Storytelling with Data: trước khi vẽ biểu đồ, hãy hỏi ai sẽ ra quyết định

Thử hình dung bạn vừa chạy xong sáu tuần pilot một agent phân loại ticket cho khách. Số liệu có đủ: độ chính xác, thời gian xử lý, số ticket đã đi qua agent. Trước mặt bạn là 30 phút với một phó chủ tịch chưa từng mở dashboard, và người đó sẽ quyết định mở rộng hay dừng lại.

Lối đi dễ nhất là dán vào slide mười biểu đồ xuất thẳng từ notebook. Cole Nussbaumer Knaflic viết cả một cuốn sách để chặn phản xạ này. Wiley giới thiệu Storytelling with Data bằng đúng một lời kêu gọi: đừng chỉ đưa dữ liệu ra, hãy kể một câu chuyện bằng nó.

Với FDE, đây không phải kỹ năng trang trí. Khi quyết định mở rộng hay dừng nằm ở một buổi họp như thế, thứ khách nhìn thấy trong 30 phút đó gần như chính là kết quả bạn làm được.

Ai viết, và vì sao đáng tin?

Tên đầy đủ của sách là Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals. Wiley phát hành ebook tháng 10/2015 và bản in tháng 11/2015. Đó là cuốn sách đầu tiên của Knaflic, ra đời năm năm sau khi bà bắt đầu với công ty storytelling with data vào năm 2010.

Trước đó, theo phần giới thiệu tại Chicago Booth, Knaflic làm các vai trò phân tích ở ngân hàng, quỹ private equity, rồi quản lý trong đội People Analytics của Google. Nghĩa là bà viết từ phía người phải đem con số đến trước người ra quyết định, đúng vị trí của FDE ở buổi báo cáo pilot.

Trang của tác giả nói sách nhắm tới người làm kinh doanh muốn gây ấn tượng và thuyết phục người khác bằng biểu đồ. Sách không nhắc gì đến FDE. Nhưng khách hàng của bạn cũng không cần biểu đồ đẹp. Họ cần biết nên làm gì tiếp.

Một quy trình, đi từng bước nhỏ

Theo trang của tác giả, các bài học đi theo một quy trình: từ chọn loại biểu đồ cho đến tư duy như nhà thiết kế khi dùng màu và thêm chú thích.

Một bài điểm cuốn bài tập đi kèm, Storytelling with Data: Let’s Practice!, trên tạp chí Information Research nhận xét mỗi bước lại được chia thành những bước nhỏ hơn, dắt người đọc đi hết quá trình.

Thông cáo ra mắt của Wiley đặt điểm xuất phát ở chỗ hiểu bối cảnh và người xem, rồi dùng câu chuyện để thông điệp thấm vào người nghe. Knaflic nói rõ hơn tại Chicago Booth: bắt đầu từ người xem, quyết định điều bạn cần họ biết hoặc làm, nghĩ xem họ là ai và điều gì thúc đẩy họ.

Cũng bài điểm cuốn Let’s Practice! đó chỉ ra hai giới hạn: sách mặc định dữ liệu đã được chuẩn bị sẵn và khá nhẹ về lý thuyết. Với FDE, giới hạn đầu đáng lưu ý nhất, vì làm sạch log, ghép bảng và định nghĩa chỉ số ở khách vẫn là việc của bạn trước khi quy trình này bắt đầu.

Viết một câu thông điệp trước khi mở công cụ vẽ

Một bản tóm tắt sách khuyên bỏ thời gian từ đầu để nghĩ về bối cảnh, thông điệp cốt lõi và mạch truyện. Quay lại ví dụ pilot, cách áp dụng dễ nhất là gói thông điệp vào một câu.

Thay vì tiêu đề “Kết quả pilot tuần 1–6”, bạn viết một câu như “Agent đã xử lý ổn định nhóm ticket đơn giản, nên mở rộng sang hai đội hỗ trợ nữa trong quý tới”. Câu đó buộc bạn chọn. Biểu đồ nào không giúp chứng minh câu ấy thì đưa xuống phụ lục.

Mạch truyện xếp phần còn lại theo trình tự: vấn đề, kết quả, rủi ro còn lại, đề xuất. Trong podcast năm 2019, Knaflic khuyên tìm ra điều người xem cần biết trước để họ ở đúng tâm thế. Với vị phó chủ tịch, đó có thể là vấn đề ban đầu tốn kém ra sao.

Bỏ nhiễu rồi kéo mắt người xem

Bản tóm tắt định nghĩa nhiễu là mọi thứ chiếm chỗ mà không giúp người xem hiểu thêm. Thử hình dung một biểu đồ đường có năm chuỗi số liệu, mỗi chuỗi một màu: người xem phải tự giải đố trước khi hiểu bạn muốn nói gì.

Giờ làm lại với số liệu giả định. Giả sử tỷ lệ ticket đơn giản do agent tự xử lý tăng từ 20% ở tuần 1 lên 45% ở tuần 6.

Một cách áp dụng ý tưởng của sách là để bốn chuỗi kia màu xám, xóa gridline và viền, chỉ tô màu chuỗi này, rồi đổi tiêu đề thành kết luận: “Agent tự xử lý 45% ticket đơn giản ở tuần 6, hơn gấp đôi tuần 1”.

Rồi đặt một dòng chú thích ngay cạnh điểm gãy của đường, chẳng hạn “Tuần 4: thêm quy tắc cho ticket đổi mật khẩu”, thay vì để giải thích dưới chân trang. Người xem đọc tiêu đề, nhìn vệt màu, thấy lý do, và có đủ thông tin để gật đầu hoặc hỏi tiếp. Việc này không cần công cụ mới, chỉ cần dám xóa.

Nói bằng ngôn ngữ của ai?

Lời khuyên của Knaflic về việc trình bày xoay quanh nhu cầu người xem có một hệ quả rất thực tế cho FDE: dùng thuật ngữ và đơn vị của khách, không phải của đội bạn. Nếu đội vận hành của khách đo bằng “giờ xử lý mỗi ca”, đừng bắt họ đọc F1 score.

Đây là chỗ sách nối thẳng vào customer discovery. Bạn chỉ biết điều gì thúc đẩy người xem nếu đã hỏi họ từ đầu engagement, nên hãy ghi lại cách khách tự đo công việc ngay từ buổi gặp đầu tiên.

Trước khi gửi slide, hãy rà ba điểm: đã có câu thông điệp chưa, tiêu đề là kết luận hay chỉ là mô tả kiểu “Tỷ lệ tự xử lý theo tuần”, và đơn vị là của ai. Cả ba đều sửa được trong một buổi chiều.

Ai nên đọc, và đọc theo thứ tự nào?

Sách hợp với bất kỳ engineer nào thường phải trình bày kết quả cho người không làm kỹ thuật. Nên đọc cuốn gốc trước, rồi làm bài trong cuốn đi kèm Storytelling with Data: Let’s Practice!. Người điểm cuốn bài tập này trên Information Research giới thiệu nó cho giới thư viện và thông tin, đồng thời lưu ý trọng tâm nghiêng về kinh doanh và marketing.

Nếu bạn đang chuyển sang FDE, hãy đưa một cặp “trước và sau” vào portfolio: biểu đồ gốc, bản đã làm lại, cùng câu thông điệp. Đi phỏng vấn, kể lại quyết định mà biểu đồ đó giúp người xem đưa ra.

Lần tới khi chuẩn bị báo cáo pilot, hãy viết câu thông điệp trước khi vẽ biểu đồ đầu tiên. Nếu chưa viết được câu đó, nhiều khả năng bạn chưa biết khách cần quyết định điều gì.