はじめに
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効果的なプレゼンテーション
プレゼンテーションを作成するときは、マーケティング分析データを使って、オーディエンスを最終的な結論に導くのです。
- まず、プレゼンテーションの明確なアウトラインまたはフローを作成します。
- 次に、どのデータを使うかを決めます。インサイトに至った最も関連性の高い指標を含めます。
- データが少なすぎると、オーディエンスは多くの質問をすることになります。
- データが多すぎると、オーディエンスが本題に集中できなくなる可能性があります。
インサイト、フロー、データ、これらを意識してプレゼンテーションを作成すれば、オーディエンスは同じ結論に到達することができます。
スライドを作成する際のベストプラクティス
一般的な情報から具体的な情報へと進行する
良い物語と同じように、プレゼンテーションでは、詳細に入る前に背景を説明します。背景や一般的な情報の量は、聴衆に依存します。
- オーディエンスが経営者である場合、背景は高いレベルにとどめ、簡潔にすることができます。経営者は前向きな考えや改善を重視する傾向があるため、プレゼンテーションの大半を結果と推奨事項に費やしたいと思うことでしょう。
- 対象が経営者であれば、背景の情報により興味を持つかもしれません。
- 例えば、過去のキャンペーンのパフォーマンスやターゲット層、そしてそれらがなぜあなたのキャンペーンに当てはまるのか、といったトピックを用意しておきましょう。
- オーディエンスが他のチームメンバーや個人の貢献者である場合は、最も自由に、そしておそらく最も時間をかけて、自分の洞察を発表する前に背景をより深く掘り下げることができます。
インサイトを前面に打ち出す
本を読み始めると、物語の結末を読み飛ばしたくなる人がいます。あなたのオーディエンスも同じような衝動に駆られるかもしれません。
- このような場合、前もってインサイトを述べておくと、相手の注意を引くことができます。そして、その洞察を裏付けるデータや指標を示すことで、彼らの注意を引き付けます。
- この方法のもう一つの利点は、もし人々がプレゼンテーションの終了前に帰らなければならない場合、彼らはすでにあなたのインサイトを聞いていることです。
ビジュアライゼーションを導入する
述べたインサイトをメトリクスとビジュアライゼーションでフォローすることは、オーディエンスを山頂まで連れて行くようなものです。大変な作業ですが、インサイトを繰り返しながら、測定基準を視覚的に表現することで、オーディエンスがあなたと同じ結論に達するのを助けます。
ビジュアライゼーションに選ぶタイトルは、インサイトに関連し、主要なポイントをすぐに伝えるものでなければならない。
例えば、YouTubeの広告費を競合他社と比較したデータを提示する場合、スライドのタイトルを「YouTube Spend by Competitors」とするのではなく、「We're spending 200% less on YouTube than competitors」とするのです。
質問時間を十分に確保する
オーディエンスの誰もが忙しいと想定してください。できるだけ短いプレゼンテーションを心がけましょう。
- タイミングを意識する。
- これは、スライドの総数と各スライドに費やす時間に適用されます。
- データを効率的に提示する。
- もし、あるスライドがそれほど明確でなければ、そのスライドの情報を他のスライドと組み合わせることを考えましょう。逆に、複数の洞察や図表があるためにスライドが混雑して見える場合は、それぞれ別のスライドを作成する。
- 最後に質問のための十分な時間をとっておく、またはプレゼンテーション中に質問に答えるための十分な時間を確保する。
アクションへの呼びかけで締めくくる
意思決定、プロセス変更、予算追加、あるいはチームの業績評価など、プレゼンテーションの最後に行動喚起を行うことは、常に良い習慣です。あなたが提示した洞察を理解した上で、ステークホルダーはその情報を使って何をすべきかを明確にすることができます。行動喚起には、アクションアイテムの割り当てと完了の期限を含めることができます。
スライドプレゼンテーションのレイアウト例
First slide: アジェンダ
扱うトピックと、それぞれに費やす時間の大まかなリストを提供します。企業によって規範は異なりますが、一般的には30分から長くても1時間程度のプレゼンテーションが多いようです。
以下は、30分のアジェンダの例です。
- チーム紹介(3分)
- 背景（3分）
- 洞察と提言（5分）
- メトリックスとデータ（10分）
- コール・トゥ・アクションと次のステップ（5分）
- 質問（4分）
背景
誰もが、あなたのキャンペーンやマーケティングプロジェクトについてよく知らないかもしれないし、なぜそれが重要なのか知らないかもしれない。彼らは、あなたのように測定基準や結果について考えるために、ここ数週間を費やしたわけではありません。このスライドは、キャンペーンやプロジェクトの目的や背景、ビジネスにおける重要性を要約したものです。
インサイトと提言
まず、インサイトを要約した1枚のスライドでストーリーを伝えることは本当に可能です。しかし、ほとんどの場合、このスライドの後に、インサイトを裏付ける測定基準とデータを含むスライドを入れます。
特定のインサイトを強調するためには、以下の方法があります。
- スライドで各インサイトを議論するときに、一度に1つの箇条書きをフェードインする。
- 話している内容に関連する箇条書きだけを表示する（関連しない箇条書きはフェードアウトさせる）。
- 矢印または吹き出しを使用して、使用しているスライドの特定の領域を示す。
メトリックスとデータ
測定基準がどのようにあなたのインサイトをサポートするかを、さまざまな方法で伝える準備ができていること。測定基準の視覚化を含める場合は、注釈またはグラフの凡例を使用してデータ・ポイントを明確にラベル付けする。また、データの解釈が困難な場合に備えて、表示されている内容を言い換える方法を複数用意しておく。
共有するデータの量にもよりますが、1枚のスライドにすべてを収められないことも多いでしょう。4枚目以降は必要な枚数だけ追加でスライドを作成することができます。
コール・トゥ・アクションと次のステップ
プレゼンテーションを完了するには、シンプルで力強い要約と、オーディエンスに次に何をするよう求めるかについての詳細なステップのリストを提供することです。アクションアイテムをリストアップする場合は、全員がいつまでに作業を完了すべきかを示すタイムラインを提示します。
ビジュアライゼーションの設計指針
ビジュアライゼーションデザインは、マーケティングの専門家として仕事をする上で重要です。あなたの第一の目標は、オーディエンスにデータを効果的に伝えるビジュアライゼーションを使用することです。
最適なフォーマットを選択する
最初に決めなければならないことの1つは、オーディエンスにとってどの可視化形式が最も効果的であるかということです。
- エグゼクティブや管理職の聴衆には、シンプルな表が最適なビジュアライゼーションであることもあります。彼らは、データそのものではなく、全体像や戦略に注目する傾向があります。
- また、データをより深く理解する必要のある技術系チームには、より複雑なビジュアライゼーションでインサイトを説明する必要がある場合もあります。
注意散漫を最小化する
インサイトを理解する上で鍵となるビジュアルの部分に聴衆を集中させる。データインク比率とは、ビジュアライゼーション全体で使用されるインク（デジタルコンテンツではピクセル）の総量と比較して、実際のデータを表示するために使用されるインク（またはピクセル）の比率を表す言葉です。この比率を最大にし、ビジュアライゼーションの邪魔になるものを最小限にするよう心がけましょう。例えば、チャートや凡例の周りの線やボックスを削除したり、テキストのシャドー効果を削除したりします。
適切なオリエンテーションを使用する
グラフのラベルのように、ビジュアライゼーションのテキストコンポーネントが読みやすいことを確認します。テキストを読みやすく、理解しやすくするために、可視化の方向を変更することができます。
色選びは慎重に
ビジュアライゼーションで色を選択する際には、多くの重要な考慮事項があります。色によっては、意図しない効果を促進することがあります。例えば、
- 赤は危険や緊急事態を知らせるためによく使われます。
- 緑は、交通信号が青であるように、反対するものがないと見なされることが多い。
- また、赤と緑の色の組み合わせは、色覚異常の人にとっても問題となることがあります。
ですから、ビジュアライゼーションに使う色は、意識的に意味のあるものを選び、全体に一貫して使いましょう。さまざまな人にとっての色の意味を考慮し、包括的な色の組み合わせを使用すれば、あなたのビジュアライゼーションは聴衆の誰にとっても利用しやすいものになります。
ビジュアライゼーションの評価と改善
スライドプレゼンテーションのためのビジュアライゼーションを確認するとき、次のような質問を自分自身に投げかけてみてください。
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大きさの比較のためのスケールは適切か？
例えば、グラフのY軸のスケールを変更すると、データグループ間の差異が大きく見えるが、実際には差異は非常に小さい。 -
データの範囲を人為的に制限していないか？
結論や洞察に有利だからといって、データの一部だけを可視化することには注意が必要です。データの範囲を限定することは、誤解を招く恐れがあります。 -
データを再グループ化したとき、何か傾向を隠したり、誤って表現したりしませんでしたか？
データを再グループ化すると、ビジュアライゼーションが単純化されて読みやすくなりますが、データが単純化されすぎて、トレンドが見えなくなっていないか注意してください。例えば、自動車ローンの需要動向を表示し、ローン業界全体についての洞察を共有したいとします。しかし、マイカーローンのトレンドと住宅ローンのトレンドは全く異なるため、データを組み合わせても意味がありません。この場合、データをグループ化し直すと、両方のタイプのローンについてインサイトが不正確になります。 -
個々の部品は正確に全体として加算されるか？
円グラフのような部分から全体への視覚化を使用してデータを表現する場合、個々の部分の合計は100%になるはずです。そうでない場合、データの視覚化は誤解を招く恐れがあります。
Activity Exemplar: Present data insights to stakeholders