#96: Wenn Daten zu Geschichten werden und Zahlen endlich Sinn ergeben
- Marketing Natives
- vor 2 Tagen
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Wenn Daten Geschichten erzählen
Daten sind das Gold des digitalen Zeitalters, doch ohne Kontext bleiben sie wertlos. Millionen von Zahlenpunkten werden täglich gesammelt, analysiert und visualisiert, aber nur selten wirklich verstanden. Hier setzt Data Storytelling an: die Kunst, Daten durch Geschichten lebendig werden zu lassen. Wer Zahlen erzählt statt nur darstellt, schafft Relevanz, Emotion und Handlung. Der folgende Artikel wurde im Rahmen des Bachelorstudiums Marketing & Kommunikation an der University of Applied Scienes St. Pölten von Jakob Strasser und Manuel Kafka verfasst und beschäftigt sich mit der Frage, wie sich diese Kunst meistern lässt.
Was Data Storytelling eigentlich bedeutet
Data Storytelling verbindet Datenanalyse mit Kommunikation. Es geht darum, Erkenntnisse so zu präsentieren, dass sie verständlich, emotional und handlungsleitend wirken. Drei Elemente bilden dabei das Fundament:
Datenanalyse: liefert die Faktenbasis.
Narrativ: gibt den Zahlen Sinn.
Visualisierung: macht sie sichtbar und erfahrbar.
Erst das Zusammenspiel dieser Komponenten erzeugt Wirkung. Daten allein überzeugen selten. Sie müssen in eine Geschichte eingebettet werden, die erklärt, warum sie wichtig sind und welche Bedeutung sie für die Zielgruppe haben.
Warum Geschichten besser wirken als Zahlen
Menschen sind keine rationalen Rechenmaschinen. Neurowissenschaftliche Forschung zeigt, dass Geschichten nicht nur das rationale Denken, sondern auch emotionale Hirnareale aktivieren. Sie sprechen unser limbisches System an – also den Teil des Gehirns, der Emotionen, Motivation und Erinnerung steuert.
Eine berühmte Stanford-Studie hat gezeigt, dass wir uns 22-mal besser an Geschichten erinnern als an bloße Fakten. Geschichten aktivieren das episodische Gedächtnis, verknüpfen Information mit Emotion und fördern so das Verständnis (Heath & Heath, 2008). Antonio Damasio beschreibt diesen Effekt in seiner Forschung als „kognitive-emotionale Doppelwirkung“: Entscheidungen entstehen erst, wenn Gefühl und Verstand zusammenspielen (Damasio, 2009).
Kurz gesagt: Zahlen informieren, Geschichten inspirieren. Genau das macht Data Storytelling so mächtig.
Ein Beispiel gefällig? Hier ein TED-Talk, der uns inspiriert hat:
Emotion trifft Analyse – Data Storytelling im Marketing
Im Marketing entscheidet nicht nur, was kommuniziert wird, sondern wie. Unternehmen verfügen heute über riesige Datenmengen – über Kaufverhalten, Klickzahlen oder Zielgruppenbedürfnisse. Doch diese Daten entfalten erst dann Wirkung, wenn sie in eine kohärente Geschichte eingebettet werden, die den Mehrwert für Kund:innen emotional begreifbar macht.
Marken wie Spotify, Nike oder Airbnb zeigen, wie das funktioniert: Sie nutzen Data Storytelling, um persönliche Erlebnisse zu schaffen. Spotify etwa verwandelt anonymisierte Nutzungsdaten in kreative Kampagnen wie „Wrapped“, bei denen jede:r Nutzer:in seine eigene Musikgeschichte entdeckt. storysoft (2024) Die Daten liefern den Inhalt, das Storytelling erzeugt Bindung.
Data Storytelling gilt im modernen Marketing als strategischer Erfolgsfaktor, da es laut Statistaplus (2022) nachweislich die Bindung zur Zielgruppe stärkt und nachhaltiges Vertrauen aufbaut. Die Studie zeigt, dass datenbasierte Geschichten die Markenkommunikation besonders wirkungsvoll machen, weil sie komplexe Inhalte verständlich vermitteln und durch emotionale Narrative die Aufmerksamkeit und das Engagement der Konsument:innen steigern. Zudem wird betont, dass Unternehmen mit Data Storytelling aus der Informationsflut herausstechen können, indem sie Daten in relevante und handlungsrelevante Geschichten umwandeln, was die Markenwahrnehmung nachweislich positiv beeinflusst. Untersuchungen der Verhaltensforscherin Dr. Jennifer Aaker von der Stanford University zeigen, dass Inhalte bis zu 22-mal einprägsamer sind, wenn Daten in Geschichten eingebettet und nicht isoliert präsentiert werden. Und genau diese Eigenschaft macht Data Storytelling zu einem unverzichtbaren Instrument für Marketer. Statista (2022)
Von der Information zur Bedeutung – Frameworks für Data Storytelling
Theoretisch lässt sich Data Storytelling mit verschiedenen Frameworks strukturieren.
Eines der bekanntesten ist das S-DIKW-Modell (Story – Data – Information – Knowledge – Wisdom). Es beschreibt, wie rohe Daten in Wissen und letztlich in anwendbare Einsichten überführt werden. Erst die narrative Ebene („Story“) sorgt dafür, dass dieses Wissen im Gedächtnis bleibt (Information Matters, 2025).
Ein weiteres Modell stammt von Segel & Heer (Stanford University): Sie unterscheiden sieben Typen narrativer Visualisierungen – von interaktiven Dashboards über Animationen bis zu visuellen Essays. Diese helfen, Informationen so aufzubereiten, dass sie sowohl informativ als auch fesselnd sind.
Brent Dykes wiederum fasst Data Storytelling praxisnah in drei Kernkomponenten: Daten, Narrativ und Visualisierung. Daten liefern Beweise, das Narrativ vermittelt Bedeutung, und Visualisierungen erleichtern die Aufnahme (Dykes, 2020). Erfolgreiches Storytelling braucht alle drei.
Best Practices – wie gute Datenstories entstehen
Gute Datenstories folgen denselben Prinzipien wie gute Filme: eine klare Struktur, Spannung, Emotion und eine eindeutige Botschaft. Erfolgreiche Kampagnen orientieren sich häufig an folgendem Ablauf:
Start mit einem Insight: Eine überraschende Erkenntnis zieht Aufmerksamkeit auf sich.
Kontext schaffen: Warum sind diese Daten relevant? Für wen?
Emotion einbauen: Daten allein überzeugen nicht – Empathie schon.
Visualisieren: Diagramme, Infografiken oder Animationen verstärken die Wirkung.
Call-to-Action: Jede gute Geschichte endet mit einer Handlungsempfehlung oder Inspiration.
Diese fünf Schritte bilden die Grundlage für datenbasiertes Storytelling in Marketingkampagnen, Reports oder Social Media.
Tools, die Daten zum Sprechen bringen
Technisch ermöglichen Tools wie Tableau, Power BI oder Flourish, komplexe Daten visuell und narrativ aufzubereiten. Besonders Tableau bietet mit „Story Points“ ein Feature, das Datenanalysen in Präsentationsformate überführt. Flourish dagegen erlaubt es, interaktive Diagramme direkt im Browser zu gestalten – ideal für Online-Kampagnen oder Medienbeiträge.
Künstliche Intelligenz (KI) verändert dieses Feld aktuell rasant. Systeme wie Supaboard AI oder Akira AI erkennen Muster in Datensätzen und generieren daraus automatisch verständliche Geschichten. Unternehmen nutzen diese Technologien bereits, um für verschiedene Zielgruppen personalisierte Narrative zu entwickeln (Supaboard AI, 2025).
Doch trotz aller Automatisierung bleibt eines zentral: Die menschliche Deutung. Brent Dykes (2024) spricht in der Forbes von „Augmented Storytelling“ – Technologie unterstützt Kreativität, ersetzt sie aber nicht. Nur wer Daten empathisch interpretiert, kann Geschichten erzählen, die wirklich bewegen.
Von Zahlen zu Emotionen – das Fazit
Data Storytelling ist mehr als ein Marketing-Buzzword. Es verbindet die Präzision der Analyse mit der Kraft der Emotion. In einer Welt voller Daten sind es die Geschichten, die den Unterschied machen – sie schaffen Bedeutung, fördern Vertrauen und inspirieren zu Handlung.
Für Marketer:innen heißt das: Daten dürfen nicht isoliert bleiben. Erst wenn sie in eine Geschichte eingebettet sind, die Menschen verstehen und fühlen, wird aus Information Inspiration.
Quellen:
Damasio, A. R. (2009). The Feeling of What Happens: Body and Emotion in the Making of Consciousness. New York: Harcourt.
Heath, C., & Heath, D. (2008). Made to Stick: Why Some Ideas Survive and Others Die. New York: Random House.
Dykes, B. (2020). Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative and Visuals. Wiley.
Dykes, B. (2024). The Future of Data Storytelling Is Augmented, Not Automated. Forbes.
Segel, E., & Heer, J. (2010). Narrative Visualization: Telling Stories with Data. Stanford University.
Information Matters (2025). Transforming Data Visualization into Data Storytelling: The
DIKW Framework. https://informationmatters.org
storysoft. (2024, März 24). Data Storytelling: How Spotify Wrapped Hooks the World. Abgerufen am 17. November 2025, von https://storysoft.io/data-storytelling-spotify-wrapped/
Statistaplus (2022). Data Storytelling: Der strategische Erfolgsfaktor im Marketing. https://www.statistaplus.com
Curated Digital (2025). The Power of Data Storytelling in Marketing. https://curated-digital.com
Supaboard AI (2025). How Generative AI Tools Are Transforming Data Storytelling.
Holistics (2025). 15 Best Data Visualization Tools for Data Storytelling.
Bilder
Lizenzfreie Stock-Fotos von Unsplash und Pexels.
Autor: Jakob Strasser schließt im Sommer 2026 sein Bachelorstudium „Marketing & Kommunikation“ an der University of Applied Sciences St. Pölten ab.
Autor: Manuel Kafka schließt im Sommer 2026 sein Bachelorstudium „Marketing & Kommunikation“ an der University of Applied Sciences St. Pölten ab.
Autorin: Barbara Klinser-Kammerzelt, University of Applied Sciences St. Pölten - Dozentin im Bachelor Marketing & Kommunikation, Master Digital Marketing & Kommunikation Lehrgangsleitung Werbung & Markenführung
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