Como você pode medir o impacto de sua história de dados em diferentes públicos?

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As histórias de dados são ferramentas poderosas para comunicar insights, persuadir as partes interessadas e inspirar ações. Mas como saber se sua história de dados é eficaz e ressoa com seu público? Neste artigo, você aprenderá alguns métodos e métricas para medir o impacto de sua história de dados em diferentes públicos e como adaptar sua abordagem de storytelling de acordo.

Principais especialistas neste artigo

Selecionados pela comunidade a partir de 3 contribuições. Saiba mais

LakshmiKanth Kanugovi

Founder

1 Conheça seu público

Antes de criar sua história de dados, você precisa entender quem é seu público, quais são seus objetivos e desafios e qual o nível de alfabetização de dados que eles têm. Isso ajudará você a adaptar sua mensagem, tom e visuais para atender às suas necessidades e expectativas. Você pode usar pesquisas, entrevistas ou personas para reunir informações sobre seu público e segmentá-lo em diferentes grupos com base em suas características e interesses.

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Dr Andrea Isoni

PhD,Chief AI Officer, AI speaker
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Even if it the same problem , different audiences care about different things. For example I worked a lot in AI for cybersecurity. All the techies wanted to hear is how the latest Generative Adversarial Network (GAN) algorithm architecture performed into a special anomaly detection case and how to improve its performances, tweak the parameters etc. All the stakeholders wanted to hear is the number of alarms per week, the number of solved/unresolved investigations performed of such alarms (false true positive ratios) and if the procedures were followed and registered correctly. The underline tech (GAN) may be the same but the wording is completely different depending on the audience.

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2 Defina seus objetivos

Em seguida, você precisa definir o que deseja alcançar com sua história de dados e como medirá seu sucesso. Dependendo do seu propósito, você pode ter objetivos diferentes, como informar, educar, persuadir ou engajar seu público. Você pode usar critérios SMART (específicos, mensuráveis, alcançáveis, relevantes e com limite de tempo) para definir metas claras e realistas para sua história de dados e alinhá-las com as necessidades e expectativas do seu público.

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3 Escolha suas métricas

Depois de ter seus objetivos, você precisa escolher as métricas que o ajudarão a acompanhar e avaliar o impacto de sua história de dados em seu público. Dependendo do canal e do formato da sua história de dados, há diferentes tipos de métricas que você pode usar, como análise da Web, análise de mídia social, análise de e-mail ou formulários de feedback. O alcance é uma métrica comum usada para medir quantas pessoas viram sua história de dados, enquanto o engajamento analisa como as pessoas interagiram com ela. A conversão mede quantas pessoas realizaram a ação desejada depois de ver sua história de dados e a satisfação avalia o quão satisfeito ou insatisfeito seu público estava com ela.

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Kaushik B.

Co-Founder, CTO & Chief Data Scientist | AI Solutions at Global Scale | US Patent | Ex-Intel | ML & AI Advisor
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It is perfectly fine to focus on metrics such as F1-score, Precision, Recall, AUC, Youden’s Index, Penalty Costs etc. while developing the model. However, your job as a data scientist does not end as soon as you have validated your model with amazing results. Model accuracy scores don’t excite the critical decision-makers in the business unless you translate those into metrics that make more business sense to them. One of the key reasons in cases of consumer analytics and marketing campaign effectiveness improvement solutions is the usage of incorrect metrics. This is where Gain Charts and Lift Charts act as very effective communication tools.

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4 Colete e analise seus dados

Depois de escolher suas métricas, você precisa coletar e analisar os dados que mostrarão o impacto de sua história de dados em seu público. Você pode usar várias ferramentas e plataformas para coletar e visualizar seus dados, como Google Analytics, Facebook Insights, Mailchimp ou SurveyMonkey. Você também pode usar estatísticas descritivas e inferenciais para resumir e interpretar seus dados, como média, mediana, modo, desvio padrão, correlação ou regressão.

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5 Compare e compare seus resultados

Finalmente, você precisa comparar e contrastar seus resultados em diferentes segmentos do seu público e ver como eles diferem em termos de resposta e comportamento. Você pode usar gráficos, tabelas ou painéis para exibir e comparar seus resultados e procurar padrões, tendências ou outliers. Você também pode usar testes de hipótese ou ANOVA para determinar se as diferenças são estatisticamente significativas ou não.

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6 Ajuste e melhore sua narrativa

Com base em sua análise, você pode identificar os pontos fortes e fracos de sua história de dados e ver o que funcionou bem e o que não funcionou para diferentes públicos. Você pode usar esse feedback para ajustar e melhorar sua abordagem de storytelling e torná-la mais relevante, envolvente e persuasiva para seu público. Você também pode usar testes A/B ou experimentos para experimentar diferentes versões da sua história de dados e ver qual delas tem melhor desempenho.

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7 Veja o que mais considerar

Este é um espaço para compartilhar exemplos, histórias ou insights que não se encaixam em nenhuma das seções anteriores. O que mais gostaria de acrescentar?

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LakshmiKanth Kanugovi

Founder
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Any data story must be created based on your target audience. Answering "What's in it for me?" to each target audience is crucial for creating an impact. The story's narration could be the same but the focus or emphasis must be changed for the respective target audience.

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1 Conheça seu público

2 Defina seus objetivos

3 Escolha suas métricas

4 Colete e analise seus dados

5 Compare e compare seus resultados

6 Ajuste e melhore sua narrativa

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