ทำไมบางทีเวลาที่เราเล่าเรื่องที่มี Data Analysis เยอะๆ แล้วสรุปเรื่องไม่จบภายใน 5 นาทีได้สักครั้ง อันที่จริงเคสนี้เป็นปัญหาที่คนส่วนใหญ่มักเจอกันประจำ เพราะว่าเรายังติดในการเล่า Data ในรูปแบบอธิบายมากกว่า ทำให้หยิบทุกเรื่องมาเล่าทั้งหมด ทำเอาคนฟังจับประเด็นสรุปไม่ได้ว่า คนพูดต้องการจะสื่อเรื่องอะไรกันแน่
บทความนี้เราจะมาบอกเทคนิคแก้ปัญหาพูดไม่รู้เรื่องกัน เล่าข้อมูลเยอะๆ ให้เข้าใจง่ายขึ้นแบบที่ทุกคนก็ทำได้ แค่ลองทำตาม 3 ขั้นตอนนี้เลย
1. เริ่มเล่าจากใคร (Who) มีปัญหาอะไรก่อน
โดยปกติแล้ว คนเราจะไม่สนใจเรื่องที่ไม่ใช่ปัญหา อย่างถ้าเราไม่หิวข้าว เราคงไม่หาข้อมูลร้านข้าวใกล้ๆบ้านมีร้านไหนน่าทานบ้าง หรือถ้ามีคนมาขายคอร์สลดความอ้วน ถ้าเราเป็นคนผอมมากอยู่แล้วก็จะไม่สนใจคอร์สนี้และไม่อยากซื้อยาลดความอ้วน ดังนั้น การเปิดประเด็นว่าใคร มีปัญหาอะไรในพาร์ทเริ่มต้นของการเล่า Data จะช่วยให้คนเกิดความรู้สึกมีส่วนร่วมได้ หากพวกเขากำลังประสบกับปัญหาเหล่านั้นเช่นกัน
เคสตัวอย่าง Business Analysis ของบริษัทแห่งหนึ่งที่อยากรู้ว่า ทำไมคนไม่นิยมซื้อรถยนต์ดีไซน์รุ่นใหม่กัน Data Visualization เปิดด้วยการเล่าว่า ปัญหา 7 ใน 10 ที่คนกังวลจนไม่ยอมซื้อรถยนต์ จะเกี่ยวกับงานดีไซน์รถยนต์โฉมใหม่ทั้งสิ้น ซึ่งนำไปสู่ความกังวลเรื่องอื่นๆตามมา ได้แก่ กำลังล้อรถยนต์ต่ำกว่าที่คาดหวังไว้ , ยางล้อรถยนต์ส่งเสียงรบกวน , เครื่องยนต์ส่งเสียงดังผิดปกติ ฯลฯ
จะเห็นได้ว่า เทคนิคในการเล่าเรื่องด้วย Data Visualization ให้เราเปิดมาด้วยปัญหาหลักภาพใหญ่ก่อน โดยคัดเฉพาะเรื่องที่พบบ่อยๆจาก 7 ใน 10 ข้อ ไม่ใช่แค่เอาข้อมูลดิบมาเพียงอย่างเดียวมาเล่า เพราะจะทำให้คนจับประเด็นไม่ได้
2. อธิบายถึงสาเหตุของปัญหา
ไม่ใช่แค่ปัญหาอย่างเดียวเท่านั้น แต่สิ่งที่เราต้องทำด้วย! นั่นคือ ให้หาสาเหตุของปัญหาว่ามีอะไรบ้าง แล้วจับกลุ่มสาเหตุหลักที่พบบ่อย วิธีนี้จะทำให้เราวิเคราะห์แก่นปัญหาได้ครบถ้วนจนเจอสาเหตุที่แท้จริง
ยกตัวอย่างในเคสข้างบนกันต่อ เมื่อเรารู้ถึงปัญหาแล้วว่า อันที่จริงคนกังวลเกี่ยวกับ รถยนต์รูปลักษณ์แปลกใหม่มากกว่า จนทำให้พวกเขาไม่ยอมซื้อรถยนต์ ที่นี่ให้มาเจาะดูสาเหตุกันต่อว่า โดยกรองสาเหตุที่พบบ่อย อย่างเคสนี้พบว่า 3 ใน 7 ของปัญหาที่เกิดขึ้น มาจากเรื่องเสียงเพราะว่ารถยนต์ดีไซน์ใหม่ จะต้องมีการออกแบบอะไหล่ส่วนต่างๆรูปแบบใหม่เช่นกัน อาจจะไปกระทบกับเสียงเครื่องยนต์จนสร้างความรำคาญได้
จะเห็นได้ว่า การคัดสาเหตุให้เป็นกลุ่มๆแบบนี้ จะช่วยกรองสาเหตุให้ละเอียดมากขึ้นและทำให้เราสามารถนำเสนอวิธีแก้ไขได้ง่ายกว่าเดิม
3. บอกคำแนะนำและวิธีแก้ไข
การพูดแต่ปัญหากับสาเหตุแต่ไม่มีทางออกจะทำให้คนฟังรู้สึกว่าไม่ได้ข้อสรุปและมองว่าข้อมูลไม่มีความสำคัญหลายๆครั้งในที่ประชุมที่มีการพรีเซนต์ Storytelling with data จาก Dashboard มักจะเจอปัญหาว่า การพูดคุยยืดยาวหาข้อสรุปไม่ได้ นั่นเพราะว่าตัวข้อมูลไม่ได้บอกวิธีแก้ไข จึงทำให้ผู้เข้าประชุมแสดงความคิดเห็นว่าจะแก้ปัญหาอย่างไรดีแบบไม่รู้จบ ที่นี้เรามาดูตัวอย่างวิธีการเล่า Data กันต่อ หลังจากที่รู้ถึงสาเหตุหลักว่ามาจากเรื่องเสียง เมื่อรู้เช่นนี้ ทางออกที่เราจะนำเสนอ จะต้องมุ่งเน้นไปที่การแก้ไขเรื่องเสียงก่อน เพราะเป็นเรื่องที่คนกังวลอันดับต้นๆ
สรุปเทคนิค Storytelling with data เล่าเรื่องยังไงให้คนอยากฟัง เราเริ่มต้นจากใคร (Who) ที่มีปัญหา ต่อมาให้มาดูว่ามีปัญหาอะไร ต่อมาให้มาเจาะลึกว่าสิ่งที่เกิดขึ้นมาจากสาเหตุอะไร ก่อนจะตบท้ายด้วยวิธีแก้ไข แค่ลองเล่าตามนี้ คุณก็สามารถสรุป Data จำนวนมาก ให้รู้เรื่องได้ง่ายๆ แบบเสร็จภายใน 5 นาที!
ดูคลิปเต็มๆได้ที่ : https://youtu.be/NIKp9QBlyJ0
#DataVisualization #DataAnalysis #StorytellingwithData
