện đó, khi tìm cách chọn đúng dữ liệu để làm cơ sở. Để củng cố câu chuyện của mình, bạn cần bắt đầu với một giả thuyết có ý nghĩa mà bạn muốn kiểm tra bằng dữ liệu. Và không phải - như trường hợp thường xảy ra, đặc biệt là trong các chuyến thám hiểm câu cá - hãy bắt đầu với dữ liệu và xem nó nói gì. Tệ hơn nữa, hãy bắt đầu với một kết luận trong đầu và xem liệu bạn có thể điều chỉnh dữ liệu để hỗ trợ cho trường hợp mà bạn đang cố gắng đưa ra hay không.

Đây không phải là cách tiếp cận mà các nhà khoa học (phù hợp) áp dụng với dữ liệu khi họ sử dụng dữ liệu để kiểm tra các giả thuyết. Dù có vẻ hấp dẫn - đặc biệt nếu nó được xây dựng trên nền tảng của công trình hiện có - các nhà khoa học không tìm cách chứng minh các giả thuyết của mình mà họ tìm cách kiểm tra chúng. Họ xem xét liệu, bằng thao tác thử nghiệm - chẳng hạn như cho thuốc X - họ có thể loại trừ mọi thứ ngoài liều lượng của thuốc là nguyên nhân dẫn đến kết quả mà họ ghi lại - chẳng hạn như trí nhớ tốt hơn cho khuôn mặt. Việc sử dụng số liệu thống kê một cách thông minh để loại trừ mọi thứ - và kết luận rằng có khả năng tác động của thao tác thử nghiệm của bạn đã gây ra hậu quả - được gọi là thử nghiệm ý nghĩa giả thuyết vô giá trị. Giả thuyết vô hiệu là quan điểm ủng hộ của quỷ dữ, giả sử những gì bạn đang thử nghiệm không xảy ra. Những người kể chuyện trong tổ chức cũng nên áp dụng cách tiếp cận này khi muốn xây dựng một câu chuyện dựa trên bằng chứng. Hoặc nếu không thì bạn sẽ khiến triết gia Karl Popper, cha đẻ của phương pháp khoa học, quay cuồng trong nấm mồ của mình.

Phát hiện tín hiệu từ tiếng ồn

Nate Silver là một trong những vị thần phân tích dự đoán. Ông và nhóm 538 của mình có danh tiếng gần như huyền thoại trong việc dự đoán kết quả của các cuộc bầu cử và các trận đấu thể thao. Cùng nhau, họ sử dụng dữ liệu và số liệu thống kê một cách sâu sắc và thông minh để cho thấy điều gì có thể xảy ra tiếp theo. Kỹ năng của họ đã giúp ngôi sao Bạc giành được các hợp đồng đầu tiên với tờ New York Times làm trụ sở cho blog 538, tập trung vào dự báo chính trị và sau đó là với ESPN.

Trong cuộc bầu cử tổng thống Mỹ năm 2008 và 2012, Silver đã dự đoán chính xác kết quả đúng ở hầu hết các khu vực quốc hội cho hai chiến thắng của tổng thống Obama. Và mặc dù hoạt động kinh doanh thăm dò ý kiến và phân tích dự đoán đều gặp khó khăn bởi cả cuộc trưng cầu dân ý ở EU và cuộc đua tổng thống Hoa Kỳ năm 2016, nhưng công bằng mà nói thì trong cả hai cuộc bầu cử đó, Silver và nhóm của ông đều nằm trong số những người ít sai lầm nhất.

Silver đã chuyển từ mối quan tâm chuyên môn sang mối quan tâm tổng quát khi xuất bản cuốn sách năm 2013 của ông, Tín hiệu và tiếng ồn. Tiêu đề này nắm bắt rõ ràng những gì các nhà lãnh đạo tổ chức đang tìm cách chắt lọc và loại bỏ khi chọn đúng dữ liệu và sử dụng số liệu thống kê phù hợp để phân tích dữ liệu đó nhằm kể những câu chuyện dựa trên dữ liệu tốt hơn. Tất cả các loại dữ liệu khác nhau có sẵn của tổ chức và công khai được liệt kê ở trên (trang 49-52) đều mang lại cơ hội, nếu được xử lý đúng cách, để phát hiện các tín hiệu có ý nghĩa. Các tín hiệu tạo thành nền tảng và nền tảng cho cách kể chuyện dựa trên bằng chứng, có sức ảnh hưởng lớn hơn. Nhưng nếu tiếp cận không đủ thận trọng, chúng có nhiều khả năng tạo ra những tiếng ồn vô nghĩa.

Nhiều nhà lãnh đạo tổ chức đã được phục vụ kém trong cuộc cách mạng Dữ liệu lớn. Dữ liệu đã được tách rời, khi đó một chế độ xem tích hợp sẽ kể một câu chuyện hoàn chỉnh hơn. Những quan sát thông thường được áp dụng vào các xu hướng rõ ràng quá sớm và thiếu thận trọng. Các giả thuyết không được kiểm tra; dữ liệu được thao tác để chứng minh một quan điểm. Chính trị “p” nhỏ sẽ thắng nhờ sự chặt chẽ về mặt thống kê. Và sự hấp dẫn của bảng điều khiển trực quan hóa dữ liệu vừa hát vừa nhảy đã tạo ra một ngành công nghiệp nhưng lại gây khó khăn cho các tổ chức với quá nhiều cách hay ho khiến họ không hiểu được gì.

Tổng hợp lại với nhau, các tập hợp dữ liệu rời rạc, các quan sát thông thường, đánh cắp giả thuyết và Hội chứng bảng điều khiển tốt nhất là không có ích, tệ nhất là phản tác dụng. Quy tắc kể chuyện dựa trên dữ liệu tốt hơn bắt đầu bằng việc biết cần tìm ở đâu, tìm gì và nên có ai trong nhóm.

Pierre Emmanuel Maire là người lập kế hoạch quảng cáo chịu trách nhiệm về thông tin chi tiết hấp dẫn về “Dirt Is Good” đã giúp Unilever giành vị trí dẫn đầu toàn cầu từ tay Procter & Gamble trong lĩnh vực giặt là. Kể từ khi phát minh và sản xuất hàng loạt bột giặt - bao gồm cả việc phát triển các vở kịch nhiều tập như một phương tiện quảng cáo cho các sản phẩm của P&G vào những năm 1920 - các nhà quảng cáo đã làm được nhiều điều hơn ngoài việc khiến các bà mẹ cảm thấy tội lỗi. Quảng cáo “trắng hơn trắng” đã trở thành tiêu chuẩn trong nhiều thập kỷ, chỉ ngụ ý bên dưới bề mặt rằng một bà mẹ là một bà mẹ tồi nếu quần áo của con họ không phải lúc nào cũng không tì vết. Như thể các ông bố có vai trò gì trong việc giặt giũ ...

“Dirt Is Good” đã biến ý tưởng này thành hiện thực - đồng thời trao quyền cho các bậc cha mẹ cho phép con họ thể hiện bản thân, tạo điều kiện cho trẻ trở thành những đứa trẻ và ra ngoài vui chơi. Có, các sản phẩm giặt là của Unilever như Persil và Skip sẽ làm sạch quần áo trẻ em - tất nhiên là như vậy, đó là lý do tại sao sản phẩm này tồn tại. Nhưng thay vì hạn chế cơ hội học tập và phát triển của trẻ khi lăn lộn trong bùn, ăn một hạt đất, “Dirt Is Good” như một thông điệp giúp các bậc cha mẹ (không chỉ các bà mẹ!) quên đi phần giặt giũ quần áo, bởi vì việc đó đã được xử lý rồi.

Maire chắt lọc những hiểu biết sâu sắc từ nghiên cứu mà ông thực hiện tại công ty quảng cáo Ammirati Puris Lintas. Trong một cuộc phỏng vấn với tôi được thực hiện vào tháng 9 năm 2015, anh ấy mô tả việc tìm kiếm những nguồn dữ liệu phù hợp như thăm dò dầu mỏ. “Khai thác những hiểu biết chân thực cũng giống như tìm thấy dầu. Đầu tiên, bạn khoanh vùng vào đúng khu vực. Tiếp theo, bạn khai thác đúng nơi. Sau đó, bạn trích xuất một cái gì đó tương đối thô. Và cuối cùng, bạn tinh chỉnh nó cho đến khi bạn có được thứ gì đó mạnh mẽ.”

Tổng hợp

Sự lớn lao của dữ liệu lớn có thể đáng sợ.

Sử dụng tài nguyên của bạn để xác định góc của dữ liệu lớn nhỏ chứa đựng câu trả lời cho những câu hỏi bạn muốn hỏi.

Các công cụ và kỹ thuật - từ logic Boolean đến phân tích dữ liệu lớn - đều quan trọng. Nhưng trước hết, đó không phải là vấn đề công nghệ. Đó là vấn đề lớn hơn về mục đích - xác định và trình bày rõ ràng mục đích của bạn hoặc câu hỏi “Tại sao?” của bạn, như Simon Sinek đã trình bày rất trang nhã trong bài TED Talk năm 2009 của mình.

Để đặt những câu hỏi phù hợp nhằm cung cấp dữ liệu và số liệu thống kê phù hợp, bạn cần phải làm việc từ dưới lên chứ không phải từ trên xuống.

Điều này đúng với phân tích truyền thông xã hội, nghiên cứu thị trường, với bất kỳ phương tiện nào bạn có thể chọn để xác định và tách biệt dữ liệu và số liệu thống kê phù hợp.

Thực hiện đúng, phân tích phương tiện truyền thông xã hội có thể đại diện cho hình thức nghiên cứu thị trường tự nhiên và chưa được lọc nhất hiện có.

Có một lượng lớn dữ liệu có sẵn cho tất cả các tổ chức - dữ liệu bên trong tổ chức và cả những tập dữ liệu khổng lồ, có sẵn công khai. Bạn nên tận dụng nguồn dữ liệu dồi dào sẵn có nhưng luôn đề phòng những kết quả dương tính giả.

Các cuộc thám hiểm câu cá thống kê liên quan đến việc bắt đầu vào những dữ liệu chưa được biết đến nhiều và xem những gì bạn có thể tìm thấy. Không được khuyến khích.

Kết quả rất hiếm khi có nguyên nhân đơn lẻ, đặc biệt là trong các thị trường hoặc môi trường phức tạp. Vấn đề với việc xây dựng các mô hình thống kê về thế giới - đặc biệt khi tìm kiếm nguyên nhân và kết quả - là bạn bỏ qua hoặc bỏ qua các nguồn dữ liệu liên quan.

Mối tương quan chắc chắn không có quan hệ nhân quả như nhau, trong khi những mối tương quan giả thường rất buồn cười nhưng chúng hiếm khi hữu ích. Ngoại trừ khi bạn muốn nói về việc chúng vô ích như thế nào.

Khi muốn kiểm tra (không chứng minh) các giả thuyết, hãy sử dụng phương pháp khoa học và triển khai thử nghiệm ý nghĩa giả thuyết khống. Với cách tiếp cận này, bạn đang tìm cách loại trừ mọi nguyên nhân có thể dẫn đến kết quả mà bạn đã quan sát được trước khi chấp nhận rằng bạn đã làm gì đó để cố gắng thay đổi mọi thứ.

Việc phát hiện tín hiệu từ tiếng ồn là một điều tuyệt vời, nhưng nhiều nhà lãnh đạo đã thất vọng vì các bộ dữ liệu không thống nhất, những quan sát ngẫu nhiên và nỗi đau suy nhược được gọi là Hội chứng Bảng điều khiển.

Để bắt đầu thuận lợi trong cách kể chuyện dựa trên dữ liệu, hãy xem xét hoạt động kinh doanh khám phá dầu mỏ. Hãy khoanh vùng đúng khu vực, khai thác đúng nơi, trích xuất thứ gì đó tương đối thô sơ và sau đó tinh chỉnh nó cho đến khi bạn có thứ gì đó mạnh mẽ.

Hãy thử xem: điều gì tạo nên tin tức?

Lấy hai tờ báo, thêm một tờ báo hạng sang (ở Anh, có lẽ là Daily Telegraph; ở Mỹ, có thể là New York Times), thêm một tờ báo hạng sang (ở Anh, có lẽ là Daily Mail; ở Mỹ, có thể là USA Today). Bạn có thể sử dụng các phiên bản trực tuyến - mang nhiều câu chuyện hơn - nhưng sẽ có điều gì đó cực kỳ thỏa mãn khi thực hiện bài tập này với một tờ báo (trong khi chúng vẫn còn tồn tại) và một chiếc kéo.

Quét mọi câu chuyện để tìm những câu chuyện dựa trên dữ liệu. Các trang tài chính và Thành phố luôn tràn ngập kết quả hàng năm hoặc hàng quý, tin tức về mua bán và sáp nhập cũng như các số liệu về hiệu quả tài chính. Đó là một nơi tương đối dễ dàng để bắt đầu. Nhưng hãy tiếp tục đọc, bắt đầu từ bất cứ nơi nào bạn muốn và bạn sẽ ngạc nhiên khi thấy dữ liệu và số liệu thống kê quan trọng như thế nào đối với tin tức. Số liệu của chính phủ, kết quả nghiên cứu mới, tác động của Dữ liệu lớn, tiềm năng của Chuỗi khối hoặc đối thủ mới Hashgraph của nó, số đường chuyền hoàn thành của ngôi sao của đội bóng yêu thích của bạn ... bất cứ điều gì bạn chọn đề cập.

Cắt bỏ tất cả các bài viết dựa trên dữ liệu và kiểm đếm tỷ lệ các câu chuyện phụ thuộc vào dữ liệu để đưa ra quan điểm của chúng. Những người chơi nâng cao của trò chơi này nên tập trung vào câu chuyện dựa trên dữ liệu trong một lĩnh vực mà họ cực kỳ quen thuộc và ở đây việc tìm kiếm trên web có thể sẽ hiệu quả hơn. Tìm một câu chuyện về tổ chức của bạn hoặc hạng mục của tổ chức đó nhưng không phải do tổ chức đó tạo ra; chọn một thông tin được tạo bởi hoặc về một đối thủ cạnh tranh hoặc ngang hàng. Sau đó, hãy thực sự làm việc với dữ liệu và số liệu thống kê, đồng thời đánh giá xem bạn tin câu chuyện đó đúng hay chính xác đến mức nào.

Câu chuyện dựa trên dữ liệu

Nhà sản xuất là anh hùng

Tổ chức là gì?

Tesco, siêu thị lớn nhất nước Anh. Vào tháng 10 năm 2016, nó chiếm 28% thị
phần, chiếm khoảng 1/8 mỗi pound chi tiêu trên
đường phố cao cấp.

Thương hiệu là gì?

Thương hiệu doanh nghiệp - Thực phẩm Tesco, trên tất cả các danh mục

Chiến dịch là gì?

Nhà sản xuất là anh hùng

Câu chuyện là gì?      

Để thay đổi nhận thức về chất lượng sản phẩm của Tesco, công ty
đã thực hiện một sự thay đổi chiến lược để ủng hộ câu chuyện của các nhà sản xuất - từ
nông dân đến thợ làm bánh, từ người chưng cất rượu whisky đến người trồng rau.

Dữ liệu đã dẫn dắt câu chuyện như thế nào?

Chiến dịch này ra đời từ việc phân tích tần suất ngôn ngữ của một
cuộc thi dành cho khách hàng của Tesco và dòng kết luận “[SẢN PHẨM X] là
sản phẩm Tesco chất lượng, yêu thích của tôi vì ...”. Thí sinh có 30 từ trở
xuống để nói lý do.

Kết quả của chiến dịch là gì?

Sự thay đổi cơ bản và bền vững trong nhận thức về Tesco với tư cách là nhà cung cấp
các sản phẩm chất lượng.

Khi trở về sau kỳ nghỉ hè năm 2010, dấu vết email hấp dẫn nhất mà tôi tìm thấy trong hộp thư đến đã kết nối tôi với đại lý quảng cáo lúc bấy giờ của Tesco, Red Brick Road. Còn rất lâu nữa, cây thuốc phiện cao nhất trong ngành bán lẻ mới bị phá sản, làm hao mòn các CEO, gây ra một số khoản lỗ lớn nhất trong lịch sử doanh nghiệp Anh và sa lầy vào các vụ bê bối kế toán. Cuộc suy thoái đã bắt đầu làm thay đổi động lực mua sắm thực phẩm - Aldi và Lidl đang tạo nên làn sóng, Waitrose

đã tung ra dòng sản phẩm Essentials và mọi người đều đậu xe tăng trên bãi cỏ của đối thủ cạnh tranh.

Tesco, tôi biết được từ các email, đang bắt đầu nói về chất lượng. Họ đã phát triển một số cổng trang trại để lưu trữ các câu chuyện và bắt đầu quảng cáo về chất lượng thực phẩm không chỉ ở dòng Finest*. Nhưng nó không thành công trên các phương tiện truyền thông kiếm được; trong tin tức, truyền hình và xã hội. Việc mong đợi các nhà báo, người viết blog và người đánh cược đột nhiên bắt đầu nói và viết về chất lượng sản phẩm của Tesco không phải là một khát vọng thực tế, ít nhất là với chiến lược mà họ đang theo đuổi.

Cùng với các đồng nghiệp, tôi đã bắt chuyến tàu đầu tiên trong số nhiều chuyến tàu trong hai năm tới tới Cheshunt, gặp các chuyên gia tiếp thị thực phẩm và trưởng danh mục, rồi quay trở lại văn phòng với một túi đầy tài liệu tóm tắt. Ít hứa hẹn nhất là một bảng tính dày đặc chứa đầy các mục cạnh tranh từ khách hàng của Tesco (luôn là khách hàng; không bao giờ là người tiêu dùng hoặc khách hàng). Chủ đề cuộc thi? “Sản phẩm Tesco chất lượng yêu thích của bạn là gì?” Người phá vỡ thế trận? “[SẢN PHẨM X] là sản phẩm Tesco chất lượng, yêu thích của tôi vì…” Hàng chục nghìn người đã dành thời gian tham gia nhưng các nhà tiếp thị không biết phải làm gì với tất cả các nhận xét và đề cử của họ.

Đêm đó - và phải mất cả đêm - tôi đưa bảng tính vào phân tích ngôn ngữ chuyên sâu, phân tích tần số của các từ và xem cách khách hàng nói về các sản phẩm Tesco chất lượng yêu thích của họ. Và ngày mới bắt đầu, tôi có cảm giác rằng bảng tính không hứa hẹn này có thể là chìa khóa để mở ra bí quyết khiến các nhà báo và nhà bình luận trên mạng xã hội - vâng, ngay cả trong năm 2010 - nói về chất lượng thực phẩm của Tesco, thách thức những quan niệm sai lầm và xây dựng một danh tiếng đã lung lay rồi. Phân tích ngôn ngữ cho thấy bốn đặc điểm quan trọng làm cơ sở cho ý kiến của khách hàng về những yếu tố tạo nên sự khác biệt cho món ăn Tesco yêu thích của họ: tính Anh, độ tươi, được sản xuất tại trang trại và hương vị. Nhưng những đặc điểm đó giống như những dấu hiệu hơn là cái nhìn sâu sắc; thích dữ liệu được lọc hơn là ý tưởng trung tâm làm cơ sở cho chiến dịch về chất lượng.

Bị mắc kẹt, tôi đã hết thời gian chờ. Thời gian chờ là một trong những công cụ quan trọng nhất và bị đánh giá thấp trong việc tạo ra ý tưởng và tạo ra cái nhìn sâu sắc. Việc cố tình dành thời gian cho vấn đề mà bạn đang cố gắng giải quyết sẽ cho phép tiềm thức thực hiện điều tuyệt vời mà nó luôn làm mà bạn không hề nhận ra: tái hợp. Vilfredo Pareto có thể được biết đến nhiều nhất với quy tắc 80/20. Nhưng câu châm ngôn nổi tiếng thứ hai của ông là: “Một ý tưởng không hơn không kém là sự kết hợp của những yếu tố cũ”. Anh ấy đúng làm sao.

Tiềm thức gắn kết những thông tin đã thu thập được với nhau (đọc dữ liệu và số liệu thống kê ở đây) và ghép chúng lại với nhau theo những cách mới và thú vị. Nhiều thì nó sẽ từ chối. Nhưng một số nó sẽ thúc đẩy và khi chúng xuất hiện trong ý thức, đối với tôi, đó chính là bản chất của khoảnh khắc eureka. (Tôi sẽ nói nhiều hơn về điều này trong cuốn sách tiếp theo của tôi, Làm thế nào để trở nên sáng suốt).

Vì vậy, bế tắc, tôi đến gặp một cộng tác viên tại triển lãm Rude Britannia tại Tate Britain. Lễ kỷ niệm phim hài Anglo-Saxon này, từ những tấm bưu thiếp xấc xược bên bờ biển cho đến loạt phim Carry On , là một cuộc dạo chơi xuyên suốt những gì khiến người Anh cảm thấy buồn cười thô lỗ từ Thế chiến thứ hai trở đi. Và trong khi dành thời gian chờ đợi này, lang thang giữa những trang khổng lồ của Viz Comic, tôi nhận ra rằng mình đã giải quyết được. Tôi đã có khoảnh khắc eureka của mình. Cao ba mét, những quả bom khổng lồ của hai nhân vật Viz - Nông dân Palmer (câu khẩu hiệu “Ra khỏi đất moi!”) và 8 Ace (siêu anh hùng nghiện rượu) - cao hơn tôi. Và đột nhiên, cuộc trò chuyện nhàn rỗi với cộng tác viên của tôi dừng lại. Kết hợp những nét phân tích ngôn ngữ với hai nhân vật này, tôi đã có cái nhìn sâu sắc.

Để kể câu chuyện về chất lượng của Tesco - về những món ăn ngon, tươi ngon của Anh mà khách hàng Tesco vô cùng yêu thích - chúng tôi cần kể câu chuyện qua con mắt của những người nông dân cung cấp sản phẩm cho siêu thị. Không phải nông dân Palmer, mà là nông dân Tesco. Đúng, các sản phẩm đã được bán tại Tesco, nhưng những anh hùng thực sự là những người nông dân, người trồng trọt và nhà sản xuất đã tạo ra những sản phẩm có chất lượng tốt như vậy. Tesco là người hỗ trợ, hỗ trợ và không chỉ tạo ra các sản phẩm thực phẩm chất lượng trên kệ ngày nay mà còn phát triển hàng nghìn doanh nghiệp khác trên khắp đất nước có những sản phẩm thực phẩm chất lượng mà họ phân phối và bán.

Và thế là Nhà sản xuất là anh hùng ra đời, một chiến dịch giành giải thưởng kéo dài 18 tháng và giúp tái định vị Tesco cũng như thách thức ba quan niệm sai lầm mà công ty đã phải nỗ lực loại bỏ.

Các sản phẩm của Tesco - nằm ngoài dòng sản phẩm Finest* - nhìn chung có chất lượng khá kém.

Mối quan hệ của Tesco với các nhà sản xuất là mối quan hệ một chiều và không hề là quan hệ đối tác. Một cách viết tắt bên ngoài doanh nghiệp là Tesco đã từng “đè bẹp các nhà cung cấp của mình xuống sàn”.

Quy mô và phạm vi tiếp cận độc đáo của Tesco là động lực chỉ có lợi cho Tesco và Tesco.

Tất nhiên, chiến dịch này không đủ mạnh mẽ để chống chọi với những thách thức gây ra sự gián đoạn sâu sắc cho Tesco sau khi Terry Leahy rời đi và Philip Clarke tiếp quản, trước khi Dave Lewis đảm nhận vị trí Giám đốc điều hành. Một chiến dịch truyền thông không bao giờ có thể chịu được sự sụp đổ của kế hoạch mở rộng tại Hoa Kỳ của Tesco thông qua Fresh 'n' Easy, sự tấn công dữ dội của các nhà chiết khấu và các vụ bê bối kế toán nội bộ. Nhưng trong 18 tháng trôi qua - trong khi nhóm khai thác và kể chuyện dựa trên dữ liệu đã xem xét tất cả các danh mục khác nhau của Tesco, tìm và kể những câu chuyện tuyệt vời dựa trên dữ liệu - hoạt động kinh doanh tiếp thị thực phẩm đã giúp thay đổi những gì nhiều người nói và sau đó nghĩ về Tesco.

Chìa khóa mang đi. Đôi khi, dữ liệu và số liệu thống kê bạn cần để kể những câu chuyện có sức ảnh hưởng lớn đang nằm ngay dưới mũi bạn. Biến dữ liệu thành thông tin chi tiết và thông tin chuyên sâu thành câu chuyện hấp dẫn đòi hỏi cả kỹ năng phân tích và óc kể chuyện.

Ghi chú

1 Một ví dụ điển hình về sự hào phóng của họ trong tiếp thị nội dung - và một nguồn tài nguyên tuyệt vời để phân tích nội dung Twitter - là blog năm 2016 của họ Top 10 Công cụ phân tích Twitter miễn phí, được liên kết tại đây http://bit.ly/2q23EPf

2 Xem www. ga pminder.or g . được đặt tên như vậy vì lời cảnh báo mang tính gia trưởng trên Tàu điện ngầm Luân Đôn. Thông tin thêm về Hans Rosling và công việc của ông ở Chương 7.

3 “Làm cho dữ liệu có ý nghĩa hơn thông qua cách kể chuyện” của Ben Wellington (2015, ngày 20 tháng 4) TEDxBroadway. http://bit.ly/lXzrMAd

4 https://opendata.cityofnewyork.us

5 WWW.khám phá và thống kê.com

6 www.theonion.com/article/study-finds-exposure-violent-children-nguyên nhân-incre-55456

4

Bốn yếu tố kể chuyện hiệu quả g

Câu chuyện là cách mạnh mẽ để kết nối cảm xúc với khán giả của bạn.

Dale Carnegie (1915), Nghệ thuật nói trước công chúng

Thúc đẩy sự tham gia

Chén thánh của tiếp thị - đặc biệt là tiếp thị kỹ thuật số và đặc biệt nhất là tiếp thị truyền thông xã hội - là sự tương tác. Bản chất đàm thoại hai chiều của phương tiện truyền thông xã hội cho phép các công ty và thương hiệu xem trong thời gian thực cách mọi người phản ứng với những gì họ đang nói và làm. Phương tiện truyền thông xã hội không chỉ cung cấp vòng phản hồi ngay lập tức mà còn đi kèm với các phép đo và số liệu tích hợp có thể - được sử dụng đúng cách - giúp các tổ chức hiểu chi tiết hơn mức độ họ tương tác thực sự với khách hàng hiện tại và tiềm năng.

Nếu các cá nhân chia sẻ nội dung do công ty hoặc thương hiệu sản xuất trên dòng thời gian hoặc nguồn cấp dữ liệu cá nhân của họ mà không bình luận thì người tạo nội dung đó có thể cho rằng người thực hiện chia sẻ tin rằng nội dung đó đáng được chia sẻ. Họ không thể chắc chắn rằng họ thích hoặc tán thành nội dung - họ có thể chia sẻ nội dung đó mà không bình luận với một người theo dõi trung thành, những người đều biết, không kèm theo bình luận xã luận, rằng một lượt chia sẻ có nghĩa là “hãy xem những kẻ ngốc này đang nói gì bây giờ”. Trò lừa đảo này phổ biến khi chia sẻ nội dung từ các chính trị gia và nhà báo gây tranh cãi (hãy nghĩ đến Donald Trump và Katie Hopkins, mặc dù cả hai người này thường thêm lạm dụng ở đầu lượt chia sẻ hoặc tweet lại).

Nhưng nói chung, khi một cá nhân chia sẻ nội dung do một tổ chức đưa ra , khá an toàn khi cho rằng người chia sẻ chấp thuận nội dung họ đang truyền tải. Hành động chia sẻ bất cứ điều gì liên quan đến việc đính kèm một phần nhỏ của người chia sẻ vào nội dung được chia sẻ. Theo cách ít tích cực nhất có thể, họ đang chứng thực những gì họ đang chia sẻ bằng cách nói với những người theo dõi họ: “Tôi nghĩ bạn cũng nên xem cái này”.

Nếu người thực hiện chia sẻ tích cực thích hoặc yêu thích nội dung từ một tổ chức thì tổ chức đó có thể tin tưởng hơn rằng họ chấp thuận nội dung đó. Và nếu mọi người chia sẻ nội dung và thêm nhận xét, các từ, cụm từ và cảm xúc được sử dụng cùng với nội dung chia sẻ sẽ giúp các công ty và thương hiệu biết được họ thực sự nghĩ gì về nội dung họ đang chia sẻ. Tất nhiên, mọi người thường chia sẻ hoặc đăng lại và thêm một bình luận thù địch (hãy nghĩ lại Trump và Hopkins), nhưng nội dung mới bên trên nội dung gốc khiến nó hoàn toàn minh bạch những gì người chia sẻ dự định chia sẻ.

Hành động chia sẻ thực sự là tương đối hiếm. Chẳng hạn, người ta ước tính rằng ngay cả những người dùng Twitter tích cực nhất cũng chỉ nhìn thấy tối đa 4% tổng số tweet đi qua dòng thời gian của họ từ những tài khoản mà họ theo dõi. Rất hiếm khi người dùng thích hoặc tweet lại hơn 1% số tweet họ nhìn thấy, ngoại trừ trường hợp đặc biệt là người hâm mộ của những người nổi tiếng, những người thường thích và tweet lại hầu hết mọi thứ mà Justin Bieber hoặc Katie Perry từng đăng.

Khi một người dùng Twitter đăng lại hoặc thích các tweet, những người theo dõi của người dùng đó có khả năng nhìn thấy những nội dung này, mặc dù dựa trên con số 4% ở trên, nếu một người dùng nhất định có 1.000 người theo dõi thì sẽ không có quá 40 người trong số họ nhìn thấy. like hoặc retweet. Sự tương tác trên mạng xã hội có thể nhanh chóng trở thành một trò chơi có lợi nhuận giảm dần.

Bởi vì các kênh truyền thông xã hội và kỹ thuật số vẫn còn tương đối non trẻ và bởi vì các công ty, thương hiệu và các tổ chức khác sử dụng chúng hầu hết khá ngây thơ về ý nghĩa của sự tương tác và điều gì thúc đẩy nó, nên một số lượng lớn các doanh nghiệp bên thứ ba đã được thành lập để đo lường và báo cáo về sự tham gia. Các sản phẩm và dịch vụ mà các công ty này cung cấp có thể lập bản đồ mức độ lan truyền của các phần nội dung cụ thể, mức độ chúng được chia sẻ, số lượng người mà chúng đã tiếp cận và do đó mức độ hấp dẫn của nội dung được coi là. Chỉ cần coi nhẹ những gì họ nói, đặc biệt là điểm Klout phổ biến đến mức không thể biện minh được.

Có ba thách thức với điểm số tương tác và xếp hạng mà các công ty này cung cấp:

Chúng thường chỉ mang tính tuyệt đối chứ không tương đối, và không có ý nghĩa gì về điểm tương tác tốt và điểm nào không tốt.

Các hệ thống đo lường này là thước đo về đầu ra truyền thông tiềm năng chứ không phải kết quả. Họ không báo cáo về những gì mà dòng tweet hoặc bài đăng trên blog đã đạt được, nó đã đi được bao xa và có thể có bao nhiêu người đã nhìn thấy nó.

Nhiều nền tảng truyền thông xã hội được sử dụng nhiều nhất - bao gồm Facebook, Instagram, Snapchat và Google+ - hoạt động như những “khu vườn có tường bao quanh” và không ai có quyền truy cập vào dữ liệu đầu ra ngoài chính chủ sở hữu nền tảng.

Nhiều lần trong năm 2016 và 2017, Facebook đã buộc phải thừa nhận rằng họ đã đánh giá quá cao số lượng người đã xem quảng cáo và video trên nền tảng của mình cũng như trong bao lâu. Nó cũng buộc phải điều chỉnh lại việc giảm phạm vi tiếp cận đối tượng tiềm năng vì nó đã công bố số liệu về - chẳng hạn - thanh thiếu niên ở Anh và Mỹ cao hơn tổng dân số được cung cấp trong dữ liệu điều tra dân số.

Sức mạnh của tiếng Anh

Khi tìm cách chuẩn bị những câu chuyện mạnh mẽ, dựa trên dữ liệu có khả năng thúc đẩy sự tương tác với khán giả mục tiêu, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng các tổ chức nội dung chuẩn bị và phân phối phù hợp với mục đích. Tiếng Anh là một ngôn ngữ phong phú với những cách diễn đạt cùng một điều vô cùng đa dạng. Ở dạng này hay dạng khác, tiếng Anh đã tồn tại hơn một thiên niên kỷ. Vào thời đó, nhiều ngôn ngữ khác - của kẻ chinh phục và kẻ bị chinh phục, của đồng minh và kẻ thù - đã để lại dấu vết. Đó là lý do tại sao chúng ta có bánh quy và bánh quy, bánh quy giòn và bánh quy cạnh nhau trong cùng một lối đi trong siêu thị.

Bạn thấy đấy, tiếng Anh - không giống như nhiều người bản ngữ trên hòn đảo quê hương ngày nay - là một thực thể vô cùng thân thiện, sẵn sàng tiếp nhận nhiều phòng như hiên nhà, hài lòng với Schadenfreude như Trường mẫu giáo. Thật may mắn là không có Academie Anglaise và chính sách biên giới mở về ngôn ngữ của chúng tôi cho phép Hoa Kỳ xây dựng các câu chuyện - kể chuyện - chế tạo truyện ngụ ngôn từ khẩu vị phong phú nhất dành cho người kể chuyện ở bất cứ đâu.

Một lợi ích của việc chấp nhận phép lặp lặp này là người nói tiếng Anh có khả năng có thể triển khai nhiều hình thức nói hơn những hình thức ngôn ngữ kém hơn. Và một trong những cách đơn giản và dễ nghe nhất là điệp âm: bắt đầu các từ liên tiếp bằng cùng một chữ cái hoặc âm thanh, tạo nhịp điệu nhịp nhàng cho các cụm từ để khiến nó dễ nhớ hơn. Đó không phải là một điểm khởi đầu tồi.

Hơn nữa, nghiên cứu từ thời kỳ tiền kỹ thuật số - đặc biệt là từ phòng thí nghiệm của Paul Ekman tại Đại học California ở San Francisco, nơi ông đã tạo ra Tập bản đồ cảm xúc phổ quát - có nghĩa là chúng ta biết rằng mọi người chú ý nhiều hơn đến thông tin đánh dấu ba ô sau.

Đó là cảm xúc - nó bao gồm các lĩnh vực chủ đề cảm xúc và nó khơi dậy cảm xúc.

Kết nối với điều này, nó cần phải có năng lượng. Ngôn ngữ - và thật may mắn cho tôi và nước Mỹ, đặc biệt là tiếng Anh - có khả năng truyền tải năng lượng và sự phấn khích, ngay cả trên trang in, thậm chí trên màn hình lung linh của máy tính, máy tính bảng hay điện thoại.

Nó có tính đồng cảm - nó nhìn thế giới từ quan điểm của những người mà nó đang cố gắng gây ảnh hưởng. Nó nói chuyện với khán giả mục tiêu bằng ngôn ngữ mà họ hiểu và phản hồi.

Cảm xúc

Những câu chuyện dựa trên dữ liệu có yếu tố cảm xúc thực sự được ghi nhớ tốt hơn những câu chuyện hoàn toàn có thật. Điều này đúng với cả những câu chuyện tích cực và tiêu cực, cả hai đều đáng nhớ hơn những câu chuyện trung lập, dựa trên thực tế. Điều này là do những từ ngữ và khái niệm kích hoạt phản ứng cảm xúc đều có giá trị tiến hóa. Những thứ mà bạn có thể ăn, giao phối hoặc bị giết, xứng đáng và thu hút sự chú ý của chúng tôi và không nên quên. Thứ được mệnh danh là phong vũ biểu cảm xúc của não, một cơ thể hình bầu dục được gọi là amygdala (amygdala là tiếng Hy Lạp có nghĩa là “quả hạnh nhân”) sáng lên khi chúng ta nhìn, nghe, nói hoặc quan sát điều gì đó dễ chịu hoặc khó chịu.

Hạch hạnh nhân (thực ra có hai hạch; chỉ cần khoan vào hai bên từ mắt và tai và hạch hạnh nhân nằm ở điểm gặp nhau) là một cấu trúc cổ xưa. Đó là nền tảng của hệ thống limbic - còn được gọi là bộ não cảm xúc - và là thứ mà chúng ta chia sẻ với nhiều nhóm động vật khác, bao gồm bò sát, chim và tất nhiên là các động vật có vú khác. Nội dung cảm xúc được mã hóa sâu sắc hơn, phong phú hơn thông qua sự tham gia của hạch hạnh nhân và kết quả là được ghi nhớ tốt hơn. Các tổ chức nên ghi nhớ bài học này từ Tâm lý học 101.

Trong chiến dịch Trưng cầu dân ý ở EU, nhà vận động Bỏ phiếu rời bỏ Michael Gove tuyên bố, “người dân ở đất nước này đã có đủ chuyên gia”. Lập luận của ông là để đáp lại việc chiến dịch Ở lại liên tục sử dụng các sự kiện và dữ liệu khô khan về những gì có thể hoặc không thể xảy ra với nền kinh tế trong trường hợp Anh rời EU.

Sau thành công của Bỏ phiếu, đã có rất nhiều tranh luận về việc liệu chúng ta có bước vào một “xã hội hậu sự thật” hay không. Đội cận vệ n- báo cáo vào ngày 19 tháng 9 năm 2016: “Việc vội vàng tin rằng sự thật và bằng chứng không phải là điều mọi người mong muốn đã lan truyền khắp các giới chính sách và giới chuyên môn và ảnh hưởng đến việc suy nghĩ lại về cách giao tiếp với công chúng.” Cuộc tranh luận này đã tăng gấp đôi sau cuộc bầu cử tổng thống Mỹ năm 2016, trong đó sự thật và sự thật dường như đóng vai trò ít quan trọng hơn tin giả. “Hậu sự thật” thậm chí còn là “từ” của Từ điển tiếng Anh Oxford vào năm 20 16. 2

Bằng chứng cho thấy rằng không phải sự thật là không liên quan, mà thực sự là chúng ta chưa bước vào một “xã hội hậu sự thật”. Trên thực tế, chúng ta đang sống trong một thời đại mà sự thật chưa bao giờ quan trọng hơn thế, như chúng ta sẽ khám phá trong phần sau. Chương 8 . Nhưng điều không thể phủ nhận là các sự kiện - dữ liệu và số liệu thống kê - cần được truyền tải một cách phù hợp và cộng hưởng về mặt cảm xúc. Đơn giản chỉ cố gắng thay đổi suy nghĩ của ai đó bằng cách (a) nói với họ rằng họ sai và (b) cho họ thấy sự thật chứng minh họ sai là phản tác dụng. Trên thực tế, việc sử dụng phong cách kể chuyện mang tính giải thích, tốn nhiều công sức như vậy có nhiều khả năng khiến họ trở nên cố thủ hơn trong những quan điểm trái ngược. Và cũng như lớp vỏ bọc cảm xúc, những người kể chuyện về công ty và thương hiệu dựa trên dữ liệu cần một chút mưu mô để kích thích sự quan tâm hơn nữa.

“Xã hội hậu sự thật” là một tầm nhìn đặc biệt ác mộng đối với cộng đồng khoa học, nơi mà toàn bộ lý do tồn tại của họ được củng cố bởi kiến thức, sự kiện, dữ liệu và số liệu thống kê. Trong một bài xã luận kêu gọi tập hợp được viết ngay sau cuộc trưng cầu dân ý, tạp chí New Scientist đã viết: - “Để chiến thắng, các nhà khoa học cần học cách tiếp xúc với cảm xúc”.

Năng lượng

Tiếng Anh là một sinh vật sôi động, sống động và luôn thay đổi. Tất cả các ngôn ngữ đều như vậy, nhưng tiếng Anh đặc biệt có khả năng thích ứng, có khả năng thể hiện năng lượng thông qua các loại từ và cụm từ bạn chọn để kể câu chuyện dựa trên dữ liệu của mình. Nó cũng cực kỳ linh hoạt. Có những quy tắc chỉ chờ để bị phá vỡ. Đập tan; bị rơi. Đập vào những tảng đá. Sự hoàn chỉnh đến từ những câu đầy đủ. Nhưng cũng từ những mảnh vỡ. Những vết lởm chởm.

Hơn nữa, các loại từ khác nhau truyền tải các trạng thái khác nhau: động từ chỉ hành động (nghĩ về báo cáo thể thao), danh từ chỉ sự kiện (sách hướng dẫn kỹ thuật) và tính từ chỉ cảm xúc (thơ khơi dậy). Và chúng tôi đã nêu rõ lý do tại sao cảm xúc lại quan trọng trong cách kể chuyện dựa trên dữ liệu.

Quá thực tế (thất bại thông thường)? Giảm số lượng danh từ, đặc biệt là các danh từ Latin, trừu tượng.

Hành động chưa đủ? Vui lòng thêm các động từ tiếng Đức mạnh mẽ hơn. Hãy đối lập sự “chuẩn bị, ấp ủ, soi sáng và xác minh” buồn tẻ chết người với năng lượng thô của “mồ hôi, hết thời gian, eureka, chứng minh”. Và bạn muốn buổi hẹn hò đầu tiên kết thúc hoàn hảo như thế nào? Bạn thích âu yếm, hôn hay thậm chí là ôm? Những ý tưởng giống nhau, mức độ tương tác thông qua cảm xúc rất khác nhau.

Nội dung thiếu hấp dẫn về mặt cảm xúc? Tăng số lượng và cường độ của tính từ. Hai là quá ít, bốn là một danh sách, nhưng ba có khả năng trở thành một con sâu tâm trí. Ba tính từ như cảm xúc, năng động và đồng cảm.

đồng cảm

Quy tắc Tiệc Cocktail nêu rõ: “Nếu bạn muốn nhàm chán, hãy nói về bản thân. Nhưng nếu bạn muốn trở nên thú vị, hãy nói về những điều quan trọng đối với người đang lắng nghe.” Chỉ cần xem xét những người thu hút khán giả tại một bữa tiệc, giống như những con ong vây quanh hũ mật. Có phải họ đang nói về chính họ? Hầu như không bao giờ. Họ đang nói về một chủ đề và theo cách thu hút người khác.

Để đạt được điều này với tác động có nghĩa là phải suy nghĩ từ quan điểm của người khác trước khi chúng ta bắt đầu nói chuyện - trước khi chúng ta bắt đầu kể những câu chuyện dựa trên dữ liệu của mình. Nó có nghĩa là hiểu được người khác sẽ tiếp nhận thông tin được truyền đi như thế nào chứ không chỉ nghĩ đến sự sang trọng của việc truyền tải. Và việc làm được điều này chỉ có thể xảy ra với những người có khả năng đọc suy nghĩ ở Hoa Kỳ - những người thực sự đồng cảm. Vâng, hãy quay trở lại Quy tắc Tiệc Cocktail trong Chương 6 .

Chúng tôi đã gặp người kể chuyện dữ liệu có trụ sở tại New York, Ben Wellington, trong Chương 2. Ngoài việc cung cấp các bộ dữ liệu công khai hữu ích theo luật dữ liệu mở của Thị trưởng Bloomberg cung cấp các bộ Dữ liệu lớn, thô cho Wellington làm việc, các kỹ năng của anh ấy như một dữ liệu người kể chuyện đã được hưởng lợi rất nhiều từ thành tích của mình trong lĩnh vực sân khấu ngẫu hứng và hài kịch, hay ngẫu hứng. Như anh giải thích trong bài nói chuyện trên TEDxBroadway, ứng biến là kể những câu chuyện hay hơn và kết nối với trải nghiệm của mọi người thông qua sự đồng cảm.

Người biểu diễn ứng tác điêu luyện không muốn kể câu chuyện của chính mình; anh ấy hoặc cô ấy tìm cách mô tả những gì bạn diễn đang làm và nói, và cách tốt nhất để đoán trước ngay cả một cảnh vô nghĩa là sử dụng sự đồng cảm để hiểu các nhân vật khác. Như Dan Pink thể hiện trong To Sell Is Human, những người biểu diễn ứng biến xuất sắc xem mọi cảnh quay là cơ hội để đối thoại hai chiều, đồng cảm. Họ xem mọi lời thoại của người biểu diễn khác như một lời mời. Và điều này khiến họ tiếp cận câu trả lời của mình với thái độ cởi mở “Có, và …” thay vì “Không, nhưng…” khép kín và hạn chế. Ngoài ra, ứng biến yêu cầu người biểu diễn tập trung vào các ý tưởng đơn lẻ, giữ cho các cảnh quay đơn giản và khám phá các lĩnh vực chủ đề mà người biểu diễn biết rõ nhất. Nhưng trên hết, sự ứng biến thành công đến từ sự đồng cảm, đây cũng là kỹ năng cốt lõi của người kể chuyện có tổ chức.

Trong trường hợp các tổ chức kể những câu chuyện dựa trên dữ liệu, muốn tham gia đối thoại với khách hàng và người tiêu dùng, sự đồng cảm là một kỹ năng cần được tìm kiếm, học hỏi và đánh giá cao. Những tổ chức không đặt mình vào vị trí của khán giả, những người không thể nhìn - và kể - những câu chuyện từ góc nhìn của họ, họ đang mắc phải cái mà chúng ta có thể gọi là hội chứng Asperger của công ty. Một số có vấn đề về quang phổ ở mức độ nhẹ và hơi mù quáng về mặt trí tuệ. Họ có thể học các lối tắt để khắc phục tình trạng này. Nhưng những người khác - thường là doanh nghiệp với doanh nghiệp, doanh nghiệp ưu tiên công nghệ - chỉ có thể nhìn thế giới từ quan điểm của họ và cần điều chỉnh lại cơ bản nếu họ từng được coi là hấp dẫn.

Hôn ước

Điểm cơ bản của bất kỳ cách kể chuyện nào, của bất kỳ ngôn ngữ nào bạn chọn sử dụng, là gây hứng thú và thu hút những người bạn muốn gây ảnh hưởng. Trong thế giới luôn diễn ra các cuộc đối thoại giữa doanh nghiệp và thương hiệu, điều này áp dụng nhiều cho các công ty cũng như cho mọi người. Và các tổ chức có thể học cách nói phương ngữ khó nắm bắt đó của tiếng Anh - Con người - nếu họ tuân theo các quy tắc vàng về kể chuyện.

Nếu họ đeo trái tim trên tay áo và thể hiện cảm xúc của mình.

Nếu họ theo kịp tốc độ và thể hiện năng lượng thực sự.

Nếu họ đặt mình vào vị trí của khán giả và bộc lộ sự đồng cảm của mình.

Hãy làm tất cả những điều này và bạn sẽ có nhiều khả năng đảm bảo được chữ E thứ tư: sự tương tác khó nắm bắt hơn.

Tổng hợp

Sức mạnh của câu chuyện đã được biết đến từ thời Aristotle trở đi và lần đầu tiên được đề xuất cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp trong hơn một thế kỷ qua trong cuốn sách Nghệ thuật diễn thuyết trước công chúng của Dale Carnegie.

Mọi tổ chức đều khao khát sự tham gia từ những người mà nó muốn gây ảnh hưởng.

Khi mọi người chia sẻ nội dung từ một tổ chức, đó là một dấu hiệu khá tốt rằng họ muốn thu hút sự chú ý của người khác đến nội dung đó.

Khi họ bình luận tích cực về nội dung họ chia sẻ, có thể an toàn khi cho rằng họ tán thành những gì họ đang chia sẻ và tổ chức. Họ đã là một trong những người ủng hộ bạn.

Chia sẻ và thích là rất hiếm.

Mọi người chú ý nhiều hơn đến nội dung nếu nó mang tính cảm xúc (không - chỉ - lý trí), nếu nó tràn đầy năng lượng (không thụ động) và nếu nó mang tính đồng cảm (không tự hấp thu ).

Những câu chuyện giàu cảm xúc được mã hóa trong trí nhớ một cách phong phú và sâu sắc hơn là chỉ có sự thật. Chúng kích hoạt phong vũ biểu cảm xúc của não, amygdala.

Sự thật quan trọng, nhưng sự thật cần được đặt trong bối cảnh cảm xúc của con người.

Tiếng Anh đặc biệt linh hoạt trong cách nó có thể truyền tải năng lượng sang ý nghĩa. Danh từ cung cấp sự kiện, động từ hành động và tính từ cảm xúc.

Các tổ chức cần kể những câu chuyện hướng tới khán giả. Họ cần bật radar đồng cảm và hoạt động.

Sự gắn kết là kết quả của cảm xúc, năng lượng và sự đồng cảm.

Hãy thử xem: Danh từ, Động từ và Tính từ

Quay lại trang Giới thiệu về chúng tôi của tổ chức bạn. Hoặc, nếu bạn không làm việc cho một tổ chức, hãy truy cập trang Giới thiệu về chúng tôi của tổ chức mà bạn ngưỡng mộ. Chụp văn bản vào tệp Pages hoặc Word. Loại bỏ tất cả các từ ngoại trừ danh từ, động từ và tính từ. Sau đó kiểm đếm những thứ này. Cái nào xuất hiện trên đầu trang?

Chủ yếu là danh từ và tổ chức đánh giá cao sự thật và thông tin nhất.

Chủ yếu là động từ và tổ chức là người dám nghĩ dám làm. (Mặc dù nếu họ chủ yếu ở thể bị động “cửa hàng đã được mở” thay vì “chúng tôi đã mở cửa hàng” thì đó không phải là cách đi tiếp).

Và chủ yếu là tính từ, đây là một tổ chức luôn đặt trái tim mình vào tay áo. Nó hiểu cách truyền đạt cảm xúc.

Số lượng danh từ, động từ và tính từ tương đối của cơ quan được đề cập có đáp ứng mong đợi của bạn về thực tế nó như thế nào không? Nếu không - và đặc biệt nếu đó là tổ chức của bạn - hãy viết lại trang Giới thiệu về chúng tôi để phù hợp với thực tế hoặc nhận thức mong muốn và chia sẻ nó với những người có thể mang lại sự thay đổi.

Ngoài ra, hãy tập hợp một nhóm người từ tổ chức của bạn lại với nhau. Làm việc theo nhóm bốn hoặc năm người, tạo ra ba danh sách gồm 20-30 danh từ, tính từ và động từ thực sự đặc biệt đối với tổ chức của bạn - tại sao nó tồn tại, nó làm gì và nó hoạt động như thế nào.

Sau đó, lần lượt đặt các câu mô tả tổ chức bằng cách sử dụng ít nhất một câu trong mỗi câu. Nó sẽ giống như lội qua mật đường và lúc đầu có cảm giác không tự nhiên. Nhưng sau một vài phút sử dụng từ vựng đặc biệt của bạn, bạn sẽ cảm thấy dễ chịu và có thêm sức mạnh. Và bạn sẽ ngạc nhiên về âm thanh tuyệt vời của nó - và luôn như vậy.

Câu chuyện dựa trên dữ liệu

Người thân yêu

Tổ chức là gì?

Spotify

Thương hiệu là gì?      

Dịch vụ phát nhạc trực tuyến

Chiến dịch là gì?

Người thân yêu

Câu chuyện là gì?

Phát triển quảng cáo phù hợp với địa phương tại các thị trường trên khắp thế giới dựa trên
âm nhạc mà Spotify biết rằng người dùng của họ đã phát trực tuyến ở
các quốc gia, thành phố hoặc thị trường cụ thể.

Dữ liệu đã dẫn dắt câu chuyện như thế nào?

Chiến dịch không thể tồn tại nếu không có dữ liệu, số liệu thống kê và
phân tích.

Kết quả của chiến dịch là gì?

Tăng sự đồng cảm và hiểu biết giữa người dùng và Spotify. Và
cột mốc vượt qua 40 triệu thuê bao vào cuối năm 2016.

Spotify là hệ thống phát nhạc trực tuyến có trụ sở tại Stockholm đã cách mạng hóa mối quan hệ của mọi người với âm nhạc trên khắp thế giới. Mặc dù các hệ thống phát nhạc đã tồn tại trước Spotify (đáng chú ý nhất là Napster) và mặc dù những ông lớn chưa bao giờ lần đầu tiên tiếp thị nhưng thường lao vào và dọn dẹp kể từ đó đã ra mắt dịch vụ phát nhạc trực tuyến của riêng họ (đáng chú ý nhất là Apple với nền tảng Apple Music), Spotify vẫn là người chơi thống trị trên thị trường, trên nhiều thị trường.

Có một số lý do khiến Spotify thành công đến vậy. Công ty đã có thể đăng ký với đại đa số các hãng thu âm và nghệ sĩ có nhu cầu âm nhạc. Họ đã làm cho việc không còn sở hữu các bản sao nhạc vật lý nữa mà phải trả tiền để có quyền truy cập vào các bản sao kỹ thuật số, phát trực tuyến liền mạch giữa các thiết bị. Họ cung cấp các cấp độ thành viên khác nhau, từ miễn phí (có quảng cáo cứ sau 30 phút), thanh toán nhỏ hàng tháng (trên một số thiết bị và chỉ phát trực tuyến trên một thiết bị tại một thời điểm) và thanh toán hàng tháng lớn hơn một chút (nhiều - gia đình - người dùng, phát trực tuyến đồng thời). ). Ở mỗi bước đi, Spotify đều sử dụng công nghệ và quản lý dữ liệu của mình để đạt được thành công.

Để trả tiền bản quyền vi mô mỗi khi nhạc của nghệ sĩ được phát trực tuyến, Spotify biết ai đã phát nhạc trực tuyến, ở đâu (về mặt địa lý), trên loại thiết bị nào, vào thời gian nào và liệu họ đã làm như vậy chỉ một lần hay nhiều lần. Điều này không chỉ cho phép họ biết họ cần trả bao nhiêu cho người giữ giấy phép và bản quyền âm nhạc mà còn cho phép họ đưa ra đề xuất và đề xuất, từ nghệ sĩ mới đến danh sách phát do người dùng tạo, cũng như đưa ra các ưu đãi đặc biệt cho buổi hòa nhạc. vé và lời chào gặp gỡ những người hâm mộ tận tâm phát trực tuyến các nghệ sĩ cụ thể nhiều nhất.

Là một doanh nghiệp thực sự dựa trên dữ liệu, Spotify đã chọn sử dụng những gì họ biết về hành vi phát trực tuyến của người dùng làm nhiên liệu cho chiến dịch quảng cáo toàn cầu vào cuối năm 2016. Nếu không nhìn thấy các hoạt động thực thi sáng tạo, về nguyên tắc, chiến dịch này nghe có vẻ buồn tẻ và khô khan - chỉ là một chiến dịch truyền thông dựa trên dữ liệu phản ánh lại cho người dùng những gì họ đã và đang làm.

Trên thực tế, việc thực hiện chiến dịch “Dear Person” của Spotify tuân theo các nguyên tắc kể chuyện 4E. Để thúc đẩy sự tương tác của người dùng - và chắc chắn cũng là để kích thích người đăng ký tiếp cận với điện thoại và máy tính bảng cũng như phát trực tuyến nhiều hơn - những hành động dí dỏm dựa trên cảm xúc, sử dụng năng lượng thực sự và thể hiện sự đồng cảm sâu sắc.

Các áp phích chiến dịch, được triển khai từ tháng 11 năm 2016, đầu tiên ở Anh, Pháp, Đức và Mỹ, sau đó ở 10 quốc gia khác, bao gồm các dòng tiêu đề:

“Kính gửi người đã chơi Xin lỗi 42 lần trong Ngày lễ tình nhân. Bạn đã làm gì?" “Kính gửi 3.749 người đã phát trực tuyến It's The End of the World As We Know It vào ngày bỏ phiếu Brexit. Hãy ở yên đó.”

Hình 4.1 Quảng cáo Spotify Brexit

“Kính gửi người đã tạo một danh sách nhạc có tên: 'Tình một đêm với Jeb Bush như thể anh ấy là Bond Girl trong sòng bạc châu Âu.' Chúng tôi có rất nhiều câu hỏi.”

Cảm xúc - Các hoạt động thực hiện khác nhau trong chiến dịch đề cập đến những khoảnh khắc cảm xúc, đau khổ, bất hạnh và niềm vui của từng cá nhân, toàn thành phố và toàn quốc mà họ giải quyết bằng cách nghe đúng loại nhạc.

Năng lượng - Nhìn bề ngoài, chiến dịch tràn đầy năng lượng. Từ việc sử dụng màu hồng điện và màu đỏ xung đột cho đến những hình ảnh mang tính biểu tượng. Nhưng cũng bằng lời nói, nó khuyến khích người dùng “Cố lên”. Chưa kể đến câu khẩu hiệu của chiến dịch: “Cảm ơn năm 2016. Thật kỳ lạ.”

Đồng cảm - Toàn bộ chiến dịch đều nhằm mục đích thể hiện Spotify rằng họ hiểu khách hàng đang làm gì và suy nghĩ gì. Bằng cách biết loại nhạc nào họ đang phát vào những thời điểm cụ thể - vào Ngày lễ tình nhân, ngày bỏ phiếu Brexit, v.v. - và rút ra mối liên hệ giữa nội dung được phát trực tuyến vào thời điểm nào, công ty đang thể hiện sự đồng cảm sâu sắc với khách hàng của mình. Rốt cuộc, chiến dịch này có tên là “Người thân yêu” và nó không thể đồng cảm hơn thế nhiều.

Tech Time đã đưa tin rằng ý tưởng cho chiến dịch quảng cáo dựa trên dữ liệu bắt nguồn từ chiến dịch cuối năm của Spotify, “Chiến dịch âm nhạc năm 2015”, cho thấy dữ liệu người dùng chứa một số thông tin chi tiết và thông tin chi tiết thú vị. Theo giám đốc tiếp thị Seth Farbman: “Điều đó dẫn đến ý tưởng phản ánh văn hóa thông qua hành vi của người nghe, cho thấy rằng dữ liệu lớn không tước đi tính sáng tạo của hoạt động tiếp thị như một số người đã ngụ ý. Đối với Hoa Kỳ, dữ liệu truyền cảm hứng và mang lại cái nhìn sâu sắc về cảm xúc mà mọi người đang thể hiện.” Tech Times gọi chiến dịch này là “mặt thú vị của việc phân tích dữ liệu khách hàng” và chắc chắn là như vậy. Nhưng đây cũng là một ví dụ thuyết phục về cách kể chuyện dựa trên dữ liệu.

Bài học rút ra: Dữ liệu bạn thu thập từ khách hàng có thể được sử dụng lại để kể những câu chuyện dựa trên dữ liệu nhằm thúc đẩy sự tương tác thông qua cảm xúc, năng lượng và sự đồng cảm.

Ghi chú

1 http://bit.lv/2dlrZe v

2 www.bbc.co.uk/news/uk-37995600

3 http://bit.lv/2sh QgnO

4 http://bit.lv/2zllUZ0

5

Hãy coi chừng lời nguyền của người hiểu biết

Thay vì thuyết phục người tiêu dùng bằng thông điệp thuyết phục ngay lập tức kích hoạt cơ chế phòng thủ, việc kể chuyện sẽ kích hoạt các tế bào thần kinh tạo ra sự đồng cảm giữa người kể chuyện và chủ thể.

Lisa Samuels, Quỹ hưu bổng nhân viên y tế của Australi a-

Một điều nguy hiểm

Hai kỹ năng cốt lõi có nhu cầu cao nhất trong nền kinh tế tri thức dựa trên dữ liệu là phân tích và kể chuyện. Một: khả năng xác định, tách biệt và tạo ra ý nghĩa từ vùng lân cận của dữ liệu lớn nhỏ phù hợp nhất với câu chuyện mà tổ chức của bạn tìm cách sử dụng để tạo sự khác biệt. Thứ hai: khả năng sử dụng dữ liệu phù hợp, được xử lý thông qua số liệu thống kê thông minh và đặt trong bối cảnh phù hợp, để kể câu chuyện đó một cách hấp dẫn, mạch lạc và thuyết phục. Tất nhiên, bằng cảm xúc, năng lượng và sự đồng cảm sẽ thúc đẩy sự tương tác.

Theo truyền thống, người ta tin rằng những kỹ năng này được tìm thấy ở nhiều loại người khác nhau. Các nhà khoa học và nghệ sĩ. Người hướng nội và người hướng ngoại. Nhà phân tích não trái và người giao tiếp não phải. Những người có chuyên môn - và bị ép buộc hoặc chuyển sang chuyên môn hóa bởi giáo dục trung học và đại học - trong lĩnh vực này hay lĩnh vực khác. Nhưng vấn đề với việc phân chia trách nhiệm về những kỹ năng này thành các chức năng và vai trò công việc khác nhau - một bên là R&D và một bên là truyền thông tiếp thị - là rất khó để có được hai loại người chơi này chơi trong cùng một đội. Lửa và băng có thể tạo nên một sự kết hợp ngoạn mục, nhưng nếu không có một người hòa giải giỏi có thể nhìn ra con đường trung gian giữa cả hai, sự kết hợp đó có khả năng sẽ chỉ là một vũng nước đáng thất vọng.

Việc tách các phân tích ra khỏi việc kể chuyện và chỉ tập hợp chúng lại với nhau khi đến lúc kể câu chuyện sẽ khiến các tổ chức thất bại. Khi các thế hệ nhà nhân chủng học và ngôn ngữ học thời Victoria và Edwardian khám phá, khám phá các xã hội tiền công nghiệp và ẩn giấu, nếu các nền văn hóa bị tách biệt về mặt vật lý thì chúng sẽ phát triển theo những cách khác nhau. Họ có những hình thức xã hội khác nhau, những quy ước văn hóa khác nhau, những cấu trúc thứ bậc khác nhau, nhịp độ làm việc khác nhau và về cơ bản nhất là những phương thức giao tiếp khác nhau. Cuối cùng họ nói một ngôn ngữ khác. Đúng, nếu họ ở gần nhau về mặt địa lý thì có khả năng họ sẽ có thể hiểu được, nhưng các từ sẽ mang ý nghĩa riêng của chúng và rất nhiều thứ sẽ bị mất khi dịch. Cả hai bên có thể nản lòng và sẽ rút lui nếu họ không thể hiểu được mình.

Khiếu nại phổ biến nhất mà những người phân tích đưa ra về người kể chuyện là họ làm mờ dữ liệu. Người kể chuyện không hiểu chi tiết kỹ thuật của những gì các nhà phân tích đã phát hiện ra. Họ muốn giải pháp một yếu tố khi tình hình có nhiều sắc thái hơn thế. Những câu chuyện họ muốn kể chỉ kể một phần câu chuyện theo cách tầm thường hóa và đơn giản hóa quá mức bản chất thực sự của những gì họ đã khám phá hoặc phát triển. Bởi vì những người kể chuyện thiếu năng lực kỹ thuật để đánh giá cao sự phức tạp trong công việc của các nhà phân tích, nên những câu chuyện mà họ muốn xây dựng sẽ chế nhạo sự đổi mới của họ. Thông thường, các nhà phân tích thấy không có ích gì khi hợp tác với những người kể chuyện nếu tất cả những gì họ định làm chỉ là kể một phần nhỏ của câu chuyện mà họ thực sự hiểu.

Mặt khác, những người kể chuyện thường vô cùng thất vọng vì các nhà phân tích không thể giải thích những phát hiện và đột phá của họ một cách đơn giản, rõ ràng và mạch lạc. Luôn có rất nhiều “nếu” và “nhưng” và “chỉ trong một số trường hợp nhất định”. Boffins được cho là có thể đưa ra những giải pháp tuyệt vời, phải không? Không phải thứ gì đó mà chúng tôi chỉ có thể khẳng định là có tác dụng khi có cơn gió tiếp theo, vào thứ Năm cách tuần và nếu không có chữ “r” trong tháng.

Người kể chuyện hoàn toàn muốn xây dựng những câu chuyện với càng ít yếu tố tương tác càng tốt, bởi vì càng có nhiều yếu tố và tình huống bất ngờ cần giải thích thì càng khó truyền đạt lợi ích của sự đổi mới. Sẽ khó hơn để thu hút ngay cả các phương tiện truyền thông chuyên môn, kỹ thuật để lắng nghe, viết và truyền tải câu chuyện đến những người mà họ muốn cung cấp thông tin và gây ảnh hưởng. Trong thế giới truyền thông xã hội, sẽ khó thu hút sự chú ý của các blogger hàng đầu và những người có tầm ảnh hưởng và tầm ảnh hưởng lớn nhất trong lĩnh vực chuyên môn của tổ chức. Đối với những người kể chuyện trong tổ chức, đôi khi có thể có cảm giác như thể các nhà phân tích đang thực sự làm việc cho phe đối lập.

Điều mà sự xung đột văn hóa này thường làm là khiến cả hai bên rút lui và từ chối hợp tác, cộng tác. Nó dẫn đến nhiều doanh nghiệp im lặng hơn. Và quan trọng nhất - từ quan điểm của cuốn sách này - nó dẫn đến những câu chuyện yếu hơn, thiếu dữ liệu, thay vì cách kể chuyện dựa trên dữ liệu, có tác động mạnh mẽ.

Câu chuyện về công nghệ túi trà

Lần đầu tiên tôi nhìn thấy những bức tường sụp đổ giữa các nhà phân tích và những người kể chuyện là vào giữa những năm 1990, tôi có vinh dự được ngồi theo dõi bên trong một trong những bước phát triển quan trọng nhất của văn hóa Anh cuối thế kỷ XX. Tất nhiên, tôi đang nói về thời điểm các túi trà chuyển sang chiều không gian thứ ba. Khi PG Tips chiếm ưu thế trước các đối thủ cạnh tranh còn lại bằng cách chuyển từ hình phẳng và hình vuông sang hình ba chiều và hình kim tự tháp. Kỷ nguyên của trà tứ diện đã đến với Hoa Kỳ.

Như những độc giả không phải người Anh cũng biết, trà là một phần vô cùng quan trọng trong văn hóa và cuộc sống của người Anh. Nhiều người Anh uống trà cả ngày, mỗi ngày. Vị trí người uống trà nhiều nhất quốc gia đang bị tranh chấp gay gắt giữa cựu Bộ trưởng Lao động và người chữa cháy Tony Benn - người uống nửa lít trà mỗi giờ, đủ trong đời để làm nổi QE2 - - và mẹ của Dr Who thứ ba và giỏi nhất , Tom Baker - người mà Baker khẳng định trong cuốn tự truyện đầu tiên của mình - đã uống tới 72 cốc mỗi ngày.

Không phải tất cả chúng ta đều làm phiền bàng quang của mình một cách kiên quyết như vậy, nhưng trà đã gắn liền với cuộc sống của người Anh. Nó được dùng để đánh thức nước Mỹ. Là dấu chấm câu vào những thời điểm khủng hoảng về tinh thần hoặc thể chất, ở cả cấp độ cá nhân và quốc gia. Pha một tách trà là một hành động của lòng tốt và sự cảm thông - xét cho cùng thì "trà và sự cảm thông" - và việc uống một tách trà sẽ khiến thế giới trở lại bình thường, cho phép chúng ta nhìn nhận mọi thứ theo quan điểm khác. Phim truyền hình dài tập có cảnh trà được rót gần như liên tục, mặc dù những người trong phim truyền hình dài tập có thể cần nhiều trà hơn một chút so với người Anh trung bình vì có quá nhiều điều đang diễn ra - và quá nhiều bi kịch - trong cuộc sống của cư dân EastEnder hoặc Ambridge điển hình của bạn.

Khi chồng bạn lừa dối bạn? Đã đến lúc uống một tách trà.

Khi Anh bị Iceland dẫn 2-1 ở Euro (bạn đã nghe tôi nói rồi phải không)? Lưới điện quốc gia rơi vào tình trạng khủng hoảng khi những chiếc ấm được bật lên cùng với tiếng còi nghỉ giữa hiệp.

Khi một cuộc tấn công vô nghĩa khác của ISIS hoặc Al-Qaida mang đến sự tàn sát trên đường phố Berlin hay Stockholm, đặc biệt là London? Cách thể hiện rõ ràng nhất của người Anh về việc điều này sẽ không được phép làm gián đoạn cuộc sống của chúng ta và chúng ta sẽ tiếp tục cuộc sống như bình thường, cảm ơn rất nhiều, được thể hiện rõ nhất qua việc pha và chia sẻ một tách trà.

Vì vậy, khi Unilever quyết định cần thực hiện cải tiến lớn đầu tiên trong công nghệ túi trà kể từ khi giới thiệu túi trà vào năm 1953, họ cần phải thận trọng. Làm xáo trộn trà cũng giống như gợi ý chơi cricket trong bộ đồ ngủ màu và với một quả bóng trắng. Và Unilever UK đặc biệt thận trọng vào thời điểm đó bởi vì chỉ vài năm trước, họ đã tung ra thị trường lại bột giặt Persil với tên gọi Persil Power, và các thử nghiệm của người tiêu dùng cho thấy nó ăn mòn và làm hỏng quần áo. Toàn bộ sự đổi mới đã phải bị loại bỏ, và nó khiến vị CEO lo lắng và thận trọng. Unilever đã có khoảnh khắc Blue Pepsi hay New Coke. Nó không thể xảy ra sai sót với PG Tips.

Khi tôi trở thành thành viên của nhóm Project Magic, tôi đang làm việc cho công ty PR sẽ tung ra sản phẩm cải tiến mới. Đương nhiên, chúng tôi rất muốn biết cơ sở khoa học đằng sau sự đổi mới này là gì. Và chúng tôi đã sớm được giới thiệu với một trong những người đầu tiên - và chắc chắn là một trong những người kể chuyện dựa trên dữ liệu hay nhất mà tôi từng gặp. Anh ấy là người đã đặt ra tiêu chuẩn và khiến tôi sớm nhận ra trong sự nghiệp của mình rằng lửa và băng có thể phối hợp với nhau và tạo ra, vâng, phép thuật; rằng việc kể những câu chuyện được củng cố bởi khoa học phức tạp nhưng không dẫn dắt bằng các phương trình hoặc phép tính thực sự có thể thành công.

Tiến sĩ Andrew (Fred) Marquis là nhà nghiên cứu về chất lỏng nhiệt tại Khoa Cơ khí tại Đại học Imperial, London. Anh và các đồng nghiệp của mình đã được nhóm PG Tips, bao gồm những người thử trà và tiếp thị, chuỗi cung ứng và quản lý thương hiệu, giới thiệu tóm tắt để tạo ra thứ gì đó thực sự mang tính cách mạng trong công nghệ túi trà. Thứ gì đó sẽ cải thiện trải nghiệm pha trà do túi trà mang lại và tạo ra một tách trà có hương vị ngon hơn nữa.

Bạn thấy đấy, khi bạn đổ nước sôi lên một túi trà phẳng, hình vuông, thông thường, áp lực của nước lên túi trà ban đầu sẽ ép những tannin và flavonoid thơm ngon từ lá vào trong nước. Nhưng vì túi trà phẳng nên gần như ngay khi nước ngừng chảy - khi cốc hoặc ấm trà đầy - các túi trà có xu hướng vón cục lại, theo thuật ngữ kỹ thuật. Các lá trà dính vào nhau và không còn chỗ để di chuyển trong túi trà hai chiều. Điều này làm giảm khả năng giải phóng polyphenol tươi từ mỗi lá trà trong túi trà và việc pha trà chưa đạt mức tối ưu. Để có thêm hương vị, người ta có xu hướng để túi trà vào cốc. Nhưng điều đó có xu hướng tạo ra vị đắng hơn, khiến một số người cảm thấy khó chịu. Hoặc họ nắm lấy nó và nhúng nó lên xuống, và sau đó họ thường làm bỏng ngón tay của mình. Thử thách đã được đặt ra.

Thay vì coi đây là trò tiếp thị vớ vẩn hoặc một thách thức quá tầm thường, Marquis và nhóm của anh ấy đã thực hiện nhiệm vụ này một cách thích thú. Họ coi đó chỉ là một mánh lới quảng cáo những đổi mới duy nhất khác trong trí nhớ sống, cả hai đều xảy ra với đối thủ truyền kiếp Tetley. Chiếc túi tròn từ năm 1989 là một ý tưởng dễ thương (xét cho cùng, 99% cốc và cốc có đáy tròn), nhưng nó không giúp tăng cường quá trình pha chế hoặc hương vị. Và túi dây rút - được thiết kế để ép hương vị mới pha ra khỏi túi trà tương đối sớm trong quá trình pha trà - cực kỳ khó sử dụng và dễ bị gãy.

Những gì nhóm Imperial đã làm là tìm cách chế tạo túi trà đầu tiên có thể tạo ra và duy trì hình dạng ba chiều khi nó lơ lửng trong cốc hoặc ấm trà. Tất nhiên là có một số hạn chế. Nó phải có hình dạng có thể được sản xuất bằng máy làm túi trà của Unilever với sự sửa đổi cần thiết ở mức tối thiểu. Khi túi trà được tạo ra, các mảnh giấy xốp được đặt ở hai bên của lá trà và khâu, ép hoặc dán nhiệt xung quanh chúng. Ngoài ra, hình dạng hoàn thiện cần phải có khả năng bóp méo để có thể vừa với các hộp có kích thước tương tự như các hộp trà túi lọc 40, 80 và 160 mà PG Tips sản xuất vào thời điểm đó. Suy cho cùng, các siêu thị sẽ không đột nhiên từ bỏ gấp đôi diện tích trên kệ chỉ vì PG Tips đã thay đổi hình dạng các túi trà, cho dù trà có vị ngon hơn nhiều.

Hơn nữa, sau khi bị ép, các túi trà cần phải đàn hồi trở lại hình dạng khi đổ nước sôi lên trên. Sẽ không có cơ hội để giới thiệu một nghi thức mới vào nghi lễ pha trà như lắc túi trà thành hình dạng 3D trước khi cho nó vào cốc hoặc cốc. Nó cần phải hoạt động như dự định và cải thiện hiệu suất sản xuất bia khi bất kỳ ai đang pha một tách trà, nửa ngủ nửa tỉnh, mắt lờ đờ hoặc khi đang đối mặt với một cuộc khủng hoảng trong nước hoặc toàn cầu.

Nhóm chất lỏng nhiệt đã bắt tay vào làm việc. Họ tạo ra những túi trà có đủ hình dạng ba chiều mà bạn có thể tưởng tượng được. Họ đã tạo ra các hình khối, hình cầu và khối mười hai mặt. Và bởi vì tính chất Anh đặc trưng của trà và túi trà - và khiếu hài hước vui nhộn của họ - họ cũng làm ra những chiếc mũ chóp cao và mũ quả dưa. Nhưng hình dạng chiếm ưu thế - hình dạng có thể được tạo ra bằng cách sử dụng các máy móc hiện có, được ép thành hộp nhưng trở lại hình dạng trong cốc và mang lại hiệu suất pha cà phê tốt nhất - là hình tứ diện hoặc kim tự tháp bốn mặt. Đó là - như giám đốc tiếp thị Marcus Marsden từng quan sát trong một cuộc họp của đại lý - “túi trà hoạt động giống như một ấm trà”. Cảm ơn rất nhiều, đại lý quảng cáo nói và đặt biệt danh cho buổi ra mắt. Và những túi trà hình kim tự tháp đã ra đời.

Bây giờ, cách tôi kể câu chuyện cho bạn nghe cũng gần giống cách Fred Marquis và những người quan tài của ông ấy kể câu chuyện. Gửi đội ngũ kỹ thuật PG Tips. Gửi tới tập thể công ty Unilever. Gửi đến các cơ quan đang tìm kiếm câu chuyện (và thu được nhiều hơn những gì họ có thể mong đợi). Tới Chương trình Hôm nay của Radio 4 và Thế giới Ngày mai của BBCl . Đây là Fred - phát biểu trên tờ The Independent năm 1996:

[Túi trà hình kim tự tháp] có xu hướng nổi tự nhiên trên mặt nước, giúp nước chảy vào và ra khỏi túi trà tự do hơn. Chính sự chuyển động thêm này của lá trà đã giúp ích cho quá trình pha trà.

Túi trà có tác dụng giống như một ấm trà với trà lá rời.

Tất nhiên, có rất nhiều dữ liệu và số liệu thống kê làm cơ sở cho công nghệ rất phức tạp cần có để sản xuất túi trà tứ diện. Những người sử dụng chất lỏng nhiệt cũng sử dụng rất nhiều phương trình. Nhưng họ giữ chúng cho các cuốn sách thí nghiệm, mô phỏng máy tính và các bài báo học thuật mà họ đã xuất bản để biện minh cho công nghệ sản xuất bia ưu việt mà hình dạng này cung cấp (các bài báo học thuật luôn là vũ khí hữu ích trong kho vũ khí của người kể chuyện dựa trên dữ liệu - mặc dù thường là nguồn vũ khí chứ không phải bản thân vũ khí). Nhưng họ có sự đồng cảm và hiểu biết để biết ai cần biết cái gì, khi nào và tại sao. Đó là lý do tại sao Tiến sĩ Fred Marquis là người đầu tiên - và chắc chắn là một trong những người kể chuyện dựa trên dữ liệu hay nhất mà tôi từng gặp.

Fred đã được tuyển dụng như một học giả. Anh đã được ký hợp đồng thực hiện một dự án nghiên cứu học thuật nhằm thúc đẩy quá trình đổi mới sản phẩm PG Tips. Chính vì khả năng đồng cảm phát triển tốt một cách bất thường của anh ấy mà anh ấy đã có thể cung cấp nguồn thông tin dựa trên dữ liệu mà Unilever cần để kể một câu chuyện dựa trên bằng chứng thuyết phục, hấp dẫn. Anh ta có thể đánh giá khi nào thì phù hợp để trở thành nhà khoa học (với nhóm của anh ta và các đồng nghiệp của anh ta) và khi nào thì phù hợp để trở thành người kể chuyện (với khách hàng của anh ta và các cơ quan của họ). Về cơ bản, anh ấy đã có thể tránh được Lời nguyền Tri thức.

Lời nguyền của kiến thức

Khi bạn tìm hiểu về một chủ đề, bạn biết nhiều hơn hầu hết mọi người. Bạn không thể quên được những gì đã học (dĩ nhiên là có thể quên). Bạn càng tìm hiểu về nó, bạn càng trở nên chuyên nghiệp hơn. Tuy nhiên, bạn càng biết nhiều thì bạn càng khó giải thích cho những người không biết nhiều như bạn. Đây được gọi là Lời nguyền của Tri thức và nó có thể ảnh hưởng sâu sắc đến cách bạn viết hoặc nói rõ ràng về niềm đam mê của mình: về chuyên môn của bạn.

Trong The Sense of Style, một trong những cuốn sách hay nhất về viết rõ ràng và hùng hồn, giáo sư tâm lý học Harvard Steven Pinker nhận xét “bạn càng biết nhiều, bạn càng viết ít rõ ràng hơn”. Các học giả thường mắc phải Lời nguyền Tri thức, mặc dù một số coi nó như một biểu tượng của niềm tự hào, sử dụng các phím tắt và biệt ngữ như một tấm bình phong để tạo ra một câu lạc bộ độc quyền với ngôn ngữ bí mật mà chỉ một số ít người ưu tú mới có thể hiểu được. Fred Marquis đã không làm điều đó.

Các nhà văn kinh doanh cũng làm điều đó, đặc biệt - mặc dù không chỉ riêng - khi họ viết về các sản phẩm hoặc dịch vụ pháp lý, y tế hoặc kỹ thuật có nguồn gốc từ khoa học. Và mặc dù khoa học rất phức tạp nhưng việc giải thích tác động của khoa học trong thế giới thực là không cần thiết. Nếu sản phẩm, dịch vụ hoặc nghiên cứu của bạn tốt như bạn tuyên bố - nếu nó hữu ích hoặc hữu ích cho càng nhiều người càng tốt - bạn cần nói về nó một cách đơn giản và rõ ràng.

Việc tránh Lời nguyền Tri thức bắt nguồn từ sự đồng cảm: hiểu rằng những người mà bạn đang cố gắng gây ảnh hưởng - đối tượng mục tiêu của bạn - không biết nhiều về lĩnh vực mà bạn là chuyên gia như bạn. Đó là lý do tại sao họ tìm đến bạn ngay từ đầu - bởi vì bạn là chuyên gia và vì sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn có thể xoa dịu nỗi đau của họ. Họ không cần và chắc chắn họ không muốn xem hoạt động của bạn hoặc nghe lý do căn bản của bạn.

Để tránh Lời nguyền Tri thức, bạn cần nói chuyện như Apple nói. Nói chuyện như Virgin nói chuyện. Nói như HSBC nói. Để hiểu được ý nghĩa thực tế của điều này, công ty và doanh nghiệp kể chuyện thương hiệu của tôi, Insight Agents, đã lùng sục trên mạng để tìm ra những ví dụ về những doanh nghiệp không tránh được Lời nguyền Tri thức.

Trong ba ví dụ tiếp theo, chúng tôi cũng đã chấm điểm ngôn ngữ này theo thang điểm Flesch-Kincaid về mức độ dễ đọc (xem chương 2 để biết thêm chi tiết) để đưa ra quan điểm thứ hai. Văn xuôi bị nhiễm Lời nguyền Tri thức thường rất khó đọc, khó phân tích và khó hiểu nhất. Điều này là do nó sử dụng ngôn ngữ kỹ thuật quen thuộc hơn trong sách hướng dẫn kỹ thuật và vì nó được viết mà không có sự đồng cảm. Khi các tổ chức viết với sự đồng cảm, họ muốn khán giả hiểu những gì họ đang nói và hào hứng với điều đó như chính họ. Họ không muốn những người ủng hộ, khách hàng hoặc người ủng hộ tiềm năng không rõ ràng về những gì họ đang nói. Đây là lý do tại sao họ đặt mình vào vị trí của những người này - vào tâm trí của họ - và giải thích một cách rõ ràng và đơn giản. Họ không thừa nhận kiến thức, họ cho rằng sự thiếu hiểu biết.

Hãy xem xét trường hợp của một doanh nghiệp tên là Regen sw. Họ mô tả bản thân theo cách này: 5 “Chúng tôi là một tổ chức độc lập, phi lợi nhuận, sử dụng kiến thức chuyên môn của mình để làm việc với ngành công nghiệp, cộng đồng và khu vực công nhằm cách mạng hóa cách chúng tôi tạo ra, cung cấp và sử dụng năng lượng.” (Flesch Kincaid có điểm dễ đọc 26,9).

Không phải là cách dễ dàng nhất để bắt đầu một trang chủ của trang web và có quá nhiều thông tin được gói gọn trong một câu. Điều này đặc biệt đúng, vì đây là câu đầu tiên mà hầu hết những người truy cập lần đầu sẽ đọc về hoạt động kinh doanh trong cửa sổ cửa hàng kỹ thuật số của họ. Họ rất quan tâm đến bản thân và các giá trị phi lợi nhuận của họ cũng như các lĩnh vực mà họ làm việc theo cách mang tính cách mạng đến mức những gì họ thực sự làm (cung cấp năng lượng) không được nêu rõ cho đến từ thứ 30 trên 30. Và đó là trước khi họ bắt đầu tìm hiểu kỹ thuật với Hoa Kỳ và nói:

Tăng trưởng sinh khối trong nước cho thấy sự suy thoái trong tháng Tư. Dự báo chi tiêu cho sinh khối đã vượt quá ngưỡng suy giảm vào cuối tháng 11 năm 2014 và do đó cần giảm 10% vào tháng 4. Câu hỏi đặt ra là liệu chúng ta có thể thấy kế hoạch này bị suy giảm 20% đầu tiên do “siêu kích hoạt” bị tấn công hay không.

(FK 44.1)

Tôi hơi nổi tiếng vì hay trêu chọc cách kể chuyện không rõ ràng, đơn giản hoặc dễ hiểu, và đặc biệt là cách kể chuyện dựa trên dữ liệu như thế này. “Nó có vấn đề gì vậy?” nạn nhân hoặc đồng bào đau khổ đáp trả. “Chúng tôi là doanh nghiệp với doanh nghiệp, các chuyên gia bán hàng cho các chuyên gia khác. Tại sao chúng ta không nên nói chuyện bằng ngôn ngữ mà chúng ta nói hàng ngày?”

Câu trả lời đơn giản của tôi là - tất nhiên - “Tôi hiểu bạn là chuyên gia và xuất sắc trong những gì bạn làm. Đó là lý do tại sao các doanh nghiệp khác tìm kiếm bạn. Bạn có chuyên môn mà họ không có và họ cần. Nhưng bởi vì bạn là chuyên gia và khách hàng của bạn chắc chắn biết ít hơn bạn, nên bạn đang tự làm tổn hại chính mình bằng cách viết quá mơ hồ. Bằng cách kiêu ngạo và thiếu thiện cảm quên đi rằng mọi người không biết nhiều về - và chắc chắn là không quan tâm đến - lĩnh vực chuyên môn của bạn như bạn. Bạn nợ họ để giải thích nó một cách đơn giản và rõ ràng. Đơn giản và rõ ràng không có nghĩa là ngu ngốc hay trịch thượng. Việc che giấu bản thân bằng những biệt ngữ, cố tình không rõ ràng và phạm phải Lời nguyền Tri thức có nghĩa là bạn thực sự đang hạn chế tiềm năng mà bạn có để phát triển và thành công với tư cách là một doanh nghiệp.”

Tôi thực sự có ý đó. Giao tiếp kém khiến mọi người bối rối và họ bỏ cuộc và tìm kiếm một đối thủ cạnh tranh có thể giải thích những gì họ làm nhanh hơn và đơn giản hơn. Việc có những từ như những từ được chọn ở trên trên trang chủ của bạn sẽ cản trở hoạt động kinh doanh. Khi tôi thực hiện kết nối đó, tôi đã thấy các giám đốc bán hàng cứng rắn và những người đứng đầu bộ phận R&D bolshie trở nên im lặng. Tôi thường tự hỏi liệu Giám đốc Tài chính có phải là con đường tiếp thị tốt hơn cho một người kể chuyện về công ty và thương hiệu hơn Giám đốc Tiếp thị hay không. Tôi biết rằng các nhà lập mô hình kinh tế lượng nhận được sự đồng cảm từ CFO, bởi vì họ cho CMO và nhóm tiếp thị của cô ấy thấy rằng một nửa ngân sách quảng cáo của họ đã bị lãng phí. Các giám đốc tài chính rất tán thành loại thông tin đó.

Chúng ta đã nói rất nhiều về vai trò của mục đích trong kinh doanh. Mục đích của tôi khi điều hành một doanh nghiệp kể chuyện về thương hiệu và công ty rất đơn giản. Nó giúp các công ty và thương hiệu giao tiếp tốt hơn, chân thực hơn, đơn giản hơn. Để loại bỏ những biệt ngữ, để tránh Lời nguyền của Tri thức, để tìm và bày tỏ mục đích của họ, lập kế hoạch và thực hiện giao tiếp của họ một cách đồng cảm hơn. Cuối cùng - và chúng ta sẽ đề cập đến vấn đề này trong Chương 6 - để nói về phương ngữ kinh doanh hiếm nhất: Con người. Mục đích của tôi là một mục đích đơn giản nhưng có thể có tác động thực sự đến hiệu quả hoạt động của tổ chức - vì lợi nhuận hoặc phi lợi nhuận; khu vực tư nhân hoặc công cộng; doanh nghiệp, tổ chức phi chính phủ hoặc tổ chức từ thiện.

Một trong những lý do khiến Start with Why của Simon Sinek là bài nói chuyện TED được xem nhiều thứ hai mọi thời đại là vì ông là một diễn giả giỏi. Đó cũng là vì những gì anh ấy nói đều rất đúng và vì thông điệp của anh ấy được truyền tải quá đơn giản và trang nhã. Luận điểm của ông là mọi người không mua những gì bạn làm mà họ mua lý do bạn làm điều đó. Lời khuyên mà anh ấy đưa ra sáu lần trong 18 phút và đó là lời khuyên mà doanh nghiệp giải pháp mạng Zeetta Networks nên cân nhắc trước khi họ viết bài này - trong tab có tiêu đề hấp dẫn trên trang web của họ có tên “Câu chuyện của chúng tôi”:

Zeetta Networks là một công ty phụ của Đại học Bristol phát triển và tiếp thị các giải pháp Mạng mở cho các mạng không đồng nhất dựa trên các nguyên tắc Mạng được xác định bằng phần mềm (SDN) và Ảo hóa chức năng mạng (NFV). Sản phẩm chính của công ty là Netos®, một Hệ điều hành Mạng cung cấp khả năng quản lý plug-n-play “giống như USB” cho tất cả các thiết bị mạng được kết nối và cho phép xây dựng các “lát mạng” ảo (tức là các phần phụ được cách ly hợp lý riêng biệt). mạng) để triển khai các dịch vụ B2B hoặc B2C như phân phối video Ultra-HD, Wi-Fi toàn thành phố, Internet of Things (IoT) và triển khai M2M, v.v.

(FK 22.3)

Bằng cách giới thiệu những khái niệm khó một cách đơn giản và dễ hiểu hơn, những công ty này có thể đã làm cho sản phẩm và dịch vụ của họ trở nên dễ hiểu hơn rất nhiều. Nhưng bằng cách cho rằng độc giả biết nhiều như tác giả, những doanh nghiệp này đã tự khiến mình trở nên khó tiếp cận hơn. Ít thị trường hơn. Và ít có thể mua được. Họ đã phạm phải Lời nguyền Tri thức.

Ngộ độc biệt ngữ Monoxide

Trong mười năm đầu tiên sau khi tốt nghiệp, tôi làm việc trong lĩnh vực quan hệ công chúng. Mỗi ngành mà tôi ủng hộ đều có những thuật ngữ riêng, nhưng nhờ những nguyên tắc được ông chủ kiêm cố vấn của tôi, David Green - một Elfin Ulsterman, người từng là biên tập viên tin tức của Tuần báo Nông dân, truyền đạt cho tôi - tôi luôn làm việc chăm chỉ để đảm bảo văn xuôi của mình . rất đơn giản và không có biệt ngữ. Cho dù tôi đang làm việc cho ngành đồ uống, Big Pharma, bảo hiểm hay dịch vụ pháp lý.

Khi tôi trở lại trường học vào năm 2000, để lấy bằng thạc sĩ và sau đó là tiến sĩ về Tâm lý học Thực nghiệm, tôi nhanh chóng cảm thấy chán nản với những thuật ngữ mà tôi phải cắt bỏ để hiểu các lĩnh vực tôi quan tâm - chứng nghiện, trí nhớ và tâm trạng. Hết bài viết này đến bài thuyết trình khác đều ngập trong những biệt ngữ quá sâu đến nỗi tôi kết luận rằng các tác giả không muốn tôi nắm bắt được những gì họ đã tìm thấy. Mọi người dường như coi đó là một huy hiệu danh dự khi sử dụng ngôn ngữ cố tình loại trừ người ngoài, chồng chất các thuật ngữ kỹ thuật, tiếng Latinh hơn là tiếng Anglo-Saxon trần tục mà tôi đánh giá rất cao. Và điều này từ một người có bằng cấp đầu tiên về Cổ điển, ngay cả khi tôi luôn là người theo chủ nghĩa Hy Lạp hơn là một người yêu thích tiếng Latinh.

Sau vài năm, tôi đã tìm ra lý do đằng sau tất cả những thuật ngữ này. Thay vì khoe khoang khả năng học tập hay kiến thức, tôi thấy nhiều nhà tâm lý học hàn lâm mà tôi gặp đang cố gắng gây nhầm lẫn cho khán giả và che đậy sự thật rằng các thí nghiệm của họ không mang lại kết quả như mong đợi. Họ đặt ra những thuật ngữ mới để che đậy những thiếu sót trong nghiên cứu của mình. Tệ nhất là, họ đang tích cực tìm cách ngăn cản những người không thuộc câu lạc bộ, bộ lạc, cộng đồng của họ.

Tâm lý xã hội cũng quan sát điều tương tự về nguồn gốc và mục đích của tiếng lóng đường phố và argot, pidgins và creoles. Chúng nói về giao tiếp - và giao tiếp hiệu quả - nhưng chỉ giữa những người đã biết. Ngôn ngữ có thể là một công cụ mạnh mẽ trong việc xây dựng nhóm trong và ngoài nhóm. Nhưng trong thế giới kể chuyện của tổ chức - đặc biệt là cách kể chuyện được thúc đẩy bởi dữ liệu và số liệu thống kê - những người kể chuyện phải nỗ lực hết sức để thấy rằng biệt ngữ không có chỗ đứng. Một trong những Mad Men đầu tiên, David Ogilvy, nói: “Công việc kinh doanh của chúng tôi tràn ngập những kẻ ngốc cố gắng gây ấn tượng bằng cách sử dụng những thuật ngữ khoa trương.” Vấn đề xảy ra vào những năm 1940 tại Đại lộ Madison vẫn là vấn đề trong không gian ảo của thanh thiếu niên hai mươi tuổi.

Khi tôi từ học viện trở lại làm việc trong lĩnh vực truyền thông thương mại, tôi đã thề sẽ mang theo ba thứ bên mình: khả năng đọc, hiểu và truyền đạt đơn giản ý nghĩa thực sự của một bài báo nghiên cứu; một cơ sở thống kê, từ đó đã phát triển thành cách kể chuyện dựa trên dữ liệu; và hoàn toàn bác bỏ biệt ngữ bất cứ khi nào có thể: biệt ngữ - màn khói của sự bất an.

Kể từ năm 2000, Hiệp hội kể chuyện Vương quốc Anh đã tổ chức một sự kiện mang tên Tuần kể chuyện quốc gia, tổ chức này sử dụng để tổ chức các sự kiện trên khắp đất nước nhằm quảng bá truyền thống kể chuyện truyền miệng. Doanh nghiệp của tôi, Đại lý Insight, hỗ trợ sự kiện này hàng năm. Vào năm 2016, chúng tôi đã ủy quyền cho Đại học Sussex nói chuyện với nhiều chuyên gia tiếp thị về suy nghĩ của họ về biệt ngữ. Có lẽ không có gì đáng ngạc nhiên khi chúng tôi nhận thấy rằng họ không thích nó.

Chúng tôi cũng nhận thấy một cảm giác rất thực tế rằng cấu trúc doanh nghiệp thường tạo ra những thuật ngữ không thể tránh khỏi. Hoạt động kinh doanh hiện đại ngày càng phức tạp và mang tính kỹ thuật, và những đổi mới được nhắc đến thường là về lợi nhuận cận biên được tăng thêm trong phòng thí nghiệm hoặc bằng tài chính. Những người được phỏng vấn của chúng tôi nói rằng những người tạo ra những đổi mới thực sự có ý nghĩa thường không muốn những tiến bộ của họ bị giảm đi hoặc được giải thích bằng những thuật ngữ đơn giản. Giá như họ có thể gặp hoặc tuyển dụng Tiến sĩ Fred Marquis.

Nghiên cứu của chúng tôi kết luận rằng một số nhân viên tiếp thị và truyền thông, những người có nhiệm vụ kể những câu chuyện của công ty họ, có thể bị ngăn cản tiếp cận sự thật đơn giản về những gì mới. Kết quả là, những tiến bộ mà các công ty đưa ra thường bị chôn vùi dưới hàng núi thuật ngữ. Chúng không có được tác động tích cực như có thể đối với danh tiếng và hiệu quả hoạt động của công ty. Ngược lại trực giác - các nhà nghiên cứu tại Đại học Sussex của chúng tôi nhận thấy - một doanh nghiệp càng phức tạp và mang tính kỹ thuật thì R&D càng được chuẩn bị kỹ lưỡng để cho phép kể một câu chuyện đơn giản.

Kathy Klotz-Guest là người kể chuyện tiếp thị và là người sáng lập của Keep It Human, một công ty có sứ mệnh giúp các công ty biến cách tiếp thị thành những câu chuyện hấp dẫn, chân thực, nhân văn để khách hàng và nhân viên hành động. Nghe có vẻ quen? Kathy's đã đặt ra cụm từ thông minh “biệt ngữ monoxide”, lý luận: “Biệt ngữ không chỉ là sự lười biếng; đó là tiếp thị ô nhiễm không khí.” Phổ biến vì nó có thể được nói đến trong doanh nghiệp và tiếp thị của bất kỳ tổ chức nào, nó cũng thường được tìm thấy trong giới khoa học, y sinh và đặc biệt là giới học thuật. Yêu cầu tương đối gần đây đối với các nhà nghiên cứu là báo cáo và nêu rõ tác động của thế giới thực mà nghiên cứu của họ gây ra bên ngoài giới học thuật đang thay đổi điều này, nhưng sự thay đổi diễn ra chậm.

Tôi đã hoàn thành và trình bày nghiên cứu tiến sĩ của mình trong một tháng trong vòng ba năm, và phát hiện chính của nó là: mọi người liên tục say sưa vì họ không học được từ những điều tồi tệ xảy ra với họ khi họ say. Khá đơn giản phải không? Tôi có thể khiến bạn chán nản hàng giờ về các thao tác thử nghiệm mà tôi đã thực hiện, về các kích thích đã được kiểm chứng rõ ràng mà tôi đã sử dụng để tạo ra môi trường phòng thí nghiệm mô phỏng tốt nhất môi trường uống rượu tự nhiên hoặc về phân tích đa biến của các thử nghiệm phương sai mà tôi đã sử dụng để phân tích dữ liệu phức tạp hơn bộ. Thật vậy, tôi cho rằng có tới 70.000 trong số 125.000 từ trong luận án của tôi nằm trong phần kết quả. Nhưng bạn sẽ ngủ rất nhanh trước khi đọc đến chương thứ hai.

Với tư cách là một người kể chuyện, khoảnh khắc tuyệt vời nhất trong quá trình bảo vệ viva của tôi - và có lẽ là đỉnh cao trong quá trình tiến sĩ của tôi - là khi hai giám khảo của tôi nói: “Trước khi bắt đầu, chúng tôi có thể chúc mừng bạn về luận án không có biệt ngữ nhất mà chúng tôi từng đọc không?” Sau khi uống rượu để ăn mừng, họ tính toán rằng họ đã cùng nhau nghiên cứu 120 luận án tiến sĩ. Tôi không khẳng định đây là một công cụ lật trang, nhưng tôi rất vui vì nó tương đối không có biệt ngữ. Và do đó, một bài đọc tốt.

Một số nhà tiếp thị mà các nhà nghiên cứu ở Sussex của chúng tôi đã trò chuyện trong nghiên cứu về Tuần kể chuyện Quốc gia của chúng tôi cho biết họ sử dụng biệt ngữ để thể hiện kiến thức chuyên môn của mình và phát triển niềm tin với người tiêu dùng. Cựu hiệu trưởng trường Yale, Kingman Brewster, Junior đã nói rằng: “Biệt ngữ khó hiểu là dấu hiệu của một nghề nghiệp”. Kinh nghiệm cho thấy điều này là đúng, nhưng chúng ta cũng biết rằng mặc dù biệt ngữ có thể thể hiện kiến thức chuyên môn nhưng nó làm xói mòn niềm tin vào cách kể chuyện của tổ chức.

Người kể chuyện hôm nay và ngày mai

Sức mạnh song sinh của Dữ liệu lớn và truyền thông xã hội đang thay đổi cách ngày càng có nhiều người làm việc trong nền kinh tế tri thức.

Sự sẵn có rộng rãi của dữ liệu có nghĩa là nhiều người hơn có quyền truy cập - và cần thẩm vấn và chế ngự - dữ liệu bằng số liệu thống kê để phát triển trong công việc của họ. Nếu họ định thuyết phục mọi người trong và ngoài tổ chức của họ thực hiện một hành động cụ thể - nếu họ định thúc đẩy họ thay đổi hành vi một cách hiệu quả - thì họ có sẵn những công cụ thực sự mạnh mẽ để giúp xây dựng một bằng chứng hiệu quả. -dựa trên tường thuật.

Phương tiện truyền thông xã hội đã biến đổi các tổ chức. Họ đã chuyển từ các hoạt động hẹp, chỉ huy và kiểm soát, trong đó việc giao tiếp với các bên liên quan bên ngoài được thực hiện bởi một số rất ít người được chọn sang các tổ chức có hình thức tự do hơn nhiều, nơi có nhiều tiếng nói quan trọng hơn. Các tổ chức có cấu trúc và kín đáo theo truyền thống có thể phản đối điều này, nhưng người của họ đang bày tỏ ý kiến trên Twitter và Linkedln cũng như những nơi khác ngoài sự kiểm soát trực tiếp của tổ chức. Và nơi có nhiều tiếng nói quan trọng hơn - nơi đối thoại trong tổ chức đã được thay thế mãi mãi bằng con đường hai chiều nhiều hơn - việc kể chuyện trở thành một phần trách nhiệm của mọi người.

Trong môi trường mới này, việc dành riêng và giới hạn các kỹ năng cho các cá nhân và bộ phận cụ thể không còn ý nghĩa nữa.

Có, doanh nghiệp sẽ luôn cần bộ phận R&D để nghiên cứu và phát triển thế hệ sản phẩm, dịch vụ tiếp theo. Nhưng chúng tôi cần những người R&D phát triển thêm kỹ năng kể chuyện để định hình dữ liệu và số liệu thống kê làm nền tảng cho những đổi mới của họ thành những câu chuyện hấp dẫn, thuyết phục.

Có, các tổ chức sẽ luôn cần bộ phận truyền thông làm cầu nối liên lạc chính thức giữa tổ chức và công chúng. Nhưng những người thuộc giới marcomm cần nâng cao kỹ năng phân tích của mình để khai thác tiềm năng mà dữ liệu và số liệu thống kê mang lại để kể những câu chuyện dựa trên bằng chứng tốt hơn, có tác động hơn.

Hơn nữa, tôi đã thấy một mô hình trong đó bộ phận truyền thông hoặc tiếp thị (hoặc truyền thông tiếp thị) của một tổ chức đóng nhiều vai trò tư vấn hoặc hỗ trợ hơn là vai trò khẳng định tất cả thông tin liên lạc phải thông qua nó và chỉ nó. Làm việc với những nhà lãnh đạo tư tưởng trong tổ chức, họ chuẩn bị những nội dung mạnh mẽ, hấp dẫn và đầy cảm xúc để sau đó mọi người trong tổ chức được trao quyền sử dụng. Marcomms phân phối cái gọi là Bills Of Marketing (hoặc BOM) cho bất kỳ ai có thể tương tác với bất kỳ bên liên quan bên ngoài nào của tổ chức. Các BOM này chứa nội dung về cùng một chủ đề, được phân phối - chẳng hạn - trong một tờ báo trắng dài, một bài đăng trên blog, các bản tóm tắt 50 từ cho Linkedln, các trích dẫn từ các nhà lãnh đạo tư tưởng, các tweet, số liệu thống kê sát thủ, sự kiện và các bản ghi âm. Những người được trao quyền sẽ chọn nội dung họ cần - theo định dạng và độ dài họ cần - và bắt đầu giao tiếp. Nó giống như Blair, Mandelson và thẻ cam kết mới của Đảng Lao động - thậm chí còn hơn thế nữa.

Nơi mà thế giới hỗn hợp, mới đầy dũng cảm này sẽ phải chạy nhanh nhất là phát triển kỹ năng.

Những người có vai trò hướng ngoại hơn cần được đào tạo về phân tích - trong việc tìm kiếm và chắt lọc những câu chuyện hay trong dữ liệu.

Những người có vai trò hướng nội, phân tích, thuộc loại R&D cần được đào tạo về cách kể chuyện - cách sử dụng dữ liệu và số liệu thống kê mà họ quen thuộc hơn để kể những câu chuyện hay hơn, nhân văn hơn, giàu cảm xúc hơn. Những câu chuyện thực sự khiến mọi người phải hành động. Những câu chuyện làm cho tổ chức trở nên sống động trong tâm trí và trí tưởng tượng của những người mà tổ chức muốn gây ảnh hưởng.

Đào tạo là một cách tiếp cận. Chia sẻ công việc và hoán đổi công việc là hai điều nữa. Và một điều mà tôi mới bắt đầu nghe nói đến liên quan đến việc R&D gửi các đại sứ phân tích đến các cuộc họp truyền thông tiếp thị thường xuyên và các hoạt động truyền thông tiếp thị sẽ mang lại lợi ích cho R&D. Sự hợp tác chéo thậm chí có thể được thực hiện bằng những cơ chế đơn giản như các buổi uống cà phê buổi sáng và trà chiều bắt buộc mà các tổ chức như khoa tâm lý của Hội đồng Nghiên cứu Y khoa tại Cambridge áp đặt cho các thành viên của mình - dù là cấp cao - vài thập kỷ trước. Lý do duy nhất để không tham dự là ra khỏi tòa nhà hoặc chạy thử nghiệm.

Thế giới kể chuyện mới của tổ chức không yêu cầu mọi người phải thực hiện chính xác chức năng giống nhau trong công việc của mình. Một số sẽ luôn quan tâm hơn và có khả năng sáng tạo câu chuyện, trong khi những người khác sẽ luôn thoải mái hơn với dữ liệu và số liệu thống kê. Nhưng điều mà cách tiếp cận kết hợp này cần đảm bảo là mọi người đều biết nhiều hơn về lý do tổ chức tồn tại và điều gì làm cho tổ chức đó trở nên khác biệt; họ có thể sử dụng dữ liệu do tổ chức tạo ra để xây dựng nền tảng cho những câu chuyện tuyệt vời; cuối cùng, họ nên

có khả năng sáng tác và kể những câu chuyện này. Do đó, các tổ chức sẽ cảm thấy như họ đang làm việc hướng tới một mục đích chung và nhiều tiếng nói quan trọng hơn sẽ có nhiều khả năng được gửi đi trong tin nhắn hơn.

Tổng hợp

Phân tích và kể chuyện là những kỹ năng xác định được yêu cầu khi ngày càng có nhiều người tham gia trong nền kinh tế tri thức.

Cả hai ngành cần phải hợp nhất và nói ngôn ngữ của nhau.

Nhà giáo dục sức khỏe người Úc Lisa Samuels đã đúng khi nói rằng những người trong trò chơi gây ảnh hưởng không nên cố gắng thuyết phục người khác chấp nhận một lối suy nghĩ mới. Điều đó chỉ dẫn đến một phản ứng phòng thủ cố thủ và bị từ chối.

Về mặt lịch sử, những người thuộc kiểu phân tích tin rằng những người kể chuyện sẽ bỏ qua dữ liệu và số liệu thống kê của họ, trong khi những người kể chuyện lại cảm thấy thất vọng vì các nhà phân tích không thể diễn đạt những đột phá của họ một cách rõ ràng.

Câu chuyện về cách các nhà nghiên cứu tại Imperial College phát triển túi trà hình kim tự tháp PG Tips là một trường hợp điển hình về cách xây dựng một câu chuyện tuyệt vời dựa trên dữ liệu.

Trở thành chuyên gia về một lĩnh vực nào đó có một nhược điểm lớn: Lời nguyền của Kiến thức.

Lời nguyền Tri thức chỉ ra rằng bạn càng biết nhiều thì bạn càng có xu hướng viết và nói kém rõ ràng. Không thể học được kiến thức chuyên môn.

Điều quan trọng trong cách kể chuyện dựa trên dữ liệu là bạn phải học tập nhẹ nhàng và giải thích rõ ràng, dễ hiểu.

Lời nguyền tri thức bộc lộ sự thiếu đồng cảm của người kể chuyện.

Việc che giấu câu chuyện của tổ chức bằng biệt ngữ khiến cho tổ chức đó có rất ít khả năng thành công với tiềm năng tối đa của mình.

Bài viết bị nhiễm Lời nguyền Tri thức sẽ đẩy các cộng tác viên, người ủng hộ và khách hàng tiềm năng vào vòng tay của những đối thủ cạnh tranh, những người quan tâm nhiều hơn đến cách kể chuyện của họ.

Biệt ngữ là một màn khói dựng lên sự bất an để ngăn cản người khác. Nên tránh bằng mọi giá, đặc biệt khi kể chuyện bằng dữ liệu và số liệu thống kê.

Biệt ngữ làm xói mòn niềm tin vào cách kể chuyện của tổ chức.

Dữ liệu lớn và phương tiện truyền thông xã hội có nghĩa là các nhà phân tích cần trở thành người kể chuyện giỏi hơn và người kể chuyện trở thành nhà phân tích giỏi hơn.

Không phải mọi người đều cần làm những công việc giống nhau, nhưng đào tạo, hoán đổi công việc và đại sứ từ phân tích đến kể chuyện - từ R&D đến truyền thông tiếp thị - và ngược lại có thể giúp các tổ chức làm việc cùng nhau tốt hơn. Mọi người đều hiểu mục đích của họ.

Thay vì nhất quyết phải nói tất cả, các chức năng truyền thông tiếp thị tiến bộ giờ đây cung cấp cho mọi người trong tổ chức Bills Of Marketing mà tất cả những người được trao quyền có thể sử dụng để đối thoại với các bên liên quan bên ngoài và phương tiện truyền thông ở định dạng phù hợp với họ.

Hãy thử đi: Chỉ số sát thủ

Điểm dữ liệu quan trọng nhất xác định và mô tả tổ chức của bạn là gì? Xem dữ liệu yêu thích và hiện tại mà tổ chức của bạn đưa ra phạm vi công cộng. Trên trang web của bạn. Trong thông cáo báo chí của bạn. Trong blog và phương tiện truyền thông xã hội của bạn.

Bạn có tin rằng tổ chức của bạn là một người kể chuyện hiệu quả dựa trên dữ liệu không? Nó có dẫn đến dữ liệu không? Liệu nó chỉ sử dụng đúng lượng dữ liệu hay quá nhiều? Bạn sẽ thay đổi chiến lược kể chuyện dựa trên dữ liệu của tổ chức mình như thế nào?

Khi bạn đã tìm thấy chỉ số sát thủ, hãy bắt đầu giao lưu và chia sẻ nó với đồng nghiệp. Và xem mất bao lâu trước khi thông tin quay trở lại với bạn.

Câu chuyện dựa trên dữ liệu

Lái xe an toàn nhất

Tổ chức là gì?

AVIVA

Thương hiệu là gì?      

Bảo hiểm xe hơi

Chiến dịch là gì?

Lái xe an toàn nhất

Câu chuyện là gì?

AVIVA đã sử dụng một trò chơi dựa trên ứng dụng để thúc đẩy khách hàng thực
hiện hành vi lái xe tốt hơn và an toàn hơn.

Dữ liệu đã dẫn dắt câu chuyện như thế nào?

Ứng dụng đã thu thập dữ liệu lái xe thực tế của hàng nghìn người đã tham gia,
cho phép AVIVA xếp hạng và xếp hạng các nhóm gia đình/bạn bè đã tham gia
thử thách, báo cáo về xu hướng giữa các loại tài xế khác nhau và
cung cấp thông tin tốt hơn cho nhóm chính sách của họ về hành vi thực tế của tài xế. cư xử
trên đường.

Kết quả của chiến dịch là gì?

Tư duy lãnh đạo trong lĩnh vực an toàn đường bộ, tham gia tích cực với
hạng mục được cân nhắc thấp, xác nhận phí
bảo hiểm mang thương hiệu AVIVA.

Bảo hiểm là loại có lãi suất thấp và bảo hiểm xe máy là sản phẩm có lãi suất thấp. Hầu hết mọi người đều coi nó là một tội ác cần thiết, một thứ cần phải được giải quyết và trả giá. Sau khi được sắp xếp, nó thường bị bỏ qua cho đến khoảng thời gian gia hạn. Nhóm tuổi duy nhất mà loại sản phẩm này được quan tâm nhiều là giới trẻ - đặc biệt là nam thanh niên - trong độ tuổi 17-25, những người mà phí bảo hiểm cực kỳ đắt đỏ. Điều này là do

nam thanh niên thường lái xe nhanh hơn, gặp nhiều rủi ro hơn, gặp nhiều tai nạn hơn... và do đó đưa ra nhiều yêu cầu bồi thường hơn. Ồ, và cả cha mẹ của những tài xế trẻ - đặc biệt là nam thanh niên - những người thường phải đóng góp một phần hoặc toàn bộ chi phí cho những khoản phí bảo hiểm cao ngất trời này.

Sự quan tâm đến danh mục bảo hiểm đã bị xâm chiếm trong mười năm qua bởi sự ra đời và phát triển mạnh mẽ của các trang web so sánh giá (PCW): các công ty ở Anh như Go Compare, Compare the Market (Meerkat) và Nhầm lẫn.com . Sự cạnh tranh gay gắt giữa các PCW - bao gồm một số ngân sách tìm kiếm kỹ thuật số và truyền hình lớn nhất so với bất kỳ nhà quảng cáo nào trong nước - đã biến thị trường bảo hiểm thành hàng hóa một cách hiệu quả, khiến giá gần như trở thành điểm khác biệt duy nhất trong một thị trường bão hòa. Hầu hết các hợp đồng bảo hiểm xe máy đều được mua sau khi nghiên cứu và thường được chuyển hướng ngay lập tức từ PCW.

Điều này đã đặt ra câu hỏi về vai trò của thương hiệu trong các công ty bảo hiểm. Tất nhiên, điều quan trọng đối với các công ty bảo hiểm là phải có nhận thức về tên tuổi và nhận diện thương hiệu khi tên của họ xuất hiện trên các hợp đồng bảo hiểm tổng hợp của PCW. Không phải mọi khách hàng - kể cả những chàng trai trẻ đang tuyệt vọng - đều mua hàng chỉ dựa vào giá cả và giá cả. Giá trị và tầm vóc thương hiệu vẫn được tính vào danh mục - đặc biệt đối với những thương hiệu từ chối bán hàng qua PCW - ngay cả khi lãi suất thấp. Nhưng PCW không chỉ biến thị trường thành hàng hóa. Khi làm như vậy, họ đã mang đến cho các doanh nghiệp bảo hiểm có thương hiệu một cuộc khủng hoảng hiện hữu.

Các công ty bảo hiểm có thương hiệu đã bắt đầu chống trả. AVIVA đã từ bỏ và đồng thời tận dụng phong cách gia trưởng, hơi lỗi thời là “công ty bảo hiểm biết rõ nhất” để biến thành một thương hiệu hiền triết, tích cực hơn nhiều, đồng nghĩa với việc khuyến khích và khen thưởng việc lái xe an toàn hơn. Và điều đó đã được thực hiện một phần không nhỏ thông qua chiến dịch kể chuyện đa kênh, dựa trên dữ liệu.

Đầu năm 2016 - luôn là thời điểm ồn ào trong năm đối với ngành bảo hiểm, sau khi kết thúc tháng vào dịp Giáng sinh - AVIVA đã phát động một chiến dịch tích hợp mới mang tên Thử thách lái xe AVIVA. Một quảng cáo truyền hình đầu tiên đã giới thiệu gia đình Joliffe-Austin đến từ Newport ở Hoa Kỳ, những người nằm trong số những người đầu tiên chấp nhận thử thách (gợi ý - tại sao bạn lại không?). Điều này đi kèm với nội dung được cung cấp thông qua các trang truyền thông xã hội, bao gồm Facebook, YouTube và Twitter.

Quảng cáo dài một phút kể câu chuyện gia đình Joliffe-Austins đối đầu nhau như thế nào để xem ai là người lái xe an toàn nhất trong gia đình họ bằng ứng dụng ổ đĩa AVIVA (gợi ý - tại sao bạn không tải xuống?). Trong 60 giây ngắn ngủi, chúng tôi được tiếp xúc với những định kiến về giới tính và tuổi tác trong gia đình này - và có lẽ ở nhiều gia đình khác - về việc ai sẽ là người lái xe tốt hơn. Những đứa trẻ, cha mẹ hoặc ông bà. Đàn ông hay đàn bà. Người thận trọng hoặc kẻ có thể quan tâm đến ma quỷ.

Ứng dụng đo lường việc lái xe trong 200 dặm và sau đó cho điểm lái xe an toàn trên thang điểm 10 dựa trên các góc cua, phanh và tăng tốc. Điều thông minh trong chiến dịch kể chuyện dựa trên dữ liệu này là cách AVIVA thúc đẩy người lái xe quan tâm đến vấn đề lái xe an toàn hơn - và quan tâm đến AVIVA - bằng cách biến việc lái xe an toàn hơn thành một trò chơi. Cơ hội tổ chức một cuộc thi với gia đình và bạn bè là một sáng kiến thông minh và mang tính nhân văn, nhưng thực tế không cần thiết phải tổ chức một cuộc thi cùng với bất kỳ ai khác. AVIVA tuyên bố rõ ràng trên trang web của mình trong việc thúc đẩy tải xuống ứng dụng của mình rằng họ hy vọng rằng 40% tài xế đạt điểm 7,1 trở lên trên 10 sẽ nhận được trung bình £ 170 một năm hoặc hơn từ bảo hiểm xe hơi toàn diện với AVIVA.

Điều thông minh nữa của chiến dịch này là nó sử dụng dữ liệu và số liệu thống kê mà AVIVA có thể thu thập từ ứng dụng viễn thông để mang lại khoản tiết kiệm trực tiếp cho khách hàng của mình. Bằng cách khuyến khích hiệu suất lái xe tốt hơn nhằm hưởng lợi từ việc giảm chi phí bảo hiểm, khách hàng được yêu cầu tiếp tục lái xe an toàn để tiếp tục được hưởng lợi từ khoản tiết kiệm bảo hiểm.

Nhưng AVIVA không chỉ quan tâm đến việc thu thập dữ liệu về hiệu suất lái xe của khách hàng để thưởng cho những người có hành vi lái xe xứng đáng được giảm phí bảo hiểm. Bằng cách có hàng nghìn tài xế sử dụng ứng dụng của mình, những tài xế được yêu cầu đăng ký hồ sơ nhân khẩu học dựa trên mã định danh và thiết bị duy nhất của họ, AVIVA có thể có được bức tranh về cách các loại tài xế khác nhau đang lái xe mà không cần phải tốn chi phí cài đặt tốn kém. hộp đen trong xe của người lái xe. Cảm biến chuyển động và hệ thống theo dõi GPS được tích hợp trong điện thoại thông minh sẽ loại bỏ nhu cầu về bất kỳ phần cứng nào do AVIVA tài trợ. Phần cứng đã được khách hàng và người dùng ứng dụng của AVIVA mua dưới dạng điện thoại thông minh của họ.

Dữ liệu có thể được sử dụng cho mọi mục đích, bao gồm cả những mục đích liên quan đến kể chuyện dựa trên dữ liệu. AVIVA có thể sử dụng nó để nêu bật ai - không chỉ trong mỗi gia đình mà còn ở từng khu vực hoặc thành phố truyền hình, với đủ số người sử dụng ứng dụng - là loại tài xế an toàn nhất. Và ai là người kém an toàn nhất. Bằng cách tổng hợp các kết quả ở cấp khu vực và quốc gia, các bộ phận chính sách và thiết lập phí bảo hiểm của AVIVA có thể truy cập vào dữ liệu nhiều hơn, tốt hơn và cập nhật hơn về những người lái xe trong thời gian được AVIVA bảo hiểm hơn bao giờ hết. Và vì tất cả dữ liệu này nhất thiết phải được ẩn danh nên sẽ không có nguy cơ xảy ra đối với từng người lái xe khi dữ liệu nhận dạng cá nhân (còn gọi là PII) có đính kèm tên của họ sẽ bị mất hoặc được chuyển cho bất kỳ bên thứ ba nào khác.

Nhìn chung, việc tham gia Thử thách lái xe AVIVA là một cái giá nhỏ để trả cho bảo hiểm ô tô rẻ hơn, lái xe an toàn hơn và cảm giác ấm áp về một doanh nghiệp bảo hiểm có thương hiệu vốn nằm ở vị trí khá thấp trong danh sách quan tâm hoặc cân nhắc đối với nhiều người. nhiều năm trước.

Ghi chú

1 htt p://bit.l v/2j 071nx

2 http://huff.to/2nZwXwo

3 Tom Baker là ai trên trái đất? - Tự truyện (1998). HarperCollins.

4 http://ind.pn/2omn QYT

5 http://bit.lv/ 2oU i TxA

6 www.zeetta.com/our-stor v/

6

Nói chuyện với con người

chúng ta đều làm công việc bán hàng, và bán hàng không chỉ là bán hàng... chúng ta cần xem xét việc bán hàng theo nghĩa rộng hơn - thuyết phục, gây ảnh hưởng và thuyết phục người khác.

Daniel Pink (2013), Bán Là Con Người

Fustian Flummery và Flapdoodle

Có một sự thật hiển nhiên kỳ lạ trong truyền thông doanh nghiệp là ngay khi họ được yêu cầu viết “cho” hoặc “với tư cách” một tổ chức, những cá nhân có tài hùng biện hoàn hảo thường sử dụng một sổ đăng ký chưa bao giờ được thốt ra từ miệng con người. Nó như thể bị thu hút bởi ánh đèn sân khấu làm tê liệt những người thường rõ ràng và sáng suốt để bắt đầu nói chuyện ngớ ngẩn và thuốc phiện, baderdash và baloney, và tất cả những điều vô nghĩa khác được bảng thuật ngữ trực tuyến từ Phronistery ghi lại một cách tuyệt vời ở đây. -

ackamarackus - khỉ đầu chó - Balderdash - ballyhoo - baloney - bambosh - bilge - blague - blarney - bletherskate - brimborion - bugaboo - buncombe - Bun - bushwa - cack - claptrap - clatfart - codswallop - effutiation - eyewash - fadoodle - falderal - fandangle

- fiddlededee - fiddle-faddle - flam - flannel - flapdoodle - flimflam

- flummadiddle - flummery - fribble - fustian - galbanum - galimatias - gammon - vô nghĩa - Grimgribber - Haver - hibber- gibber - hogwash - hooey - humbug - jabberwock - jiggery-pokery - kilter - kidology - linsey-woolsey - mì ống - malarkey - đạo đức

- mullock - mumbo-jumbo - narrischkeit - nugament - phonus- bolonus - piddle - nước rửa heo - poppycock - sang trọng - quatsch - rannygazoo - razzmatazz - đại hoàng - quiz-me-ree - rottack - schmegeggy - shuck - skittles - slipslop - rau chân vịt - mực - nói nhảm - taradiddle - tarradiddle - tootle - tosh - trumpery - twaddle

Khi tiếng Anh là một công cụ mạnh mẽ, đa dạng và đầy màu sắc như thế này, thì tại sao chức năng kể chuyện có tổ chức lại khiến mọi người không thể sử dụng ngôn ngữ cho mục đích chính của nó một cách vô vọng và bất lực: giao tiếp và truyền đạt các khái niệm phức tạp và thường trừu tượng một cách rõ ràng và cô đọng. ? Thử thách này thường đặc biệt gay gắt đối với những người sử dụng dữ liệu và số liệu thống kê làm nền tảng cho câu chuyện của tổ chức họ. Bây giờ chúng ta hãy xem xét một số lý do tại sao bài phát biểu của công ty thường không đạt mục đích và một số cách bạn có thể đảm bảo rằng các phát biểu của mình có thể được trình bày ít rườm rà hơn.

Tâm lý - Đối với nhiều người, việc phát biểu hoặc thuyết trình trước khán giả khiến họ đổ mồ hôi lạnh. Họ cảm thấy trần trụi - hoặc họ thà khỏa thân đi qua nơi làm việc còn hơn phải đứng lên và nói chuyện với đồng nghiệp, với các bên liên quan trong nội bộ hoặc bên ngoài. Nỗi sợ hãi này còn lan rộng đến việc viết về tổ chức của họ, ngay cả khi họ có thời gian và kiểm tra và cân bằng những người khác để đánh giá và cải thiện bản sao của họ. Chính hành động được yêu cầu cam kết điều gì đó bằng lời nói đã tước đi khả năng của một số người để làm những gì vốn có đối với họ kể từ khi họ lần đầu tiếp thu ngôn ngữ xung quanh khi còn nhỏ.

Lời khuyên hàng đầu: Nếu bạn đang viết cho một dòng tweet, một bài đăng, một blog, một trang web hay một tờ báo, hãy nói to những gì bạn viết. Nghe có giống con người không? Bạn có hiểu nó nếu bạn nghe nó?

Áp lực thời gian - Người phát ngôn của công ty thường phải chịu áp lực rất lớn về thời gian, từ các nhà báo, blogger, sếp và đồng nghiệp trong việc tạo ra bản sao và nội dung. Nó có thể là để trả lời các câu hỏi cụ thể. Có thể là do thời hạn xuất bản. Có thể là do đồng nghiệp vắng mặt đột ngột và nhiệm vụ được giao cho bạn. Có thể là do nếu bạn không thể đưa ra câu trả lời, người yêu cầu nội dung sẽ đi nơi khác - đến một đối thủ cạnh tranh hoặc đối thủ. Những áp lực này gia tăng đáng kể trong thế giới truyền thông xã hội và kỹ thuật số của chúng ta, nơi phản ứng kịp thời đối với một dòng tweet thù địch có thể dập tắt một câu chuyện và ngăn chặn nó, trong khi một câu chuyện chậm trễ có thể đổ thêm dầu vào ngọn lửa khủng hoảng.

Nghịch lý thay, áp lực thời gian cũng có thể buộc mọi người phải viết nhiều từ hơn nếu họ được phép có nhiều thời gian hơn để viết đúng từ. Nhiều từ hơn, nhưng thường nhiều, ít rõ ràng hơn. Như Winston

Churchill, Mark Twain và Oscar Wilde đều được cho là đã nói: “Lẽ ra tôi sẽ viết cho bạn một bức thư ngắn hơn, nhưng tôi không có thời gian”.

Mẹo hàng đầu: Thiết lập mức độ ưu tiên tuyệt đối của yêu cầu sao chép, nhận xét hoặc nội dung ngay khi bạn nhận được. Hãy chấp nhận sự chuyên chế của việc khẩn cấp thay vì việc quan trọng cho đến khi bạn giải quyết được vấn đề thực sự quan trọng.

Các chuẩn mực dự kiến - Một phần thông qua việc quan sát cách các công ty/chính trị gia/tổ chức thường nói chuyện, một phần thông qua tranh biếm họa và châm biếm, và một phần vì giao tiếp theo truyền thống là một chức năng được thực hiện bởi một số lượng hạn chế người trong một tổ chức, nên sẽ có một chuẩn mực dự kiến về những gì cách nói chuyện của công ty nên như thế nào. Một đại diện ký ức dân gian, nếu bạn thích. Trong khi điều này đang thay đổi nhờ tốc độ của mạng xã hội và thực tế là ngày càng có nhiều tiếng nói quan trọng, thì bức tranh biếm họa về các bài phát biểu của công ty vẫn tiếp tục tồn tại.

Chuẩn mực dự kiến của cách nói của công ty hơi vụng về và ngớ ngẩn. Nó đến từ những người mặc vest, vui vẻ sử dụng những từ dài và những câu dài hơn để truyền tải một thông điệp không nói lên điều gì một cách hiệu quả. Thực tế là ngày càng có nhiều người thúc đẩy và thu hút sự chú ý thông qua các kênh và nền tảng xã hội đang có tác động tích cực đến tiếng nói của công ty. Nó cũng giúp sửa chữa những chuẩn mực thường bị sai sót trong cách kể chuyện của tổ chức. Cả hai đều trở nên nhanh chóng và giản dị hơn - con người hơn, không phải sự thô lỗ.

Mẹo hàng đầu: Tìm hiểu những gì một công ty hoạt động và hiệu quả trên Twitter nói qua đó, nhiều hơn những gì công ty đó nói trong báo cáo thường niên. Điều đó có nghĩa là những tổ chức đã thực sự nắm vững cách nói chuyện với con người có thể làm như vậy ở mọi kênh và phương tiện mà họ tùy ý sử dụng.

Cơ cấu tổ chức - Ở đây tôi không có ý nói đến các phòng ban và các phòng ban - mặc dù những điều này thường có thể là nguồn gốc của chứng rối loạn đa nhân cách trong công ty và những tiếng nói khác nhau - đôi khi xung đột hoặc cạnh tranh. Không, đúng hơn, ý tôi là tổ chức là những khái niệm trừu tượng, có các quy tắc và quản trị, chuẩn mực và quy ước. Tuy nhiên, về cơ bản, bất kỳ tổ chức nào - một công ty, một bộ phận học thuật, một tổ chức phi chính phủ hoặc tổ chức từ thiện - đều là một tập hợp những con người làm việc cùng nhau vì một mục đích chung. Đúng, những gì họ làm có thể được hỗ trợ ở mức độ lớn hơn hoặc ít hơn bởi công nghệ; Spotify phụ thuộc nhiều hơn vào công nghệ để cung cấp những gì mình làm hơn là Hiệp hội Nghệ thuật Hoàng gia, nhưng cả hai sẽ chẳng là gì nếu không có người của mình. Và mọi người đạt được mọi thứ bằng cách thuyết phục người khác làm theo họ - bằng cách thúc đẩy họ thông qua những lời kêu gọi cảm xúc và dựa trên bằng chứng.

Lời khuyên hàng đầu: Hãy nhận ra rằng, cho dù có giàu công nghệ và dựa trên dữ liệu đến đâu, tất cả các tổ chức đều có con người và mọi người đưa ra quyết định. Họ có thể được hướng dẫn bởi dữ liệu và số liệu thống kê, nhưng sẽ không có quyết định nào được đưa ra nếu không có mục đích và động lực hướng dẫn. Vì vậy, hãy sử dụng những lý lẽ thu hút mọi người - giữa con người với con người - cân bằng giữa bằng chứng với cảm xúc và sự đồng cảm. Thuật toán quan trọng nhưng không bằng tính nhân văn.

Sợ những hậu quả không lường trước được - Phản ứng đúng hay sai có thể gây ra những hậu quả sâu sắc, hạn chế sự nghiệp. Nói hoặc viết sai nội dung sai người hoặc sai nền tảng và bạn có thể khiến giá cổ phiếu của công ty sụt giảm hoặc khiến tổ chức của bạn gặp rắc rối hợp pháp. Trong những trường hợp này, có một số xu hướng cần chú ý. Nói nhiều thì dễ. Bạn được yêu cầu đưa ra một con số hoặc một số liệu thống kê và bạn sẽ đưa ra một ngọn núi để đáp lại. Bạn nghĩ mình đang giúp ích nhưng thực ra bạn đang ném hết dữ liệu xấu này đến dữ liệu tốt khác. Thay vì sử dụng ngôn ngữ đơn giản, dễ hiểu, bạn rơi vào những biệt ngữ và danh sách gây tò mò về cách nói của công ty, xếp chồng danh từ trừu tượng vào thuật ngữ kỹ thuật. Trên thực tế, bạn đang chẳng giúp được ai và càng lúc càng tỏ ra ngu ngốc hơn. Dừng lại.

Lời khuyên hàng đầu: Nói những gì bạn cần và không cần nói thêm. Học cách yêu thích âm thanh của sự im lặng. Đừng đổ thêm dầu vào lửa bằng cách nói nhiều hơn nữa khi bạn đã trả lời được câu hỏi.

Lập kế hoạch kém - Khi bạn đang tìm cách kiểm soát luồng thông tin, đặc biệt là thông qua chu kỳ tin tức và mạng xã hội 24/7, bạn cần nhận ra rằng quan điểm của tổ chức của bạn sẽ rất hiếm khi là quan điểm duy nhất hoặc chi phối câu chuyện điều đó cuối cùng đã được kể. Điều này đúng, ngay cả khi câu chuyện bắt đầu bằng một cuộc khủng hoảng (hoặc một thành công đáng kinh ngạc) do những gì tổ chức của bạn đã nói hoặc làm. Sẽ có các đối thủ cạnh tranh và đồng nghiệp, cơ quan quản lý, cơ quan đại diện và/hoặc thương mại, chính trị gia, học giả và tất cả các bên liên quan khác có thể làm cho câu chuyện trở nên tốt hơn hoặc khác biệt hơn hoặc tiếp tục cháy bỏng.

Lời khuyên hàng đầu: Ngay cả khi đang gặp khủng hoảng, hãy dành thời gian để lên kế hoạch cho những gì bạn sẽ nói. Hãy đủ đồng cảm để hiểu người khác muốn gì và cần gì ở bạn, đồng thời đừng ném những con số hoặc thông tin thực tế vào vấn đề - chẳng hạn như về việc bạn đang làm việc xuất sắc ở mọi nơi ngoại trừ nơi đang xảy ra khủng hoảng - để cố gắng chuyển hướng sự chú ý. Hãy xem xét tác động của mọi phản hồi mà bạn có thể đưa ra và kiểm tra với một thành viên trong nhóm của bạn xem điều bạn sắp nói có chân thực và nhân văn hay không.

Biệt ngữ - Chúng tôi đã xem xét tác động của Lời nguyền Tri thức một cách chi tiết trong Chương 5 . Hiện tượng này - khiến bạn khó có thể giải thích một cách đơn giản những điều bạn biết một cách chi tiết - thường khiến những người kể chuyện trong tổ chức nghe như thể họ đang nói một ngôn ngữ khác. Họ sử dụng các chi tiết kỹ thuật và thuật ngữ như thể mọi người đều hiểu chúng. Họ thoải mái đưa dữ liệu và số liệu thống kê vào cuộc trò chuyện hoặc bản sao của mình vì chắc chắn bất kỳ ai cũng có thể thấy mức độ liên quan của chúng, cách họ xây dựng câu chuyện.

Lời khuyên hàng đầu: Loại bỏ biệt ngữ. Giả sử bạn không có kiến thức về lĩnh vực chuyên môn của mình. Sử dụng dữ liệu và số liệu thống kê làm cơ sở lý luận và nền tảng cho câu chuyện bạn đang kể, nhưng đừng bao giờ dẫn dắt chúng hoặc sử dụng chúng làm câu chuyện. Tường thuật dựa trên bằng chứng sẽ hiệu quả và có tác động hơn so với những câu chuyện của tổ chức dựa trên không khí mỏng manh hoặc nóng bỏng. Nhưng chính sự hiện diện của dữ liệu ở chế độ nền, dữ liệu có thể được đưa ra theo yêu cầu nếu người hỏi quan tâm và hỏi, “Hãy kể cho tôi biết thêm…”, mới quan trọng. Không phô trương hoặc nói chuyện như thể bạn đang cố gắng thuyết phục người khác phải phục tùng bằng những con số, con số, con số. Mặc dù bạn có thể cho phép mình có một con số hoặc chỉ số sát thủ để dẫn dắt một câu chuyện, miễn là nó thực sự như vậy.

Ngôn ngữ của thống kê - Một trong những điều thú vị của dữ liệu và thống kê là chúng là một cách kể chuyện cực kỳ cô đọng và cô đọng. Có rất nhiều thứ được gói gọn trong những con số được nén lại từ hàng triệu hoặc hàng tỷ hàng dữ liệu. Nhưng hãy cẩn thận. Số liệu thống kê có những biệt ngữ và tốc ký riêng, và đó là một phương ngữ mà nhiều người không hiểu hoặc cố tình bỏ qua. Điều này có thể nguy hiểm. Ví dụ, ngay cả một số nhà văn khoa học và y tế trên các hãng tin tức hàng đầu cũng có rất ít hoặc không hiểu hoặc tôn trọng các khái niệm về rủi ro tương đối và tuyệt đối. Thuật ngữ “có ý nghĩa thống kê” thường bị nhầm lẫn với từ “có ý nghĩa” không chuyên. Tại sao tờ Daily Mail lại thường xuyên lật qua lật lại giữa “caffeine gây ung thư” và “caffeine chữa khỏi bệnh ung thư” trong các bản tin sức khỏe của mình? Còn lời giải thích nào khác về lâu dài mà bác sĩ Andrew Wakefield đã đưa ra khi ông cố gắng kết nối vắc-xin MMR với bệnh tự kỷ?

(http://senseaboutscience.or g ) đặt ra trong việc báo cáo tin tức, dữ liệu và nghiên cứu khoa học. Hãy thận trọng về cách bạn trình bày kết quả nghiên cứu hoặc phân tích. Khi báo cáo dữ liệu về sức khỏe, thử nghiệm thuốc và tác động môi trường, hãy đảm bảo rằng dữ liệu đó không bị cố ý giải thích sai, đặc biệt là “tầm quan trọng” của các phát hiện. Nếu một thành viên trong gia đình bị ốm do tiêu chuẩn vệ sinh của cửa hàng thức ăn nhanh thì đó là một câu chuyện (và rất “có ý nghĩa” đối với họ). Nhưng nếu - để đáp lại - người phát ngôn của công ty cung cấp dữ liệu thô hoặc số lượng lây nhiễm dự kiến từ e-coli hoặc salmonella khi họ phục vụ hàng triệu bữa ăn mỗi ngày, thì đó là một cuộc khủng hoảng toàn diện và giá cổ phiếu sụt giảm. Hãy sáng suốt và thông cảm.

B2B, B2C hay cái gì đó hoàn toàn khác?

Các doanh nghiệp và thương hiệu hướng tới người tiêu dùng hiểu rõ tầm quan trọng của việc nói chuyện bằng giọng nói con người với khách hàng của họ: nói chuyện như người này với người khác. Nhiều thương hiệu tiêu dùng có những tính cách được xác định rõ ràng, thường bắt nguồn từ các nguyên mẫu Jungian - mặc dù đó là một câu chuyện khác (và của người khác). Tiếng nói của con người từ lâu đã được các thương hiệu tiêu dùng - còn gọi là doanh nghiệp với người tiêu dùng hay B2C - sử dụng để truyền thông nhằm tiếp cận khách hàng một cách trực tiếp, thông qua quảng cáo, hoạt động quan hệ công chúng và ngày càng nhiều là truyền thông xã hội. Khi thực hiện đúng, công ty hoặc thương hiệu sẽ nói bằng một giọng nói mạch lạc, duy nhất có thể nhận ra ngay lập tức. Apple, easyjet và Disney đều là những ví dụ điển hình cho B2C do con người thực hiện.

Nói chuyện trực tiếp với người tiêu dùng về những mặt hàng tiêu dùng là một khía cạnh của giao tiếp B2C hiệu quả. Song song với sự ra đời và phát triển của mạng xã hội, nhiều doanh nghiệp và thương hiệu B2C đã học cách mở rộng khả năng giao tiếp với con người trên tất cả các hoạt động giao tiếp của họ, giao dịch với tất cả các nhóm bên liên quan bên ngoài. Điều này bao gồm trong quan hệ nhà đầu tư của họ (giao dịch với các nhà đầu tư, nhà phân tích và Thành phố), trong các vấn đề công cộng của họ (giao dịch với các nhà lập pháp và cơ quan quản lý) và trong giao tiếp nghề nghiệp của họ (giao dịch với các doanh nghiệp đối tác, khách hàng thương mại và hiệp hội thương mại).

Trong nhiều trường hợp, một doanh nghiệp B2C giao tiếp với các nhóm bên liên quan bên ngoài ngoài khách hàng của họ phải truyền đạt thông tin phức tạp, kỹ thuật, giàu dữ liệu, được cung cấp bởi nghiên cứu và phân tích. Những người làm điều này tốt nhất sử dụng cùng một giọng nói của con người, đăng ký giống như cách họ làm trong giao tiếp trực tiếp với người tiêu dùng. Nhiều doanh nghiệp B2C đã xác định và bày tỏ mục đích của mình, họ ngày càng làm theo lời khuyên của Simon Sinek và bắt đầu với “Tại sao?”

Giao tiếp giữa doanh nghiệp với doanh nghiệp hay B2B luôn tụt hậu so với B2C về mức độ sẵn sàng và khả năng nói chuyện với con người. B2B là mối quan hệ kém của B2C. Lời biện minh (hoặc lý do) là các doanh nghiệp B2B đang nói về các vấn đề kỹ thuật hoặc phức tạp hơn B2C và vì vậy họ không thể sử dụng ngôn ngữ đơn giản (hoặc ngu ngốc) như những người anh em họ sáng sủa hơn, lấp lánh hơn của họ. Lý do tương tự được đưa ra bởi nhiều học giả, các công ty dịch vụ chuyên nghiệp (luật sư, kế toán, chuyên gia tư vấn - nhưng đặc biệt là luật sư), các chính trị gia, quan chức, công chức và cơ quan quản lý. Họ đang giải quyết những vấn đề khó khăn và những lập luận phức tạp, thường chứa đầy những phân tích thống kê chuyên sâu về các tập dữ liệu đa biến. Vì vậy, làm thế nào họ có thể sử dụng ngôn ngữ cơ bản và đơn giản như các thương hiệu B2C để chứng minh trường hợp của mình? Họ sử dụng biệt ngữ mà không có bất kỳ sự khiêu khích nào - cho rằng đó là một cách viết tắt giúp tiết kiệm thời gian, trong khi trên thực tế, nó chỉ khiến những người không phải là chuyên gia (thường là chính những doanh nghiệp mà họ đang giao dịch) không hiểu được toàn diện những gì họ đang cố gắng nói.

Biệt ngữ gây cản trở khi đại diện của một tổ chức nói chuyện với một khán giả nhưng một khán giả khác lại vô tình nghe được những gì họ nói. Điều này gần như không thể tránh khỏi trong thế giới truyền thông xã hội của chúng ta, nơi gần như không thể ngăn chặn việc công chúng nghe lén những lời phát biểu của công ty nhắm vào các cổ đông. Và đó là lý do tại sao các công ty nên cố gắng bất cứ khi nào có thể để nói bằng một giọng nói, kể một câu chuyện chân thực, xác thực, chứ không phải nhiều phiên bản trong các sổ đăng ký khác nhau.

Đối với các CEO, việc sử dụng thuật ngữ cho thấy sự mất kết nối cơ bản giữa phòng họp với nhân viên và khách hàng của họ. Chỉ cần xem xét Giám đốc điều hành Tesco Dave Lewis, người gần đây đã ca ngợi “lấy khách hàng làm trung tâm” của công ty (tất cả chỉ bằng một từ, ở dạng nói và viết); hình thức tồi tệ của một CEO đang gặp khó khăn trong một doanh nghiệp đang gặp khó khăn, vốn bị cáo buộc thường xuyên không đặt khách hàng lên hàng đầu trong những năm gần đây. Tuy nhiên, tệ hơn nhiều là khi Oscar Munoz của United Airlines phát biểu sau khi một hành khách bị lôi ra khỏi máy bay vào mùa xuân năm 2017. Anh ấy nói về việc “điều chỉnh lại” và “hạ cánh” một “hành khách gây rối và hiếu chiến”. Ông khẳng định rằng nhân viên của ông “tuân theo các thủ tục đã được thiết lập”. Điều đó có cảm giác gần giống như “chúng tôi chỉ tuân theo mệnh lệnh”.

Hãy lấy một ví dụ khác - hiện tại tại thời điểm viết bài này và chắc chắn sẽ còn tồn tại trong nhiều năm tới: tính hiệu quả của quảng cáo trực tuyến. Trong nửa cuối năm 2016 và nửa đầu năm 2017, ngày càng có nhiều bằng chứng cho thấy quảng cáo trực tuyến đang mang lại lợi tức đầu tư rất thấp. Điều này là vì lý do gian lận (nhà quảng cáo trả tiền cho những quảng cáo không bao giờ xuất hiện), khả năng xem kém (quảng cáo chỉ được “nhìn thấy” bởi bot chứ không phải con người hoặc hoàn toàn không thấy) và an toàn thương hiệu (quảng cáo được đặt theo chương trình theo thuật toán trong môi trường không an toàn) . Kết quả là, ngành quảng cáo kỹ thuật số toàn cầu đang tự sụp đổ để sắp xếp lại ngôi nhà mục nát của mình. Google, Facebook, YouTube và Twitter - những đối tượng được hưởng lợi chính từ sự bùng nổ của quảng cáo trực tuyến - đã đưa ra các tuyên bố và đưa ra quảng cáo nhằm trấn an các doanh nghiệp khác rằng nền tảng của họ an toàn, hiệu quả và đáng để tiếp tục đầu tư.

Tuy nhiên, vì những vấn đề này đã tồn tại trong nhiều năm và đã được đề cập đến tại các hội nghị trong ngành gần như lâu, nên những lời phản đối và trấn an này có vẻ hơi trống rỗng. Đặc biệt khi họ không ngừng cảnh báo rằng “chúng tôi chỉ là phương tiện chứ không phải thông điệp” và “chúng tôi không nói ai có thể nói gì, chúng tôi chỉ cung cấp công nghệ để có thể chia sẻ tất cả sự sáng tạo tuyệt vời trên hành tinh”. Tất cả sự sáng tạo đáng kinh ngạc như ISIS và Al-Qaida, như các nhóm thù hận phân biệt chủng tộc cực hữu, như những kẻ ấu dâm và những kẻ lạm dụng nội dung khiêu dâm.

Những nền tảng này đã bỏ lỡ một thủ thuật. Doanh nghiệp của họ tiết ra dữ liệu. Mục đích chính của Google là sắp xếp thông tin của thế giới (không phải là mục đích xấu, mặc dù không phải lúc nào cũng được thực hiện một cách hoàn hảo). Họ có khả năng sử dụng dữ liệu người dùng và quảng cáo cũng như phân tích thẳng thắn và toàn diện về dữ liệu đó làm cơ sở cho một câu chuyện kể đầy sức mạnh của tổ chức. Cho đến nay, họ vẫn chưa thực hiện thử thách đó. Chắc chắn là không có tác động mạnh mẽ như nền tảng phát nhạc trực tuyến Spotify đã làm, như trong Hình 6.1 .

Video Ad Environments Matter at Spotify

You've Invested 3 lot on thst video xl— ima. rtfonuy and s Clip you'll rbBvc- puì track. Wc' I make Sura it gets lean Í "rd heard, by real peoale, In a premium •nvironmtflt

Chúng tôi cố gắng mang lại lợi ích cho advHrfsar tôn trọng naosumar—
để xây dựng hệ sinh thái ac 'gital mang lại trải nghiệm tuyệt vời cho các thương hiệu cũng như người dùng.

9 G • • 4 • fi

MùbVặNG       «Ịk'0Ịp.       TrtlM       SffiirtTV       Gaming CoAfUttUd c*vie"

Professional Content

Spotify prides itself DC being a premium environment that ertbw Ckjlttx* »nd creativity Oy bring Ing arl'sts, fans, and Brands together. The content on the Spotty service is licensed from tux partners, or creeled by our in house teem,

We prpvds low commercial clutter, one vipflospot par pod, three minutes an Hour,taps.

Measurement Matters

Real People, Not Robots

The in-app Hi per'ence on sfl platforms virtually e'm- Inatte Hw risk of fraud csvwd by browser •Kt*noto<« or malware. No spiders. No bats.

Spotify vests are logged in ecrose devices and actively streaming professionally produced consent. We supplement first ■ pa -ty demogCBphie and be havnnal data with Our urũqut streaming intelligence, providing insights into owner'.—moments, m r.ijscr, mDod.

We know the bar is low, so we go high.

Tha AÍdeÈy snoepted MOAT industry standa rd is that only on* Out of four viewers are witching end listening 10 your id for two second*. We'd like

Outr standard video ads arc built to bo 1.00% viewable and audib’e.

ũ:ũỡ      0:

Videos arc viewed to comB-letion or not counted-

MŨ AT Phần tàu _

Chúng tôi sẽ tiếp tục xây dựng IP Spotify trở thành nền tảng quảng cáo tốt nhất. MOAT xác nhận những nỗ lực đó, chứng minh rằng Mb được người dùng đăng nhập xem và được phân phối khi quảng cáo của bạn được tập trung.

Đảm bảo video HAVOC*

HAVOC—human auclb'e anđviĩib B trên comp'eta- là (anh ấy- số liệu truyền thông mạnh mẽ nhất trên mtrktt hiện nay. Kỷ nguyên sản phẩm quảng cáo video tiêu chuẩn được đảm bảo Io phân phối trên ftehnit'ori. loại bỏ tất cả sự chờ đợi.

Nielsen DAS đã được xác minh

Spotify tự hào về Cơ sở người dùng oerslsient, :oggad-ln cung cấp thông tin xác thực, atfdrassiDiu tergm.'ng Được hỗ trợ bởi các chỉ số fam' J' như NÍHlsen DAR/

tn-Gao

Chúng tôi không chỉ biết *U(i : ence is "reg" của bạn được lưu trữ ở đâu thông qua mã zip, WB a-re ab a để phân phát các quảng cáo được nhắm mục tiêu theo địa lý bằng cách sử dụng địa chỉ IP đã được xác minh của người dùng chân chính.

(· Chỉ ở Hoa Kỳ, EviiHbia rttrtng toàn cầu trong 02]

Spotify cho thương hiệu

Hình 6.1 Quảng cáo doanh nghiệp Spotify

Đạt được những nốt cao: Câu chuyện dựa trên dữ liệu của Spotify để trấn an các nhà quảng cáo trong thời kỳ khủng hoảng quảng cáo kỹ thuật số năm 2017

Quảng cáo này đơn giản, thẳng thắn và giàu thông tin. Nó thừa nhận những khó khăn thực sự của môi trường và những mối quan tâm rất thực tế của các nhà quảng cáo về gian lận, an toàn và hiệu quả. Vâng, nó sử dụng một chút ngôn ngữ kỹ thuật. Điều đó là hợp lý vì nó hướng tới đối tượng kỹ thuật. Nhưng nó không đi quá giới hạn, và nó không làm cho văn xuôi của nó trở nên khó đọc hoặc khó hiểu, và ít nhất là không chân thực đối với người đọc bình thường. Hơn nữa, nó sử dụng dữ liệu và số liệu thống kê nhẹ nhàng để củng cố các thông điệp chính. Điểm đầy đủ, Spotify.

Sự phức tạp và khó khăn không phải là lý do hay lời biện minh. Chúng chỉ là những lời bào chữa. Như chúng ta đã thấy với Tiến sĩ Fred Marquis. Như chúng ta đã thấy với This Girl Can, Tesco và AVIVA. Hoàn toàn có thể nói chuyện với con người mà vẫn kết hợp dữ liệu và số liệu thống kê phức tạp làm nền tảng cơ bản cho cách kể chuyện của tổ chức của bạn. Hoàn toàn có thể đưa ra những lời kêu gọi trực tiếp và đầy cảm xúc, từ người này sang người khác, bất cứ ai đang nói và bất cứ ai đang nghe. Nó không chỉ hoàn toàn có thể thực hiện được mà còn hiệu quả và có tác động hơn rõ rệt.

Đây là lý do tại sao nhà tư vấn kinh doanh và diễn giả TED Bryan Kramer đã đi xa đến mức nói: “Không có B2B hay B2C: đó là con người với con người, #H2H”. Điều này có ý nghĩa hoàn hảo. Như chúng ta đã thấy trong phần giới thiệu, con người được lập trình sẵn để phản ứng với các câu chuyện và cấu trúc câu chuyện. Câu chuyện ba màn với phần mở đầu, phần giữa và phần cuối, lần đầu tiên được trình bày trong Thơ ca của Aristotle. Cuộc hành trình của người anh hùng gồm 12 giai đoạn, củng cố rất nhiều điều tuyệt vời và hoạt động rất hiệu quả trong văn học, điện ảnh và phim truyền hình dài tập hoành tráng.

Sử dụng các nguyên tắc kể chuyện hay - kể những câu chuyện có thật về những con người thật, sử dụng bằng chứng, sự kiện và số liệu thống kê làm nền tảng chứ không phải bản thân câu chuyện - các tổ chức thuộc bất kỳ loại hình nào đều có thể thành công trong “kinh doanh chuyển động” của Dan Pink. Họ có thể đưa ra lý do, được hỗ trợ bởi cảm xúc, tại sao khán giả mục tiêu nên lắng nghe họ. Nên ủng hộ họ. Nên tiếp tục trở thành người ủng hộ của họ. Hoặc từ chối chúng hoàn toàn. Nhưng tốt hơn là nhận được phản ứng mạnh mẽ hơn là “Meh?” nhạt nhẽo. hoặc vẻ mặt hoàn toàn không hiểu vì tổ chức của bạn không nhận ra được sức mạnh và giá trị của việc giao tiếp giữa con người với con người.

Biết khán giả của bạn

Đã có một châm ngôn cho những người kể chuyện kể từ khi bắt đầu được truyền miệng trở đi rằng để kể một câu chuyện hay, bạn thực sự phải hiểu khán giả của mình. Họ đang tìm kiếm điều gì từ câu chuyện bạn đang kể và do đó (a) bạn nên giải quyết chúng như thế nào - bao gồm cả loại ngôn ngữ bạn nên sử dụng - và (b) và câu chuyện của bạn nên nói về điều gì?

Chỉ mức độ phổ biến không thôi thì không phải là dấu hiệu tuyệt đối cho thấy câu chuyện của bạn đang đạt được hiệu quả như mong muốn. Đúng vậy, đó là một dấu hiệu đáng quan tâm nếu rạp chiếu kín chỗ. Nếu tỷ lệ khán giả của bạn đạt mức cao kỷ lục. Nếu đêm này qua đêm khác, một đám đông vài trăm người tụ tập quanh bạn ở Jemaa el-Fnaa ở rìa khu chợ ở Marrakech. Tuy nhiên, bạn có thể chỉ muốn hướng tới một lượng khán giả nhỏ và rất cụ thể, trong trường hợp đó, lượng khán giả lớn có thể sẽ bao gồm nhiều người mà bạn không muốn gây ảnh hưởng hoặc hướng tới. Không nhất thiết là bạn không muốn họ nghe thông điệp của mình, chỉ là họ không phải là những người mà bạn và tổ chức của bạn đang tìm cách thúc đẩy hoặc thúc đẩy hành động.

Hiểu biết về khán giả của bạn - một lần nữa - là sự đồng cảm. Một trong những chủ đề vàng xuyên suốt cuốn sách này là cách những người kể chuyện trong tổ chức có thể sử dụng dữ liệu và số liệu thống kê làm nền tảng cho những câu chuyện hay hơn, có sức ảnh hưởng hơn. Nhưng nền tảng của rất nhiều quy tắc và nguyên tắc kể chuyện dựa trên dữ liệu chính là sự đồng cảm: khả năng đặt mình vào vị trí của khán giả và nhìn thế giới từ quan điểm của họ. Điều này đòi hỏi cái mà các nhà tâm lý học phát triển gọi là lý thuyết về tâm trí, và đó là cơ sở mà các nhà nghiên cứu đã chỉ ra thường bị lỗi hoặc thiếu so với những người mắc chứng tự kỷ và tại sao một trong những định nghĩa hoặc mô tả về tình trạng này đôi khi là “mù tâm trí”.

Sự đồng cảm đòi hỏi người kể chuyện phải đặt mình vào vị trí của một hoặc nhiều cá nhân mà cô ấy đang cố gắng gây ảnh hưởng và tự hỏi sẽ như thế nào khi nghe câu chuyện mà cô ấy định kể. Họ muốn bao nhiêu chi tiết? Sự cân bằng nên là gì giữa thực tế và hùng biện? Tôi nên sử dụng cảm xúc như thế nào? Vai trò của dữ liệu và số liệu thống kê là gì? Tôi có nên thể hiện công việc của mình không? Tôi có tự tin rằng mình biết làm cách nào để có được câu trả lời mình đang chia sẻ không? Tôi có thể biện minh cho suy nghĩ của mình nếu bị ép không?

Thành thật mà nói, sự đồng cảm là một - phẩm chất cơ bản của con người làm nền tảng cho cách kể chuyện xuất sắc. Ít nhất là đối với những người không phải là kẻ thái nhân cách. Những kẻ thái nhân cách có xu hướng không có hoặc có rất ít sự đồng cảm, đó là lý do tại sao họ dễ gây ra nỗi đau về tinh thần hoặc thể xác, trộm cắp hoặc tra tấn người khác. Điều này là do họ thực sự không thể chuyển trạng thái tinh thần của mình sang trạng thái trở thành nạn nhân của những hành vi lạm dụng mà họ đã gây ra cho nạn nhân của mình. Nhưng bệnh tâm thần là câu chuyện của người khác (và Jon Ronson đã viết một câu chuyện rất hay).

Số lượng người có thể và thực sự kể chuyện thay mặt cho các tổ chức đang ngày càng tăng nhờ vào sự tăng trưởng theo cấp số nhân của Dữ liệu lớn và sự sẵn có của các công cụ và nền tảng truyền thông xã hội. Con người kể những câu chuyện mà họ muốn có hiệu quả - một mục đích rõ ràng, nếu không thì tại sao phải bận tâm? - cần phát huy tối đa khả năng đồng cảm của họ và thực sự hiểu rõ những người mà họ đang cố gắng gây ảnh hưởng. Lưu ý đến khán giả, họ có thể dễ dàng đánh giá vai trò của dữ liệu và số liệu thống kê trong tổng thể câu chuyện của họ. Như tôi đã nói nhiều lần trong cuốn sách này, dữ liệu và số liệu thống kê luôn có sẵn và thực sự quan trọng, nhưng chúng quan trọng hơn nhiều với tư cách là nền tảng và nền tảng của một câu chuyện về tổ chức hơn là bản thân câu chuyện đó. Đồng cảm là việc tuân thủ các nguyên tắc của Quy tắc Tiệc Cocktail.

Quy tắc tiệc cocktail

Hãy kiên nhẫn chờ đợi một chút về sự tương tự của Mad Men - thời đại này. Tôi đánh giá cao việc các bữa tiệc cocktail không còn thường xuyên và phổ biến như trước nữa. Tôi hiểu rằng xã hội đã phát triển, với các hình thức tụ tập phổ biến cũng như hình thức và hình thức của thuốc hướng thần nhằm bôi trơn nhiều loại tương tác xã hội khác nhau - bao gồm cả kiểu “không dùng ma túy” ngày càng phổ biến.

Nhưng có điều gì đó thú vị về kỷ nguyên tiệc cocktail, đặc biệt là về những người tỏa sáng và thu hút sự chú ý của người khác tại những sự kiện này. Vâng, tất nhiên, những người hấp dẫn, quyền lực và có ảnh hưởng sẽ luôn thu hút đám đông. Nhưng tại sao - ngoài đôi gò má cao và thân hình mũm mĩm, những bộ vest đầy đặn và váy cocktail - những người đã thu hút được đám đông lại làm được điều đó? Chắc chắn không phải lúc nào họ cũng là thần tượng của buổi sáng.

Một phần không nhỏ, lý do mà một số khách dự tiệc cocktail thu hút sự chú ý và thu hút đám đông hơn là những người khác là vì họ nghĩ trước khi bước vào tòa nhà về khán giả mà họ sẽ nói chuyện. Khi bước vào phòng, họ có thể cần điều chỉnh radar đồng cảm của mình, dựa trên những cá nhân và loại người có mặt. Họ sẽ biết một số người, nhưng hầu hết thì không, và họ sẽ phải nhanh chóng đánh giá tâm trạng của căn phòng cũng như của khách để biết họ nên nói về điều gì. Đối với Quy tắc Tiệc Cocktail nêu rõ:

Nếu bạn muốn nhàm chán, hãy nói về bản thân bạn. Nếu bạn muốn trở nên thú vị, hãy nói về những điều quan trọng đối với người đang lắng nghe.

Hãy nói về điều mà những người bạn muốn gây ấn tượng, muốn gây ảnh hưởng - để trở thành bạn bè và người ủng hộ bạn - quan tâm đến. Nếu không, bạn có nguy cơ trở thành kẻ buồn chán khi nói chuyện một mình trong góc vào cuối buổi tối.

Quy tắc Tiệc Cocktail áp dụng cho bữa tiệc cocktail những năm 1950 cũng như cho việc kể chuyện có tính tổ chức vào cuối những năm 20 tuổi. Nó có tác động đặc biệt đến cách bạn chọn sử dụng dữ liệu và số liệu thống kê làm nền tảng cốt lõi cho cách kể chuyện của mình chứ không phải bản thân câu chuyện. Hãy tưởng tượng khán giả của bạn tại một bữa tiệc cocktail sẽ bỏ chạy nhanh như thế nào nếu bạn bắt đầu liệt kê một loạt số liệu thống kê để cố gắng đưa ra quan điểm của mình; nếu bạn không sử dụng cảm xúc trong ngôn ngữ của mình; nếu bạn không tuân theo cấu trúc ba màn trong giai thoại của mình.

Đồng cảm, nói chuyện nhân văn và sử dụng hợp lý dữ liệu và số liệu thống kê để xây dựng câu chuyện của bạn đều được thúc đẩy bởi sự hiểu biết về khán giả của bạn. Khi bạn ngồi viết - một bài phát biểu, một dòng tweet, một blog hoặc một tờ báo trắng - hãy thử tưởng tượng những cá nhân trong nhóm khán giả mục tiêu xung quanh bạn như thể bạn đang ở một bữa tiệc cocktail, Don Draper và Betty Olson ở bên lề của một bữa tiệc cocktail. nhóm của bạn. Và hãy xem liệu bạn có thể khiến họ chú ý đến từng lời nói của bạn hay không, thay vì lặng lẽ bỏ đi để giao tiếp với ai đó ít nhàm chán hơn. Hãy nghe Quy tắc Tiệc Cocktail khi bạn lập kế hoạch và viết. Thậm chí có thể in nó ra và dán lên tường văn phòng của bạn. “Nếu bạn muốn nhàm chán …”

Một điểm cuối cùng. Quy tắc Tiệc Cocktail là một trong những lý do khiến các tổ chức tạo ra nội dung về những vấn đề không phải của họ - cái gọi là tiếp thị nội dung - đã trở nên phổ biến và rất thành công; tại sao sách trắng về các vấn đề trong ngành lại được tải xuống thường xuyên hơn nhiều so với tài liệu quảng cáo của công ty hoặc tờ thông tin sản phẩm. Khi họ biết bạn là ai và bạn làm gì, khách hàng và cộng tác viên tiềm năng sẽ tin chắc rằng có những điều bạn có thể làm cho họ. Nhưng thay vì nghe bạn tuyệt vời như thế nào hay bạn có bao nhiêu văn phòng hay doanh thu của bạn trong lĩnh vực của họ năm ngoái là bao nhiêu, họ muốn biết bạn nghĩ gì về những vấn đề đang gây khó khăn cho lĩnh vực của họ ngày nay.

Khi bạn nói về những vấn đề quan trọng đối với người đang lắng nghe, bạn sẽ nhanh chóng thu hút được một lượng lớn khán giả tham gia và tham gia một cách đáng ngạc nhiên. Tất cả là nhờ sức mạnh của Quy tắc Tiệc Cocktail.

Con người nói chuyện nghe như thế nào

Thật ý nghĩa khi kết thúc chương này - cũng như phần lý thuyết và lời khuyên của cuốn sách - với một số ví dụ về âm thanh của con người khi nói chuyện. Tuy nhiên, HAL 9000 nhẹ nhàng, điềm tĩnh và có tính đối thoại đã có trong phim Arthur c. của Stanley Kubrik. Clarke's 2001: A Space Odyssey, anh ấy - nó - vẫn là một máy tính toán học AL được lập trình theo kiểu H , hoàn toàn phụ thuộc vào mã. Cho dù thuyết phục được ELIZA tiên phong bằng cách đặt các câu hỏi tâm thần cấp độ thấp, cô ấy vẫn là một chương trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên ban đầu được phát triển vào những năm 1960 tại MIT, hoàn toàn dựa vào phân tích. Và dù Marvin the Paranoid Android có chán nản như thế nào trong bộ ba phim Hướng dẫn về thiên hà gồm năm phần của Douglas Adams , anh ta vẫn hoàn toàn phụ thuộc vào các mạch hoạt động với các thuật toán do hình người tạo ra.

Những tiến bộ trong việc xử lý và hiểu ngôn ngữ đã có những bước tiến lớn trong những năm gần đây. Watson của IBM là một kho lập trình đặc biệt có thể làm được những điều thực sự đáng kinh ngạc bằng ngôn ngữ. Phân tích so sánh của nó về các bài phát biểu nhậm chức của Trump và Obama do IBMer Jeremy Waite thực hiện chỉ vài giờ sau khi @POTUS45 được phát biểu rất đáng chú ý vì nhiều lý do - tốc độ, độ dài cũng như những hiểu biết và kết luận phản trực giác của nó. Vì tất cả những lý do đó, nó cũng rất đáng chú ý khi nhận được hàng chục nghìn lượt thích và chia sẻ. Nếu bạn chưa đọc nó, hãy đặt cuốn sách này sang một bên trong 40 phút để bạn có thể đọc hết blog của anh ấy. Tìm kiếm “Waite Trump Obama”, nhấp vào một trong nhiều liên kết và thưởng thức.

Nơi mà quá trình xử lý ngôn ngữ không còn hoạt động và chắc chắn sẽ tiếp tục như vậy là ở quá trình tạo nội dung gốc. Đúng, đúng là các thuật toán đã được viết ra để lùng sục các nguồn tin tức và soạn bài cho các ấn phẩm trực tuyến; những bài báo mà độc giả con người không thể phát hiện được là được viết bởi những người không phải con người. Tôi biết các nhà báo tin tức đang run rẩy trước công nghệ này. Nhưng những thuật toán đó và chưa có thuật toán nào được hình thành có thể tiến gần đến việc trở thành những người kể chuyện xuất sắc trong tổ chức. Bối cảnh, sắc thái, lịch sử, mục đích, phương hướng, khán giả, “tin tức vừa có”, tất cả những yếu tố này khiến tôi tin tưởng rằng việc tạo ra những câu chuyện về tổ chức bằng ngôn ngữ của con người sẽ vẫn là của riêng con người. tương lai có thể thấy trước.

Vì vậy, đây là một số ví dụ về các câu chuyện dựa trên dữ liệu, từ khu vực công và tư nhân, mà tôi thực sự tin rằng có thể đọc và nghe có vẻ nhân văn. Như với các ví dụ ở Chương 5 . Tôi cũng đã chấm điểm này theo thang đo mức độ dễ đọc của Flesch-Kincaid. Tôi muốn nhấn mạnh lần cuối rằng những câu đơn giản, rõ ràng với ít từ hơn, ngắn hơn sẽ có tác động mạnh mẽ hơn nhiều.

Đây là một ví dụ tuyệt vời về cuộc trò chuyện của con người từ chiến dịch Fire Kills của Bộ Nội vụ Vương quốc Anh: 2

Kiểm tra thiết bị báo khói của bạn hàng tháng. Năm ngoái hơn 200 người chết trong vụ cháy nhà. Bạn có nguy cơ tử vong do hỏa hoạn trong nhà cao hơn ít nhất 4 lần nếu thiết bị báo khói không hoạt động. Khi kiểm tra thiết bị báo khói của mình, bạn có thể kiểm tra thiết bị báo khói của một thành viên lớn tuổi trong gia đình, hàng xóm hoặc bạn bè cần giúp đỡ. Chỉ mất một chút thời gian để kiểm tra và mang lại cho gia đình bạn cũng như những người bạn quan tâm cơ hội sống sót cao hơn sau hỏa hoạn.

(Flesch-Kincaid điểm dễ đọc 83,9 - xem Chương 1 để biết chi tiết)

Việc khơi dậy cuộc thảo luận với hàng xóm và các thành viên trong gia đình sẽ tăng thêm tính nhân văn, cho phép một thông điệp nghiêm túc - và cực kỳ quan trọng - được truyền tải một cách đơn giản và hiệu quả.

Nghiên cứu Ung thư Vương quốc Anh nói về con người trong phần trích tiếp theo. - Trong khi vẫn duy trì giọng điệu nghiêm túc (phù hợp với một tổ chức từ thiện về bệnh ung thư), phần này có khía cạnh trò chuyện mang lại cảm giác thân thiện. Thật dễ dàng để đọc và giải thích sự thật rõ ràng.

Chúng tôi muốn sự tồn tại ở Vương quốc Anh nằm trong số những nơi tốt nhất trên thế giới. Chúng tôi đang tập trung nỗ lực vào bốn lĩnh vực chính - nỗ lực giúp ngăn ngừa ung thư, chẩn đoán sớm hơn, phát triển các phương pháp điều trị mới và tối ưu hóa các phương pháp điều trị hiện tại bằng cách cá nhân hóa chúng và làm cho chúng hiệu quả hơn nữa. Chúng tôi sẽ tiếp tục hỗ trợ nghiên cứu về tất cả các loại ung thư và ở mọi lứa tuổi. Và chúng tôi đang tập trung vào việc tìm hiểu sinh học của bệnh ung thư để có thể sử dụng kiến thức quan trọng này để cứu nhiều mạng sống hơn.

(FK 54.3)

Và cuối cùng, đây là ba ví dụ tuyệt vời về cách kể chuyện đơn giản, rõ ràng, dựa trên dữ liệu. Điều đầu tiên đến từ những người tiên phong trong việc kể chuyện thương hiệu, Đồ uống ngây thơ: -

Chúng tôi bắt đầu sự ngây thơ vào năm 1999 sau khi bán sinh tố tại một lễ hội âm nhạc. Chúng tôi treo một tấm biển lớn hỏi mọi người xem họ có nghĩ chúng tôi nên từ bỏ công việc của mình để làm sinh tố hay không, đồng thời đặt một chiếc thùng ghi “Có” và một chiếc thùng ghi “Không” trước quầy hàng. Sau đó, chúng tôi yêu cầu mọi người bỏ phiếu với những ô trống của họ. Vào cuối tuần, thùng “Có” đã đầy nên chúng tôi xin nghỉ việc vào ngày hôm sau và gặp rắc rối. Kể từ đó, chúng tôi bắt đầu sản xuất nước dừa, nước trái cây và đồ dùng cho trẻ em, với mong muốn tạo ra những thức uống tự nhiên, thơm ngon, tốt cho sức khỏe giúp mọi người sống khỏe và già đi.

(FK 77,6)

Thứ hai, từ những đứa trẻ mới vào khu an ninh gia đình, Cocoon: -

An ninh gia đình truyền thống không hiệu quả với hầu hết mọi người. Nó quá đắt, quá phức tạp và cảnh báo sai xảy ra thường xuyên đến mức chúng ta phải học cách đơn giản là bỏ qua chúng. Vào năm 2014, nhóm sáng lập của chúng tôi đã quyết định rằng tương lai của an ninh gia đình là làm cho việc sử dụng nó trở nên đơn giản và thông minh nhất có thể. Chúng tôi bắt đầu tạo ra một công nghệ có thể bảo vệ toàn bộ ngôi nhà từ một thiết bị duy nhất và đây là cách Cocoon ra đời. Chúng tôi tin vào việc làm cho ngôi nhà trở nên an toàn hơn và đơn giản hơn. Thông thường những người cần an ninh gia đình nhất là những người không có quyền truy cập vào nó. Cho dù bạn đang thuê nhà, sở hữu nhà của mình hay di chuyển giữa các nhà, mọi người đều phải cảm thấy an toàn như ở nhà với ít phiền phức nhất.

(FK 62,5)

Và cuối cùng, nghe có vẻ không giống một công việc kinh doanh chút nào, chúng tôi có hoạt động kinh doanh mỹ phẩm cho làn sóng mới, Lush. - Ngôn ngữ kết hợp giọng điệu tích cực với lối kể chuyện thẳng thắn. Việc tập trung vào ý tưởng đằng sau thương hiệu sẽ khiến người đọc dễ dàng quên mất họ đang được bán một sản phẩm.

Tại Lush, chúng tôi chưa bao giờ thích gọi mình là Công ty có đạo đức. Chúng tôi thấy thuật ngữ này là một khái niệm khó, bởi vì đối với Hoa Kỳ, có vẻ như nó được dùng để mô tả các công ty cố gắng không gây thiệt hại cho con người hoặc hành tinh bằng các hoạt động thương mại của họ - khi chắc chắn điều này không nên được coi là “đạo đức” mà là hoạt động kinh doanh bình thường- như thường lệ. Mọi hoạt động kinh doanh phải có đạo đức và mọi giao dịch phải công bằng.

Các công ty riêng lẻ không nên nổi bật chỉ bằng cách không gây tổn hại hoặc không công bằng. Không công ty nào được phép kinh doanh với quan điểm phi đạo đức và xã hội có quyền mong đợi sự công bằng và quản lý tài nguyên từ các công ty cung cấp cho họ như một tiêu chuẩn. Chúng tôi luôn mong muốn tiến hành hoạt động kinh doanh của mình để tất cả những người có liên hệ với Hoa Kỳ, từ các nhà cung cấp nguyên liệu cho đến nhân viên và khách hàng của chúng tôi, đều được hưởng lợi từ việc liên hệ với Lush và cuộc sống của họ trở nên phong phú hơn nhờ nó. Không có công ty nào là hoàn hảo và chúng tôi cố gắng hàng ngày để tiến gần hơn đến tầm nhìn lý tưởng mà tất cả mọi người Lush chia sẻ. Chúng tôi 'Sẽ luôn mong muốn và yêu cầu nhiều hơn từ Lush, để các hoạt động kinh doanh của chúng tôi phù hợp với kỳ vọng của chính chúng tôi, kỳ vọng của nhân viên và khách hàng cũng như nhu cầu của hành tinh.

(FK 55,5)

Tổng hợp

Dan Pink nói đúng. Tất cả chúng ta đều làm công việc bán hàng, cho dù chúng ta đại diện cho một doanh nghiệp, một tổ chức từ thiện hay khu vực công, cho dù chúng ta là một bác sĩ đang tìm cách thuyết phục bệnh nhân của mình hoàn thành một đợt dùng thuốc hay một giáo viên yêu cầu học sinh hoàn thành bài tập về nhà.

Các tổ chức là những thực thể trừu tượng, nhưng chúng được tạo thành - chủ yếu - từ con người. Vì vậy, ngôn ngữ của họ cũng phải là ngôn ngữ của con người.

Nhưng khi được chú ý, nhiều người tạo ra từ ngữ và nội dung hoàn toàn không giống lời nói và giao tiếp bình thường của con người.

Những người kể chuyện của tổ chức thường tạo ra những từ ngữ phức tạp, khó hiểu, khó hiểu vì những lý do sau: tâm lý, áp lực thời gian, định mức dự kiến, cơ cấu tổ chức, sợ làm sai, lập kế hoạch kém, biệt ngữ và ngôn ngữ thống kê.

Các doanh nghiệp B2C thường giỏi nói chuyện rõ ràng và đơn giản với khách hàng cũng như với các nhóm bên liên quan bên ngoài khác. B2C nói chuyện với con người.

Các doanh nghiệp B2B tụt hậu so với B2C về khả năng và sự sẵn sàng giao tiếp với con người. Lời biện minh (hoặc lời bào chữa) là họ đang nói về những vấn đề chuyên môn, phức tạp hơn. Không phải vậy.

Diễn giả TED Bryan Kramer nói rằng không có B2B hay B2C. Bây giờ là giữa người với người hoặc #H2H.

Sử dụng cách kể chuyện của bạn để kích thích phản ứng. Sẽ tốt hơn nhiều nếu nhận được một lời từ chối thẳng thừng hơn là một câu “Meh?” nhạt nhẽo. hoặc một cái nhìn hoàn toàn không hiểu.

Để kể một câu chuyện hay, bạn phải hiểu khán giả của mình. Biết bạn nên giải quyết chúng như thế nào, bạn nên sử dụng ngôn ngữ nào và câu chuyện của bạn nên nói về điều gì.

Biết khán giả của bạn chính là sự đồng cảm - khả năng đặt mình vào vị trí của khán giả bằng cách sử dụng lý thuyết tổ chức của tâm trí.

Sự đồng cảm là một phẩm chất cơ bản của con người và những người kể chuyện về công ty và thương hiệu phải luôn bật radar đồng cảm.

Đồng cảm trong cách kể chuyện của tổ chức là việc tuân thủ các nguyên tắc của Quy tắc Tiệc Cocktail.

Quy tắc Tiệc Cocktail nêu rõ rằng: “Nếu bạn muốn nhàm chán, hãy nói về bản thân. Nếu bạn muốn trở nên thú vị, hãy nói về những điều quan trọng đối với người đang lắng nghe.”

Hãy suy nghĩ trước khi bạn bước vào phòng - trước khi bạn mở miệng - trước khi bạn đặt tay lên bàn phím để biết khán giả của mình là ai và họ muốn nhận được gì khi tương tác với bạn. Cũng như những gì bạn muốn nhận được khi tương tác với họ.

Các thuật toán có thể viết được tin tức. Nhưng trong tương lai gần, họ rất khó có thể đảm nhận vai trò kể chuyện có tổ chức, dựa trên sự đồng cảm, dựa trên dữ liệu.

Hãy thử: “Tại sao?” của chúng tôi là gì?

Bạn đã bao giờ xem xét mục đích thực sự của tổ chức của bạn là gì chưa? Ý tôi không phải là “kiếm tiền” hay “trở thành người giỏi nhất”. Ý tôi là mục đích của nó. Đó là “Tại sao?”

Đầu tiên, hãy xem bài nói chuyện TEDx của Simon Sinek từ Puget Sound 2009, “Các nhà lãnh đạo vĩ đại truyền cảm hứng cho hành động như thế nào”. - Ngay cả khi - giống như tôi - bạn đã xem nó hàng chục lần trước đó, cùng với 35 triệu người khác. Tiếp theo, hãy tập hợp một nhóm nhỏ và đa dạng gồm các cá nhân khác nhau trong tổ chức của bạn. Hãy để họ xem nó. Sau đó, đi vào một căn phòng không có điện thoại, máy tính xách tay hay bất kỳ loại vật gây xao lãng nào và tìm hiểu lý do tại sao tổ chức của bạn tồn tại.

Hãy tàn nhẫn và kiểm tra áp lực câu trả lời. Nếu nó quá nhạt nhẽo hoặc không rõ ràng, hãy làm việc nhiều hơn nữa. Và khi bạn có điều gì đó hấp dẫn và khác biệt, hãy đạt được thỏa thuận từ tổ chức để mọi người trong doanh nghiệp cùng phát triển, chia sẻ và truyền đạt mục đích của bạn. Nó sẽ thực sự mang tính biến đổi và là thước đo để bạn đánh giá hành động trong tương lai.

Câu chuyện dựa trên dữ liệu

Chiến dịch vì vẻ đẹp đích thực

Tổ chức là gì?

Unilever

Thương hiệu là gì?      

chim bồ câu

Chiến dịch là gì?

Chiến dịch vì vẻ đẹp đích thực

Câu chuyện là gì?

Thương hiệu làm đẹp hàng đầu của Unilever, Dove, đang bị
các đối thủ cạnh tranh đánh bại. Nó cần phải làm mới đề xuất của mình và tìm ra mục đích. Sau
nhiều lần khởi đầu sai lầm, họ đã chọn đấu tranh cho “kiểu người thật chứ không phải khuôn mẫu” và
đối đầu trực diện với các chiến thuật gây áp lực cao của ngành làm đẹp toàn cầu.

Dữ liệu đã dẫn dắt câu chuyện như thế nào?

Chiến dịch này dựa trên kết quả nghiên cứu cho thấy, trên toàn thế giới,
chỉ có 2% phụ nữ trên thế giới cho rằng mình xinh đẹp.

Kết quả của chiến dịch là gì?

Một sự trẻ hóa thương hiệu. Mục đích - thách thức những định kiến của
ngành làm đẹp - được xây dựng thành trọng tâm của chiến lược phát triển sản phẩm mới.
Hàng triệu cuộc trò chuyện với các cô gái ở độ tuổi thanh thiếu niên trên toàn thế giới về
sắc đẹp. Khái niệm về mục đích đã chuyển sang thương hiệu tập đoàn của Unilever và
nhiều thương hiệu sản phẩm khác. Giám đốc điều hành Paul Polman hiện đang lãnh đạo một
tổ chức thực sự hoạt động có mục đích.

Người ta đã viết rất nhiều về Chiến dịch vẻ đẹp thực sự của Dove - nếu cuốn sách này không có mục đích rõ ràng là chứng minh sức mạnh và tác động của cách kể chuyện dựa trên dữ liệu - sẽ rất khó để biết bắt đầu viết điều gì đó mới về nó. Nó.

Trong nhiều năm, Dove đã dần mất thị phần vào tay các đối thủ cạnh tranh không có thương hiệu và đặc biệt là tại thị trường hàng đầu Bắc Mỹ vào tay Nivea. Cần phải làm gì đó để đảo ngược tình trạng suy thoái này. Vào đầu những năm 2000, công ty quảng cáo hàng đầu Ogilvy đã có một số khởi đầu đầy hứa hẹn khi tìm cách định vị Dove là nhà vô địch về thương hiệu trong ngành làm đẹp chống lại ngành công nghiệp làm đẹp. Nhưng cách thể hiện sáng tạo của ý tưởng đột phá không thực sự hấp dẫn.

Sau đó Dove thiết lập quan hệ đối tác chiến lược với Joah Santos, nhà sáng tạo quảng cáo được cho là đã phát triển một phương pháp tiếp cận quảng cáo được gọi là “tiếp thị sứ mệnh”. Santos dẫn đầu một chiến dịch nghiên cứu đa thị trường làm việc với các học giả hàng đầu trên thế giới. Từ lượng dữ liệu dồi dào mà Dove thu được từ nghiên cứu của mình, nguồn dữ liệu quan trọng nhất cung cấp cái nhìn sâu sắc để tạo ra Chiến dịch Vẻ đẹp đích thực là số liệu thống kê đầy ám ảnh này: ở mọi thị trường, Dove đặt câu hỏi, chỉ có 2% hoặc ít hơn tổng số phụ nữ tự nhận mình là xinh đẹp.

Dove bắt đầu sứ mệnh tôn vinh vẻ đẹp thực sự - vẻ đẹp thực sự đời thường sống bên trong mỗi người phụ nữ và có câu thần chú để tôn vinh: “kiểu người thực sự không rập khuôn”. Định vị này đặt thương hiệu đối lập với phần lớn áp đảo của ngành công nghiệp làm đẹp lâu đời. Từ năm 2004 trở đi, Dove đã tung ra làn sóng phim đề cập đến các vấn đề của ngành làm đẹp, ngành thời trang và thái độ của giới truyền thông thời trang đối với những gì định nghĩa vẻ đẹp. Các thương hiệu mong muốn giúp xác định lại vẻ đẹp và thái độ của phụ nữ đối với vẻ đẹp của chính họ, từ đó nâng cao sự tự tin của họ.

Các bộ phim Dove thực hiện - bao gồm Evolution (2006) và Onslaught (2008) và gần đây nhất là Real Beauty Sketches (2013); bạn sẽ tìm thấy tất cả chúng trên YouTube - hầu như không cần phải quảng cáo. Chúng chứa đựng những thông điệp mạnh mẽ đến mức chúng nhanh chóng được lan truyền rộng rãi. Các chiến dịch Billboard giới thiệu hình ảnh phụ nữ phi truyền thống (dành cho ngành làm đẹp) với những ô đánh dấu đã yêu cầu công chúng cân nhắc xem liệu chúng là: đối với một phụ nữ lớn tuổi “tàn nhang hay tuyệt vời?”, đối với một phụ nữ tóc đỏ với tàn nhang là “thiếu sót hay không tì vết?”, đối với một người phụ nữ lớn tuổi khác có mái tóc màu xám “xám hay xinh đẹp?”, và đối với hai người phụ nữ có thân hình đầy đặn hơn “béo hay vừa vặn?” và “cực lớn hay cực kỳ gợi cảm?” Trong giai đoạn sơ khai và sau đó là thời thơ ấu của truyền thông xã hội, mọi người chia sẻ một cách vui vẻ và tự phát các bảng quảng cáo cũng như các bộ phim, giúp họ được tiếp cận nhiều hơn những gì được trả tiền. Dove đã bắt đầu một phong trào.

Phong trào này bao gồm việc thành lập một tổ chức tên là Quỹ Lòng tự trọng Dove, đặt ra sứ mệnh riêng của mình - mà nó dễ dàng vượt qua - để có hàng triệu cuộc trò chuyện với các cô gái tuổi teen và thiếu niên về vẻ đẹp có ý nghĩa như thế nào đối với họ và họ nên làm như thế nào' Đừng bị ép buộc phải chấp nhận những nhận thức rập khuôn về cái đẹp. Chiến dịch cho rằng tất cả các cô gái và phụ nữ đều xinh đẹp, vẫn hài lòng với số liệu thống kê ban đầu, sát thủ - vẫn sử dụng điều đó làm nền tảng và biện minh cho chiến dịch - và tất cả họ nên ăn mừng sự thật đó.

Phải mất một thời gian ngắn để chiến dịch chuyển thành hiệu suất bán hàng cho Dove. Khi nó thực sự bắt đầu cất cánh là khi Unilever phát triển một làn sóng sản phẩm mới được thiết kế đặc biệt cho phụ nữ quanh và sau mãn kinh, dòng sản phẩm Pro-Age của nó. Ngay từ những ngày đầu tiên của chiến dịch, Dove đã tôn vinh vẻ đẹp của những phụ nữ lớn tuổi. Bằng cách tạo ra một thương hiệu phụ phù hợp với đối tượng nhân khẩu học thường bị bỏ qua này, đồng thời biến tên của nó thành khẩu hiệu chiến dịch (“Tại Dove, chúng tôi là Pro-Age”), chiến dịch đã được thực hiện để phù hợp với tuyên bố sản phẩm. Vì sẽ chẳng ích gì khi thực hiện một chiến dịch hoành tráng, có tính lan truyền, có trách nhiệm với xã hội, tạo ra mức độ quảng bá miễn phí chưa từng có nhưng lại không bán được thêm một lọ kem dưỡng da nào.

Chiến dịch này rất mạnh mẽ trong việc tuyển dụng và giữ chân nhân viên trong Unilever, và thách thức mà Dove phải đối mặt gấp ba lần: (a) không có nhân viên nào muốn rời đi, (b) một số lượng lớn nhân viên muốn chuyển sang Dove từ các thương hiệu Unilever khác, và (c ) đã loại bỏ vô số CV không được yêu cầu và máy chủ chứa đầy email từ các nhà tiếp thị bên ngoài Unilever muốn tham gia vào mục đích này. Real Beauty đã giành được tất cả các giải thưởng hàng đầu thế giới quảng cáo, trong đó có nhiều giải Lions tại Cannes. Nó cũng được ấn phẩm thương mại Hoa Kỳ Ad Age vinh danh là một trong năm chiến dịch hay nhất thế kỷ.

Người cha sáng lập của Unilever, William Hesketh Lever, là một doanh nhân từ thiện thời Victoria, người đã xây dựng thị trấn kiểu mẫu Port Sunlight trên Wirral cho công nhân tại các nhà máy xà phòng Lever Brothers của mình. Rửa tay thường xuyên bằng xà phòng đã được biết đến vào thời Victoria để giảm bệnh tật và thậm chí ngăn ngừa tử vong, ngay cả khi cơ chế lây nhiễm vi khuẩn chưa được hiểu đúng. Lever đang thực hiện sứ mệnh làm cho xà phòng được phổ biến rộng rãi cho đại chúng, nhưng giống như các doanh nhân thời Victoria khác ở nước Anh đang công nghiệp hóa nhanh chóng - những người như Colmans ở Norwich, Cadburys và Bournevilles ở Birmingham - ông cũng tin rằng các doanh nghiệp thành công có cả cơ hội và trách nhiệm. để tạo ra nhà ở bền vững và giá cả phải chăng cho công nhân của mình gần nơi làm việc. Tất nhiên là có tính tư lợi. Nhưng công việc thực sự là có sứ mệnh hoặc có mục đích, như chúng tôi đã nói đi nói lại trong cuốn sách này.

Việc Dove chuyển sang tiếp thị sứ mệnh diễn ra vào thời điểm then chốt đối với Unilever. Công ty mua lại kem Ben & Jerry's vào năm 2000, một doanh nghiệp xã hội ngay từ khi thành lập. Sau một vài khởi đầu sai lầm được ghi chép đầy đủ, công ty đã tìm được những vai trò có ý nghĩa cho người sáng lập Cohen và cộng sự của ông, Jerry Greenfield.

Họ áp dụng hoạt động tiếp thị theo sứ mệnh cho tất cả các thương hiệu của Unilever và cuối cùng là thương hiệu công ty. Thành công của Vẻ đẹp thực sự và việc Unilever chuyển đổi sang hoạt động tiếp thị có mục đích đã giúp Giám đốc điều hành Paul Polman đưa tính bền vững vào trọng tâm chiến lược tăng trưởng của công ty. Và tất cả bắt đầu với chiến dịch kể chuyện dựa trên dữ liệu, dựa trên nghiên cứu về phụ nữ trên thế giới và vẻ đẹp thực sự.

Bài học rút ra: Đôi khi những gì có vẻ là một phần thông tin chi tiết nhỏ và không đáng kể có thể thúc đẩy một chiến dịch kể chuyện dựa trên dữ liệu sâu sắc đến mức nó thay đổi hướng đi của ngay cả những doanh nghiệp lớn nhất thế giới.

Lưu ý: Sau hơn một thập kỷ làm việc phi thường và mang tính đột phá, năm 2017 là một năm đầy khủng khiếp đối với Dove - ít nhất là ở Anh - với ba chiến dịch thất bại nặng nề. Cái đầu tiên sử dụng các hình dạng cơ thể khác nhau làm cơ sở để tạo ra chai thực tế cho các sản phẩm, cái thứ hai tạo nền tảng cho những người chỉ trích việc cho con bú ở nơi công cộng và cái thứ ba ngụ ý về tác dụng làm sáng da của sữa dưỡng thể Dove. Thương hiệu cần phải cẩn thận để không bỏ qua công việc tuyệt vời và thiện chí do Chiến dịch Vẻ đẹp đích thực mang lại.

Ghi chú

1 đưa ra định nghĩa cho tất cả những từ này trong một bảng thuật ngữhttp://phrontisterv.info/nonsense.html

2 https://firekills, cam paign.g ov.uk

3 http://bit.lv/21ds8LF

4 http://bit.lv/ lvx8bQ o

5 https://cocoon.life

6 https://uk.lush.com/article/lush-ethical-compan v

7 http://bit.lv/lf Tôi PwPe

7

Năm vị thần kể chuyện dựa trên dữ liệu g

Đó là việc chúng tôi, những người kể chuyện, làm. Chúng ta lập lại trật tự bằng trí tưởng tượng. Chúng ta gieo hy vọng hết lần này đến lần khác.

Tom Hanks trong vai Walt Disney trong bộ phim Saving Mr Banks năm 2013

Về tầm quan trọng của việc quan trọng

John Simmons là một nhân vật quan trọng trong việc kể chuyện về thương hiệu và công ty của Anh. Ông thành lập tập thể các nhà văn kinh doanh được gọi đơn giản là The Writer, cũng như 26, một tổ chức đại diện cho các nhà văn, biên tập viên, nhà xuất bản và chuyên gia ngôn ngữ. Ông là tác giả của những cuốn sách đáng chú ý trong lĩnh vực ngôn ngữ thương hiệu và cách kể chuyện, bao gồm Dark Angels, The Invisible Grail và We, Me, Them, And It. Và anh ấy là một nhà đào tạo giỏi trong lĩnh vực viết lách cho doanh nghiệp.

Nhiều năm trước, tôi là đại biểu trong một khóa học viết của John. Bây giờ John tin vào “sự ràng buộc tốt đẹp”; rằng bằng cách đặt ra những ranh giới và quy tắc về những gì bạn viết và cách bạn được phép thể hiện bản thân, bạn có thể tạo ra những tác phẩm hay hơn, thú vị hơn. Trong số rất nhiều bài tập mà John yêu cầu mọi người trong khóa học của tôi thực hiện, có một bài đã ám ảnh tôi hơn một thập kỷ. “Viết mô tả về vị thần kinh doanh của bạn!” John kêu gọi các nhà tài chính, nhà tiếp thị dược phẩm và những người làm PR đang lấp đầy căn phòng. Có lẽ tôi đã viết điều gì đó về một nhân vật giống như thủy ngân, giống Hermes, mặc dù khi tôi đang làm việc trong lĩnh vực PR và bắt đầu ở đó vào cuối những năm 1980, Dionysus có thể phù hợp hơn.

John, tất nhiên, sẽ là một trong những vị thần của chữ viết trong kinh doanh, cùng với Martin Clarkson của Người kể chuyện, và Peter Mandelson vì thời gian ông cách mạng hóa truyền thông tại Đảng Lao động (mới). Tôi cũng biết còn có những người khác, nhưng nhìn chung, chúng tôi là một giống chó khó theo dõi và xác định, thích trở thành một bàn tay ẩn giấu đằng sau các doanh nghiệp mà chúng tôi viết bài. Giống như nguyên mẫu của Heracles - được minh họa trong James Bond, Han Solo và Domestos - chúng ta làm những công việc bẩn thỉu để giữ cho các vị thần thực sự được hạnh phúc. Và đối với khía cạnh lời nói của việc luyện chữ dựa trên dữ liệu, tôi muốn nói rằng lĩnh vực này còn quá sớm trong vòng đời của nó để nhiều người có nhiều hơn trạng thái á thần.

Nhưng có những vị thần kể chuyện dựa trên dữ liệu đã truyền cảm hứng cho bộ tộc của chúng ta, những vị thần lấy dữ liệu và tạo ra những bức ảnh từ dữ liệu đó để thay đổi cách chúng ta nghĩ về các lĩnh vực chủ đề mà họ đang tập trung vào, dữ liệu rộng hơn và thế giới nói chung. Công việc của họ đã tác động đến các chính phủ và nhà lập pháp, cơ quan quản lý và cơ quan y tế cũng như từng cá nhân trong công chúng để họ thay đổi quan điểm và hành động trực tiếp. Họ là bậc thầy trong lĩnh vực “kinh doanh chuyển nhà”.

Và mặc dù cuốn sách này không phải là hướng dẫn cách trực quan hóa dữ liệu - và có rất nhiều trong số này, bao gồm một số được viết bởi một vài người được coi là thần thánh trong chương này - điều quan trọng là chúng ta phải hoàn thiện cuộc thảo luận của mình về kể chuyện dựa trên dữ liệu bằng cách bày tỏ lòng tôn kính đối với một số ít quý tộc đã làm rất nhiều việc để chế ngự và sử dụng dữ liệu tốt hơn thông qua trực quan hóa dữ liệu. Vì giống như lời bài hát đối với âm nhạc trong bài hát, hình ảnh cũng có thể là lời nói trong câu chuyện bằng những con số.

Chim sơn ca Florence

Hãy hỏi hầu hết những người đã từng học ở Anh xem họ biết gì về Florence Nightingale, và họ sẽ nói với bạn rằng bà là một nhân vật rất quan trọng trong ngành điều dưỡng. Trong Chiến tranh Crimea, cô đã đi tiên phong trong những tiến bộ trong lĩnh vực điều dưỡng tại chiến trường xuyên suốt Việt Nam và thậm chí cả những chiến trường đương thời. Họ có thể biết rằng công việc của cô cũng đã thay đổi cách thực hành ở các bệnh viện thông thường. Và những người lớn hơn một chút sẽ cho bạn biết cô ấy từng xuất hiện ở mặt sau tờ 10 bảng cũ để ca ngợi công việc phi thường của cô ấy trong Chiến tranh Krym.

Điều mà họ rất khó có thể nói với bạn là cô ấy cũng là người tiên phong trong cách kể chuyện dựa trên dữ liệu. Sau khi áp dụng một loạt các biện pháp rất thiết thực nhằm giảm sự lây lan của nhiễm trùng và bệnh tật trong các bệnh viện dã chiến của quân đội Anh - từ cải thiện hệ thống thông gió đến loại bỏ xác động vật thối rữa đã làm tắc nghẽn nguồn cung cấp nước - Nightingale đã quan sát và ghi lại thực tế là tỷ lệ tử vong số người bị thương đã giảm đáng kể nhờ sự can thiệp của cô ấy. Tận tâm tìm hiểu nguyên nhân và kết quả, cô đã lưu giữ hồ sơ tỉ mỉ về những cái chết do vết thương, bệnh tật và các nguyên nhân khác của những người lính dưới sự chăm sóc của cô.

3

X

I

APRIL 185 ế TP MARCH 1Í55.

ỉ

APRIL ifiSJi Iff MARCH ìaỏB

BIAÊRAM OF JMB eATSJ&S OF MS&RWJTT

IK THE ARMT JH THE EAST.

7/^      |7' ếWw ZkM? Ã- Ndi'ti uvdịfỉf rfiOi raửỉ ArílíLíAírtí/ ỉĩvnr.

íAí ■ anỉ^t đj íAz Mmrt' MTtar

/?ư IWW^W AMõunMÍ lí™- tAí- £mĩfr- 'Mz- rViTrtf? npv"\iWff. ữfífjĩ.-- t/|-<'d&wủta/7™</hMWửff> tr‘Jfityrfjb ■?iy.HYi-Ửj--t/i\r/.i.'ự!-Ạ i‘.6r fìfií f.-w/flf f flUdVtU’W’/hum-- Z/J'j&'r j’A/. til'd ĩA.t /nm- vdfxffjZr ẨJ/Ấ/ WiFi* rpựựvOTMỊVír/ fivm rAt íiiWAv-tfa.ifaưArfafitđứM£rímuiw

J7tỉ Wn-f* tint acrff.r      ỦT-Ũ/Ạpử Jj'i v-ìiip/ẤtU/ An-anti fiti fruWdF^

írf"ủta lÃa/A.r ỊivHt.-«ỉỉ. r&ìsr ỂUỈÍZAF d'lz/TPJf ftVz- msriỉA-

ỉfi- ứtâẻtr A.W. * -ýv7/ i-^Ã-iị tfa artỂ. 0MM&      rrX,

£ft-'Z«&HẠf>Ịỵ á’ /^ArTMzy .í^íí74-^ Nw itecffcWfy wmZA M* Mffrii.'

T7.'Z *w2/>¥ /WVjỉJ j3t<y Ậr. tvmyrJSry hy Atâturỉáyr Mạ ỳ&ỉe-_ /Áz J-r'rf' **/Ậể Ạủírtỉ’ Zi?ưj      /Auỉw

Figure 7.1 Florence Nightingale

Thiết kế coxcomb tiên phong của Florence Nightingale đã thay đổi thiết kế bệnh viện

Muốn chia sẻ những phát hiện của mình với các nhà chức trách quân sự và thậm chí cả chính Nữ hoàng Victoria, Nightingale nhận ra rằng cô cần phát triển một cách mới và trực quan để trình bày những phát hiện của mình mà không khiến những người không phải là chuyên gia, những người không phải là nhà thống kê nhìn chằm chằm và cảm thấy nhàm chán . Cô đang thực hiện sứ mệnh thay đổi chính sách của bệnh viện dã chiến trong toàn quân đội nhằm mang lại cho những người đàn ông khỏe mạnh, cân đối và cường tráng cơ hội sống sót tốt nhất có thể sau chấn thương. Cô không thể chịu đựng được thực tế là nhiều người - nếu không có sự can thiệp của cô - đã chết một cách vô ích do thiếu vệ sinh và thiết kế bệnh viện dã chiến kém.

Vì vậy, thay vì trình bày những phát hiện của mình bằng những bảng dữ liệu tẻ nhạt hoặc biểu đồ thanh tiêu chuẩn, cô đã nghĩ ra những cách mới để trình bày và trực quan hóa dữ liệu giúp cô có thể kể nhanh câu chuyện của mình. Julie Rehmeyer giải thích 1 Hình dung coxcomb mang tính cách mạng của Nightingale trong ấn bản năm 2008 của Tin tức Khoa học:

Mỗi tháng được thể hiện bằng một phần mười hai của vòng tròn. Những tháng có nhiều người chết hơn được hiển thị bằng các phần dài hơn, sao cho diện tích của mỗi phần thể hiện số người chết trong tháng đó do vết thương, bệnh tật hoặc các nguyên nhân khác. Trong nhiều tháng trong giai đoạn đầu của cuộc chiến, các nêm màu xanh, tượng trưng cho bệnh tật, lớn hơn nhiều so với các nêm màu đỏ (đối với vết thương) hoặc các nêm đen (đối với các nguyên nhân khác). Trong nhiều tháng sau tháng 3 năm 1855, khi Ủy ban Vệ sinh đến, những chiếc nêm màu xanh bắt đầu nhỏ đi đáng kể.

Nightingale cho biết biểu đồ coxcomb của cô được thiết kế "để tác động qua đôi mắt những gì chúng tôi không truyền tải được đến công chúng qua đôi tai không thể tin được lời nói của họ". Mặc dù tôi không bao giờ chấp nhận rằng không thể chỉ sử dụng các từ và từ ngữ để xây dựng và đưa ra một lập luận thuyết phục dựa trên dữ liệu, nhưng đôi khi một biểu đồ sát thủ hoạt động cùng với một thống kê hoặc phân tích sát thủ. Hình dung dữ liệu của Nightingale chắc chắn có tác động mạnh mẽ. Coxcomb của cô đã dẫn đến những thay đổi cơ bản trong cách thiết kế và vận hành cả bệnh viện dã chiến và bệnh viện cố định trong nước. Tất cả đều thông qua một chút cách kể chuyện hiệu quả, dựa trên dữ liệu, tràn ngập cảm xúc cứu sống những chàng trai trẻ.

Tiến sĩ John Snow

Vị thần thứ hai của chúng ta là một người Victoria khác, lần này là bác sĩ Tiến sĩ John Snow, một trong những thành viên sáng lập của Hiệp hội Dịch tễ học Luân Đôn.

Vào giữa thế kỷ 19, có một đợt bùng phát dịch tả tàn khốc ở Soho. Mặc dù thật khó để tưởng tượng ngày nay, việc cung cấp hệ thống ống nước chính và nước sạch và an toàn vẫn đang được phát triển và triển khai. Thậm chí 175 năm trước, Cách mạng Công nghiệp vẫn còn ảnh hưởng, ngay cả ở những khu vực quan trọng ở trung tâm London. Người dân phải lấy nước từ máy bơm nước.

Hình 7.2 John Snow

Bản đồ chấm của Tiến sĩ John Snow về các đợt bùng phát dịch tả liên quan đến máy bơm nước bị nhiễm độc ở Soho, 1854

Bằng cách nói chuyện với người dân địa phương, Snow xác định được rằng nguồn gốc của đợt bùng phát và lây lan căn bệnh đặc biệt này là do một máy bơm nước trên Phố Broad, và anh đã thuyết phục chính quyền vô hiệu hóa máy bơm nước bằng cách tháo tay cầm của nó. Vì lý thuyết về mầm bệnh vẫn chưa được phát hiện nên Snow không hề biết về cơ chế lây truyền bệnh tả từ máy bơm nước. Nhưng bằng cách hình dung số ca tử vong xảy ra ở khu vực lân cận máy bơm nước bằng bản đồ chấm huyền thoại hiện nay của mình, ông đã có thể chứng minh nguồn lây nhiễm và sự lây lan của dịch bệnh. Bản đồ, được sao chép bên dưới, hiển thị một điểm trên mỗi ca tử vong do bệnh tả, với cường độ của các điểm tăng lên khi ở gần máy bơm nước bị nhiễm bệnh hơn. Snow đã có thể chứng minh rằng công ty cấp nước đang đưa nước lấy từ những đoạn sông Thames bị ô nhiễm nước thải và phân phối đến máy bơm nước ở Phố Broad.

Snow đã sử dụng hình ảnh trực quan hấp dẫn về dữ liệu mà anh thu thập được - sau khi được người dân địa phương mách nước về nguồn nước uống của họ - để kể một câu chuyện có sức thuyết phục, dựa trên bằng chứng, về sự thay đổi chính sách, hơn nữa, công việc của anh đã dẫn đến việc thành lập một câu chuyện trong những ngành y học quan trọng và có ảnh hưởng nhất: dịch tễ học.

Hans Rosling

Vị thần thứ ba là một nhà dịch tễ học khác, Hans Rosling tinh quái, nhiệt tình và đáng buồn là vừa mới qua đời.

Rosling đã học về bệnh tật, nghèo đói, tác động của quy mô gia đình đến triển vọng cuộc sống và nhiều hơn thế nữa bằng cách làm việc với tư cách là nhà nghiên cứu và nhân viên y tế ở một số khu vực khó khăn nhất và chưa được phục vụ đầy đủ ở các nước đang phát triển, bao gồm Ấn Độ, Mozambique và Cộng hòa Dân chủ Congo. Ông đã dành hơn 20 năm để nghiên cứu và mô tả đặc điểm dịch tễ học của bệnh konzo, một căn bệnh gây liệt dẫn đến tàn tật vĩnh viễn các chi, đặc biệt là ở chân.

Anh ấy trở nên nổi tiếng trên toàn thế giới nhờ sứ mệnh tìm hiểu các bộ dữ liệu sức khỏe toàn cầu phức tạp thông qua hình ảnh trực quan sinh động. Cách tiếp cận của ông là trình bày một cách rõ ràng và thẳng thắn nhiều biến số tương tác đồng thời, chẳng hạn như thời gian, sự giàu có, bệnh tật, địa lý và tuổi thọ .

Rosling và các con của ông đã thành lập Quỹ Gapminder, một tổ chức phi chính phủ thúc đẩy sự phát triển bền vững thông qua hiểu biết rõ hơn về số liệu thống kê về phát triển xã hội, kinh tế và môi trường. Gapminder - được đặt tên để vinh danh thông báo về an toàn của Tàu điện ngầm Luân Đôn, “Hãy chú ý đến khoảng cách” - cũng là kho lưu trữ truy cập mở chứa các bộ dữ liệu y tế công cộng khổng lồ. Chúng được cung cấp để khuyến khích các nhà nghiên cứu - thực ra là bất kỳ ai có mối quan tâm hoặc ý tưởng - trên khắp thế giới sử dụng dữ liệu để hiểu về thế giới và đưa ra các giải pháp khả thi.

Gapminder cũng đã phát triển nền tảng phần mềm Trendalyzer tiên phong sử dụng biểu đồ chuyển động và bong bóng thương hiệu của Rosling để giúp thực hiện điều đó.

N<xv» Ko-ea

Rtp

SI 000

$2 000

$4 000      SB 000      $16 000

GOP per capita (S aỠẠnted for pnee differences, ppp 2011)

$32 000

$64 000

$128 000

m INCOME LEVELS ►

LEVEL 1

LEVEL 2

LEVEL 3

LEVEL 4

Russia

COLOR BY REGION

South Afnea

Angola

SIZE BY POPULATION

• Afghanistan

INCOME

- POOR

RICH-

1000 million

Congo Dem Rep.

¹ 10 X      s

100

Uganda ‘’■(MMO

BirtM Fmo      ®

HEALTH ỊINCOME OF NATIONS IN 2015

This graph comporcs Life Expectancy & GDP per capita for all 182 nations recognized by the UH

o>~

.Ma Tanzania

Br*

•

China!

■ — —      Morocco

— *•■ .•**£-■* «F—D~Egvpl Brazil

UrtatottmLl ..Iimiu      iyyp

Bangladesh      .

Ukraine

—• cSW u^nes Ir.d?=:

“      r*? Ỉ India

’Sudan^K I ,      -4

Kenya Yemen Pakistan F • <>

1      Ghana

Figure 7.3 Gapminder

Mind the gap: output from Hans Rosling’s Trendalyzer software, showing time (year), life expectancy (Y-axis), every country in the world (dots), region (colour), population (relative size of bubble), and GDP per capita (X-axis). African countries are in dark blue (lowest life expectancy and GDP).

nhiều ý nghĩa từ các tập dữ liệu đa biến. Mặc dù được Google mua lại vào năm 2007 nhưng các thành phần của Trendalyzer vẫn có sẵn cho công chúng sử dụng. Một đầu ra điển hình được hiển thị ở trên.

Các bài giảng trước công chúng của Rosling được trình bày với sự pha trộn đặc trưng giữa tính hài hước, sự rõ ràng cực độ và cảm giác có sức lan tỏa rằng vì ông ấy hiểu thế giới rất rõ ràng nên bạn cũng có thể hiểu được. Các bài nói chuyện TED và phim tài liệu BBC của ông, Niềm vui của số liệu thống kê, đều đã được xem hàng triệu lần và hầu hết bởi những người không phải là nhà dịch tễ học hay nhà thống kê. Nếu bạn chưa xem chúng, hãy truy cập YouTube ngay bây giờ.

Edward Tufte

Edward Tufte là Giáo sư danh dự về Khoa học Chính trị, Thống kê và Khoa học Máy tính tại Yale. Ông được New York Times mô tả là “Leonardo da Vinci của dữ liệu” và - không thua kém - “Galileo của đồ họa” theo Business Week.

Lần đầu tiên tôi biết đến Tufte khi một người bạn và người cố vấn đưa cho tôi cuốn sách tuyệt vời của anh ấy - to, vuông, cỡ LP, giống một bản tuyên ngôn hơn - Phong cách nhận thức của PowerPoint. Đó là một luận thuyết chống lại sự phổ biến của Power-Point dựa trên cách mà các khuôn mẫu và khuôn mẫu của PowerPoint khiến người Mỹ phải suy nghĩ ngu ngốc hơn. “Slideware,” Tufte nói, “làm giảm chất lượng phân tích của các bài thuyết trình... làm suy yếu lý luận về không gian và hình ảnh, đồng thời hầu như luôn làm hỏng phân tích thống kê.”

Tufte là người gần gũi nhất trên thế giới với một triết gia - có lẽ là một vị vua triết học - về trực quan hóa dữ liệu. Nhưng điều đó không khiến anh trở thành một người sống ẩn dật không hiểu gì về động lực thực dụng của kinh doanh. Cách xa nó. Anh ấy là một triết gia giống như Alain de Botton, lo ngại rằng suy nghĩ của anh ấy về tư duy có thể đánh bật dòng chính thống đang thất vọng ra khỏi địa ngục trình bày dữ liệu buồn tẻ của họ và đi đến vùng cao đầy nắng của sự hiểu biết lẫn nhau. Điều đó khiến anh trở thành người cam kết chỉ cho mọi người cách sử dụng, chia sẻ và hiểu thông tin tốt hơn. Để có những cuộc họp ngắn hơn, ý nghĩa hơn, hiệu quả hơn và theo cách đó, đạt được nhiều thành tựu hơn.

Các buổi hội thảo của Tufte hứa hẹn rất nhiều điều, bao gồm “các chiến lược thiết kế cơ bản cho tất cả các cách hiển thị thông tin: câu, bảng, sơ đồ, bản đồ, biểu đồ,

tMoscon

Wk

J*”

Skẳí:

-ờO.'k«X^

TABLEAU CRAPỈÌ Í>UE <Ắ-

(Sxríc C^ýUFđZu\^ d^.jut&>«uaM4iWMỈMMN»      ŨAMfAf«^ ií^ <_-X-U4«íz_ /1312 "dí1&

—-            ĩunù.rU 2ữ LsbvrtH&w lĩty

■Xu wifurf >'L..|...» |wílnito. ỂMI ,r>yr*»—tíl yw t»* Liyi* àu tẦnìtt 1 ÍÚM*.)«■*-ai4tawÌK.juc-.*ù. làtXímaa; it* J*1M J<      «< tiwt»'

J**5*M*. Jk^wjr litijlil ■»-<!<■ yliit W-fcX<l<»i* jfc^wĩc-aiMt~y*ii^*TtftM '•’— £*4tWÁỊM*W<*U      í*t**v i »O««-Xl. í*<t<-■•*&--

*,*.<!<» Cbùnĩ; Ji-tJpffur;      tit. a>Mfìỉrứịt      JtJ'tZcMAtr L2J ồ&itL.

111*11 iJtuM      MU *H'íiỉLt      i’Rwwwtj CO*W1UL«w OAŨM-UÍ tíuAiỉ Am.«J1ĨhUIC'

Figure 7.4 Minard

Minard’s map of Napoleon’s 1812 Russian campaign - an early but exceptional data visualisation

hình ảnh, video, trực quan hóa dữ liệu và hiển thị ngẫu nhiên để đưa ra các suy luận thống kê bằng đồ họa.” hơn nữa, Tufte tin rằng - được thực hiện đúng cách - trực quan hóa dữ liệu sẽ truyền tải những điều mà chỉ văn xuôi thôi thì không thể.

Tufte sử dụng một loạt các hình ảnh trực quan, bao gồm bản đồ, đồ thị, biểu đồ và bảng biểu giống như bản đồ của Minard về chiến dịch thất bại của Napoléon ở Nga năm 1812, được hiển thị trong Hình 7.4 . Đường tỏa ra từ mặt trận phía Tây đến Moscow và ngược lại truyền tải các biến số sau: thời gian, quỹ đạo, quy mô của quân đội (độ dày của thanh; khi nó mỏng hơn, lính Pháp đang chết vì cuộc tấn công của Nga, nạn đói và cái lạnh) , nhiệt độ theo thời gian và thậm chí là hai chiến dịch riêng lẻ. Cuộc tiến công của phần lớn quân đội và hai chiến dịch lẻ tẻ được hiển thị bằng màu xám; sự rút lui được thể hiện bằng màu đen.

Đối với Tufte, trực quan hóa và trình bày dữ liệu liên quan rất nhiều đến người cho và người nhận, cũng như về sự đồng cảm cần có đối với người trước để giúp người sau hiểu, cảm động và nhận được lợi ích từ những gì người trước chia sẻ. Đó thực sự là một con đường hai chiều và anh ấy đưa ra các chiến lược về lượng khán giả cũng như việc sử dụng các báo cáo và dữ liệu cũng như đưa ra lời khuyên về cách chia sẻ và trình bày dữ liệu cho khán giả.

Tất cả các cuốn sách của ông đều được khuyến khích đọc, bắt đầu với cuốn sách cổ điển Hiển thị thông tin định lượng bằng hình ảnh.

David McCandless

Vào cuối một ngày ấm áp vào tháng 5 năm 2014, tôi xếp hàng bên ngoài Brighton Pavilion lộng lẫy của Georgia, nắm chặt tấm vé đưa tôi vào nhà hát Dome 1.700 chỗ ngồi. Hơn 20 năm ở Sussex, tôi đã thấy khán phòng rộng lớn này đón tiếp tất cả mọi người từ Bootleg Beatles đến Marc Ronson, London Philharmonic cho đến vài quả trứng của giám tuyển TEDx.

Nhưng buổi tối mùa xuân năm đó, trong không khí lại có thêm tiếng nổ lách tách. Những người khác trong hàng đợi giống người hâm mộ hơn bất kỳ khán giả nào tôi từng gặp ở Dome trước đây. Ngoài ra, còn có nhiều khuyên hơn và nhiều bộ râu hơn - dài, được điêu khắc một cách chuyên nghiệp, giống như của cầu thủ bóng đá người Pháp Olivier Giroud hay Zeus, chỉ có điều là lớn hơn rất nhiều - hơn những gì tôi từng thấy ở một chỗ. Cứ như thể tất cả kỹ thuật viên của Brighton đã rời bàn làm việc và studio của họ ở Silicon Seaside để đổ xô đến xem tiết mục yêu thích nhất mọi thời đại của họ. Không ai khác chính là vị thần nhạc rock khiêm tốn với lối kể chuyện dựa trên dữ liệu, David McCandless. Bàn nghệ thuật này đánh giá 2 sự kiện đã nắm bắt được nó rất tốt.

McCandless là tác giả của cuốn sách Vô song Thông tin là Đẹp, được tiếp nối kể từ khi anh làm rung chuyển Brighton bởi Kiến thức là Đẹp. Anh ấy đã tạo, điều hành và bán một số doanh nghiệp khác nhau trong lĩnh vực kể chuyện dựa trên dữ liệu và niềm đam mê hiện tại của anh ấy là VIZsweet (“bộ công cụ trực quan hóa” - geddit?), công cụ này tự mô tả là “một công cụ dựa trên đám mây cao cấp để tạo ra những tác phẩm đẹp mắt, trực quan hóa dữ liệu tương tác”.

Mục đích của anh là sử dụng trực quan hóa dữ liệu và thiết kế thông tin để kể chuyện. Trước khi điều hành công việc kinh doanh của riêng mình, anh ấy là nhà báo dữ liệu cho cả Wired và Guardian, nơi anh ấy là một trong những nhóm nòng cốt đằng sau Phòng thí nghiệm dữ liệu của tờ báo, một người có sức mạnh trong việc trực quan hóa dữ liệu và kể chuyện dựa trên dữ liệu trong nửa đầu của thế kỷ 20. hai mươi tuổi thiếu niên. Đáng buồn thay, sự cắt giảm của chủ sở hữu Guardians , Scott Trust - công ty mất hàng chục triệu mỗi năm cho danh hiệu này - đã khiến Data Lab phải trả giá.

TRONG Chương 2 . chúng tôi đã cân nhắc thực tế rằng khi các con số trở nên quá lớn, chúng sẽ mất đi ý nghĩa (một hiện tượng mà khả năng hình dung của McCandless thường xuyên phải xử lý). Nói về tổng chi tiêu của Chính phủ Vương quốc Anh, tôi kết luận rằng 750 tỷ bảng Anh là “một con số vượt xa tầm hiểu biết hoặc hiểu biết của hầu hết mọi người đến nỗi nó chỉ trở thành một định nghĩa vòng tròn”. Vào tháng 5 năm 2010, Phòng thí nghiệm Dữ liệu Guardian đã đưa ra một hình ảnh trực quan tuyệt đẹp về chi tiêu công của Vương quốc Anh giai đoạn 2008-2009. Tôi thực sự khuyên bạn nên tìm hiểu và tải xuống. - Hình ảnh trực quan được xuất bản trước khi Thủ tướng lúc bấy giờ là Gideon Osbourne thực hiện các cắt giảm đã hứa đối với chi tiêu công như một phần của cái gọi là chiến lược được gọi là thắt lưng buộc bụng của Chính phủ Liên minh. Hình ảnh trực quan nhằm mục đích thông báo cho độc giả của Guardians biết chính xác nơi mà Vương quốc Anh đang chi tiêu vào thời điểm đó và việc cắt giảm có thể có ý nghĩa gì đối với các lĩnh vực ưu tiên của họ.

Mặc dù con số này vào thời điểm đó nhỏ hơn gần 1/5 so với hiện nay nhưng nó vẫn đạt mức đáng kinh ngạc là 620,7 tỷ bảng Anh. Và mặc dù hình dung của McCandless không làm cho nó trở nên đơn giản để hiểu, nhưng nó mang lại cảm giác rất hữu ích về quy mô và các ưu tiên cho Chính phủ, với năm quốc gia chi tiêu nhiều nhất:

Bộ Lao động và Lương hưu, 135,7 tỷ bảng

Kho bạc HM, 109,5 tỷ bảng

Bộ Y tế, 109,4 tỷ bảng

Bộ Trẻ em, Trường học & Gia đình, 63,18 tỷ bảng

Bộ Quốc phòng, 44,6 tỷ bảng

Hơn nữa, đồ họa thông tin được in trên trang đôi, trang chính giữa của tờ báo khổ Berliner. Ngoài việc tạo ra một tấm áp phích hấp dẫn, phiên bản có kích thước thật của nó còn dễ dàng cho phép bạn xem xét kỹ hơn khi dán lên tường. Bạn có thể có được bức tranh toàn cảnh từ hình minh họa tổng thể, sau đó đi sâu vào các bộ phận cụ thể mà bạn quan tâm.

Hình ảnh minh họa là McCandless, người, mặc dù là ngôi sao nhạc rock, vẫn khiêm tốn và dễ tiếp cận - trực tiếp tại các buổi nói chuyện và thông qua sự hiện diện của anh ấy trên Reddit, tại đây. http://bit.ly/2ov5K8w

Tổng hợp

Những lời mà các nhà sản xuất bộ phim Saving Mr Banks dành cho Walt Disney đã tóm tắt chính xác những gì mà những người kể chuyện dựa trên dữ liệu giỏi nhất đạt được bằng hình ảnh trực quan của họ: “gây hy vọng hết lần này đến lần khác”.

Đối với một người vô thần như tôi, các vị thần kể chuyện dựa trên dữ liệu có nhiều hình dạng khác nhau, từ những nơi khác nhau và từ những thời đại khác nhau. Công nghệ có liên quan nhưng không cần thiết và thường có thể gây xao lãng. Florence Nightingale, John Snow và Minard, người được yêu thích nhất của Edward Tufte, đã vẽ mọi thứ bằng tay, nhưng điều đó không làm cho cách kể chuyện dựa trên dữ liệu của họ kém chính xác, có tác động hoặc rõ ràng hơn. Có, công nghệ cho phép bạn làm được nhiều việc hơn trong thời gian ngắn hơn, cả về phân tích dữ liệu và trực quan hóa. Các công cụ và công nghệ Dữ liệu lớn đảm nhận công việc phân tích dữ liệu cực nhọc, cải thiện tốc độ theo cấp số nhân từ tốc độ chậm của tay và mắt của con người đến tốc độ xử lý hàng gigaflop. Họ cũng loại bỏ cơ hội xảy ra lỗi của con người.

Nhưng khi bạn muốn kể chuyện bằng dữ liệu và số liệu thống kê, công nghệ không bao giờ nên là điểm khởi đầu của bạn. Như đã thảo luận ở Chương 3 . Ban đầu, cách kể chuyện dựa trên dữ liệu không bao giờ là vấn đề về công nghệ. Đó là vấn đề về mục đích, một thách thức trong việc xác định và trình bày rõ ràng mục đích của bạn trong câu chuyện dựa trên dữ liệu mà bạn muốn kể. Tìm kiếm nội tâm của bạn “tại sao?”

Nếu bạn biết lý do tại sao bạn muốn đưa ra một trường hợp cụ thể - nếu bạn biết bạn muốn chuyển ai để làm gì - bạn sẽ sớm khám phá ra điều bạn muốn nói. Bạn sẽ nói điều đó như thế nào - tập dữ liệu nào, kiểm tra thống kê nào, công cụ phân tích nào, nền tảng và gói trực quan hóa dữ liệu nào bạn sử dụng - tất cả những điều đó sẽ rơi vào đúng vị trí. Bạn càng làm điều đó thường xuyên thì bạn sẽ càng nhanh chóng khám phá được những mục yêu thích của mình. Và hãy nhớ mục đích sáng lập Apple của Steve Jobs mà chúng ta đã đề cập đến trong Chương 3 : “Xóa bỏ rào cản của việc phải học cách sử dụng máy tính”. Hãy ghi nhớ điều đó và biến công nghệ thành nô lệ của bạn chứ không phải chủ nhân của bạn - điều này tình cờ trở thành một mục đích khác đã được Apple tuyên bố theo thời gian.

Sau đó, bạn đến phần khác của mình, và có lẽ là điều quan trọng nhất, “làm thế nào”. Câu chuyện sẽ diễn ra như thế nào? Đó có phải là cấu trúc ba màn, cuộc hành trình của một anh hùng? Dữ liệu và số liệu thống kê đóng vai trò gì trong việc hỗ trợ câu chuyện cốt lõi của bạn? số liệu thống kê sát thủ và biểu đồ kiếm tiền là gì? Làm thế nào để bạn chống lại sự cám dỗ của việc ném ngày càng nhiều sự kiện - ngày càng nhiều dữ liệu - vào khán giả? Làm thế nào để bạn nói chuyện như một con người, về những vấn đề của con người, bằng ngôn ngữ của con người? Cảm xúc đóng vai trò gì (có lẽ là vai trò lớn hơn nhiều mà bạn từng tưởng tượng)? Và liệu radar đồng cảm của bạn có được bật lên 11 để đảm bảo rằng bạn đang suy nghĩ nhiều như một người nhận cũng như một người truyền thông tin.

Nếu bạn áp dụng phương pháp kể chuyện dựa trên dữ liệu này, tôi đảm bảo rằng bạn sẽ trở thành bậc thầy trong “kinh doanh chuyển động”, thuyết phục nhiều người nhìn thế giới theo quan điểm của bạn. Đứng trên vai những người khổng lồ mà chúng ta đã gặp thoáng qua trong chương này, bạn có thể đạt được địa vị á thần trong chính tổ chức của mình. Nó phải đáng để thử.

Ghi chú

1 http://bit.lv/lldD73v

2 http://bit.l v/2pcwgBT

3 http://bit.lv/2oYyYee

số 8

Tại sao sự thật lại quan trọng hơn bao giờ hết

Hoặc viết điều gì đó đáng đọc hoặc làm điều gì đó đáng viết.

Benjamin Franklin, Ngôi sao buổi tối của Washington DC, ngày 7 tháng 1 năm 1853

Ít nhất phải nói rằng, chiến thắng năm 2016 của cả Bỏ phiếu và Donald Trump đều thật bất ngờ. Theo cách nói của Benjamin Franklin, chúng chắc chắn đáng được viết đến, ngay cả khi các phương tiện truyền thông - và đặc biệt là mạng xã hội - nội dung do cả hai chiến dịch tạo ra ít có khả năng đứng vững trước thử thách của thời gian.

Brexit-Trump đứng sau trong các cuộc thăm dò dư luận trong những tuần dẫn đến cả hai cuộc bỏ phiếu - đôi khi còn bị tụt lại rất xa.

Ngành thăm dò ý kiến, các chuyên gia chính trị, hầu hết các phương tiện truyền thông và nổi bật nhất là các nhà cái đều dự đoán Hillary vẫn ở lại, chứ không phải Brexit-Trump. Ngay cả sau Brexit, và thậm chí sau khi Trump tuyên bố ngay trước ngày bỏ phiếu rằng cuộc bầu cử Tổng thống năm 2016 sẽ là “Brexit Plus Plus Plus”. Đúng vậy.

Chắc chắn, các cuộc thăm dò đã thắt chặt hơn khi cuộc bầu cử đến gần. Các cuộc thăm dò luôn làm điều đó. Những người thăm dò ý kiến sẽ lo lắng hơn khi danh tiếng của họ bị thử thách.

Chà, trong hai cuộc bầu cử này, hầu hết những người thăm dò đều mắc sai lầm nghiêm trọng. Ngay cả Nate Silver - có mặt tại 49 trên 50 khu vực bầu cử vào năm 2008 và toàn bộ 50 khu vực vào năm 2012 - cũng không kêu gọi Trump. Phải thừa nhận rằng ông và thủy thủ đoàn 538 của mình nằm trong số những người ít sai sót nhất. Nhưng trong lĩnh vực thăm dò ý kiến, việc “ít sai nhất” cũng giống như “có thai một nửa”. Hoặc mua một ấm trà sô cô la.

Brexit-Trump đã gây ra một cuộc khủng hoảng hiện hữu trong ngành bầu cử, thực tế là trong phần lớn hoạt động kinh doanh nghiên cứu nơi các học giả chính trị đặt trụ sở. Những người thông minh giúp các thương hiệu biết quảng cáo nào có khả năng hoạt động tốt nhất, người tiêu dùng muốn gì ở chiếc xe tiếp theo của họ và xu hướng nào sẽ hình thành trong mùa/năm/thập kỷ tới, tất cả đều đang nỗ lực sáng tạo lại bản thân và phương pháp của họ. Phần lớn việc tìm kiếm đó có cảm giác giống như việc di chuyển những chiếc ghế xếp trên tàu Titanic.

Tuy nhiên, tôi cảm thấy rằng một số sự hoảng loạn này có thể là quá mức, nếu có thể hiểu được. Các tổ chức sẽ tiếp tục cần nghiên cứu, hiểu biết và hiểu biết sâu sắc.

Họ chỉ có thể cần thêm một vài lời trấn an từ các nhà cung cấp của mình - và họ có thể đối xử với họ tệ hơn một chút so với trước đây - cho đến khi niềm tin được khôi phục.

Nhưng không thể phủ nhận rằng Brexit-Trump là một cơn địa chấn, và những cơn dư chấn sẽ tiếp tục vang dội khắp thế giới rất lâu sau khi không ai còn nhớ Nigel Farage là ai. Và chúng cũng sẽ lan rộng ra ngoài ngành thăm dò ý kiến và nghiên cứu thị trường.

Hậu sự thật, tin giả

Một trong những khía cạnh xác định của Brexit-Trump là sự thất bại của các sự kiện và sự thiếu quan trọng ngày càng tăng của các ứng cử viên đối với bằng chứng, dữ liệu và sự thật. Như chúng tôi quan sát thấy ở Chương 2 . Michael Gove đã tranh luận trong chiến dịch trưng cầu dân ý ở EU rằng “người dân ở đất nước này đã có đủ chuyên gia”. Sự thật, chúng tôi đã nói, không quan trọng. Chúng quan trọng đến mức, khi chiến dịch Bỏ phiếu chọn sử dụng chiến dịch của riêng mình - chẳng hạn như khoản đóng góp hàng tuần trị giá 350 triệu bảng Anh được cho là từ công ty của Vương quốc Anh cho EU Inc. mà những người rời bỏ đã cam kết chuyển hướng để tài trợ cho NHS - hóa ra chúng không quá quan trọng. sự thật như sự thật. Tổng, không phải số liệu ròng. Hoặc - thành thật mà nói - dối trá.

Hết lần này đến lần khác trong thời kỳ Trump gặp khó khăn, khi sự thật được sử dụng, chúng hóa ra cũng đáng tin cậy như những gì được những người theo chủ nghĩa Brexit thúc đẩy. Kể từ đó, cuộc kiểm tra pháp y đối với những người ủng hộ, nhà tư vấn và công nghệ làm nền tảng cho cả hai chiến dịch - và hỗ trợ việc phổ biến những lời nói dối có thật này - đã được phát hiện là cùng một hoạt động kinh doanh. Thuyết âm mưu hoành hành khắp nơi.

Kết quả là, kể từ Brexit-Trump, đã có mối lo ngại - trên hầu hết các phương tiện truyền thông, không chỉ phe tự do; trong học viện; trong ngành bỏ phiếu; và trong cộng đồng nghiên cứu rộng rãi - rằng, nếu có thể giành chiến thắng trong cuộc bầu cử mà không cần sự thật hay dối trá, thì chúng ta hẳn đã bước vào một xã hội hậu sự thật. Có vẻ như thế giới không đi theo hướng này, rồi đột nhiên, các quy tắc giao chiến đã bị đảo lộn và những gì được áp dụng trước đây không còn áp dụng được nữa. Trong khi mọi người theo dõi BBC và CNN để biết tin tức của họ về các cuộc bầu cử trước đó, thì rõ ràng giờ đây họ rất vui khi nhận được tin tức giả mạo của mình được truyền lại qua Facebook và Google. Thế giới đã trở nên ngu ngốc chưa?

Nhà tiên tri có uy tín của Wikipedia dành cho thanh thiếu niên hai mươi mô tả “Chính trị hậu sự thật (còn gọi là chính trị hậu thực tế)” là “một nền văn hóa chính trị trong đó cuộc tranh luận phần lớn được đóng khung bởi những lời kêu gọi cảm xúc tách rời khỏi các chi tiết của chính sách và sự lặp đi lặp lại”. khẳng định các luận điểm mà những lời bác bỏ thực tế đều bị bỏ qua”. Như chúng tôi đã nhận xét, “hậu sự thật” là “từ” của Từ điển tiếng Anh Oxford năm 2016.

Là một người sắp đặt gian hàng của mình với tư cách là người kể chuyện dựa trên dữ liệu, bạn có thể nghĩ rằng tôi sẽ lo lắng. Trong suốt cuốn sách này, tôi đã nói đi nói lại về tầm quan trọng của việc sử dụng dữ liệu và số liệu thống kê để hình thành nền tảng và nền tảng cho việc kể chuyện của tổ chức. Chắc chắn (bạn có thể muốn tranh luận) nếu mọi người không muốn và không quan tâm đến sự thật trong các cuộc bầu cử - về mặt lý thuyết, điều này quyết định hình dạng, màu sắc và hướng đi của quốc gia họ cư trú trong ít nhất bốn năm tới - họ sẽ không đưa ra con số thực tế mà bất kỳ tổ chức nào cũng muốn chia sẻ với họ.

Trên thực tế, tôi không thể không đồng ý mạnh mẽ hơn. Chúng ta đang sống ở thời điểm mà sự thật chưa bao giờ quan trọng hơn thế. Nhưng như tôi đã nói đi nói lại trong suốt cuốn sách này, các cuộc tranh luận không thể chiến thắng chỉ bằng sự thật và sự thật. Trên hành trình của mình, chúng tôi đã nói chuyện một chút về thuật hùng biện và kỹ năng của nhà hùng biện. Vào thế kỷ thứ tư trước Công nguyên Athens và thế kỷ thứ nhất trước Công nguyên ở Rome, Demosthenes và Cicero là những nhân vật hàng đầu trong “kinh doanh di chuyển”; các nhà hùng biện chuyên nghiệp, các chính trị gia và những con đại bàng pháp lý hàng đầu trong xã hội của họ.

Sự thật rất quan trọng đối với các vụ án mà họ đang tiến hành, nhưng hình thức cũng quan trọng không kém gì nội dung. Như bất kỳ ai đã từng đọc (bản dịch của) The Philippics hoặc Against Cataline sẽ biết, không phải hết sự thật này đến sự thật khác sẽ thay đổi và giành chiến thắng trong ngày. Có rất nhiều cảm xúc liên quan. Và chính cặp đôi lý trí và cảm xúc này là chìa khóa cho hình thức kể chuyện hiệu quả nhất. Dành cho các chính trị gia và các tổ chức thuộc mọi thành phần.

David McCandless, một trong năm vị thần trực quan hóa dữ liệu của chúng ta, đã học được một số kỹ năng của mình khi ở lại Guardians muộn, Data Blog than thở. Blog đó mang dòng chữ “Sự thật là thiêng liêng”. Trong đó, họ đã đúng. Cũng như Sense About Science đã đúng khi thực hiện sứ mệnh thúc đẩy sự tôn trọng bằng chứng khoa học và khoa học tốt. Nhưng như tờ New Scientist đã nhận xét trong bài xã luận ngay sau Brexit, “Để có lý do chiến thắng, các nhà khoa học cần học cách gắn kết với cảm xúc”. Tâm lý học nhận thức cho Hoa Kỳ thấy rằng chúng ta càng cố gắng thuyết phục mọi người rằng chúng ta đúng và họ sai từ hết thực tế này đến thực tế khác, thì họ sẽ càng cố gắng tìm kiếm bằng chứng củng cố quan điểm của chính họ để tạo điều kiện cho họ. để từ chối của chúng tôi.

Sự kết hợp chủ yếu giữa thực tế và cảm xúc - sự thuyết phục dựa trên bằng chứng - là nguyên nhân đằng sau Tháng Ba vì Khoa học vào tháng 4 năm 2017 ( ). Trong ba tháng đầu tiên của nhiệm kỳ tổng thống Trump, @POTUS45: bắt đầu dỡ bỏ Kế hoạch Quyền lực Sạch của Obama; bãi bỏ quy định yêu cầu các cơ quan liên bang lớn xem xét các dự án lớn của liên bang ảnh hưởng như thế nào đến biến đổi khí hậu; đã thực hiện cắt giảm đáng kể ngân sách hàng năm cho Cơ quan Bảo vệ Môi trường (trong số các cơ quan khác) từ “8,1 tỷ USD xuống còn 5,7 tỷ USD, loại bỏ 1/4 trong số 15.000 việc làm của cơ quan”; 1 không bổ nhiệm được cố vấn khoa học đặc biệt; và bổ nhiệm Scott Pruitt làm người đứng đầu EPA, người đã tuyên bố công khai trước khi được bổ nhiệm rằng ông không chấp nhận rằng khí thải CƠ2 là nguyên nhân chính gây ra biến đổi khí hậu. Trong suốt chiến dịch tranh cử tổng thống của mình, Trump liên tục gọi biến đổi khí hậu là một trò lừa bịp.https://satellites.marchforscience.com

Ba tháng sau khi nhậm chức, cộng đồng khoa học Hoa Kỳ (và toàn cầu) đã cảm thấy đủ. Đã có hàng trăm cuộc biểu tình trên khắp thế giới dưới biểu ngữ Tuần hành vì Khoa học. Khi các nhà khoa học xuống đường với tâm trạng dâng trào cảm xúc, khác thường, những người kể chuyện dựa trên dữ liệu có thể phản ánh rằng cộng đồng gắn bó chặt chẽ nhất với câu chuyện dựa trên bằng chứng đã nhận được thông điệp. Chủ tịch Liên minh các nhà khoa học quan tâm, Kenneth Kimmell, đã viết trên tờ Observer rằng Cuộc tuần hành vì khoa học thể hiện một cuộc phản kháng đáng kể chống lại “cuộc tấn công chưa từng có vào khoa học, các nhà khoa học và việc hoạch định chính sách dựa trên bằng chứng [đang] diễn ra ở Chính phủ liên bang Hoa Kỳ” của Trump. . - Con sâu đã quay đầu, và nó đã học được - không giống như những người vận động Ở lại - để thể hiện tính hợp lý bằng một lớp vỏ ngoài hoặc lớp bọc đường của cảm xúc.

Cuộc chiến chống lại tin giả mang tính lý trí nhưng đầy cảm xúc được ghi lại không nơi nào tốt hơn trong một khóa học mới tại Đại học Washington có tựa đề Kêu gọi những điều nhảm nhí trong thời đại dữ liệu lớn (xem . Khóa học được thực hiện trên hai trường bởi Carl T. Bergstrom và Jervin West từ Trường Thông tin và Khoa Sinh học. Khóa học nhằm mục đích khắc phục sự cân bằng trong giới học thuật và đời sống công cộng, nơi - như người ta nói, “các chính trị gia không bị ràng buộc bởi sự thật và khoa học được thực hiện thông qua thông cáo báo chí (không phải tạp chí)”.http://callin g bullshit.or g)

Khóa học mới này - hoạt động như một MOOC và do đó có sẵn cho bất kỳ công dân nào trên thế giới có kết nối Wi-Fi - được thiết kế để trang bị cho thế hệ sinh viên tốt nghiệp tiếp theo những năng lực quan trọng mà họ cần để coi việc lạm dụng dữ liệu là điều nhảm nhí và thống kê trong diễn ngôn công cộng. Nó phải là bắt buộc đối với mọi học sinh ở mọi nơi.

Trong bài giảng đầu tiên của khóa học - và tất cả đều có trên YouTube - Bergstrom và Jervin sử dụng câu trích dẫn năm 1710 của nhà châm biếm và viết tiểu luận Jonathan Swift để thảo luận về sự thất bại của Pizzagate từ cuộc bầu cử tổng thống năm 2016: “Sự giả dối bay đi, và Sự thật đến khập khiễng theo sau nó”. Tin giả (sự thật) lan truyền nhanh hơn sự thật.

Để làm mới ký ức của bạn trên Pizzagate: Comet Ping Pong, một tiệm bánh pizza ở Washington DC, được cho là đang chứa chấp một đường dây ấu dâm có liên hệ với Hillary Clinton. Những lời buộc tội đã khiến một “công dân có liên quan” chạy vào nhà hàng và bắt đầu nổ súng. Mặc dù không có ai bị thương nhưng đó không phải là vấn đề. Và mặc dù thuyết âm mưu kỳ quái này đã bị bác bỏ và bác bỏ hoàn toàn - kể cả bởi những người giúp truyền bá nó - những công dân Mỹ liên quan vẫn liên tục đến Nhà Trắng mặc áo phông để thể hiện rằng họ tin rằng Pizza-gate là sự thật và họ muốn để có hành động chống lại nó.

Nhắc lại câu châm ngôn của Swift: “Sự giả dối bay đi và Sự thật khập khiễng theo sau nó”. Bergstrom và Jervin sẽ được hoan nghênh vì đã sử dụng ngôn ngữ (và nội dung) có chủ ý về cảm xúc để kích thích sự quan tâm và tham gia vào khóa học kể chuyện dựa trên dữ liệu của họ. Họ cũng đưa ra quan điểm rất hay về tính lâu dài của các câu chuyện và hình ảnh trực tuyến, đồng thời mùi hôi thối của tin tức giả vẫn tồn tại lâu hơn so với những tin đồn nhảm trong thời kỳ tiền trung gian, tiền kỹ thuật số.

Chống lại tin tức giả

Cuộc chiến chống lại tin giả không phải là không đáng kể và tôi hy vọng (không phải là một chiến lược, tôi biết) rằng Narrative by Numbers có thể giúp ích một chút trong cuộc chiến này. Tạo ra những câu chuyện dựa trên bằng chứng dưới lớp vỏ bọc cảm xúc là phương pháp của tôi để sử dụng kỹ năng song song giữa phân tích và kể chuyện để có được ảnh hưởng lâu dài. Nhưng tôi không đủ kiêu ngạo để nghĩ rằng mình sẽ thành công một mình.

Các phương tiện truyền thông chính thống - cho đến khi Trump liên tục chế nhạo và chỉ trích, các thương hiệu đáng tin cậy và nền tảng của sự thật - đều đóng một vai trò quan trọng trong việc chống lại tin tức giả. Nói rõ hơn, Trump có một định nghĩa khá hẹp về tin giả. Anh ta có xu hướng ám chỉ bất kỳ báo cáo nào thuộc chương trình nghị sự của người khác chứ không phải của riêng anh ta, báo cáo đó thể hiện cách ra quyết định và cách tiếp cận quản trị mang phong cách riêng của anh ta bằng bất kỳ điều gì khác ngoài ánh sáng rực rỡ (tức là không phải alt.right). Và trong khi Trump là người tự nguyện thổi kèn cho tin tức giả, ông và những người ủng hộ ông không phải là những người chơi duy nhất trong trò chơi. Chỉ là - như nhà báo Christiane Amanpour đã nói - trong một cuộc phỏng vấn gần đây với Chris Anderson của TED - khi cá nhân quyền lực nhất trong thế giới tự do cắt giảm quá nhanh chóng và lỏng lẻo với sự thật, điều đó đã hợp pháp hóa các nhà lãnh đạo kém uy tín hơn khác để áp dụng các biện pháp tương tự hoặc thấp hơn. tiêu chuẩn. Hình ảnh ác mộng của cô ấy là về một cuộc đua xuống đáy. Tôi không quá bi quan.

Riêng biệt, việc các đặc vụ Nga tạo ra hàng trăm hồ sơ mạng xã hội không có thật - với mục đích rõ ràng là phổ biến và chia sẻ tin tức giả nhằm đánh lừa hoạt động hợp pháp của các nền dân chủ phương Tây - cần được chính các nền tảng xã hội giải quyết. Sau cuộc bầu cử của Trump, một số chính phủ - đáng chú ý nhất là chính phủ Emmanuel Macron ở Pháp - đã có lập trường và đủ cảnh giác để loại bỏ tận gốc một số yếu tố của tin tức giả mạo.

Trong nhiều năm, Facebook, Twitter và Google - bao gồm cả YouTube do Google sở hữu - đã cố tình mô tả mình là kênh và phương tiện phân phối chứ không phải là nhà xuất bản. Sự phản đối đó đang bắt đầu giảm dần khi cả các cuộc điều tra độc lập và bên ngoài đều tiết lộ mức độ ảnh hưởng của Nga và alt.right trong việc sử dụng nền tảng của họ để chia sẻ tin tức giả mạo. Lập luận này đang trở nên đặc biệt mỏng manh, vì những nền tảng tương tự này rõ ràng đã được chứng minh là được hưởng lợi về mặt tài chính từ các quảng cáo được phân phát trên các trang web và hồ sơ tin tức giả mà chúng cung cấp và kích hoạt.

Nhưng sâu truyền thông cũng đang bắt đầu tham gia vào cuộc chiến chống lại tin tức giả và các hãng tin chính thống có vai trò quan trọng trong việc chống lại nó. Họ có thể làm được điều này bằng cách tái thiết lập địa vị của mình như những hòn đá tảng cho tư duy tự do và độc lập, không có chính trị và đảng phái. Cho dù Trump có thể chế nhạo trong các cuộc họp báo tại BBC, New York Times, CNN và Guardian, các tổ chức này có vai trò và trách nhiệm chỉ ra điều gì là giả và điều gì không, và họ đang đối mặt với thách thức này và khi làm như vậy, việc thiết lập lại vai trò của họ trong cả tin tức lẫn sự thật và dối trá.

Ví dụ: tốc độ vạch trần các báo cáo không có thật về kẻ giết người hàng loạt ở Vegas, Stephen Paddock - các báo cáo ở các góc của trang web đen alt.right cho biết Paddock là đảng viên Đảng Dân chủ và đưa ra tuyên bố chống Trump bằng cách bắn hơn 500 người tại một quốc gia lễ hội âm nhạc - thật chóng mặt. Và khuyến khích sâu sắc. Chỉ mất chưa đầy 12 giờ để báo cáo đầu tiên chống lại tin tức giả mạo xuất hiện và sau 24 giờ, hầu hết nội dung vi phạm - và sai - đã không còn trực tuyến nữa.

Vai trò của các thương hiệu tin tức lâu đời - Cũ và Mới

Và không chỉ phản bác nhanh chóng, các tổ chức tin tức còn trở thành một phần của bộ máy chống tin giả. Một ví dụ rất hay và rất rõ ràng là nhóm Kiểm tra thực tế thường trực được thành lập bởi James Harding, người đứng đầu BBC News lúc bấy giờ vào tháng 1 năm 2017. Mục đích của đơn vị gồm hàng chục người là kiểm tra tính xác thực và vạch trần nội dung cố ý gây hiểu lầm giả mạo là tin tức .

Harding cho biết tại thời điểm ra mắt:

BBC không thể chỉnh sửa internet nhưng chúng tôi cũng sẽ không đứng ngoài cuộc. Chúng tôi sẽ kiểm tra thực tế các ngoại lệ phổ biến nhất trên Facebook, Instagram và các phương tiện truyền thông xã hội khác... Khi chúng tôi thấy những câu chuyện cố tình gây hiểu lầm giả dạng tin tức, chúng tôi sẽ xuất bản Kiểm tra thực tế cho biết như vậy. Và chúng tôi muốn Reality Check không chỉ là một dịch vụ công mà còn muốn nó trở nên cực kỳ phổ biến. Chúng tôi sẽ hướng đến việc sử dụng các phong cách và hình thức - trực tuyến, trên TV và trên đài phát thanh - để đảm bảo sự thật hấp dẫn và hấp dẫn hơn những điều dối trá.

Facebook và các nền tảng khác được sử dụng để chia sẻ tin tức giả mạo cũng bắt đầu thực hiện nghiêm túc trách nhiệm của mình. Điều này một phần được thấy trong các cuộc điều tra nội bộ mà họ đang tiến hành để đánh giá xem họ đã bị Nga tấn công như thế nào trong cuộc bầu cử tổng thống năm 2016. Nhưng nó cũng được thể hiện trong các sáng kiến mà họ đang thực hiện nhằm giúp người dùng phát hiện và hiểu đâu là giả và đâu là thật, đồng thời báo cáo và hành động chống lại nội dung giả mạo rõ ràng. Thời gian sẽ trả lời liệu cách tiếp cận tự điều chỉnh này có đủ mạnh để đối phó với hiện tượng tin giả hay không. Điều đáng xấu hổ duy nhất là Facebook đã mất quá nhiều thời gian để tham gia (và do đó - thậm chí là thừa nhận vai trò của mình) và họ nhất quyết khẳng định định nghĩa riêng của mình về vấn đề này là "tin tức giả".

Tất cả những điều này có ý nghĩa gì đối với việc tường thuật bằng những con số

Tuy nhiên, nhìn tổng quát hơn, ngành kinh doanh truyền thông dường như đã đi trước cả các nền tảng công nghệ và cộng đồng khoa học. Từ thời kỳ Mad Men của David Ogilvy và Bill Bernbach trở đi, người ta từ lâu đã biết rằng để các chiến dịch thành công, họ cần phải cân bằng và hòa trộn giữa lý trí và cảm xúc. Đối với Remain-Hillary, có lẽ, thế giới quan quá lý trí, trong khi sự phản đối những lập luận hợp lý này hoàn toàn là cảm xúc.

Đối với Brexit-Trump, những người điều phối đã điều chỉnh cảm xúc lên mức tối đa, vì cảm xúc (xin lỗi) đã lấn át lý trí. Đúng vậy, Brexit-Trump đã sử dụng sự thật, ngay cả khi cuối cùng chúng chỉ là dối trá. Nhưng radar đồng cảm của Brexit-Trump phù hợp với cử tri của họ hơn so với Remain-Hillary, những người mù quáng khi so sánh. Họ nghĩ nhiều hơn về khán giả của họ và khán giả của đối thủ, đặc biệt nhất là khán giả gồm những cử tri nổi ở giữa, những người mà cảm xúc lấn át bằng chứng.

Thế giới đã thay đổi và nghiêng về bên phải, nhưng các sự kiện, dữ liệu, số liệu thống kê và phân tích không đột nhiên trở nên dư thừa, cũng như các cử tri không đột nhiên trở thành những kẻ ngốc.

Nhu cầu tất cả mọi người trong “kinh doanh vận chuyển” phải hiểu điều này và học cách điều chỉnh cảm xúc và sự kiện một cách tinh tế hơn là ở Hoa Kỳ.

Và miễn là radar đồng cảm của chúng tôi được bật và chúng tôi đang nghĩ về những người mà chúng tôi đang giao tiếp, thì bạn có biết không, tôi khá chắc chắn rằng mọi thứ sẽ ổn.

“Ngày xửa ngày xưa có một nhà thống kê dũng cảm và dũng cảm…”

Ghi chú

1 http://nvti.ms/2onrP pA

2 http://bit.lv/2oziw4e

3

giảwww.ted.com/talks/christiane amanpour cách tìm kiếm sự thật trong thời đại tin

Lời kết

Vào một buổi chiều trong lành nhưng xám xịt đầu tháng 3 năm 2017, lần đầu tiên tôi ngồi trong Phòng họp của Đại học Sussex. Điều này thật đáng ngạc nhiên vì ba lý do.

Điều ngạc nhiên thứ nhất - Đây là lần đầu tiên tôi đặt chân vào tòa nhà tuyệt đẹp này, và dù ban ngày ở bên ngoài buồn tẻ đến mấy, nó vẫn sống động với ánh sáng nhảy múa qua cầu vồng của những cửa sổ kính màu một màu. Vào thời điểm đó, tôi đã sống ở Sussex được gần 20 năm. Hơn nữa, tôi đã dành hầu hết bốn năm đầu tiên của những năm đầu của Noughties để học tập và nghiên cứu tại trường Đại học, đầu tiên là lấy bằng thạc sĩ và sau đó là bằng tiến sĩ về Tâm lý học Thực nghiệm.

Trong quá trình nghiên cứu của tôi, ngày này qua ngày khác - khi tôi sử dụng ngày càng nhiều dữ liệu để kể những câu chuyện ngày càng hay hơn về tác động của rượu và trí nhớ - tôi đi bộ, đạp xe hoặc phóng nhanh qua tòa nhà hình tròn hấp dẫn này. Nhưng tôi chưa bao giờ bước vào, tò mò về kiến trúc của nó nhưng lại cảm thấy khó chịu vì những liên tưởng tôn giáo của nó. Kiến trúc có thể làm điều đó với một người vô thần. Sự khám phá vẻ đẹp của tòa nhà trong lần đầu tiên đến thăm khiến tôi nguyền rủa sự hẹp hòi của mình. Lẽ ra tôi nên nhớ rằng các vị thần thường có xu hướng có được những tòa nhà đẹp nhất, từ Parthenon đến Pantheon, Stonehenge đến L'Eglise Saint-Eustache.

Điều ngạc nhiên thứ hai - Người đàn ông mà chúng tôi đang kỷ niệm cuộc đời ở Nhà Họp có một triết lý giáo dục, lần đầu tiên, hiểu được nhiều con đường mà tôi đã theo đuổi trong quá trình học tập, công việc và cuộc sống của mình. Asa Briggs, Lord Briggs của Lewes, rời Oxford vào cuối những năm 1950 để thành lập “Oxford by the sea”, hay huyền thoại gia đình kể rằng ông đã kêu gọi khi tiến về phía nam với niềm lạc quan vô bờ bến. Chẳng bao lâu ông đã trở thành Phó hiệu trưởng của trường đại học mới.

Hình 9.1 Nhà họp

Bởi vì tôi đến Sussex với một mục đích duy nhất - tăng thêm sự hiểu biết và nghiêm túc về mặt khoa học cho một bộ óc đã đi theo một con đường khác ở trường phổ thông và đại học; Lần đầu tiên tôi là một người theo chủ nghĩa Cổ điển - tôi đã chọn Sussex vì lý do về tôi chứ không phải vì lý do về thể chế.

Được đào tạo lại sau một thập kỷ ở nơi làm việc sau khi tốt nghiệp, tôi đã quyết định với sự giúp đỡ của một tổ chức xuất sắc có tên là Tâm lý học nghề nghiệp để theo đuổi nghề tâm lý học. Có lẽ đôi khi tôi có thể hơi hiểu nghĩa một chút. Tôi chọn Sussex vì nơi đây có một trong ba khóa học thạc sĩ về tâm lý học tốt nhất trong nước, vì họ mời tôi vào học sau khi tôi tự học khóa học năm thứ nhất và tham gia kỳ thi, và vì trường đó cách trường New York bốn dặm. trung tâm vũ trụ của chúng ta ở Lewes. Tôi chọn Sussex vì sự kết hợp giữa lý do học thuật và thực tiễn, không phải vì những gì nó tán thành như một triết lý giáo dục: câu thần chú (vì muốn có một từ hay hơn) về tính liên ngành.

Khi Briggs được giao nhiệm vụ tạo ra cơ sở hạ tầng học thuật của Sussex, ông đã đặt ra cụm từ “vẽ lại bản đồ học tập”. Một trong những yếu tố quan trọng trong phương pháp tiếp cận của ông là đảm bảo rằng học sinh của bất kỳ môn học nào không chỉ học tập một cách hạn hẹp trong một lĩnh vực môn học đó. Giống như ở những trường đại học tốt nhất ở Bắc Mỹ, sinh viên sẽ học chuyên ngành này và chuyên ngành khác. Briggs rất đam mê việc suy nghĩ về một chủ đề có thể giúp tạo ra những kết nối và tạo ra những đột phá ở những chủ đề khác. Ông, trong số những người khác, là Giáo sư về Mash-Up, và cái bóng lâu dài của ông đảm bảo rằng nguyên tắc này vẫn còn tồn tại ở trường Đại học ngày nay, 55 năm sau khi thành lập.

Tôi đã không biết điều đó khi chọn Sussex. Tôi muốn một môi trường trong đó tôi có thể thoát khỏi nền tảng cổ điển hạn hẹp của mình và trở thành nhà tâm lý học. Tôi cũng không biết điều đó khi đang học tập và nghiên cứu ở đó. Nhưng trong lễ tưởng niệm Briggs ở Nhà Họp, chủ đề này được nhắc đi nhắc lại nhiều lần. Đồng nghiệp, sinh viên, cộng tác viên - đều ca ngợi anh là nhà vô địch liên ngành. Của người đã khiến họ thấy được giá trị của việc xem xét các vấn đề của lịch sử xã hội qua lăng kính thơ ca, toán học qua nghề nuôi ong, văn học Pháp qua di truyền học.

Một nhà tư vấn tuyển dụng vô ích đã từng mô tả cv của tôi là hỗn loạn, gán cho tôi cái mác “không thể thay thế được”. Đó là vào giữa những năm 1990, khi việc chuyển từ một công ty PR sang một hiệp hội thương mại khiến những nhà tuyển dụng có đầu óc nhỏ mọn khó có thể hiểu được những bước nhảy vọt khổng lồ như vậy. Cứ như thể - trong mô tả đáng nhớ của Steven Berkoff về việc trang điểm kém - cv của tôi đã được đánh máy bởi “một kẻ say rượu động kinh trên tàu lượn siêu tốc”.

Khi tôi nghe lời khen ngợi dành cho Briggs tại Nhà họp Sussex vào ngày mùa xuân buồn tẻ đó, những lựa chọn của riêng tôi để kết hợp giữa kinh điển với sinh học và thống kê khó hiểu là hoàn toàn hợp lý. Tôi đã hiểu tại sao tôi lại làm điều đó. Và tôi hiểu rất rõ những gì tôi có thể làm với nó và chia sẻ với người khác. Tất cả các công cụ và kỹ thuật mà tôi đã học được trong suốt quá trình - từ đọc Aristotle đến phân tích phương sai, từ Tacitus đến kiểm định t - đều là những cách để hiểu thế giới, sử dụng bằng chứng để kể chuyện. Tất cả chúng chỉ là ngôn ngữ và mật mã để giao tiếp thông minh hơn, rõ ràng hơn với tác động và cảm xúc thực sự.

Tôi bị thu hút tới lễ tưởng niệm Briggs vì nhiều lý do. Ông ấy biết cha tôi ở Oxford vào những năm 1950. Sau khi có bằng cấp đầu tiên về Mods & Greats (tiếng Latin và tiếng Hy Lạp cho bất kỳ ai ở ngoài Oxford) vào những năm 1930, cha tôi quay lại trường đại học đó vào cuối những năm 1940 để thành lập và điều hành Viện Kinh tế và Thống kê. Tất nhiên là anh ấy đã làm vậy. Bước tiếp theo tự nhiên đối với một người đàn ông thời Phục hưng tò mò như Kenneth Knowles, người cũng nhìn thấy cả vẻ đẹp và cấu trúc câu chuyện qua các con số.

Khi tôi bắt đầu học cấp hai, cha tôi đã nghỉ hưu ở Oxford, dành thời gian khắc các cửa sổ nhà thờ và phát minh ra các kiểu chữ Gothic. Bất cứ khi nào tôi tình cờ gặp một chủ đề nào đó mà tôi không thể hiểu được và tôi đã sử dụng hết thư viện đồ sộ ở nhà, tôi lại hỏi bố tôi nên làm gì. Hãy nhớ rằng, điều này đã xảy ra nhiều năm trước khi có Internet nội địa.

“Gọi Geoffrey!” bố tôi sẽ nói và viết số điện thoại của ông vào một mảnh giấy. Geoffrey là một người bạn biết đôi điều về chủ đề này - có lẽ là chế độ nô lệ ở Sparta - và anh ấy có thể giúp tôi. Tôi sẽ gọi cho Geoffrey và giới thiệu mình là con trai của bố tôi, và không có ngoại lệ, tôi sẽ được chào đón vào một cuộc trò chuyện giống như những người bạn đồng trang lứa. Tôi viết nguệch ngoạc và giải đáp câu hỏi, cảm ơn Geoffrey rồi đặt điện thoại xuống. Sau đó tôi sẽ báo cáo lại với cha tôi rằng Geoffrey thực sự đã rất hữu ích. Và khi tôi chuẩn bị viết bài luận về chế độ nô lệ ở Sparta, tôi đã hỏi cha tôi, "Geoffrey là ai?" Anh ấy sẽ ngước lên khỏi trò chơi ô chữ của mình và trả lời: “Ồ, tôi nghĩ anh ấy hiện là Giáo sư danh dự về Lịch sử Hy Lạp tại Oxford. Geoffrey de Ste Croix.”

Tôi nhanh chóng học được cách không hỏi chức danh công việc của những người mà cha tôi gợi ý cho tôi gọi trước khi gọi cho họ. Và tôi nhớ rất rõ tình thế khó khăn của cuộc cách mạng công nghiệp mà tôi đang gặp phải khi cha tôi nói: “Hãy gọi cho Asa!” và đưa cho tôi một con số bắt đầu bằng tiền tố Sussex.

Khi chúng tôi chuyển đến Sussex, đến Lewes, mười năm sau khi cha tôi qua đời, tôi rất ấn tượng trước một ngôi nhà hùng vĩ dưới chân một ngọn đồi dốc và ở cuối con đường chúng tôi ở. Tôi càng ấn tượng hơn với bộ sưu tập tượng Maoist trên cửa sổ. Và không mất hơn bốn hoặc năm năm trước khi tôi phát hiện ra cư dân đó chính là Lãnh chúa Briggs của Lewes. Thật là tình cờ! Chúng tôi trao đổi thư từ nồng nhiệt, và dù chưa bao giờ gặp nhau nhưng tôi cảm thấy an tâm và hạnh phúc khi biết rằng anh ấy đang ở cuối con đường của tôi. Mỗi lần đi ngang qua, tôi lại nghe thấy lời động viên của người cha đã khuất từ lâu của tôi “Gọi Asa!”

Vì vậy, tôi đã bị lôi cuốn đến buổi lễ tưởng niệm bởi các mối quan hệ gia đình và cá nhân, trong thời gian tôi ở Sussex, bởi sự tôn trọng. Tôi không biết nhiều hơn một vài khuôn mặt trong đám đông, nhưng tôi cảm thấy thật tuyệt và đúng đắn khi có mặt ở đó. Và tôi rất vui khi có được cái nhìn sâu sắc mang tính đột phá này trong quá trình phục vụ, điều này mang lại ý nghĩa cho những lựa chọn về học tập và nghề nghiệp của tôi, tất cả đều được truyền tải qua Asa. Kể chuyện cộng với phân tích dữ liệu tương đương với việc kể chuyện dựa trên dữ liệu. Đó là một ví dụ kinh điển về tính liên ngành trong mô hình vi mô.

Điều ngạc nhiên thứ ba - Một người vô thần có thể có trải nghiệm gần như tôn giáo trong nhà thờ. Khi ánh sáng chiếu qua cửa sổ của nhà họp, tôi giống như “Joliet” Jake Blues trong The Blues Brothers khi anh ấy hiểu tại sao họ chỉ cần tập hợp ban nhạc lại với nhau.

Trong phần lớn sự nghiệp của mình, tôi đã bị cuốn hút và tham gia vào việc kể chuyện. Tôi luôn đọc và tìm kiếm những khuôn mẫu và bài học từ kinh nghiệm. Và tôi đã luôn viết. Tôi đã viết rất nhiều. Việc quay trở lại trường đại học, được đào tạo lại thành một nhà tâm lý học thực nghiệm, đã cho tôi khả năng xem xét một tập hợp các con số - bao gồm hết bảng này đến bảng khác của bảng tính Dữ liệu lớn - và sau đó thực hiện câu hỏi “Wally ở đâu?” bit và tìm ra những thông tin chi tiết có thể mở khóa câu chuyện. Khai thác các tập dữ liệu để tìm ra cơ sở bằng chứng nhằm kể một câu chuyện dựa trên bằng chứng thuyết phục hơn, hấp dẫn hơn. Một điều thúc đẩy mọi người làm điều gì đó để đáp lại vì nó dựa trên sự thật sinh ra từ thực tế.

Như tôi đã thể hiện trong suốt cuốn sách này, tôi thực sự tin rằng những kỹ năng này là một trong những kỹ năng quan trọng nhất đối với doanh nghiệp ngày nay và sẽ còn quan trọng hơn nữa trong những năm tới. Hành trình cá nhân của tôi có thể hỗn loạn và khó đoán - ít nhất là đối với các nhà tư vấn tuyển dụng bảo thủ vào những năm 1990. Nhưng khoảnh khắc đó tại Nhà họp Đại học Sussex đã cho tôi thấy rằng tất cả đều có mục đích. Và để giúp những người chịu trách nhiệm kể những câu chuyện dựa trên bằng chứng làm tốt hơn tính thuyết phục trong câu chuyện của họ - và việc họ sử dụng dữ liệu để đáp ứng mục tiêu này - tôi đã viết cuốn sách này.

Cám ơn bạn đã xem xét.

Tìm hiểu thêm ở đâu

Sách

Anderson, Chris (2016) TED Talks: Hướng dẫn chính thức của TED về diễn thuyết trước công chúng. Tiêu đề.

Baker, Tom (1998) Tom Baker là ai trên trái đất này? Một cuốn tự truyện. HarperCollins.

Baron-Cohen, Simon (2003) Sự khác biệt cơ bản: Đàn ông, Phụ nữ và Bộ não cực đoan của nam giới. Chim cánh cụt.

Blackmore, Susan (1999) Máy Meme. Nhà xuất bản Đại học Oxford. Campbell, Joseph (1949) Người anh hùng có ngàn khuôn mặt. Thế giới mới

Thư viện.

Carnegie, Dale (1915/2017) Nghệ thuật nói trước công chúng. Ấn phẩm Dover. Dubner, Stephen, & Steven Levitt (2014) Nghĩ như một kẻ lập dị: Cách suy nghĩ

Thông minh hơn về hầu hết mọi thứ. Allen Lane.

Field, Andy (2016) Cuộc phiêu lưu trong thống kê: Bí ẩn thực tế. Ấn phẩm Sage.

Greenfield, Susan (2015) Thay đổi tư duy: Công nghệ kỹ thuật số đang để lại dấu ấn trong não chúng ta như thế nào. Kỵ sĩ.

Heath, Chip, & Dan Heath (2008) Được tạo ra để gắn bó: Tại sao một số ý tưởng được giữ vững và những ý tưởng khác lại không thành công. Mũi tên.

Kahneman, Daniel (2011). Suy nghĩ, nhanh và chậm. Chim cánh cụt. Mayer-Schonberger, Viktor, & Kenneth Cukier (2013) Dữ liệu lớn: Một cuộc cách mạng

Điều đó sẽ thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và suy nghĩ. John Murray. McCandless, David (2009) Thông tin rất đẹp. HarperCollins. McCandless, David (2014) Kiến thức thật đẹp. HarperCollins. Câu chuyện của McKee, Robert (1999) : Bản chất, Cấu trúc, Phong cách và Nguyên tắc của

Kịch. Methuen.

Nussbaumer-Knaflic, Cole (2015) Kể chuyện bằng dữ liệu: Hướng dẫn trực quan hóa dữ liệu dành cho chuyên gia kinh doanh. John Wiley & Con trai.

Pink, Daniel H. (2011) Lái xe. Sách Cannongate.

Pink, Daniel H. (2014) Bán Là Con Người. Sách Cannongate.

Pinker, Steven (1999) Tâm trí hoạt động như thế nào. Chim cánh cụt.

Pinker, Steven (2014) Ý thức về phong cách: Hướng dẫn viết lách cho người có tư duy trong thế kỷ 21. Allen Lane.

Ronson, Jon (2011) Bài kiểm tra kẻ thái nhân cách: Hành trình xuyên qua ngành công nghiệp điên rồ. Picador.

Silver, Nate (2013) Tín hiệu và tiếng ồn. Chim cánh cụt.

Simmons, John (2000) Chúng tôi, Tôi, Họ và Nó. Ấn phẩm Urbane.

Simmons, John (2003) Chén Thánh Vô Hình. Nhà xuất bản Texere.

Simmons, John (2004) Thiên thần bóng tối. Ấn phẩm Urbane.

Sinek, Simon (2009) Bắt đầu với Tại sao: Các nhà lãnh đạo vĩ đại truyền cảm hứng cho mọi người hành động như thế nào. Chim cánh cụt.

Snow, cp (1959) Hai nền văn hóa và cuộc cách mạng khoa học: Bài giảng Rede 1959. Nhà xuất bản Đại học Cambridge.

Tasgal, Anthony (2015) Sách kể chuyện. Nhà xuất bản LID.

Tufte, Edward (2001) Hiển thị trực quan thông tin định lượng. Báo chí đồ họa.

Tufte, Edward (2006) Phong cách nhận thức của PowerPoint: Đưa ra những sai phạm từ bên trong. Báo chí đồ họa.

Vigen, Tyler (2015) Mối tương quan giả. Sách Hachette.

Ted Nói Chuyện

Amanpour, Christiane, trong Cuộc trò chuyện với Chris Anderson của TED (2017) Cách tìm kiếm sự thật trong thời đại tin giả. http://bit.ly/2i6AoUV

Chalabi, Mona (2017) 3 cách để phát hiện một thống kê xấu. McCandless, David (2010) Vẻ đẹp của trực quan hóa dữ liệu.http://bit.ly/2mLt96d

http://bit.l y/lplNjxv

Palmer, Amanda (2013) Nghệ thuật hỏi. http://bit.ly/llk3MBX

Rosling, Hans (2006) Số liệu thống kê tốt nhất bạn từng thấy. Sinek's, Simon (2009) Các nhà lãnh đạo vĩ đại truyền cảm hứng hành động như thế nào (hay còn gọi là “bắt đầu bằnghttp://bit.ly/lrP9yP8

'Tại sao?'"). http://bit.ly/lfQ l_qYO

Kho báu, Julian (2013) Cách nói chuyện để mọi người muốn lắng nghe. http://bit.l v/2g4RpYY

Wellington, Ben (2015) Làm cho dữ liệu có ý nghĩa hơn thông qua cách kể chuyện tại TEDxBroadway. http://bit.ly/lXzrMAd

Và cuối cùng ... Người chơi keyboard Marillion Mark Kelly về cách những con khủng long progressive rock từ Aylesbury mà tôi lớn lên chỉ đi và phát minh ra phương thức huy động vốn từ cộng đồng trong thiên niên kỷ trước. Một câu chuyện tuyệt vời, được kể hấp dẫn, dựa trên dữ liệu và từ một nguồn không chắc chắn lắm http://huff.to/2 g KIhwo

Mục lục

dữ liệu học thuật 52

Tuổi quảng cáo 124

Adams, Douglas 117

tính từ 75 - 6

Chống lại Cataline 144

Amanpour, Christiane 146

Amazon 14

phân tích phương sai (ANOVA) 54 báo cáo phân tích 50

Anderson, Chris 146

Quả táo 7

Aristote 9 , 16 . 113

Nghệ thuật nói trước công chúng, 67 , 74 đặt câu hỏi đúng 47 - 8

Atlas cảm xúc 70

khán giả, biết 113 - 15 . 121

Chỉ mục dễ đọc tự động 34

AVIVA 98 - 101 . 113

thợ làm bánh, Tom 83

BBC45 , _ 86 , 143 . 147

Ben, Tony 83

Bergstrom, Carl T. 145 , 146

Bernbach, Dự luật 148

Bieber, Justin 68

Dữ liệu lớn: đặt câu hỏi đúng về 47 - 8 ; tránh dương tính giả ở 48 - 55 : tránh quá nhiều 22 - 3 ; Ngôn ngữ Boolean để quản lý 44 : sử dụng easyjet 18 - 20 : đáng sợ với độ lớn 43 - 4 ; tăng 6 - 8 , 15 : nguồn 49 - 52 ; bắt đầu bằng “tại sao?” khi sử dụng 45 - 6 ; kể chuyện bằng 10 – 12 , 17 – 20; Xem thêm phân tích dữ liệu

Hóa đơn tiếp thị (BOM) 95

Blackmore, Susan 24

Blair, Tony 26 - 7

Bloomberg, Michael 51

ngôn ngữ Boolean 44

Beatles lậu, nhóm 136

chức năng não 5 - 6 , 71

Đồng hồ đeo tay 8

Brewster, Kingman 94

Brexit 23 , 25 - 6 , 28 - 31 , 32 : và chi phí trở thành thành viên EU sau khi giảm giá là hàm số của toàn bộ chi tiêu của chính phủ Anh trong năm 2015 29 - 31 : tin giả và tin giả và 141 - 6 , 148 9 ; dự đoán về 59

Briggs, Asa 152 - 5 truyền thông giữa doanh nghiệp với doanh nghiệp (B2B) 109 - 13 . 121 truyền thông giữa doanh nghiệp với người tiêu dùng (B2C) 109 - 13 . 121 Tuần kinh doanh 134

Gọi là nhảm nhí trong thời đại dữ liệu lớn 145

Chiến dịch Vẻ đẹp đích thực 46 , 47 , 122 - 5 Campbell, Joseph 9

Nghiên cứu Ung thư Vương quốc Anh 118 - 19

Carnegie, Dale 67 , 74

quan hệ nhân quả và tương quan 56 , 58

Churchill, Winston 105

Clarke, Alan 22

Clarke, Arthur c. 117

Clarke, Philip 65

Clarkson, Martin 128

Clinton, Hillary 145 . 148 - 9 phân tích cluster 54

CNN 143 . 147

Quy tắc tiệc cocktail 73 , 115 - 17

Kén 119

chẩn đoán nhận thức 4

Phong cách nhận thức của PowerPoint, The 134

than cốc 45

Chỉ số Coleman-Liau 34

biến phức hợp 25 - 6

Lời thú tội của một người làm quảng cáo 1

tiếp thị nội dung 116 - 17

bối cảnh 28 - 9

truyền thông doanh nghiệp: B2B hoặc B2C 109 - 13 . 121 : Quy tắc tiệc cocktail 115 - 17 : hiểu rõ khán giả của bạn 113 - 15 , 121 : ngôn ngữ của 103 - 9 : nói chuyện với con người 117 20

(các) mối tương quan 53 - 5 ; giả tạo 55 - 8

Cukier, Kenneth 6

Lời nguyền của kiến thức 87 - 91 . 96 - 7

Thư hàng ngày 61 . 108

Điện báo hàng ngày 31 , 61

Thiên thần bóng tối 127

Hội chứng bảng điều khiển 59

dữ liệu, hiệu quả 23 - 9 ; tránh sự thật bất tiện của bối cảnh 28 — 9 ; số lớn trong 24 : chọn thống kê sát thủ trong 32 - 3 ; biến ghép trong 25 — 6 ; lặp đi lặp lại quảng cáo buồn nôn 26 - 7 ; làm tròn số trong 24 - 5 ; sự đơn giản trong ngôn ngữ và 33 - 6 ; sự đơn giản của 24 ; dễ hiểu 26

phân tích dữ liệu: tránh lạm dụng 22 - 3 ; đặc điểm hiệu quả 23 - 9 ; chọn thống kê sát thủ ở 32 - 3 ; nguy hiểm trong việc tách biệt cách kể chuyện và 81 — 3 ; phát hiện tín hiệu từ tiếng ồn trong 58 — 60 ; năm câu hỏi “tại sao?” của 16 ; tăng trưởng của 6 - 8 , 15 : tầm quan trọng của kỹ năng trong 2 - 4 , 81 ; thiếu giáo dục ở 2 - 4 ; tìm kiếm mối quan hệ giữa các tập dữ liệu 53 - 5 ; báo chí và 61 — 2 ; tiên đoán 58 - 9 ; tâm lý học và 4 - 6 , 15 : kể chuyện bằng (xem kể chuyện ) ; Xem thêm Dữ liệu lớn

những câu chuyện dựa trên dữ liệu: Chiến dịch vì Vẻ đẹp Thực sự 46 , 47 , 122 - 5 : của David McCandless 136 - 8 : Người thân yêu 76 — 9 ; của Tiến sĩ John Snow 130 - 2 : easyjet 17 — 20 ; của Edward Tufte 134 - 6 : của Florence Nightingale 128 - 30 ; bởi Hans Rosling 132 - 4 : của John Simmons 127 - 8 : Nhà sản xuất là anh hùng 62 — 5 ; Người Lái Xe An Toàn Nhất 98 - 101 : Cô Gái Này Có Thể 39 - 42

nguồn dữ liệu 49 - 52

trực quan hóa dữ liệu 134 - 8

Chiến dịch Người thân yêu (Spotify) 76 - 9

de Botton, Alain 134

Chiến dịch “Bẩn là tốt” (Unilever) 59 - 60

Disney, Walt 127 , 138

Chiến Dịch Dove Vì Vẻ Đẹp Thực Sự 46 , 47

Lái xe 45

dữ liệu thử nghiệm thuốc 52

Dubner, Stephen 10

easyjet 17 - 20

giáo dục 2 - 4

Ekman, Paul 70

cảm xúc 70 - 2 , 78

sự đồng cảm 73 - 4 , 78 , 148 - 9 ; tránh Lời nguyền của Tri thức bằng 88 dữ liệu nhân viên 50

năng lượng 72 , 78

hôn ước 67 - 9 , 74

Tiếng Anh: biểu hiện năng lượng trong 72 : những từ vô nghĩa trong 103 - 4 : sức mạnh của 69 - 70

Cuộc trưng cầu dân ý ở EU xem Brexit

Xổ số Euromillions 24

Facebook 69 , 111 . 147 . 148

phân tích nhân tố 54

Tin giả 142 - 6 : chống trả 146 - 7

dương tính giả 48 - 55

Farage, Nigel 23

Farbman, Seth 79

Tuần báo nông dân 91

lo sợ hậu quả ngoài ý muốn 106 - 7

Feynman, Richard 33

Lĩnh vực, Andy 53 , 55

Chiến dịch Hỏa hoạn 118

cuộc thám hiểm câu cá 47 , 52 , 55 - 6 , 58 , 61

Flanders, Michael 3

Điểm 'dễ đọc' của Flesch-Kincaid 34 - 6 , 35 , 39 , 118 : tránh Lời nguyền của Tri thức bằng 88 — 91 ; điểm số điển hình cho các ấn phẩm hàng đầu 36 - 7

Nghiên cứu về tim Framingham 51

Franklin, Benjamin 141

Đài phát thanh kinh tế kỳ dị 10

Công thức dễ đọc chiên 34

Quỹ Gapminder 51 , 132 - 4

Rác vào, rác ra (GIGO) 55

Động cơ chung 21

Gingrich, Newt 23

Giroud, Olivier 136

Girsky, Steve 21

Google/Google+ 69 , Bệnh , 147

Cố lên Michael 22-3 , 71 . _ _ 142

dữ liệu chi tiêu chính phủ 51 - 2

Màu xanh lá cây, David 91

Gregory, Richard 5

Người giám hộ, Người 71 . 137 . 144 . 147

Công thức bắn súng sương mù 34

Hackman, gen 43

Haji-Ioasnnou, Stelios 17 - 18

Hanks, Tom 127

Harding, James 147 - 8

Tạp chí kinh doanh Harvard 21

dữ liệu sức khỏe 51

Quỹ hưu bổng nhân viên y tế của Úc 81

Heath, Chip 23

Heath, Dan 23

hành trình anh hùng 9 , 18 113 . 139

Hướng dẫn về thiên hà của người đi nhờ xe 117

Hobson, Neville số 8

Hopkins, Katie 68

Tâm trí hoạt động như thế nào 6

Watson của IBM 8 , 117

IKEA 45

Thông tin rất đẹp 137

Đồ uống ngây thơ 119

Instagram 69

Tú tài quốc tế 4

Chén Thánh Vô Hình, 127

biệt ngữ 91 - 4 , 97 . 107 - 8

biệt ngữ ngộ độc monoxit 91 - 4 , 97

Johnson, Boris 26 , 31 , 32

Niềm vui của số liệu thống kê, The 134

Kahneman, Daniel 4 , 33

Kimmell, Kenneth 145

Klotz-Khách, Kathy 93

Điểm Klout 69

biết khán giả 113 - 15

Kiến Thức, Lời Nguyền 87 - 91 , 96 - 7

kinh tế tri thức, các: kỹ năng làm việc cho 1 - 2 , 15 , 81 : kể chuyện bằng dữ liệu và số liệu thống kê trong 12

Kiến thức thật đẹp 137

Kramer, Bryan 113 . 121

Kubrik, Stanley 117

Lagnado, Silvia 46 ngôn ngữ: sợ hậu quả ngoài ý muốn và lựa chọn 106 - 7 ; biệt ngữ dùng trong 91 - 4 , 97 , 107 - 8 : vô nghĩa trong doanh nghiệp 103 - 4 ; danh từ, động từ và tính từ trong 75 — 6 ; quy hoạch kém trong việc lựa chọn 107 ; năng lực tiếng Anh 69 – 70 ; định mức dự kiến trong 105-6 : tâm lý doanh nghiệp 104 ; sự đơn giản ở 33 - 6 , 38 - 9 ; số liệu thống kê 108 — 9 ; con người nói chuyện 117 - 20 ; áp lực thời gian và 104 - 5

Đòn bẩy, William Hesketh 124 - 5

Levitt, Steve 10

Lewis, Dave 65 , 110

Linkedln 95

Mỹ phẩm tươi tốt 119 - 20

Macron, Emmanuel 147

Made to Stick: Tại sao một số ý tưởng tồn tại và những ý tưởng khác chết 23

Maire, Pierre Emmanuel 59 - 60

Mandelson, Peter 26 - 7 , 128

Tháng ba vì khoa học 144 - 5

dữ liệu thị trường 50

dữ liệu nghiên cứu thị trường và thăm dò ý kiến 50

Hiệp hội nghiên cứu thị trường 14

Hầu tước, Andrew (Fred) 85 , 86 - 7 , 92 . 113

Marsden, Marcus 86

giáo dục toán học 3 - 4

Tháng Năm, Theresa 31

Mayer-Schõnberger, Viktor 6

McCall, Carolyn 18

McCandless, David 136 - 8 . 144

McKee, Robert 9 , 15

Hội đồng nghiên cứu y học 96

Moore, Gordon 7

Định luật tăng trưởng theo cấp số nhân của Moore 7

Munoz, Oscar 111

Viện Y tế Quốc gia, Hoa Kỳ 51

Tuần kể chuyện quốc gia 92 , 94

Nhà khoa học mới 25 , 72 . 144

tổ chức tin tức: dữ liệu và phân tích 49 , 61 — 2 ; đấu tranh chống lại tin giả ở 146 7 ; chính trị hậu sự thật 142 - 6 ; vai trò của việc thành lập 147 - 8

Thời báo New York 58 , 61 . 134 . 147

Chim sơn ca, Florence 128 - 30 . 138

Nintendo 46

Norgrove, David 31

định mức, dự kiến 105 - 6

danh từ 75 - 6

Nussbaumer-Knaflic, Cole 13 , 25

Obama, Barack 59 . 117 . 144

Người quan sát 145

Văn phòng Thống kê Quốc gia, Vương quốc Anh 52

Ogilvy, David 1 , 15 , 92 . 148

hành tây, các 56

Cấu trúc có tổ chức 106

Osbourne, Gideon 137

Paddock, Stephen 147

Perry, Katie 68

Mẹo PG 83 - 7

Philippics, The 144

Hồng, Daniel 1 , 21 , 45 , 73 . 103 . 113 . 120

Pinker, Steven 16 , 87

Thơ, Các 9 , 16 , 113

lập kế hoạch kém trong truyền thông 107

Popper, Karl 58

khoa học thần kinh phổ biến 5

xã hội hậu hiện thực 71 - 2 , 142 - 6

Sức mạnh và sự nguy hiểm của những câu chuyện, The 9

phân tích dự đoán 58 - 9

bầu cử tổng thống, 2016 Mỹ 58 - 9 , 141 - 2

Procter & Gamble 59

Chiến dịch Nhà sản xuất là Anh hùng 47 - 8 , 62 - 5

chỉ tiêu dự kiến 105 - 6

Pruitt, Scott 144

tâm lý 4 - 6 , 15 : của công ty nói 104 ; ngộ độc biệt ngữ monoxide và 91 - 2 bệnh tâm thần 114 - 15

Pullman, Philip 9

mục đích 46

Đài 4 9 , 86

Ranieri, Claudio 4 , 5 , 53

Công thức dễ đọc 38

Kiểm tra thực tế 147 - 8

Đường Gạch Đỏ 63

Regen sw 88 - 9

Phân tích hồi quy 54

Chiến dịch ở lại 25 , 28 , 31 , 71 . 148 - 9

dữ liệu danh tiếng 50

Reymeyer, Julie 130

hùng biện 21

Ronson, Jon 115

Ronson, tháng 3 năm 136

Rosling, Hans 51 , 132 - 4

làm tròn số 24 - 5

Chiến dịch Lái xe an toàn nhất 98 - 101

dữ liệu bán hàng 50

Samuels, Lisa 81 , 96

Santos, Joah 123

Hãy cứu ông Banks 127 . 138

Tin khoa học 130

Ý thức về phong cách, 87

Shakespeare, Tom 9

Tín hiệu và tiếng ồn, 59

Bạc, Nate 58 - 9 , 141 - 2

Simmons, John 127 - 8 sự đơn giản: dữ liệu 24 : bằng ngôn ngữ 33 - 6 , 38 - 9

Sinek, Simon 43 , 45 , 46 , 60 , 90 . 110 . 121

giải pháp đơn yếu tố 4 - 5

Chỉ số khói bụi 34

Snapchat 69

Tuyết, cp 3 , 138

Tuyết, John 130 - 2

Tuyết, Shane 35 , 36

truyền thông xã hội 7 , 48 , 54 : dữ liệu và phân tích 49 - 50 ; thúc đẩy sự tương tác với 67 — 9 ; easyjet sử dụng 18 - 20 ; tin giả và 146 - 7 : Kể chuyện bằng 10 - 12 , 94 - 6

tâm lý xã hội 92

thể thao nước Anh 39 - 42 , 47

Spotify 76 - 9 , 112 , 113 mối tương quan giả 55 - 8

Bắt đầu với Tại sao 43 , 90

giáo dục STEM 4

Stoeckle, Thomas số 8

Kể chuyện: Lời nguyền của tri thức và 87 - 91 , 96 - 7 ; mối nguy hiểm trong việc tách phân tích khỏi

81 — 3 ; với số liệu và thống kê 12 - 15 , 17 - 20 , 21 — 2 ; nguồn dữ liệu cho 49 - 52 ; Chiến dịch Người thân yêu 76 — 9 ; thúc đẩy sự tương tác với 67 - 9 , 74 : máy bay phản lực dễ dàng 17 — 20 ; sử dụng dữ liệu hiệu quả vào ngày 23 - 9 ; cảm xúc trong 70 - 2 , 78 : sự đồng cảm trong 73 - 4 , 78 : năng lượng trong 72 , 78 : bởi mọi người sử dụng phương tiện truyền thông xã hội và Dữ liệu lớn 10 - 12 : tầm quan trọng của kỹ năng trong 1 - 2 , 81 : ngộ độc biệt ngữ monoxit năm 91 - 4 , 97 ; biết khán giả ở 113 - 15 ; Lời khuyên của PG và 83 — 7 ; sức mạnh và tác động của ngày 9 - 10 , 16 ; năng lực tiếng Anh 69 - 70 ; Nhà sản xuất như Anh hùng 47 - 8 , 62 - 5 ; Chiến dịch Lái xe an toàn nhất 98 - 101 : mạng xã hội vào 10 - 12 , 94 - 6 ; Cô Gái Này Cần vận động 39-42; của hôm nay và ngày mai 94-6; Xem thêm truyền thông doanh nghiệp

Sách kể chuyện 13

Kể chuyện bằng dữ liệu: Hướng dẫn trực quan hóa dữ liệu cho doanh nghiệp 13

Swann, Donald 3

Tư duy hệ thống 1 4

Bảng 8 , 55

con người nói chuyện 117 - 20

Tasgal, Anthony 13 công nghệ túi trà 83 - 7

Thời báo công nghệ 79

TED Talks 46 , 51 - 2 , 90 , 121

Tesco 47 - 8 , 62 - 5 , 110 . 113

Suy nghĩ nhanh và chậm 4 , 33

Hãy suy nghĩ như một kẻ lập dị 10

Chiến dịch Cô Gái Này Cần 39 - 42 , 47 , 113

Nước tẩy thủy triều 43

áp lực thời gian 104 - 5

Chương trình hôm nay 86

Thế giới ngày mai 86

Bán Là Con Người 1 , 103

Trump, Donald 68 . 117 . 141 - 7 . 148 - 9

Tufte, Edward 134 - 6 . 138

Tversky, Amos 4 , 33

Twain, Mark 22 , 105

Twitter 111 , 147

2001: Cuộc phiêu lưu không gian 117

“Hai nền văn hóa, The” 3

Unilever 46 , 59 - 60 , 84 : Chiến dịch vì vẻ đẹp đích thực 46 , 47 , 122 - 5

Liên hiệp các nhà khoa học quan tâm 145

United Airlines 111

Vương quốc Anh, nước: Brexit và 23 , 25 - 6 , 28 - 31 , 32 , 59 , 141 - 2 : chi phí trở thành thành viên EU sau khi giảm giá theo hàm số của tất cả chi tiêu chính phủ trong năm 29 - 31 : Đảng Lao động mới vào ngày 26 - 8 , 128 : Chiến dịch ở lại 25 , 28 , 31 , 71 , 148 - 9 : Chiến dịch bỏ phiếu rời đi 23 , 29 , 71 , 141

Đại học Sussex 151 - 6

Hoa Kỳ ngày nay 61

biến, hợp chất 25 - 6

động từ 75 - 6

Vigen, Tyler 55

Hiển thị trực quan thông tin định lượng, 136

Chiến dịch bỏ phiếu 23 , 29 , 71 . 141

Đợi đã, Jeremy 117

Washington, Denzel 43

Ngôi sao buổi tối Washington DC 141

Chúng tôi, tôi, họ và nó 127

dữ liệu về sự giàu có và thu nhập 51

dữ liệu thời tiết và ngày lễ 52

Wellington, Ben 51 , 73

Tây, Jervin 145 , 146

“Tại sao?” dữ liệu 16

Wilde, Oscar 105

Có dây 137

Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) 51

YouTube 111 , 147

Mạng Zeetta 90 - 1