분석 스토리텔링, 데이터 시각화를 이용한 설득의 기술

스토리텔링, 마케팅, 데이터분석, 프레젠테이션, SAS비주얼애널리틱스, 데이터시각화



‘호모 나랜스(Homo Narrans)’라는 단어를 들어보셨나요? ‘이야기하는 사람’을 뜻하는 라틴어로 1999년 미국의 영문학자 존 닐(John Niels)이 동일 제목의 저서를 통해 처음 소개했습니다. 그는 인간은 태생적으로 이야기하려는 본능을 가지며, 이야기를 주고받지 않고서는 살아갈 수 없고, 이야기를 통해 사회를 이해한다고 설명했는데요.


이야기는 기억에 남으며, 사람과 감정적으로 연결되고, 행동을 고취시킵니다. ‘이야기하다’라는 뜻의 ‘스토리텔링(Storytelling)’은 지속적이며 영향력 있는 예술의 한 갈래로 자리잡았죠. 특히 오늘날 소셜 미디어(SNS)와 각종 신생 미디어의 발전은 새로운 호모 나랜스의 시대를 열었습니다. 누구나 작가이자 독자가 될 수 있는 오늘날 디지털 시대에서 스토리텔링의 중요성과 힘은 비단 예술의 영역에만 국한되지 않습니다.


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“스토리텔링은 마케팅 리더의 가장 중요한 기술이다.”

“Storytelling is your most important skill as a marketing leader.”

- 포드(Ford) 전 최고마케팅책임자(CMO), 유럽 법인 회장 겸 CEO 짐 팔리(Jim Farley)

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오늘은 비즈니스 측면에서 더욱 매혹적인 데이터 중심의 ‘분석 스토리텔링’ 기술에 대해 이야기하고자 합니다. 21세기의 새로운 지적 재산으로 자리잡은 데이터를 활용한 스토리텔링은 필수적인 마케팅 기술로 떠오르고 있는데요. 조직의 리더, 잠재 고객, 파트너, 투자자, 동료를 설득할 수 있는 효과적인 분석 스토리텔링 방법을 개발 단계에서부터 살펴보겠습니다.



데이터를 이용해 분석적 이야기를 구성하기 위해서는 우선 아이디어로부터 시작해야 합니다. 그 후 청중과 발표의 목표를 고려하는데요. 듣는 이들이 왜 연구 결과에 관심을 가져야 하는지, 무엇이 동기를 부여하는지, 그리고 무엇보다 이후 어떤 행동을 취하기를 권유하는지 고민해야 합니다.


청중과 목표를 신중하게 고려한 다음에는 관련된 인사이트를 찾기 위해 가용한 데이터를 탐색합니다. 이때 목적은 청중에게 영향을 미치는 것이지만 분석이 편향되지 않도록 주의해야 하는데요. 편향은 결과물을 객관적으로 다루지 않거나 결론을 왜곡하는 모든 것을 일컫습니다. 데이터 소스 선택, 샘플링 방법, 확인 편향 등 다양한 측면에서 발생할 수 있습니다.



데이터에 숨겨진 이야기 유형



분석적 이야기는 측정, 비율, 비교, 경향, 연관성을 시각적으로 보여주며 내러티브(narratives)를 통해 독자에게 컨텍스트(context), 즉 전후 관계를 제시합니다. 데이터 속 이야기를 발견하기 위해서는 우선 변수를 수집·필터링·정리하고 창조적으로 결합해 차이점을 비교한 후 시간 경과에 따른 변화를 확인하고, 관계를 조사해야 합니다.


데이터 스토리텔링은 서로 다른 각도에서 데이터를 분석하고, 실험하고, 시사점을 탐색하고, 대체 이론을 시험하는 반복적인 활동입니다. 이 단계에서 뛰어난 스토리를 만드는 데 드는 시간의 대부분을 투자하게 되는데요.


시간에 따른 최대치, 최소치, 순위, 차이와 같은 측정 값은 종종 청중을 위한 무대를 마련하기 위해 필요한 기본적인 컨텍스트를 제공합니다. 대중적인 내러티브는 상승했다가 시들해지면서 추세를 예측하는데요. 일반적으로 히스토그램, 막대 그래프, 꺾은선 그래프, 블렛(bullet) 그래프, 스파크라인(sparklines)을 통해 측정치를 효과적으로 시각화할 수 있습니다.


예를 들어, 주택 매입을 제안할 때 평방 피트 당(SF) 가격의 최신 추세를 검토할 수 있습니다. 정가와 매매가의 최근 차이를 확인함으로써 수요에 대한 감을 얻을 수 있죠. 아래 차트를 통해 수락할 수 있는 최저 가격을 실제 정가, 매매가와 함께 확인할 수 있습니다. 수요의 증가를 더욱 강조하기 위해 실제 정가와 매매가의 차액도 표현돼 있는데요. 차이를 보여주는 것은 실제 값을 보는 것으로는 판독하기 어려운 긍정적이거나 부정적인 변화를 부각시키는 데 도움이 됩니다. 


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일반적으로 보다 큰 그림의 이해를 제공하는 것도 필요합니다. 더 넓은 맥락에서 요점을 가장 잘 설명하기 위한 방법으로는 아래의 샘플에서 보이는 것처럼 시각적인 비교와 부분-전체 비율(part-to-whole proportions)을 사용하는 경우가 많은데요. 누적된 열과 영역 차트, 폭포 차트, 트리 맵, 격자 차트(trellis charts), 레이더 차트, 원형 차트가 많이 사용됩니다. 이때 원형 그래프는 가급적 사용하지 않는 것이 좋습니다. 꼭 필요하다면 원형 그래프 하나당 세 개의 카테고리를 보여주는 것으로 제한하는 것을 추천합니다.


앞선 주택 매매 예시에서, 이번엔 목표 가격이 부동산 중개인의 제안 가격과 다른 이유를 살펴볼까요? 주택 가격과 비교 가능한 전체 평균을 검토해보면 부동산 중개인이 더 비싼 주택을 선택했음을 알 수 있습니다.

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데이터에서 변수 간의 관계를 탐색함으로써 의사결정을 위한 추가적인 분석에 도움이 될 수 있는 놀라운 연관성을 밝힐 수 있습니다. 패턴, 계절성, 공생 관계는 데이터 내에 숨겨진 귀중한 보석입니다. 변수 사이의 관계를 시각화하기 위해 분산형 차트와 버블 차트 그리고 네트워크 또는 생키(Sankey) 다이어그램과 같은 고급 차트 유형을 활용할 수 있습니다.


부동산 예시를 더 자세히 살펴보면, 아래와 같이 판매 가격에 대한 주택의 크기와 수영장의 유형을 조사할 수 있습니다. 우선 주택의 크기가 클수록 가격도 더 높다는 것을 알 수 있는데요. 그렇지만 데이터 세트에서 수영장의 유형과 가격 간의 연관성은 확인하기 어렵네요.


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이처럼 데이터에서 상관관계를 발견할 때 그것이 곧 인과관계를 암시하지는 않는다는 점에 유의해야 합니다. 관련성은 여러 가지 무관한 이유로도 발생할 수 있습니다.



데이터 스토리 작성

이제 결과를 간단하고 명확하게 구성하고 순서를 정해야 합니다. 그러기 위해선 사고를 분석에서 디자인 중심으로 전환해야 하는데요. 디자이너는 청중으로부터 관심과 특정 행동을 유도하려는 의도에서 테마를 채택하고 개체의 배치, 크기, 색, 공백을 평가합니다.


저명한 미국의 수학자이자 통계학자인 존 투키(John Tukey)는 “그림의 가장 위대한 가치는 우리가 결코 보리라 예상하지 못했던 것을 보게 만드는 것”이라고 말했는데요. 색상, 형태, 움직임, 위치와 같은 디자인을 통해 전주의적 속성(preattentive properties)을 사용함으로써 사용자가 예상하지 못했던 것을 찾게 도울 수 있습니다.


또 청중, 사람의 감정에 커뮤니케이션 스타일을 맞추는 것이 중요한데요. 기억해야 할 한두 가지 포인트가 무엇인지, 어떤 행동을 권유하는지, 얼마나 많은 디테일이 필요한지, 학습된 혹은 문화적 배경이 디자인 선택과 결과 해석에 어떤 영향을 미칠 것인지 고려해야 합니다. 이외에도 시각화를 디자인할 때에는 색맹인 사람들에게도 맞게 조정된(color blind-friendly) 팔레트와 아이콘을 사용하고, 시각화 자료가 색상 없이 인쇄해도 컨텍스트를 그대로 유지할 수 있는지 테스트하는 것이 좋습니다.


최종 목표를 염두에 두고 데이터 스토리를 디자인하기 시작한다면, 효과적인 순서와 이를 지원하는 비주얼 요소의 배치가 훨씬 쉬워집니다. 또 스토리보드 접근법을 사용해 분석을 원하는 결론으로 이끄는 비주얼과 내러티브를 결합할 수 있으며, 분석적인 차이를 드러내고, 청중 앞에 서기 전에 불필요한 질문을 사전에 방지할 수 있습니다.


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너무 많은 정보, 어수선함, 잡다함 때문에 압도적인 스토리텔링은 좋은 디자인이 아닙니다. 초점을 하나 또는 두 개의 핵심 포인트로 제한하고, 불필요한 정보를 제거하세요. 한번에 많은 인사이트를 공유하고 싶은 유혹이 있겠지만, 청중은 그 모든 것을 기억하지 못합니다.


비주얼 인식에 대한 게슈탈트 법칙(Gestalt Principles)에 따라 적절한 시각화, 크기, 배치를 신중하게 사용해 가장 중요하고 실행 가능한 인사이트와 유도하려는 행동을 강조해야 합니다. 또 청중이 읽는 방향, 청중에게 익숙한 방식대로 화면 상단부터 가장 높은 수준의 정보로 시작해, 내려오면서 더 자세한 세부사항을 보여주는 것이 좋습니다.


적절한 컨텍스트를 제공하고 관련 항목끼리 가깝게 배치하는 것도 잊지 마세요. 또 더 큰 그림이나 관련 있는 컨텍스트가 없다면 단수로 표시하는 것은 피해야 합니다.매력적인 데이터 스토리 개발의 열쇠는 컨텍스트입니다!





스토리텔링 리소스 추천


지금까지 데이터 시각화를 이용한 분석 스토리텔링 과정에 대해 소개해드렸는데요. 시각화와 내러티브를 결합함으로써 데이터에 숨어있는 실행 가능한 인사이트를 공유하는 분석 스토리텔링의 힘은 강력합니다. 누구나 쉽게 데이터 과학자처럼 비즈니스를 분석하고 빅데이터를 시각화할 수 있는 ‘SAS 비주얼 애널리틱스(SAS Visual Analytics)’를 무료로 이용하고, 그 효과를 직접 체험해보세요. SAS 비주얼 애널리틱스는 강력한 시각적 탐색과 고급 분석 기법을 통해 빅데이터로부터 고도의 인사이트를 도출합니다. 또 셀프 서비스 인터페이스(self-service interface) 상의 다양한 컨트롤 기능은 현대적인 데이터 시각화 자료를 지원합니다.


  

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하단 링크를 통해 간단한 신청만으로 사용할 수 있습니다. 

https://www.sas.com/en_us/trials/software/visual-analytics/ep-form.html



행동에 영향을 주는 훌륭한 스토리텔링은 매우 중요한 마케팅 자질입니다. 데이터 스토리텔링 기술을 더욱 향상시킬 수 있는 자료는 하단을 참고해주세요.

  • Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals by Cole Nussbaumer Knaflic

  • Information Dashboard Design: The Effective Visual Communication of Data by Stephen Few

  • Show Me the Numbers: Designing Tables and Graphs to Enlighten by Stephen Few

  • Now You See It: Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis by Stephen Few

  • Envisioning Information by Edward Tufte

  • Advanced Presentations by Design: Creating Communication That Drives Action by Andrew Abela






저자

젠 언더우드(Jen Underwood) l 임팩트 애널리틱스 창립자 겸 수석 컨설턴트(Founder & Principal Consultant at Impact Analytix, LLC)


편집

김근태 이사 l SAS코리아 플랫폼 담당