Last updated on 9 jul 2024

Te enfrentas a partes interesadas no técnicas. ¿Cómo hacer que los hallazgos analíticos complejos sean fácilmente comprensibles?

Con tecnología de la IA y la comunidad de LinkedIn

Al presentar los resultados analíticos a las partes interesadas no técnicas, el reto consiste en traducir los datos complejos en una narrativa que resuene. Esto requiere un cambio de una perspectiva centrada en los datos a una centrada en los resultados. Su audiencia está menos interesada en la metodología y más en cómo los hallazgos los afectan. La clave es destilar la esencia de su análisis en información procesable que las partes interesadas puedan comprender y utilizar para tomar decisiones informadas. Al priorizar la claridad y la relevancia, puede cerrar la brecha entre el mundo analítico y las necesidades prácticas de su audiencia.

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1 Simplifique el lenguaje

Para que los hallazgos analíticos complejos sean accesibles, comience por simplificar su lenguaje. Reemplace la jerga y los términos técnicos con un inglés sencillo. Por ejemplo, en lugar de decir "análisis de regresión multivariante", explique que ha utilizado un método para comprender cómo varios factores afectan a un resultado en particular. Recuerde que su objetivo es transmitir el significado y las implicaciones de sus hallazgos, no mostrar su experiencia técnica. Al utilizar un lenguaje que es familiar para su audiencia, se asegura de que su mensaje no se pierda en la traducción.

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Garrett Price, MPH

Quantitative Social Scientist | HDFS PhD Student
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Make sure that when you simplify your language you do not lose the statistical testing's limits. For example: if you are interpreting the slope coefficient of a regression model, do not forget the interpretation is holding all other variables constant. What usually helps with regression models is to find a predicted value for "ideal types," where you find predictions for common variable points.

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2 Ayudas visuales

Las ayudas visuales son herramientas poderosas para transmitir información compleja de una manera comprensible. Las tablas, los gráficos y las infografías pueden transformar números abstractos en historias visuales claras. Cuando presente sus hallazgos, elija elementos visuales que apoyen directamente la narrativa que desea comunicar. Un gráfico circular o de barras bien diseñado puede transmitir instantáneamente tendencias y proporciones, lo que facilita que las partes interesadas comprendan la importancia de los datos sin atascarse en números.

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Vartika Khandelwal

Child Safety Online | Trust & Safety | Tech Policy | Helping the Community be a Safer Place | Vice Chancellor's Medal Recipient | Keynote Speaker
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This is so often missed but is perhaps your best bet along with storytelling. Visual aids do not have to be the best looking graphs or diagrams, they can be storyboards, pictures, literally anything that will make your content relatable with the non-technical audience. You don't necessarily need graphic design skills for it, a simple AI prompt could also do the work for you.

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3 Centrarse en los resultados

Las partes interesadas no técnicas están interesadas principalmente en los resultados y las implicaciones. Cuando se discutan los resultados analíticos, concéntrese en lo que significan los datos para el negocio o proyecto. Explique cómo los conocimientos pueden conducir a una mejor toma de decisiones o identificar posibles oportunidades y riesgos. Al vincular el análisis con aplicaciones del mundo real, ayuda a las partes interesadas a comprender el valor de los datos y cómo se pueden aprovechar para lograr sus objetivos.

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4 Enfoque narrativo

La narración de historias puede ser una estrategia eficaz para hacer que los hallazgos analíticos sean identificables. Elabore una narrativa en torno a sus datos que incluya un principio, un medio y un final. Comience con el problema o la pregunta que provocó el análisis, luego discuta cómo los datos proporcionan respuestas o soluciones, y concluya con lo que esto significa para el futuro. Una historia convincente no solo atrae a su audiencia, sino que también hace que la información sea más memorable.

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Jörgen Köster

Co-Founder & CFO Dignisia , CEO Intellegimus | Credit Risk & Debt Collection Analysis Expert | Data & AI | Agile | LinkedIn Top Voice BI
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Stories are extremely powerful, if you can narrate a story for your findings, it can also be easier to then amend visuals etc that help presentation. Even when there is no real finding, the story can be that "as you can see there are so many factors - we simply do not know yet". That is still more interesting to hear than a bunch of numbers or bar graphs without real context.

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5 Abordar las inquietudes

Sea proactivo a la hora de abordar las posibles preocupaciones o preguntas de las partes interesadas. Anticipe las áreas en las que podrían necesitar más aclaraciones y prepare explicaciones que sean fáciles de entender. Por ejemplo, si tu análisis sugiere un resultado contrario a la intuición, prepárate para explicar por qué este podría ser el caso en términos simples. Al reconocer y abordar las preocupaciones por adelantado, genera confianza y facilita un diálogo más productivo.

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6 Retroalimentación continua

Por último, asegúrate de que hay un bucle de retroalimentación en tu proceso de comunicación. Anime a las partes interesadas a hacer preguntas y expresar sus pensamientos sobre los hallazgos. Esto no solo ayuda a aclarar cualquier malentendido, sino que también le brinda información sobre cómo adaptar mejor su comunicación en el futuro. El compromiso activo con su audiencia promueve una atmósfera de colaboración y ayuda a refinar la forma en que presenta hallazgos analíticos complejos.

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7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

Este es un espacio para compartir ejemplos, historias o ideas que no encajan en ninguna de las secciones anteriores. ¿Qué más te gustaría añadir?

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1 Simplifique el lenguaje

2 Ayudas visuales

3 Centrarse en los resultados

4 Enfoque narrativo

5 Abordar las inquietudes

6 Retroalimentación continua

7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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1 Simplifique el lenguaje

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7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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