Le data storytelling permet de transformer des données complexes en messages clairs, visuels et faciles à comprendre. Il combine l’analyse de données, la visualisation (graphiques, tableaux de bord) et une narration structurée pour aider les décideurs à comprendre rapidement les enjeux. Plutôt que d’aligner des chiffres bruts, il met en lumière des tendances, des corrélations ou des anomalies, et aide à formuler des recommandations concrètes. Utilisé en marketing, en finance ou en management, le data storytelling facilite la prise de décision, capte l’attention et donne un vrai sens à la donnée, au service de la performance.
En quoi consiste-t-il ? Quels sont ses avantages ? Tour d’horizon et exemples d’applications.
Qu’est-ce que le data storytelling ?
Avec l’avènement du commerce numérique et de la prise de décision basée sur les données, le data storytelling est devenu une compétence fréquemment évoquée. Il est souvent associé à une communauté de data scientists et de professionnels de l’analyse. Le principe est de rendre accessible des analyses complexes aux décideurs qui n’ont pas toujours la capacité d’interpréter les données.
Une simple définition du datastorytelling
Le data storytelling est l’art de transformer des données brutes en un récit clair, visuel et impactant pour faciliter la prise de décision. Il combine analyse de données, visualisation (graphiques, infographies, dashboards) et techniques narratives pour rendre l’information accessible, engageante et mémorable.
Plutôt que de présenter des chiffres seuls, le data storytelling contextualise les données pour révéler des tendances, expliquer des phénomènes ou convaincre un public (collaborateurs, clients, dirigeants). Il permet de donner du sens aux données, de susciter l’intérêt et de faciliter la compréhension, même pour un public non expert ou peu familier avec les analyses chiffrées.
Dans un monde où les entreprises collectent d’énormes volumes d’informations, le data storytelling est devenu un véritable levier stratégique. Il permet non seulement de valoriser la donnée, mais aussi d’améliorer la communication interne et externe, en renforçant l’impact des messages. Il s’appuie sur des outils BI comme Power BI, Tableau, Excel ou Google Data Studio, et s’inscrit dans une démarche plus large de data-driven management, favorisant une culture de la donnée plus partagée, plus compréhensible et plus exploitable.
Quels sont les avantages du datastorytelling ?
Le data storytelling offre de nombreux avantages pour les entreprises qui souhaitent exploiter pleinement leurs données.
Son premier atout est la facilitation de la compréhension : en rendant l’information plus accessible et lisible grâce à des visuels et à un récit structuré, même les profils non techniques peuvent en tirer des enseignements. Cela favorise une prise de décision plus rapide et éclairée.
Ensuite, le data storytelling permet de valoriser les données collectées. Plutôt que de simplement afficher des tableaux de chiffres, il les transforme en insights concrets, utiles pour identifier des tendances, détecter des anomalies ou appuyer des recommandations. Il devient ainsi un véritable outil d’aide au business, utile pour les équipes internes comme pour les clients.
- Autre avantage clé : il renforce l’impact des présentations, des tableaux de bord et des rapports. Une bonne histoire, soutenue par des données pertinentes et bien illustrées, capte davantage l’attention, facilite la compréhension et oriente les avis vers une décision partagée. Cela favorise l’adhésion des parties prenantes et l’alignement autour d’une vision commune.
Enfin, le data storytelling s’intègre parfaitement dans une démarche de pilotage par la donnée (data-driven). Il permet de démocratiser l’usage des données au sein de l’organisation, en favorisant une culture data plus mature, collaborative et orientée performance.
Quels sont les 3 piliers du data story telling?
1. Les données (Data)
C’est la base du processus. Les données doivent être fiables, pertinentes, contextualisées et bien préparées. Elles sont sélectionnées, analysées, croisées et structurées pour faire émerger des insights exploitables. Une bonne compréhension des données permet de formuler un message cohérent, précis et crédible, adapté à l’objectif de communication.
2. La visualisation (Data Visualization)
Elle permet de traduire les données en éléments visuels : graphiques, tableaux, cartes, infographies, tableaux de bord interactifs, etc. Une visualisation efficace rend les informations plus lisibles, accessibles et engageantes, tout en facilitant la détection de tendances, corrélations ou anomalies. Elle doit appuyer le message, sans le détourne
3. Le récit (Storytelling)
C’est ce qui donne du sens aux données. Le récit structure les informations autour d’un fil conducteur logique : contexte, problématique, analyse, enseignements, recommandations. Il humanise les chiffres, suscite l’intérêt, crée une émotion, et facilite la compréhension et la mémorisation.
Ces trois piliers – data, visualisation et narration – doivent fonctionner en synergie. Un bon data storytelling ne se contente pas de montrer des chiffres : il raconte une histoire qui éclaire une situation, porte un message fort et incite à l’action.
Des exemples de data storytelling
Le concept de narration de données peut paraître abstrait à ceux qui ne l’ont pas encore expérimenté à travers des exemples concrets, des formations et des applications concrètes. Voici quelques exemples de mise en application réussis :
1. Airbnb et ses recommandations personnalisées
Dans sa culture numérique, Airbnb utilise le data storytelling pour encourager les hôtes de la communauté à humaniser leurs interactions tout en se concentrant sur leurs membres. Pour Airbnb, c’est un excellent moyen non seulement de fidéliser les utilisateurs en les gardant plus longtemps sur la plateforme, mais aussi de raconter les histoires de chacun tout en mettant en avant le patrimoine des destinations potentielles à travers le monde.
Et pour ce faire, l’entreprise utilise les données de réservation antérieures pour recommander des hébergements en fonction de vos préférences de voyage. Ces recommandations s’appuient sur des algorithmes qui analysent les habitudes de réservation et les retours des utilisateurs.
2. La sécurité routière
La narration de données est déjà présente dans notre quotidien, même si on ne s’en rend pas forcément compte. Prenons un exemple que nous connaissons tous : la sécurité routière. Plutôt que de simplement véhiculer des chiffres, elle est utilisée pour que chacun s’identifie et comprenne l’importance de l’information partagée.
L’objectif est de sensibiliser en évoquant un chiffre poignant qui représente la réalité. Des centaines de personnes meurent chaque année parce qu’elles utilisent leur téléphone au volant. Les données sont illustrées et scriptées. C’est pourquoi il est facile de s’en souvenir.
Le même schéma de pensée s’applique aux entreprises. Plutôt que de simplement montrer une courbe de croissance des ventes, montrez les raisons de cette croissance. Par exemple, vous pouvez établir des parallèles avec la récente vague de recrutement commercial, complétée par le succès des récentes campagnes publicitaires, et étayer cela par des chiffres. Grâce à l’exemple du data storytelling, chaque information prend vie de manière visuelle et interactive.
3. McDonald’s
L’objectif de McDonald’s était de mettre en lumière des histoires comme celle d’un de leurs fournisseurs afin que les consommateurs puissent savoir d’où viennent leurs aliments et montrer le côté humain de l’entreprise. McDonald’s sensibilise en ayant pour objectif de montrer l’impact économique de l’entreprise sur les communautés locales et l’appui aux fournisseurs et agriculteurs.
McDonald’s relie toutes ces histoires, permettant aux consommateurs d’en savoir plus sur la provenance d’un produit. Avec cet exemple de campagne, McDonald’s envoie un message puissant à son audience à travers une histoire émouvante et des personnages attachants. Ainsi, la marque se forge une image de proximité et bienveillante.
4. Spotify Wrapped
Spotify, la célèbre plateforme de streaming musical, utilise la narration de données de manière intéressante. Chaque année depuis 2018, la marque donne aux utilisateurs l’opportunité de réfléchir à leurs habitudes d’écoute au cours de l’année écoulée.
Cette expérience personnalisée, appelée « Spotify Wrapped », disponible dans l’application, connaît chaque année un énorme succès auprès des utilisateurs. Une vidéo dans les Stories Instagram permet à chacun de découvrir et de partager ses artistes, genres et statistiques de visionnage annuels préférés, offrant une mine d’informations sur leurs goûts musicaux.
Ici, Spotify exploite le data storytelling pour éduquer et divertir ses utilisateurs.
5. BBC News : 200 ans d’histoire en 4 minutes
Hans Rosling est un statisticien suédois connu pour ses recherches statistiques et auteur d’un documentaire présenté sur la BBC intitulé « la joie des Statistiques ». Il est persuadé que les statistiques peuvent nous aider à vraiment comprendre notre environnement.
Rosling, dans un extrait de ce documentaire, vise à montrer en quatre minutes l’évolution du monde au cours des 200 dernières années, et ce par le biais d’un graphique. Un graphique animé en réalité augmenté.
Ainsi, grâce à cette présentation, il est possible de voir comment différents événements historiques ont affecté l’espérance de vie et le revenu par habitant dans différents pays.
Hans Rosling utilise des statistiques et la narration de données pour éduquer son audience en présentant aux gens les data d’une manière ludique et facilement compréhensible.
Data storytelling - FAQ
Quelles sont les bonnes pratiques pour rendre les visualisations de données plus impactantes dans un récit ?
Voici les bonnes pratiques du data storytelling pour transmettre un message clair, impactant et adapté à votre audience :
🎯 1. Connaître son audience
Adaptez votre récit en fonction du public (dirigeants, opérationnels, clients…). Leur niveau de connaissance influence le vocabulaire, le niveau de détail et les visuels à utiliser.
📊 2. Utiliser des données fiables et pertinentes
Sélectionnez des données de qualité, à jour, compréhensibles et en lien direct avec l’objectif de votre message. Trop de données peuvent brouiller le message.
🧭 3. Structurer le récit
Construisez une histoire logique et fluide : contexte → problématique → analyse → recommandations. Le message doit suivre un fil conducteur facilement identifiable.
🎨 4. Soigner la visualisation
Choisissez le bon type de graphique selon le message (évolution, comparaison, répartition…). Évitez les effets visuels inutiles. Privilégiez la clarté et la lisibilité.
🧠 5. Simplifier sans déformer
Rendez les données accessibles sans tomber dans l’excès de simplification. Évitez les jargons techniques si le public n’est pas expert.
💬 6. Appuyer les données par des messages clés
Chaque graphique ou chiffre doit être accompagné d’une interprétation ou d’un insight clair pour guider la lecture et la compréhension.
Quelle est la différence entre data storytelling et data visualisation ?
La data visualisation et le data storytelling sont deux concepts complémentaires, mais bien distincts.
Data visualisation
C’est l’art de représenter visuellement les données pour les rendre plus compréhensibles. Elle s’appuie sur des graphes, cartes, diagrammes ou tableaux interactifs pour permettre une lecture rapide et intuitive des informations. L’objectif principal est d’explorer, d’analyser ou de présenter les données de manière claire et lisible.
- But : rendre les données accessibles visuellement.
- Usage : explorer les données, identifier des tendances ou des anomalies.
- Exemple : un graphique en barres comparant les ventes par région.
Data storytelling
Le data storytelling va plus loin : il raconte une histoire à partir des données. Il combine visualisation, narration et analyse pour délivrer un message structuré, logique et engageant. Il ne s’agit pas seulement de montrer les données, mais de les contextualiser et d’en extraire un sens.
- But : transmettre un message clair, convaincre ou orienter une décision.
- Usage : présenter des résultats, appuyer une stratégie, convaincre un public.
- Exemple : un tableau de bord présentant les résultats de ventes avec une narration expliquant les causes d’un pic ou d’une baisse.
En résumé
La data visualisation est un outil. Le data storytelling est une méthode de communication structurée qui utilise cet outil pour créer de l’impact.
Quelles sont les erreurs courantes à éviter lors de la création de votre data storytelling ?
Voici les erreurs courantes à éviter lors de la création d’un data storytelling efficace :
1. Surcharger avec trop de données
Vouloir tout montrer nuit à la clarté du message. Trop d’informations noient le lecteur. Sélectionnez uniquement les données utiles à votre objectif.
2. Utiliser des graphiques inadaptés
Un mauvais choix de visualisation peut induire en erreur ou compliquer la lecture. Évitez les graphes trop complexes ou décoratifs. Adaptez le type de graphique au message à transmettre.
3. Négliger le contexte ou la narration
Présenter des chiffres sans les expliquer, c’est laisser l’interprétation au lecteur. Le storytelling doit donner du sens aux données et guider la compréhension.
4. Ignorer le public cible
Un langage trop technique, un niveau de détail mal ajusté ou des visuels non adaptés peuvent perdre votre audience. Adaptez le ton, le vocabulaire et le format au profil du destinataire.
5. Manipuler ou biaiser les données
Tronquer un graphique, ignorer certains éléments ou présenter des données partielles peut nuire à la crédibilité. Soyez transparent et objectif.
6. Oublier les messages clés
Les données seules ne suffisent pas. Chaque élément doit être accompagné d’un insight clair ou d’une recommandation.
En résumé : restez simple, clair, honnête et orienté vers l’utilisateur final.
