Dalam era digital hari ini, cerita yang berkesan bukan sekadar bergantung pada gaya bahasa yang indah atau visual yang menarik. Cerita yang benar-benar memberi kesan lahir daripada data yang kukuh. Namun, tidak semua data sama nilainya. Untuk membina naratif yang meyakinkan, kita perlu faham metrik mana yang penting, sumber data mana yang boleh dipercayai dan paling kritikal, kebersihan data.
1. Kenapa Data Penting Dalam Storytelling?
Bayangkan anda ingin meyakinkan pengurusan bahawa kempen media sosial syarikat berjaya. Jika hanya berdasarkan “rasa” atau beberapa komen positif, cerita itu mungkin kedengaran lemah. Tetapi jika anda menyokongnya dengan data, contohnya peningkatan CTR (Click-Through Rate), engagement rate atau conversion, naratif itu lebih sukar dipertikai. Data berfungsi sebagai tulang belakang cerita, manakala insight yang lahir daripadanya menjadi daging dan jiwa kepada naratif.
2. Metrik yang Perlu Diberi Perhatian
Tidak semua metrik relevan untuk semua tujuan. Berikut antara metrik utama yang lazim digunakan:
CTR (Click-Through Rate) – mengukur sejauh mana tajuk, CTA, atau thumbnail berjaya menarik perhatian.
Engagement Rate – interaksi seperti like, komen, share, atau save.
Conversion Rate – tindakan akhir yang diingini (daftar, beli, muat turun, dll.).
Dwell Time – masa yang diluangkan pembaca pada satu halaman atau artikel.
Share of Voice – sejauh mana jenama anda mendominasi perbualan berbanding pesaing.
👉 Kesilapan biasa: terlalu obses dengan “vanity metrics” (seperti jumlah follower) tanpa kaitan jelas dengan objektif sebenar.
3. Sumber Data Yang Boleh Digunakan
Kualiti cerita bergantung pada kualiti sumber. Antara sumber data yang boleh dijadikan rujukan:
Analitik Laman Web – Google Analytics, Matomo, Plausible.
Media Sosial – Meta Business Suite, TikTok Analytics, LinkedIn Insights.
Alat SEO – Google Search Console, Ahrefs, SEMrush.
Kajian & Tinjauan – borang soal selidik dalaman, maklum balas pelanggan.
Data Pihak Ketiga – laporan industri, bancian kerajaan, whitepaper.
Namun, setiap sumber ada kelemahan. Misalnya, data media sosial kadang kala dipengaruhi algoritma yang berubah-ubah.
4. Isu Kebersihan Data
Data kotor akan menghasilkan cerita yang salah. Antara isu biasa:
Duplikasi – data berganda yang menyebabkan analisis jadi berat sebelah.
Data Hilang – rekod tidak lengkap, contohnya respon survey kosong.
Bias – hanya mengutip data daripada segmen tertentu tanpa disedari.
Integrasi Lemah – sistem yang tidak “bercakap” antara satu sama lain.
Solusi asas termasuklah menetapkan standard pengumpulan data, melakukan audit berkala dan menggunakan ETL tools (Extract, Transform, Load) untuk memastikan konsistensi.
5. Kesimpulan
Penceritaan berasaskan data bermula dengan pemilihan metrik yang tepat, sumber data yang boleh dipercayai dan data yang bersih. Tanpa asas ini, apa jua insight yang terhasil mungkin hanyalah gambaran kabur yang akhirnya boleh merosakkan kredibiliti organisasi.
Dalam bahagian seterusnya, kita akan melihat bagaimana insight boleh ditukar menjadi idea dan akhirnya skrip naratif yang berkesan.-Bersambung.