Data Storytelling Frameworks

? Dữ liệu không thể tự lên tiếng – kể chuyện là cách giúp dữ liệu được lắng nghe. → “Doanh thu tháng này là bao nhiêu?” → “Chuyển đổi tăng hay giảm?” → “Kênh nào hiệu quả nhất?” Bạn có thể trả lời hết. Nhưng nếu câu trả lời KHÔNG dẫn đến hành động, thì đó chưa phải là phân tích. __ ? Muốn dữ liệu có tiếng nói? Bạn phải dẫn chuyện. Đó là sức mạnh của Data Storytelling. • Không phải “trình bày cho đẹp”. • Mà là: kể đúng vấn đề → giải thích nguyên nhân → thúc đẩy quyết định. Và quan trọng hơn: → Giúp người nghe thấy liên quan. → Giúp người hành động mà không cần bạn nhắc. __ ? Một cấu trúc storytelling tốt giúp: ⤷ Tránh việc dashboard bị “loãng” vì quá nhiều số liệu ⤷ Duy trì mạch logic và dẫn dắt tư duy ⤷ Mỗi insight đều gắn liền với hành động cụ thể __ Trong kỷ nguyên AI trả lời mọi thứ trong 5 giây, thì lợi thế không còn là "trả lời đúng". → Mà là: kể sao cho người ta muốn lắng nghe. Bạn muốn BI có ảnh hưởng? → Đừng chỉ hiển thị dữ liệu. → Hãy dẫn người khác đi qua một câu chuyện có lớp lang.

kể chuyện

bằng dữ liệu

5 CẤU TRÚC

(Data Storytelling Frameworks)

MASTERING DATA ANALYTICS

Zalo: 0961 48 66 48

Giúp người làm phân tích chuyển từ

“trình bày số liệu” sang “dẫn dắt hành động”

Dùng để nhấn mạnh sự thay đổi rõ ràng, tạo tác động cảm xúc mạnh

Before/After (Trước – Sau)

FRAMEWORK 1:

Ứng dụng tốt khi:

– So sánh kết quả trước/sau một chiến dịch

– Thuyết phục sếp cần thay đổi

Cấu trúc:

1 Đây là tình trạng trước

2 Chúng ta đã làm gì

3 Và đây là kết quả sau

Tập trung vào việc đi tìm nguyên nhân, từ đó đề xuất giải pháp

Problem/Cause/Action

FRAMEWORK 2:

Ứng dụng tốt khi:

– Báo cáo lý do chỉ số xấu

– Trình bày kế hoạch hành động

Cấu trúc:

1 Vấn đề là gì

2 Nguyên nhân chính ở đâu

3 Đề xuất cách cải thiện

Dẫn dắt theo mục tiêu → thực trạng → còn thiếu gì.

Goal/Progress/Gap

FRAMEWORK 3:

Ứng dụng tốt khi:

– Trình bày tiến độ chiến lược

– Báo cáo OKR/KPI

Cấu trúc:

1 Mục tiêu đã đặt ra

2 Đã đạt được gì

3 Khoảng cách còn lại + đề xuất tiếp theo

Tìm sự bất thường trong dòng chảy dữ liệu và

phân tích sâu

Trend/Anomaly/Drilldown

FRAMEWORK 4:

Ứng dụng tốt khi:

– Trình bày báo cáo theo thời gian

– Xử lý dữ liệu theo chu kỳ

Cấu trúc:

1 Đây là xu hướng bình thường

2 Đây là điểm bất thường

3 Đào sâu để tìm nguyên nhân

So sánh 2 lựa chọn/nhóm đối tượng và đưa ra

đề xuất

Compare/Contrast/Recommend

FRAMEWORK 5:

Ứng dụng tốt khi:

– Tư vấn phương án ra quyết định

– So sánh hiệu quả giữa các bộ phận

Cấu trúc:

1 So sánh 2 lựa chọn

2 Nhấn mạnh điểm khác biệt chính

3 Gợi ý phương án phù hợp

Đừng để dashboard chỉ là nơi “xem số”

→ Hãy biến nó thành câu chuyện giúp người xem

hiểu – nhớ – hành động

Tổng Kết

Mỗi cấu trúc là một công cụ – chọn đúng khung, câu chuyện sẽ sắc bén và logic hơn

Bạn đang thiết kế dashboard hay thiết kế câu chuyện

ra quyết định?

→ Khóa học Business Intelligence tại MDA hướng dẫn cách chuyển đổi từ dữ liệu → insight → hành động, không cần kỹ thuật phức tạp.

Tìm hiểu thêm