Wenn Zahlen sprechen: So gelingt glaubwürdiges Daten-Storytelling in der PR

Daten im Storytelling: Butter bei die Fische oder häufig doch nur unnützes Wissen?

Die richtigen Daten machen (PR-)Geschichten stark. Sie schaffen Orientierung, belegen Expert:innentum und geben unseren Botschaften Gewicht. Kurz: Sie liefern häufig die Begründung dass das, was wir für unsere Kunden behaupten, auch tatsächlich so stimmt. Machen relevant. Oder eben auch nicht. Genau deshalb müssen wir in der PR besonders sorgfältig damit umgehen.

Worauf wir als PR-Agentur dabei besonders achten:

Glaubwürdigkeit sichern ✅
Daten ohne Herkunft verlieren sofort an Wert. Jede Zahl braucht eine saubere Quelle, ein transparentes Erhebungsjahr und – wenn möglich – die Methodik. Die “eigene Kundenumfrage” zieht auch deshalb deutlich weniger als repräsentative Studien unabhängiger renommierter Institute oder im exklusiven Schulterschluss mit einem Leitmedium.

Nachvollziehbarkeit herstellen 🔍
Daten müssen verständlich rüberkommen. Headline-tauglich sein. Für die Dialoggruppe sind klare Visualisierung ohne Kürzel, komplexe Diagramme oder Tabellen wichtig. Für die Redaktionen dienen diese dennoch als Background. Am besten: Beides liefern!

Kontext nicht vergessen 📐
Zahlen brauchen Vergleichswerte oder eine zeitliche Einordnung. Ohne Kontext entsteht schnell ein verzerrtes Bild. “Deutsche Konsument:innen freuen sich immer mehr über gebrauchte Weihnachtsgeschenke!” Prima. Mit konkreten Vergleichszahlen zu den Vorjahren oder gar Vorjahrzehnten wird diese Aussage konkret nachvollziehbar.

Auf Aktualität achten ⏱️
Veraltete Daten sind nicht nur unprofessionell, sondern verzerren auch das Bild und machen schnell unglaubwürdig. So können etwa Zulassungszahlen von Elektroautos nach einer neuen Fördergesetzgebung völlig anders aussehen als zuvor. Deshalb vor jeder Veröffentlichung prüfen, ob die Basis noch stimmt, Begleitumstände und das konkrete Datum der zugrundeliegenden Studie nennen und in einen zeitlichen Kontext setzen.

Überinterpretation vermeiden ⚠️
Daten können Trends zeigen, aber nicht alles erklären. Wenn wir aus einer Zahl mehr herauslesen, als sie hergibt, kippt die Glaubwürdigkeit. Fatal: Äpfel mit Birnen vergleichen oder wenig konkrete Erkenntnisse aus einer Studie ableiten, nur weil diese im Messaging-Lastenheft stehen.

Die größten Fallstricke zusammengefasst:
• fehlende Quellen
• unklare Methodik
• selektive Daten („Cherry Picking“)
• Zahlen, die mehr versprechen als sie wirklich beweisen
• missverständliche Darstellungen

Gutes Daten-Storytelling ist also an klare Regeln gebunden.