Apresentar dados e conclusões sobre modelos de Machine Learning requer um cuidado com o storytelling. Saiba mais com a expert Karina Piva.
O mundo de Data Science e Machine Learning é cheio de detalhes, conceitos e formas de comunicar um resultado que não fazem tanto sentido para pessoas não técnicas. Por isso, existe uma dificuldade em compartilhar certos insights e em transmitir ideias para outros setores. Por conta disso, contar boas histórias com os dados é uma arte — que todas as pessoas que se enveredam por esse campo precisam dominar.
Essa técnica é chamada de storytelling com dados. Com ele, as pessoas da área aprendem diversas maneiras eficientes de apresentar dados e as conclusões de um modelo para outras pessoas, principalmente para líderes. Assim, é possível contribuir com o crescimento da empresa e com melhores decisões.
Essa tem sido uma preocupação de Karina Piva, Data Analysis Manager e expert de Data Analytics na Tera, em toda sua carreira no mundo dos dados. Por isso, vamos explorar algumas recomendações e dicas que ela oferece para entender como evoluir nesse quesito.
Se você preferir, pode acompanhar a aula gratuita do Data Beer sobre o tema.
Importância do storytelling EM DADOS
Existe uma barreira implícita entre o conteúdo técnico de Data Science e as pessoas que precisam entender os resultados. Os aspectos mais técnicos são difíceis de compreender, pois vêm carregados de jargões, de formas, de visualizações que são complexas para quem não está acostumado.
Assim, quando uma pessoa de dados precisa finalmente compartilhar as conclusões de um modelo ou de uma análise exploratória, é preciso adaptar aquele conteúdo para uma linguagem diferente. É necessária uma maior sensibilidade para entender como transformar aquele monte de informações matemáticas em algo agradável e palatável.
O storytelling é importante para isso. O storytelling de dados envolve um conjunto de táticas para contar uma história coesa, fluída e compreensível com as informações em mãos. É saber comunicar os resultados de uma forma que todos entendam, independentemente do seu nível de background técnico.
4 dicas para apresentar um modelo DE MACHINE LEARNING
Vamos então às nossas dicas.
1. Comece pelo porquê
Tudo começa de uma forma simples: com um porquê. Geralmente, é uma pergunta, uma inquietação, um problema, uma necessidade. É a motivação da análise e deve estar bem clara como uma motivação da apresentação dos resultados.
No caso do iFood, Karina Piva cita como exemplo o problema de muitos restaurantes pequenos que não conseguem bons números de conversão e perdem espaço para outros grandes. É uma problemática que diz respeito aos empreendedores, ao iFood e aos clientes, de certa forma.
A partir desse problema, buscam-se respostas com os dados. Se isso motivou a análise ou a criação de um modelo, deve ficar explícito no documento dos resultados. Se for uma apresentação em slides, por exemplo, você pode destacar um slide inicial para evidenciar essa questão.
É fundamental também contextualizar o problema e oferecer uma visão mais completa acerca do que está sendo discutido. Trazer elementos externos que possam afetar as conclusões, elementos de conjuntura. Tudo isso pode ajudar a contar a história e a enriquecer os elementos de sua conclusão.
Para tornar ainda mais eficiente a apresentação em alguns casos, é bom falar em metas tangíveis e fáceis de compreender. Ao associar aquele modelo com um determinado objetivo, fica claro quais são os ganhos da sua análise e quais são os pontos positivos.
Ao deixar o porquê realçado, você consegue já começar a apresentação com a finalidade muito clara para seus ouvintes. Essa tática torna o resto da conversa mais concisa e fácil de entender, já que as pessoas mesmo já começam a desenvolver conexões com outros conhecimentos sobre o assunto.
2. Fale dos resultados para sua audiência
É sempre bom lembrar de que você vai falar com uma audiência específica. Então, pense na melhor maneira de comunicar resultados com essa audiência, levando em conta sua sensibilidade e sua visão. Nesse sentido, é preciso estar atento ao perfil de cada profissional que estará dialogando com sua apresentação.
Quando falamos de apresentar conclusões para líderes, como pessoas diretoras ou gerentes, é preciso ser sucinto e específico. Como lembra a Karina, é fundamental trazer apenas o necessário e saber como comunicar isso da maneira mais eficiente possível. Traga apenas o necessário e fuja de padrões que não comunicam nada (o que é muito comum nessa área).
Líderes querem ver números com clareza, sem esforço ou perda de tempo. Por isso, não deixe de incluir os resultados em porcentagem e gráficos que indicam conclusões e insights. Entretanto, isso precisa ser bem feito: os slides devem ser simples e devem atender a um padrão.
“os slides têm padrão para reduzir esforço cognitivo” - Karina Piva
Karina Piva lembra que é preciso pensar nos padrões de acordo com o tipo de informação: para slides com porcentagens, é necessário destacar os números de alguma forma; para slides com imagens, é preciso mostrar só a imagem, com foco principal; para slides com frases, é bom usar as frases com destaque.
Sendo que todo slide com porcentagem aparece do mesmo jeito, todo slide com frases impactantes e educativos aparece com mesmo formato e assim por diante.
A expert lembra que essa é uma tática discutida na neurociência para reduzir o esforço mental, uma vez que envolve estabelecer padrões de assimilação. Quando o olho visualizar aquele padrão, já consegue identificar rapidamente o propósito do slide.
Outra dica importante é falar dos resultados e dos impactos para as pessoas. Mesmo que metas e indicadores sejam importantes, quando se fala deles em uma linguagem mais genérica, a tendência é que as pessoas se importem menos. Contudo, ao falar de uma pessoa específica, com 29 anos de idade, com um emprego X, é possível gerar empatia e conexão.
Ainda sobre os resultados, precisamos enfatizar a coesão e a concisão. Lembra do que falamos sobre o objetivo da pesquisa e da conversa? Se atenha especificamente aos dados relacionados àquele objetivo. No exemplo do iFood, é se ater ao que realmente é eficaz para ajudar nas conversões de restaurantes pequenos.
Karina menciona que o uso de imagens se destaca nas conclusões dela como um dos fatores que levam pequenos restaurantes a melhorar conversões. Nesse cenário, esse resultado deve ser evidenciado.
A pessoa responsável pela liderança que for assistir está em busca disso: uma simples resposta. Um dado, uma única conclusão memorável que ela vai aprender. Assim, a pessoa terá o que precisa para tomar sua decisão.
3. Traga detalhes do projeto
Por mais que falemos da importância da concisão em uma apresentação de dados, é fundamental também trazer detalhes relevantes. Nesse caso, você deve estar atento ao seu público e entender como pode contribuir para reforçar o conhecimento das pessoas que assistem com detalhes interessantes e curiosidades.
Aliás, a área de dados está cheia disso. Frequentemente, cientistas e analistas se deparam com conclusões inusitadas e descobertas que nem tinham pensado antes. Ao fazer uma análise exploratória, é possível identificar alguns padrões relevantes que não tinham sido considerados ou explorar a quebra de algumas objeções também.
Esses detalhes devem ser interessantes e atrativos para sua audiência. Eles precisam comunicar algo a mais, de modo a aprofundar a análise dessas pessoas.
Nesse caso, o trabalho da pessoa analista é de ser curiosa. É de responder a diferentes perguntas que surgem na mente, mesmo se não forem tão relevantes inicialmente. Ao seguir seu instinto de curiosidade, é possível encontrar informações de ouro, como um contexto que corrobora uma certa tese ou algo que permita uma compreensão mais clara dos resultados.
No caso do iFood, a expert Karina Piva nos mostra como esse quê investigativo pode ajudar na descoberta de novos ângulos de análise.
O problema inicial é encontrar uma forma de destacar os produtos e as ofertas de pequenos restaurantes. Uma das conclusões que Karina menciona é a descrição com muitas imagens. Ao explorar mais essa questão, ela pode fazer um cruzamento com o tipo de produto para entender quais tipos são mais propensos a exibir mais imagens.
Então, busca até mesmo responder a um questionamento que pode surgir sobre se a qualidade das imagens realmente importa.
Essas informações adicionais oferecem contexto àquela conclusão inicial (as descrições são mais importantes), possibilitando que as pessoas decisoras saibam exatamente o que fazer para otimizar seus resultados. Nesse caso, é possível também informar os stakeholders e ajudá-los a entender melhor como proceder.
É preciso apresentar esses detalhes de uma forma interessante, deixando claro o que é mais relevante e o que merece maior destaque.
4. Faça sua entrega
A expert Karina Piva utiliza uma analogia da entrega de encomendas para explicar que o momento da entrega dos resultados de uma análise é muito importante. Assim como o alimento depende da eficiência e do cuidado de profissionais de entrega, a qualidade dos dados e a compreensão dependem da pessoa analista ou cientista.
Nesse sentido, é fundamental falar de um aspecto muito relevante: a experiência da pessoa que lê. A entrega deve considerar as expectativas de quem visualiza, assim como as pessoas entregadoras tentam atender a expectativas das pessoas que compraram algo para comer.
Karina destaca que a embalagem importa bastante. Por essa razão, é preciso criar uma estrutura consistente para armazenar as ideias e apresentá-las de uma forma convincente, agradável e cuidadosa. É necessário demonstrar valor na forma de comunicar as ideias, de modo a fazer com que as pessoas compreendam 100% do que será falado.
Segundo a expert, a entrega complementa o que você escreve na sua contação de histórias:
“Storytelling não é só o que você escreve, mas é o que você entrega”
Em apresentação com slides para lideranças, por exemplo, é necessário atentar para as melhores práticas. Lembra do que foi falado sobre focar o necessário e investir em padrões compreensíveis? A entrega deve envolver isso. É importante reduzir o esforço cognitivo e estimular a atenção com elementos visuais chamativos. Imagens, gráficos interessantes, uma boa fonte, cores marcantes.
Durante a aula, a expert chama a atenção para o fato de que é sempre bom evitar textos muito grandes e slides com muitas palavras. Muitas pessoas são tentadas a escrever todas as informações e conclusões em bullet points, de uma única vez. Contudo, isso pode ser cansativo. O ideal é usar imagens, poucas palavras e destaques visuais, como negrito e sublinhado.
Como chama a atenção a expert:
“A partir do momento em que você está processando todas as coisas do slide e você não consegue entender onde elas estão, você perde a hierarquia das informações”
Se há um gráfico, o ideal é destacar o que você quer que a audiência enxergue e preste atenção. Assim, a primeira coisa que a pessoa irá ver é o dado mais importante de fato.
A entrega precisa envolver a audiência em interações e conversas também. Fuja de uma apresentação monótona, em que você fala sozinho sobre números, sem dinâmica. Traga diálogos, faça perguntas. Coloque as pessoas para pensarem e avaliarem determinados aspectos. Ao gerar a curiosidade nelas, você gera maior vontade de entender a resposta.
A expert Karina Piva explica:
“Quando eu coloco perguntas no meio da proposição, minhas interações se tornam mais eficazes”
Um exemplo disso é ponderar quais seriam as possíveis soluções antes de apresentar o que foi provado como mais eficaz. No caso dos restaurantes no iFood, uma interação poderia coletar respostas sobre a problemática que mencionamos para depois apresentar o insight principal.
Outra maneira de melhorar a entrega é pensar nela como um fluxo, um conjunto organizado de etapas ou uma jornada. Cada slide complementa o anterior, mas também leva as pessoas a um local diferente, de maior profundidade e detalhamento do assunto. Nesse sentido, é como se a audiência estivesse vivenciando uma trilha por uma jornada de conhecimento.
É bom pensar assim para organizar a hierarquização das informações apresentadas. Às vezes, para saber algo no slide 4, é preciso ter uma discussão complementar antes. Então, sua apresentação se torna mais organizada e precisa na transmissão dos insights e do contexto.
Isso tem a ver com coesão de toda a apresentação e volta para o nosso primeiro ponto, sobre o porquê.
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Apresentar dados para lideranças é uma tarefa que requer técnicas e táticas certeiras. Ao adotar storytelling, é possível otimizar essa comunicação para transmitir menos questões técnicas entediantes e empolgar as pessoas que assistirem. Ao deixar evidente o porquê, falar dos resultados pensando nas metas e nos indicadores, trazer detalhes ricos e pensar no processo como uma entrega que deve satisfazer, você consegue sucesso.
Também é importante, como falamos, pensar em impacto para uma pessoa. Ao particularizar o efeito de uma ação ou proposta, a pessoa analista gera empatia e emociona de fato quem está ouvindo. Com essas dicas, é viável quebrar a barreira entre a área de dados e a liderança para suportar o crescimento da companhia.
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