結果の解釈と伝達

データ・フルーエンシー

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

コミュニケーションの力

• 発見を効果的に伝える力は重要
• データを実行可能な示唆へ変える

データインサイトの提示

• Katia はユーザーエンゲージメント低下の原因がソフトウェア性能の低さだと特定
• プロダクトとエンジニアリングの両チームと会議を設定
• 結果を共有するためプレゼンを実施

データストーリーテリングの力

• Katia は、洞察をわかりやすく魅力的に伝えるためデータストーリーを作成

• データに強い人は:

  • データの周りに物語を紡ぐ
  • 物語により聴衆を引き込み、洞察と取り得る行動を理解させる

説得力のある物語の構築

• Katia は調査した課題の概説から始める
• ユーザーエンゲージメント指標の変動を示す
• 因果関係を強調
• 折れ線・棒グラフなどの視覚資料で説明

メッセージの最適化

• Katia は相手に合わせて伝え方を調整する
• プロダクトマネージャー向け:
  • 影響の大きさに焦点
  • ソフトウェア性能問題への対応の緊急性を強調
• 開発者向け:
  • ソフトウェア変更点に焦点
• 専門用語やジャーゴンは避ける

対話の創出

• データでの伝達は一方通行の独白ではない
• むしろガイドされた対話を始めること
• 質問と議論を促す

実行可能な示唆の確保

• データ伝達の中心は行動を促すこと
• 実行可能な示唆で発表を締めくくる

ベストプラクティスの要約

1. データストーリーを作る
2. 文脈を設定
3. データを可視化
4. メッセージを最適化
5. 対話を生む
6. 実行可能な示唆を確実に

練習してみましょう！

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