No dia a dia de quem trabalha com análise de dados, gerar números não é suficiente. O verdadeiro valor da análise está em conseguir transformar dados em uma história clara, lógica e acionável para o negócio. É aí que entra o storytelling analítico.

Para a construção de um bom storytelling tudo começa com um bom entendimento do problema. Antes de abrir qualquer base ou rodar modelos, é essencial compreender o contexto em que o negócio está inserido: o que mudou no mercado, como o consumidor se comporta hoje, quais movimentos a concorrência fez e qual é o objetivo final que a empresa quer alcançar. Muitas vezes, o problema não está explícito, ele aparece como uma “pedra no caminho” que impede o negócio de crescer ou atingir metas estratégicas.

O briefing é a peça-chave desse processo - já falamos sobre ele por aqui, lembra? - . Ele funciona como o ponto de partida da análise, reunindo informações sobre o negócio, objetivos, expectativas, prazos e restrições. Um briefing bem construído reduz retrabalho, acelera a execução e garante alinhamento entre quem solicita e quem analisa.

Nem sempre, porém, o briefing chega completo. Nesses casos, o papel do analista vai além dos dados: é preciso fazer as perguntas certas. Perguntas abertas começando com “o que”, “como”, “por que”, “quando” ou “onde” ajudam a revelar o real problema do negócio e a transformar uma demanda genérica em um objetivo analítico claro. 

Com o problema e o objetivo bem definidos, entramos na etapa de formulação de hipóteses. Pensar em hipóteses é essencial para guiar a análise e evitar explorações desconectadas dos objetivos do negócio. Essas hipóteses podem ser organizadas em uma árvore lógica, parecida com um fluxograma que vai ajudar a estruturar o raciocínio analítico e a priorizar o que realmente importa investigar.

Em seguida, vem o data checking. Aqui o foco é entender quais dados estão disponíveis e se eles são adequados para responder às perguntas levantadas. Isso inclui dados internos, como outputs de MMM, cronogramas de ativações, dados de vendas e plataformas; e dados externos, como estudos de mercado, painéis públicos ou pesquisas sindicalizadas. 

Um bom diagnóstico de dados evita análises frágeis e conclusões equivocadas!

Com hipóteses validadas e dados em mãos, é hora de desenhar o storytelling. Existem diversos frameworks que ajudam nesse processo, mas um dos mais utilizados em análises de negócio é o SCQA: Situação, Complicação, Pergunta e Resposta. Para começar a construir o esqueleto do SCQA deve-se primeiro, apresentar o contexto do seu desafio de negócio; depois, mostrar o ponto de ruptura ou “plot twist” que gera tensão; em seguida, formular a pergunta de negócio para por fim, entregar a resposta baseada nos dados.

Mas só o SCQA não é suficiente, um bom Dataviz é essencial para passar a mensagem e sinalizar o que é perceptível nos dados. Por isso, na construção dos slides, clareza é fundamental. Cada slide deve ter uma única mensagem principal, expressa em headlines diretas e orientadas à ação. O “so what” precisa ser evidente e relevante para o público. Visualmente, os slides devem ser simples, limpos e fáceis de ler, mas sem perder a criatividade. Ousar, na medida certa, ajuda a manter a atenção e reforçar a mensagem.

Por fim, o ponto mais importante de toda a análise: as conclusões e recomendações. Dados bem analisados só geram impacto quando se transformam em decisões. As recomendações precisam ser acionáveis, alinhadas à estratégia do negócio, coerentes com o cenário de mercado e, sempre que possível, quantificáveis em termos de retorno. Além disso, é essencial deixar claros os próximos passos, para que o fórum saiba exatamente o que fazer a partir da análise apresentada.

No fim das contas, storytelling em dados é sobre conectar contexto, análise e decisão. É transformar números em uma narrativa que faça sentido para o negócio — e que gere impacto real.