Как написать уайтпейпер на основе данных (без исследовательской команды)

Для создания whitepaper на основе данных требуются четыре вещи, которых нет в обычном отчете. Одно обоснованное утверждение, описанная методология, самодостаточные графики и цифры, которые сторонний человек может подвергнуть сомнению. Для этого вам не нужен исследовательский отдел. Вам понадобится лишь набор данных, который у вас уже есть, и дисциплина, чтобы описать, как вы его использовали.

Написание текста — это меньшая часть работы. Убедительность whitepaper заключается в том, что приведенные в нем доказательства выдерживают скептическое отношение читателя.

В этом руководстве рассказывается о том, с чего следует начать, о ручном пути из трех шагов и о том, на каком этапе этот путь замедляется при ежегодном обновлении документа.

Что вам понадобится перед началом работы

Вам нужен набор данных, который вы имеете право публиковать. Данные об использовании продукта, результаты опросов, записи транзакций и открытые данные — все это подходит, если вы можете описать их честно.

Вам также нужно одно ключевое утверждение. Whitepaper, в котором доказываются сразу три вещи, никого не убедит, потому что читатель не поймет, какую именно позицию вы защищаете.

Прежде чем приступать к написанию текста, необходимо принять два решения.

Кто ваш читатель. В whitepaper для специалистов-практиков можно использовать профессиональную лексику. В документе для покупателей этого делать нельзя: он скорее провалится из-за избыточной технической сложности, чем из-за нехватки глубины.

Что читатель должен сделать дальше. Whitepaper, не предполагающий никаких дальнейших действий, — это просто отчет с титульным листом.

Одна привычка сэкономит вам больше всего сил в будущем. Напишите раздел о методологии в первую очередь, еще до начала анализа. Это заставит вас определить исследуемую совокупность и временной диапазон, пока их еще можно изменить.

Как сделать это вручную

Вариант 1: Сформулируйте утверждение, а затем проверьте его на данных

Запишите планируемый вывод одним предложением. Затем проверьте, действительно ли ваш набор данных подтверждает его.

Такой порядок кажется неестественным, но он предотвращает самую дорогостоящую ошибку. Если вы сначала проведете анализ, а писать начнете позже, вы обязательно найдете что-то интересное и перестроите весь whitepaper вокруг этой находки. Именно так документ в итоге начинает доказывать четыре разные вещи одновременно.

Затем намеренно поищите опровержения. Сегментируйте данные по признаку, который с наибольшей вероятностью может опровергнуть ваше утверждение, и посмотрите, устоит ли оно.

Здесь все зависит скорее от честности, чем от навыков. На этом этапе никто не проверяет вашу работу, поэтому данный шаг пропускают чаще всего.

Вариант 2: Подбирайте доказательства так, чтобы каждый график иллюстрировал одну мысль

Дайте каждому графику или диаграмме только одну задачу. График, содержащий два аргумента, не донесет ни одного.

Добавляйте полные подписи, ведь ваш whitepaper будет распространяться без вашего участия. Единицы измерения по осям, размер выборки, временной диапазон и источник должны быть указаны на самом рисунке, а не в тексте вокруг него. На нашей странице AI graph maker подробно описана техническая сторона процесса.

Затем напишите примечание о методологии. Укажите исследуемую совокупность, период, что именно вы исключили из анализа и почему. Обычно достаточно двух абзацев, но именно их отсутствие превращает whitepaper в рекламный буклет.

Это позволяет создать убедительную доказательную базу, которая будет говорить сама за себя. Подготовка графиков также занимает больше времени, чем написание текста, что часто удивляет новичков.

Определитесь с правилом округления один раз и применяйте его везде. Процент, указанный с точностью до одного десятичного знака на графике и округленный до целого в тексте, воспринимается как два разных числа.

Сохраняйте исходные таблицы для каждого графика. Если читатель спросит, как была получена та или иная цифра, ответ должен занять минуту, а не требовать повторного проведения анализа.

Вариант 3: Пишите черновик вокруг доказательств, а не плана

Сначала напишите раздел, содержащий главный график, а затем выстраивайте текст вокруг него. Разделы, для которых так и не нашлось графика, обычно стоит сократить.

Оставьте резюме (executive summary) напоследок. Оно должно содержать утверждение, доказательства и выводы в таком виде, чтобы его можно было читать как самостоятельный документ. В нашем руководстве по написанию резюме на основе электронных таблиц этот вопрос рассмотрен подробно.

Завершите документ приложением с полными таблицами данных. Все, что читатель захочет перепроверить, должно находиться там, а не в основной части аргументации.

Общий предел возможностей. Все три варианта предполагают, что анализ неизменен. На практике же рецензент на позднем этапе задает один новый вопрос, и этот вопрос заставляет вас вручную перепроверять всю цепочку доказательств.

В каких случаях ручной путь замедляет работу

Первая редакция приносит искреннее удовлетворение. Но на второй, год спустя, вся эта практика обычно и заканчивается.

Причина носит структурный характер. Обновление whitepaper означает повторный запуск каждого графика с новым диапазоном дат, а затем проверку каждого предложения, в котором упоминается число. И проблема именно в предложениях, ведь внешне они кажутся неизменными.

Этот провал предсказуем. Графики обновляются, потому что это очевидно необходимо. Но в тексте остаются прошлогодние цифры, и в итоге читатель замечает, что страница четыре противоречит странице девять.

Есть и еще одно препятствие. Запоздалые вопросы от рецензента или юриста требуют проведения нового анализа, и каждый такой вопрос отнимает половину рабочего дня на работу с исходной книгой данных.

Эти запоздалые вопросы — самая предсказуемая часть процесса. Вопросы о размере выборки, исключениях и диапазоне дат возникают практически всегда, поэтому подготовьте ответы на них заранее.

Как написать whitepaper на основе данных с помощью Powerdrill Bloom

Шаг 1: Загрузите набор данных, лежащий в основе аргументации

Загрузите файл экспорта данных об использовании, файл опроса или записи транзакций, на основе которых вы планируете публикацию. Powerdrill Bloom профилирует столбцы при загрузке, поэтому пустые значения, дубликаты и несоответствия типов обнаруживаются еще до того, как цифры попадут в документ.

Шаг 2: Сформулируйте утверждение и запросите поиск опровержений на естественном языке

Укажите утверждение, которое вы хотите проверить, а затем за один запрос запросите доказательства и исключения. Спросите, какие сегменты противоречат общей закономерности, а какие сравнения основаны на слишком малых выборках для публикации.

Затем запросите методологические факты, которые вы обязаны раскрыть. Спросите, сколько записей было исключено, по какому правилу и какой временной диапазон охвачен на самом деле.

Шаг 3: Экспортируйте график, отчет или презентацию

Экспортируйте графики с подписями, таблицу для приложения или готовый черновик текста, который вы сможете вставить в сам whitepaper.

Почему это лучше, чем начинать с чистого листа

	Ручной путь	Powerdrill Bloom
Проверка утверждения перед написанием	Перестраивать анализ под каждым углом	Запрашивать анализ под каждым углом по очереди
Поиск опровержений	Сегментировать вручную и надеяться на лучшее	Спросить, какие сегменты нарушают закономерность
Раскрытие методологических фактов	Подсчитывать исключения вручную	Спросить, что было исключено и почему
Подготовка выпуска на следующий год	Заново строить каждый график и перечитывать каждую строчку	Загрузить новый файл экспорта

Последняя строка определяет, станет ли ваш whitepaper регулярной серией. Ежегодный документ, на подготовку которого уходит неделя, обычно публикуется лишь однажды.

Строку с поиском опровержений большинство людей пропускает. Но именно умение найти сегмент, опровергающий ваше утверждение, раньше читателя отличает авторитетный whitepaper от оправдательного.

Типичные ошибки

Доказывание нескольких вещей сразу. Два утверждения вдвое снижают убедительность каждого из них. Выберите то, которое лучше всего подтверждается вашими данными, а остальные перенесите в приложение.

Скрытие методологии. Whitepaper без указания исследуемой совокупности и периода воспринимается как маркетинг, насколько бы хорошим ни был сам анализ.

Публикация процентов без указания базы расчета. Шестьдесят процентов от двенадцати ответов — это не репрезентативный результат. Всегда указывайте размер выборки на самом графике.

Графики, смысл которых понятен только из текста. Из whitepaper часто делают выдержки, скриншоты и цитаты. Каждый график должен быть самодостаточным.

Сохранение прошлогодних цифр в тексте. Обновляйте текст одновременно с графиками, а затем сверяйте каждое число с источником.

Отношение к whitepaper как к длинному посту в блоге. Читатель ждет доказательств, а не просто личного мнения. В нашей заметке о data storytelling подробно описана разница в структуре.

Пропуск приложения. Без него у скептически настроенного читателя не останется другого выбора, кроме как закрыть документ. Добавление полных таблиц ничего вам не стоит.

Заключение

Сформулируйте одно утверждение, проверьте его на данных (включая сценарии, которые могут его опровергнуть), создайте самодостаточные графики и раскройте свою методологию. В этом и заключается вся разница между качественным whitepaper и рекламной брошюрой.

Главный фактор, определяющий, войдет ли это в привычку, — процесс обновления. Необходимость вручную перестраивать каждый график и перечитывать каждое предложение — вот почему большинство whitepaper так и остаются в единственной редакции.

Если ваши документы останавливаются именно на этом этапе, попробуйте Powerdrill Bloom для работы с набором данных, лежащим в основе вашей аргументации. См. также наше руководство по написанию аналитических отчетов с помощью ИИ и страницу AI report generator.

Часто задаваемые вопросы

Чем whitepaper отличается от обычного отчета?

Whitepaper пишется для внешних читателей, поэтому он должен быть самодостаточным и поддающимся проверке. Это означает наличие одного четкого утверждения, описанной методологии и графиков, понятных без сопроводительного текста.

Какого объема должен быть whitepaper на основе данных?

Достаточным для изложения доказательств и не более того. Большинство таких документов занимают от шести до двенадцати страниц, при этом полные таблицы выносятся в приложение, а не перегружают основную аргументацию.

Какие данные можно использовать, если у меня нет исследовательской группы?

Обычно подходят данные, которые у вас уже есть: статистика использования продукта, результаты опросов, записи транзакций или обращения в службу поддержки. Главное требование — вы должны иметь возможность честно описать исследуемую совокупность и временной период.

Где должен располагаться раздел о методологии?

Ближе к началу, если ваша аудитория техническая, или в приложении, если нет, но он обязательно должен присутствовать. В любом случае пишите его в первую очередь, так как это заставит вас определить исследуемую совокупность до начала анализа.

Как часто следует обновлять whitepaper?

Для любых документов, содержащих актуальные цифры, стандартная периодичность — раз в год. Заранее закладывайте время на обновление каждого графика и перепроверку каждого числа в тексте — именно об этом шаге чаще всего забывают.