Le Datatelling : Transformer vos données en récits captivants

Nous voici au 4ème et dernier épisode de notre série autour de la Data.

Dans les précédents articles, nous avons vu l’importance de structurer et d’organiser les données pour maximiser l’efficacité opérationnelle (Data Management), les règles qui encadrent leur utilisation et le rôle des différents acteurs (Data Gouvernance), puis comment transformer la donnée brute en insights actionnables (Data Analyse).

Saviez-vous qu'une histoire est 22 fois plus mémorable qu'une donnée brute ? Ou que seulement 30 % des collaborateurs se disent convaincus par les présentations basées uniquement sur les données ?

Avec le Datatelling, nous allons donner vie à ces données en transformant chiffres, graphiques et tableaux en récits captivants, pour convaincre, inspirer et guider les décisions.

Dans cet article, je vous propose d’explorer les bases du datatelling, ses bénéfices concrets, les étapes pour transformer vos données en récits data-driven et des exemples inspirants issus du monde du retail.

Qu’est-ce que le Datatelling ?

Le Datatelling, contraction de "data" et "storytelling", transforme des données en récits engageants et mémorables, intégrant narration et contexte pour captiver l’attention sur les messages clés. Il va au-delà de la simple représentation graphique de la Data Visualisation.

En résumé, la Data Visualisation rend les données visibles, tandis que le Datatelling les rend parlantes et stratégiques. Un message clair, une structure narrative engageante et des visuels percutants sont les bases du Datatelling.

Il ne s’agit pas de manipuler, mais de faire comprendre. De permettre aux données de révéler tout leur potentiel.

Maintenant que nous avons défini le Datatelling, voyons les raisons qui en font un outil clé dans la prise de décision.

Le rôle incontournable du datatelling

Les récits ne sont pas seulement une façon agréable de présenter des données, ils multiplient leur impact. Des études montrent que les histoires permettent de captiver l'attention, de créer un lien émotionnel et, surtout, de transformer des données complexes en messages accessibles et mémorables.

Au-delà de la mémorisation, le datatelling aide à :

• Donner du sens aux données en les contextualisant.

• Susciter de l’émotion, en touchant le public au-delà de la logique pure.

• Faciliter la prise de décision, en simplifiant la complexité des données.

• Aligner les équipes autour d’une vision partagée.

Prenons quelques exemples.

• Montrer que des ventes en volume et en valeur augmentent ou baissent c’est bien, ça communique une information. Expliquer les causes et proposer des solutions donnent vie aux données, les transformant en leviers d'action.

  
  

• Une direction générale attend des tableaux de bord avec des KPI et veut savoir si les objectifs ont été atteints et encore mieux dépassés. Et lorsque ces tableaux de bord sont accompagnés d’une note dans laquelle on retrouve les principales conclusions ainsi que des recommandations et/ou des axes de travail, cela facilite la prise de décision et c’est ce qui est attendu des femmes et des hommes de la Data.

  
  

• Dans mes précédents articles, j’ai souvent fait référence à mon expérience chez McDonald’s. Je me suis très vite rendu compte que l’envoie des tableaux de bord était très insuffisant. Certes, la Direction Générale savait si les résultats étaient bons ou pas, mais ça ne leur donnait pas les clés de la réussite future.

  
  

Un bon datatelling, c’est comme un bon livre pour une note : il doit captiver le lecteur tout en synthétisant les informations essentielles pour les rendre compréhensibles et mémorables. Et pour une présentation, c’est comme le scénario d’un film : chaque acte doit captiver l’audience, mettre en lumière les messages-clés et les guider vers des solutions concrètes. Dans tous les cas, il faut connaître son public, adapter son message au format utilisé et raconter une histoire dans laquelle les messages les plus importants sont passés et des solutions proposées.

Il existe trois étapes clés pour réussir son datatelling. Chacune est indispensable pour construire son récit.

Étape 1 : Comprendre votre audience

Chaque histoire doit être adaptée à son auditoire. Posez-vous ces questions :

• Quelles sont leurs attentes ? Les managers veulent des recommandations stratégiques, les opérationnels des solutions concrètes.

• Quel est leur niveau de compréhension ? Simplifiez le langage technique pour les audiences non-expertes.

  
  

➡️ Exemple dans la restauration rapide : Un responsable marketing voudra comprendre pourquoi une campagne de promotion n’a pas fonctionné, alors qu’un directeur régional s’intéressera davantage à l’impact global sur le chiffre d’affaires.

Étape 2 : Structurer votre récit

Toute histoire doit suivre une trame narrative claire et efficace :

La trame narrative du datatelling

• Le contexte / la situation initiale – On pose le décor : quelles données, quel enjeu, pourquoi cette analyse ?

  ➡️ Exemple : Pourquoi les ventes de nos menus enfants ont-elles chuté de 15 % cet été ?

  
  

• Le déclencheur / la problématique – L’élément qui change la donne, qui crée une tension ou une question.

  ➡️ Exemple : Une météo inhabituellement froide a-t-elle modifié les comportements d’achat?

  
  

• Le développement / les insights – On déroule les faits, les causes, les analyses. On montre comment les données éclairent la situation

  ➡️ Exemple : Un graphique corrélant température et vente de menus enfants.

  
  

• Le dénouement / les recommandations – Ce qu’on propose de faire. Une conclusion claire, actionnable, fondée sur les données.

  ➡️ Exemple : "Nous proposons une campagne ciblée avec des jeux pour enfants pour regagner des parts de marché."

  
  

Adapter la trame au format : présentation orale ou note à une Direction Générale

Une fois la logique narrative en place, il faut l’adapter au support.

🎤 En présentation orale (réunion, soutenance) :

·    Introduction – On pose la problématique : le contexte, les enjeux.

·    Développement – On déroule les faits, on fait parler les données, quels sont les insights ?

·    Recommandations – On montre le chemin à suivre.

·    Conclusion – On termine fort, avec un message clair ou un appel à l’action.

📄 Dans une note ou un rapport destiné à une Direction Générale :

·    Le contexte ou la problématique – Le Pourquoi : Quel est le problème ou la question posée ?

·    Conclusions clés – Ce qu’il faut retenir présentés de manière synthétique et actionnable.

·    Recommandations – Ce qu’il faut décider ou mettre en œuvre.

·    Analyse détaillée – Ce qui justifie les recommandations

·    Méthodologie et sources – En fin de note, si besoin.

👉 Cette approche top-down, avec un ancrage immédiat dans un enjeu concret, permet à une Direction d’aller à l’essentiel sans perdre le fil. On comprend pourquoi on lit, on sait ce qu’on doit retenir, et on peut ensuite aller plus loin si on le souhaite.

Étape 3 : Utiliser les bons outils et visualisation

Le datatelling repose sur des visualisations impactantes.

Quelques conseils :

• Privilégiez des graphiques simples et évitez les diagrammes trop complexes.

• Différents outils existent avec des capacités plus ou moins développées (voir mon article sur la Data Analyse ).

  
  

Les bénéfices concrets du Datatelling : Exemples inspirants

Exemple 1 : Une chaîne de restauration booste ses ventes grâce au datatelling

Un réseau a remarqué une grande disparité de résultats entre les restaurants. Grâce à une analyse approfondie, ils ont identifié que les restaurants qui avaient opté pour une augmentation mesurée des prix des desserts à la carte, ont eu un taux de ventes de desserts en complément bien supérieur à ceux qui avaient fait une augmentation plus soutenue. En communiquant ces résultats à travers un récit structuré, l’équipe marketing a pu convaincre la direction de proposer un prix des desserts attractifs pour favoriser la prise en complément. Résultats : un taux de prise en forte augmentation avec une augmentation des ventes de près de 3% en en trois mois.

Exemple 2 : Chaine de Fast Casual renforce l’engagement client grâce aux retours consommateurs

Lors d’un projet, j’ai utilisé le datatelling pour présenter les résultats d’une enquête clients sur les délais d’attente. En racontant une histoire visuelle et engageante, j’ai aidé l’équipe dirigeante à comprendre l’impact émotionnel des délais sur l’expérience client, ce qui a conduit à une optimisation des process en cuisine. Résultat : un taux de satisfaction client augmenté de 5 points.

Quels sont les pièges à éviter dans le Datatelling

Le Datatelling est un art et comme tout art, il s’apprivoise. N’oubliez pas vous devez convaincre, soyez concis et précis et méfiez-vous des pièges suivants :

• Absence de contexte : Donnez du sens aux données en les reliant à des objectifs.

• Trop de complexité : Simplifiez pour ne pas perdre votre audience.

• Émotion ignorée : Une histoire qui touche reste en mémoire.

• Pas de call-to-action : Guidez toujours vers des recommandations claires.

En conclusion, le Datatelling n’est pas seulement une technique, c’est un levier stratégique. Il vous permet de mobiliser vos équipes, d'inspirer confiance à vos dirigeants, franchisés ou clients et de prendre des décisions éclairées.

Dans le cadre d’une stratégie data-driven, le datatelling est la dernière étape pour transformer vos données en impact.

Le Datatelling rend vos données plus accessibles, compréhensibles et engageantes, les transformant en actions concrètes qui fédèrent autour d’une vision commune. C’est là que la magie opère.

Et si vous commenciez dès aujourd'hui à raconter vos histoires data-driven pour en faire des leviers de performance incontournables ?

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